Comment utiliser les données sur le comportement des utilisateurs pour augmenter les conversions

Les données sur le comportement des utilisateurs sont une méthode de collecte, de traitement et d'interprétation de divers types de données utilisateur et nous aident à comprendre comment les gens interagissent avec un site Web ou un service. Cette méthode permet non seulement de déterminer qui sont ces utilisateurs, mais aussi de garder une trace de ce qu'ils font, pourquoi ils le font et de prédire ce qu'ils feront ensuite.

Aujourd'hui, disposer des bonnes données sur le comportement des utilisateurs peut faire toute la différence pour toute entreprise. Les entreprises ont besoin de ces données pour pouvoir créer des expériences adaptées à chacun de leurs clients, et les clients s'habituent rapidement aux nouvelles circonstances. Dernièrement, la qualité de l'expérience client (CX) est devenue l'un des facteurs de discernement les plus importants entre les marques. C'est également devenu l'une des principales raisons pour lesquelles les gens font confiance à certaines marques, y reviennent et, en fin de compte, pourquoi ils se convertissent.

C'est pourquoi il est important de comprendre comment fonctionnent les données de comportement et comment elles peuvent bénéficier à vos conversions et à votre entreprise en général. Voyons donc quels types d'informations vous pourrez extraire de ces données et quelques conseils pour les faire fonctionner correctement.

Analyser les données sur le comportement des utilisateurs

4 types de données

Il existe de nombreux types de données à analyser pour obtenir une image complète de vos clients. En gros, nous pouvons diviser tout cela en quatre types de données brutes de base que vous êtes censé obtenir.

• Qui sont vos utilisateurs, en termes d'informations personnelles, de données démographiques ou d'intérêts
• D'où viennent ces utilisateurs, à la fois géographiquement et au sens en ligne
• Quelles actions effectuent-ils, qu'est-ce qui les pousse à effectuer ces actions et comment ces actions sont regroupées et ordonnées
• Comment chacune de vos pages, sections et même parties de vos pages fonctionnent, à la fois globalement et dans des circonstances spécifiques 

Une fois que vous avez tout cela à votre disposition, vous pouvez commencer à donner un sens à vos données collectées. Ou plutôt, pas vous mais des algorithmes super avancés capables d'analyser des quantités colossales de données et de donner des interprétations significatives.

Naturellement, la qualité des données que vous obtenez dépendra de la qualité du logiciel que vous utilisez.

Connexion des points de données

En appariant, combinant et intégrant ces 4 types de données, vous pouvez en déduire une quantité incroyable d'informations qui vous aideront à augmenter vos taux de conversion. Les données sur le comportement des utilisateurs peuvent clairement mettre en évidence les domaines de votre site Web et de votre service qui doivent être améliorés dans ce sens.

Il existe de nombreux problèmes et obstacles possibles qui peuvent freiner vos taux de conversion. Il peut s'agir de problèmes généraux tels qu'un contenu inférieur à la moyenne, une mauvaise conception, un chargement de page lent ou le ciblage des mauvais mots clés. Les problèmes pourraient cependant être plus spécifiques et se résumer parfois à une seule page ou même à un seul élément de conception mal fait. Dans les deux cas, les données sur le comportement des utilisateurs peuvent vous aider à identifier les problèmes en utilisant un certain nombre de méthodes différentes. Ces méthodes incluent :

• Cartes thermiques
• Replays de session
• Analyse de l'entonnoir
• Rapports de sortie
• Données de flux de clics
• Analyse de formulaire
• Analyse du comportement de défilement
• Toutes sortes de tests A/B

De plus, en utilisant ces données, vous pourrez aller au-delà de la simple compréhension des tendances générales du comportement des utilisateurs et de la détection de problèmes techniques spécifiques. À savoir, les données sur le comportement des utilisateurs peuvent vous aider à prédire le comportement futur d'un individu en fonction de son comportement passé spécifique.

Cela permet aux entreprises de personnaliser l'expérience de chaque client d'une manière qui n'était pas imaginable jusqu'à récemment. Et la personnalisation est devenue une norme qui doit être respectée. Une étude menée par Epsilon indique que 80 % des consommateurs sont plus susceptibles d'acheter auprès de marques qui offrent des expériences personnalisées.

Disposer des bonnes données n'est que la première étape pour résoudre les problèmes qui entravent vos taux de conversion et améliorer l'expérience client.

Voyons comment ces données peuvent être exploitées plus en détail.

Mettre les données en action

Résolution des problèmes techniques

Parfois, les faibles taux de conversion sont dus à des raisons techniques très simples et n'exigent pas d'interprétations particulièrement complexes. Des taux de rebond inhabituellement élevés sur certaines pages peuvent suggérer des bogues et des erreurs dont vous n'étiez pas au courant. Et si ces taux de rebond s'appliquent à la plupart de vos pages, il existe un large éventail de problèmes techniques et non techniques différents qui peuvent en être la cause. L'un des plus courants est la vitesse de chargement des pages.

En d'autres termes, si vous ne semblez pas avoir d'autres problèmes techniques particuliers avec votre site Web, il se peut qu'il soit simplement trop lent. Il n'est pas trop surprenant d'entendre que les utilisateurs ne prévoient pas de passer leurs journées à regarder les barres de chargement de nos jours. En fait, un retard d'une seconde dans le chargement d'une page peut entraîner une baisse de 7 % des conversions.

D'un autre côté, accélérer votre site Web peut avoir l'effet inverse. De nombreuses études le suggèrent. Par exemple, Walmart a augmenté les conversions de 2 % pour chaque seconde d'amélioration du temps de chargement, les conversions de Mozilla ont augmenté de 15,4 % après avoir accéléré le téléchargement de 2,2 secondes, et des résultats similaires ont été notés par des géants comme Amazon, Microsoft et Yahoo.

L'examen des données sur le comportement des utilisateurs peut également vous aider à découvrir la cause du chargement lent des pages. Si les taux de rebond ne sont élevés que pour des pages spécifiques, vous devez tester ces pages spécifiques. S'ils échouent au test de vitesse, vous saurez quelles pages exactes doivent être corrigées ou simplement mieux optimisées.

Résoudre les problèmes d'expérience utilisateur

Très souvent, l'expérience utilisateur (UX) est un facteur important dans l'établissement de taux de conversion sains. De toute évidence, les problèmes UX ne sont souvent que des problèmes techniques qui affectent gravement l'expérience des visiteurs. Mais parfois, votre site Web peut techniquement être parfaitement correct et pourtant complètement désespéré et inutilisable, ce qui fera inévitablement chuter les taux de conversion.

Cela peut être dû à différentes causes, telles qu'une mise en page confuse, une navigation contre-intuitive, une surabondance d'éléments de conception inutiles, ou à cause de certains détails très spécifiques, comme la couleur du bouton Click to Action (CTA) ou le nombre de champs dans les formulaires d'inscription.

Dans tous les cas, des données comportementales bien traitées peuvent vous aider à le découvrir.

Vous pouvez utiliser toutes sortes de cartes thermiques ou des rediffusions de sessions complètes pour déterminer où et pourquoi les gens ont du mal à utiliser votre site Web. Essayez d'utiliser des mesures plus avancées, comme les clics de rage, le nid d'oiseau ou le temps de séjour. Ceux-ci montreront où les rafales de clics et de tapotements qui suggèrent la frustration ont été détectées, ou où exactement sur votre site Web les utilisateurs ont tendance à passer le plus de temps apparemment inactifs, essayant probablement de comprendre ce qu'ils sont censés faire ensuite. Les pages qui provoquent ce type de comportement des utilisateurs doivent absolument être améliorées dans le département UX.

Une excellente illustration de la façon dont vous pouvez utiliser les données pour améliorer les détails UX est l'étude de cas de nameOn, une entreprise qui vend des cadeaux personnalisés. Ils ont remarqué une différence entre la page d'ajout au panier et la page de paiement - jusqu'à 31,7 % de ceux qui ont ajouté des produits à leur panier n'ont jamais commencé le processus de paiement.

Ils ont utilisé des cartes thermiques pour cerner le problème et l'ont fait avec succès. Après une série de tests, ils ont pu déduire que certains des boutons CTA distrayaient et confondaient les utilisateurs. Les cartes thermiques ont également indiqué les parties exactes de la page qui retiennent le plus l'attention. Désormais, ils pourraient éliminer les boutons CTA inutiles et placer le bouton "continuer à la caisse" à l'endroit le plus approprié. Cela a généré une augmentation substantielle des conversions et une augmentation des revenus de 11,4 %.

Recommandations personnalisées

La technologie moderne a influencé l'expérience client de différentes manières, et les recommandations de produits en sont des exemples quotidiens.

C'est une évidence pour les consommateurs, car nous réalisons que les algorithmes qui nous recommandent des vidéos, des chansons, des produits ou des émissions de télévision savent parfois mieux ce que nous voulons que nous ne le savons nous-mêmes. C'est aussi une évidence pour les entreprises. De grandes entreprises comme Amazon ou Netflix génèrent d'énormes revenus grâce à l'efficacité de ces algorithmes.

À savoir, ces recommandations sont responsables d'un tiers des ventes d'Amazon et de 75% de l'activité des téléspectateurs de Netflix. Ils ouvrent d'incroyables opportunités de vente incitative et de vente croisée, grâce à l'apprentissage automatique et à l'analyse capables de prédire les intérêts, les besoins et les décisions à venir des consommateurs.

Maintenant, pour que cet algorithme soit utile, les entreprises ont besoin de toutes les données sur le comportement des utilisateurs qu'elles peuvent obtenir. Et ils en ont besoin en temps réel. Il existe de nombreux types de données qui peuvent être extrêmement utiles pour les logiciels de recommandation, tels que l'historique des achats des utilisateurs, l'historique de navigation, les articles qu'ils ont regardés ou aimés, les articles qui sont déjà dans leur panier ou les articles achetés par d'autres ayant des intérêts similaires et historique des achats.

Ces recommandations peuvent être proposées aux utilisateurs même lorsqu'ils quittent le site. L'envoi d'offres spéciales et de recommandations basées sur des déclencheurs par e-mail peut faire des merveilles pour vos conversions. Ils doivent cependant être pertinents, sinon ils ne feront que des merveilles pour vos taux de désabonnement.

Ce qui semble bien fonctionner, par exemple, c'est de rappeler automatiquement aux utilisateurs les articles qu'ils avaient à l'origine dans le panier mais qu'ils ont décidé de ne pas acheter. Environ 5 % des personnes qui reçoivent ce type d'e-mail de suivi reviendront acheter le produit. Bien sûr, si vous ajoutez une petite remise ou offrez la livraison gratuite, vous verrez probablement ce pourcentage augmenter considérablement.

Contenu personnalisé

Comme il a déjà été souligné, l'impact des expériences personnalisées sur les conversions et les ventes est énorme. Les consommateurs commencent à reconnaître quand on leur propose des expériences génériques et perdent facilement patience s'ils rencontrent un site Web qui n'est pas conçu pour répondre à leurs besoins individuels.

Un aspect important de l'expérience personnalisée est le contenu personnalisé. Une fois qu'un utilisateur se retrouve sur votre site Web, il est très important de savoir quel type de contenu il rencontrera initialement. Par exemple, vous ne devriez pas montrer le même contenu aux nouveaux visiteurs et aux clients qui reviennent.

Les nouveaux clients devraient voir des informations plus générales sur votre marque afin de se familiariser avec elle, tandis que les visiteurs réguliers ne peuvent qu'être ennuyés par un tel contenu. De plus, les nouveaux visiteurs doivent être particulièrement encouragés à s'inscrire à votre liste de diffusion, tandis qu'inciter ceux qui sont déjà inscrits à s'inscrire est une perte de temps, de ressources et de patience.

En outre, le contenu doit être personnalisé en fonction du trafic de référence. Si un utilisateur se retrouve sur votre site web en cliquant sur une offre de produit qu’il a trouvée sur les réseaux sociaux ou un autre site web, il ne doit pas atterrir sur votre page d’accueil et chercher tout seul ce dont il a besoin. Avec des données pertinentes sur le comportement des utilisateurs, vous pouvez déterminer comment un utilisateur particulier est arrivé sur votre site Web et le diriger vers une section pertinente ou une page de produit spécifique.

Un bon exemple de la façon dont cela fonctionne est le cas de Tokeo – un service local polonais qui met en relation les entreprises et les particuliers avec des conseillers experts de différents domaines. Au départ, tous les visiteurs atterrissaient sur la même page, quel que soit le type d'expert dont un visiteur avait besoin. Ensuite, ils ont créé plus de 11 de ces pages de destination spécifiques et elles ont toutes été mieux converties que l'originale. Ces pages ont été 40 à 700 % plus performantes, uniquement parce qu'elles présentaient un type particulier d'expert que l'utilisateur recherchait.

Adapter vos messages

Un autre aspect des tactiques de personnalisation qui peut être fait sur la base des données de comportement des utilisateurs est l'adaptation des messages marketing que vous envoyez.

Premièrement, cela vaut pour les messages particuliers que vous envoyez à des utilisateurs particuliers. Par exemple, l'e-mail de suivi mentionné doit être adapté aux données démographiques et aux intérêts de la personne à laquelle vous vous adressez. Les données sur le comportement des utilisateurs peuvent vous en dire beaucoup sur ce qui les pousse à agir ou à acheter et vous devez les utiliser à votre avantage.

Il en va de même pour vos campagnes de reciblage et autres publicités placées partout dans le domaine en ligne. Avec les bonnes données de comportement des utilisateurs à portée de main, vous pouvez choisir entre différentes conceptions et messages qui correspondent au profil d'un utilisateur spécifique. Les visiteurs reciblés sont 70% plus susceptibles de se convertir sur le site Web d'un détaillant, et c'est quelque chose que vous devez garder à l'esprit.

Deuxièmement, vous pouvez également utiliser ces données lors de la création de stratégies marketing plus larges. Vous pourrez en savoir beaucoup sur vos clients, ce qui peut vous amener à reconsidérer certains aspects de votre stratégie marketing globale et des messages que votre marque envoie. Vous aurez une meilleure idée de ce qui motive vos clients, de ce qui les attire et de ce qui les déclenche.

En général, ces données vous aideront à cibler le bon public avec les bons messages, ce qui affectera certains de vos indicateurs clés. Naturellement, il y aura proportionnellement moins de personnes qui se retrouveront sur votre site Web par pur hasard, peut-être complètement indifférentes à votre marque. Ainsi, attirer des personnes intéressées par votre entreprise et vos produits sur votre site Web fera sûrement de bonnes choses pour vos taux de conversion à long terme.

Conclusion

Disposer de données précises sur le comportement des utilisateurs est le présent et l'avenir pour faire des affaires pratiquement partout dans le monde. Cela ne devrait pas surprendre :savoir que vos clients ont toujours été particulièrement bénéfiques dans n'importe quel secteur, c'est juste qu'il est maintenant plus facile que jamais de collecter des informations précieuses sur les clients.

Enfin, les algorithmes qui tentent de comprendre les modèles de comportement ne font que devenir plus puissants et plus subtils, ce qui les rendra de plus en plus utiles pour les entreprises de toutes sortes. Très bientôt, posséder des données pertinentes sur le comportement des utilisateurs ne sera plus une acquisition commerciale pratique ; cela deviendra une nécessité.