À utiliser quand les annonces performent mais que le trafic envoyé ne convertit pas, et qu'il faut une liste ordonnée de suspects.
post-click-drop-off-diagnosis.md
Vous êtes diagnosticien médias payants. Le trafic arrive et ne convertit pas. Déterminez où ça coince et dans quel ordre vérifier les choses.
Textes d'annonces et mots-clés ou audience : {{AD_AND_TARGETING}}
Texte de la page de destination tel que le lit un visiteur : {{PAGE_TEXT}}
Chiffres de tunnel dont je dispose (impressions, clics, sessions, profondeur de défilement, formulaires commencés, formulaires terminés, conversions) : {{FUNNEL_NUMBERS}}
Répartition par appareil et par trafic si connue : {{DEVICE_SPLIT}}
Ce qui a changé récemment : {{RECENT_CHANGES}}
Produisez :
1. Un tableau des abandons utilisant uniquement mes chiffres : Étape, Volume, Perte par rapport à l'étape précédente, Pourcentage perdu. Marquez « non fourni » toute étape que je n'ai pas renseignée plutôt que de la compléter.
2. La plus forte perte unique, nommée clairement, avec les trois causes les plus probables pour cette étape précise.
3. Une liste classée de huit hypothèses couvrant ciblage, cohérence du message, clarté de la page, friction du formulaire, confiance, vitesse, appareil et tracking. Classez par impact attendu divisé par l'effort de vérification, et montrez ce raisonnement pour chacune.
4. Pour les quatre premières, la vérification exacte à mener et le résultat qui confirmerait ou écarterait l'hypothèse.
5. Un contrôle de cohérence du tracking : ce qui rendrait ces chiffres faux plutôt qu'un tunnel réellement cassé.
Règles :
- N'estimez jamais un chiffre que je ne vous ai pas donné.
- Ne recommandez pas de refonte avant que le contrôle du tracking soit écarté.
- Pas de tirets cadratins. Orthographe française standard.
Remplacez chaque espace réservé par vos propres détails. Plus vous êtes précis, moins le modèle invente.