Comment utiliser l'analyse du commerce électronique pour obtenir des informations commerciales

Il est donc plus juste de l'imaginer comme un entonnoir avec des lignes qui représentent le flux de personnes, plutôt que comme un organigramme avec des lignes qui représentent la hiérarchie des pages :

Le simple fait de considérer votre site comme un entonnoir vous aide à commencer à donner un sens aux données des visiteurs.

Au lieu de penser uniquement à des pages statiques, vous pouvez commencer à penser en termes d'entrées, de sorties, de taux de performance (sortie ÷ entrée) et de retour sur investissement (valeur de la sortie ÷ coût de l'entrée) pour l'ensemble du site. C'est déjà plus utile que de penser uniquement au nombre de pages vues et au temps moyen passé sur chacune (informations presque inutiles, soit dit en passant).

La véritable valeur des outils d'analyse de commerce électronique réside dans leur capacité à :
Isolez les entrées, les sorties, les performances et la valeur (ROI) par des dimensions telles que l'emplacement géographique, la source de trafic, les campagnes marketing, le type de navigateur, etc.
Comparez ce qui précède avec différentes cohortes. Par exemple, quelle est la valeur du trafic de recherche par rapport au trafic social ?

Voir les tendances et les corrélations , telles que la croissance du trafic de recherche au fil du temps, et cela est-il corrélé avec le revenu total ?

Remarquez comme il est facile d'illustrer ces informations.

De plus, vous pouvez obtenir ce niveau de détail avec un peu de travail :

1. Ajoutez Google Analytics à votre boutique si vous ne l'avez pas déjà. Consultez ce guide détaillé et facile à suivre pour les magasins Shopify.
2. Configurez des objectifs pour suivre les conversions principales telles que les paiements terminés ou les nouveaux comptes. Vous pouvez également créer des objectifs pour les conversions secondaires (également appelées "micro-conversions") telles que les inscriptions à la newsletter.
3. (Facultatif) Ajoutez un suivi des événements pour les événements importants tout au long de l'entonnoir qui ne représentent pas nécessairement une conversion. Par exemple, certains événements que vous voudrez peut-être suivre : ajouter un article au panier ; effectuer une recherche par mot clé ; filtrage des résultats de recherche.

Par défaut, Google Analytics suit l' Pour suivre la sortie, vous devez créer des objectifs (étape 2 ci-dessus). N'oubliez pas que l'objectif est d'obtenir des informations sur lesquelles vous pouvez baser vos décisions commerciales et marketing. Sans connaître la sortie, vous ne pouvez pas non plus calculer le taux de performance et le retour sur investissement, et il ne vous reste que des données d'entrée, qui en elles-mêmes ne sont pas utiles pour prendre des décisions.

Voici à quoi ressemble l'entonnoir de conversion lorsque vous avez mis en place un suivi des entrées, des sorties et des événements.

Et bien sûr, vous pouvez toujours isoler , comparer et voir les tendances et les corrélations avec cet entonnoir.

Vous vous demandez peut-être où trouver ce diagramme dans Google Analytics. Malheureusement il n'y en a pas. Certains rapports de Google Analytics se rapprochent du flux d' utilisateurs, du flux d'événements, du flux d'objectifs et de la visualisation de l'entonnoir, mais ils sont loin d'être conviviaux et il vaut mieux les laisser aux utilisateurs avancés.

La bonne nouvelle est que peu importe que Google Analytics ait ou non un rapport qui ressemble exactement à celui-ci. Si vous considérez votre site comme un entonnoir, et non comme une hiérarchie, et que vous mesurez l'entrée, la sortie et les événements, vous pourrez trouver des informations exploitables pour augmenter vos conversions et vos revenus.

Pour trouver ces informations exploitables, nous passons à la deuxième clé de l'utilisation efficace de l'analyse du commerce électronique.

Pour obtenir de bonnes réponses, commencez par de bonnes questions

Les outils d'analyse peuvent fournir de nombreuses réponses, mais les réponses n'ont aucun sens si vous ne connaissez pas la question.

À moins que vous n'ayez beaucoup de temps libre (vous dirigez une entreprise, donc probablement pas), ne parcourez pas les données sans objectif, en espérant que quelque chose d'utile vous saute aux yeux. Ce ne sera pas le cas. Au lieu de cela, prenez d'abord le temps de formuler une bonne question, et ensuite seulement voyez si vous pouvez trouver la réponse dans les données.

Lorsque vous commencez par une bonne question, Google Analytics devient une solution puissante pour trouver les données qui fournissent une réponse.

Bien qu'il existe de nombreux outils dans Google Analytics, vous pouvez trouver la plupart des réponses en vous familiarisant uniquement avec les éléments suivants :

1. Rapports standard (Audience, Acquisition, Comportement et Conversions) : tableaux prédéfinis de dimensions telles que la source de trafic et des statistiques telles que le nombre de visiteurs .
2. Segments : filtrez les données affichées pour les utilisateurs ou les sessions qui correspondent à un filtre prédéfini ou personnalisé. Vous pouvez comparer jusqu'à quatre segments à la fois. Utile pour isoler et comparer , et voir les corrélations .
3. Dates : filtrez les données affichées par plage de dates et comparez jusqu'à deux plages de dates. Utile pour voir les tendances et les corrélations .
4. Filtrage des dimensions : filtrez les lignes affichées.

Voici quelques exemples de questions dont les réponses se trouvent dans les données de l'entonnoir :

• Quelle est la valeur de sortie moyenne (revenu) des clients réguliers, par rapport aux clients ponctuels ?
• Combien de personnes ajoutent un article à leur panier sans atteindre l'objectif de paiement ? (Aussi connu sous le nom d' abandon de panier .)
• Combien de personnes commencent le processus de paiement sans atteindre l'objectif ?
• Parmi celles-ci, y a-t-il une étape qui perd plus de personnes que les autres ?
• Comment le résultat des visiteurs des campagnes sur les réseaux sociaux se compare-t-il à celui des visiteurs des campagnes par e-mail ?
• Lorsque les clients utilisent un code promotionnel, comment leur valeur d'achat moyenne se compare-t-elle à ceux qui ne l'ont pas fait ?
• Quel effet, le cas échéant, l'assistance par chat en direct a-t-elle sur les taux de paiement ?
• Quel est le retour sur investissement des dépenses publicitaires sur le Réseau de Recherche du mois dernier ?

Notez que toutes ces questions portent sur les entrées , les sorties , les taux de performance et le retour sur investissement . Ce sont tous des éléments d'un entonnoir .

Les réponses à des questions comme celles-ci sont extrêmement précieuses pour toute entreprise en ligne, en particulier pour les entreprises de commerce électronique. Vous pouvez obtenir des informations comme celles-ci sans logiciel coûteux ni équipes massives de science des données. Vous aussi, vous pouvez tirer parti des outils modernes de collecte et d'analyse de données pour obtenir des informations exploitables et précieuses sur vos clients et votre entreprise.

Et si vous n'utilisez pas bien l'analyse, vos concurrents le feront.

Écrit par : Grigory Kogan