Améliorez votre CRO grâce à un bon classement des résultats sur votre e-commerce

Nous sommes tous différents, nous avons chacun nos goûts, nos préférences, etc. Il en est de même pour les utilisateurs qui arrivent sur votre e-commerce : ils ne cherchent ni la même chose, ni de la même façon.

Lors d’un achat en ligne, de nombreux facteurs influent sur la prise de décision : la confiance accordée au e-commerce, la relation qualité / prix des produits, la réputation de la marque, le contenu, les moyens de paiement proposés, etc. En tant que e-commerçant, nous devons être attentifs à ces facteurs afin d’augmenter notre taux de conversion.

Ce post se fonde sur plusieurs retours d’expérience de clients e-commerçants. Nous allons voir que bien classer les listes de résultats a un impact positif et rapide sur des KPI tels que : le taux de rebond, le nombre de pages vues, le nombre commandes… Nous verrons que cela peut même jouer sur le positionnement des mots clés pertinents pour le e-commerce.

C’est parti !

1. Analyse des pages à optimiser

 

Vous l’avez compris, la thématique d’aujourd’hui est le classement des listes de résultats ou de catégories pour les e-commerces. La première étape est l’analyse du taux de conversion pour chacune des catégories. Ainsi, nous aurons un point de départ qui nous permettra de fixer des objectifs et d’identifier les points forts et les points faibles de notre site web.

Si vous utilisez Google Analytics et que vous avez activé l’option commerce électronique, il vous suffit de sélectionner le segment trafic organique et commencer l’analyse de la sorte :

Comportement > Contenu du Site > Pages du Site

Vous pourrez voir le taux de conversion pour chaque page de votre boutique en ligne.

Image : Analyse de la conversion par page, (Source: Google Analytics).

Sélectionnez un laps de temps (nous recommandons qu’il soit supérieur à un mois) et exportez le fichier excel. Il faut ensuite filtrer les catégories. Les catégories susceptibles de faire l’objet d’une optimisation sont celles ayant un nombre de sessions représentatif et un taux de conversion inférieur à la moyenne.

2. Quels facteurs prendre en compte avant de classer les listes ?

Le secteur dans lequel vous exercez, les caractéristiques de votre e-commerce, la saisonnalité ou le type d’utilisateurs sont des aspects fondamentaux à prendre en compte pour classer vos listes de résultats. Vous choisirez également si le classement sera permanent ou temporel.

Produit et messages

Quels produits vendons-nous ? Quelles sont les valeurs sur lesquelles nous communiquons ? Quels avantages avons-nous sur nos concurrents ?

Notre stratégie de classement diffèrera complètement en fonction de notre positionnement et des messages que nous souhaitons communiquer. Par exemple, nous n’aurons pas la même stratégie si nous nous positionnons sur la vente de chaussures bon marché ou sur la vente de nouveautés à un prix moyen-élevé.

Saisons et événements spéciaux

Durant les soldes, le Black Friday ou lors d’événements spéciaux comme la Saint Valentin, la fête des pères ou des mères, etc, l’utilisateur change ses habitudes de recherche ainsi que la typologie de produits recherchés. Il est donc important de prendre en compte les saisons et les événements spéciaux lors du classement, afin que les résultats proposés correspondent aux attentes de l’utilisateur.

Typologie des utilisateurs

C’est le critère le plus important à prendre en compte pour le classement des listes. Comme il est difficile de personnaliser le classement en fonction de chaque profil ou de chaque utilisateur, nous allons procéder par segment. Vos utilisateurs se répartissent en différents groupes (voir typologie ci-après) en fonction de leurs intérêts et priorités. Connaître les principaux groupes vous permettra de choisir 2 ou 3 critères englobant la majorité des utilisateurs. Vous pouvez même personnaliser ces critères généraux pour chaque catégorie conséquente.

Voici les typologies d’utilisateurs les plus communes :

  • Recherchent les produits les moins chers.
  • Recherchent les dernières nouveautés, quelque soit le prix.
  • Recherchent le plus grand pourcentage de réduction.
  • Recherchent les articles les plus connus ou les mieux évalués.
  • Recherchent les produits les plus vendus.
  • Recherchent un mix de ces critères.

3. Recommandations pour optimiser le classement

Paramétrages basiques

Les utilisateurs de votre boutique en ligne doivent pouvoir classer les produits en fonction des options suivantes :

  • Prix (du moins cher au plus cher).
  • Réduction (du plus grand pourcentage de réduction au moins grand).
  • Nouveautés (du plus récent au plus ancien)
  • Produits les plus vendus (du plus vendu au moins vendu)
  • Popularité (de plus grand nombre de commentaires positifs au moins grand nombre)

Cela paraît simple, mais de nombreux e-commerces ne proposent pas ces possibilités de classement. Elles permettent pourtant à l’utilisateur de choisir rapidement la façon dont il souhaite classer les produits.

Ces options de classement suffisent pour la plupart des utilisateurs. Cependant, il peut toujours y avoir nouveau groupe d’utilisateurs désirant classer les produits selon un ordre différent. Nous ne devons nous fermer à aucune possibilité : les critères peuvent évoluer avec le temps.

Visibilité de l’option “Classer/Trier en fonction de”

Dans la plupart des e-commerces avec lesquels nous travaillons, cette fonctionnalité, de même que la fonctionnalité “Filtres”, est très utilisée par l’utilisateur lorsqu’il arrive sur la liste des résultats. Il est donc important qu’elle soit visible, mais aussi facile d’utilisation et intégrée à la version mobile du site web.

Classement avancé manuel

Avec le paramétrage basique, chaque utilisateur peut choisir de classer les produits en fonction de son critère préféré, mais … quel ordre montrer par défaut ?

Lorsqu’un utilisateur se rend sur votre e-commerce de façon organique, suite à une recherche Google par exemple, la page sur laquelle il arrive contient un ordre par défaut. Il convient de ne rien laisser au hasard et de choisir l’ordre par défaut. Pour cela, nous allons ferons appel à la logique et aux critères vus précédemment.

Je vous explique par la suite la façon dont je génère le “Classement personnalisé”, avant tout pour des clients disposant d’un catalogue réduit avec une faible rotation. Il s’agit d’un travail manuel, vous n’aurez donc pas forcément le temps d’effectuer ce travail quotidiennement, malgré les améliorations qu’il peut produire.

Afin de générer la liste des produits en fonction de leur priorité, (position), nous allons utiliser un tableur excel et suivre les étapes suivantes :

  1. Choisir la catégorie pour laquelle nous souhaitons classer les produits (selon les critères vus précédemment).2.
  2. Télécharger tous les produits compris dans la catégorie, ainsi que les données le concernant : identification du produit, SKU (unité de gestion des stocks), nom et prix.
  3. Ajouter des colonnes “nombre de ventes”, “nombre d’évaluations”, “moyenne des évaluations” (s’il s’agit de 3 ou moins, il vaut mieux mettre -1, -2, etc.), “nouveauté” et “réduction”.

Note : vous pouvez choisir la période de temps que vous souhaitez pour sélectionner ces données, mais nous recommandons de choisir un an.

4.  Remplir les données pour chaque produit. Vous pouvez trouver le nombre de ventes sur Analytics et le reste est disponible dans la catégorie elle-même.

5.  Une fois le tableur rempli, nous allons appliquer une formule comprenant des coefficients multiplicateurs pour chaque champ. Ces coefficients sont déterminés en fonction de l’importance de chaque critère dans la décision d’achat.

Exemple de formule avec coefficients multiplicateurs : (Ventes * 0,4) + ((Nombre d’évaluations * Moyenne des évaluations) * 0,3) + (Réduction sans pourcentage * 0,05)

Exemple d’application à un produit : Un matelas a été vendu 10 fois sur l’année, il a 5 évaluations de note moyenne 4,4 et bénéficie d’une réduction de 10%. La formule appliqué au matelas sera donc : (10 * 0,4) + ((5 * 4,4) * 0,3) + (10 * 0,05). Sa note finale est de 11,1.

6.Classer les notes des produits par ordre décroissant et ajouter une autre colonne pour l’ordre des produits (1, 2, 3, etc.).

7. Nous n’omettons pas les nouveautés ou le prix. Je propose d’intercaler les produits récents ou les moins chers dans la liste antérieure. Par exemple : tous les deux produits, ajouter une nouveauté, puis tous les deux produits ajouter un produit bon marché.

Félicitations, vous venez de créer votre liste par défaut ! Il nous reste donc à appliquer ce classement manuel dans le back office de la boutique.

Vous pouvez naturellement modifier cette formule en changeant les coefficients, selon l’importance que vous souhaitez donner à chaque critère.

Classement avancé automatique

Pour les clients ayant un catalogue très large ou qui change régulièrement, ECOMMBITS développe des fonctionnalités permettant d’appliquer ce mix de critères de façon rapide, directement depuis le backoffice.

Cette formule n’est pas aussi précise que celle vue précédemment (classement manuel), mais elle permet d’être très réactifs et de tester rapidement ce que donnent les changements.

Image: Extention du classement avancé automatique Magento par ECOMMBITS.

4. Resultats

Improvement of the conversion rate

Améliorations dans le taux de conversion

Voyons ci-après le cas réel d’un client du secteur textil et de la comparaison de ses données de conversion dans trois des pages optimisées. 5 mois avant l’optimisation et 5 mois après.

Image: Évolution de la conversion par landing, (Source : Google Analytics).

On voit que le pourcentage de conversion passe de 0,48% à 0,56% pour la moyenne des catégories. En d’autres termes, le taux de conversion augmente de 16,6%. Si les mois précédents l’optimisation avaient eu ce taux de conversion, les KPI’s comme le nombre de commandes et les revenus auraient été respectivement 17,1% et 16,6% plus élevés.

I

Amélioration des données d’utilisation

En plus du taux de conversion, qui nous intéresse particulièrement car il a une influence directe sur le commerce, d’autres KPI’s sont également modifiés. Le temps passé sur la page, le nombre de pages vues et par dessus tout le taux de rebond sont considérablement améliorés. En effet, l’utilisateur trouve désormais plus vite les produits qu’il recherche et il continue de naviguer sur le site jusqu’à faire son achat.

Amélioration du positionnement

Voyons enfin une dernière conséquence indirecte de l’amélioration du taux de conversion et des données d’utilisation. Il s’agit de l’amélioration du positionnement pour les mots-clés qui mènent à ces pages depuis Google.

Pour Google, il est fondamental que la page de destination réponde correctement à la recherche de l’utilisateur et, comme cela a été amélioré, Google nous récompense en améliorant le positionnement pour cette page et les pages liées.

Les captures d’écran suivantes montrent la page principale avant et après l’amélioration, ainsi que le positionnement SEO de ses principaux mots-clés.

Image 2 : Position 5 mois après l’optimisation, (source : SemRush).

Image 2: Position 5 months after the optimisation, (source: SemRush).

La page a été améliorée pour les 3 mots-clés principaux et le trafic capté par la page passe donc de 737 vues à 1.100 vues, soit une augmentation de 49,25%.

Meilleure efficacité des actions marketing

Grâce aux critères de classement, nous générons des urls spécifiques. Cela fonctionne pour les utilisateurs qui arrivent sur notre boutique en ligne via le trafic organique et commencent à chercher des produits. Imaginez alors si vous ameniez les utilisateurs captés grâce aux actions payantes comme AdWords, Facebook Ads, etc. directement sur ces pages.

L’effet ne se fait généralement pas attendre : le taux de conversion augmente et l’un des KPI’s qui nous préoccupent le plus en marketing, le CPA (Cost Per Acquisition), diminue sensiblement.

Résultat : le ROI de votre plan marketing est multiplié

5. Conclusions

Nous adapter à l’utilisateur en lui permettant d’ordonner les listes de résultats comme il le souhaite représente déjà une amélioration importante en termes d’UX (expérience utilisateur). Cependant, comme nous l’avons vu, modifier la manière dont sont ordonnés les produits par défaut dans une catégorie donne généralement des résultats très positifs en termes de taux de conversion, d’amélioration des données d’utilisation du site et même d’amélioration du positionnement SEO.

Capter du trafic est très important, mais sans une bonne expérience utilisateur, le marketing mis en oeuvre ne servira pas à grand chose ou, tout du moins, ne sera pas aussi rentable que ce qu’il pourrait être.

Les petits changements comme ceux que nous avons vus permettent d’améliorer notre relation avec l’utilisateur. Cependant, la personnalisation ou l’adaptation du contenu en fonction d’intérêts déterminés va bien plus loin (banner, textes, messages, promotions, etc.).

Prêt à faire votre premier essai ?