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Le piège du taux de conversion

Trop de boutique e-commerce commettent la même erreur : se focaliser uniquement sur le taux de conversion. Découvrez les métriques à suivre pour vos A/B tests.

Martin
01/2025
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Le piège du taux de conversion

Trop de boutique e-commerce commettent la même erreur : se focaliser uniquement sur le taux de conversion. Découvrez les métriques à suivre pour vos A/B tests.

Martin
01/2025

Dans le e-commerce, l'optimisation du taux de conversion est devenue une pratique incontournable.

Pourtant, de nombreuses entreprises commettent une erreur cruciale : se focaliser uniquement sur le taux de conversion comme indicateur de succès.

Cette approche simpliste peut non seulement masquer des informations clés, mais aussi mener à des décisions contre-productives à long terme.

Le piège du taux de conversion comme unique indicateur

Le taux de conversion (CR) est certes un indicateur facile à comprendre et à suivre.

Cependant, il s'agit d'une vision partielle de l'impact réel d'un test :

Un test peut augmenter le taux de conversion de 10% tout en faisant chuter le panier moyen de 10%, résultant en un impact négatif sur les revenus globaux
À l'inverse, une légère baisse du taux de conversion compensée par une forte hausse du panier moyen peut générer une croissance significative

⭐️ Profit par visiteur, la métrique clé

Si vous ne deviez suivre qu'une seule métrique pour évaluer vos tests, ce serait celle-ci.

Le profit par visiteur intègre le taux de conversion, le panier moyen et la marge réalisée sur chaque vente

Profit par visiteur = Taux de conversion x AOV x Taux de marge

Cette métrique vous indique donc précisément combien d'argent vous gagnez réellement pour chaque personne qui visite votre site.

⌛️ Métriques court terme vs long terme

Au-delà des résultats immédiats, l'impact d'un test doit être évalué sur la durée :

Fréquence d'achat : Les modifications encouragent-elles les clients à revenir plus souvent ?
Fidélisation client : Le taux de rétention s'améliore-t-il suite aux changements implémentés ?
Lifetime Value (LTV) : L'expérience optimisée contribue-t-elle à augmenter la valeur totale que génère un client au cours de sa relation avec votre marque ?
Taux de churn : Si vous avez un système d'abonnement, les nouveaux clients acquis grâce aux modifications testées restent-ils engagés ?
Marge bénéficiaire : L'augmentation des ventes se traduit-elle effectivement par une amélioration de la rentabilité ?

Ces métriques permettent d'identifier les tests qui, malgré un impact modeste sur les conversions immédiates, créent une valeur substantielle à long terme.

Conclusion

La mesure efficace de l'impact d'un A/B test est crucial.

En plaçant le profit par visiteur au centre de votre stratégie d'analyse, vous vous assurez que chaque modification apportée à votre site contribue directement à la rentabilité de votre entreprise.

Cette métrique fondamentale, complétée par une vision à long terme transforme vos tests  en une initiative stratégique capable de générer une croissance durable.

Définissez clairement vos objectifs business avant de lancer un test
Faites du profit par visiteur votre élément clé. Cette métrique devrait guider toutes vos décisions d'optimisation
Intégrez des métriques à long terme dans votre évaluation
Segmentez vos analyses pour identifier les variations d'impact selon les profils clients
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