Analyse d'entonnoir

L'analyse d'entonnoir consiste à compter combien de visiteurs franchissent chaque étape du parcours d'achat (fiche produit → panier → paiement → règlement) et à quelle étape la plupart d'entre eux « décrochent ». Son but est de repérer la plus grosse perte et de vérifier pourquoi elle se produit.

En clair

Un entonnoir montre non pas « pourquoi » les gens partent, mais « où ». Savoir que sur 1 000 personnes ayant ajouté un produit au panier, seules 150 sont arrivées au règlement, vous indique où chercher ensuite : le formulaire de paiement, la livraison, le règlement. La cause se cherche ensuite autrement : enregistrements de sessions, sondage, vérification de l'ergonomie.

Comment en construire un

1. Définir les étapes. En général : `view_item` → `add_to_cart` → `begin_checkout` → `purchase`. Les événements doivent être correctement configurés (Événements e-commerce).
2. Choisir le type d'entonnoir. GA4 propose des entonnoirs ouverts et fermés : dans un entonnoir ouvert, les utilisateurs peuvent entrer à n'importe quelle étape, dans un entonnoir fermé seulement à la première. Les utilisateurs ne sont comptés qu'aux étapes qu'ils ont franchies dans l'ordre défini (Aide Google Analytics).
3. Segmenter. GA4 permet de ventiler chaque étape selon une dimension, par exemple la catégorie d'appareil ; chaque utilisateur est rattaché à la première valeur qu'il a eue. On peut aussi afficher le temps moyen entre les étapes.
4. Trouver l'étape où la perte est la plus grande et la comparer par appareil, source de trafic, acheteurs nouveaux et récurrents.

Les données d'entonnoir dans les explorations GA4 dépendent de la durée de conservation (jusqu'à 14 mois pour une propriété standard), voir GA4 pour une boutique (Aide Google Analytics).

Exemple (chiffres illustratifs)

Une boutique en ligne d'électronique sur un mois :

Après le panier, 50 % des personnes sont perdues, et après le début du paiement 56 % (500 sur 900). Dans cet exemple, la plus grosse perte se situe donc au paiement. Si cette étape est moins bonne sur mobile que sur ordinateur, vérifiez d'abord le formulaire mobile.

Comment les différentes sources voient la question

• Baymard Institute compile les résultats de 50 études : le taux moyen d'abandon de panier est de 70,22 % (mise à jour de septembre 2025). Parmi les personnes interrogées sur les raisons, 42 % ont répondu « je regardais seulement ». Parmi les autres raisons : des frais supplémentaires trop élevés (40 %), l'obligation de créer un compte (18 %), un paiement trop long ou compliqué (17 %), des erreurs du site (17 %), un total peu clair (12 %) (Baymard, 2025). Il s'agit d'une enquête auprès d'acheteurs américains. Ne prenez pas 70 % comme une norme à « atteindre » : certaines personnes présentes dans le panier ne font que comparer les prix.
• GA4 et Microsoft Clarity ont leurs propres outils d'entonnoir ; leurs résultats peuvent différer en raison de règles de comptage des utilisateurs et de consentement aux cookies différentes. Dans Clarity, sans consentement, les sessions sont fractionnées en sessions distinctes, de sorte que les entonnoirs sont moins complets (documentation Microsoft).

Erreurs fréquentes

• Regarder la conversion globale sans la ventiler par appareil et par source.
• Comparer son taux d'abandon à la moyenne d'un autre sans tenir compte du type de produit (un produit cher demande plus de réflexion).
• Chercher la cause d'une perte uniquement dans les chiffres. Un entonnoir montre l'endroit, pas la cause.
• Changer plusieurs choses à la fois puis ne pas pouvoir dire ce qui a fonctionné : un test A/B vaut mieux.

FAQ

Qu'est-ce qu'un entonnoir de vente dans une boutique en ligne ? La suite des étapes depuis la première vue jusqu'à l'achat, avec le nombre de personnes à chaque étape.

Quel est l'abandon de panier moyen ? Selon la compilation de Baymard (mise à jour de septembre 2025), 70,22 % pour les boutiques étudiées. Pour votre boutique, le point de repère est votre propre évolution, pas ce chiffre.

En quoi un entonnoir ouvert diffère-t-il d'un entonnoir fermé ? Un entonnoir fermé ne compte que ceux qui ont commencé à la première étape ; un entonnoir ouvert compte aussi ceux qui sont entrés plus tard.

De combien de données a-t-on besoin ? D'assez pour que l'écart entre les étapes ne change pas au hasard d'un jour à l'autre. Pour une petite boutique, il vaut mieux regarder un mois plutôt qu'une semaine.

Termes associés

• Abandon de panier
• Taux de conversion
• Micro-conversion
• Tunnel de commande (checkout)
• Enregistrements de sessions et cartes de chaleur
• GA4 pour une boutique en ligne

Sources

• Google Analytics Help, Funnel exploration — support.google.com/analytics/answer/9327974
• Google Analytics Help, Data retention — support.google.com/analytics/answer/7667196
• Baymard Institute, Cart Abandonment Rate Statistics (updated 22.09.2025) — baymard.com/lists/cart-abandonment-rate
• Microsoft Learn, Clarity FAQ (updated 2026) — learn.microsoft.com/en-us/clarity/faq