Donne-moi tes data, je te dirai qui sont tes utilisateurs

 

Il existe aujourd’hui une multitude de points de contact entre vos clients et vous, vous offrant une richesse de données colossale. Grâce à votre site web, vos réseaux sociaux ou vos données analytiques, vous êtes en mesure de tout savoir, ou presque, des habitudes de navigation des internautes. Comment ne pas se perdre dans cette immense quantité de données pour au contraire en tirer parti ?

 

Collecter : connaissance client & analytics

Pour pouvoir analyser et estimer la meilleure stratégie à adopter et les outils à mettre en place sur votre site, encore faut-il avoir les données nécessaires. Grâce à la data, il est possible de comprendre comment les internautes utilisent votre site. Pour cela il existe plusieurs outils de collecte de données :

  • Le Session recording : l’enregistrement de vidéos en ligne permet de visionner les interactions entre les internautes et le site afin de mieux comprendre le parcours utilisateurs (mouvements de souris, clics, scroll des pages, formulaire complété, etc). Ainsi les points de friction et les difficultés de navigation sont clairement identifiés.
  • Heatmap et zones de chaleur : les données de comportement de vos utilisateurs peuvent également être visualisées grâce à des heatmap. Vous pouvez vérifier le comportement de navigation de vos internautes en visualisant les éléments avec lesquels ils interagissent le plus. Les cartes de chaleur vous permettent de comparer la distribution des clics par zones de la page sur chaque variation d’un test ou sur vos personnalisations pour en affiner l’analyse.
  • Net Promoteur Score : les outils de retours utilisateurs permettent de collecter plus directement les commentaires et remarques de chacun. L’enquête de satisfaction grâce au Net Promoteur Score permet aussi d’identifier les types de répondants : détracteurs, passifs et promoteurs, tout en repérant les axes d’amélioration à mettre en place sur votre site.
  • Data Management Platform ou plateforme de gestion des données : les DMP vont permettre de récupérer, centraliser, gérer et utiliser les données relatives aux prospects et clients.

Il existe également d’autres moyens de collecter la donnée comme les cookies (fichier texte placé sur les navigateurs), le tracking des URL, Google Analytics ou encore votre outil CRM.

Analyser : stratégie de ciblage

La donnée est le moyen le plus puissant pour analyser les attentes et besoins de vos internautes. Vous allez pouvoir comprendre quand et pourquoi ils n’ont pas converti, et ainsi optimiser votre site et mettre en place la bonne stratégie pour éviter les abandons dans le tunnel de conversion et les faibles taux de clics.

L’analyse de ces données va permettre d’identifier la provenance de vos prospects et de savoir quel processus génère le plus de clics. Ils ont renoncé à l’achat ? Vous pouvez savoir à quel moment, puis analyser ces données afin de savoir quels points sont à améliorer : un CTA pas assez explicite ? Un tunnel d’achat décourageant ? Un panier qui multiplie les sources de fuites ?

La lecture des données n’est pas une évidence, l’analyse qui en découle non plus. Pour simplifier la lecture et l’analyse de cette abondance de données, des outils de Data Visualisation permettent d’illustrer ces chiffres. Comme son nom l’indique, les outils de data visualisation affichent les données de façon visuelle. Cela peut se concrétiser par des graphiques, des camemberts, des diagrammes, des cartographies, des chronologies, des infographies ou même des créations graphiques inédites ou des photos. La présentation sous une forme illustrée rend les données plus lisibles et compréhensibles.

D’autres outils de web analytics permettent une lecture simplifiée des données. Par exemple, Google Analytics est aussi un outil clair et simple d’utilisation. Son interface propose également des éléments graphiques simplifiant la lecture et l’analyse de la donnée.

Analyser le comportement des internautes permet d’établir des recommandations et des modifications rationnelles, basées sur des données fiables. Ainsi, vous pourrez réduire la marge d’erreur en termes d’optimisation : nous savons que ce CTA n’est pas cliqué, il faut donc optimiser en premier lieu ce bouton avant de changer l’intégralité de la page. Mais là nous entrons déjà dans la phase suivante !

Cette seconde étape, qui peut sembler difficile puisqu’elle requiert une capacité d’introspection et un regard critique sur le site existant, s’avère néanmoins cruciale pour qui souhaite voir ses KPIs s’améliorer de manière drastique.

Exploiter : activation de la donnée

Après la collecte et l’analyse, il faut bien-sûr exploiter la donnée c’est-à-dire la transformer en action. Cette phase permet de tirer profit des connaissances client afin d’optimiser votre site via l’a/b testing et la personnalisation. Le premier point intéressant à mettre en lumière est que les hypothèses d’optimisation doivent toujours partir d’un problème clairement identifié. Surtout ne pas optimiser au hasard, au risque de perdre son temps.

On s’imagine souvent que pour améliorer les performances de son site e-commerce cela passe, par exemple, par un rapide changement de couleur du CTA “acheter”. On pense alors, à tort ou à raison (parfois !), que modifier le CTA rouge par du vert contribuera à accroître de son taux de conversion. Mais, c’est en réalité une erreur que de s’imaginer que des modifications basiques et rapides, apportées au niveau du design de vos pages, conduiront forcément à une amélioration significative de vos résultats !

Plutôt que de foncer tête baissée et trouver une solution « bricolée », il est préférable de savoir prendre du recul pour exploiter au mieux ces données. Commencez par le début :

  • Identifier le véritable problème à la source de mauvaises performances. Par exemple, un taux de rebond élevé sur votre landing page, ou un taux d’abandon élevé au moment de la facturation sur votre site.
  • Établir une hypothèse à partir de laquelle pourrait découler le problème identifié : « nos clients ne comprennent pas immédiatement les caractéristiques de nos produits lorsqu’ils lisent les fiches sur notre site e-Commerce ».

L’exploitation de la donnée peut vous permettre d’aller aussi plus loin lors de la phase de testing avec, par exemple, du cross-selling (suggestions de produits complémentaires selon les envies et préférences des internautes). La mise en place de ventes suggestives permet une augmentation du chiffre d’affaires de 30%. En effet, l’un des facteurs clés dans la conversion réside dans la personnalisation. Il est donc important pour augmenter votre taux de conversion d’accompagner le client de façon personnalisée sur le site. Il doit se sentir guidé tout au long de sa navigation. Cela facilitera les conversions mais augmentera également la confiance qu’il accorde à votre marque.

On parle ici d’une exploitation de la donnée qui peut venir pendant ou après une première phase d’optimisation de votre site. A/B testez d’abord votre nouvelle fiche produit, vous y ajouterez prochainement des pop-in d’engagement pour inciter le cross-selling. L’exploitation de la donnée permet dans un second temps de personnaliser les messages adressés aux internautes selon plusieurs critères : nouveaux ou returning, inscrits ou non, selon la provenance ou encore le sexe et l’âge.

Tester : optimisation de la performance

Comme évoqué précédemment, les hypothèses de test doivent découler de données concrètes et fiables. Les tests A/B reposent sur des changements ponctuels et ciblés, dont les retours seront automatiquement chiffrés. Mais comment formuler une hypothèse de test ? Au départ, la constitution de ces hypothèses peut sembler presque simple. Il s’agit principalement de formuler un changement et l’effet souhaité :

Changer (élément testé) de ……. en ……. va me permettre d’augmenter / diminuer …. (unité de mesure définie)

Par exemple : « Simplifier le formulaire en supprimant les champs facultatifs, tels que le téléphone et l’adresse postale, augmentera le nombre de contacts collectés. »

Cette formule n’est, à ce stade, qu’une supposition théorique, qu’il conviendra de prouver ou désapprouver, mais elle vous servira de fil rouge dans la résolution du problème rencontré. Point important cependant : l’impact du changement que vous souhaitez apporter doit toujours être mesurable en des termes quantifiables (taux de conversion, taux de rebond, taux d’abandon etc. …). Enfin, et parce que s’arrêter en si bonne voie serait dommage, tout l’enjeu final dans la constitution des hypothèses de A/B test est d’identifier, rapidement, celle qui viendra servir le mieux votre business.

Il existe de nombreux éléments qui vont vous permettre de constituer des hypothèses de test A/B efficaces. Voici quelques exemples pour débuter (et vous inspirer).

  • Sur la homepage : le header/ la bannière principale expliquant les produits ou les services proposés par le site permettent d’accroître la curiosité des clients et de prolonger leur temps de présence sur le site.
  • Dans les rubriques produits : les filtres font largement économiser du temps aux clients. Ils peuvent rapidement trouver ce qu’ils cherchent.
  • Dans les fiches produits : la recommandation produit crée une expérience plus personnalisée pour l’internaute et aide à augmenter son panier moyen.
  • Dans le panier : un CTA visible “procéder au paiement” incite largement les utilisateurs à convertir.
  • Sur la page de paiement : afficher les différentes étapes de paiement pour donner de la visibilité sur la suite du tunnel d’achat pour rassurer l’internaute et l’inciter à aller au bout de son acte d’achat.

Ces éléments vous offrent la possibilité de créer vos hypothèses en comparant votre site actuel et les propositions énoncées précédemment, avec comme objectif d’impacter directement les performances de conversion.

La définition des hypothèses des tests A/B est un travail à la fois complexe et surtout méthodique. Il ne faut pas oublier tous les bénéfices que cette étape pourra apporter à votre site. Aussi, la prochaine fois que vous souhaitez optimiser vos performances, pensez « analyse et data », avant « design et graphisme » : un bon début vers la mise en place d’hypothèses efficaces.

Les entreprises ont pour enjeux d’optimiser et de concevoir une expérience client riche et cohérente sur l’ensemble des canaux, de favoriser la conversion, de fidéliser et de se différencier pour faire face à la concurrence. Tout cela n’est pas possible sans la donnée. Collecter la donnée pour mieux comprendre les utilisateurs, analyser pour identifier les éléments à optimiser et exploiter pour transformer ces données en action afin d’optimiser le parcours des internautes, ce sont les trois phases primordiales pour une démarche d’optimisation réussie.

Sophie Ianiro
Sophie est Content Marketing Manager chez AB Tasty. Elle produit des contenus experts sur tous les sujets qui entourent le CRO afin de vous donner les ressources nécessaires qui feront de vous un pro de l’optimisation de la conversion.

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