Le taux d’abandon de panier e-commerce se situe entre 55 et 80%. Question de prix ? Expérience utilisateur trop complexe ou inadaptée ? Problème lors du paiement ? Une plaie pour le e-commerçant qui doit absolument le faire baisser pour maintenir ses conversions. Mais tout l’enjeu est d’abord d’identifier et comprendre son origine avant de prendre des mesures pour l’éviter. Et vos outils Web Analytics sont riches d’enseignements.

Mise en situation

Profil : vous êtes un retailer doté d’un site e-commerce.

Outils : vous avez une solution web analytics ou CMS de type Prestashop utilisant un plug-in Analytics.

Contexte business : c’est la fin des soldes, vous souhaitez relancer tous les clients qui ont des paniers en cours et qui n’ont pas conclu l’achat.

Les principaux KPI e-commerce

Sur votre outil web analytics, les principaux KPI de trafic (visiteurs, visites, pages vues, etc.) vous renseignent sur la santé générale de votre site et sur votre performance globale. Mais il existe des indicateurs plus spécifiques à l’activité e-commerce qu’il faut aussi étudier. Petit rappel :  

  • Le panier moyen : il représente le montant moyen dépensé par commande sur un point de vente en ligne. Pour le calculer, il suffit de diviser le chiffre d’affaires par le nombre de commandes effectuées sur une période donnée.
  • Le taux de conversion (visiteur) : le calcul de ce ratio est simple : nombre des visiteurs ayant acheté un produit sur le nombre total de visiteurs du site. Rappelez-vous que l’analyse de ce taux doit prendre en compte la granularité (temporelle) du cycle d’achat (par exemple, un site web de type « drive » enregistrera des commandes hebdomadaires).
  • Le nombre de transactions : en comptabilisant le nombre de transactions, vous pouvez calculer le panier moyen (valeur moyenne des commandes). En listant toutes les transactions effectuées sur votre site vous avez ainsi la possibilité d’évaluer la performance de toutes les actions associées : moyens de paiement, livraison, codes promo, ID du client, etc.
  • Taux d’abandon de panier : c’est le nombre de transactions effectuées par rapport au nombre de création de panier. Plus de la moitié des internautes abandonnent leur panier en cours de route. Ils quittent généralement votre site avant d’avoir finalisé l’étape du paiement. C’est cet indicateur qui nous intéresse aujourd’hui.

Mesurer la performance du panier

La performance du panier d’achat est déterminante pour la suite du processus de conversion. Regardons de plus près l’étape critique de l’arrivée sur la page panier.

Abandon de panier décryptez vos données analytics pour l'éviter - AT Internet

Module Sales Insights – AT Internet 2019

Il s’agit ici d’analyser les paniers actifs sur une période donnée qui n’ont pas donné lieu à une conversion. En mesurant le nombre d’interactions depuis la création du panier et en analysant son montant potentiel, vous détectez les clients très hésitants. A l’inverse, vous pouvez aussi facilement filtrer votre analyse sur les visiteurs qui sont arrivés jusqu’à l’étape de paiement, et déterminer les acheteurs à fort potentiel.

A retenir : la performance d’un panier dépend forcément la période étudiée dans votre outil web analytics. Il faut donc remettre cette analyse dans un contexte de durée et l’utiliser plutôt en temps réel ou sur une période restreinte récente (« semaine en cours », « n derniers jours », etc.).

Les déperditions de trafic lors du paiement

Après avoir analysé les profils d’acheteurs, vous devez déterminer quels sont les principaux points de fuite du visiteur dans le process d’achat, dès son arrivée sur le panier, à chaque étape suivante (livraison et paiement), jusqu’à la confirmation de commande. Votre solution analytics doit vous renseigner sur divers aspects :

  • Nombre total de paniers abandonnés avec CA correspondant,
  • Nombre de panier validés avec CA gagné
  • Taux de conversion spécifique aux différentes étapes
Abandon de panier décryptez vos données analytics pour l'éviter - AT Internet

Module Sales Insights – AT Internet 2019

Plusieurs indicateurs sont proposés dans ce graphique :

  • Le taux de conversion du tunnel : ratio entre les paniers ayant été convertis en transactions sur l’ensemble des paniers actifs sur la période.
  • Le nombre de paniers actifs sur chacune des étapes (chiffres bleus en-dessous du nom de l’étape).
  • Le taux de passage de chaque étape (pourcentage en vert entre chaque étape) qui est le ratio entre les paniers ayant franchi l’étape vers l’une des étapes suivantes, sur le total des paniers actifs sur l’étape analysée.

Dans cet exemple, on observe une assez forte déperdition de trafic à l’étape de paiement. Si votre analyse porte sur un groupe de visiteurs identifiés, la suite logique serait d’exporter une liste de ces individus pour les intégrer à des opérations de reciblage (voir plus bas).

La vision cross-sites d’un même panier

Dans votre solution web analytics, si vous analysez plusieurs sites avec les mêmes identifiants de paniers, vous pouvez consolider les visites cross-sites. Concrètement, un visiteur qui commence un panier sur un device (une tablette par exemple) et le valide sur un second (un ordinateur) ne sera plus considéré comme abandonniste. On considère que les 2 devices ont contribué à la transaction.

Notez qu’il existe d’autres métriques de suivi du comportement cross-device : analyses de rétention, recouvrement, séquences de navigation, déduplication de visiteurs.

Croisez les données pour mieux recibler

La méthode du reciblage consiste à analyser le comportement de l’utilisateur (pages vues, moment où il a abandonné votre site, types de produits ou services qui l’intéressent, etc.) et à influencer ses décisions relatives à l’achat. Le croisement de vos données analytiques avec d’autres données de votre écosystème digital peut vous permettre de pallier le manque à gagner généré par l’abandon de panier.

Dans ce cas d’usage, on apprend que la société OVH a par exemple mis en place des campagnes de retargeting automatiques sur les produits concernées par un fort taux d’abandon de panier. Le process, totalement automatisé, consistait à déposer quotidiennement des données web analytics relatives aux paniers abandonnés sur leur serveur FTP. Ces données étaient ensuite injectées dans leur CRM puis directement reroutées vers les call centers. Cette opération de relance a principalement concerné les grands comptes dont les paniers moyens étaient assez élevés. Le regroupement de toutes les informations comportementales (configurations des services, montants des paniers, catégories de produits, etc.) et leur mise à disposition directe et rapide aux équipes commerciales a fortement amélioré la qualité des relances : meilleure connaissance des besoins clients, accompagnement plus qualitatif et accélération du cycle de ventes.

Inspirant, non ?

Si vous utilisez PrestaShop pour votre boutique, rendez-vous sur la marketplace d’AT Internet pour installer le plugin webanalytics. Vous bénéficierez de toutes les fonctionnalités avancées de son module e-commerce (Sales Insights).

 

Crédit image : Herdetya