Tunnel de conversion : trouver la marche qui coûte.

Un tunnel de conversion, qu'on appelle aussi tunnel de vente, funnel de conversion ou entonnoir de conversion, est la suite d'étapes qui mène un visiteur de son arrivée à l'achat, ou à la demande de contact. On le lit en taux de passage, d'une marche à la suivante. La marche à corriger n'est pas forcément celle qui perd le plus de monde : c'est celle où un point de passage gagné rapporte le plus de ventes, pour l'effort le plus faible. Le calcul tient en une ligne, et on le fait ici sur un vrai rapport GA4.

Les étapes d'un tunnel e-commerce

Le tunnel découpe le parcours client en marches mesurables. Pour un tunnel de conversion e-commerce, cinq suffisent. Chacune correspond à un événement que Google recommande de mesurer dans GA4, et chacune pose sa propre question :

Une activité de leads garde la même logique : la page de l'offre, le formulaire commencé, le formulaire envoyé (generate_lead), puis le rendez-vous.

Et AIDA, TOFU-MOFU-BOFU ou AARRR ? Ces modèles découpent le même chemin plus en amont, de la découverte à la considération. Ils servent à penser les messages. Le tunnel qu'on mesure commence à la visite et s'arrête à l'achat : c'est lui qu'on chiffre ici.

Comment calculer les taux d'un tunnel ?

Taux de passage = volume de l'étape ÷ volume de l'étape précédente

Le taux de conversion de bout en bout divise la dernière étape par la première. C'est aussi le produit de tous les taux de passage. Voici le rapport « Parcours d'achat » du compte de démonstration que Google ouvre à tous, sur 28 jours :

Faites glisser la capture pour la lire en entier.

90 527 utilisateurs ouvrent une session. 1 899 achètent.

Soit 2,10 % de bout en bout, avec quatre marches entre les deux : 23,9 %, 31,0 %, 54,1 % et 52,5 %. Le taux d'ajout au panier se lit ici sur ceux qui ont vu un produit (31,0 %), pas sur toutes les visites.

Tunnel ouvert ou fermé ?

Le rapport ci-dessus est fermé : seuls comptent ceux qui sont passés par la première étape.

Un tunnel ouvert laisse entrer un visiteur à n'importe quelle marche, comme celui qui arrive de Google directement sur une fiche produit. Les deux sont justes. Ils ne répondent pas à la même question.

Notre avis : fermé pour un parcours imposé, comme le paiement ; ouvert pour un site où l'on entre par mille portes. Kyras, lui, compte chaque étape séparément et l'écrit sous son graphique : ses pourcentages comparent deux volumes, ils ne suivent pas les mêmes personnes d'une étape à l'autre.

Comment créer un tunnel de conversion dans Google Analytics ?

Deux chemins, selon le temps dont vous disposez.

1. Le rapport tout prêt. Dans GA4, Rapports, puis Monétisation, puis « Parcours d'achat ». Il apparaît dès que la boutique envoie les événements e-commerce recommandés. C'est celui de la capture plus haut.
2. L'exploration, pour choisir vos étapes. Dans Explorer, ouvrez le modèle « Exploration de l'entonnoir ». Ajoutez jusqu'à 10 étapes, chacune un événement ou une page vue avec sa condition.
3. Le lien entre deux étapes. Par défaut, une étape peut être suivie indirectement par la suivante, d'autres actions s'intercalant. « Suivie directement » impose qu'elle arrive juste après. Une durée maximale entre deux étapes peut aussi être fixée.
4. Ouvert ou fermé. Le bouton « Afficher l'entonnoir ouvert » laisse entrer les visiteurs à n'importe quelle étape.
5. La ventilation. Ajoutez la catégorie de l'appareil, puis jusqu'à quatre segments, une source ou une campagne par exemple. C'est là que les écarts apparaissent.

Quelle marche corriger en premier ?

Celle qui perd le plus de monde attire l'œil. Ce n'est pas toujours la bonne. La question utile est : si je gagne un point de passage à cette marche, combien d'achats en plus ?

Achats en plus = achats actuels × 0,01 ÷ taux de passage de la marche

Un point gagné à l'affichage du produit vaut 79 achats sur la période, le même point au paiement en vaut 35, parce qu'un point représente une hausse relative plus forte là où le taux est bas : passer de 23,9 % à 24,9 % fait +4,2 % d'achats, passer de 54,1 % à 55,1 % fait +1,8 %. La formule suppose que les autres marches gardent leur taux, ce qui n'est jamais tout à fait vrai : un visiteur de plus qui atteint le panier est souvent un visiteur un peu moins décidé, et la marche suivante en perd une partie. Le classement reste juste pour choisir où regarder ; le nombre exact d'achats gagnés se mesure après coup.

Classez les marches par achats en plus. Puis divisez par ce que coûte la correction.

Un bouton de paiement mal placé se corrige en une journée. La qualité du trafic qui arrive sur la première marche demande des semaines, et un autre budget. Une marche à 35 achats qui se corrige vite passe souvent avant une marche à 79 qui demande de revoir l'acquisition.

Pourquoi découper le tunnel par appareil ?

Parce qu'une moyenne cache souvent deux tunnels très différents. Le même rapport, découpé :

Sur mobile, un visiteur sur dix voit un produit. Sur ordinateur, près d'un sur deux.

La perte se joue là, avant le panier. Hypothèse à vérifier : la page d'arrivée mobile n'amène pas vers les produits, ou le trafic mobile vient de campagnes qui n'avaient pas pour but de vendre. Pour trancher, regardez les pages d'entrée mobiles et leur source. Si elles sont les mêmes que sur ordinateur, la piste de la page gagne. Sinon, c'est le trafic.

Pourquoi les visiteurs abandonnent-ils ?

Le Baymard Institute calcule un taux d'abandon de panier moyen de 70,22 %, à partir de 50 études. Quand on demande aux acheteurs américains pourquoi ils ont renoncé, hors simple curiosité, la première raison est le coût en plus découvert au dernier moment (livraison, taxes, frais) : 40 %. Viennent ensuite une livraison trop lente (20 %), le manque de confiance pour la carte bancaire (19 %), le compte à créer (18 %) et un paiement trop long (17 %). Ce sont des repères, pas vos chiffres. Ils disent quoi vérifier en premier, marche par marche :

La marche est trouvée. Et la cause ?

Les chiffres disent où. Ils ne disent pas pourquoi.

Pour le pourquoi, il faut regarder des gens faire : les cartes de chaleur et les enregistrements de session (Contentsquare, Hotjar, Microsoft Clarity), quelques tests utilisateurs, un sondage court à la sortie du panier. Une heure de replays sur la bonne marche vaut mieux qu'une semaine sur tout le site. L'expérience utilisateur se corrige ensuite par un test A/B, mesuré sur la marche choisie, pas sur le seul chiffre d'affaires de la semaine. Kyras s'arrête avant : il désigne la marche et chiffre ce qu'elle coûte, il ne filme pas les sessions.

Auditer un tunnel de conversion en six contrôles

Avant de corriger une marche, vérifiez que le tunnel dit vrai. Six contrôles, dans cet ordre.

1. Un événement par marche, une fois par action. Un add_to_cart envoyé deux fois par clic double le passage au panier. Testez chaque marche à la main, dans le mode débogage de GA4.
2. La dernière marche colle aux commandes. Un paiement sur une page externe, un visiteur qui refuse les cookies, un achat sur une marketplace : le tunnel perd des achats que la boutique a encaissés. Rapprochez les deux, comme dans l'article sur l'écart entre Shopify et GA4.
3. Le réglage est écrit. Ouvert ou fermé, utilisateurs ou sessions : le rapport « Parcours d'achat » de GA4 compte des utilisateurs, Shopify des sessions. Deux taux sur deux bases ne se comparent pas.
4. Le tunnel est découpé. Par appareil et par source, au minimum. Une moyenne qui ne bouge pas peut cacher un mobile qui s'effondre.
5. Le coût est mis en face. Une marche corrigée fait baisser le CPA sans toucher à la dépense, et le MER le confirme, mieux que le ROAS des régies, qui compte les ventes à sa façon. Vérifiez aussi que le panier moyen ne baisse pas : une remise qui fait passer la marche coûte parfois plus qu'elle ne rapporte. Le calculateur de MER fait le compte.
6. La variation est lue dans le temps. Une marche qui perd trois points en sept jours peut rester dans ce qu'elle fait d'habitude. Placez le taux face à la fourchette des quatre semaines précédentes, comme dans un rapport marketing hebdomadaire.

Suivre un tunnel chaque semaine

Un tunnel lu une fois sert un atelier. Suivi chaque semaine, il dit si une correction a tenu.

Dans Kyras, un parcours suivi est mesuré chaque nuit dans GA4, PostHog, Matomo ou Piano Analytics, à partir des événements et des pages que vous mesurez déjà, sans tracking à modifier. Kyras nomme la marche qui perd le plus et chiffre ce qu'elle coûte, et le rapport du lundi vous dit si elle a bougé. Vous suivez jusqu'à 10 parcours en formule Pro, 30 en Scale. Une limite, dite franchement : Shopify ne fournit pas les étapes d'un parcours ; la dernière marche se rapproche des commandes de la boutique. Créer un parcours, pas à pas.