Avec plus de 200 000 sites en France et une prévision de 80 milliards d’euros dépensés à l’horizon fin 2018 (source : FEVAD), le secteur du e-commerce se porte bien. Malgré ces chiffres encourageants, les e-marchands doivent sans cesse s’adapter à de nouveaux modes de consommation (fragmentation des parcours d’achats) intrinsèquement liés à l’évolution des technologies : phygitalisation, bitcoin, intelligence artificielle, et bien plus encore. De son côté le consommateur est en recherche d’une expérience d’achat idéale, fluide et hyper-personnalisée. Cette nouvelle donne est à la fois une chance formidable pour les marques d’optimiser leurs interactions sur les points de contact (magasins, digital, réseaux sociaux, etc.) mais aussi le risque de perdre l’internaute dans son processus d’achat.

Le Digital Analytics s’inscrit plus que jamais dans ce contexte. Il est même au cœur des enjeux d’optimisation et de croissance pour les e-commerçants. Il leur permet de prendre conscience du potentiel de leurs boutiques et d’améliorer chaque étape du tunnel de conversion : de la recherche jusqu’à la livraison du produit. Mais votre stratégie analytics est-elle efficace ?

#1. Navigation optimisée dans le catalogue produits

Dans un temps d’attention très court, le challenge est de séduire le visiteur. Il doit se sentir en confiance et être convaincu qu’il va faire des (bonnes) affaires. Sur votre site, vos pages de catégories doivent proposer des promos ou des mises en avant bien choisies (produits vous offrant une marge importante ou en fin de vie pour écouler votre stock).

Les commerçants « brick and mortar » ont pris pas mal d’avance dans ce domaine, avec de nouvelles expériences en magasins : parcours fléchés, mise en valeur des produits, stimulation olfactive, services additionnels spéciaux…

Sur le digital, même combat. Tout l’univers produit doit servir l’expérience d’achat. Le catalogue doit offrir un accès rapide et facile entre les différentes catégories. Un bon produit d’appel permet d’attirer les consommateurs vers d’autres produits qu’ils auraient pu trouver ailleurs. La diversification de l’offre va notamment permettre de générer plus de conversions et d’augmenter le panier moyen. Les leviers d’optimisation sont multiples :

  • Personnalisation du catalogue
  • Moteur de recherche interne (auto-complétion, suggestions de produits, recherches sans résultats, etc.)
  • Modules de conversations instantanées
  • Listes de produits

Le digital analytics permet, entre autres, de mesurer la performance des suggestions produits. En étudiant des indicateurs comme le nombre d’impressions des listes de produits suggérés, et les clics sur ces produits, vous avez une bonne idée de leur attractivité. Vous pouvez aussi analyser leur contribution à la mise en panier et à l’achat, pour ajuster ensuite votre offre.

#2. Engagement client renforcé sur les fiches produits

L’arrivée du visiteur sur une fiche produit est un premier vrai signe d’engagement. Il existe une corrélation directe entre la qualité d’une fiche produit et la complétion du parcours d’achat. La fiche produit influence fortement la décision d’achat. Ses 3 principaux atouts : séduction, information et réassurance. Dans le commerce physique, on pourrait dire qu’elle joue le rôle du vendeur, qui conseille et amène le client jusqu’à l’achat. Pour doper son efficacité commerciale, vous devez analyser puis optimiser certains aspects clés de la fiche produit :

  • La description du produit
  • L’ergonomie
  • Les visuels Produits
  • Les avis clients
  • Les produits complémentaires (Cross-Sell et Up-Sell)

L’Analytics joue là aussi un rôle clé dans le décryptage des comportements sur des zones de navigation et d’interaction dans la fiche produit. Si une page produit contient plusieurs onglets, chacun d’eux peut être mesuré. Des problèmes d’ergonomie peuvent être détectés. D’autres indicateurs vous renseignent sur le niveau d’engagement client : le temps passé sur la page ou la profondeur du scroll vertical. Ces métriques sont également utiles à la compréhension des mises en panier par le visiteur.

#.3 Conversions dans le tunnel d’achat en hausse

Sur un site e-commerce, 27% des visiteurs abandonnent leurs commandes car le processus de paiement est trop long (ou trop complexe). Le visiteur a navigué sur le catalogue produits et a commencé à remplir son panier. Les prochaines étapes sont cruciales ! Avec pour objectif n°1 de limiter les abandons de panier. Comment ? En simplifiant au maximum le processus d’achat. Comprendre les grandes étapes de la conversion (grâce à l’analytics ! ) est donc essentiel pour optimiser le taux de conversion global.

Quelles sont les étapes-clés à suivre de près ?

  • La page panier
  • La livraison
  • Le paiement
  • Le taux de conversion visiteur

Si l’on se penche sur les données relatives à la livraison par exemple, on peut comprendre son impact sur l’acte d’achat. L’analyse des visiteurs non convertis mais étant arrivés jusqu’au choix de la livraison, nous montre la part de la livraison sur la valeur totale du panier. Les tarifs peuvent être ajustés et un seuil de tolérance peut ainsi être fixé en fonction des résultats.

#4. Hausse du taux de réachat, diminution des retours produits

Un client a 27% de chances de revenir en magasin après un premier achat. Plus il consomme, plus il ré-achète. La fidélisation client fait logiquement bondir le taux de ré-achat.

Si la phase d’acquisition est déjà complexe sur le digital (concurrence, coûts d’acquisition), entretenir une (bonne) relation avec lui est un réel défi. Bien sûr, la fréquence d’achat varie selon l’activité (1 fois par semaine pour un drive dans la grande distribution, ou 1 à 2 fois par an pour des ventes de bijoux).

Il faut être capable de déployer des outils et méthodes pour connaître le client : lequel est un acheteur régulier et celui pour qui l’achat est ponctuel. Des stratégies de segmentation reposant sur des technologies analytiques vous permettent d’y arriver :

  • La méthode de segmentation RFM (Récence – Fréquence – Montant)
  • La mesure de l’attrition (churn)
  • L’analyse des retours Produits et de l’insatisfaction

Sur ce dernier point, si vous constatez un taux de retours produit élevé, c’est le signe d’une insatisfaction client. Des mesures de contrôle qualité des produits peuvent être prise dans ce cas.

Juste un mot sur la segmentation automatisée. Celle-ci vous fait gagner un temps précieux et éviter des erreurs manuelles potentiellement critiques. Elle repose sur des algorithmes de machine Learning intégrés à la solution digital analytics. La segmentation automatisée vous permet également de détecter automatiquement des populations d’acheteurs puis les catégoriser en différents groupes (récents, fidèles, sceptiques, endormis, peu dépensiers, etc.) en fonction de l’activité sur votre site et des seuils de montants, de récence et de fréquence d’achats.

Morale de l’histoire : stratégiquement, mieux vaut ralentir ses investissements dans l’acquisition de nouveaux prospects, pour optimiser en priorité le merchandising et le tunnel de conversion. La fidélisation des clients se fera plus naturellement. Et vos données analytics vous donneront de véritables indicateurs sur l’efficacité de votre stratégie.

Pour piloter vos ventes en ligne, l’éditeur AT Internet propose un module entièrement dédiée au e-commerce dans son Analytics Suite (et pour les utilisateurs de PrestaShop, un plug-in est même dispo !
A cela s’ajoute un guide complet, avec bonnes pratiques et témoignages d’experts, pour optimiser chaque étape du tunnel d’achat. N’hésitez pas à le télécharger (il est gratuit !)

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