Améliorer le taux de conversion d’un service en se plongeant dans les données
Google Analytics
Analyse Données
Data Visualisation
Wireframing
Contexte
Pharmanity.com est une solution en ligne, un moteur de recherche, qui permet de trouver, disponible autour de soi et au meilleur prix, des produits de parapharmacie et médicaments.
L’entreprise, Pharmanity, propose des solutions B2B2C en vendant aux pharmacies clientes des sites de Click & Collect vers lesquels les utilisateurs de pharmanity.com peuvent être rediriger afin de réserver le produit qu’ils ont recherché.
Objectif
L’objectif, défini conjointement avec les dirigeants de Pharmanity, était de comprendre les problèmes dans le parcours à divers étapes au travers des données afin d’augmenter le nombre de réservations en Click & Collect.
Le site principal / moteur de recherche
Le site principal / moteur de recherche
Analyse Google Analytics
J’ai défini ma période d’analyse sur 4 semaines, du 1er Février au 1er Mars 2022.
J’ai parcouru au travers de Google Analytics afin de trouver les informations les plus intéressantes dans l’optique de répondre à l’objectif défini. Pour chaque écran d’informations qui était utile, j’en ai tiré des points notables.
Vue d’ensemble de l’audience
Détail par catégorie de produit
Objectif – Trouver à proximité
Processus de commande –
Validation du panier et Page confirmation
Data-Visualisations
A partir des données récoltées, j’ai réalisé plusieurs data-visualisations afin de pouvoir exploiter au mieux ces données et déceler des axes de travail.
On constate un fort taux de rebond pour les pages de type Blog mais ces pages ne font pas parti du parcours de conversion.
Les pages de type Médicaments ou Parapharmacie, qui font partis du parcours de conversion, ont également un fort taux de rebond mais cela peut s’expliquer par le fait que les utilisateurs ne cherchent juste qu’à consulter la notice / les informations du produit.
Néanmoins, on constate que la page d’accueil à un taux de rebond de près de 35% alors qu’il y n’y a rien d’autre à faire sur cette page à part rechercher un produit ou accéder à la carte des pharmacies
Dans seulement moins d’un cas sur 10, lorsqu’il consulte une page d’un produit, l’utilisateur clique sur le bouton Trouver à proximité.
Entre la page de validation et de confirmation de commande, plus de 55% des utilisateurs ont abandonné leur réservation en Click & Collect.
Recommandations
Les data-visualisations nous ont montré qu’il y a des opportunités d’améliorations à trois endroits différents et clés du parcours.
▶ À l’entrée du parcours avec le taux de rebond
▶ Au milieu du parcours avec le taux de clic sur Trouver à proximité
▶ À la fin du parcours avec le taux d’abandon entre la page de validation et de confirmation de commande
J’ai donc analysé l’existant puis réfléchis à des solutions en réalisant une nouvelle version de ces pages sous forme de wireframes.
Page d’accueil – Réduire le taux de rebond
Page médicament – Augmenter le nombre de clics sur Trouver à Proximité
Page confirmation de commande – Limiter le taux d’abandon
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