{"id":12198,"date":"2017-10-10T11:37:03","date_gmt":"2017-10-10T11:37:03","guid":{"rendered":"https:\/\/datama.io\/quest-ce-qui-pousse-ma-conversion-a-la-baisse-cette-semaine\/"},"modified":"2026-01-29T18:40:13","modified_gmt":"2026-01-29T18:40:13","slug":"quest-ce-qui-pousse-ma-conversion-a-la-baisse-cette-semaine","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datama.io\/fr\/quest-ce-qui-pousse-ma-conversion-a-la-baisse-cette-semaine\/","title":{"rendered":"Mais qu’est-ce qui pousse ma conversion \u00e0 la baisse cette semaine ?"},"content":{"rendered":"

Avez-vous d\u00e9j\u00e0 essay\u00e9 d\u2019expliquer les facteurs \u00e0 l\u2019origine des variations de vos indicateurs de performance. Si oui, vous avez sans doute \u00e9t\u00e9 submerg\u00e9 par le nombre d\u2019effets entrant en jeu et vous trouverez, sans doute, l\u2019article suivant tr\u00e8s utile. <\/strong><\/h2>\n

L\u2019article suivant pr\u00e9sente un cas d\u2019utilisation bas\u00e9 sur certaines donn\u00e9es ouvertes fournies par Google Analytics, mais les cas d\u2019utilisation sont infinis. <\/p>\n

Contactez-nous<\/a> pour soumettre le v\u00f4tre. <\/p>\n

Cas d\u2019usage<\/h2>\n

Imaginez que vous soyez responsable eCommerce du site Google Merchandise Store<\/a> et que vous soyez responsable de la performance des ventes. L\u2019un des indicateurs cl\u00e9s que vous suivez constamment est le \u00ab revenu par utilisateur \u00bb.<\/p>\n

Maintenant, imaginez que nous sommes lundi matin et que vous regardez la performance de cette semaine par rapport \u00e0 celle d\u2019avant. Mauvaise nouvelle: les revenus par utilisateur ont diminu\u00e9 de 4,96 $ \u00e0 4,04 $. C\u2019est une diminution de -18,6% ! Vous vous demandez: \u00ab Mais qu\u2019est-ce qui pousse donc ma conversion \u00e0 la baisse cette semaine ? \u00bb <\/p>\n

En r\u00e8gle g\u00e9n\u00e9rale, ce type de questions d\u00e9clenche une s\u00e9rie de questions et d\u2019analyses complexes au sein de l\u2019organisation et finit g\u00e9n\u00e9ralement bien apr\u00e8s par une vague id\u00e9e de \u00abquelque chose pourrait expliquer en partie cela, mais nous ne savons pas dans quelle mesure, de toute fa\u00e7on, c\u2019est une vieille histoire maintenant\u2026 \u00bb<\/p>\n

Mais comme vous \u00eates pr\u00e9voyant, vos donn\u00e9es sont effectivement disponibles via le compte de d\u00e9monstration de Google Analytics<\/a>\u2026 qui permet \u00e0 vos analystes d\u2019y travailler. Ce qui donne acc\u00e8s \u00e0 une base de donn\u00e9es comme celle ci-dessous, et c\u2019est \u00e0 partir de l\u00e0 que le travail commence :<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

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Analyse de votre \u00e9quation de march\u00e9<\/h3>\n

Avant de commencer \u00e0 analyser, il faut d\u00e9j\u00e0 savoir ce que l\u2019on souhaite analyser. Qu\u2019est ce qui compose mon revenue \/ utilisateur. Ceci est la premi\u00e8re \u00e9tape avant de pouvoir identifier quelle \u00e9tape du tunnel de conversion est \u00e0 l\u2019origine de ma baisse. Par exemple, dans Google Merchandise Store, nous divisons $ \/ utilisateur en 4 mesures principales : <\/p>\n

$\/User = Session\/User * Checkout\/Session * Purchase\/Checkout * $\/Purchase<\/p>\n

Notez que, tant que les donn\u00e9es sont \u00e9tiquet\u00e9es ce tunnel peut \u00eatre beaucoup plus complexe, m\u00eame avec des fourchettes diff\u00e9rentes en parall\u00e8le. \u00c7a fonctionne encore ! <\/p>\n

Gr\u00e2ce \u00e0 votre outil d\u2019analyse DataMa un 1er graphique en cascade (waterfall) vous permet d\u2019identifier d\u2019abord la contribution de chaque \u00e9tape du tunnel de conversion \u00e0 l\u2019\u00e9cart global observ\u00e9 entre \u00abD\u00e9but\u00bb (cette semaine) et \u00abFin\u00bb (la semaine derni\u00e8re). Le r\u00e9sultat vous am\u00e8ne un graphique tel que l\u2019aurait fait n\u2019importe quel bon consultant : <\/p>\n

\u00abHmm d\u2019accord, on dirait que notre Checkout \/ Session est \u00e0 l\u2019origine de la plupart des changements. Maintenant, regardons les changements des dimensions sous-jacentes derri\u00e8re cette baisse\u2026 \u00bb<\/p>\n

<\/h4>\n

Analyse des dimensions sous-jacentes<\/h3>\n

C\u2019est l\u00e0 que l\u2019outil DataMa commence \u00e0 \u00eatre vraiment utile, lorsqu\u2019il s\u2019agit d\u2019analyser l\u2019effet de chaque dimension existante dans le jeu de donn\u00e9es afin de les r\u00e9concilier avec le tunnel (ou cascade) construit pr\u00e9c\u00e9demment. Il s\u2019agit d\u2019un processus en deux \u00e9tapes: d\u2019abord, analyser les effets mix sur chaque dimension, puis l\u2019analyse des effets performance, qui permet de comprendre quel segment de chaque dimension influent v\u00e9ritablement sur les variations observ\u00e9es. <\/p>\n

Une vue quasi similaire \u00e0 la pr\u00e9c\u00e9dente vous permet de visualiser tr\u00e8s rapidement les dimensions qui se cachent derri\u00e8re chacune des variations. Vous pouvez directement identifier qu\u2019a l\u2019\u00e9tape Checkout\/ Session, il y a un effet mix important (que nous vous expliquons juste apr\u00e8s) et un effet performance principalement bas\u00e9 sur la dimension medium. En effet mon trafic organic a particuli\u00e8rement moins bien converti, toutes choses \u00e9gales par ailleurs. Cette vue n\u2019agr\u00e8ge que les dimensions les plus significatives, mais pour aller plus loin, il va falloir rentrer dans le d\u00e9tail des diff\u00e9rents effets. <\/p>\n

\"\"<\/h5>\n

Analyse des effets Mix<\/h4>\n

En tant que responsable eCommerce, vous connaissez peut-\u00eatre les effets mix : par exemple, supposons que les utilisateurs mobiles convertissent g\u00e9n\u00e9ralement beaucoup moins bien que les utilisateurs desktop (ce qui est souvent le cas). Si la semaine derni\u00e8re vous avez eu beaucoup plus d\u2019utilisateurs desktop que cette semaine, la conversion de cette semaine sera math\u00e9matiquement inf\u00e9rieure, uniquement en raison de la modification du mix sur la dimension device. <\/p>\n

Eh bien, l\u2019analyse des effets mix que fait DataMa ne fait que reproduire cette logique, mais pour chaque \u00e9tape du tunnel de conversion et pour chaque dimension fournie dans le jeu de donn\u00e9es. Tant que ces dimensions ne sont pas interd\u00e9pendantes, vous obtenez une part de l\u2019\u00e9cart \u00e0 chaque \u00e9tape que vous pouvez attribuer \u00e0 l\u2019effet mix sur une dimension donn\u00e9e : <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

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\u201cOk\u2026 environ un tiers de la baisse observ\u00e9e \u00e0 Checkout\/ Session n\u2019est que des effets de mix dus aux dimensions device et medium\u201d. La vue d\u00e9taill\u00e9e ci-dessus, vous permet de constater \u00e9galement que le nombre de sessions \u00ab organic \u00bb a augment\u00e9 un peu. Etant donn\u00e9 que les sessions \u00ab organic \u00bb convertissent nettement moins bien que la moyenne des checkouts, la conversion globale est r\u00e9duite \u00e9galement par cet effet mix. <\/span><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

Notez qu\u2019une partie de l\u2019\u00e9cart restera toujours \u00abinexpliqu\u00e9e\u00bb par les effets mix. Cela est normal, car certaines modifications (par exemple, les modifications apport\u00e9es aux produits, la concurrence,\u2026) n\u2019affecteront pas la composition du trafic \u00e0 chaque \u00e9tape de l\u2019entonnoir. Cependant, plus vous avez de dimensions d\u00e9terminantes dans le jeu de donn\u00e9es d\u2019entr\u00e9e, plus vous serez en mesure d\u2019identifier ce qui est vraiment motiv\u00e9 par autre chose que l\u2019effet \u00ab mix \u00bb. <\/p>\n

<\/h5>\n

Analyse de la performance des segments<\/h4>\n

D\u00e9sormais, dans chaque dimension et chaque \u00e9tape de l\u2019entonnoir, en dehors des effets mix, vous pouvez vous demander quel segment sp\u00e9cifique g\u00e9n\u00e8re l\u2019\u00e9cart observ\u00e9. Par exemple, dans la dimension device, la conversion du segment mobile de Session \u00e0 Checkout a peut-\u00eatre diminu\u00e9, ce qui a pour effet de r\u00e9duire la conversion globale \u00e0 cette \u00e9tape. L\u2019analyse de la performance des segments automatise cette approche pour vous. <\/p>\n

Le r\u00e9sultat vous donne le plus gros segment qui influe la performance \u00e0 la hausse (max) ou \u00e0 la baisse (min) pour chaque \u00e9tape et chaque dimension, en pr\u00e9cisant l\u2019impact de ce changement par rapport \u00e0 la variation globale. Il est important de capturer cette information afin de comprendre si ce segment est le principal moteur de la variation de votre performance, du au fait que la majeure partie du trafic le traverse ou s\u2019il fait juste face \u00e0 un changement anormal de conversion. <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

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<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

\u201cHmm\u2026 On dirait que la chute sur le Checkout \/ Session est principalement due aux utilisateurs masculins qui atterrissent directement sur la page d\u2019accueil (\/home) et utilisent un desktop. Mais c\u2019est simplement parce que ce sont aussi ces segments qui re\u00e7oivent la plupart des sessions. La baisse relative sur ces segments n\u2019est pas bien sup\u00e9rieure \u00e0 la baisse moyenne (vous voyez que dans les parenth\u00e8ses les \u00abx X\u00bb, restent proches de 1). La seule chose qui vaille la peine de creuser plus profond\u00e9ment est la baisse sur organic, diminuant x2.43 plus vite que la moyenne, ce qui pour le coup est inqui\u00e9tant\u2026 \u00bb<\/p>\n

La vue d\u00e9taill\u00e9e<\/h3>\n

Comme nous savons que les d\u00e9tails sont importants, une fois que vous avez identifi\u00e9 les principaux facteurs, vous pourrez trouver utile de regarder de plus pr\u00e8s ce qui se passe r\u00e9ellement pour une \u00e9tape et une dimension donn\u00e9es. La vue d\u00e9taill\u00e9e vous permet de le faire, en regardant les variations de m\u00e9lange (axe X) et de conversion (axe Y) de chaque segment entre la semaine derni\u00e8re (d\u00e9but de la fl\u00e8che) et cette semaine (fin de la fl\u00e8che). Cela vous donne la possibilit\u00e9 de plonger dans les donn\u00e9es brutes. <\/p>\n

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\"\"<\/div>\n
<\/div>\n
<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

\u00abC\u2019est l\u00e0 que vous voyez le segment organic passer de 43% \u00e0 48% des sessions tout en subissant une forte chute de sa conversion, d\u00e9j\u00e0 faible. Cela pourrait \u00eatre caus\u00e9 par des changements dans le r\u00e9f\u00e9rencement. C\u2019est l\u00e0 qu\u2019il va falloir que j\u2019enqu\u00eate \u00bb<\/p>\n

Conclusion<\/h2>\n

Bon, maintenant vous savez quoi faire: \u00abMa conversion est en train de chuter, principalement en raison du nombre croissant de sessions de moins en moins qualifi\u00e9es qui proviennent du medium organic\u00bb. Vous allez devoir probablement discuter avec le responsable du r\u00e9f\u00e9rencement et voir comment r\u00e9soudre ce probl\u00e8me. <\/p>\n

La bonne chose est que tous ces graphiques viennent dans un seul tableau de bord sur l\u2019outil de visualisation DataMa, que vous connaissez maintenant tr\u00e8s bien, afin que vous puissiez le partager rapidement avec vos parties prenantes pour soutenir la prise de d\u00e9cision.<\/p>\n

Comme tout n\u2019est qu\u2019un simple code R, il peut \u00eatre facilement r\u00e9pliqu\u00e9 pour d\u2019autres probl\u00e8mes de gestion, d\u2019autres m\u00e9triques, d\u2019autres dimensions \u00e0 comparer\u2026 et s\u2019ex\u00e9cutera juste en quelques secondes.<\/p>\n

Voulez-vous essayer cet outil, pour votre propre entreprise et votre cas d\u2019usage ? La d\u00e9mo est gratuite et enti\u00e8rement confidentielle. Envoyez simplement un message ici<\/a> et nous vous contacterons au plus vite. C\u2019est simple. Ce n\u2019est pas un projet BI de 6 mois. Tout ce dont nous avons besoin, c\u2019est juste un jeu de donn\u00e9es plat. <\/p>\n

Si vous avez trouv\u00e9 cet article int\u00e9ressant, n\u2019h\u00e9sitez pas \u00e0 le partager \u00e0 votre r\u00e9seau\u2026merci !<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Avez-vous d\u00e9j\u00e0 essay\u00e9 d\u2019expliquer les facteurs \u00e0 l\u2019origine des variations de vos indicateurs de performance. Si oui, vous avez sans doute \u00e9t\u00e9 submerg\u00e9 par le nombre d\u2019effets entrant en jeu et vous trouverez, sans doute, l\u2019article suivant tr\u00e8s utile. 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