Lire ses données e-commerce
CVR, AOV, LTV, taux d'abandon — comment interpréter chaque métrique pour identifier les bons leviers, sans te noyer dans la data. Et surtout : savoir quand agir et quand attendre.
Comprendre ton funnel de conversion
Avant de plonger dans les métriques, visualise où sont tes pertes. La plupart des boutiques perdent leurs clients à la même étape — ce n'est pas la même chose que de perdre les clients partout.
Funnel type e-commerce Shopify
La plus grande perte est toujours entre sessions → ajout au panier. C'est là que se joue la CRO sur la majorité des boutiques.
Si tu perds surtout entre Sessions → Fiche produit
Problème de navigation, de homepage, de collection. Les visiteurs ne trouvent pas les produits qui correspondent à leur besoin.
Si tu perds surtout entre Fiche produit → Panier
Problème de fiche produit : photos, prix, description, social proof, bouton ATC. Le produit n'inspire pas confiance ou le prix n'est pas justifié.
Si tu perds surtout entre Panier → Checkout
Problème de panier : frais de livraison découverts, manque de confiance au paiement, processus de checkout trop complexe.
Si tu perds surtout entre Checkout → Achat
Problème technique ou de confiance dans le checkout : formulaire trop long, mode de paiement manquant, erreurs de validation.
Taux de conversion (CVR)
Commandes ÷ Sessions × 100Comment segmenter pour trouver le problème
Typiquement 30-50% plus bas que desktop. Si écart >60%, problème UX mobile spécifique.
Meilleure intention d'achat. Si CVR organique <1,5%, problème de page de destination.
CVR plus bas normal (trafic froid). <0,3% = ciblage ou page de destination à revoir.
Ton meilleur CVR devrait être ici (audience chaude). Si <3%, le tracking email est probablement cassé.
Les visiteurs de retour convertissent 3-5× plus. Si l'écart est <2×, tu as un problème de fidélisation.
Valeur panier moyen (AOV)
CA total ÷ Nombre de commandesComment segmenter pour trouver le problème
Email et organique ont souvent l'AOV le plus élevé. Paid social souvent le plus bas (acheteurs promotionnels).
Un AOV qui baisse sur 3 mois = tes acheteurs achètent moins de produits par commande. Revoir cross-sell.
Si ton AOV est beaucoup plus bas les jours de promo, tu formes tes clients à attendre les soldes.
Taux d'abandon panier
(1 - Commandes ÷ Paniers créés) × 100Comment segmenter pour trouver le problème
Ce sont deux problèmes différents. Abandon panier = doute sur l'achat. Abandon checkout = friction technique ou surprise (frais).
Sur mobile, l'abandon checkout est souvent plus élevé (formulaire, paiement). Cible mobile en priorité.
Beaucoup d'achats sont initiés le soir. Un pic d'abandon à 22h = les gens s'endorment. Les emails de relance nocturne fonctionnent.
Valeur vie client (LTV)
AOV × Fréquence d'achat × Durée de relationComment segmenter pour trouver le problème
La LTV 90j te dit si tes clients rachètent rapidement. Si LTV 90j ≈ LTV 12m, tu n'as pas de réachat — gros problème.
Les clients organiques ont généralement une LTV 40-60% plus élevée que les clients Paid Social. Facteur ta stratégie d'acquisition en conséquence.
Certains produits d'entrée génèrent plus de réachats. Identifie les 'produits passerelle' et mets-les en avant pour les nouveaux clients.
Quand agir et quand attendre ?
C'est la question que tout e-commerçant se pose. La réponse dépend de la significativité statistique — mais voici des règles pratiques :
Règle des 200 commandes
Ne tire aucune conclusion sur une métrique si tu as moins de 200 commandes dans la période analysée. En dessous, la variance aléatoire est trop grande pour distinguer une tendance réelle.
Exemple : si tu passes de 2% à 3% CVR sur une semaine avec 50 commandes, c'est probablement du bruit. Sur 500 commandes, c'est significatif.
Agir immédiatement
- →CVR chute >30% sur 7 jours consécutifs
- →Taux d'erreur checkout >5%
- →Aucune commande depuis 24h
- →GA4 ne reçoit plus d'événements 'purchase'
Attendre (minimum 2 semaines)
- →CVR baisse de <15% sur 3-4 jours
- →AOV fluctue sans tendance claire
- →Trafic up mais CVR stable
- →Résultats d'un A/B test pas encore significatifs
La saisonnalité : l'ennemi des bonnes décisions
Compare toujours une période à la même période l'année précédente (YoY), pas à la période précédente (MoM). Un CVR qui baisse en janvier vs décembre est normal — les gens achètent moins après les fêtes.
❌ Comparer Nov vs Oct
✓ Comparer Nov 2025 vs Nov 2024
❌ Comparer semaine soldes vs semaine normale
✓ Comparer les conversions hors soldes sur 2 périodes équivalentes
Le dashboard minimaliste qui suffit
Tu n'as pas besoin de 40 métriques. Ces 8 suffit à piloter une boutique Shopify jusqu'à 10M€/an :
| Métrique | Source | Fréquence de suivi | Alerte si… |
|---|---|---|---|
| CVR global | GA4 | Hebdomadaire | Baisse >20% vs semaine N-1 |
| CVR mobile vs desktop | GA4 | Hebdomadaire | Écart mobile/desktop >60% |
| Taux ATC | GA4 | Hebdomadaire | Baisse >25% — problème fiche produit |
| Taux abandon checkout | GA4 | Hebdomadaire | >80% — problème checkout |
| AOV | Shopify | Mensuelle | Baisse >15% sur 30 jours |
| LTV 90j | Shopify | Mensuelle | Baisse vs même mois N-1 |
| Taux de retour clients | Shopify | Mensuelle | <20% pour un shop >6 mois |
| CA par canal (UTM) | GA4 | Mensuelle | Canal >40% du CA (dépendance) |
Conseil : Crée une collection personnalisée GA4 avec ces 8 métriques. Passe 30 minutes par semaine à les regarder en contexte — pas à extraire des rapports Excel. L'insight vient de la comparaison dans le temps, pas des valeurs absolues.
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