Mise en place d'un entonnoir de vente et exemple de cas d'utilisation

Dans cet article, nous examinerons de près pourquoi l'entonnoir de vente est si important pour une entreprise et comment optimiser votre plan marketing avec son aide tout en résolvant le problème de la mauvaise conversion des prospects.

Un entonnoir de vente est un modèle de marketing axé sur le consommateur qui illustre le cheminement théorique d'un acheteur vers l'achat d'un produit ou d'un service. En comprenant toutes les étapes menant à un achat, vous pouvez contrôler le comportement des clients, stimuler discrètement leur intérêt et les inciter à acheter. Le terme d'entonnoir de vente a été proposé par Elias Saint-Elmo Lewis dès 1898.
La définition d'un entonnoir de vente a pour but de déterminer les principales étapes de la décision d'achat puis de construire une communication avec le client en tenant compte des décisions qu'il a prises à chaque étape.

La structure standard d'un entonnoir de vente :

En réalité, les acheteurs peuvent suivre un chemin non linéaire – ils peuvent revenir aux étapes précédentes, perdre tout intérêt ou ne plus être en mesure de payer. Cependant, l'entonnoir de vente est un élément indispensable de toute analyse marketing car il permet de trouver les étapes de vente problématiques et de les éliminer.

Pour créer un entonnoir, ouvrez la section Administrateur de Google Analytics et sélectionnez l'option Objectifs .
Sur la page de création d'un nouvel objectif, définissez le nom de la cible et définissez le type sur Destination.

Dans la section Détails de l'objectif , spécifiez la dernière étape : une visite de la page dont l'URL contient l'élément L'objectif sera considéré comme atteint lorsqu'une commande sera passée avec succès. Chaque commande se voit attribuer un identifiant unique. De plus, la plupart des sites ont une page de remerciement après l'achat, dont l'URL peut être utilisée comme dernière étape.

Ensuite, cliquez sur le commutateur Séquence et définissez les étapes restantes dans l'entonnoir. Chaque étape correspond à une URL spécifique que l'utilisateur visite sur le chemin de conversion.

La première étape peut être rendue obligatoire. Dans ce cas, l'objectif ne sera atteint que si l'utilisateur a consulté une page de n'importe quelle catégorie de produits (par exemple, la catégorie "Agendas").

Avec les paramètres actuels, l'objectif sera considéré comme atteint pour toutes les commandes réussies - c'est-à-dire pour toute visite à une URL contenant un order_id - indépendamment du fait que d'autres étapes aient été effectuées.

Chaque étape de notre entonnoir a ses propres URL. Mais que se passe-t-il s'il existe des étapes pour lesquelles des URL spécifiques ne peuvent pas être définies ? Par exemple, cliquer sur le bouton Acheter (étape 3) et payer (étape 5) ?

Dans de tels cas, un outil spécial de Google appelé pages virtuelles est utilisé. Pour l'implémenter, un code est ajouté au bouton Acheter ou à un autre élément. Lorsqu'il est cliqué, le bouton ou l'élément envoie à Google Analytics une vue pour une page inexistante avec l'URL mysite.com/buy : onclick = "ga ('send', 'pageview',' / buy ');"

Il en va de même pour le bouton " Commander " :
onclick = "ga ('envoyer', 'page vue',' / order_start ');"
Si nous configurons correctement la cible, Google Analytics commencera à collecter des statistiques et à les afficher dans plusieurs rapports. Le plus utile pour nous sera le rapport de visualisation. Il montre à quelle fréquence les utilisateurs interrompent le processus d'achat à différentes étapes de l'entonnoir.
De plus, ce rapport montre que tous les visiteurs ne suivent pas la séquence d'actions que nous avons définie. La colonne de gauche indique le nombre d'utilisateurs qui sont arrivés en premier sur l'entonnoir à ce stade, ainsi que la page de connexion. La colonne de droite indique le nombre d'utilisateurs qui ont quitté l'entonnoir à un moment donné.

Nous avons déjà écrit à ce sujet dans notre article sur la façon de marier votre crm avec google analytics, donc dans cet article, nous examinerons les points généraux.

Premièrement, un CRM et un ERP contiennent des informations détaillées sur vos clients : sexe, âge, loisirs, enfants, voitures, animaux de compagnie, etc. Certains diront que Google Analytics indique également le sexe, l'âge et les intérêts de l'audience. Vrai. Mais ces informations ne sont pas liées à des utilisateurs spécifiques et à leur ID client ou ID utilisateur. De plus, grâce aux informations de votre propre système interne, vous pouvez effectuer une analyse RFM et fusionner les clients en segments en fonction de la durée du dernier achat, de la fréquence des achats et du montant dépensé.

Vous pouvez envoyer des données utilisateur et des résultats d'analyse RFM à Google Analytics afin de créer de nouveaux rapports et segments d'utilisateurs ainsi que de créer des audiences pour le remarketing. Par exemple, vous pouvez proposer un programme de fidélité et préparer des offres spéciales à vos meilleurs clients qui achètent souvent et dépensent beaucoup. Pour ceux qui n'ont rien acheté chez vous depuis longtemps, vous pouvez leur rappeler votre entreprise avec un e-mail intéressant avec un appel à l'action. Pour ceux qui font souvent des achats peu coûteux, vous pouvez proposer des produits connexes. En parlant de segments, lisez l'histoire de la façon dont le magasin de pièces automobiles en ligne Boodmo a optimisé les coûts publicitaires et augmenté la LTV à l'aide d'une analyse de cohorte.

Deuxièmement, un CRM et un ERP contiennent des informations détaillées sur vos produits : classifications internes (qui diffèrent souvent de ce qui est présenté sur le site), fournisseurs et caractéristiques détaillées. En ajoutant ces données à Google Analytics, vous pourrez suivre, par exemple, les ventes de produits de fournisseurs spécifiques via des canaux de trafic. De toute évidence, vous ne spécifiez pas de marges bénéficiaires sur votre site Web. Mais avec ces informations, vous pouvez créer des rapports dans Google Analytics et voir quelles sources de trafic génèrent plus de bénéfices, pas de revenus.

N'oubliez pas non plus que les informations sur les ventes dans Google Analytics peuvent ne pas coïncider avec les ventes dans votre ERP, car Google Analytics ne dispose pas de données sur les commandes annulées, les retours et les achats hors ligne, y compris en magasin et via un centre d'appels. De plus, certaines commandes peuvent ne pas entrer dans Google Analytics car elles n'ont pas exécuté de code JavaScript sur le site. Si vous envoyez ces informations de votre CRM directement à Google Analytics, elles peuvent être faussées, car Google Analytics ne prend pas en charge le retraitement des données.
Autrement dit, vous ne pouvez pas modifier le montant ou ajouter une transaction pour une période passée.

Étape 1. Téléchargez les données de votre système interne vers Google BigQuery.
Pour transférer des données de votre CRM vers Google BigQuery, vous pouvez utiliser des bibliothèques et des applications prêtes à l'emploi (voir l'aide de BigQuery pour plus de détails). Dans ce cas, vous pouvez télécharger et mettre à jour les données automatiquement (c'est-à-dire que vous aurez toujours des données à jour dans Google BigQuery). Rappelons qu'OWOX BI a un flux Salesforce → BigQuery.

Étape 2. Définissez les paramètres nécessaires dans Google Analytics.
Créez des paramètres utilisateur au niveau de l'utilisateur dans Google Analytics ( Ressource -> Définitions utilisateur -> Paramètres utilisateur -> + Paramètre spécial ). Créez ensuite un nouvel ensemble de données pour importer des données depuis Google BigQuery ( Resource –> Import data –> Create ). Vous pouvez en savoir plus sur les paramètres de Google Analytics dans cet article et sur la configuration de l'importation des résultats d'analyse RFM dans notre section d'aide.

Étape 3. Préparez une requête SQL.
Cette requête sélectionnera les données dont vous avez besoin dans un format clé-valeur. Par exemple, disons que l'utilisateur 2346 est un robot. Enregistrez la requête dans votre projet OWOX BI afin de pouvoir simplement la spécifier lors de la configuration du flux.

Étape 4. Créez un flux à partir de Google BigQuery dans Google Analytics.
Ce flux téléchargera automatiquement les données sélectionnées par la requête vers Google Analytics. Configurez un flux une fois et tous les téléchargements ultérieurs se produiront sans votre participation active (pour plus de détails, consultez la section d'aide). Les informations sur l'état des téléchargements peuvent être consultées dans l'interface OWOX BI sur la page de flux.

En conséquence, le mouvement des données ressemblera à ceci :

Essentiellement, cela signifie réduire le nombre d'étapes nécessaires pour effectuer un achat. Plus un utilisateur doit franchir d'étapes, plus il est susceptible de partir et de chercher du réconfort auprès de vos concurrents. Par conséquent, rendez l'ensemble du processus d'achat aussi simple que possible.

N'oubliez pas : n'exagérez pas dans la simplification et supprimez les informations vraiment importantes du site. Par exemple, ne supprimez pas les spécifications du produit ou une description du processus de retour. Sinon, les visiteurs décideront que votre produit n'est pas assez bon et choisiront votre concurrent.

Cette analyse est nécessaire pour maximiser la convivialité du site pour les visiteurs.

La raison d'un faible taux de conversion peut résider dans un mauvais équipement ou une mauvaise fonctionnalité de la boutique en ligne :

• Pas de panier sur le site
• Beaucoup de battage médiatique
• Formulaire d'inscription long requis pour accéder au catalogue
• Bouton CTA discret

Si les acheteurs ont du mal à naviguer sur votre site Web, à rechercher des produits, à trouver des informations sur la livraison / les garanties / les méthodes de paiement, etc., vous perdrez probablement la plupart des visiteurs.

La division des utilisateurs en segments est nécessaire pour afficher des offres spéciales pour chaque segment. Par exemple, pour le segment des utilisateurs enregistrés , il est logique de fournir des informations sur des remises supplémentaires ou des offres spéciales, tandis que vous pouvez montrer du contenu aux utilisateurs non enregistrés sur les avantages du produit.
Après avoir segmenté son audience, notre client Butik a réduit ses dépenses publicitaires et allongé le cycle de vie des clients et la LTV de la clientèle dans son ensemble.

Apprenez à mieux connaître vos clients, visualisez leurs étapes sur le parcours d'achat et optimisez ce parcours en le rendant plus pratique. Élevez votre entreprise à un nouveau niveau avec l'aide de votre entonnoir de vente.
Si vous avez encore des questions, posez-les nous dans les commentaires ci-dessous :)