Favoriser le taux de conversion

1. Objectifs

   • Définir la conversion, le taux de conversion et distinguer macro- et micro-conversions
   • Construire et lire un entonnoir de conversion pour repérer l'étape où l'on perd le plus d'usagers
   • Identifier les cinq freins à la conversion et les leviers UX correspondants
   • Concevoir un appel à l'action efficace et un formulaire sans friction
   • Préparer et interpréter un test A/B
   • Améliorer la conversion sans recourir aux interfaces trompeuses

1. Présentation

   • Une application peut être belle, testée et appréciée, et pourtant peu utilisée pour ce qu'elle doit faire : on l'ouvre, on regarde, puis on repart sans réserver, sans commander, sans s'inscrire. Chaque usager qui abandonne en cours de route est une occasion manquée, pour lui comme pour le service.
   • Cette leçon ouvre le chapitre consacré à la conversion, à la marque et à la fidélisation. Elle montre comment mesurer le parcours étape par étape, repérer ce qui retient les usagers et le lever, puis vérifier l'effet d'une amélioration par un test A/B.

• Nous continuons avec BiblioCampus, l'application de réservation de la bibliothèque universitaire. Pour les activités, créez le dossier 14-1-taux-conversion/ dans votre dépôt GitHub ui-ux-design-bts, et rangez les livrables du projet dans projet-cantinecampus/conversion-fidelisation/.

1. Qu'est-ce qu'une conversion ?

   • Une conversion est une action que l'on souhaite voir l'usager accomplir : réserver un livre, commander un repas, créer un compte, s'abonner à une lettre d'information.
   • La macro-conversion est l'objectif principal du service. Les micro-conversions sont les petits pas qui y mènent : lancer une recherche, ouvrir une fiche, ajouter aux favoris. Les suivre montre où le parcours se grippe.
   • Le taux de conversion se calcule ainsi : nombre de conversions ÷ nombre de visiteurs × 100. Il se mesure sur une période et une population précises (une semaine, les nouveaux usagers, les usagers sur mobile…).

1. Lire l'entonnoir de conversion

   • L'entonnoir (funnel) représente le nombre d'usagers à chaque étape du parcours. Il se rétrécit forcément ; la question est de savoir où il se rétrécit le plus :

• Pour chaque étape, on calcule le taux de passage par rapport à l'étape précédente. La plus forte perte est la priorité : améliorer l'écran d'accueil quand 44 % des usagers abandonnent sur la fiche du livre ne servirait presque à rien.
• Les chiffres disent où l'on perd des usagers ; les tests et les entretiens disent pourquoi. Les deux se complètent : on ne corrige pas un chiffre, on corrige une cause observée.

1. Les freins à la conversion

   • Un usager qui abandonne n'a généralement pas changé d'avis : quelque chose l'a retenu. On distingue cinq grands freins :

• La loi de Hick rappelle que le temps de décision augmente avec le nombre de choix : trop d'options paralysent. La loi de Fitts rappelle qu'une cible grande et proche se touche plus vite : le bouton principal doit être facile à atteindre du pouce.
• La réassurance lève l'incertitude et la méfiance : prix total affiché avant de payer, annulation gratuite, paiement sécurisé, délai de retrait.

1. L'appel à l'action

   • L'appel à l'action (call to action, CTA) est le bouton qui fait avancer vers l'objectif de l'écran. C'est souvent le composant qui a le plus d'effet sur la conversion :

1. Réduire la friction dans les formulaires

   • Le formulaire est l'étape où l'on perd le plus d'usagers : chaque champ demande un effort, et chaque information personnelle demande de la confiance.

• Demandez seulement ce qui sert maintenant; le reste peut attendre ou être déduit (la ville à partir du code postal).
• Préremplissez ce que l'on connaît, choisissez le bon clavier (numérique pour un numéro), validez les champs au fur et à mesure et gardez la saisie en cas d'erreur.
• Permettez de commencer sans compte quand c'est possible : le compte peut être proposé après la première réussite.

1. Vérifier avec un test A/B

   • Une amélioration n'est qu'une hypothèse tant qu'elle n'a pas été mesurée. Le test A/B présente, en même temps et au hasard, deux versions d'un écran à des usagers réels, puis compare leurs taux de conversion :

• On ne change qu'une seule chose entre A et B : sinon on ne sait pas laquelle a produit l'effet.
• La durée et le nombre de visiteurs sont fixés avant le test. Arrêter dès qu'une version semble gagner conduit souvent à de fausses conclusions.
• Pour savoir si l'écart n'est pas dû au hasard, on calcule un test statistique de comparaison de deux proportions (z). Un tableur suffit : le TP 14 fournit le calcul.

1. Convertir sans tromper

   • Augmenter la conversion en trompant l'usager est tentant et contre-productif : fausse urgence (« plus que 2 exemplaires ! »), case précochée, frais révélés au dernier moment, bouton « Non » culpabilisant. Ces interfaces trompeuses font monter un chiffre à court terme et font perdre la confiance, donc la fidélité.
   • La bonne question n'est pas « comment faire cliquer ? » mais « qu'est-ce qui empêche l'usager de faire ce qu'il était venu faire ? ».

1. Exemple 1 : la fiche du livre de BiblioCampus

   • L'entonnoir montrait une perte de 44 % entre l'ouverture de la fiche et la réservation. Les tests ont révélé deux causes : le bouton « Valider » ne disait pas ce qui allait se passer, et les étudiants ne savaient pas jusqu'à quand le livre serait gardé.
   • L'équipe a renommé le bouton « Réserver ce livre », l'a placé en haut de la fiche et a ajouté juste dessous « Gratuit · à retirer avant vendredi 18 h ». Le taux de passage de la fiche à la réservation est passé de 56 % à 71 %.

1. Exemple 2 : un test A/B sur l'inscription

   • Hypothèse : remplacer le formulaire de sept champs par une connexion avec le compte de l'université augmentera les inscriptions, car il n'y aura plus rien à saisir.
   • Résultat après deux semaines : 34 % d'inscriptions pour la version A, 49 % pour la version B, sur environ 1 200 visiteurs chacune. Le test statistique donne z ≈ 7,1, bien au-delà de 1,96 : l'écart est significatif. La version B est conservée.

1. Activité 1 : calculer des taux

   • Un site reçoit 4 000 visiteurs ; 1 800 ouvrent une fiche ; 600 ajoutent au panier ; 240 paient. Calculez le taux de conversion global et le taux de passage de chaque étape.
   • Vérifier : taux global 6 % ; passages 45 %, 33 % et 40 % ; la plus forte perte est entre la fiche et le panier.

1. Activité 2 : macro ou micro ?

   • Pour CantineCampus, listez la macro-conversion et au moins cinq micro-conversions. Enregistrez-les dans projet-cantinecampus/conversion-fidelisation/conversions.md.
   • Vérifier : la macro-conversion correspond à l'objectif principal (commander un repas) ; chaque micro-conversion est un pas mesurable vers elle.

1. Activité 3 : repérer les freins

   • Parcourez le prototype de CantineCampus jusqu'au paiement. Pour chaque écran, notez les freins rencontrés en les classant parmi les cinq catégories, et proposez un levier pour chacun.
   • Vérifier : chaque frein est relié à un écran précis et à une observation, pas à une impression générale.

1. Activité 4 : réécrire les appels à l'action

   • Réécrivez ces boutons : « OK », « Valider », « Suivant », « Envoyer », « Cliquez ici ». Précisez à chaque fois l'écran de CantineCampus et la réassurance à placer dessous.
   • Vérifier : chaque bouton commence par un verbe d'action et dit ce qui va se passer.

1. Activité 5 : alléger un formulaire

   • Prenez le formulaire d'inscription d'un site que vous utilisez. Barrez les champs qui ne sont pas indispensables à la première action et proposez une version allégée dans Figma.
   • Vérifier : chaque champ conservé est justifié par un besoin immédiat ; le nombre de champs a au moins diminué d'un tiers.

1. Activité 6 : préparer un test A/B

   • Rédigez le plan d'un test A/B pour CantineCampus : hypothèse (« si… alors… car… »), version A, version B (une seule différence), indicateur, durée, nombre de visiteurs visé.
   • Vérifier : une seule différence entre A et B ; la durée est fixée avant le lancement.

1. Activité 7 : chasser les interfaces trompeuses

   • Trouvez deux sites qui utilisent une fausse urgence ou une case précochée. Pour chacun, proposez une version honnête qui garde l'objectif de conversion.
   • Vérifier : la version honnête informe l'usager sans le presser ni le piéger.

1. Activité 8 : déposer votre travail sur GitHub

   • Regroupez vos réponses dans 14-1-taux-conversion/README.md, puis envoyez le tout :

git add 14-1-taux-conversion projet-cantinecampus/conversion-fidelisation
git commit -m "Ajoute l'analyse de conversion de CantineCampus"
git push

• Vérifier : conversions.md s'affiche sur GitHub avec la macro-conversion, les micro-conversions et les freins relevés.

1. Erreurs fréquentes

1. À retenir

   • Une conversion est une action visée ; son taux = conversions ÷ visiteurs × 100.
   • L'entonnoir montre où l'on perd des usagers ; on agit d'abord sur la plus forte perte.
   • Cinq freins: friction, incertitude, méfiance, distraction, incompréhension.
   • Un appel à l'action clair, unique, accessible, avec une réassurance.
   • Le test A/B vérifie une hypothèse : une seule différence, une durée fixée, un écart significatif.
   • On convertit en simplifiant, jamais en trompant.

On ne pousse pas un usager vers la conversion : on dégage le chemin qu'il voulait déjà prendre.