LesFurets.com : une analyse approfondie des visites du site au service d’une vision claire de la performance

LesFurets.com est un site de comparaison français créé en 2012, initialement focalisé sur la comparaison des offres d’assurance auto pour finalement couvrir de nombreux autres produits : prêt immobilier, mutuelle santé, assurance habitation, assurance emprunteur, électricité et gaz, box internet, banque, crédits conso et assurance moto.

L’entreprise comptabilise plusieurs millions de visites et clients par an et fait partie des leaders de son secteur.

LesFurets.com est rémunéré à la mise en relation avec les partenaires (assurances, opérateurs, etc.) ou bien à la signature du contrat. Le parcours utilisateur type est le suivant :

1. Questionnaire utilisateurs
2. Envoi du profil aux partenaires
3. Devis pour comparaison
4. Demande (ou non) de mise en relation avec partenaires (assurances, etc.)

L’enjeu pour LesFurets.com est de réduire au maximum le taux de drop (abandon du processus) au cours de la visite. Pour cela, l’optimisation de l’expérience utilisateur est évidemment clé, avec deux axes principaux : la personnalisation de l’expérience et  l'optimisation de l’interface / du parcours utilisateur.

LesFurets.com a ainsi décidé de mener un travail approfondi des visites de son site pour identifier :

1. Les utilisateurs uniques, permettant à terme la personnalisation de l’expérience, le retargeting, l’identification du potentiel d’achat ;
2. Les robots, permettant un nettoyage dans le calcul des Key Performance Indicators (KPI).

D’un point de vue technologique, LesFurets.com s’est orienté vers une approche Graph Database via la solution OpenSource Neo4j.

Identification des utilisateurs uniques

Avec la multiplication des devices par utilisateurs, l’utilisation de cookies par les sites B2C n’est plus pertinente pour permettre une identification unique d’un utilisateur.

Une étude menée sur le graphe représentant les parcours des utilisateurs a permis de construire un modèle identifiant les utilisateurs uniques avec un taux de précision de plus 90%.

Ainsi, LesFurets.com est maintenant capable d’identifier les utilisateurs uniques, mais aussi de reconstruire leur historique de parcours sur le site et de calculer leur coût d’acquisition.

Exemple de deux “visites” rattachées à un seul et même utilisateur

Identification des robots

Pour le suivi de la performance du site, LesFurets.com s’appuie sur des KPI comme par exemple le taux de conversion entre la page de présentation des offres et la demande de mise en relation. Ces KPI permettent d’identifier les éventuels problèmes dans le parcours client.

Aussi, LesFurets.com met fréquemment en place des tests A/B pour optimiser l’interface proposée à ses utilisateurs.

L’activité de robots venant récupérer des informations sur LesFurets.com fausse ces mesures, pouvant ainsi conduire à des décisions non pertinentes.

Exemple de KPI impacté par l’activité de robots (en jaune la courbe de mesure, en vert la courbe corrigée de l’activité des robots)

Les équipes de LesFurets.com ont ainsi pu mener un travail d’identification des robots en temps réel (via un travail initial sur les données du Graph Database), permettant de retirer ces robots dans le calcul des métriques.

La mise en place via Neo4j d’un Graph Database a ainsi permis d’identifier les utilisateurs uniques et les activités robots en temps réel, avec un impact clair sur le métier et le suivi de la performance :

• Vision claire des utilisateurs uniques et de leur historique sur le site, permettant de mener des ciblages spécifiques (offres promotionnelles, parcours adaptés, etc.)
• Possibilité de retirer l’activité des robots dans le calcul des KPI pour une vision claire de la performance et une prise de décision non faussée

Exemple d’un profil de robot sur le site LesFurets.com : une seule adresse IP effectuant un grand nombre de visites

Compte-rendu rédigé par Sébastien Chapeland et Théo Nazon, étudiants du Mastère Spécialisé Big Data promotion 2019.