Avoir des internautes qui viennent sur un site eCommerce c’est bien. Surtout lorsque le trafic est qualifié et qu’il y a beaucoup de mises au panier.
Par contre, lorsque les internautes appellent parce qu’ils n’y comprennent rien c’est un signe qu’il y a un problème. Et le problème n’est pas forcément du côté du client qui veut acheter.
Alors, oui, c’est plus facile de se dire que les internautes ne sont pas très futés ou pas très à l’aise avec l’outil informatique mais il est aussi très facile de se faire piéger par son propre site. Parce qu’on l’a construit et parce qu’on le pratique tous les jours, ses défauts les plus évidents deviennent parfois invisibles.
Si les internautes ont vraiment envie de bosser avec ce site, ils vont faire un effort : envoyer un email, téléphoner pour être épauler, solliciter le support via le chat… Mais combien vont définitivement abandonner et aller voir si la concurrence ne propose pas mieux ?
Sur les semaines précédentes, on a 700 internautes qui ont finalisé leur panier et qui ont cliqué sur le bouton « Je commande ». À ce stade, les internautes veulent acheter et ont fait toutes leurs vérifications. Le prix final (avec frais de livraison) et les délais sont connus et s’ils cliquent sur le bouton d’achat c’est qu’ils veulent vraiment acheter.
À cette étape, on ne devrait pas perdre plus de 20% des internautes entre le début du tunnel de commande et l’achat. Or ici, 75% des internautes ne passent pas à la deuxième étape et le temps passé entre la première et la deuxième étape indique bien qu’il y a un souci.
Dans une moindre mesure dans ce même exemple, il y a un autre souci à traiter au moment du paiement.
Le tracking qui permet de réaliser ce type d’analyse est le tracking eCommerce recommandé par Google Analytics 4. Il est un peu pénible à mettre en place. Heureusement il existe des modules tout fait qui facilitent la tâche notamment pour Prestashop.
Une fois le plan de taggage correctement implémenté et testé, on peut facilement créer des rapports sur-mesure permettant de montrer là ou ça coince. Le résultat est visuel, simple à comprendre et même si on ne voit que le « quoi » et pas le « pourquoi », avec cet entonnoir complètement défaillant, aucun doute qu’une action corrective sera engagée.
L’étape d’après consiste à tester le tunnel de commande et essayer de comprendre ce qui coince à l’étape ou on perd les internautes. Via GA4, on peut essayer de trouver des informations complémentaires (est-ce les visites sur mobile par exemple ? En l’occurrence oui, mais les visites ordi sont catastrophiques elles aussi). Ensuite, il faut se servir de son cerveau, faire des tests utilisateurs et essayer de comprendre ce qui coince. Les fonctionnalités de replay de Hotjar, Microsoft Clarity ou Yandex Metrica donnent un bon aperçu. Il est aussi possible d’utiliser les plateformes de tests d’UX (Testapic en français).
Dans le cas montré en exemple, c’était le formulaire proposé à l’internaute qui était mal conçu : des choix peu explicites, un formulaire géant très décourageant, une organisation de l’information mal faite. L’ensemble résultait d’une superposition de fonctionnalités. La première version était simple et fonctionnelle puis au fil des mois plusieurs ajouts se sont greffés à l’existant. L’ensemble est devenu de moins en moins compréhensible.
Le chantier est ici simple : rendre évidente cette première étape dans le tunnel, aiguiller au mieux l’internaute et, désormais pour ce client, surveiller de plus près la perte dans le tunnel de commande.