We Are Jolies - Optimisation du taux de conversion grâce à l'analyse data-driven via Butterfl.ai
Contexte
We Are Jolies, une marque de lingerie spécialisée pour femmes, avait pour objectif d’augmenter son taux de conversion afin de maximiser la performance de son site e-commerce. Bien que la marque bénéficie d’une audience croissante, elle a constaté que le taux de conversion (pourcentage de visiteurs effectuant un achat) stagnait et ne reflétait pas le potentiel de croissance.
Avec un trafic en constante augmentation, l’équipe de We Are Jolies a fait appel à Butterfl.ai, une solution d’analyse data pour le e-commerce, afin de réaliser un audit détaillé de ses performances en ligne. L’objectif : doubler le taux de conversion en optimisant les KPI clés tels que le taux de conversion sur chaque étape du funnel (visite > mise au panier > achat), la durée de session, le nombre de pages vues, et l’analyse des pages les plus consultées.
Problématique : Identifier les Freins à la Conversion
Le taux de conversion de We Are Jolies se situait autour de 1,8%, ce qui était insuffisant pour répondre aux ambitions de croissance de la marque. L’équipe souhaitait comprendre où les visiteurs rencontraient des difficultés dans leur parcours d’achat et quelles optimisations pouvaient être mises en œuvre pour améliorer leur expérience utilisateur.
Les questions principales étaient les suivantes :
- À quelles étapes du funnel les utilisateurs abandonnent-ils le processus d’achat ?
- Quelles pages ou catégories de produits génèrent le plus d’engagement sans conversion finale ?
- Quels changements pourraient améliorer l’expérience utilisateur et augmenter les ventes ?
Stratégie : Analyse des KPI via Butterfl.ai pour Optimiser le Funnel de Conversion
Pour répondre à ces questions, l’équipe de Butterfl.ai a réalisé une analyse approfondie des KPI clés afin d’identifier les opportunités d’optimisation du funnel de conversion.
1. Analyse du Taux de Conversion : Funnel de Conversion Détaillé
Le funnel de conversion a été divisé en trois étapes principales :
- Visite : Nombre de visiteurs arrivant sur le site.
- Ajout au panier : Pourcentage de visiteurs ajoutant des articles à leur panier.
- Achat : Pourcentage de visiteurs ayant ajouté des articles au panier et finalisant leur achat.
Insights Clés de Butterfl.ai :
- Taux de mise au panier insuffisant : Seuls 7% des visiteurs ajoutaient un produit à leur panier, un chiffre en dessous de la moyenne pour ce type de produit. Cela suggérait des problèmes liés à la présentation des produits, à la navigation, ou à des obstacles psychologiques (comme des incertitudes sur les tailles).
- Abandon panier élevé : Seulement 22% des clients ayant ajouté un article au panier finalisaient leur achat, révélant un besoin d’optimiser la réassurance et les incentives d’achat.
Actions mises en place :
- Amélioration des fiches produits : Les analyses de Butterfl.ai ont montré que certaines fiches produits manquaient d'éléments essentiels pour engager les clients, comme les avis clients et des photos montrant les produits sous différents angles. L’équipe de We Are Jolies a mis à jour les fiches produits avec des descriptions plus précises, des guides de tailles interactifs, et a intégré des avis certifiés, ce qui a entraîné une augmentation de 20% du taux de mise au panier pour ces produits.
- Flow de relance panier abandonné : En intégrant Butterfl.ai avec Klaviyo, We Are Jolies a mis en place un flow d’emails de relance automatique pour les paniers abandonnés, incluant des réductions personnalisées et des rappels d’articles laissés dans le panier. Ce flow a permis de récupérer environ 15% des paniers abandonnés, augmentant ainsi directement le taux de conversion.
2. Durée de Session
La durée moyenne de session était de 3 minutes, ce qui est relativement court pour un site e-commerce de mode, où les clients ont souvent besoin de temps pour explorer plusieurs articles et comparer les options.
Insights Clés de Butterfl.ai :
- Les utilisateurs avec une durée de session plus longue (supérieure à 4 minutes) avaient un taux de conversion 2,8 fois plus élevé que ceux dont la session durait moins de 2 minutes.
- Les cartes de chaleur (heatmaps) ont révélé que des éléments critiques comme les filtres de tailles et les options de livraison gratuite étaient sous-utilisés ou mal visibles, créant ainsi des frictions.
Actions mises en place :
- Refonte de l’expérience utilisateur : En plaçant des éléments clés comme le guide des tailles et les options de livraison gratuite en évidence sur les pages produits et catégories, We Are Jolies a pu augmenter la durée de session moyenne de 18%, ce qui a eu un impact direct sur le taux de conversion.
- Optimisation pour mobile : L’analyse a montré que 70% du trafic provenait du mobile, mais que la durée de session mobile était inférieure de 30% à celle des utilisateurs desktop. Une refonte de la navigation mobile et des améliorations de la vitesse de chargement ont permis d’augmenter l’engagement des utilisateurs mobiles, avec un taux de conversion mobile en hausse de 25%.
3. Nombre de Pages Vues par Session
L’analyse du nombre de pages vues par session a montré que les utilisateurs visualisant plus de 5 pages avaient une probabilité de conversion deux fois plus élevée que ceux qui en voyaient moins de 3.
Insights Clés de Butterfl.ai :
- Les analyses ont révélé que certaines catégories de produits, notamment les culottes et brassières, encourageaient les utilisateurs à explorer davantage de pages, tandis que d’autres, comme les accessoires, n’avaient pas le même effet engageant.
Actions mises en place :
- Recommandations de produits intelligentes : We Are Jolies a utilisé Butterfl.ai pour intégrer des recommandations de produits similaires ou complémentaires directement sur les pages produits. Par exemple, un utilisateur visualisant une brassière se voyait proposer des culottes assorties, augmentant ainsi le nombre de pages vues par session.
- Navigation fluide et intuitive : Des améliorations dans la structure des catégories et un meilleur balisage des pages produits ont permis d’augmenter le nombre moyen de pages vues par session de 25%, contribuant ainsi à un taux de conversion plus élevé.
4. Analyse des Pages Vues : Quelles Pages Génèrent des Conversions ?
L’analyse détaillée des pages vues a permis de comprendre quelles pages convertissaient le mieux et quelles pages nécessitaient des améliorations.
Insights Clés de Butterfl.ai :
- Les pages catégories des culottes et brassières généraient le plus d’interactions et de conversions.
- Les pages produits avec avis clients avaient un taux de conversion 30% supérieur à celles sans avis.
Actions mises en place :
- Ajout d’avis clients : We Are Jolies a optimisé ses pages produits en intégrant des avis clients plus visibles. Cette initiative a immédiatement amélioré les conversions sur ces pages, avec un taux de conversion en hausse de 15%.
- Optimisation des pages accessoires : En analysant les pages non performantes comme celles des accessoires, des améliorations ont été apportées, comme la mise en avant d’offres groupées et des promotions spécifiques.
Résultats : Taux de Conversion Multiplié par 2
En seulement 6 mois, les optimisations apportées grâce aux analyses de Butterfl.ai ont permis à We Are Jolies de doubler son taux de conversion. Les principaux résultats obtenus sont :
- Taux de conversion global doublé : Passé de 1,8% à 3,6%, grâce aux améliorations du funnel de conversion et à la réduction des frictions dans l’expérience utilisateur.
- Augmentation du panier moyen de 22% : Grâce à la personnalisation des recommandations de produits et aux offres de ventes croisées, les clients ont ajouté plus d'articles à leur panier.
- Réduction du taux d’abandon panier de 18% : Les flows de relance de paniers abandonnés via Klaviyo ont permis de récupérer des ventes significatives, augmentant ainsi les revenus.
Conclusion
L’utilisation des analyses avancées de Butterfl.ai a permis à We Are Jolies de comprendre en profondeur les comportements des visiteurs et d’identifier les leviers de conversion. En optimisant les fiches produits, la navigation et en intégrant des recommandations intelligentes, la marque a réussi à doubler son taux de conversion en seulement 6 mois, tout en améliorant l’expérience utilisateur et la fidélisation. Une démonstration claire de l'importance d'une approche data-driven dans l’e-commerce.
