Shopify est l’une des plateformes e-commerce les plus performantes du marché, mais atteindre un bon taux de conversion ne repose plus uniquement sur un beau thème ou une fiche produit soignée.
Les sites e-commerce qui performent aujourd’hui sont ceux qui s’appuient sur un tracking robuste, une data fiable et une lecture fine du parcours utilisateur pour optimiser chaque étape du funnel. L’optimisation n’est plus une question d’intuition : c’est une démarche analytique qui doit être structurée .
Pourquoi le tracking est la base de l’optimisation des conversions sur Shopify
Sans data fiable, pas de données de conversion fiable
L’un des plus grands freins à l’optimisation des conversions sur Shopify n’est pas lié au design ou aux produits… mais à la qualité du tracking. Si vos outils ne captent pas correctement les actions clés (ajout au panier, progression dans le checkout, clics, délais d’engagement), vos décisions d’optimisation reposent sur des données biaisées.
Une bonne stratégie de conversion Shopify commence donc par une compréhension fine du parcours utilisateur :
- d’où viennent vos visiteurs ?
- quelles pages consultent-ils réellement ?
- à quel moment hésitent-ils ?
- où décrochent-ils dans le funnel ?
- quelles actions déclenchent, ou bloquent, l’intention d’achat ?
Ce décryptage permet d’identifier les vrais points de fuite et d’agir sur ce qui a un impact direct sur le chiffre d’affaires.
Les limites du tracking natif Shopify pour piloter finement la performance
Avant toute chose, si vous vous basez sur le tracking “de base” proposé par le CMS e-commerce, sachez que c’est bien… Mais clairement insuffisant. Le tracking natif Shopify est pratique… mais ne convient pas à une optimisation avancée. Ses limites :
- peu d’événements automatiquement suivis,
- peu de granularité dans le funnel
- difficulté à analyser précisément les abandons,
- absence de micro-signaux pourtant essentiels (scroll, interactions, intention, hésitation),
- attribution imparfaite, notamment pour Google Ads et Meta, dû aux Adblockers, aux cookies, aux normes iOS…
Pour franchir un cap, il faut construire un écosystème de mesure complet, fiable et pensé pour la conversion.
Mettre en place un écosystème de tracking robuste sur Shopify
Pour optimiser ses conversions sur Shopify, il faut être en mesure de savoir ce qu’il convient de suivre : quelles sont les datas à regarder précisément pour prendre ensuite les bonnes décisions marketing.
Attention : la définition des KPIs doit être réfléchie. Vouloir suivre trop d’indicateurs ou ne pas se baser sur les bons peut entraîner l’échec de votre stratégie marketing.
Étape 1 : définir des KPIs précis
Avant de tracker, il faut savoir pourquoi vous trackez.
Les KPIs doivent refléter vos priorités business. Par exemple :
- Marketing : ROAS net, CAC, coût par add-to-cart, qualité du trafic.
- Funnel : taux d’ajout au panier, progression checkout, taux de conversion final.
- UX : profondeur de scroll, taux de clic sur les variations, vitesse perçue.
- Monétisation : AOV, taux d’upsell / cross-sell, fréquence d’achat.
Ces indicateurs guident toute la stratégie d’optimisation.
Étape 2 : construire un plan de taggage dédié
Un plan de taggage efficace sur Shopify doit couvrir l’ensemble du funnel, en intégrant à la fois les macro-conversions qui structurent le parcours d’achat et les micro-conversions qui révèlent les frictions les plus subtiles. L’objectif est d’obtenir une vision réellement exploitable de chaque interaction clé afin d’identifier ce qui favorise la progression utilisateur… et ce qui la freine.
Pour cela, il est indispensable de distinguer deux catégories : les événements essentiels à suivre, qui constituent la base de votre mesure, et les micro-conversions indispensables, qui permettent d’aller plus loin dans l'analyse et d’affiner vos optimisations.
Les événements indispensables à suivre forment l’ossature du tracking et permettent d’analyser clairement chaque étape du funnel Shopify :
- vue produit,
- clics sur les variations,
- ajout au panier (bouton principal, sticky cart, pop-up),
- suppression du panier,
- début de checkout,
- progression dans les étapes du checkout (selon votre plan Shopify),
- achat final (purchase).
Ils sont indispensables pour comprendre les grandes tendances : intérêt produit, intention d’achat, qualité du trafic, ou encore cohérence du tunnel.
Les micro-conversions indispensables, des signaux plus discrets, offrent une lecture précise du comportement utilisateur et permettent de détecter les points de friction qui échappent souvent à l’analyse classique :
- profondeur de scroll à 25/50/75 %,
- interactions avec la galerie d’images,
- clics sur les zones de réassurance (livraison, retours, sécurité),
- ouverture des onglets de description,
- modification de la quantité,
- utilisation d’un code promo,
- sélection d’un mode de livraison ou d’un moyen de paiement.
- etc.
Ces micro-conversions jouent un rôle clé : elles révèlent les hésitations, les incompréhensions et les obstacles invisibles du parcours. En les intégrant directement dans votre plan de taggage, vous renforcez votre capacité à prioriser les optimisations qui génèrent réellement de la valeur et à améliorer finement votre taux de conversion Shopify.
Étape 3 : Mettre en place le plan de taggage
La première étape consiste à déployer les événements définis dans le plan : vues produit, interactions clés, ajout au panier, progression dans le checkout, ainsi que les micro-conversions essentielles (scroll, consultation d’onglets, clics sur la réassurance, sélection de variations, etc.). Chaque événement doit être implémenté avec un nommage standardisé, des paramètres bien définis et une logique de déclenchement qui reflète fidèlement l’action réelle de l’utilisateur.
Une fois les tags mis en place, la phase de test devient indispensable. Elle se fait généralement en trois temps :
- Test en mode Preview (GTM) : vérifier que chaque événement se déclenche au bon moment, que les variables remontent les bonnes valeurs et qu’aucun événement ne se déclenche en double ou par erreur.
- Test dans l’outil analytics : s’assurer que les événements apparaissent correctement dans GA4, Piano ou Matomo, avec les bons paramètres et la bonne structure. Cela permet de confirmer que les données ne sont ni déformées ni perdues entre GTM et l’outil de mesure.
- Test sur un parcours complet. Ici, vous devez reproduire un parcours utilisateur de bout en bout — produit → panier → checkout → paiement — pour valider la cohérence du funnel et la remontée des conversions. Ce test permet d’anticiper les erreurs d’attribution et d’identifier les éventuels trous dans la collecte.
Lorsque la mise en place est validée sur l’ensemble des événements, le plan de taggage peut être publié. Cette étape garantit que votre écosystème de tracking est fiable, stable et prêt à alimenter vos tableaux de bord, vos analyses de funnel et vos plateformes d’acquisition.
Qualifier la data pour comprendre réellement le comportement utilisateur
Après la mise en place de votre plan de tracking, vous allez recevoir vos premières données webanalytics. Avec les micro-conversions notamment, vous allez entre autres pouvoir analyser ce qui peut bloquer dans le processus de conversion.
L’analyse d’un funnel multi-étapes permet de comprendre précisément où les utilisateurs décrochent réellement dans le parcours d’achat. Un funnel Shopify complet doit suivre l’ensemble des étapes clés — de la page produit jusqu’à la confirmation de commande :
produit → panier → pré-checkout → checkout → paiement → confirmation.
Pour affiner cette lecture, la segmentation de vos visiteurs devient vite indispensable. Un visiteur mobile découvrant la boutique pour la première fois ne se comporte pas du tout comme un acheteur récurrent sur desktop. Vous devez être en mesure de dégager des tendances là-dessus et y penser dès l’élaboration de votre plan de taggage.
Optimisez la lecture du checkout sur Shopify
L’optimisation du checkout sur Shopify repose avant tout sur la capacité à mesurer précisément ce qui se passe entre le panier et le paiement. Avec un tracking avancé, il devient possible d’identifier les points de friction réels : les champs qui génèrent le plus d’abandon, les étapes où les utilisateurs décrochent et l’impact du temps de chargement sur la probabilité de finalisation par exemple. Cette analyse fine met souvent en lumière des problèmes invisibles : un champ inutile, une vérification d’adresse trop lente, un mode de livraison mal compris ou un moyen de paiement insuffisamment mis en avant.
À partir de ces signaux, les optimisations deviennent beaucoup plus pertinentes. L’accélération du temps de chargement, la mise en avant de moyens de paiement rapides comme Shop Pay, Apple Pay ou PayPal, la restructuration des options de livraison ou le pré remplissage intelligent de certains champs sont autant d’optimisations potentielles qui peuvent réduire les abandons de paiement. Ces ajustements sont simples, mais leur impact est souvent immédiat dès qu’ils répondent à une friction clairement mesurée.
Même si Shopify impose certaines contraintes sur la personnalisation du checkout, il reste possible de mener de vrais tests A/B sur des éléments clés : wording du bouton d’achat, ordre ou présentation des modes de livraison, emplacement des blocs de réassurance, visibilité des moyens de paiement ou organisation générale du pré-checkout. Sur des volumes suffisants, un simple changement de texte, de placement ou de niveau de réassurance peut faire gagner plusieurs points de conversion.
Les outils clés pour une optimisation des conversions data-driven sur Shopify
Google Tag Manager et un outil de webanalytics de votre choix
Google Tag Manager, associé à l’outil analytics de votre choix (GA4, Piano Analytics ou Matomo), constitue la base la plus fiable pour structurer une optimisation des conversions orientée data sur Shopify.
GTM permet de centraliser toutes les balises de suivi dans un environnement unique, garantissant une configuration propre, cohérente et facile à maintenir. Une fois ce socle en place, l’outil analytics vient apporter la profondeur d’analyse : GA4 pour la lecture du funnel et la compréhension de l’engagement, Piano pour une data plus souveraine et sans échantillonnage, ou Matomo pour un contrôle complet des données dans une logique privacy-first.
Ensemble, GTM et votre solution analytics offrent une vision précise des actions clés — interactions produit, parcours panier, étapes du checkout, abandon — et permettent d’identifier les véritables leviers d’optimisation.
Addingwell pour fiabiliser la data et automatiser le server-side
Addingwell est LA solution incontournable pour fiabiliser la collecte de données sur Shopify et automatiser le déploiement du tracking server-side. Grâce à son architecture avancée, Addingwell offre un système de mesure à la fois précis, stable et cohérent, avec une gestion optimisée des tags et une infrastructure de tracking solide.
Cette solution répond à deux enjeux clés : d’une part, elle minimise la perte de données causée par les bloqueurs de publicités et les restrictions liées aux cookies, et d’autre part, elle permet d'envoyer à des plateformes comme Google Ads ou Meta des signaux de données plus fiables. Cela garantit une meilleure qualité de la donnée et une optimisation plus performante des campagnes, tout en renforçant la conformité avec les exigences légales telles que le RGPD.
Checklist : un tracking Shopify vraiment orienté conversion comporte…
- Un plan de taggage structuré et documenté.
- Un outil webanalytics avec des événements clairs, cohérents et enrichis.
- Tag Manager pour centraliser tous les tags.
- Un server-side fiable (via GTM avec la solution Addingwell)
- Les étapes du funnel mesurées précisément.
- Un suivi des abandons et des points de friction checkout.
- Une segmentation claire : device, source, nouvelles visites vs récurrentes.
- Des tests A/B réguliers (site, offres, messages).
- Une analyse acquisition vs conversion cohérente.
