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Guide Google Analytics – Comprendre les entonnoirs de conversion des objectifs – les problèmes d’interprétation – 1/2

Publié le 26 juillet 2013 par Webanalyste @webanalyste

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Afin d’améliorer la performance de votre entreprise, vous devriez consacrer plus de temps et de ressources à convertir le trafic existant plutôt que d’acquérir uniquement de nouveaux visiteurs. Si vous avancez avec l’état d’esprit d’améliorer les ventes en augmentant le trafic, votre coût par acquisition aura tendance à être élevé et votre chiffre d’affaires par acquisition tendra à être faible. Et de fil en aiguille, vous finirez éventuellement par faire moins de profits et même parfois générer des pertes.

La manière traditionnelle de suivre les conversions d’un trafic est de cartographier l’ensemble du processus de conversion/transaction,  de la génération de prospects à la confirmation des conversions/transaction, pour ensuite juger des abandons entre les étapes. Pour faire cela vous devez utiliser l’entonnoir de conversion de votre outil Analytics (Google Analytics, AT-Internet, Adobe Omniture, Webtrends, Coremetrics…), ici, nous nous concentrerons sur le rapport de « Schéma de l’entonnoir de conversion » de Google Analytics.

Afin de bénéficier pleinement du rapport « Schéma de l’entonnoir de conversion », vous devez comprendre comment fonctionne réellement ce rapport. Si vos entonnoirs sont mal configuré, vous ne serez pas en mesure de comprendre votre processus de conversion correctement et sans compréhension correcte il n’y a pas d’optimisation de la conversion viable.

Rapide récapitulatif de l’entonnoir et du rapport « Schéma de l’entonnoir de conversion »

Avant d’entrer dans les détails, au cas ou vous ne connaissez pas le principe de l’entonnoir (aussi appelé tunnel), dans Google Analytics et autres outils Analytics,  un entonnoir est un chemin de navigation (succession de pages Web) que vous souhaitez voir suivi par vos visiteurs afin d’atteindre un objectifs du site.

Vous pouvez déterminer à travers la visualisation de l’entonnoir où les visiteurs entrent et sortent dans le processus de conversion/ transaction. Vous pouvez ensuite repérer et éliminer les goulets d’étranglement du processus.

Il existe deux types d’entonnoirs « destination », l’entonnoir de conversion et l’entonnoir de transaction (vente e-commerce).

  • Un entonnoir de conversion est une série de pages Web que doivent emprunter les visiteurs pour accomplir un objectif non transactionnel comme «un abonnement à une newsletters», «un téléchargements d’un PDF» etc.
  • Un entonnoir de transaction est une série de pages Web que doivent emprunter les visiteurs pour accomplir un objectif transactionnel comme passer une commande sur le site. Le processus de commande (checkout) est un bon exemple d’un entonnoir de transaction.

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Dans Google Analytics, un entonnoir est constitué d’une page (s) d’objectif et de deux à vingt pages « étape d’entonnoir » maximum.

Comme mentionnée plus tôt, la visualisation de l’entonnoir de conversion vers l’objectif est utilisée pour cartographier l’intégralité d’un processus de conversion/transaction dans Google Analytics. Utilisez ce rapport pour identifier rapidement les points d’abandon les plus importants d’une étape à l’autre de l’entonnoir . Ces abandons peuvent aider à déterminer quelle partie du  processus de conversion nécessite une attention prioritaire.

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Note: Le rapport « Schéma de l’entonnoir de conversion » est disponible sous Conversions > Objectifs de votre compte GA. Vous pouvez en apprendre davantage sur la définition des objectifs et sur la visualisation de l’entonnoir dans le guide Google Analytics

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Les problèmes courants pendant la création et l’optimisation des entonnoirs

La première étape de l’optimisation de la conversion est de mettre en oeuvre correctement le ou les entonnoirs de conversion. C’est seulement après leur analyse que vous pouvez diagnostiquer où les visiteurs abandonnent le processus avant de réaliser les objectifs du site. Vous devez donc configurer correctement votre entonnoir(s).

Un autre point qui peut handicaper vos efforts d’optimisation de la conversion est la mauvaise interprétation du rapport de visualisation de l’entonnoir. Une mauvaise interprétation conduit à des conclusions erronées qui à leur tour conduisent à faire des choix marketing erronés.

Parlons d’abord de la bonne interprétation du schéma de l’entonnoir de conversion dans Google Analytics, étant donné que la plupart d’entre nous ont certainement déjà mis en oeuvre des entonnoirs.

Interprétation du rapport « Schéma de l’entonnoir de conversion »

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De nombreux personnes supposent que le nombre 600 dans la capture d’écran ci-dessus indique le nombre de personnes (visiteurs) qui ont créé un compte. Ils pensent cela parce qu’ils lisent effectivement sur la ligne d’info, en haut de leur rapport de visualisation de l’entonnoir, que  » 600 visiteurs ont atteint la dernière étape de l’objectif « :

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Mais ce n’est pas vrai, c’est trompeur. Le nombre 600 représente le nombre de pages vues uniques et non celui de visiteurs. Une page vue unique représente le nombre de sessions (aussi appelé visites) au cours desquelles cette page a été vue une ou plusieurs fois.

Une page vue unique est comptée qu’une seule fois par visite. Donc, peu importe combien de fois un visiteur accède à la même page lors d’une session, le nombre de pages vues uniques pour une page donnée restera à 1.

Par exemple, si une personne accède à la page d’accueil 3 fois lors d’une visite cela donnera alors :

  • le nombre de pages vues pour la page d’accueil sera de 3
  • le nombre de pages vues uniques pour la page d’accueil sera de 1

De plus, le nombre de pages vues uniques n’est pas égal au nombre de visiteurs (ou visiteurs uniques). Parce qu’un visiteur peut accéder à la même page plusieurs fois au cours de plusieurs visites et peut donc générer plusieurs pages vues uniques. Par exemple, si une personne voit la page d’accueil 3 fois lors de la première session et 4 fois à la deuxième session, le nombre de pages vues uniques pour la page d’accueil sera de 2, mais le nombre de visiteurs (ou visiteurs uniques) sera toujours de 1.

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Le rapport « schéma de l’entonnoir de conversion »  ne montre pas le chemin de conversion réel

Exemple-1

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Supposons qu’un visiteur arrive sur le site via la « page d’accueil ». Ensuite, il va sur la « page panier » puis retourne sur la « page d’accueil », durant une même session. Le schéma de l’entonnoir de conversion ne montrera pas l’ordre réel dans lequel  les étapes de l’entonnoir ont été consultées. Il montrerait une entrée à la « page d’accueil », puis la continuation vers la « page panier » et une sortie de la « page panier » pour la « page d’accueil » (ici index.php)

Cela arrive parce que rapport de visualisation de l’entonnoir ne montre pas les « boucles arrière ». Une boucle arrière est le fait de retourner à une étape précédente dans un entonnoir. Dans notre cas, le visiteur est retourné à la « page d’accueil » depuis la « page panier » et crée ainsi une boucle arrière.

Ainsi, les gens ne se déplacent pas dans l’entonnoir de conversion exactement de la même façon que vous l’avez configuré dans Google Analytics. Les visiteurs peuvent également entrer ou sortir au milieu de l’entonnoir. A noter également le nombre de pages vues uniques pour la « page d’accueil ». Il est à 1 malgré que la page est été visitée 2 fois. C’est parce que la page a été visitée 2 fois dans une session unique. Si elle avait été visitée en deux sessions différentes, le nombre de pages vues uniques aurait été de 2.

Exemple-2

exemple-setup-schema-entonnoir-google-analytics--optimisation-conversion-2

Ici, le visiteur arrive sur le site via la « page d’accueil ». Ensuite, il va sur la « page panier » puis retourne sur la « page d’accueil » et la rafraîchit pour une raison quelconque, durant une même session. Nous comptons ici, deux « boucles arrière ». Une boucle arrière s’est produite lorsque le visiteur retourne sur la « page d’accueil » depuis la « page panier ». La deuxième boucle arrière s’est produite lorsque le visiteur rafraîchit la « page d’accueil ».

Puisque le rapport de visualisation de l’entonnoir ne montre pas les «boucles arrière», il montre une entrée à la « page d’accueil », un prolongement vers la « page panier », une sortie de la page panier vers la « page d’accueil » et une sortie de la « page d’accueil » vers la « page d’accueil ».

Exemple-3

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Ici, le visiteur arrive sur le site via la « page d’accueil ». Ensuite, il va sur la « page panier » puis retourne sur la « page d’accueil », puis revient sur « la page panier », durant une même session. Nous comptons ici, deux « boucles arrière ». Une boucle arrière s’est produite lorsque le visiteur retourne sur la « page d’accueil » depuis la « page panier ». La deuxième boucle arrière s’est produite lorsque le visiteur revient sur la « page panier » depuis la « page d’accueil ».

Puisque le rapport de visualisation de l’entonnoir ne montre pas les «boucles arrière», il montre une entrée à la « page d’accueil », un prolongement vers la « page panier », une sortie de la page panier vers la « page d’accueil » et une sortie de la « page d’accueil » pour la « page panier ».

Exemple-4

exemple-setup-schema-entonnoir-google-analytics--optimisation-conversion-4

Ici, le visiteur arrive sur le site via la « page produit ». Ensuite, il va sur la « page d’accueil », puis sur la « page panier » et puis sur la « page contact », durant une même session. Le schéma de l’entonnoir de conversion montrerait une entrée à partir de la « page produit » vers la page d’accueil, un prolongement vers la « page panier », une sortie de la « page panier » vers la « page contact ».

Ici, aucune boucle arrière n’a eu lieu, le visiteur n’est pas revenu à une étape précédente dans l’entonnoir.

Exemple-5

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Ici, le visiteur arrive sur le site via la « page produit ». Ensuite, il va sur la « page panier », puis sur la « page d’accueil » et puis sur la « page contact », durant une même session. Le schéma de l’entonnoir de conversion montrerait une entrée à partir de la « page produit » vers la « page d’accueil », un prolongement vers la « page panier », une sortie de la « page panier » vers la « page contact ».

Google Analytics va simplement vérifier si les pages de l’entonnoir ont été consultées lors de la session web et si c’est le cas, il les représente dans le schéma de l’entonnoir dans l’ordre dans lequel vous avez configuré votre entonnoir, quel que soit l’ordre dans lequel les visiteurs ont vu les étapes de l’entonnoir.

Exemple-6

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Durant une première visite (session), le visiteur arrive sur le site via la « page d’accueil », puis navigue jusqu’à la « page panier ». Lors d’une deuxième visite, le visiteur arrive sur le site via la « page d’accueil », puis navigue jusqu’à la « page Panier » et finalement chemine jusqu’à la « page de commande ».

Ici, aucune boucle arrière n’a eu lieu parce que le visiteur navigue de la « page d’accueil » vers  la « page panier » lors des différentes sessions. Toutefois, la « page d’accueil » et la « page panier » ont été consultées 2 fois lors des différentes sessions, le nombre de pages vues uniques de la « page d’accueil » et de la « page panier » est de 2. Cependant, le nombre de pages vues uniques pour la page de commande est de 1, car elle a été vue une fois lors de la deuxième session (ou visite).

Exemple-7

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Ici, le visiteur arrive sur le site via la « page d’accueil », puis va directement sur la « page commande », et puis sur la « page vérification de la commande ». Notez que le visiteur n’est pas passé par la « page panier », qu’il a ignoré cette étape. Quand un visiteur ignore une des étapes de l’entonnoir, qui succède à l’étape d’entrée dans l’entonnoir, le rapport de visualisation complétera artificiellement l’étape ignorée.

Dans notre exemple, l’étape de la « page panier » a été sautée depuis la « page d’accueil » (l’étape d’entrée du visiteur dans l’entonnoir) et sera donc ajoutée artificiellement dans le rapport de visualisation de l’entonnoir de conversion. Ainsi, le schéma de l’entonnoir montrerait une entrée à la « page d’accueil », un prolongement vers la « page panier », la « page de commande » et la « page de vérification de la commande ».

Exemple-8

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Ici, le visiteur arrive sur le site via la « page panier », puis va sur la « page vérification de la commande » et puis sur la « page confirmation achat ». Notez que le visiteur n’est pas passé par les étapes de la « page d’accueil » et de la « page de commande ».

Puisque l’étape de la « page d’accueil » a été ignorée avant la « page panier » (étape d’entrée du visiteur dans l’entonnoir), elle ne sera pas complétée dans le rapport de visualisation de l’entonnoir. Donc, le nombre de pages vues uniques pour la « page d’accueil » serait de 0.

L’étape de la « page de commande » est ignorée après la « page panier » (étape d’entrée du visiteur dans l’entonnoir), donc elle sera ajustée dans le rapport de visualisation de l’entonnoir. Donc, le nombre de pages vues uniques pour la « page de commande » serait de 1.

Ainsi, le « schéma de l’entonnoir de conversion » montrerait une entrée à la « page panier », un prolongement vers la « page de commande », la « page de vérification de la commande » et puis la page de « confirmation achat ».

Exemple-9

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Ici, le visiteur arrive sur le site via la page d’accueil, puis navigue jusqu’à la page « qui sommes-nous », puis sur la « page inscription » et puis sur la « page confirmation inscription ». Mais durant la même session (visite), il décide d’inscrire également sa femme, et refait le chemin, de la « page d’accueil », à la « page de confirmation inscription ».

Ainsi, le visiteur a parcouru deux fois l’entonnoir et terminé l’objectif de conversion (inscription) deux fois. Mais dans le rapport « schéma de l’entonnoir de conversion », l’objectif est incrémenté qu’une seule fois par visite. Donc, peu importe combien de fois un visiteur s’inscrit lors d’une session donnée, vous ne verrez qu’une seule  inscription dans le rapport de visualisation de l’entonnoir.

Les facteurs qui entraînent presque toujours une interprétation erronée du rapport « schéma de l’entonnoir de conversion »

J’ai identifié quelques facteurs qui conduisent presque toujours à une mauvaise interprétation du rapport de visualisation de l’entonnoir :

  • Ne pas segmenter les données d’entonnoir
  • Ignorer l’échantillonnage des données
  • Utiliser des délais et des volumes de données trop faibles

 

Ne pas segmenter les données d’entonnoir

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D’après le schéma d’entonnoir ci-dessus, nous pouvons voir que seulement 0,47% des 8266 « visiteurs  » (pages vues uniques/visite/visiteur) accèdent à la « page panier ». Si nous pouvons faire en sorte que plus de visiteurs atteignent la « page panier », nous pourrons générer plus de ventes.

Maintenant, le problème est que nous ne savons pas quels visiteurs sont sortis de l’entonnoir en grand nombre. Sans segmentation du trafic de l’entonnoir, il n’existe aucun moyen d’analyser les principales cause d’abandon des visiteurs entre les étapes de l’entonnoir.

Malheureusement, Google Analytics ne permet pas de segmenter le rapport « Schéma de l’entonnoir de conversion » à la volée. Il ne permet pas de créer des entonnoirs sur la base de données historiques.

Note : Lorsque vous modifiez un entonnoir existant dans Google Analytics, vous ne serez pas en mesure de voir les données historiques pour le nouvel entonnoir. Cela parce que le rapport « Schéma de l’entonnoir de conversion » reporte uniquement les données à venir. Il ne peut pas afficher les données historiques.

Afin de comprendre comment les différents segments de votre trafic convertissent dans Google Analytics, suivez les étapes ci-dessous :

Étape 1 : créer un filtre de profil pour chacune des sources de trafic suivantes :

  1. Résultats de recherche naturels
  2. Liens commerciaux
  3. Site référent
  4. Accès directs
  5. Réseau social

Étape 2 : Déclarer les pages objectifs et configurer les étapes de l’entonnoir pour chaque profil filtré.

Etape-3 : Patienter pendant au moins un mois, de sorte que les données de trafic peuplent les rapports « Schéma de l’entonnoir de conversion » de chaque profil filtré.

Une fois que les données peuplent les rapports de visualisation de l’entonnoir, vous êtes prêt à interpréter l’entonnoir de conversion/vente de chaque source de trafic.

Je ne peux pas attendre un mois pour obtenir les données, donc j’utilise un outil spécial appelé PadiTrack pour segmenter le tunnel de conversions. Vous pouvez grâce à cet outil créer des entonnoirs à la volée basés sur des données historiques et appliquer à la fois les segments par défaut et les segments personnalisés (mis en place dans votre compte Google Analytics).

Note : Lorsque vous utilisez la fonction de comparaison de date dans le rapport « Schéma de l’entonnoir de conversion », Google Analytics ne vous montre pas la différence pour les différentes étapes de l’entonnoir. Il ne vous montrent que la différence entre les taux de conversion totale de l’objectif de l’entonnoir.

Ignorer l’échantillonnage des données

Si vous gérez un site à fort trafic (en millions de pages vues par mois), alors vous ne pouvez simplement pas vous permettre d’ignorer les problématiques d’échantillonnage de données. Lorsque Google Analytics échantillonne mal vos données, vous ne pouvez pas compter aveuglément ​​sur ces données. C’est parce qu’il y a toujours de fortes possibilités que les indicateurs reportés soient décalés de 10 à 80%.

Si votre rapport « schéma de l’entonnoir de conversion » est basé sur plus de 100k visites, Google Analytics va échantillonner les données sauf si vous utilisez Google Analytics Premium. Alors, afin de contourner les problèmes d’échantillonnage, si ce n’est pas fait, segmentez, puis réduisez la période des données pour qu’elle contienne moins de 100k visites.

Utiliser des délais et des volumes de données trop faibles

De nombreux marketeurs prennent des décisions marketing basées sur des délais ou volumes de données trop faibles pour être signifiant. Vous ne pouvez pas déterminer le meilleur chemin de conversion utilisé par vos visiteurs et optimiser votre entonnoir de conversion uniquement sur la base de quelques semaines de données ou une poignée de conversions.

Vous avez besoin au minimum d’un mois de données dans votre rapport de visualisation de l’entonnoir pour commencer à valider certaine décision marketing, de 3 mois de donnés pour envisager l’optimisation de l’entonnoir et avec au minimum une centaine de conversions enregistrées par l’entonnoir. Si vous avez un site à faible trafic, pour obtenir suffisamment de conversions dans le délai souhaité sont difficiles. Votre meilleure option est d’acheter un peu du trafic supplémentaire (via CPC ou des annonces dans les médias sociaux) afin que vous puissiez valider vos hypothèses/tests plus vite.

Note : Pour faciliter la compréhension du schéma de l’entonnoir, assurez-vous de toujours utiliser des noms descriptifs pour les étapes de l’entonnoir. Utilisez un nom qui décrit le l’objectif ou le type de la page, comme « création de comptes – formulaire « ,  « création de comptes – confirmation ». Éviter d’utiliser les termes génériques seuls comme « étape 1″, « étape 2″ etc.

Impact de l’entonnoir sur le taux de conversion et le volume de conversion

Il n’y a aucun impact des entonnoirs de conversion que vous créez sur le taux de conversion ou sur le volume de conversion de votre site Internet. Les entonnoirs que vous définissez affectent seulement vos rapports « schéma de l’entonnoir de conversion ».

L’autre chose qui est utile de mentionner est que le taux de conversion de l’entonnoir n’est pas le même que le taux de conversion de l’objectif ou le taux de conversion e-commerce. Le taux de conversion de l’entonnoir est basé sur le pourcentage de visites de l’entonnoir qui donnent lieu à des conversions.

Taux de conversion de l’entonnoir = (total de conversions / Total Visites d’entonnoir) * 100

Par exemple :

schema-entonnoir-google-analytics-pages-optimisation-conversion-2

Ici, le taux de conversion de l’entonnoir est calculé comme suit :

Total des commandes finalisées / nombre total de visites d’entonnoir = (26,346 / 73,333) * 100 = 35,93%

—– Fin de la première partie !

Dans la seconde et dernière partie, nous aborderons les problèmes de configuration ainsi que l’optimisation du processus de commande (checkout)

N’hésitez surtout pas de partager cet article et tous les autres pour aider le webAnalyste à faire connaître son travail ;)

Allez, je file retrouver ma famille et les amis pour un petit déjeuner vitaminé.

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