Fake Analytics 4 : Je connais déjà le parcours client

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Cet article est le 4eme de la série Fake Analytics en collaboration avec ATinternet. Pour lire les articles précédents, utilisez le sommaire ci dessous.

Sommaire :

1) Fake analytics 1 : « Je n’ai pas de temps à consacrer à l’analytics »
2) Fake Analytics 2 : C’est bon j’utilise déjà Google Analytics
3) Fake analytics 3 : « Je mets le paquet sur l’acquisition de trafic »

Le parcours client est à mon sens un des sujet les plus complexe à étudier dans tous les outils de web analytics. Non pas à cause des outils mais parce que le sujet est complexe et peut être éclaté sur de très nombreux parcours. 

Entre les parcours mobiles, desktop, les parcours mixtes, les différentes options dans le checkout, il est difficile de parler d’un parcours client unique.

C’est pourquoi je suis toujours un peu surpris quand les clients de mon agence de consulting e-commerce m’annoncent connaître le parcours client sur leur site.

Le biais du survivant appliqué au parcours client.

Mais souvent, après quelques discussions ils analysent en fait le parcours qui a permis le plus de conversion.  Mais cela comporte un défaut statistique important : le biais du survivant. 

Mais c’est quoi le biais du survivant ? 

Pendant la Seconde Guerre mondiale, la Royal Air Force a perdu beaucoup d’avions à cause des tirs antiaériens allemands. Ils ont donc décidé de les protéger aux endroits stratégiques. 

image 11 2 - Fake Analytics 4 : Je connais déjà le parcours client
impacts de balle sur les avions revenant du front

Mais où mettre le blindage ? La réponse évidente était de regarder les avions qui revenaient de missions, de compter tous les impacts de balles à différents endroits, puis de mettre des blindages supplémentaires dans les zones qui attiraient le plus le feu. 

Evident mais faux.

 Comme l’a expliqué le mathématicien hongrois Abraham Wald à l’époque, si un avion revient sain et sauf même s’il a, disons, un tas d’impacts de balle dans les ailes, cela signifie que les balle dans les ailes ne sont pas très dangereuses. 

Ce que vous voulez vraiment faire, c’est blinder les zones qui, en moyenne, n’ont pas d’impacts de balle. 

Pourquoi ? Parce que les avions avec des impacts de balles dans ces endroits ne sont jamais revenus. C’est pour ça qu’il n’y a pas d’impact de balle à ces endroits sur ceux qui reviennent.

C’est ce qu’on appelle le biais du survivant. C’est l’erreur logique de se concentrer sur les personnes ou les choses qui ont  » survécu  » à un processus et de négliger par inadvertance celles qui ne l’ont pas fait en raison de leur manque de visibilité.

Alors comment optimiser son parcours client ? 

Le plus simple est de rester curieux et de se poser un maximum de question. Par exemple : Est-ce qu’ils suivent réellement le parcours que vous avez défini. (Spoiler : non , si il le suivait, vous auriez 100% de conversion​ )

atinternet - Fake Analytics 4 : Je connais déjà le parcours client

Aujourd’hui la diversité des parcours nous oblige à découper les visiteurs en groupes plus restreints à se poser poser des questions pour chaque sous groupe. ​

Avez-vous une vue claire des visiteurs « mobile only » ? Desktop only ? En Cross device ? Quels sont les produits vus pour chaque population ? Les produits les plus vues sont ils les plus achetés ? Quelles sont les pages qui vous rapportent le plus de trafic ? Quelles sont les pages qui vous rapportent le plus de CA ? ​

video presentation sunburst interface YouTube - Fake Analytics 4 : Je connais déjà le parcours client

Vous avez 2% de conversion en moyenne mais dans le détail  ? Connaissez vous la conversion par campagne, par type de device ? Par population (client fidèle / client first time ) ? Arrivez-vous à identifier les populations sensibles aux bons de réduction ? ​

Revoir la définition du taux de conversion pour l’adapter à votre site 

Le taux de conversion que vous utilisez est il le plus pertinent pour votre site ? Ce n’est pas toujours le cas !

Pour rappel, la formule de calcul du taux de conversion est : 

2019 09 PRW Fake Analytics v2.pptx - Fake Analytics 4 : Je connais déjà le parcours client

Voyons par exemple ce site qui a besoin de 8 visites pour convertir en moyenne. Son taux de conversion est de 1.54% , ce n’est pas génial génial à priori. Mais si on va un peu dans le détail et que l’on change la manière de calculer le taux de conversion en utilisant les visiteurs : 

2019 09 PRW Fake Analytics v2.pptx 1 - Fake Analytics 4 : Je connais déjà le parcours client

On obtient le taux de conversion de 54% sur la période ! Le site est donc tout à fait opérationnel ! Il a juste besoin d’un parcours client un peu plus long avant de convertir. 

Analyser le parcours client c’est donc aussi sortir un peu des sentiers battus et adapter vos kpi et vos outils de mesure à la réalité de votre marché. Le but est toujours d’identifier les points à optimiser en 1er pour gagner en efficacité, en productivité et développer votre chiffre d’affaires le plus rapidement possible.

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