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BTS NDRC · NDRC E5.10

Analyser et optimiser la performance d'un site e-commerce

Fiche de préparation d'épreuve. Elle est calée sur le référentiel du BTS NDRC : son plan, ses exemples et son vocabulaire suivent l'épreuve.

Vous ne préparez pas ce BTS ? La même notion est traitée pour tous les publics dans Web marketing : WEMK 1.05 — Web analytics, site web et e-commerce.

🖼️ Aperçu visuel

L'essentiel de la fiche en un coup d'œil

Inclus dans la fiche
Infographie NDRC E5.10 — Analyser et optimiser la performance d'un site e-commerce

Le contenu complet (cours, synthèse, podcast, vidéo, slides) est accessible après achat.

Sur cent visiteurs d'un site marchand, deux à trois seulement achètent en moyenne : mesurer devient donc vital. Le web analytics collecte et analyse les données d'usage — sessions, sources de trafic, taux de conversion, panier moyen — pour repérer où le visiteur abandonne et proposer une amélioration testée plutôt qu'intuitive.

Lire un tableau de bord, c'est l'interroger

L'outil de référence est Google Analytics 4 (GA4), qui compte des événements plutôt que de simples sessions. Un tableau de bord synthétise les KPI clés : taux de conversion, taux d'engagement, panier moyen, taux d'abandon de panier, valeur vie client. La règle d'or est de ne jamais s'arrêter à la moyenne : il faut segmenter par source de trafic, par appareil ou par type de client, car un taux moyen de 2 % peut masquer 3,5 % sur ordinateur et 1 % sur mobile.

La suite de cet article se lit librement sur le Mag : lire le guide complet de la notion →

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Ce que tu vas apprendre dans cette fiche

Questions fréquentes

Pourquoi ne faut-il jamais s'arrêter à un indicateur moyen ?
Parce qu'une moyenne cache toujours des écarts : un taux de conversion global de 2 % peut masquer 3,5 % sur ordinateur et 1 % sur mobile. Segmenter l'analyse permet de désigner le vrai chantier prioritaire.
Qu'est-ce que le CRO ?
Le Conversion Rate Optimization est la démarche méthodique qui augmente la part de visiteurs qui convertissent, sans forcément acheter plus de trafic, en remplaçant les décisions intuitives par des décisions fondées sur des tests.
Comment mener un A/B test correctement ?
En ne changeant qu'une seule variable à la fois entre la version A et la version B, en répartissant le trafic au hasard, en les faisant tourner simultanément, et en attendant un volume de données suffisant (souvent 95 % de fiabilité) avant de conclure.
Qu'est-ce que le problème de l'attribution en e-commerce ?
C'est la difficulté de savoir à quel canal attribuer une vente quand un client a touché plusieurs canaux (réseaux sociaux, recherche Google, e-mail) avant d'acheter. Le modèle choisi (dernier clic, linéaire, piloté par les données) change fortement la lecture du retour sur investissement de chaque canal.

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