Analyser et optimiser la performance d'un site e-commerce
Fiche de préparation d'épreuve, calée sur le référentiel du BTS NDRC : son plan, ses exemples et son vocabulaire suivent l'épreuve. La même notion est traitée pour tous les publics dans Web marketing : WEMK 1.05, Web analytics, site web et e-commerce.
- Code
- NDRC E5.10
- Public
- Candidats au BTS NDRC, épreuve E5
- Cours
- 8 pages, PDF
- Diaporama
- 25 diapositives, thèmes sombre et clair, PowerPoint modifiable et PDF
- Synthèse
- 2 pages, PDF
- Podcast
- Fichier audio
- Vidéo
- Fichier vidéo MP4
- Infographie
- L'essentiel de la fiche sur une image
- Avec l'achat
- Téléchargement dans votre espace client
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.
Voir ce que traite le coursCours
8 pages rédigées, en PDF.
Diaporama
25 diapositives en PowerPoint modifiable, thème sombre pour projeter et thème clair pour imprimer.
Synthèse
2 pages pour réviser l'essentiel.
Podcast
La notion expliquée à l'oral, à écouter hors de l'écran.
Vidéo
Une présentation animée de la notion, en MP4.
Infographie
L'essentiel de la fiche sur une image.
Ce que traite le cours
8 sections, 8 pages
- ILe site e-commerce, un actif à mesurer
- IILe web analytics et la lecture du tableau de bord
- IIID'où viennent les visiteurs : les sources de trafic
- IVL'entonnoir de conversion et l'abandon de panier
- VLe CRO : optimiser le taux de conversion
- VIL'A/B testing et l'optimisation de la fiche produit
- VIICas pratique — optimiser un site de cosmétiques
- VIIIRéussir l'épreuve E5
Notions, outils et auteurs
Chaque repère mène aux autres fiches qui le traitent.
Notions
Modèles et outils
- Google Analytics 4 (GA4)
- Google Tag Manager
- paramètres UTM
- quatre modèles d'attribution (dernier clic, premier clic, linéaire, piloté par les données)
- entonnoir de conversion en cinq étages
- démarche CRO en cinq étapes
- grille de priorisation ICE (Impact, Confiance, Facilité)
- A/B testing avec seuil de fiabilité de 95 %
Présentation de la notion
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.
Objectifs de la fiche
- Comprendre le rôle du web analytics (GA4) et lire un tableau de bord de site e-commerce
- Segmenter une analyse par source de trafic, appareil ou type de client
- Repérer le point de fuite dans l'entonnoir de conversion, en particulier l'abandon de panier
- Formuler une hypothèse d'amélioration et la valider par un A/B test rigoureux
- Comprendre les enjeux de l'attribution entre plusieurs canaux touchés avant l'achat
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.