Un taux de transformation ne veut rien dire !

Sophie Néron —  26 octobre 2013 — 1 commentaire

picto_post_transfoCe titre est un peu provocateur, j’avoue… Mais on entend tellement parler de taux de transformation à toutes les sauces, surtout dans les sites de e-commerce, qu’il était nécessaire de faire réagir !
Ce sacro-saint « taux de transfo », indicateur clé que tout le monde regarde et suit avec attention : On se félicite de le voir augmenter, on s’inquiète de le voir baisser… Mais que peut-on en tirer réellement ? Quels enseignements actionnables peut-on en extraire ?


Le taux  de transformation, c’est … ?

C’est assez basiquement le rapport entre le nombre de conversions (ou d’achats, en cas de e-commerce) d’une période, et le total des visites de la dite période.
C’est donc la capacité à transformer nos visiteurs en acheteurs (ou en internautes ayant réalisé l’action souhaitée, pour les sites non marchands).

Simple, à première vue. Compréhensible et non discutable.
Mais un taux de transformation, c’est aussi l’indicateur qui fait le plus le « grand écart » dans vos données, puisqu’il rapporte la petite fraction des visiteurs ayant converti à la totalité de votre trafic. Et il peut s’en passer des événements, entre les 2 extrémités de ce grand écart, qui vont faire qu’un internaute va transformer ou non.

C’est ce qui m’amène à dire qu’un taux de transformation, au global, ne veut rien dire … ou plutôt, peut vouloir tout dire.
Pour l’analyser, il va falloir le découper  pour lui donner du sens !

Découper son taux de transformation ?

On peut disséquer son taux de transformation en plusieurs étapes clés de la conversion.
Prenons le cas d’un site de e-commerce, dont la transformation est donc la réalisation d’un achat en ligne. Suivant le schéma ci-dessous, on peut découper son taux de transformation en 4 étapes.

  •  Au tout début, prenons le total des visites du site.
  • 1er point de passage, suivons les visites ayant eu la possibilité de mettre au panier. En effet, pour pouvoir espérer que la visite transforme, il faut qu’elle ait eu la possibilité de le faire ! On mesurera ici les visites qui ont eu la possibilité de transformer, c’est-à-dire celles qui ont rencontré au moins une fiche produit, une page liste, une page de résultat de recherche interne…. ou plus généralement, selon la structure de votre site, qui ont consulté au moins une page permettant d’acheter.
  • 2ème point de passage : suivons les visites qui ont réellement commencé un panier.
  • Enfin, à l’autre bout, mesurons les visites qui ont finalisé leur achat.

schema_taux_conversion

 

Maintenant que l’on a mesuré ces 2 étapes intermédiaires, on peut suivre non plus UN taux de transformation, mais 3 taux partiels, qui influent chacun à leur niveau sur la transformation globale.

  • 1er taux : le taux de visites ayant la capacité de mettre au panier : Taux que l’on suit généralement peu, mais qui a un fort impact mécanique sur la transformation. Si votre trafic est de moindre qualité, et s’arrête par exemple à votre page d’accueil, pas étonnant que votre taux de transformation baisse. Savoir si votre trafic maintient une bonne capacité à mettre au panier (et donc une bonne qualité de visite) est un élément de base à monitorer.
    Ce 1er taux vous montre donc la qualité « acheteuse » de votre trafic.
  • 2nd taux : le taux d’initiations d’actes d’achat, sur les visites qui ont eu cette possibilité. Ou plus simplement exprimé : la part des visites qui ont mis au panier, rapportée aux visites qui auraient pu le faire ! Si vous amenez toujours autant de visites qualifiées jusqu’à des pages acheteuses, mais que ces visites ne mettent plus au panier, inquiétez vous de votre placement prix par rapport aux concurrents, ou de l’état de votre stock.
    Ce 2nd taux vous montre indirectement l’attractivité commerciale de votre offre.
  •  3ème taux : le taux de complétion des paniers commencés : on mesure ici notre capacité à faire passer en caisse un internaute qui a mis un produit dans son panier. Des optimisations du tunnel d’achat peuvent permettre de réduire les fuites à chaque étape (panier, saisie de coordonnées, paiement…)
    Ce 3ème taux vous montre la facilité offerte ou non à l’internaute de réaliser son achat.

L’évolution globale du taux de transformation d’un site e-commerce n’est en réalité que la résultante des effets combinés de ces 3 taux : la qualité « acheteuse » de votre trafic, la « vendabilité » de votre offre, et l’ergonomie de votre tunnel d’achat.

Il est donc instructif de descendre l’analyse à ces taux partiels, pour comprendre l’évolution du taux global !

Segmenter son taux de transformation ?

On peut aussi analyser son taux de transformation sous différents prismes, en le regardant sous différents  angles. Pour cela, on peut le segmenter sur différents critères :

  • La source de trafic : toutes les sources n’apportent pas un trafic aussi qualifié, ni en même phase d’achat. Une modification de votre mix de sources peut mécaniquement faire varier votre taux de transformation.
  • La page d’entrée : Détecter des pages d’entrées à très faible transformation (et souvent à fort rebond) permet de les modifier, ou d’orienter vos campagnes vers d’autres pages plus efficaces
  • La configuration du navigateur : Segmenter sur le navigateur (Chrome, Firefox, Internet Explorer…) peut permettre d’identifier de forts décalages de taux de transformation, et de détecter des bugs fonctionnels rendant l’achat impossible sous telle ou telle configuration.

La liste des critères de segmentation est sans fin…

Rappelons que toute visite n’a pas vocation à transformer !

Pour les achats impliquants, on transforme rarement à la 1ère visite. D’abord on se renseigne, on s’informe… et une fois que l’on a muri sa décision, on revient pour réaliser son achat.
Raisonner en transformation à la visite a alors moins de sens : la 1ère visite non transformée n’est pas pour autant un échec, puisqu’elle a préparé la seconde.
Dans ce cas, il peut être plus intéressant d’analyser sa transformation au visiteur, c’est-à-dire sur l’ensemble de ses visites de la période.

Pour cela, usez et abusez de la segmentation au visiteur, et de l’analyse par cohortes, dont on a déjà parlé ici.

 

Sophie Néron

Articles Twitter

En savoir plus sur Analytics.fr ? Cliquez ici. Nous contacter ? Ce sera !

Trackbacks et Pingbacks:

  1. Un taux de transformation ne veut rien dire ! |... - 30 octobre 2013

    […] Ce titre est un peu provocateur, j’avoue… Mais on entend tellement parler de taux de transformation à toutes les sauces, surtout dans les…  […]

Laisser un commentaire

*

Les formats de texte sont disponibles a l'aide du selecteur HTML. <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <strike> <strong>