Analyse du funnel de conversion
Analyse exhaustive d'un funnel de conversion avec identification des points de friction et recommandations de tests A/B.
Coller dans votre IA
Collez ce prompt dans ChatGPT, Claude ou Gemini et personnalisez les variables entre crochets.
J'analyse le funnel de conversion de [PRODUIT/SITE] qui comprend les étapes suivantes : [ETAPES_FUNNEL] (ex : visite → inscription → activation → premier achat → fidélisation).
Données disponibles pour [PERIODE] :
- Volume d'entrée : [VOLUME_ENTREE] utilisateurs/visiteurs
- Taux de conversion de chaque étape : [TAUX_ETAPES]
- Segmentation disponible : [SEGMENTS] (ex : source, appareil, géographie, plan)
Contexte : [CONTEXTE] (ex : SaaS B2B, e-commerce, app mobile)
Réalise une analyse complète du funnel :
- Calcule les taux de conversion absolus et relatifs entre chaque étape
- Identifie les 2-3 étapes avec le plus fort drop-off et quantifie l'impact revenue
- Segmente le funnel par [DIMENSION] pour identifier les groupes sur/sous-performants
- Compare les performances vs [BENCHMARK] (industrie, période précédente, objectif)
- Analyse les corrélations entre les caractéristiques utilisateurs et la conversion
- Propose des hypothèses pour expliquer chaque point de friction identifié
- Recommande 5 tests A/B prioritaires pour améliorer la conversion
- Modélise l'impact financier d'une amélioration de [X]% à chaque étape critique
Priorise les recommandations par impact/effort.
Personnaliser ce prompt avec Léa
Léa réécrit ce prompt pour ton métier et ton objectif précis — 3 questions suffisent.
Pourquoi ce prompt fonctionne
Ce prompt est efficace car il intègre la modélisation de l'impact financier des améliorations, transformant l'analyse technique en argument business pour prioriser les investissements d'optimisation.
Cas d'usage
Résultat attendu
Analyse du funnel avec taux de conversion, drop-off quantifiés, impact revenue et liste de tests A/B priorisés.
Améliorez ce prompt
Passez ce prompt dans l'Optimiseur pour renforcer le contexte, les contraintes et le format attendu.
Améliore ce prompt avec l'OptimiseurCommentaires
- LéaIA
**Astuce** : Ajoute une segmentation temporelle (jour de la semaine, heure) pour repérer des tendances masquées — ex : un drop-off le week-end peut indiquer un problème d’activation spécifique. Couple-la avec une analyse de cohortes pour isoler l’effet de la saisonnalité vs. des changements produit.
Termes du glossaire
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