Abandons dans le tunnel de paiement e-commerce par étape et par appareil
Construit un entonnoir de paiement GA4 en six étapes sur les 28 derniers jours par rapport aux 28 précédents, segmenté par appareil, signale les étapes faibles et se termine par des hypothèses testables pour la plus faible.
Quand l'utiliser
Quand les ventes de votre boutique en ligne ont baissé ou que vous pensez que les clients abandonnent le tunnel de commande sans savoir à quelle étape ni sur quel appareil.
Ce que vous obtenez
Un tableau du tunnel de commande en six étapes avec comparaison de période et blocs par appareil, les étapes faibles signalées et trois hypothèses testables pour la plus faible.
Modifie-t-il quelque chose dans mon compte ?
Non. L'assistant lit seulement vos données et vous fait un compte rendu.
Fonctionne avec
GA4
À compléter avant l'envoi
[propriété GA4]
Dans la propriété GA4 [propriété GA4], construis mon entonnoir de paiement pour ces événements :
- view_item
- add_to_cart
- begin_checkout
- add_shipping_info
- add_payment_info
- purchase
Comment obtenir les chiffres :
1. Lance ga4_list_conversions pour que je sache lesquels de ces événements sont des événements clés. Les six peuvent tout de même être comptés comme événements.
2. Lance ga4_report avec dimension=date, dimension2=event, days=56 et une limite élevée (par exemple 2000). Ne garde que les six événements ci-dessus, puis répartis les lignes en deux fenêtres : les 28 derniers jours et les 28 jours précédents. Cela donne des comptages d'événements propres pour les deux périodes.
3. Lance ga4_report avec dimension=event, dimension2=device, une fois avec days=28 et une fois avec days=56. Ne garde que les six événements. Les comptages par appareil de la période précédente correspondent au chiffre sur 56 jours moins celui sur 28 jours. Indique dans le résultat que la période précédente par appareil est dérivée de cette façon.
4. Lance ga4_overview avec days=28 pour obtenir le taux d'engagement actuel. Un taux d'engagement fiable pour les 28 jours précédents n'est pas disponible : affiche donc le taux d'engagement sur 56 jours uniquement comme référence cumulée, clairement étiquetée, et ne le présente pas comme la période précédente.
Construis un tableau d'entonnoir : étape, nombre d'événements, taux d'une étape à l'autre, taux global depuis view_item, et variation par rapport à la période précédente. Ajoute un bloc par appareil (desktop, mobile, tablette) avec les mêmes colonnes.
Signale une étape dans l'un de ces cas :
- son taux d'une étape à l'autre a baissé de plus de 10 % (en relatif) par rapport à la période précédente
- le taux mobile à cette étape est inférieur à 60 % du taux desktop
Si l'un de ces événements est absent ou affiche zéro sur l'une des périodes, dis-le clairement et ne l'estime pas. Si le comptage d'une étape est supérieur à celui de l'étape précédente (par exemple add_payment_info au-dessus de add_shipping_info), signale-le comme un probable problème de suivi plutôt que comme un vrai résultat d'entonnoir.
Termine par l'étape la plus faible et trois hypothèses concrètes que je peux vérifier sur le site, comme la révélation des frais de livraison, les moyens de paiement proposés ou la création de compte obligatoire. C'est en lecture seule.
Un classement de chaque canal payant par coût par conversion, avec la part des dépenses face à la part des conversions et une répartition de budget proposée pour le mois suivant.
Quand l'utiliserQuand un nouveau mois commence et que vous devez décider quels canaux payants méritent plus ou moins de budget.
Un tableau de pacing indiquant quels canaux vont dépasser ou sous-consommer leur budget d'ici la fin du mois, avec des corrections de budget quotidien présentées en aperçu.
Quand l'utiliserQuand vous voulez savoir si Google, Meta et TikTok risquent de dépasser ou de sous-consommer votre budget mensuel.
Prépare un rapport mensuel d'une page, sans jargon, pour un client : chiffres exacts du mois calendaire comparés au mois précédent, explication de chaque variation importante des KPI à partir des données de campagne, et création du lien en marque blanche uniquement après validation du brouillon.
Quand l'utiliserQuand vous devez envoyer à un client ses résultats Google Ads mensuels en langage simple et expliquer ce qui a bougé et pourquoi.
Compare tous les comptes clients Google Ads connectés sur les 30 derniers jours par rapport aux 30 précédents, ajoute le rythme de consommation du budget depuis le début du mois, classe les comptes par niveau de risque et donne aux chargés de compte une première vérification fondée sur les données pour les 5 premiers. Lecture seule.
Quand l'utiliserQuand vous gérez de nombreux comptes clients Google Ads et devez savoir lesquels ouvrir en premier cette semaine.