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Comment améliorer la qualité des prospects internet par le Web Analytique

écrit par René Lefebure

15 nov


Un des problèmes majeurs entre le canal Internet et les autres canaux comme le téléphone ou les forces de ventes réside dans la plus faible qualité des prospects fournis et donc la baisse du taux de transformation final. Le taux de transformation se calcule par le ratio entre les succès observés (les ventes) et le nombre de contacts transmis. Malheureusement les prospects web

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ne présentent souvent pas la même « qualité » que les prospects en point de vente, par courrier ou par téléphone, ce qui peut se traduire par une tendance « naturelle » de les positionner en fin de relance, surtout si l’acteur est débordé par la charge des relances. On retrouve une double spirale négative.

Nous allons expliquer dans cet article les étapes possibles permettant d’améliorer le taux final.. ou

Comment éviter le fameux « triangle des webmudes » !

Le premier élément d’optimisation est de vérifier la qualité des données.

Nous définissons un prospect » utile » comme un prospect dont les informations sont cohérentes et qui a fourni les bons éléments permettant de le recontacter (téléphone exact, email correct, coordonnées complétées, etc.). La mise en place de questionnaires « fluides » et des mécaniques de validation de la qualité des informations (cohérence du téléphone, des adresses emails, etc..)
permettent de réduire de 20 à 30 % la quantité de dossiers « fantaisistes ».

Le second élément réside dans la mise en place d’un score prédictif de transformation.

En effectuant des analyses des taux de transformations sur « longue période » (par exemple un trimestre), il est possible de constater qu’il existe des moyens d’améliorer par des « scores » le processus de relance. En effet, le « mix » d’éléments tangibles comme le profil du prospect (CSP, âge, …) , et des éléments parfois moins tangibles comme le moment de connexion, la durée de connexion ou le nombre de champs saisis par le prospect aboutit à une amélioration du processus de relance. On constate qu’une implication plus forte du prospect dans la saisie des informations se traduira souvent par une amélioration du taux de contact et donc au final du taux de succès. Basique, logique, et modélisable avec des régressions.

Avec ce score, les « meilleurs prospects » peuvent être recontactés soit en priorité, soit par des mécaniques différentes (priorisation de la relance, confirmation courrier, appel par un expert du domaine, etc..). Cette mécanique de « scoring » prédictif de la relance permet d’améliorer de 20 à 30 % le taux de concrétisation.

La combinaison des deux éléments permet d’améliorer de plus de 30 % le taux de transformation ….. toutefois, ces interventions ne permettent d’agir en amont.

Le troisième élément consiste à travailler sur une analyse plus profonde du positionnement du site.

Les éléments de profils des visiteurs sont disponibles sur des panels comme Google Ad Planner, Alexa ou Nielsen. Ces informations sur le sexe, l’âge, les revenus, le niveau de diplômes, et les centres d’intérêts sont accessibles de manière presque publique.

 

Exemple des informations disponibles

Exemple des informations disponibles

 

Le périmètre des acteurs peut se construire en analysant les associations entre les sites … ce qui permet de se définir une liste assez large des acteurs les plus influents du secteur considéré. Un travail de compilation des informations entre les différents acteurs d’un même secteur d’activité permet par des analyses multi-dimensionnelles de type Analyse Factorielle de produire un mapping de positionnement des différents acteurs et de dégager les dimensions principales de segmentation du secteur. Nous livrons un exemple de ce type de mapping en Assurance.

 

Exemple de mapping sectorile

Exemple de mapping sectoriel

 

Ce mapping de positionnement permet de regrouper les acteurs en terme d’affinité de cibles, ce qui permet de clarifier les positions concurrentielles et de mettre en place un surveillance plus précise des concurrents.

Le quatrième élément consiste à établir l’amplitude du triangle des « Webmudes »

Ce triangle est construit en établissant la triangulation entre la position actuelle des visiteurs du site et les éléments descriptifs (donc présents dans la base de données du site) relatif au profil des « clients moyens » et des « clients à valeur ». Cette étape permet d’appréhender graphiquement les écarts entre le profil des visiteurs et le profil des clients. Ce triangle, que j’ai dénommé le « Triangle des Webmudes »mesure l’inadéquation entre les flux observés sur le site et la capacité de transformation de l’entreprise.
Un travail d’optimisation consiste à retravailler le positionnement du site pour diminuer la taille de ce triangle. En effet, plus le triangle augmente et plus les visites sur le site se traduisent par une difficulté de transformation pour les autres canaux.
Cette entropie grandissante, ce véritable triangle des Bermudes web, se traduit par une consommation croissante de ressources internes (téléphone, RDV, etc..).

Triangle des Webmudes
La réduction du triangle peut passer par différents chemins :
– refonte du positionnement du site en lien avec les agences de communication, les référenceurs, l’adwords, etc..
– refonte des règles internes (produits proposés, règles d’acceptation, mécanismes de relance).

De toute façon la réduction du triangle est un objectif qui peut se traduire par un gain de 30 % des ressources utilisées..

Le cinquième élément dans l’optimisation consiste à mettre en correspondance les stratégies médias avec le positionnement souhaité.

L’observation de la proximité entre les sites des concurrents les plus proches des positions « clients à valeur » permet d’identifier des « best practices ». Cette dernière étape permet de mieux identifier ses « véritables concurrents » et de mieux décoder les différentes actions qu’ils mettent en place pour recruter VOS clients potentiels.

Évidemment un suivi dans le temps permet de comprendre les éléments de migration des concurrents, de repositionnement sur un marché, d’émergence d’un nouvel acteur avec un positionnement spécifique et de mettre en relation certaines stratégies (médias, affiliation, promotionnelles, etc..) et leurs impacts sur le positionnement.

A votre disposition pour explorer votre triangle des webmudes ….

3 Réponses pour “Comment améliorer la qualité des prospects internet par le Web Analytique”

  1. ROFIDAL 16. nov, 2010 à 8:25 #

    salut rené,
    super article très intéressant et il est assez rare de voir que les outils tels que AdPlanner soient classés dans la catégorie Web Analytics, ce qui est une réalité pourtant.

  2. Perla 23. fév, 2011 à 1:33 #

    Bonsoir,
    je suis étudiante en communication et je travail sur une étude de cas concernant les mutuelles. Pouvez vous m’envoyer votre mapping en HD ? Il a l’air de parfaitement correspondre à ma recherche 😉
    Je vous en remercie par avance.
    Perla

  3. René Lefebure 07. mar, 2011 à 10:15 #

    Je ne pense pas voir construit ce mapping (je suppose le Triangle ?) en HD … un simple Powerpoint.
    Bon courage pour votre rapport

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