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Funnel GA4 (Entonnoir GA4) : Définition

Aussi appelé : Funnel exploration, conversion funnel, entonnoir de conversion

Le Funnel GA4 (ou entonnoir GA4) est un outil d'analyse avancé dans Google Analytics 4 permettant de visualiser le parcours utilisateur à travers plusieurs étapes définies. Il mesure le taux de conversion et d'abandon à chaque étape d'un processus (achat, inscription, formulaire, onboarding) pour identifier les points de friction dans votre funnel de conversion. Cet outil est essentiel pour optimiser l'expérience utilisateur et augmenter vos performances commerciales.

Qu'est-ce que Funnel GA4 et pourquoi est-ce important ?

Le Funnel GA4 permet de visualiser et analyser le parcours utilisateur étape par étape. Contrairement à Universal Analytics, GA4 offre une flexibilité totale : vous n'êtes plus limité aux séquences linéaires strictes. Vous pouvez analyser n'importe quelle combinaison d'événements (pages vues, clics, achats, inscriptions) même si les utilisateurs ne suivent pas un ordre strict.

L'outil calcule automatiquement le taux de complétion et d'abandon pour chaque étape. Vous identifiez ainsi les points de friction majeurs : est-ce l'ajout au panier ? Le formulaire de paiement ? La page de création de compte ?

GA4 permet également de segmenter vos funnels par dimensions : comparez les performances mobile vs desktop, par source de trafic (SEO, Google Ads, Social), par géographie ou par type d'utilisateur (nouveau vs récurrent). Cette granularité permet d'identifier précisément OÙ et POUR QUI optimiser.

Le Funnel GA4 s'inscrit dans l'approche event-driven de GA4, où chaque interaction est un événement mesurable. C'est un outil indispensable pour toute stratégie CRO (Conversion Rate Optimization) basée sur la data.

Exemple concret

Prenons l'exemple d'un site e-commerce avec un funnel d'achat à 4 étapes. Voici les données réelles d'une semaine :

  • Étape 1 (Consultation produit) : 10 000 utilisateurs
  • Étape 2 (Ajout au panier) : 3 500 utilisateurs → Conversion : 35 % | Drop-off : 65 %
  • Étape 3 (Début du paiement) : 2 800 utilisateurs → Conversion : 80 % | Drop-off : 20 %
  • Étape 4 (Paiement confirmé) : 1 960 acheteurs → Conversion : 70 % | Drop-off : 30 %

Ce funnel révèle que le premier point critique est l'ajout au panier (65 % d'abandon). L'étape paiement montre également 30 % d'abandon, souvent dû à des frais cachés ou à des problèmes de sécurité perçue. Ces insights permettent de prioriser les optimisations pour réduire ces abandons.

Questions fréquentes

Qu'est-ce qu'un Funnel GA4 et comment ça fonctionne ?

Un Funnel GA4 est un rapport qui trace le parcours utilisateur à travers une séquence d'événements ou de pages que vous définissez. GA4 affiche combien d'utilisateurs complètent chaque étape et combien abandonnent. Vous pouvez créer des funnels personnalisés en sélectionnant les événements ou les pages que vous souhaitez analyser dans n'importe quel ordre.

Comment créer un Funnel GA4 pour mon site e-commerce ?

Allez dans GA4 → Analyser → Funnel, puis créez un nouvel entonnoir. Ajoutez les étapes correspondant à votre processus d'achat : product_view → add_to_cart → begin_checkout → purchase. GA4 affichera automatiquement les taux de conversion et d'abandon entre chaque étape. Vous pouvez aussi filtrer par appareil, géographie ou source de trafic.

Quel est l'impact d'un Funnel GA4 sur l'optimisation CRO ?

Un Funnel GA4 bien configuré révèle précisément OÙ les utilisateurs abandonnent. Si vous observez 60 % d'abandon à l'étape paiement, vous savez que c'est là qu'optimiser. Comparez vos funnels par canal (Google Ads vs SEO), par appareil (mobile vs desktop) ou par audience. Les insights data-driven vous permettent de prioriser les optimisations pour maximiser votre ROI.

Quelle est la différence entre Funnel et Cohort dans GA4 ?

Le Funnel mesure le parcours séquentiel (étape 1 → étape 2 → étape 3). Le Cohort compare des groupes d'utilisateurs dans le temps. Utilisez les Funnels pour identifier les goulets d'étranglement, et les Cohorts pour mesurer la rétention et le comportement des utilisateurs sur plusieurs jours/semaines.

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