Plutôt que de simplement connaître un taux de conversion global, un tunnel décompose ce parcours en étapes individuelles, révélant précisément quelle étape perd le plus de personnes.
Imaginez 1 000 visiteurs arrivant sur une page produit. Certains consultent un produit spécifique, moins l'ajoutent au panier, encore moins finalisent le paiement. Chaque étape perd naturellement un certain pourcentage — d'où la forme d'entonnoir rétréci.
Le terme « tunnel » reflète la forme des données elles-mêmes — un haut large (nombreux visiteurs) se rétrécissant vers un bas étroit (peu finalisant l'objectif), ressemblant visuellement à un véritable entonnoir.
D'autres types d'entreprises définissent des étapes analogues — un tunnel de génération de leads peut suivre : visite, consultation du formulaire, démarrage du formulaire, soumission du formulaire.
L'analyse de tunnel révèle l'étape spécifique perdant le pourcentage le plus élevé de visiteurs — c'est généralement l'endroit le plus stratégique pour concentrer les efforts d'amélioration en premier, plutôt que de deviner.
L'Analyse CRO de NOXEL SEO identifie exactement où les visiteurs abandonnent dans un parcours de conversion typique.
Non — les étapes spécifiques dépendent du parcours client réel de l'entreprise, bien que le concept de base d'étapes séquentielles s'applique largement.
Google Analytics (GA4) inclut des rapports d'exploration d'entonnoir ; de nombreuses plateformes CRO et analytiques offrent des fonctionnalités similaires de suivi d'entonnoir dédiées.
Cela varie selon les entreprises, mais les étapes de paiement et de panier sont souvent citées comme des points d'abandon élevés dans le e-commerce spécifiquement.
Oui — un entonnoir trop granulaire peut rendre les modèles plus difficiles à interpréter ; se concentrer sur les étapes les plus significatives est généralement plus exploitable.
Non — toute entreprise avec un processus en plusieurs étapes vers un objectif (génération de leads, inscriptions, candidatures) peut bénéficier de l'analyse d'entonnoir.
Régulièrement, surtout après avoir apporté des modifications au site ou au processus de paiement, pour mesurer si le changement a effectivement amélioré les taux d'abandon.
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