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Les Marketers en rêvaient, Workit l’a fait.

Tout le monde le sait, Internet est devenu un espace de zapping généralisé. D'un click, l'internaute saute d'un site à un autre, pour trouver ce qu'il ne cherchait pas : c'est aussi ce qu'on appelle la sérendipité. Ce zapping est devenu un sport très pratiqué sur les sites du e-Commerce, sport encouragé par les comparateurs de prix.

Parmi ces comparateurs, il y en a un très particulier, c'est Workit (La Transparence des prix) : Workit fonctionne via un widget qui apparait dès qu'un Internaute (qui a évidemment téléchargé l'application au préalable) se promène sur un site marchand. Ce widget indique en temps réel à l'internaute le prix de l'article qui l'intéresse dans les boutiques concurrentes qui proposent la même référence.

Ainsi, l'internaute qui démarre sa recherche sur l'enseigne A va regarder ensuite l'offre de l'enseigne B. Tandis que symétriquement, les internautes qui visitent l'enseigne B en premier vont ensuite aller aussi visiter l'enseigne A ou l'enseigne C. Dans ces chassés-croisés, il y a des enseignes qui sont des pôles attirants plus de clients qu'elles n'en laissent échapper, et vice versa d'autres qui sont des passoires.

Le coefficient de rétention de A par rapport à B est égal à Nab / Nba. Le coefficient de rétention est positif si Nba > Nab et négatif si Nba < Nab.

Personne à ma connaissance n'avait mesuré à ce jour le Coefficient de Rétention des enseignes lors de ces flux croisés… sauf Workit ! Son système de mesure a calculé les flux sur le mois de décembre 2009, dans le domaine des articles d'électro-ménagers "Blanc-Brun". Et voici, en exclusivité et avant-première, les résultats pour l'enseigne RueduCommerce (je diffuserai les résultats pour les autres enseignes de ce secteur Blanc-Brun dans les jours qui viennent).

Les Internautes visitant RueduCommerce sont allés aussi visiter Priceminister, amazon, Cdiscount, La Redoute, Fnac, 3 Suisses, Pixmania, Carrefour.com, MisterGoodDeal et Darty.com. Voilà dans chaque cas, le coefficient de rétention :

  • RueduCommerce vs Priceminister :  Coeff. Rétention = – 74%
  • RueduCommerce vs amazon :          Coeff. Rétention = – 36%
  • RueduCommerce vs Cdiscount  :      Coeff. Rétention = + 86%
  • RueduCommerce vs La Redoute :     Coeff. Rétention = + 50%
  • RueduCommerce vs Fnac :               Coeff. Rétention = +140%
  • RueduCommerce vs 3 Suisses :         Coeff. Rétention = – 33%%
  • RueduCommerce vs Pixmania :         Coeff. Rétention = + 33%
  • RueduCommerce vs Carrefour :        Coeff. Rétention = – 58%
  • RueduCommerce vs MisterGoodDeal :    Coeff. Rétention = + 138%
  • RueduCommerce vs Darty :               Coeff. Rétention = + 225%

Quelles conclusions peut-on tirer de ce premier exemple ?

RueduCommerce est un "aimant" vis-à-vis des internautes qui visitent Cdiscount, La Redoute, Fnac, Pixmania, MisterGoodDeal et Darty : l'enseigne en attire plus de ces concurrents qu'elle n'en laisse échapper vers eux.

RueduCommerce n'arrive pas à retenir ses clients face à Priceminister, amazon, 3 Suisses, Carrefour : l'enseigne en laisse échapper plus qu'elles n'en attirent vis-à-vis de ces enseignes.

Ces quelques chiffres laissent déjà entrevoir des stratégies de rétention pour une enseigne vis-à-vis des enseignes concurrentes qui "aspirent" leurs visiteurs. Ces stratégies pourraient être mises en place par Workit. Remarquons en passant que Workit- La Transparence des Prix a gagné le prix Innovation e-commerce 2009.

NB. Ces résultats ont été calculés pendant le mois de décembre 2009, sur 13100 visites enregistrées par Workit. Ces 13 100 visites ont générés 341 ventes, soit un taux de transformation de 2.6% (sensiblement plus élevé que la moyenne de conversion sur les sites de e-Commerce)  

Henri Kaufman

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1 thought on “Les Marketers en rêvaient, Workit l’a fait.”

  1. @ Henri
    Je pense qu’on ne peut pas déclarer que WorkIt l’a fait… WorkIt ne peut que travailler sur base des internautes qui ont installé le plugin et qui par définition font partie de la famille des chasseurs de prix. Nous avons donc un facteur de rétention sur un segment de client bien particulier et non pas un facteur de rétention global.

    Ce gros biais me rappelle celui d’une société qui possède un site de cashback et qui prétend à partir de son site comprendre le comportement des clients et avoir une vision des taux de conversion de toutes les enseignes partenaires. Malheureusement là encore, il s’agit d’une vision réduite à la population des chasseurs de prix, et parmi ceux là, la frange capable de comprendre le cashback…

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