1 - Analyser vos données
La première étape pour améliorer votre taux de conversion est de comprendre vos données. En examinant attentivement les données de votre site web, vous pouvez déterminer les pages qui fonctionnent bien et celles qui ne fonctionnent pas. Les indicateurs clés de performance (KPI) tels que le taux de rebond, le temps passé sur le site, le taux de conversion et le parcours de l’utilisateur sont des indicateurs clés à prendre en compte.
Cette étape vous permettra de mettre en évidence les faiblesses de votre site web et de déterminer les points à améliorer.
On analyse par exemple :
- Le taux de conversion de votre tunnel d’achat
- Le taux de conversion par canal d’acquisition
- Le taux de conversion des pages produit
- Le taux d’abandon panier
- Le taux de rebond d’une page spécifique
- etc.
2 - Créer des hypothèses d'optimisation
Une fois que vous avez examiné vos données, il est temps de créer des hypothèses d’optimisation. Il s’agit d’identifier les éléments du site web qui ont un impact négatif sur le taux de conversion, tels que la complexité du processus de commande, les images de produits de mauvaise qualité ou les formulaires d’inscription trop longs. Ensuite, vous pouvez proposer des solutions pour corriger ces éléments.
- Identifier le véritable problème lié à vos mauvaises performances :
Exemple : un taux d’abandon élevé au moment du paiement
- Établir une hypothèse sur la source du problème identifié :
Exemple : nos clients ne se sentent pas assez sécurisés pour finaliser leur achat
L’une de mes hypothèses finale sera alors :
Si les différentes étapes de paiement sont visibles pour l’utilisateur, cela le rassurera et lui donnera envie d’aller au bout du processus.
3 - Prioriser vos hypothèses
Il est important de prioriser vos hypothèses d’optimisation en fonction de leur impact potentiel sur le taux de conversion et de leur coût. Vous pouvez les classer par ordre de priorité, cela vous permettra de déterminer les hypothèses les plus importantes à tester en premier.
Une fois qu’on a une bonne liste d’hypothèses à tester, il faut les prioriser. On se concentre en général autour de 2 critères :
- L’impact potentiel de la résolution de notre problème sur le KPI que l’on vise.
- Sa difficulté de mise en place (le temps et les compétences requises etc)
On peut prioriser nos actions grâce à la matrice ICE. Elle permet de prioriser les actions et de prendre des décisions plus rapidement.
4 - Intégrer vos hypothèses et les tester
Une fois que vous avez déterminé les hypothèses à tester, vous pouvez les intégrer dans votre site web. Cela peut inclure la modification de la conception du site web, la rédaction de nouveaux textes de vente ou l’ajout de fonctionnalités telles que des avis de clients ou des boutons d’appel à l’action plus clairs. Une fois que vous avez intégré vos hypothèses, vous devez les tester pour déterminer leur efficacité.
On utilise l’A/B testing pour soumettre la version actuelle à celle que l’on souhaite tester.
Pour tester correctement, attention à ne pas impacter la version de base.
5 - Conclure et recommencer
La dernière étape consiste à conclure les résultats de vos tests et à répéter le processus en continu. Vous devez surveiller de près l’impact de chaque hypothèse testée sur votre taux de conversion et en tirer des conclusions. Cela vous permettra d’identifier les éléments qui ont un impact positif sur le taux de conversion et de les intégrer à votre site web. En répétant le processus en continu, vous pouvez maintenir un taux de conversion optimal pour votre site e-commerce.
L’objectif à long terme est d’avoir le parcours le plus optimisé pour votre utilisateur.
- Un parcours simple et intuitif
- Un parcours qui brise toutes les objections (conscientes ou non)
- Un parcours qui favorise la conversion et qui augmente votre panier moyen
En suivant ces cinq étapes, vous pouvez optimiser votre taux de conversion e-commerce et améliorer la réussite de votre entreprise en ligne. N’oubliez pas que l’optimisation du taux de conversion est un processus continu, et que vous devez constamment surveiller vos données et tester de nouvelles hypothèses pour maintenir un taux de conversion optimal.
