L’optimisation des conversions fait partie des défis majeurs auxquels doivent faire face les gestionnaires de boutiques en ligne. En effet, il est tellement plus facile d’organiser les visites pour la boutique et d’effectuer des achats que d’amener les visiteurs à commander sur le site !
Et chaque visite supplémentaire est considérée comme néfaste dans le cas de conversions médiocres, étant donné qu’un taux de conversion bas entraîne des coûts de marketing dans des domaines qui ne sont plus rentables. Une simple observation des indicateurs les plus importants du marketing en ligne – le coût par commande (CPO), le coût par clic ou par contrat (CPC), et le taux de conversion (CR)- démontre que :
Dans un exemple chiffré comportant trois valeurs modérées pour le CPC, c’est-à-dire le coût par clic ou par contrat, il s’avère très rapidement qu’un taux de conversion bas entraîne des coûts de marketing en ligne par commande qui dépassent le cadre économique habituel établi dans le domaine du e-commerce des biens de consommation.
Dans ces conditions, quoi de plus naturel que de placer l’optimisation des conversions au cœur de l’optimisation de votre boutique ? Toutefois, les données actuelles du marché démontrent que les commerçants en ligne rencontrent de grandes difficultés dans l’optimisation du taux de conversion de manière à ce que la vraisemblance de leur succès en ligne est supérieure de seulement quelques points de pourcentage.
Illustration 1 : valeurs du taux de conversion selon Statista
Des taux de conversion bas peuvent avoir une multitude d’origines qui se situent bien au-delà du produit ou des prix. En effet, certains fournisseurs de produits à des prix concurrentiels doivent également faire face à un nombre trop bas d’achats en ligne. Il est possible d’attribuer trois causes principales à ce problème :
Les deux premiers points peuvent sans aucun doute être perçus comme des erreurs capitales dans le domaine du marketing en ligne et du e-commerce. Les visites sur une boutique en ligne doivent en effet être acquises aussi spécifiquement que possible afin de réduire la perte de diffusion. Par ailleurs, pour pouvoir améliorer les conversions, celles-ci doivent être mesurées au préalable, et cela sans faire d’erreur. Parmi les erreurs potentielles, on trouve par exemple le fait de renoncer à l’ajustement des conversions en déduisant les retours du taux de conversion.
Tandis que ces deux erreurs capitales peuvent être résolues relativement facilement à travers une concentration accrue et une professionnalisation dans le marketing en ligne et l’analyse de la boutique, la troisième origine d’un nombre de conversions insuffisant est bien plus complexe. Lorsque des erreurs sur la page de paiement et sur les landing pages entraînent un taux de conversion bas, cela s’explique souvent par une mauvaise compréhension du customer journey par l’exploitant de la boutique.
Chaque entreprise de e-commerce se trouve alors face à un choix cornélien : d’un côté, la conception de la boutique doit refléter l’individualité et la position exclusive de l’offre ; de l’autre, les utilisateurs de la boutique se sont habitués à une multitude de normes qui facilitent les conversions.
Face à ce dilemme, le webmaster et l’exploitant de la boutique n’ont pas d’autre choix que de contrôler le réaménagement des pages de la boutique dans le cadre de tests A/B visant la pertinence des conversions. Cependant, les tests A/B sont très onéreux et pas toujours très clairs. Existe-t-il d’autres moyens de se rapprocher des habitudes des utilisateurs dans le cadre de l’optimisation des conversions ?
En effet, de tels moyens existent et sont ouverts par des modèles de comportements psychologiques qui décrivent des schémas universels. Ces schémas comportementaux des utilisateurs de la boutique facilitent l’optimisation. Nous allons maintenant vous présenter deux de ces modèles comportementaux que nous avons trouvés extrêmement utiles dans le cadre de l’amélioration de la compréhension de la conversion.
Le premier modèle a été établi par André Morys, qui compte parmi les principaux spécialistes de la conversion dans les pays germanophones avec son agence WebArts, basée à Francfort. À travers son modèle de conversion à sept niveaux, il permet une meilleure compréhension des fondements psychologiques et comportementaux sur lesquels reposent les conversions. Le second modèle présenté est plus général et émane de l’entrepreneur américain Nir Eyal. Dans son livre intitulé « Hooked – How to Build Habit-Forming Products », il démontre comment des éléments déclencheurs et des récompenses peuvent être utilisés afin d’établir des routines qui renforcent la fidélisation des clients sur les plateformes digitales.
Ces deux modèles se complètent. Tandis que le modèle à sept niveaux d’A. Morys décrit la conversion à une échelle microscopique, N. Eyal intègre la conversion et les comportements correspondants dans la conception de modèles commerciaux et de plateformes. Il décrit ainsi l’échelle macroscopique de la conversion. Il paraît donc judicieux de commencer avec ce second modèle.
Le modèle de N. Eyal repose sur la mise en place de déclencheurs comportementaux qui entraînent des actions. Ces éléments déclencheurs sont des stimulations internes ou externes qui conduisent à la réalisation d’une action. Les déclencheurs externes se trouvent par exemple dans la publicité, tandis que les déclencheurs internes résultent des émotions de l’utilisateur. Les déclencheurs les plus courants sont les émotions négatives, comme par exemple l’ennui, la solitude, la frustration ou la colère. Afin de se débarrasser de ces émotions, de plus en plus de personnes saisissent leur téléphone pour y trouver du divertissement, une présence sociale, une validation ou des informations. Ils sont ainsi récompensés pour leur action qui consiste à utiliser leur smartphone et les applications adaptées.
Cette récompense constitue l’étape suivante dans le modèle Hooked, qu’on pourrait aussi appeler modèle du hameçon, après les déclencheurs et l’action qui en résulte. Il est alors important que la récompense soit variable et non pas fixe. Ce constat est basé sur le mode de fonctionnement du système de récompense de notre cerveau. Nous ressentons une certaine satisfaction lorsque nous recherchons des récompenses et que nous parvenons à les trouver. Dans une boutique en ligne, cette satisfaction est générée à travers la recherche, le défilement et la comparaison qui ont lieu lors de la « chasse digitale aux bonnes affaires ».
Lorsque les internautes reçoivent des récompenses en raison de leurs actions, ils ressentent une certaine motivation à s’investir dans une plateforme et dans une relation à long terme, la dernière étape du modèle du hameçon. Cet investissement peut résulter de la phase de récompense : les utilisateurs sont motivés à effectuer une autre action avec un effet à long terme afin de compenser la récompense reçue précédemment. Les utilisateurs s’attendent alors à ce que les récompenses futures soient encore plus élevées lorsqu’ils participent au développement d’une plateforme. Dans l’ensemble, l’investissement de l’utilisateur dans la plateforme dépend également de l’effet de réciprocité : si nous recevons quelque chose sans contrepartie, nous ressentons le besoin de rééquilibrer ce déséquilibre. Nous prenons notre revanche, en quelque sorte.
L’investissement dans la relation avec une boutique en ligne peut se révéler très précieux. Un utilisateur qui a précédemment reçu une récompense peut s’abonner à une newsletter, créer un compte utilisateur, participer à un programme de fidélisation ou écrire des évaluations. Du point de vue de l’optimisation des conversions sur la boutique en ligne, cela implique d’assimiler les déclencheurs internes des utilisateurs et de leur proposer des possibilités d’action. Les plateformes de réseaux sociaux, comme par exemple Twitter, Facebook ou Pinterest, constituent de parfaits exemples pour cette stratégie. Un fil d’actualité ou des galeries de photos qui se renouvellent sans cesse ou apportent des confirmations sociales peuvent constituer des récompenses qui aident à établir une relation entre l’utilisateur et la boutique en ligne. Une relation plus étroite avec la boutique en ligne augmente significativement la probabilité de conversion. On le constate notamment avec Amazon Premium, l’un des programmes de fidélisation des clients les plus fructueux. On estime que le taux de conversion des clients Amazon Premium est supérieur à 50 %, une valeur astronomique.
Tandis que le modèle de l’hameçon constitue une base pour la création d’une fidélisation des clients et revêt donc un caractère stratégique, le second modèle étudié ici présente un accès opérationnel aux conversions. Le modèle des « sept niveaux de conversion » d’André Morys se fonde sur la longue expérience des tests utilisateurs et de l’optimisation des conversions. Il conduit à la motivation à l’aide de modèles comportementaux établis qui émanent de phases d’action. À partir de ces éléments et de sa propre expérience, A. Morys a établi les sept niveaux de conversion suivants :
À l’aide de ces sept niveaux ou facteurs qui influencent la prise de décision et le comportement des acheteurs en ligne, il est possible d’optimiser toutes les boutiques en ligne en établissant des objectifs de conversions supplémentaires. Cette optimisation commence par la pertinence.
La meilleure manière d’expliquer le niveau de la pertinence est le facteur de qualité de Google AdWords. Ce dernier décrit une congruence entre l’intention de l’internaute sur Google, le témoignage d’une annonce AdWords et le contenu d’une landing page. Ce principe absolument génial pour assurer la pertinence d’une publicité peut également être appliqué à d’autres canaux de marketing en ligne. Ainsi, les mots-clés, les meta descriptions et les contenus des landing pages doivent correspondre les uns aux autres.
Le niveau de la confiance décrit une condition sine qua non dans le domaine du e-commerce. Les acheteurs en ligne ont appris à parcourir une boutique en ligne à la recherche de signaux de confiance. L’absence de ces derniers entraîne un manque de confiance, qui conduit à son tour à l’abandon du site visité.
Outre la confiance, une orientation suffisante constitue un facteur essentiel. Plus les écrans deviennent petits, plus les parcours de clics doivent être clairs et simples. Si l’utilisabilité présente des ruptures et des lacunes, l’orientation incomplète de l’utilisateur entraîne également l’abandon.
Bien souvent, les acheteurs en ligne se retrouvent face à un processus de décision complexe. En effet, ils doivent comparer un grand nombre de boutiques en ligne et une multitude d’offres. Dans ce contexte, il devient rapidement essentiel que la boutique souligne, au moyen de messages complémentaires, les raisons pour lesquelles son offre est la plus intéressante. Il s’agit alors du niveau de la stimulation.
Enfin, les acheteurs en ligne attendent également un certain confort et l’achat en ligne doit donc être aussi facile que possible. L’ajout de la région dans la saisie d’adresse ? La présence de captchas illisibles lors des requêtes ? Ces éléments, ainsi que d’autres « tueurs de conversion » doivent être « supprimés » au cours de l’optimisation des conversions.
En 2017, le chiffrement des sites web et des boutiques en ligne est de plus en plus courant et fait donc partie des éléments de sécurité liés à l’achat. Outre la confiance dans les performances du fournisseur en ligne en ce qui concerne la qualité du produit et de la livraison, la page de paiement et la transmission des coordonnées et des informations de paiement de l’utilisateur doivent également être considérées comme sécurisées. Il ne faut pas oublier que les acheteurs en ligne connaissent un grand nombre de grandes, voire de très grandes, boutiques en ligne sur lesquelles ces éléments ont été mis en place il y a déjà bien longtemps.
La phase ultime du chemin de conversion peut également être optimisée dans l’objectif de réaliser de meilleures ventes. Ce point est particulièrement important lorsque la proportion de retours est élevée. Une page de remerciement significative, affichée immédiatement lorsque l’utilisateur a cliqué sur le bouton « Acheter », et une communication impeccable et claire concernant le traitement de la commande sont des éléments importants du niveau évaluation dans le modèle à 7 niveaux d’André Morys.
Ce modèle peut être utilisé comme guide pour l’optimisation permanente des conversions. En effet, dans le cadre d’un flux de travail Objectif – Analyse – Optimisation, il convient d’examiner en permanence si les modifications des habitudes des utilisateurs et des technologies utilisées entraînent également une modification du chemin de conversion. Ces sept niveaux fournissent également un cadre pour l’observation de la concurrence. Les grandes boutiques en ligne mettent en place des normes auxquelles s’habituent les internautes. Ces normes peuvent ensuite être appréhendées, mises en place et développées à l’aide du modèle à sept niveaux.
Le modèle de l’hameçon de Nir Eyal et le modèle des sept niveaux de conversion d’André Morys peuvent être mis en place sous forme de modèles complémentaires pour l’optimisation opérationnelle et stratégique des conversions. Tandis que le modèle « Hooked » ou de l’hameçon permet d’assurer la fidélisation à une plateforme de shopping en ligne, les sept niveaux de conversion fournissent des conseils axés sur les processus pour la mise en place opérationnelle d’une conversion. Ces deux modèles peuvent se révéler très utiles dans le cadre de la « révolution mobile », qui implique d’ores et déjà à des défis majeurs et une diminution significative des taux de conversion.
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Et c’est gratuitÉcrit le 03.05.2017 par Dominik Große Holtforth.
Qui a écrit
Dominik Große Holtforth enseigne le commerce et la gestion des médias à l’université Fresenius à Cologne. Il en dirige également le département du E-commerce, qui traite des questions relatives à la stratégie et au contrôle des indicateurs clés de performance, ainsi qu’aux stratégies de concurrence dans le marketing digital et le commerce électronique. M. Große Holtforth est le co-fondateur de l’agence de commerce en ligne Warenkorb.com et fondateur de la boutique en ligne de plantes “Meine Orangerie”. Il associe ainsi expertise scientifique et expérience pratique.
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