L'écart entre le nombre de visiteurs de votre boutique et le nombre de commandes qu'elle génère n'est pas dû au hasard. Il a des causes. L'analyse du comportement des visiteurs e-commerce regroupe les outils et les méthodes qui permettent de les trouver.
Que vous apprend l'analyse du comportement des visiteurs e-commerce ?
Les données de comportement répondent à une question que le chiffre d'affaires seul ne peut pas traiter. Il ne s'agit pas seulement de savoir combien de personnes ont acheté, mais ce que faisaient à la place tous les visiteurs qui n'ont pas acheté.
Quand vous regardez la couche comportementale de vos statistiques, vous observez le parcours entre l'arrivée d'un visiteur et sa décision. Combien de temps est-il resté sur la page produit ? A-t-il fait défiler jusqu'en bas ? A-t-il ajouté au panier puis abandonné au moment du paiement ? Est-il arrivé depuis une annonce payante et reparti en moins de trois secondes ? Chacun de ces signaux indique précisément où l'expérience se dégrade.
Les deux erreurs les plus courantes avec les statistiques sont de ne regarder que les totaux et de suivre le trafic sans le relier au comportement. Le nombre total de visites vous dit combien de personnes sont arrivées. Les données de comportement vous disent ce qu'elles ont fait une fois sur place et où le parcours s'est arrêté avant une vente.
Quels indicateurs montrent comment les visiteurs se déplacent dans votre boutique ?
Cinq indicateurs donnent l'image la plus claire du comportement des visiteurs, avant toute analyse plus poussée.
Taux de rebond
Le taux de rebond est le pourcentage de sessions où un visiteur consulte une seule page et repart sans aucune autre interaction. Un taux de rebond élevé sur une page produit signifie que la plupart des visiteurs ne restent pas assez longtemps pour s'intéresser à ce que vous vendez. Le taux de rebond page par page est plus utile qu'une moyenne sur tout le site, car les causes diffèrent selon l'endroit où les visiteurs partent et ce qu'ils cherchaient le plus probablement.
Temps passé sur la page
Le temps moyen passé sur la page montre à quel point les visiteurs s'engagent avec votre contenu. Une page produit où la plupart des visiteurs restent moins de quinze secondes est une page où quelque chose les repousse tout de suite ou ne retient pas leur attention. Un temps très long ne signifie pas toujours que la page fonctionne bien. Cela peut aussi vouloir dire que les visiteurs cherchent une information qui devrait être évidente et ne la trouvent pas.
Profondeur de défilement
La profondeur de défilement montre jusqu'où les visiteurs lisent une page avant de partir. Si vos avis clients ou vos caractéristiques principales se trouvent sous l'endroit où quatre-vingts pour cent des visiteurs arrêtent de faire défiler, ce contenu n'est pas vu. Cet indicateur vous montre quels éléments se situent au-delà de ce que la plupart de vos visiteurs atteignent et vous aide à décider de les remonter dans la page.
Pages de sortie
Vos pages de sortie sont les dernières pages que voient les visiteurs avant de partir. Si une page produit revient sans cesse parmi les premières pages de sortie, cette page a un problème de conversion à examiner. Si votre page de confirmation de commande est la première page de sortie, c'est un comportement normal. Les pages de sortie montrent où les parcours se terminent et si ces fins sont normales ou le signe d'un frein.
Taux d'ajout au panier
Le taux d'ajout au panier mesure le pourcentage de visiteurs d'une page produit qui ajoutent l'article à leur panier. Il sépare ceux qui s'intéressent au produit de ceux qui partent sans intérêt. Un faible taux d'ajout au panier sur une page produit très fréquentée est un signal clair que la page ne remplit pas son rôle, que ce soit à cause du texte, des images, de la clarté du prix ou d'informations manquantes.
Comment l'analyse d'entonnoir montre-t-elle où les visiteurs décrochent ?
Un entonnoir d'achat est la suite d'étapes que franchit un visiteur, de son arrivée dans votre boutique jusqu'à l'achat. La plupart des outils de statistiques permettent de définir un entonnoir en indiquant les pages de cette séquence, puis de suivre combien de visiteurs passent d'une étape à la suivante.
Un entonnoir e-commerce typique passe par la page d'atterrissage, la page produit, l'ajout au panier, le paiement et la confirmation de commande. À chaque étape, certains visiteurs avancent et d'autres partent. L'analyse d'entonnoir vous montre l'ampleur de ces pertes à chaque transition.
Ce que l'analyse d'entonnoir apporte de plus utile, c'est la précision. Non pas « notre taux de conversion est faible », mais « nous perdons quarante pour cent des visiteurs entre la page produit et le panier, puis trente pour cent de plus entre le panier et le paiement ». Ce sont deux problèmes différents qui demandent deux réponses différentes.
Une fois que vous savez où se trouve la plus grosse perte, vous savez où porter votre attention en premier. Pour la plupart des boutiques, les pertes les plus importantes se produisent sur les pages produit et au moment du paiement. Pour mieux comprendre ce qui fait fuir les visiteurs à la dernière étape, lisez pourquoi les acheteurs abandonnent leur panier et ce que vous pouvez faire.
Que révèlent les enregistrements de sessions et les cartes de chaleur que les indicateurs ne montrent pas ?
Les indicateurs vous disent ce qui s'est passé. Les enregistrements de sessions et les cartes de chaleur vous aident à comprendre pourquoi.
Un enregistrement de session est la relecture d'une vraie visite dans votre boutique. Vous pouvez voir où le visiteur a déplacé son curseur, sur quoi il a cliqué, jusqu'où il a fait défiler la page, où il s'est arrêté et où il est parti. Les enregistrements de sessions sont l'un des moyens les plus directs de comprendre le comportement des visiteurs, car ils montrent l'expérience réelle d'utilisation de votre boutique, pas une version abstraite.
Ce que vous cherchez dans un enregistrement, ce sont les frictions. Un visiteur qui ramène sans cesse son curseur vers un bouton qui n'est pas là où il l'attend. Un visiteur qui dépasse le bouton d'ajout au panier sur mobile parce qu'il n'est pas visible à cette taille d'écran. Un visiteur qui lit la politique de retour, la ferme, puis abandonne son panier. Chacune de ces observations pointe vers quelque chose de précis que vous pouvez tester.
Les cartes de chaleur regroupent le comportement de nombreuses sessions en une seule image. Une carte de chaleur des clics montre où les visiteurs cliquent le plus souvent. S'ils cliquent sur une image qui n'est pas un lien, c'est qu'ils s'attendaient à ce qu'elle soit cliquable. Une carte de chaleur du défilement montre jusqu'où la plupart des visiteurs lisent la page. Si la majorité de vos visiteurs arrêtent de faire défiler avant d'atteindre vos avis clients, ces avis ne font pas le travail de conversion que vous en attendez. Les remonter dans la page est une correction en un seul changement que les données de la carte de chaleur rendent évidente.
Comment la source de trafic influence-t-elle le comportement des visiteurs dans votre boutique ?
Tous les visiteurs ne se comportent pas de la même façon, et la source par laquelle ils arrivent est l'un des plus grands facteurs qui façonnent leur comportement dans votre boutique.
Un visiteur qui a cherché précisément le nom de votre produit a une forte intention d'achat. Il sait ce qu'il cherche. Votre travail consiste à confirmer qu'il est au bon endroit et à supprimer tout obstacle à l'achat. Un visiteur qui a cliqué sur une annonce de notoriété généraliste dans un fil de contenu n'avait peut-être aucune intention d'acheter. Il explore. Ce dont il a besoin sur votre page produit n'est pas ce dont a besoin le visiteur venu d'une recherche très ciblée.
Ventiler les indicateurs de comportement par source de trafic fait apparaître ces tendances clairement. Les visiteurs venus de la recherche naturelle avec des requêtes propres à un produit passent souvent moins de temps sur la page et convertissent davantage, car ils arrivent en sachant ce qu'ils veulent. Les visiteurs issus des réseaux sociaux payants, via des campagnes de notoriété, rebondissent souvent davantage, surtout quand la page d'atterrissage ne correspond pas au ton ou aux visuels de l'annonce qui les a amenés.
Quand votre taux de conversion global paraît faible, séparez votre trafic par source avant de conclure que la page produit est en cause. La page produit fonctionne peut-être bien pour le trafic à forte intention. Le problème peut venir du fait qu'une grande part de votre trafic payant a une faible intention et arrive sur une page qui n'est pas pensée pour l'étape de décision où se trouve ce visiteur.
Comment lire les statistiques de vos pages produit ?
Les pages produit sont l'endroit où se prennent la plupart des décisions d'achat, et les signaux de comportement sur ces pages comptent parmi les données les plus riches de toute votre boutique.
Examinez les pages produit une par une plutôt qu'en bloc. Votre page produit la plus performante est un point de repère. Votre page produit très fréquentée la moins performante est votre plus grande opportunité. Comparez ce qui les distingue. Le texte est-il plus long ? Y a-t-il plus d'images ? Y a-t-il des avis clients ? Le prix est-il plus clair ?
Les signaux clés à suivre sur chaque page produit sont le temps passé sur la page, la profondeur de défilement, le taux d'ajout au panier et la perte entre l'ajout au panier et la fin du paiement. Chacun permet de cerner où se situe le problème. Un faible taux d'ajout au panier laisse penser que la page ne convainc pas les visiteurs. Un taux d'ajout au panier élevé avec une forte perte au paiement laisse penser que le problème vient de l'expérience de paiement, pas de la page produit elle-même.
Pour un guide détaillé sur ce qui fait convertir une page produit, lisez ce qui fait une bonne page produit. Pour savoir comment réduire la perte entre le panier et l'achat, lisez comment concevoir une page de paiement qui réduit les abandons.
Comment séparer le comportement sur ordinateur et sur mobile dans vos statistiques ?
Les visiteurs sur mobile et sur ordinateur ne se comportent pas de la même façon. Les traiter comme un seul public dans vos statistiques cache des problèmes qui vous coûtent des ventes.
Aujourd'hui, la plupart des boutiques en ligne reçoivent plus de la moitié de leur trafic depuis des appareils mobiles. Les taux de conversion sur mobile sont plus bas pour la majorité des boutiques. Cet écart représente du vrai chiffre d'affaires, mais vous ne pouvez le réduire que si vous voyez d'où il vient.
Dans vos statistiques, segmentez les données de comportement par type d'appareil. Une page produit avec un taux de conversion acceptable sur ordinateur peut afficher un taux nettement plus bas sur mobile. Quand vous regardez les enregistrements de sessions des visiteurs mobiles en particulier, vous trouvez souvent la cause : des boutons trop petits pour être touchés avec fiabilité, des images produit mal adaptées à la taille de l'écran ou des formulaires de paiement difficiles à remplir sur un petit écran. Ces problèmes restent invisibles quand on regarde les données de conversion de tous les appareils confondus.
Pour un guide sur ce qu'implique l'optimisation mobile d'une boutique en ligne, lisez comment rendre votre boutique en ligne adaptée au mobile.
Comment utiliser les données de comportement pour décider quoi corriger en priorité ?
Quand vous disposez de données de comportement issues de plusieurs sources (analyse d'entonnoir, enregistrements de sessions, cartes de chaleur et indicateurs par page), la difficulté devient de choisir par où commencer.
La méthode la plus fiable consiste à combiner deux mesures : l'ampleur de la perte (combien de visiteurs sont touchés ?) et la qualité des preuves (dans quelle mesure les données expliquent-elles clairement la cause ?). Une page produit qui perd deux cents visiteurs par semaine avant l'ajout au panier, avec des enregistrements de sessions où les visiteurs dépassent systématiquement la description sans s'arrêter, est une opportunité à fort impact et à forte certitude. Une page de paiement qui perd cinquante visiteurs par semaine sans signal de comportement clair passe après, tant que vous n'avez pas réuni plus de preuves.
Le but de l'analyse du comportement n'est pas de tout comprendre d'un coup. C'est d'acquérir assez de confiance pour faire un changement précis, le mesurer et tirer les leçons du résultat. Pour une méthode permettant de tester ces changements de façon systématique, lisez qu'est-ce que l'optimisation du taux de conversion et pourquoi c'est important.
Si vous construisez encore les bases de statistiques nécessaires à ce type d'analyse, commencez par comment configurer vos statistiques et suivre ce qui compte dès le premier jour.
Comment WEMASY vous aide à suivre le comportement des visiteurs
L'outil Statistiques et analyses de WEMASY suit les visites, les sources de trafic et les performances page par page sur votre site et votre boutique. Vous voyez par quelles pages les visiteurs entrent, par quelles pages ils sortent et comment se comparent les comportements selon les sources de trafic. Associé au système e-commerce de WEMASY, il réunit les données de commande et le comportement sur le site au même endroit, sans connecter d'outils séparés. Découvrez ce qui est inclus dans chaque offre sur la page des tarifs.
Questions fréquentes
Quelle est la différence entre une visite et une session dans les statistiques e-commerce ?
Dans la plupart des outils de statistiques, une session est une période continue d'activité sur votre site. Si un visiteur part puis revient deux heures plus tard, cela compte pour deux sessions. Le terme « visite » désigne en général la même notion. La distinction compte quand vous calculez le taux de conversion. Si vous prenez les sessions comme base, un visiteur qui revient plusieurs fois avant d'acheter apparaît comme plusieurs sessions, ce qui abaisse votre taux de conversion par rapport à un calcul fondé sur les visiteurs uniques. Avec le créateur de site web de WEMASY, vous pouvez le configurer directement sur votre boutique.
À partir de quel taux de rebond considère-t-on qu'il est trop élevé pour une page produit ?
Il n'existe pas de référence universelle. Une page produit avec un taux de rebond de soixante-dix pour cent venant de la recherche naturelle peut très bien fonctionner si les trente pour cent restants convertissent à un taux élevé. Ce qui compte davantage que le chiffre absolu, c'est l'évolution dans le temps et la comparaison avec des pages similaires de votre propre boutique. Une hausse soudaine du taux de rebond sur une page jusque-là stable est un signal plus net qu'un chiffre qui a toujours été élevé.
De combien de trafic a-t-on besoin pour que les enregistrements de sessions soient utiles ?
Même un petit nombre d'enregistrements, dix à vingt visiteurs réels sur une page précise, peut révéler des problèmes d'utilisation invisibles dans les données agrégées. Vous n'avez pas besoin de milliers de sessions pour voir que des visiteurs ne trouvent pas votre bouton d'ajout au panier sur mobile ou qu'ils cliquent sur une image en s'attendant à l'agrandir. Les enseignements tirés d'un petit échantillon d'enregistrements font souvent ressortir des problèmes qu'un mois de statistiques seules ne montrerait pas.
Peut-on comprendre le comportement des visiteurs avec les seules statistiques intégrées de sa boutique ?
Pour la plupart des boutiques, les statistiques intégrées couvrent les sources de trafic, les pages vues, le taux de rebond et les données d'entonnoir de base. C'est suffisant pour repérer les plus gros points de perte de votre entonnoir et comparer les performances de vos pages produit entre elles. Les enregistrements de sessions et les cartes de chaleur demandent des outils supplémentaires. Les données intégrées sont le bon point de départ et feront ressortir la plupart des problèmes importants avant que vous ayez besoin d'une analyse plus spécialisée.
À quelle fréquence faut-il revoir ses statistiques de comportement ?
Une revue hebdomadaire de votre entonnoir de conversion, de vos principales pages de sortie et de votre taux d'ajout au panier suffit à repérer les changements soudains. Des revues mensuelles des cartes de chaleur et du comportement par source de trafic permettent de suivre des tendances sur une période assez longue pour qu'elles aient un sens. Un contrôle quotidien est rarement utile, sauf si vous menez un test et surveillez si quelque chose a changé dans les performances de votre boutique.