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Le taux de conversion est-il suffisant pour évoluer l’efficacité d’une campagne marketing, d’une ville, d’un jour de la semaine ou d’une heure de la journée ?
En général, il faut un certain temps avant de convertir un suspect en client. On achète plus vite un livre qu’un ordinateur ou qu’un voyage. On souscrit plus vite à un abonnement TV sans engagement, qu’a un contrat d’assurance vie. On se convertit plus vite dans un environnement connu et rassurant que le contraire. Un cycle de décision proportionnelle à la valeur, à l’engagement et à la confiance lié à l’acte de conversion. Nous le savons les utilisateurs « se convertissent » rarement dès leur première session. Ils mûrissent naturellement leur décision et avancent en ligne et hors ligne, plus ou moins rapidement à travers un cycle de décision parfaitement représentée par le modèle AIDA (Attention, Intérêt, Désir, Action). (Voir le processus UX AIDA comprenez-vous le processus de décision de vos utilisateurs ?).
Le taux de prospection
Pour améliorer sa connaissance client et ses conversions, il pourrait être utile de déterminer pour chaque étape du cycle de décision, un segment utilisateur. Pour cela, utilisez des indicateurs d’engagements comme le nombre de sessions, le nombre de jour depuis la dernière session, la durée moyenne des sessions, le nombre et le type de pages vues, et la réalisation de micro-conversions (événements).
Par exemple :
- Attention : segment « prospect froid », les utilisateurs qui ont vu au moins 3 pages vues « produit » sur l’ensemble de leurs sessions, sans aucune micro-conversion « tiède » ou « chaude ».
- Intérêt : segment « prospect tiède », les utilisateurs qui ont réalisé une micro-conversion « tiède », comme l’abandon d’un panier en dehors du checkout
- Désir : segment « prospect chaud », les utilisateurs qui ont réalisé une micro-conversion « chaude », comme l’abandon d’un panier dans le checkout
- Action : segment « client », les utilisateurs qui ont réalisé une conversion.
Une fois les segments du cycle de décision définis, vous pouvez les utiliser pour analyser les performances d’une campagne marketing, d’une région, d’une ville, d’un jour de la semaine, d’une heure, de la tranche d’âge ou du sexe de vos utilisateurs, au lieu de les aligner uniquement sur le taux de conversion.
Comment mesurer les performances entre les dimensions A et B en observant uniquement le taux de conversion ?
- A : sessions = 1000 ; macros conversions = 50 ; nombre de segments D = 450
- B : sessions = 1000; macros conversions =50 ; nombre de segments D = 150
La dimension A illustre un engagement nettement supérieur à B (+200%), ce qui représente un vrai potentiel d’optimisation. Une information qui aurait été impossible à avoir avec le seul taux de conversion.
- A : taux de conversion = 5%, taux de prospection : 45%
- B : taux de conversion = 5%, taux de prospection : 15%
Le taux d’engagement
Une autre façon d’évaluer les performances, c’est d’attribuer à chaque indicateur d’engagement un nombre de points pondéré selon l’importance et le positionnement de l’indicateur dans le tunnel de conversion.
Par exemple pour un processus de génération de leads :
- macro-conversion « envoi formulaire Lead » = « 100 points
- micro-conversion « téléchargement PDF » = « 50 points »
- micro-conversion « étape 4 simulations crédit » = « 50 points »
- micro-conversion « étape 3 simulations crédit » = « 30 points »
- micro-conversion « étape 2 simulations crédit » = « 20 points »
- micro-conversion « étape 1 simulation crédit » = « 10 points »
- page vue « formulaire contact » = « 50 points »
- NB de sessions/utilisateur >1 = « 20 points »
- durée moy./session >90 secondes = « 10 points »
Ce qui offre, en reprenant l’exemple des deux dimensions A et B, une meilleure représentation de l’engagement.
- A : sessions = 1000 ; macros conversions = 50 ; point d’engagement = 13000 points
- B : sessions = 1000; macros conversions =50 ; point d’engagement = 8000 points
- A : taux de conversion = 5%, taux d’engagement : 130%
- B : taux de conversion = 5%, taux d’engagement : 80%
Ce qui représente un écart entre A et B de 63%… pas mal non ?
