L'entonnoir en chiffres

De la visite à la cliente fidèle

Un entonnoir suit les gens à travers les étapes qui comptent et compte combien restent après chaque étape. Pour une boutique en ligne, l'entonnoir de base est court : une visite, une première commande, puis une autre commande. Chaque étape peut être mesurée par source marketing, et chaque étape peut changer le classement des canaux.

Des sessions aux commandes

Au premier trimestre 2026, Alpenkorb a eu 3'677 sessions, et 678 d'entre elles se sont terminées par une commande. Le taux de conversion est le nombre de sessions ayant commandé divisé par toutes les sessions, et il varie beaucoup selon la source.

SELECT source,
       COUNT(*) AS sessions,
       SUM(CASE WHEN ordered THEN 1 ELSE 0 END) AS orders,
       ROUND(100.0 * SUM(CASE WHEN ordered THEN 1 ELSE 0 END) / COUNT(*), 1) AS conversion_pct
FROM sessions
WHERE session_date >= '2026-01-01'
  AND session_date < '2026-04-01'
GROUP BY source
ORDER BY conversion_pct DESC;

Les visites directes convertissent à 36,4 % et l'e-mail à 32,6 %, la recherche payante à 16,1 % et le social à 5,1 %. Écrire 100.0 garde la division décimale dans chaque base de données. DuckDB divise de toute façon avec des décimales, mais certaines bases de données, dont PostgreSQL, transforment une division de deux nombres entiers en un nombre entier.

Le direct et l'e-mail convertissent bien parce que la plupart de leurs visiteuses sont des clientes existantes qui reviennent. Les comparer au social, où la plupart des visiteuses sont des inconnues, compare des populations différentes. Pour l'acquisition, le compte le plus équitable est les premières commandes : sur 1'028 sessions sociales, 14 se sont terminées par une première commande ; sur 670 sessions de recherche payante, c'était 50.

Ramenée à 1'000 sessions, la différence se ressent mieux : ce trimestre-là, 1'000 sessions sociales ont produit environ 14 nouvelles clientes, tandis que 1'000 sessions de recherche payante en ont produit environ 75. Un entonnoir ne dit pas pourquoi. Peut-être que le social atteint des personnes qui ne sont pas prêtes à acheter des courses en ligne, peut-être que les publicités promettent quelque chose que la boutique n'offre pas. Il indique à Lena où chercher.

Reviennent-elles ?

Une nouvelle cliente ne vaut le coût d'acquisition que si elle recommande. Pour mesurer cela équitablement, Lena examine les clientes inscrites en 2025, de sorte que chacune ait eu au moins trois mois pour revenir avant fin mars 2026. Sur ces 603 clientes, 359 ont passé au moins deux commandes livrées. L'atelier ventile cela par source d'acquisition.

L'atelier utilise WITH, qui donne un nom à une requête pour que la requête suivante puisse la lire comme une table. L'étape per_customer compte les commandes livrées pour chaque cliente ; un LEFT JOIN garde les clientes dont la seule commande a été annulée, avec un compte de 0. Votre part est le résumé final.

• Délai de retour : les clientes inscrites en mars 2026 n'ont eu que des jours, pas des mois, pour recommander. Les inclure fait paraître pires les canaux récemment actifs.
• Attribution au dernier clic : acquisition_source n'enregistre que la visite de la première commande. Une cliente qui a vu une publicité sociale et a ensuite recherché Alpenkorb compte comme recherche payante.
• Petits groupes : 58 clientes sont venues via des affiliés en 2025. Avec des groupes aussi petits, une différence de quelques points de pourcentage peut être due au hasard.
• Commandes, pas commandes livrées : ordered dans sessions est vrai pour chaque commande, y compris les quelques-unes qui ont été annulées ou retournées par la suite. Pour une question de chiffre d'affaires, joignez à orders et filtrez sur status.