Reactive marketing : détecter les internautes sur le départ

“L’air perdu, je me dirige vers la sortie, quand soudain surgit un vendeur…”

En magasin physique, le vendeur attentif pourra aisément repérer à son comportement le prospect qui a l’intention de quitter le navire. Il pourra dès lors venir à sa rencontre et tenter de le “récupérer”.

Sur Internet, le vendeur ne peut observer directement le comportement de son prospect. Il n’a d’ailleurs pas non plus le moyen de s’interposer entre l’internaute et la croix de fermeture du navigateur, surtout qu’il ne faut que quelques dixièmes de seconde pour franchir les quelques pixels d’écran qui séparent le pointeur de la sortie.

Devatics, jeune société toulousaine dirigée par Romulus Grigoras, développe un outil qui nous semble intéressant à mettre en avant ici et qui selon nous mérite un petit coup de pouce.

Marketing comportemental et reactive marketing

Devatics se présente comme spécialiste du reactive marketing sur Internet, une sous discipline du marketing comportemental. De manière plus pragmatique, Devatics est un éditeur logiciel en mode SaaS qui travaille sur l’exploitation des données issues du mousetracking en temps réel. Pour mémoire, les solutions de mousetracking classiques (exemple : Clicktale), capturent la position du pointeur et ses déplacements (coordonnées (X,Y)) ainsi que les clics réalisés (clic gauche, clic droit et double clic). Habituellement, ces solutions restituent les informations collectées sous la forme d’une vidéo de la navigation de chaque visiteur. En tant que responsable de site, vous pouvez ensuite analyser a posteriori les vidéos pour mieux comprendre vos internautes et détecter d’éventuels problèmes d’ergonomie.

Devatics innove en associant une capture en temps réel et une couche d’intelligence avec des algorithmes issus de la business intelligence. Les algorithmes d’apprentissage utilisés vont détecter les patterns de comportements qui précédent les départs du site par les internautes. Une fois ces patterns mis en évidence, la solution est capable de détecter sur les prochaines visites le moment où l’internaute risque de partir. L’entreprise peut alors décider de déclencher l’apparition d’un message via un popin/overlayer pour tenter de “récupérer” l’internaute sur le départ.

La notion de temps réel est dès lors clef. Si l’internaute ferme un navigateur en moins d’une seconde, il faut donc que la solution (hébergée sur les serveurs de Devatics) puisse récupérer les déplacements du curseur, traiter l’information pour caractériser le départ imminent et déclencher l’affichage du message en un minimum de temps. Le mode de rémunération actuel de Devatics repose notamment sur la mise à disposition d’un hébergement haute performance de sa solution.

En input, l’outil prend les données de mousetracking en tant qu’électroencéphalogramme mais peut également intégrer des données issues du CRM, de l’outil de webanalyse (et du profil froid) ou de tout autre outil de l’entreprise. Ces sources d’informations complémentaires permettront de différencier les mécanismes de rattrapage en fonction de la page où l’internaute se situe, de son historique d’achat, de sa lifetime value, de la source de trafic dont il est issu (et donc du coût de la visite), du moment de la journée…

De même, l’output qui est par défaut un message affiché à l’écran sous la forme d’un popin/overlayer peut devenir potentiellement l’affichage d’un agent conversationnel, d’une fenêtre de chat avec un vendeur, le lancement d’une vidéo… Il est également possible de tester les différentes mécaniques, en attendant plus ou moins longtemps avant de déclencher l’action. Là aussi, les algorithmes d’apprentissage font le travail pour vous et détectent la solution la plus efficace par rapport à la mission fixée.

Application sur l’abandon de panier

Une des premières applications mise en production chez certains ecommerçants a été le rattrapage des abandonneurs de panier. En utilisant votre solution de webanalyse, vous pourrez vous rendre compte que le panier génère son lot de sorties de site.

L’idée a été donc de détecter les comportements amenant le départ du site sur le panier et à partir de là de tester des messages qui pourraient amener l’internaute à valider son panier et finir son achat. Des messages poussant des bons de réduction (5% de réduction) ou de la rassurance (livraison garantie avant Noël) ont été testés. L’utilisation des bons de réduction a été gagnante : +14% de taux de conversion (test mené en A/B testing, avec et sans déclenchement du module Devatics).

Une nouvelle approche pour mesurer le temps passé

En tant que webanalyste, je considère la mesure du temps passé sur le site comme une mesure de moindre intérêt dont je suis uniquement les tendances (et encore). Elle souffre en effet de 2 problèmes majeurs, qui en impliquent bien d’autres…

Tout d’abord, il faut savoir que sur Google Analytics et la plupart des solutions du marché, le temps passé sur une page est mesuré comme la différence entre les heures de chargement de 2 pages. Ainsi, il est impossible de mesurer le temps de visite des visites avec rebond ou d’intégrer dans le temps de visite, le temps passé sur la dernière page avant sortie du site. Je vous laisse méditer sur cette “approximation”.

Par ailleurs, il faut envisager que ma grand-mère et moi même n’avons pas forcément le même niveau de débrouillardise avec une souris à la main. Là où pour une visite de 8 pages me permettant l’achat d’un produit il me faudra 3min30, il faudra pour le même produit et le même parcours certainement 15min à ma grand-mère. C’est un fait, vous n’y pourrez rien et pourtant si vous analysez le temps passé sur le site, vous aurez tendance à me dire que la visite de ma grand-mère a plus de valeur que la mienne car elle représente un plus grand “engagement” avec au final pourtant la même valeur économique.

Enfin, à cause de la méthode approximative de mesure du temps passé, les changements d’onglet, les pauses “techniques” ou tout autre perturbation qui se traduit par le fait que vous n’êtes plus actif/attentif ne vont pas être retranchés pour autant du temps mesuré par la solution de webanalyse.

Devatics, en utilisant la souris comme électroencéphalogramme, va pouvoir mesurer les plages de temps où la souris est inactive et donc les retrancher au temps effectivement passé sur le site. De même, le départ de l’internaute pourra être mesuré de manière précise. Enfin concernant les différences de maîtrise de l’outil web par les internautes, il sera possible de normaliser les temps passés par la mesure d’un niveau de maîtrise/activité. Romulus me confiait d’ailleurs qu’ils ont déjà mené cette étude et qu’en effet, à parcours équivalent, en normalisant par le niveau d’activité, il retombait sur des temps comparables là où précédemment il y avait des facteurs 3.

La mise en place récente du datamining et plus globalement de la Business Intelligence dans le monde des webanalytics nous laisse entrevoir le développement de nouveaux outils qui permettent de mieux analyser les rapports entre le comportement mesuré sur le site et les actions qui pourraient être menées pour améliorer le CA.