Par fouineteau

Le

Comment améliorer les conversions, la rétention et l’UX avec l’analyse du tunnel de vente

Voulez-vous connaître le taux de conversion de votre site internet de votre entreprise ?

Si vous cherchez un moyen d’améliorer votre marketing, c’est l’occasion rêvée. Le logiciel SAAS Smartlook peut vous aider à mesurer et à analyser le taux de conversion des internautes entre les différentes étapes de votre entonnoir de conversion. Cela vous donnera une idée de ce qui doit être amélioré et des changements à apporter.

Avec la suite logiciels Smartlook, vous aurez tout ce qu’il faut savoir sur la façon dont les gens s’engagent avec le contenu de votre site Web, de la vitesse de la page aux taux de clics en passant par l’engagement dans les médias sociaux, afin que vous puissiez apporter des changements en conséquence pour améliorer le parcours client.

Inscrivez-vous à un essai gratuit de Smartlook dès aujourd’hui !

 

L’analyse de l’entonnoir de vente est une méthode d’étude du trafic d’un site internet pour comprendre le comportement des internautes et calculer les taux de conversion.

Les spécialistes du marketing et les chefs de produit utilisent l’analyse du tunnel de vente pour créer une carte visuelle du flux des utilisateurs le long d’un parcours client particulier sur un site Web ou une application mobile et pour mesurer le nombre de visiteurs qui abandonnent entre chaque étape.

En général, les spécialistes du marketing sont surtout intéressés par le pourcentage de visiteurs qui passent à l’étape suivante. Ils utilisent ce rapport d’entonnoir pour calculer le taux de conversion d’une étape à l’autre et sur l’ensemble de l’entonnoir.

L’espoir est que, grâce à ces informations, vous puissiez vous concentrer sur les étapes de l’entonnoir de conversion où les pertes sont les plus importantes et essayer d’optimiser l’expérience utilisateur pour éviter ces pertes.

Mais ce type de visualisation simple de l’entonnoir, que proposent de nombreux produits d’analyse de sites Web, présente deux limites importantes :

  1. Les mesures brutes ne vous disent pas comment augmenter les taux de conversion. Vous pouvez deviner pourquoi les gens ne convertissent pas, et sur la base de ces hypothèses, apporter des changements et effectuer des tests A/B pour voir si le taux s’améliore. Mais si vous vous trompez, cela peut prendre beaucoup de temps pour comprendre ce qui se passe réellement.
  2. Il faut beaucoup de temps pour collecter suffisamment de données afin de tirer des conclusions statistiquement pertinentes. Après avoir défini les événements et les avoir ajoutés à l’entonnoir, vous devez attendre que les internautes arrivent. Que cela prenne une semaine, deux semaines ou un mois, si les ventes sont en chute libre, tout retard dans l’accès à ces informations peut être coûteux.

L’outil Smartlook a été conçu pour remédier à ces limitations en associant l’analyse de l’entonnoir à des enregistrements d’écran pour vous aider à analyser le comportement des visiteurs qui ont abandonné à chaque étape.

Plus précisément, Smartlook vous permet de

  • Zoomer sur chaque segment d’utilisateurs qui ont abandonné à chaque étape et regarder les reprises de leurs sessions pour trouver des modèles qui peuvent vous dire ce qui sépare ceux qui ont converti de ceux qui n’ont pas converti.
  • Définir les entonnoirs de manière rétroactive afin d’obtenir des données historiques dès la mise en place d’un entonnoir et de commencer instantanément l’analyse sans attendre la collecte des données.

Dans ce guide, nous vous montrerons comment combiner l’analyse des entonnoirs avec les enregistrements d’écran pour optimiser les taux de conversion, améliorer l’expérience utilisateur et stimuler la fidélisation des clients. Nous vous montrerons comment procéder avec l’outil Smartlook et nous vous expliquerons comment il se compare à d’autres outils d’analyse d’entonnoir pour vous aider à prendre la décision d’achat la plus intelligente.

Les avantages d’associer l’analyse en entonnoir à des enregistrements d’écran (avec exemples)

Comme nous l’avons mentionné, l’analyse en entonnoir est surtout connue comme une méthode de calcul des taux de conversion à différentes étapes de votre application, de votre site Web ou de votre flux de paiement.

Un exemple simple d’analyse de tunnel de vente est la découverte du taux d’abandon de panier pour un site de commerce électronique.

Cependant, lorsqu’elle est associée à des enregistrements d’écran, elle peut être utilisée dans de nombreux autres cas :

Trouver des erreurs techniques dans votre tunnel de paiement

En créant des événements distincts pour le clic sur « Payer maintenant » et votre page de confirmation, vous pouvez voir le nombre d’utilisateurs qui ont essayé de payer mais n’ont pas pu le faire.

Dans la plupart des outils d’analyse de l’entonnoir, c’est la seule information que vous obtenez (par exemple, 60 % des internautes qui ont cliqué sur « Payer maintenant » ont terminé leur transaction).

Vous devez vous débrouiller tout seul pour comprendre pourquoi les 40 % restants ne sont pas allés jusqu’au bout.

Mais avec Smartlook, vous pouvez regarder les enregistrements exacts des visiteurs qui n’ont pas pu payer et découvrir le message d’erreur (s’il y en a un) qu’ils ont reçu, une information qui pourrait aider vos développeurs à résoudre rapidement le problème.

Nouvel Entonnoir De Paiement Dans Smartlook
Nouvel entonnoir de paiement dans Smartlook : Visiteurs, Dropoff, et taux de conversion

Par exemple, la capture d’écran ci-dessus de Smartlook montre un entonnoir de paiement pour un site de commerce électronique qui présente un taux de chute de 16,4 % entre les utilisateurs qui ont cliqué sur le bouton « Payer maintenant » et ceux qui ont atteint la page de confirmation.

Bien que ces données soient utiles, sans plus d’informations, nous ne savons pas pourquoi ils n’ont pas réussi à terminer leur achat. Il est probable que les 32 clients potentiels qui ont abandonné à ce stade du processus de conversion voulaient acheter, mais en ont été empêchés par une erreur technique.

En regardant les enregistrements, vous pouvez voir tous les messages d’erreur que l’utilisateur a vus, comme l’erreur de carte de crédit dans l’exemple ci-dessous, et les transmettre à vos développeurs pour qu’ils les étudient de plus près.

Enregistrements Détaillés Dans Smartlook
Enregistrements détaillés dans Smartlook pour savoir quand un client a abandonné

Les erreurs techniques de ce type sont extrêmement faciles à corriger pour améliorer votre taux de conversion.

Avec une analyse standard de l’entonnoir, vous disposez simplement des chiffres du taux de conversion et rien d’autre. Mais avec Smartlook, il y a un bouton « Play » sous chaque étape de l’entonnoir qui vous mènera directement aux enregistrements d’écran de tous les visiteurs qui ont abandonné à cette étape.

Vous pouvez regarder l’intégralité de leur session pour voir où ils ont cliqué avant d’arriver à cette étape, mais la vidéo sautera automatiquement à quelques secondes avant que le visiteur n’abandonne, ce qui vous épargnera, à vous et à votre équipe, beaucoup de temps à rechercher dans les enregistrements de session.

Inscrivez-vous à un essai gratuit de Smartlook dès aujourd’hui !

 

Améliorez votre processus d’accueil avec Smartlook

La plupart des applications mobiles et des produits SaaS incluent un tutoriel produit pour les nouveaux utilisateurs, mais beaucoup d’entre eux ne le terminent pas pendant leur essai gratuit, ce qui peut rendre difficile la conversion des utilisateurs du gratuit au payant.

En faisant correspondre l’ensemble du tutoriel à des événements dans Smartlook, vous pouvez voir les tendances et regarder les rediffusions des utilisateurs qui quittent le tutoriel prématurément et comprendre pourquoi.

Enregistrement Détaillé Avec Le Nombre D'événements Et De Sessions Dans Smartlook
Enregistrement détaillé avec le nombre d’événements et de sessions dans Smartlook

L’image ci-dessus montre un moment de l’enregistrement d’écran Smartlook d’un utilisateur mobile naviguant dans une séquence d’accueil. Au cours de la session d’environ 10 minutes, l’utilisateur a effectué 91 événements.

Observer comment les utilisateurs réagissent aux nouvelles fonctionnalités ou aux changements de conception

Si les taux de conversion chutent après un changement de conception de l’une de vos pages produit, vous pouvez regarder les enregistrements d’écran des visiteurs à l’étape de votre tunnel de vente où le changement de taux de conversion le plus important s’est produit pour savoir pourquoi ils sont bloqués.

Vous pouvez comparer ce comportement à celui des utilisateurs qui ont converti dans le nouveau design, ainsi qu’à celui des utilisateurs qui ont converti dans l’ancien design.

Découvrez les « moments de vérité » qui conduisent à des taux de fidélisation plus élevés.

Vos clients les plus satisfaits sont souvent vos utilisateurs expérimentés, ceux qui ont suffisamment exploré votre produit pour découvrir les fonctionnalités les plus avancées.

En faisant correspondre le parcours typique des utilisateurs expérimentés à un entonnoir, vous pouvez visionner des enregistrements de sessions de ces utilisateurs et les comparer aux utilisateurs qui abandonnent avant d’avoir atteint un moment décisif.

Ces enregistrements peuvent vous aider à découvrir des domaines dans lesquels des améliorations peuvent être apportées au produit.

Il convient de souligner que sans l’intégration de l’analyse de l’entonnoir aux enregistrements de session, il est extrêmement long, voire impossible, d’obtenir les avantages décrits dans ces exemples.

Il faudrait passer des heures à regarder les enregistrements les uns après les autres et étiqueter manuellement chaque session en fonction de l’avancement de l’utilisateur dans l’entonnoir. L’association par Smartlook des enregistrements de session avec les événements de l’entonnoir rend cette opération beaucoup plus efficace.

Comment faire une analyse du tunnel de vente avec Smartlook

La fonction d’analyse de l’entonnoir de Smartlook combine l’analyse quantitative et l’analyse qualitative.

Vous pouvez voir quel pourcentage de visiteurs a atteint une étape particulière d’un entonnoir, et en regardant les enregistrements des visiteurs qui ont abandonné, vous pouvez comprendre leur comportement et obtenir des idées spécifiques sur la façon d’améliorer le taux de conversion ou l’expérience utilisateur.

Et vous pouvez le faire rétroactivement, dès que vous définissez l’entonnoir, il sera alimenté par des données remontant aussi loin que votre plan de conservation des données le permet.

Il n’est pas nécessaire d’attendre un mois pour obtenir suffisamment de résultats pour tirer des conclusions, comme vous le feriez avec n’importe quel autre outil d’analyse d’entonnoir qui ne dispose pas des avantages de Smartlook.

Conclusion

Le taux de conversion est un indicateur que les spécialistes du marketing utilisent pour mesurer la probabilité qu’une personne entreprenne une action sur votre site Web.

Le problème de cette mesure est qu’elle ne porte que sur une partie de l’entonnoir de conversion et ne vous indique pas comment les internautes se déplacent sur votre site dans son ensemble. Sans savoir où les visiteurs s’arrêtent dans leur parcours sur plusieurs pages, vous ne pouvez pas optimiser l’ensemble de l’expérience utilisateur.

La solution : Smartlook résout ce problème en utilisant des cartes thermiques et la technologie de relecture de session afin que vous puissiez voir exactement ce qui se passe lorsque les utilisateurs visitent chaque page de votre site Web et naviguent ensuite entre elles.

Vous saurez quelles sont les pages qui ont un taux de décrochage élevé et celles qui sont confuses ou difficiles à utiliser, de sorte que vous pourrez corriger ces problèmes avant qu’ils n’affectent les taux de conversion !

Inscrivez-vous à un essai gratuit de Smartlook dès aujourd’hui !

 

 

Grille Tarifaire Smartlook
Plan Tarifaire Smartlook

Petr Janošík est le fondateur et le PDG de Smartlook.

Depuis 2005, Petr travaille dans le secteur informatique en tant qu’entrepreneur. Il a fondé sa première entreprise à l’âge de 20 ans alors qu’il étudiait encore l’informatique. Depuis, il a fondé trois autres entreprises : une qui fournit des solutions de systèmes de gestion de l’apprentissage en ligne (LMS), une autre axée sur la création d’applications mobiles et enfin Smartlook.