Tunnel de conversion

On parle de tunnel de conversion pour deux choses voisines. Le tunnel marketing décrit le chemin entre la découverte d’une marque et la décision d’achat, sur plusieurs canaux et parfois plusieurs semaines. Le tunnel sur site, celui que l’on mesure dans GA4, découpe un parcours précis en étapes : fiche produit, panier, livraison, paiement, confirmation. Le second se pilote au pourcentage près ; le premier se raisonne en messages et en canaux.

Les parcours réels sont rarement linéaires : un internaute découvre un produit sur TikTok, interroge ChatGPT, compare sur Google puis achète en tapant directement l’adresse du site. Mais une fois sur le site, les étapes à franchir restent les mêmes, et chaque abandon est une vente perdue dont l’acquisition a souvent déjà été payée.

Comment analyser un tunnel de conversion étape par étape

L’exploration de l’entonnoir de GA4 reconstitue le tunnel à partir des événements déjà collectés, dans la limite de la durée de conservation des données, à condition que chaque étape soit marquée (view_item, add_to_cart, begin_checkout, add_payment_info, purchase en e-commerce). Deux réglages comptent :

• tunnel ouvert ou fermé : ouvert, un utilisateur peut entrer à n’importe quelle étape ; fermé, il doit passer par la première ;
• la segmentation par appareil, canal ou type de client : un abandon de panier deux fois plus fréquent sur mobile oriente plutôt vers l’interface que vers le prix.

En B2B, le tunnel continue après le formulaire : lead, qualification, rendez-vous, signature. Le lead scoring sert alors à prioriser les contacts dans cette seconde partie du parcours.

Cas pratique : un e-commerce qui perd ses paniers

Prenons une boutique dont les fiches produits reçoivent 40 000 visites en un mois :

1. 3 200 ajouts au panier (8 %) ;
2. 1 600 débuts de commande (50 % des paniers) ;
3. 1 120 passages au paiement (70 %) ;
4. 800 commandes validées (71 %).

Le taux de conversion global est de 2 %. La fuite principale se situe entre le panier et la commande : la moitié des paniers ne va pas plus loin, et les frais de livraison n’apparaissent qu’à cette étape. En les affichant dès la fiche produit, avec un seuil de gratuité, supposons que ce passage remonte à 60 %. À taux identiques ensuite, 1 920 débuts de commande donnent 1 344 paiements et 960 commandes : 160 ventes de plus, soit 12 000 € avec un panier moyen de 75 €, sans un euro d’acquisition supplémentaire.

Les erreurs fréquentes dans l’analyse d’un tunnel

• Corriger l’étape la plus visible plutôt que la plus coûteuse : le gain se trouve là où le nombre de visiteurs perdus est le plus élevé.
• Marquer les étapes de façon incohérente : un begin_checkout envoyé deux fois, ou un paiement sur une plateforme bancaire d’où le client ne revient pas sur la page de confirmation, créent de faux abandons.
• Oublier ceux qui reviennent : une partie des paniers abandonnés est finalisée quelques jours plus tard. Le remarketing et les e-mails de relance de panier visent précisément ces visiteurs.
• Regarder le tunnel sans le trafic qui l’alimente : une campagne qui amène des visiteurs peu qualifiés fait chuter le taux d’ajout au panier sans que le site ait changé.

Par où commencer pour réduire les abandons

Construisez l’exploration de l’entonnoir dans GA4 avec les étapes réelles de votre site, puis comparez mobile et ordinateur. Repérez l’étape où le volume perdu est le plus important, regardez quelques enregistrements de sessions sur cette étape, et testez une correction à la fois. Pour les sites de génération de leads, le tunnel commence souvent sur une landing page : c’est elle qu’il faut instrumenter en premier, du premier écran jusqu’à la confirmation d’envoi du formulaire.