Dans Analytics, le module de commerce électronique avancé offre un certain nombre d’informations que l’on peut exploiter, à des fins d’analyse poussées, permettant de dégager des tendances et d’améliorer la présentation de son offre de produits.
D’une manière générale, un commerçant, depuis son back-office, connait ses produits les plus vendus. Il lui est donc simple de les placer en tête de gondole, pour mieux les vendre. Ce sont les pratiques des supermarchés, lesquels provoquent la tentation du client, en lui mettant sous le nez les produits qu’il serait susceptible d’acheter.
Ce qui peut fonctionner dans un commerce physique, avec effectivement des gondoles, est plus complexe à réaliser dans le numérique. On peut passer par des promotions marketing, des mises en avant, mais, le point le plus sensible, souvent le moins visible, concerne la portée de la « gondole ».
Si en magasin physique, le parcours du client peut plus facilement se flécher, donc permettre au commerçant de bien placer ses produits phares, un tel schéma est plus complexe à mettre en place, dès lors que l’internaute a le choix de la navigation.
On peut alors faire appel à des outils de CRO pour mesurer cette navigation et les principaux chemins utilisés. C’est une bonne démarche. Mais on peut aussi utiliser Analytics pour cela.
L’e-commerce avancé implique un réel tunnel de conversion sur le site du client, avec la mesure d’affichage de produits dans des listes, de clics sur les produits, d’ajout/retrait au panier, de la présentation dudit panier, les différentes étapes du tunnel, jusqu’à la conversion.
Généralement, l’analyse de ce tunnel ne porte que sur les points d’entrée et de sortie, afin de comprendre la déperdition et de mesurer le taux réel de conversion des prospects. Cependant, dans une configuration optimale, il est conseillé d’apporter des informations plus fines, à chacune des étapes mesurées.
Parmi ces précieuses informations, ce qui est souvent mis de côté, se trouve l’analyse des listes de produits. Lorsqu’un site en propose différentes (en fonction de critères de choix), présentant une sélection, mesurer la position de chacun des produits dans cette liste peut offrir une aide non négligeable, pour améliorer leur portée.
Fonder son analyse sur son seul back-office, sans prendre en compte cette position, ne considérant que les produits les plus vendus, peut devenir moins efficace.
Dans l’écosystème numérique, ces listes constituent des « gondoles ». Cependant, l’analyse CRO d’un site montrera une carte de chaleur des zones où les internautes mènent leurs souris. Et cette carte permet de comprendre que, ce qui semble logique, lors de la conception d’un site internet, peut ne pas correspondre à la manière dont les internautes s’approprient ledit site internet.
Par conséquent, n’envisager le classement de produits qu’en ne prenant en compte que les meilleures ventes, peut, dans certain cas, ne pas correspondre à la manière dont les visiteurs vont lire ces listes.
En effet, rien n’indique que la position 1 soit la meilleure. Or, dans une configuration optimale d’Analytics, cette position de l’affichage du produit dans les listes est mesurée, jusqu’à la conversion. Par conséquent, il devient possible d’ajouter cette position en dimension secondaire, à chaque étape.
Dès lors, la comparaison des meilleures ventes et de la position des produits dans chaque liste, permettra de mieux comprendre la manière dont le regard des internautes interprète ces listes et d’ajuster ainsi les emplacements qui deviendront des « têtes de gondole » numériques.
La même analyse sur les produits ajoutés ou retirés du panier peut également apporter des insights très utiles pour bien paramétrer ses listes et mieux organiser la présentation de son offre.
Grâce aux outils d’analyse disponibles en lien avec Analytics, on peut concevoir une méthode pour se représenter un site Internet comme un magasin physique, non plus par un déroulé de l’information de haut en bas, mais par la compréhension de la chaleur des zones cliquables, qui représente alors le réel parcours du regard de l’internaute, soit le meilleur chemin, vers la conversion.
S’adapter à ses clients, en plaçant sur leur chemin, des têtes de gondoles sera toujours plus rentable, que de leur imposer un cheminement qu’ils ne sauront suivre, compte tenu qu’ils seront attirés par d’autres zones du site, que celles que le commerçant peut concevoir.
Dans Analytics, le module de commerce électronique avancé offre un certain nombre d’informations que l’on peut exploiter, à des fins d’analyse poussées, permettant de dégager des tendances et d’améliorer la présentation de son offre de produits.
D’une manière générale, un commerçant, depuis son back-office, connait ses produits les plus vendus. Il lui est donc simple de les placer en tête de gondole, pour mieux les vendre. Ce sont les pratiques des supermarchés, lesquels provoquent la tentation du client, en lui mettant sous le nez les produits qu’il serait susceptible d’acheter.
Ce qui peut fonctionner dans un commerce physique, avec effectivement des gondoles, est plus complexe à réaliser dans le numérique. On peut passer par des promotions marketing, des mises en avant, mais, le point le plus sensible, souvent le moins visible, concerne la portée de la « gondole ».
Si en magasin physique, le parcours du client peut plus facilement se flécher, donc permettre au commerçant de bien placer ses produits phares, un tel schéma est plus complexe à mettre en place, dès lors que l’internaute a le choix de la navigation.
On peut alors faire appel à des outils de CRO pour mesurer cette navigation et les principaux chemins utilisés. C’est une bonne démarche. Mais on peut aussi utiliser Analytics pour cela.
L’e-commerce avancé implique un réel tunnel de conversion sur le site du client, avec la mesure d’affichage de produits dans des listes, de clics sur les produits, d’ajout/retrait au panier, de la présentation dudit panier, les différentes étapes du tunnel, jusqu’à la conversion.
Généralement, l’analyse de ce tunnel ne porte que sur les points d’entrée et de sortie, afin de comprendre la déperdition et de mesurer le taux réel de conversion des prospects. Cependant, dans une configuration optimale, il est conseillé d’apporter des informations plus fines, à chacune des étapes mesurées.
Parmi ces précieuses informations, ce qui est souvent mis de côté, se trouve l’analyse des listes de produits. Lorsqu’un site en propose différentes (en fonction de critères de choix), présentant une sélection, mesurer la position de chacun des produits dans cette liste peut offrir une aide non négligeable, pour améliorer leur portée.
Fonder son analyse sur son seul back-office, sans prendre en compte cette position, ne considérant que les produits les plus vendus, peut devenir moins efficace.
Dans l’écosystème numérique, ces listes constituent des « gondoles ». Cependant, l’analyse CRO d’un site montrera une carte de chaleur des zones où les internautes mènent leurs souris. Et cette carte permet de comprendre que, ce qui semble logique, lors de la conception d’un site internet, peut ne pas correspondre à la manière dont les internautes s’approprient ledit site internet.
Par conséquent, n’envisager le classement de produits qu’en ne prenant en compte que les meilleures ventes, peut, dans certain cas, ne pas correspondre à la manière dont les visiteurs vont lire ces listes.
En effet, rien n’indique que la position 1 soit la meilleure. Or, dans une configuration optimale d’Analytics, cette position de l’affichage du produit dans les listes est mesurée, jusqu’à la conversion. Par conséquent, il devient possible d’ajouter cette position en dimension secondaire, à chaque étape.
Dès lors, la comparaison des meilleures ventes et de la position des produits dans chaque liste, permettra de mieux comprendre la manière dont le regard des internautes interprète ces listes et d’ajuster ainsi les emplacements qui deviendront des « têtes de gondole » numériques.
La même analyse sur les produits ajoutés ou retirés du panier peut également apporter des insights très utiles pour bien paramétrer ses listes et mieux organiser la présentation de son offre.
Grâce aux outils d’analyse disponibles en lien avec Analytics, on peut concevoir une méthode pour se représenter un site Internet comme un magasin physique, non plus par un déroulé de l’information de haut en bas, mais par la compréhension de la chaleur des zones cliquables, qui représente alors le réel parcours du regard de l’internaute, soit le meilleur chemin, vers la conversion.
S’adapter à ses clients, en plaçant sur leur chemin, des têtes de gondoles sera toujours plus rentable, que de leur imposer un cheminement qu’ils ne sauront suivre, compte tenu qu’ils seront attirés par d’autres zones du site, que celles que le commerçant peut concevoir.