Comment surveiller un processus d'achat : Un guide complet

Un processus d'achat est la série d'étapes qu'un client franchit, du moment où il décide d'acheter un produit ou un service jusqu'à la finalisation de la transaction. Dans le contexte du commerce électronique, cela commence généralement lorsqu'un utilisateur arrive sur une page produit et se termine par une page de confirmation ou de « remerciement ». Comprendre chaque phase de ce parcours est essentiel pour créer une expérience client fluide et satisfaisante.

La première phase, la sélection des produits, consiste pour le client à parcourir les articles, à lire les descriptions, à comparer les prix et à prendre la décision d'achat importante. Une fois qu'il a sélectionné un article, il passe à la phase d'ajout au panier ou au caddie, qui résume ses achats prévus. Vient ensuite la phase de paiement, où les informations personnelles, les adresses de livraison et les méthodes de paiement sont collectées. Enfin, la phase de paiement et de confirmation consolide l'achat et laisse idéalement un sentiment positif chez le client, qui est susceptible de revenir.

Chacune de ces étapes est importante. La phase de sélection des produits est l'endroit où les clients se font une première impression et décident si votre offre est suffisamment intéressante. La phase du panier est sujette aux distractions - tout, des préoccupations concernant les frais d'expédition aux interfaces utilisateur compliquées, peut entraîner des abandons de panier. La phase de paiement peut être à la fois la plus complexe et la plus importante ; c'est là que des interfaces utilisateur fluides et des coûts transparents peuvent faire ou défaire une vente. La confirmation finale rassure non seulement le client sur le fait que son achat a réussi, mais présente également une opportunité de vente croisée et de vente incitative, ainsi que de recueillir des commentaires.

Les entreprises sont souvent confrontées à divers défis dans ce processus. Un obstacle courant est le taux élevé d'abandon de panier, qui peut résulter de raisons telles que des frais d'expédition cachés, un manque de confiance ou un processus de paiement maladroit. Un autre défi peut être les erreurs de paiement - des problèmes techniques ou des erreurs dans les passerelles de paiement peuvent dissuader les clients de revenir pour finaliser leur achat. De plus, de mauvaises performances de page, telles que des temps de chargement de page lents, peuvent saboter même les acheteurs les plus intéressés. En comprenant ces pièges, vous pouvez préparer le terrain pour une stratégie de surveillance plus efficace qui anticipe et traite les problèmes de manière proactive.

En fin de compte, le processus d'achat est plus qu'une simple transaction. Il s'agit d'une expérience client holistique qui commence au moment où quelqu'un manifeste de l'intérêt pour vos produits. En considérant ce parcours comme un processus cohérent plutôt que comme des étapes disparates, vous pouvez offrir une expérience unifiée qui ravit les clients et les encourage à finaliser leurs achats - et même à les répéter.

Une surveillance efficace commence par la reconnaissance que chaque phase du processus d'achat est interdépendante. Les goulots d'étranglement à un endroit ont souvent un impact sur le suivant, et les améliorations apportées à une seule étape peuvent apporter des gains notables. En gardant un œil sur l'ensemble du parcours, vous posez les bases d'une expérience d'achat bien gérée qui stimule les ventes et la fidélisation de la clientèle.

Dans le monde actuel axé sur les données, les outils et technologies ne manquent pas pour aider les entreprises à surveiller et à optimiser leurs processus d'achat. Bien que la bonne solution pour vous dépende de la taille de votre entreprise et de la complexité de votre configuration de commerce électronique, plusieurs plateformes établies se distinguent par leur capacité à suivre le comportement des utilisateurs, à identifier les goulots d'étranglement et à révéler les possibilités d'amélioration.

Google Analytics reste une solution incontournable pour de nombreux sites Web de commerce électronique. Il offre un suivi robuste du comportement des utilisateurs, de la façon dont les visiteurs trouvent votre site Web au point où ils le quittent. Vous pouvez configurer des entonnoirs et des objectifs de conversion qui correspondent à votre processus d'achat pour voir plus facilement où les clients abandonnent. Au-delà des bases, Google Analytics offre des outils de segmentation qui vous permettent d'analyser le comportement de différents segments de clientèle - tels que les nouveaux clients par rapport aux clients récurrents, ou les utilisateurs mobiles par rapport aux utilisateurs de bureau.

Mixpanel est une autre option puissante, en particulier si vous souhaitez approfondir l'analyse des produits et l'engagement des utilisateurs. Le suivi basé sur les événements de Mixpanel vous aide à surveiller la façon dont les utilisateurs interagissent avec des fonctionnalités spécifiques de votre processus d'achat, telles qu'un bouton « Acheter maintenant » ou un champ de code de réduction. Ces données granulaires sont inestimables lorsque vous devez optimiser des interactions spécifiques. De plus, les entonnoirs et les rapports de fidélisation de Mixpanel peuvent montrer comment le comportement des utilisateurs évolue au fil du temps, ce qui est essentiel pour les améliorations itératives.

Hotjar se concentre davantage sur les informations relatives à l'expérience utilisateur (UX) grâce à des cartes thermiques, des enregistrements de session et des sondages de rétroaction. Bien que Hotjar n'offre pas le même niveau de suivi d'événements détaillé que Google Analytics ou Mixpanel, il excelle à vous montrer comment les utilisateurs naviguent sur votre site Web. Ceci est particulièrement utile pour diagnostiquer les problèmes d'utilisabilité potentiels - tels que la navigation déroutante ou les boutons mal placés - qui peuvent contribuer aux abandons de panier.

Alors que l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) continuent d'évoluer, ils jouent un rôle de plus en plus important dans la surveillance du processus d'achat. Les plateformes d'analyse modernes intègrent souvent des fonctionnalités basées sur l'IA telles que la détection d'anomalies, l'analyse prédictive et la segmentation intelligente. Les algorithmes d'apprentissage automatique, par exemple, peuvent analyser le comportement des utilisateurs pour prédire quels clients sont les plus susceptibles d'abandonner et envoyer de manière proactive des offres ou des rappels ciblés. Ce niveau d'engagement personnalisé peut faire une différence notable dans les taux de conversion.

Lors du choix d'un outil ou d'une plateforme, tenez compte des fonctionnalités clés telles que le suivi en temps réel, l'analyse d'entonnoir détaillée, la segmentation des utilisateurs et les capacités d'intégration avec votre plateforme de commerce électronique. Une fonction de surveillance en temps réel robuste garantit que vous êtes informé des problèmes - tels qu'une passerelle de paiement défectueuse ou une augmentation soudaine des abandons de panier - au moment même où ils se produisent. L'analyse de l'entonnoir vous aide à visualiser et à quantifier les abandons à chaque étape, tandis que la segmentation vous permet d'adapter les solutions à des types de clients spécifiques. Les capacités d'intégration sont également cruciales si vous souhaitez un flux de données transparent entre votre boutique de commerce électronique, votre CRM et vos outils d'analyse.

En résumé, choisir la bonne technologie pour surveiller votre processus d'achat consiste à aligner les capacités de l'outil sur vos objectifs commerciaux. Que vous optiez pour l'omniprésence et la profondeur de Google Analytics, la granularité basée sur les événements de Mixpanel ou les informations UX de Hotjar, assurez-vous d'avoir un plan sur la façon dont vous utiliserez les données que vous collectez. La technologie n'est que la base - pour débloquer une véritable valeur, une approche stratégique et cohérente de l'interprétation et de la mise en œuvre des informations que ces outils fournissent est nécessaire.

Avec le bon outil en main, l'étape suivante consiste à le configurer pour qu'il suive efficacement votre processus d'achat. Bien que les spécificités varient en fonction de la plateforme, le processus global implique généralement la définition d'objectifs de conversion et la mise en place d'entonnoirs qui reflètent votre sélection de produits, votre panier, votre paiement et votre processus de paiement. Cette approche structurée permet de voir facilement où les clients peuvent abandonner le processus d'achat.

Prenons Google Analytics comme exemple. Tout d'abord, connectez-vous à votre compte Analytics et accédez à la section « Administration ». Sous « Vues des données », vous pouvez créer une nouvelle vue de données dédiée à la surveillance du comportement du commerce électronique. Ensuite, accédez à « Objectifs » et configurez un nouvel objectif aligné sur votre événement de conversion principal - souvent un achat terminé. Vous serez invité à définir les étapes de l'entonnoir, telles que « Page produit », « Ajouter au panier », « Paiement » et « Paiement », afin que Google Analytics puisse suivre la progression à travers chaque phase.

Une fois que vos objectifs et votre entonnoir sont définis, assurez-vous que Enhanced E-commerce ou des fonctionnalités de suivi similaires sont activées (en fonction de votre plateforme). Cette fonctionnalité améliorée offre des informations plus approfondies sur le comportement des utilisateurs, telles que les impressions de produits, les clics et l'utilisation de coupons. Pour les plateformes de commerce électronique populaires comme Shopify ou WooCommerce, les intégrations avec Google Analytics sont relativement simples ; vous pouvez activer Enhanced E-commerce dans les paramètres de la plateforme, et il commencera automatiquement à collecter des données plus granulaires.

Si vous utilisez une plateforme comme Mixpanel, le processus consiste à installer un code de suivi sur votre site Web et à définir des événements personnalisés. Par exemple, vous pouvez marquer un événement « Produit consulté » lorsque quelqu'un arrive sur une page de détails de produit. Vous pouvez ensuite enchaîner des événements tels que « Ajouté au panier », « Paiement initié » et « Paiement terminé ». En reliant ces événements dans un entonnoir dans le tableau de bord Mixpanel, vous obtenez une représentation visuelle en temps réel de la façon dont les utilisateurs progressent dans votre processus d'achat.

Un élément essentiel de toute configuration de surveillance est la configuration d'alertes et de notifications. Ces alertes peuvent être déclenchées par des événements tels qu'une augmentation des abandons de panier ou une baisse soudaine du taux de conversion. En recevant des notifications instantanées par e-mail ou SMS, vous pouvez rapidement examiner la cause - qu'il s'agisse d'un problème technique ou de temps d'arrêt inattendus du site Web. Les alertes en temps réel sont cruciales dans les environnements de commerce électronique à volume élevé, où même quelques minutes de temps d'arrêt ou un paiement défectueux peuvent entraîner des pertes de revenus importantes.

Lors de l'intégration avec votre plateforme de commerce électronique, faites attention aux points de données que vous souhaitez capturer. Au-delà des métriques simples telles que les pages vues et les conversions, pensez à capturer des détails sur les variantes de produits, les valeurs de commande et les données démographiques des clients. Plus vous capturez de données pertinentes (dans des limites raisonnables et en tenant compte des réglementations en matière de confidentialité des données), plus vos analyses seront riches. Cependant, pondérez toujours le désir d'analyses détaillées par la nécessité de maintenir des performances optimales de votre site Web et de respecter les lois sur la confidentialité des clients.

Enfin, documentez minutieusement votre configuration. Un enregistrement clair des événements que vous suivez, de ce que représente chaque étape de l'entonnoir et de la façon dont les alertes sont configurées peut vous faire gagner du temps plus tard - en particulier lorsque de nouveaux membres de l'équipe se joignent ou que vous devez dépanner. Avec un système de surveillance structuré en place, vous êtes prêt à plonger dans l'analyse des données qui favorise des améliorations significatives dans votre processus d'achat.

Les données sans interprétation ne sont que du bruit. Une fois que votre système de surveillance est configuré et en marche, le vrai travail commence : l'analyse des données pour obtenir des informations qui peuvent transformer votre processus d'achat. Les métriques clés à surveiller comprennent le taux de conversion, le taux d'abandon (ou taux de sortie), la valeur moyenne de commande (AOV) et le temps jusqu'à l'achat. Chacune de ces métriques raconte une histoire sur le comportement des utilisateurs et l'efficacité globale de votre entonnoir de commerce électronique.

Le taux de conversion est souvent considéré comme la métrique la plus importante car il indique le pourcentage de visiteurs qui effectuent un achat. Un taux de conversion inférieur aux références de l'industrie - ou à vos propres données historiques - pourrait indiquer des problèmes tels qu'une mauvaise expérience utilisateur ou des prix non compétitifs. Le taux d'abandon, en revanche, permet d'identifier la phase spécifique de l'entonnoir où les utilisateurs abandonnent. Par exemple, s'il y a un taux d'abandon élevé dans la phase du panier, vous devrez peut-être répondre à des préoccupations telles que des frais d'expédition inattendus ou des mises en page de panier compliquées.

La valeur moyenne de commande (AOV) est une autre métrique qui peut révéler des opportunités de vente incitative et de vente croisée. Si votre AOV est inférieur à ce que vous souhaitez, analysez votre assortiment de produits et vos stratégies promotionnelles. Offrez-vous des recommandations de produits ciblées ? Utilisez-vous efficacement les remises ? En comprenant les facteurs qui déterminent ou limitent l'AOV, vous pouvez ajuster votre approche pour encourager les clients à ajouter plus d'articles à leur panier ou à opter pour des produits de niveau supérieur.

L'analyse des données comprend également la recherche de tendances et de modèles au fil du temps. Les taux de conversion ont-ils baissé ou augmenté après une récente refonte du site Web ? Les utilisateurs mobiles abandonnent-ils plus fréquemment que les utilisateurs de bureau ? La segmentation de vos données - par type d'appareil, données démographiques des utilisateurs ou source de référence - peut révéler des informations cachées. Par exemple, si votre analyse révèle qu'une partie importante des utilisateurs mobiles abandonnent le processus d'achat pendant le paiement, vous devrez peut-être optimiser les champs de formulaire et les temps de chargement sur les appareils mobiles.

Un autre aspect à considérer est la psychologie de l'achat. Même de petits inconvénients peuvent dissuader les acheteurs potentiels. Un formulaire de paiement compliqué ou l'impossibilité de payer avec une méthode préférée peuvent créer des frictions. D'un autre côté, les offres à durée limitée ou les politiques d'expédition claires peuvent inciter les clients à poursuivre. En corrélant vos données avec le comportement des utilisateurs - par exemple en utilisant les enregistrements de session de Hotjar ou les sondages auprès des utilisateurs - vous pouvez non seulement identifier où les problèmes se produisent, mais aussi pourquoi.

Les problèmes courants révélés par les données du processus d'achat comprennent souvent :

• Frais d'expédition : Les frais d'expédition inattendus ou élevés restent une raison majeure d'abandon de panier.
• Problèmes techniques : Les erreurs de paiement ou de création de compte peuvent rapidement saper la confiance.
• Paiement complexe : Les longs formulaires ou la création de compte forcée entraînent des taux de sortie plus élevés.
• Manque d'options de paiement : Les clients qui ne trouvent pas leur méthode de paiement préférée quittent souvent la page.

Chacun de ces problèmes peut être retracé jusqu'à des points de données réels dans vos analyses. Par exemple, un taux d'abandon élevé lors de la phase d'expédition pourrait suggérer que vos options ou coûts d'expédition doivent être révisés. Des erreurs de paiement récurrentes pourraient signifier que vous devez changer ou mettre à niveau votre passerelle de paiement.

Si vous découvrez une anomalie, l'étape suivante consiste à creuser plus profondément. Ces problèmes se produisent-ils de manière cohérente dans tous les segments d'utilisateurs ? Ou un groupe démographique spécifique - comme les clients internationaux - est-il plus touché ? Peut-être que votre fournisseur d'expédition offre de mauvais tarifs pour certaines régions, ou que votre passerelle de paiement n'est pas entièrement compatible avec certaines banques internationales. C'est là qu'une approche analytique à plusieurs niveaux porte ses fruits : après avoir identifié un problème général, affinez la cause en segmentant et en recoupant les données.

Enfin, rappelez-vous que l'analyse des données n'est pas un événement ponctuel. La surveillance et l'analyse régulières des métriques de votre processus d'achat garantissent que vous avez toujours une longueur d'avance sur les problèmes. De nombreuses entreprises planifient des plongées profondes hebdomadaires ou mensuelles pour détecter les tendances émergentes à un stade précoce. En maintenant cette analyse continue, vous cultivez une culture axée sur les données qui affine continuellement l'expérience d'achat et, en fin de compte, augmente la satisfaction et les revenus.

L'analyse n'a de valeur que dans la mesure où elle permet d'apporter des améliorations. Une fois que vous avez identifié les zones clés où les clients abandonnent ou rencontrent des obstacles, l'étape suivante consiste à optimiser votre processus d'achat. Une optimisation efficace cible des phases spécifiques de l'entonnoir et aborde les défis uniques que chaque phase présente. Qu'il s'agisse d'ajouter une preuve sociale sur la page produit ou d'optimiser les champs de formulaire lors du paiement, chaque ajustement doit être basé sur les données que vous avez collectées.

Optimisation des pages produits : La page produit est votre première chance de convaincre un visiteur qu'un article vaut la peine d'être acheté. Les données pourraient montrer que vous avez un taux de rebond élevé sur certaines pages produits, ce qui suggère des informations insuffisantes ou des images de mauvaise qualité. Dans ce cas, l'amélioration des descriptions, l'ajout d'images haute résolution et l'intégration des avis des clients peuvent aider. Si vos données montrent que certains produits sont régulièrement ajoutés au panier mais rarement achetés, examinez des facteurs tels que les prix, la disponibilité des stocks ou les frais d'expédition visibles.

Optimisation du panier : Une fois qu'un article est dans le panier, l'intention d'achat de l'utilisateur est plus forte - mais pas garantie. Si vous constatez une baisse significative à cette étape, analysez des facteurs tels que la conception du panier, la clarté des coûts et les stratégies de vente incitative. Peut-être que les utilisateurs sont surpris par les frais supplémentaires ou incertains quant aux politiques de retour. Afficher les frais d'expédition à l'avance, offrir des codes de réduction ou mettre en évidence vos politiques de retour peut apporter l'assurance nécessaire pour continuer. Certaines entreprises réussissent avec des pop-ups d'intention de sortie qui rappellent aux utilisateurs les articles dans leur panier ou offrent une petite réduction.

Optimisation du paiement : Le processus de paiement est souvent la partie la plus complexe du processus d'achat. Un taux de sortie élevé ici peut indiquer des formulaires maladroits, un manque d'options de paiement préférées ou des problèmes de confiance liés à la sécurité. Simplifiez les champs de formulaire en ne demandant que les informations essentielles. Rendez visibles les preuves de sécurité de votre site Web (telles que les badges SSL ou les sceaux de confiance) et offrez plusieurs méthodes de paiement, y compris les portefeuilles électroniques populaires ou les options de paiement échelonné comme Klarna. Envisagez d'activer une option de paiement invité si une inscription forcée est un obstacle.

Paiement et confirmation : Une fois que les utilisateurs ont cliqué sur le bouton « Payer maintenant », une expérience fluide et rassurante est cruciale. Si vous constatez des erreurs de paiement ou des achèvements partiels dans vos données, vérifiez votre passerelle de paiement pour détecter les problèmes techniques. De plus, une page de confirmation bien conçue est plus qu'un simple reçu - c'est une occasion de remercier le client, de suggérer des produits supplémentaires ou de l'inviter à partager son expérience sur les médias sociaux. Ces petits gestes peuvent transformer un acheteur unique en client fidèle.

Dans ces efforts d'optimisation, le test A/B (ou test fractionné) est votre meilleur ami. Au lieu de supposer qu'un changement améliorera les conversions, testez des variations de pages produits, de conceptions de panier ou de processus de paiement. Si une version présente un taux de conversion plus élevé, vous avez des données pour justifier de la rendre permanente.

Une autre source précieuse d'informations est la rétroaction des utilisateurs. Alors que les données analytiques vous indiquent ce qui se passe, la rétroaction directe des clients explique souvent pourquoi cela se produit. Les sondages, les questionnaires post-achat et les chatbots sur la page peuvent recueillir des commentaires sur les difficultés rencontrées par les clients. Peut-être ont-ils eu du mal à appliquer un code de réduction, ou peut-être ont-ils trouvé les options d'expédition trop limitées. En combinant les données quantitatives de l'analyse avec les informations qualitatives de la rétroaction des utilisateurs, vous pouvez affiner vos optimisations de manière holistique et centrée sur l'utilisateur.

Enfin, rappelez-vous que l'optimisation est un processus continu. Les préférences des utilisateurs évoluent, les technologies sont mises à jour et les concurrents modifient leurs stratégies. Les meilleures entreprises de commerce électronique restent agiles, examinent régulièrement leurs données et testent de nouvelles idées. En adoptant un état d'esprit d'amélioration continue et en réagissant aux informations que vos données fournissent, vous améliorez non seulement votre processus d'achat actuel, mais vous préparez également votre boutique en ligne aux dynamiques de marché changeantes.

Examinons quelques exemples de la façon dont de vraies entreprises ont surveillé et optimisé avec succès leurs processus d'achat pour obtenir des résultats significatifs. Ces histoires illustrent comment la prise de décision basée sur les données peut transformer des processus médiocres en parcours clients très performants.

Étude de cas 1 : Le détaillant de mode
Un détaillant de mode en ligne de taille moyenne a constaté que, bien que de nombreux utilisateurs ajoutent des articles à leur panier, seuls quelques-uns effectuent l'achat. En mettant en œuvre les enregistrements de session de Hotjar et les entonnoirs de Google Analytics, ils ont découvert un point faible courant : l'affichage des frais d'expédition était flou jusqu'à la dernière page, ce qui entraînait un taux d'abandon élevé. Après que le détaillant a commencé à afficher bien en évidence les frais d'expédition exacts et les délais de livraison estimés sur les pages produits, il a constaté une diminution de 15 % des abandons de panier et une augmentation de 10 % des taux de conversion globaux.

Étude de cas 2 : Le service d'abonnement
Une entreprise de logiciels en tant que service (SaaS) offrant des abonnements mensuels et annuels a utilisé Mixpanel pour surveiller les actions des utilisateurs. L'analyse a révélé que les clients potentiels hésitaient souvent lors du paiement final lorsqu'ils étaient invités à saisir des informations de facturation complètes. En intégrant une solution de paiement en un clic et en simplifiant le formulaire de paiement, ils ont réduit le temps jusqu'à l'achat de 30 % et augmenté leur taux de conclusion d'abonnement de 20 %. Ce succès a été confirmé par les commentaires des utilisateurs, qui ont indiqué qu'un long formulaire avait été un obstacle majeur.

Étude de cas 3 : La place de marché pour les produits faits à la main
Une place de marché pour les articles faits à la main a utilisé Google Analytics Enhanced E-commerce pour suivre chaque étape du parcours de l'acheteur. Ils ont découvert un abandon important après que les utilisateurs ont ajouté des articles à leur panier. Un examen plus approfondi a révélé que les nouveaux utilisateurs n'étaient pas conscients des politiques de protection des acheteurs solides et des options de retour flexibles de la plateforme. En plaçant des badges de confiance et de courtes déclarations claires sur la protection des acheteurs à proximité du bouton « Passer à la caisse », ils ont renforcé la confiance des utilisateurs et constaté une amélioration de 25 % des conversions du panier à l'achat.

Ces exemples montrent que la surveillance et l'optimisation des processus d'achat peuvent apporter des gains significatifs. Bien que les tactiques spécifiques varient - comme la clarification des frais d'expédition ou la simplification des formulaires de paiement - le principe directeur reste le même : les informations basées sur les données guident des interventions ciblées. En identifiant les points de friction exacts et en testant systématiquement les solutions, les entreprises peuvent réaliser des progrès continus dans l'amélioration de leurs processus d'achat.

De la compréhension des nuances de chaque phase du processus d'achat à l'utilisation des informations tirées des données pour un raffinement continu, la surveillance efficace de votre entonnoir de commerce électronique peut faire la différence entre des ventes florissantes et des conversions au point mort. Chaque étape du parcours - page produit, panier, paiement et paiement - offre des opportunités uniques de ravir les clients et des risques uniques de les perdre. Mais avec les bons outils, les bonnes métriques et un engagement continu envers l'optimisation, vous pouvez transformer les pièges potentiels en expériences de marque exceptionnelles.

Le processus commence par la sélection et la configuration d'un système de surveillance approprié, qu'il s'agisse de Google Analytics, Mixpanel ou d'une combinaison d'outils spécialisés. De là, il s'agit d'une analyse minutieuse des données pour identifier les tendances, les anomalies et les possibilités d'amélioration. En vous concentrant sur des métriques telles que le taux de conversion, le taux d'abandon et la valeur moyenne de commande, vous déterminez précisément où vous devez investir vos ressources. Tout aussi importante est la pratique de l'optimisation itérative - l'utilisation des tests A/B, de la rétroaction des utilisateurs et de la surveillance continue pour continuer à évoluer en parallèle avec les préférences des clients en constante évolution.

En fin de compte, l'effort en vaut la peine. Un processus d'achat optimisé augmente non seulement les revenus, mais renforce également la fidélisation de la clientèle et distingue votre marque sur un marché encombré. Si vous ne l'avez pas encore fait, c'est le moment idéal pour commencer à surveiller votre processus d'achat. Les informations que vous obtiendrez vous guideront vers des changements significatifs qui amélioreront l'expérience d'achat, réduiront les frictions et, surtout, inciteront vos clients à revenir.

Si vous êtes prêt à approfondir, explorez les ressources ci-dessous ou renseignez-vous sur les guides et services supplémentaires disponibles via ce site Web.