Le pôle web de Leroy Merlin travaille depuis plusieurs années maintenant à proposer une expérience client optimale, dans un contexte omnicanal fort. 

Dans cette optique, l’objectif de notre intervention est d’améliorer la visibilité globale du trafic et des performances par rayon. 

 

Un métier au cœur de la transition

 

L’un des métiers les plus concernés par ce sujet est le poste de RPI, qui signifie « Responsable Produit Internet ».

Leur rôle consiste à animer un univers produit sur un site (peinture, outillage, cuisine)Ces univers contiennent différents niveaux d’arborescence, dont voici un exemple : 

 

 

Le quotidien des RPI  consiste à gérer les mises en avant, les opérations commerciales, identifier les irritants clients et animer les équipes de leur secteur de vente afin d’atteindre les objectifs fixés à l’aide de différents leviers digitaux  (SEO, SEA, etc). 

Problème : ils n’ont que peu d’outils de pilotage à leur disposition leur permettant de travailler finement leurs rayons. 🙄

 

Trop de data tue la data !

 

Pour mener à bien leurs missions, les RPI sont avides de chiffres mais peuvent vite être noyés sous la donnée. 😱

Il existe en effet différentes sources, qu’il faut récupérer et consolider quotidiennement (Google Analytics, Business Object, des rapports issus de la centrale d’achat, etc…).

Ce qui signifie : beaucoup de temps passé sur la recherche et la consolidation des chiffres, plus que sur l’analyse concrète et de l’action. 

Cela s’explique par plusieurs choses : 

  • Plusieurs équipes travaillent avec différents outils et référentiels ce qui entraine une multiplicité des sources, contraignant ainsi la lecture des données. 
  • La qualité du tracking  : pendant longtemps, Google Analytics capturait les infos d’arborescence via des libellés. Or, ce tracking différait entre desktop, mobile et application. On se retrouvait par exemple avec « Terrasse et jardin  », « terrasse_et_jardin » et « terrasse_jardin » et « 1452144587  ». Il a fallu construire une table de référence, dans laquelle nous avons fait des rapprochements. Afin que dans le rapport, les différentes écritures soient associées au bon noeud de nomenclature. 
  • « Cerise sur le gâteau », les analyses menées dans Google Analytics et Data Studio débouchent généralement sur un échantillonnage élevé de la donnéeCela signifie que les rapports se basent souvent sur une faible proportion de la donnée existante. Autant dire que les enseignements peuvent s’avérer faussés assez rapidement…

Ces éléments mis bout-à-bout expliquent pourquoi les RPI n’avaient pas forcément une vision claire et certifiée de leur trafic. C’était le premier irritant à résoudre dans le cadre de notre mission.

 

Notre réponse

 

 

Pour répondre à cette problématique, ATECNA a construit un dashboard d’aide à la décision, via la solution Power BI 

 

🎯  Objectif : apporter aux RPI de la visibilité sur le trafic et la performance e-commerce de leur marché. 

 

Notre démarche : avancer vite en fonctionnant par « lots ».

  • Le premier lot se concentre sur les chiffres de trafic et de performance. 
  • Le second lot intégre la vue par famille (3ème niveau d’arborescence).
  • Enfin, le prochain lot consistera à intégrer la frise web complète (trafic, fiche produit vue, ajout panier, checkout, conversion). 

Nos actions :

 

  • Révision du trafic afin de capturer des IDs de nomenclature, plutôt que des libellés 
  • Définition des KPIs à intégrer au dashboard, 
  • Rédaction d’une spécification « data » à destination du data enginer en charge du projet 

Cela consiste notamment en la pré-définition des tables dont nous aurons besoin lors de la construction du dashboard, 

  • Réalisation du dataset via des requêtes Google BiQuery, 
  • Une fois le jeu de donnée créé par le data enginer > Mise en place des jointures entre les différentes tables, création des métriques calculées et recette comparative avec Google Analytics, 
  • Construction du PowerBIet publication en ligne, 
  • Pédagogie auprès des équipes et communications. 

Dans le détail, voici les questions auxquelles nous sommes amenés à répondre pour chaque univers, sous-univers et famille produit : 

  • Quel est le volume de mon arborescence ? Quel nœud dois-je travailler en priorité ? 
  • Quelle est la part de trafic entrant sur ce nœud ? Dois-je effectuer des actions pour le rendre plus visible en ligne par exemple ? 
  • Combien de visites de mon nœud découlent sur une vue de fiche produit ? Dois-je travailler mon e-merch pour l’améliorer ? 
  • Combien de visites découlent sur un ajout panier ? Dois-je travailler mon offre (prix, délais, etc) ? 
  • Quelle est la part de trafic de l’arborescence sur le trafic global Leroy Merlin ? 
  • De quelles sources de trafic proviennent mes visites ? 
  • Quelles sont les familles qui surperforment ? Celles à travailler en priorité ? 

 

Performance e-commerce par rayon

 

La valeur ajoutée du dashboard

 

Grâce à ces indicateurs, nous permettons aux RPI de mesurer facilement l’impact de leurs différentes actions. Cela se traduit par différentes choses : 

  • Une meilleure acculturation de la data par tous les RPI 
  • Une certification de la donnée et des chiffres communiqués (via notre démarche de recette/qualité) 
  • Des actions concrètes sur la partie acquisition de trafic (ajustement des enchères SEA, mise en place de chantiers sur le nommage des nomenclatures, sur les filtres etc) 
  • Plus globalement, une meilleure priorisation des actions à mener, orientée data-driven.

 

 

Enfin, nous avons souhaité recueillir le ressenti de Céline DROLEZ VANTHOURNOUT, responsable pôle e-commerce chez Leroy Merlin sur l’implémentation de ce dashboard.

De formation commerciale, Céline est une « addict » des chiffres avec un crédo : « Tout ce qui se mesure se pilote » 📈

Pour Céline, le dashboard permet de “mieux appréhender la façon dont les visiteurs naviguent sur le site. Il devient donc un incroyable levier de décision.”

Cela permet notamment de challenger les actions tournant principalement autour de la génération de trafic, des opérations commerciales, et de la mise en place de leviers e-merch.

En résumé, les utilisateurs apprécient la certification (fiabilité et disponibilité) de la donnée : il devient facile et rapide d’interpréter les chiffres, notamment grâce aux définitions clairement exprimées dans le rapport. Les équipes ont ainsi tous le même niveau d’accès à l’information. 

C’est donc un dashboard qui est utile, utilisable et surtout utilisé ! 👍🏻

 

Statistique d’usage du rapport créé : 4ème rapport le plus consulté parmi l’ensemble des rapports Leroy Merlin !

 

Évolutions plébiscitées dans l’avenir : l’ajout des données transactionnelles et des objectifs business, afin d’élargir encore les analyses possibles. 🚀

 

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