omnichannel, Web analytics

Gain a holistic view of what’s driving performance within and across all of your channels

omnichannel analyticsUnderstanding your customer is fundamental when wanting to practise omnichannel. Data is the keystone in that process. Thanks to customer analytics you can know how your customers use your channels, where do they drop in the sales funnels, what is the preferred way to reach them.

According to these insights, you will be able to enhance the user experience of your website or mobile apps, customize your communications based on customers’ habits and preferences, control if your marketing campaigns are happening in the right way.

The condition sine qua non to targeting & optimization is having clean, trusted marketing data over the whole customer journey. But the ways that customers follow to access your products or services are numerous and increasingly complex. Many devices and channels play a role making the customer analytics process more challenging than ever.

« Data that is locked up in silos won’t drive your business forward. »

This raises legitimately the following questions:

• How can I track the same user across multiple devices avoiding the duplication of visits or transaction count?
• How can I bring data from both online and offline together?
• How can I give the credit of a conversion to the right channels to identify the mix that works the best to reach my audience?
• How can I do all this while avoiding to rely on a whole army of analysts?

If you use different tools to reach your customers, you would have to keep various spreadsheets up-to-date to track what happened at every step. This process not only demands a lot of efforts but is also not reliable.

Implementing an analytics platform that untangle complexity of cross-channel marketing

A test conducted by the Boston Consulting Group (“Adding data, boosting impact”, Sept. 2014) for Google showed the use of unified technology platform enhanced the engagement and the performance of the marketing campaign. “Unified technology platforms provide a single user interface and make it possible to source data from a single pool, eliminating the need to reconcile, consolidate, and transfer data among multiple sources. This provides the data “freshness” and “completeness’’ crucial to achieving good performance in targeting.”

To truly achieve omni-channel measurement, companies need, nowadays, to rely on robust intelligence systems that are capable of collecting and processing data coming from various touchpoints – both online and offline – into one central place.
Various analytics solution providers offer the ability to gather effectively various marketing data sources into one single platform.
Adobe and Google marketing and analytics suites allow you, for instance, to pass a user ID with the transaction details to their platform allowing you to tie in-store purchases to online web behaviour.
They allow you, also, to create your own custom dimensions and metrics, providing the ability to identify offline data in reports in a way that is relevant for your business.
They, both, offer the ability to bring together data from their marketing campaign and analytics platforms to create a comprehensive and actionable view of their customer.

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Web analytics

Les systèmes de tag management sont-ils incontournables?

système tag managementLes marketers doivent gérer le tracking d’un nombre croissant d’activités de marketing  (campagnes cpc, display, affiliées – ou encore – website analytics, usability testing). La gestion des tags de tracking devient de plus en plus complexe. Les systèmes de « tag management » sont censés faciliter cette maintenance. Mais simplifient-ils réellement la vie? Feront-il immanquablement partie de tout dispositif de marketing en ligne?

Le tracking des activités de marketing digitales est essentielle pour s’assurer de l’efficacité des initiatives de marketing et d’analyse. Pourtant, quiconque a déjà travaillé dans le domaine sait combien la mise en place des codes permettant de collecter les données nécessaires à la création des rapports peut se révéler laborieuse. Une des difficultés principales réside dans le fait que les codes de tracking doivent être placés à même le code source des pages (c’est-à-dire le code informatique composant les pages Web). À moins d’avoir les développeurs du site travaillant au sein même de votre société, chaque modification du code requiert d’avoir recours aux services de votre agence Web.

« Le tracking est une activité de plus en plus complexe. »

Le fait de dépendre d’une tierce partie pour que chaque modification soit opérationnelle présente des contingences d’ordre financière et d’ordre temporelle. Premièrement, l’agence facture un montant pour chaque modification requise. Deuxièmement, il faut attendre qu’elle réalise le changement. Quand on sait que la mise en place d’un code de tracking n’est souvent pas réussie du premier coup – soit parce que le code est mal placé, soit parce qu’il se révèle ne pas être le bon – on réalise combien cette étape peut représenter un obstacle.

De surcroît, le nombre de codes à placer sur un site Web ou sur une application mobile a tendance à augmenter. Car la gestion du marketing se base de plus en plus sur les données.
Toutes ces difficultés vous éloignent de votre but premier qui est le pilotage et l’analyse des opérations marketing.

Les systèmes de « tag management » (TMS) connaissent un succès car leur but est de simplifier le processus de « taggage » en offrant la possibilité de gérer l’ensemble de ses tags à partir d’un tag unique et d’une interface d’administration.

Pourquoi considérer la mise en place d’un système de tag management?

Un système de tag management permet, une fois la phase d’implémentation effectuée, de ne plus avoir besoin de modifier le code de vos pages pour ajouter, retirer ou modifier un tag. L’implémentation de base consiste à placer un bout de code dans les pages de votre site.
Quel que soit le nombre de tags différents que vous avez, ceux-ci seront remplacés par un tag unique.
Plusieurs types de tags sont pris en charge: les tags des solutions Web Analytics (Omniture, Comscore, Google Analytics, etc.), les tags de conversion des campagnes de publicités digitales (DoubleClick, Adwords, Marin, MediaMind, etc.), les tags d’usability testing (Crazy Egg, etc.) ainsi que d’autres codes JavaScript.

« Les solutions de tag management ne marquent pas la fin de la dépendance envers les techniciens. »

En plus de simplifier et de consolider l’implémentation des tags, ils offrent un contrôle accru de leurs conditions de déclenchement. Une fois qu’un tag est introduit, il est possible de déterminer avec une grande précision les exigences à remplir (URL, clic sur un bouton de conversion, etc.) pour que ce dernier soit activé.
Certains systèmes, comme Google Tag Manager, permettent également de pré-visualiser le déclenchement des tags avant publication. Cette fonctionnalité est bien utile pour éviter de polluer les rapports avec des données provenant de tests et pour savoir clairement quels sont les tags qui sont déclenchés sur une page donnée (voir encadré pour d’autres avantages). Enfin, ces solutions offrent des fonctionnalités qui permettent de tracer un plus grand nombre d’interactions.
Toutefois, capacités accrues riment souvent avec plus grande complexité …

La fin de la dépendance envers le service IT?

« Le service (…) est rapide et intuitif, et permet aux responsables marketing d’ajouter ou de modifier des balises à tout moment.  {…}  Plus besoin désormais de faire appel au service informatique », peut-on lire sur le site d’un éditeur de solution. Les éditeurs de telles solutions insistent sur le côté simple et pratique de leur solution.
Mais il ne faut pas se leurrer. Les solutions de tag management ne marquent pas la fin de la dépendance aux techniciens. En premier lieu, l’apprentissage de l’utilisation de l’outil requiert une formation adéquate, à moins d’avoir de bonnes bases en tracking. Une fois cette étape franchie, il est possible de mettre en place le système sur son site sans trop de difficultés.

Les paramétrages de base sont, en effet, réalisables sans leur intervention. Mais, les choses se corsent lorsque l’on souhaite aller plus loin. Ces systèmes permettent de transmettre des informations entre une page Web et les divers tags contenus dans un container via une fonctionnalité appelée « data layer ». Ce dispositif rend, par exemple, possible l’envoi d’infos relatives à la catégorie à laquelle une page consultée appartient.

En plus des informations statiques, il est possible d’envoyer des informations dynamiques comme les données introduites par un utilisateur dans un formulaire (par exemple : son pays, le type de requête, etc.), le déroulement d’une page vers le bas via la scroll bar, le type de client. Tout type d’interaction est, en théorie, traçable pour autant qu’elle soit « définissable via un code informatique » (le plus souvent JavaScript et HTML). Et pour que ce genre d’informations soit définies et envoyées dans le Tag Manager (via le data layer) conformément aux exigences techniques du système, il faut faire appel aux services d’un développeur.
D’aucuns ne manqueront pas, de ce fait, de souligner que la solution n’offre pas réellement l’autonomie promise … Et ils n’auront pas tort.

« Les TMS seront de mise pour tout nouveau projet de marketing digital d’envergure. »

En revanche, il est correct de dire qu’elles facilitent grandement le tracking. Une fonctionnalité comme le data layer permet d’économiser beaucoup de temps de développement. Car si elle n’existait pas, il faudrait la créer. Pour être plus précis : des solutions comme Tag Man, TagCommander, Google Tag Manager permettent d’augmenter l’indépendance par rapport à l’agence qui a développé le site, mais, accroissent la dépendance envers l’agence prestataire de services en analytics. Car, à moins de posséder ce genre de compétences – encore peu répandues sur le marché – en interne, il vous faudra avoir recours à l’une des quelques agences spécialisées dans le domaine.

En résumé, même s’ils ne tiennent pas toutes leurs promesses, les TMS remplissent une fonction essentielle dans le processus de collecte et d’analyse des données en agissant comme point central. De plus en plus d’entreprises adoptent ces solutions car elles offrent un meilleur contrôle sur leurs données. Ces atouts rendront  leur utilisation, logiquement, incontournable dans tout futur projet de marketing digital d’envergure.


Les avantages d’un système de tag management (TMS)

Gestion centralisée

  • Vous ajoutez ou retirez facilement un tag (campagnes, Web Analytics, etc.).
  • Vous contrôlez les règles de déclenchement de vos tags.
  • Vous gagnez du temps grâce aux templates de tags pré-ajoutés par les éditeurs de TMS.
  • Vous êtes mieux assuré de ne pas garder des tags inutiles ou désuets.

Vérification du fonctionnement

  • Vous testez le bon fonctionnement de vos tags avant leur publication et évitez ainsi de « polluer » vos données avec des erreurs de tracking.
  • Vous suivez avec précision quels tags se déclenchent sur chaque page.

Confidentialité

  • Vous évitez de laisser des informations confidentielles dans le code de vos pages.

Performance

  • Vous diminuez le temps de chargement de vos pages car tous vos tags sont appelés de manière asynchrone par le TMS.

Compatibilité

  • Les TMS sont compatibles avec plusieurs solutions « tag-based » du marché (Web analytics, retargeting, multi-variant testing, ad-serving, social commerce, affiliation, bid-management,…).

Déduplication

  • Vous évitez le double-comptage des conversions et rémunérez le bon partenaire pour les conversions.

 

Les désavantages d’un TMS

Apprentissage

  • L’apprentissage de l’utilisation de ce genre de systèmes n’est pas donné à tout le monde. Il faut disposer d’un minimum de connaissances techniques.

Dépendance

  • À moins de disposer des compétences nécessaires à la maitrise d’un TMS en interne, vous êtes dépendant de l’agence qui a mis en place le système.

Intégrité des données

  • Le suivi de toutes les activités est opéré au moyen d’un seul tag. Si ce tag est modifié ou retiré pour une raison ou une autre, c’est tout l’édifice qui est mis à mal.
  • De plus, le TMS se sert d’éléments existant du code composant les pages pour tracer certaines interactions. La modification du code du site sans prise en compte de ces interconnections peut nuire à la collecte des données.

 

 

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Google, la conquête de la pub par l’exploitation intelligente des données

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Google a révolutionné le monde de la publicité en ligne avec ses solutions innovantes permettant aux annonceurs de cibler les consommateurs super efficacement. Mais Google n’a pas fini sa conquête des territoires de la publicité. À vrai dire, le géant californien n’en est qu’à ses débuts… Après avoir assis sa domination sur la publicité des moteurs de recherche, Google cherche à conquérir les autres pans de la publicité.

La société californienne s’est distinguée en construisant son système de publicités entièrement basé sur une qualité désormais incontournable dans le domaine : la pertinence.

L’idée innovante, à l’origine, consistait à faire dépendre les publicités (ou ‘ads’ dans le jargon) servies aux internautes des objectifs de leur recherche. Ce meilleur ciblage garantit une plus grande attention de leur part; et, par ricochet, augmente les chances que ceux-ci soient intéressés par la publicité.
Comme on le sait, ce succès a provoqué un déplacement massif des budgets marketing vers le Search Engine Marketing. Un tiers des budgets dépensé dans la publicité en ligne irait dans les poches du géant, selon le site Mashable.com.

« Le fond de sa stratégie, c’est la recherche de la pertinence pour les utilisateurs. »

Fort du succès d’Adwords, Google a, ensuite, cherché à élargir ses services pour annonceurs au-delà de l’environnement formé par son moteur de recherche. Deux pistes s’offraient logiquement au géant de la publicité:

1/ développer sa présence sur des sites dont il n’est pas propriétaire
2/ agrandir son offre de sites ou d’applications lui appartenant

Il a suivi la première en créant en 2003 un programme de publicité, appelé Adsense, auquel chaque propriétaire de site peut souscrire. Google s’est ainsi construit un réseau de sites de partenaires sur lesquels il sert des publicités en rapport avec les contenus qui y sont présentés. Avec l’acquisition, en 2008, de la régie publicitaire DoubleClick (une des plus grande au monde), Google a encore agrandit considérablement son réseau et son offre de formats publicitaires « display ».

Deuxièmement, il a élargi plantureusement son propre écosystème. Gmail, Youtube, Google News, Chrome, Google talks, Google agenda, Google Maps, Androïd, Google glass, etc. on ne compte plus les sites, applications, solutions logicielles que la firme a achetées ou développées. Sans parler de ses derniers projets dans le domaine de l’automobile, de l’« Internet des objets » (« Internet of things ») et du contrôle de la santé.

Un tel empressement à gagner tous les pans de l’économie numérique suscite naturellement des interrogations; et notamment, la question suivante : Quels sont les besoins stratégiques à l’origine d’un tel appétit de conquête?

Pourquoi Google cherche sans cesse à étendre son territoire ?

Même si les aspirations de Google ne se limitent pas à la publicité, ses revenus proviennent essentiellement de celle-ci. Dès lors, inévitablement, Google a besoin de toujours plus de place. Si ce n’est pas plutôt après du temps que Google court, le temps des gens, du « temps de cerveau humain disponible », selon l’expression formulée en 2004 par Patrick Le Lay, alors président-directeur général du groupe TF1 …

google publicite strategie
À mesure que Google étend son offre de services attrayant, il accroît le temps passé sur son territoire. Il en découle toujours plus d’opportunités pour exposer ses utilisateurs à des annonces publicitaires. Il faut dire que Google s’est, d’ailleurs, concentré sur l’acquisition de sites offrant de belles opportunités en la matière: YouTube, Blogger, etc.

Via son réseau AdSense et l’acquisition de DoubleClick, la société augmente potentiellement son « reach » à tout le Web. Google a, dernièrement, même réussi à conclure un accord avec Facebook  qui permet de cibler des utilisateurs de Facebook via DoubleClick.

« Ses ads attirent plus les annonceurs que les autres parce qu’elles sont mieux conçues. »

Mais la stratégie de Google ne se limite pas à l’extension de son emprise sur le Web. Ses publicités attirent plus les annonceurs que les autres parce qu’elles sont mieux conçues. Les applications – comme Gmail, Google search, Google analytics – que la société met à disposition gratuitement lui permettent de recueillir des précieuses données sur nos besoins, nos habitudes, etc.  Google n’a de cesse de mieux nous connaître. Et, sa vraie force réside dans sa faculté à exploiter ces données au travers de systèmes intelligents pour personnaliser les publicités.

Google n’a de cesse d’introduire des formats publicitaires rivalisant d’ingéniosité à cet égard. Il offre, par exemple, la possibilité de cibler les internautes sur base de leurs intérêts – par exemple, le sport, les animaux de compagnie – en se basant sur le type de sites que ces derniers ont visité. Avec ses applications développées pour la vie réelle via le mobile, l’automobile (Car play, GPS) ou les lunettes (Google glass), le ciblage sera fait bientôt en fonction des lieux visités ou de la direction de nos pupilles ou que sait-on encore …

Quoiqu’il en soit ces évolutions posent d’énormes questions en matière de respect de la vie privée. C’est, d’ailleurs, la seule ombre au tableau qui pourraient pour le moment restreindre le développement du géant, tant son avenir proche semble prometteur.

 

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Vos campagnes de marketing ne sont pas appréciées à leur juste valeur

Les chemins que les consommateurs suivent pour accéder à vos produits ou services sont complexes. Pas un, mais, une multitude de canaux peuvent jouer un rôle dans le processus de conversion. Alors, comment attribuer équitablement le mérite d’apporter des clients aux campagnes marketing? Pourquoi est-ce important pour votre stratégie marketing?

Un visiteur peut visiter plusieurs fois votre site et être exposé à de multiples campagnes de marketing. D’autre part, il peut accéder à votre site via différents moyens : ordinateur, tablette, smartphone, console de jeux, TV, etc. Enfin, il n’est pas limité à Internet. Il peut aussi être influencé par des publicités affichées sur des abribus ou vues à la télévision.
Les parcours des consommateurs – en partant de leur premier point de contact avec la marque jusqu’au moment où ils sont devenus client – sont, donc, plus fragmentés que jamais.

Ce morcellement complique fort le travail d’évaluation de la performance des canaux marketing (tâche habituellement accomplie par les analystes marketing). Prenez le cas de figure suivant : un consommateur surfe sur son site d’informations favorit avec sa tablette. Il y voit une bannière pour une marque de chaussures. Il décide de cliquer dessus. Ce clic le mène une première fois sur le site de vente de chaussures. Il voit des chaussures qui lui plaisent. Il décide d’aller d’abord les essayer en magasin. Ces chaussures lui vont et il va les acheter finalement en ligne avec son ordinateur car le site de vente en ligne offre des réductions que le magasin ne propose pas.

« Le danger est de sous-évaluer ou de surestimer certains canaux. »

Du point de vue de la marque de chaussures qui essaierait de retracer le chemin de conversion de ce consommateur, on aurait trois points de contact ainsi que trois moyens d’accéder à la marque. Le premier point de contact étant la bannière située sur un site, le deuxième étant le magasin « physique », le troisième étant le site de la marque. Le premier moyen d’y arriver étant la tablette, le deuxième moyen étant « physique » et le troisième moyen étant l’ordinateur.

multi-canal conversion

Il n’y a, donc, pas un mais trois canaux qui ont contribué à l’achat du produit. D’un point de vue d’analyse de la performance, la question suivante surgit logiquement : à quel canal attribuer la conversion?
Ces scénarios peuvent varier et inclure, par exemple, d’autres canaux de marketing comme l’emailing, les moteurs de recherche, les campagnes d’affiliés ou d’autres « véhicules ».

Pourquoi est-il important d’attribuer le mérite de la conversion équitablement?
La plupart des systèmes Web analytics attribuent, par défaut, le mérite de la conversion à un seul canal alors que d’autres canaux ont joué un rôle dans le processus de conversion. Le danger est de sous-évaluer ou de surestimer certains canaux, voire d’en supprimer un qui est utile. Prenez une équipe de basket : lorsque celle-ci gagne un match, le mérite d’avoir gagné ne revient pas aux seuls joueurs qui ont marqué les paniers mais à toute l’équipe. De la même manière en marketing, il est pertinent de prendre en considération la contribution de chaque canal; pas seulement celle des derniers canaux empruntés avant la conversion.

« Le but est de trouver quelles sont les combinaisons de canaux gagnantes. »

Heureusement, la plupart outils de Web analytics fournissent bon nombre de rapports utiles qui permettent d’analyser les conversions d’un point de vue multicanal. Vous pourrez y voir quels canaux jouent plus un rôle « d’initiateurs » de la conversion (première interaction), lesquels jouent plus un rôle « d’assistants » (deuxième interaction) et lesquels ont tendance à « fermer » le processus de conversion (dernière interaction).
On remarque, par exemple, que certains canaux (comme le «display» et l’ «emailing») jouent plus souvent un rôle lors de la première interaction et certains canaux interviennent plus en aval du processus (comme le « search », le « direct »).

multi-canal conversion

En étudiant le rôle des canaux et les synergies qu’ils développent entre eux, vous parviendrez à trouver les combinaisons gagnantes (par exemple : télévision avec réseaux sociaux et moteurs de recherche) et arriverez à optimiser le marketing mix pour obtenir un meilleur ROI.

Devez-vous avoir recours à une analyse multicanal?
Mais, avant de vous lancer dans ce genre d’analyse, vérifiez si, en tant que propriétaire de site, vous êtes confrontés à ce genre de problématiques. Comment le savoir? C’est très simple à déterminer. Il suffit de vous connecter à votre application Web analytics et de vous diriger vers le rapport qui montre combien de visites étaient nécessaires avant qu’il y ait conversion.

Si la plupart des conversions ont lieu après plusieurs visites, la question de l’attribution mérite qu’on y passe du temps. Si c’est la situation inverse qui a lieu, concentrez plutôt vos efforts sur la résolution de problèmes prioritaires (le bounce rate de vos pages d’entrée, par exemple).
Si vous souhaitez être sûr, vous pouvez aussi croiser ces informations avec les informations livrées par le rapport « Jours avant achat ». Ce rapport vous indique le nombre de conversions qui se sont produites le jour même de la première visite, et, combien d’entre elles découlent de plusieurs visites et de plusieurs jours.

À quel canal attribuer la conversion ?
Une fois que vous avez identifié un problème qui requiert d’effectuer une analyse des attributions, l’étape suivante consiste à comprendre quel modèle exploiter pour attribuer le crédit aux campagnes.
Un modèle d’attribution est un ensemble de règles utilisées pour déterminer comment le mérite pour les conversions doit être attribué aux différents canaux de marketing.

Il existe bon nombre de modèles d’attribution. Passons en revue quatre d’entre d’eux couramment utilisés :

1. Dernière interaction ou clic (appelé aussi « last click »)
Ce modèle attribue 100% du mérite au canal de la dernière interaction. Le dernier clic est le modèle standard utilisé par la plupart des solutions Web analytics. Même si il est répandu, cette méthode n’est pas optimale pour identifier les canaux dans lesquels dépenser vos sous.

2. Première interaction ou clic (appelé aussi « first click »)
Ce modèle attribue 100% du mérite au canal de la première interaction. Peu d’outils utilisent cette méthode. L’idée est la suivante : « S’il n’y avait pas eu le premier contact, le client n’aurait jamais su que l’on existait. Donc, attribuons tout le mérite au premier canal. » Selon Avinash Kaushik (www.kaushik.net), ce modèle n’est pas très fiable. « Si la première campagne était si formidable, pourquoi en a-t-il fallut six de plus pour que le client soit converti », se demande le guru des analytics.

3. Attribution à parts égales pour les clics (appelé aussi  »linear »)
Le principe est le suivant : « Nous ne savons pas comment attribuer précisément les crédits, alors, accordons les crédits de manière égalitaire à chaque campagne.» Le problème de ce modèle est qu’il amène à investir de manière égale dans toutes les campagnes de la chaîne alors qu’il y a des canaux qui sont plus efficaces que d’autres. Et le but de l’opération est, justement, de découvrir les meilleurs.

4. Dépréciation dans le temps (appelé aussi « time decay »)
Cette méthode donne plus de crédits à mesure que les interactions se rapprochent du moment où la conversion a eu lieu. Le facteur temps est, dès lors, utilisé comme moyen de départager les canaux. L’idée est la suivante : « plus un canal est proche du moment de la conversion, plus il a dû avoir un rôle prédominant dans le processus de décision. » Le point faible de ce modèle est que des canaux peuvent avoir un impact décisif même s’ils sont éloignés de cet instant. Cependant, ceux-ci seront dévalués.

« Même s’il y a des modèles utilisés plus couramment, il n’y en a pas qui soit universellement accepté. »

Même s’il y a des modèles utilisés plus couramment, il n’y en a pas qui soit universellement accepté. Car la manière dont on attribue diffère d’un cas à l’autre, d’une personne à l’autre. On répondra différemment selon qu’on est marketing manager, publicitaire, campaign manager, digital planner, etc.

D’ailleurs, ce flou artistique peut avoir des conséquences sur l’évaluation de vos campagnes. Souvent, plusieurs intermédiaires collectent des données sur les campagnes : la société gérant les campagnes d’affiliés, celle s’occupant des campagnes RTB (real time bidding), celle en charge des campagnes search, etc. Et il n’est pas rare que leur comptage des conversions donne lieu à des résultats divergents de celui du système analytics installé sur le site du client. Ceci est, sans doute, dû au fait que les intervenants utilise un modèle d’attribution différent de celui du système installé sur le site. Généralement, leurs systèmes attribuent la conversion au canal dont ils sont en charge dès que celui-ci a joué un rôle (par exemple : une bannière a été vue ou cliquée) alors que le modèle du dernier clic est souvent d’application dans les systèmes de Web analytics.

C’est pourquoi les éditeurs de solutions Web analytics prévoient aussi la possibilité de créer votre propre modèle. Pour créer un modèle personnalisé, vous devez indiquer le nombre de contacts nécessaires et la manière dont vous attribuez les crédits à chacune des interactions.

Selon Kaushik, cette méthode (comme les autres d’ailleurs) peut porter ces fruits comme ne rien apporter du tout. Tout dépend de la capacité des analystes à percevoir les éléments subtils qui influencent les personnes en ligne ainsi que les performances passées des canaux afin de proposer un modèle reflétant la réalité.

Il est aussi possible de comparer les différents modèles entre eux via vos applications analytics pour voir lequel offre le plus de résultats probants.

En bref, l’analyse des chemins qu’empruntent les internautes reste un exercice difficile. Car, qu’on le veuille ou non, le Web n’est pas structuré. Il est chaotique. Il est impossible de connaître l’impact précis que chaque canal a sur les clients.

La seule chose qu’on puisse faire, c’est formuler des hypothèses pour, ensuite, les tester. C’est à ce prix que la découverte de nouvelles opportunités marketing aura lieu.

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Comment tirer pleinement parti de vos rapports Web Analytics en 4 étapes

process web data analyse

Les Web analytics ne doivent pas se limiter à la consultation de rapports. Leur exploitation doit permettre d’apporter de la valeur à votre activité. Arrêtons-nous un moment sur le terme «apporter de la valeur » qui sonne un peu comme un de ces trop nombreux buzz word inventé par des consultants désireux d’appâter des clients. Concrètement, qu’est- ce qui se cache derrière?

« Pour tirer parti de vos données, vous devrez vous mettre à les analyser. »

Développer de la valeur c’est engendrer une idée, une invention, un procédé ou tout autre chose qui aura un impact positif sur votre affaire directement ou indirectement. Il s’agit, donc, d’un terme très large qui dépend du contexte. Dans le cas qui nous concerne, les Web analytics fournissent des informations vous permettant de mieux comprendre et de mieux orienter vos actions en ligne. En d’autres termes, les Web analytics ne génèrent pas directement de la valeur. C’est vous qui, de par votre bonne maîtrise de l’outil, vos capacités d’analyse et de stratégie – allez créer de la valeur pour votre activité.

Aller au-delà des rapports
Il ne suffit pas de mettre en place un outil et d’ouvrir ses rapports quelques fois par semaine pour en tirer des bénéfices. C’est pourquoi, il est essentiel d’aller au-delà des rapports préconçus de votre outil et de vous mettre à analyser réellement vos données.

Une bonne analyse doit vous permettre de:

1/ répondre à des questions précises sur le comportement des visiteurs: Pourquoi ne convertissent-ils pas? Pourquoi sortent-ils du site à cet endroit-là? Quels sont leurs centres d’intérêt ?
2/ jauger le degré de succès de votre site Web et de vos actions en ligne.
3/ déterminer quelles actions doivent être entreprises.

Mais avant de commencer à analyser, il s’agit de mettre à jour quels sont les objectifs du marketing en ligne car ceux-ci ne sont pas toujours bien définis. Et le manque d’objectifs clairement définis risque de mettre à mal l’efficacité de l’analyse. De plus, il est pertinent de se demander s’il vaut la peine d’investir du temps et de l’argent dans un processus dont la finalité est floue.

« Si vous voyez des mots qui pointent des actions à entreprendre avec des données pertinentes, alors vous êtes en face du résultat d’une analyse de données Web. » Avinash Kaushik

N’oubliez pas aussi d’en dériver des moyens de mesurer le degré d’atteinte de vos objectifs, c’est-à-dire des KPIs. Par exemple, si un objectif business est de générer des ventes en ligne, un KPI sera le revenu par jour ou par semaine. Votre plateforme de Web analytics peut déjà offrir les « metrics » et « dimensions » nécessaires. Et, si ce n’est pas le cas, vous pouvez aussi les créer vous-même (par exemple, en créant des custom dimensions).

Le point de départ
Une analyse commence dès lors qu’il y a quelque chose de spécifique que vous voulez découvrir qui va au-delà de la simple consultation d’ensembles de données.
Cette investigation peut débuter dès lors:

  •  qu’un problème se présente. Par exemple : le taux de rebond (plus connu sous le terme « bounce rate ») du site a augmenté ou le taux de conversion a baissé.
  • qu’une question spécifique provenant du management ou d’un collègue est posée. Par exemple. Par exemple : Est-ce que l’argent qu’on a investi dans cette campagne rapporte le nombre de leads escompté?
  • que quelque chose doit être évaluée : un redesign d’une section d’un site, le succès d’une campagne, etc.

Les débouchés attendus de l’analyse
Un problème qui se pose fréquemment lorsqu’on débute une analyse est qu’on ne sait pas toujours par quoi commencer. La première chose à faire est de se poser une question de départ. Celle-ci permettra de cerner l’objet de la recherche et de savoir vers où vous devrez vous orienter.

Par exemple, si l’élément à analyser est :
– la hausse soudaine du taux de rebond du site. La question qui peut être posée est: Est-ce que la hausse est due à une mauvaise gestion des campagnes d’acquisition de trafic?
– le mauvais résultat des ventes en ligne d’une ligne de vêtement. On pourrait poser les questions suivantes: Est-ce que le mauvais résultat est dû au fait que les produits ne sont pas assez mis en valeur sur le site ? Ou bien, est-il dû au fait que ce type de vêtement n’est pas adapté à la vente en ligne?

Vous pouvez même aller plus loin en formulant une hypothèse de recherche que vous allez infirmer ou confirmer.

L’exploration
La seconde phase consiste à explorer la piste que vous vous êtes fixé. Demandez-vous ce qui pourrait avoir un impact sur l’élément que vous tentez d’analyser.
Dans le cas de la question relative à la hausse surprenante du taux de rebond, vous vous orienterez tout naturellement du côté des rapports sur les sources de trafic. Plus spécifiquement, vous regarderez le taux de rebond de chaque source de trafic ou canal d’acquisition: e-mailing, trafic direct, trafic issu des moteurs de recherche, etc.
Dans le cas des questions relatives aux résultats des ventes négatifs, c’est les rapports e-commerce ainsi que ceux montrant le degré de succès des pages produits qui devront être consultés. Plus spécifiquement, vous examinerez l’évolution des revenus par page produit.

« Votre bonne connaissance des divers rapports qu’offre votre plateforme de Web analytics sera clef pour trouver la source d’informations adéquate. »

Votre bonne connaissance des divers rapports – et surtout des « metrics » et des « dimensions » qui les composent – sera déterminante pour trouver la source d’informations adéquate. C’est pourquoi il est essentiel de disposer au préalable d’une bonne maîtrise de l’outil.
Si vous ne trouvez aucune trace de l’origine du problème dans ces rapports, envisagez alors d’inspecter d’autres pistes en recherchant une autre hypothèse plausible. Inspectez chaque facteur potentiellement générateur d’impact tel un enquêteur ne laissant aucune piste pouvant mener au coupable au hasard.

Mais, avant tout, assurez-vous d’avoir exploité toutes les sources d’information à votre disposition. Si votre plateforme de Web analytics ne vous offre pas la réponse, il existe d’autres outils : par exemple, des outils permettant de récolter des «données plus qualitatives »: les heatmaps ou clickmaps, l’A/B testing, le multivariate testing, les enquêtes en lignes, etc.

La découverte d’insights
Une fois que vous tenez des informations-clefs, comment faire vous pour vérifier si votre hypothèse de départ est vraie?
Différentes techniques sont à votre disposition pour « faire parler vos données ».

1/ Identifiez les tendances qui changent.

Dans l’exemple avec le taux de rebond qui augmente, regardez à quel moment le bounce rate augmente significativement.

2/ Comparez les données provenant de divers segments entre elles.

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Dans le même exemple, comparez le taux de rebond des diverses sources de trafic entre eux et avec le taux de rebond moyen du site. Vous verrez tout de suite quelle source fait défaut.

« Inspectez chaque facteur tel un enquêteur ne laissant aucune piste pouvant mener au coupable au hasard. »

3/ Cherchez des éventuelles corrélations.

Vous cherchez, par exemple, à savoir si un afflux de trafic d’une campagne est à l’origine d’une amélioration des ventes à un moment donné. Comparez la courbe des visites du segment représentant la campagne et celle des ventes de produits. Si les courbes se chevauchent, c’est qu’il y a des chances que cela soit le cas.

4/ Recoupez vos sources d’informations.

Après de longs moments d’investigation, vous avez, enfin, l’impression que vous tenez quelque chose. Toutefois, vous flairez qu’il vous manque des éléments vous permettant de confirmer la chose. Sachez qu’il est possible dans beaucoup de cas de trouver ces indications dans d’autres rapports.
Si vous souhaitez, par exemple, savoir sur quels liens d’une page les gens cliquent, vous pouvez:
– soit consulter le rapport de la page en question dans lequel vous trouverez les pages suivantes qui ont été visitées.
– soit consulter le rapport intitulé in-page analytics où vous trouverez le taux de clics sur chaque lien se trouvant sur la page.
Les deux rapports ne se recoupent pas à 100% ? Ce n’est pas grave. Concentrez-vous sur ce qu’indiquent les tendances, et non, sur les chiffres absolus.

in-page analytics

5/ Vérifiez le poids relatif d’un élément dans le total.

Lorsque vous vous attardez sur l’analyse d’un élément (une page ou une source de trafic, par exemple), il est, souvent, indispensable de voir quel est son poids proportionnellement aux autres éléments du même type.
Lorsqu’on souhaite savoir quel est l’impact réel d’une source de trafic sur le site, par exemple.

pie cahrt

Si, à la fin de votre analyse, vous êtes arrivé à trouver une réponse concrète à votre question de départ et à confirmer votre hypothèse, il ne vous reste plus qu’à tirer parti de ce que ces éclaircissements vous indiquent. Soit, il s’agira de quelque chose qui est simplement destiné à être communiqué et servant à accroître votre compréhension de la conduite de vos activités en ligne ; soit, cela sera quelque chose méritant de plus amples investigations (via des user tests, par exemple) ; soit, il s’agira « d’insights » identifiant des actions concrètes à entreprendre.

A l’opposé, si vous n’avez rien trouvé de concluant vous pouvez recommencer le cheminement avec une autre hypothèse que vous allez tester.
C’est à ce prix que vous parviendrez à générer de la valeur pour votre activité .

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stratégie, Web analytics

Ne dites plus Google Analytics mais Universal Analytics

Google Analytics Universal AnalyticsGoogle Analytics a lancé une nouvelle update importante de son code de tracking. Il s’agit de la quatrième version du code depuis la naissance de la plateforme. Cette nouvelle version doit permettre d’améliorer la qualité et d’augmenter le nombre de données collectées via sa plateforme.

Google Analytics est parti du constat suivant pour mettre à jour sa technologie de tracking : les points via lesquels les consommateurs sont en contact avec les marques sont de plus en plus fragmentés:

  •   les appareils utilisés: tablettes, smartphones, consoles de jeux, ordinateur, etc.);
  • les canaux de marketing (street display, moteurs de recherche, magasins, etc.)

L’adjectif « universel » fait référence à la vision holistique que Google veut offrir aux utilisateurs de sa plateforme analytics.

« Il s’agit plus d’une mise à jour de la technologie de tracking que de l’interface. »

Petit tour d’horizon des innovations apportées :

Intégration de données d’origines plus diverses

Universal Analytics doit permettre l’intégration des données provenant de différents appareils digitaux connectés au Web ou non. Il est, désormais, possible d’envoyer des données des canaux digitaux que l’on souhaite vers la plateforme de Google: qu’il s’agisse d’une appli pour smartphones, d’une console de jeux, d’un point de vente, du CRM d’un service clientèle ou même d’un détecteur de mouvements, …

Il n’y aurait pas de limites pour autant que ces systèmes soient programmés en fonction du protocole de mesure, nous dit-on chez Google.

Il serait, donc, même possible d’envoyer les informations liées aux conversions réalisées en magasin. L’identifiant compris dans la carte de fidélité peut, par exemple, être exploité.

Cela dit Google reste fidèle à sa politique de protection de la vie privée. Les données qui seront envoyées aux serveurs de Google resteront anonymes.

Meilleur suivi des visiteurs

Une autre évolution majeure est l’amélioration du suivi des visiteurs. Jusqu’à présent un des metrics roi dans le domaine des Web analytics était le nombre de visites. Le but de la nouvelle mouture de Google Analytics est de livrer des données plus orientées vers le visiteur.

Avec la multiplication des appareils permettant de surfer sur le Web, il était devenu inévitable de trouver une nouvelle méthode plus efficace pour suivre le comportement des visiteurs à travers tous les stades menant à la conversion (publicité, ventes, utilisation des produits) pour, ensuite, les agréger dans un endroit. Surtout qu’il faut dire que le metric ‘nombre de visiteurs’ souffrait d’un manque de fiabilité.

« Il est désormais possible d’envoyer des données des canaux digitaux que l’on souhaite dans Google Analytics. »

L’intégration d’un plus grand nombre de données permettrait d’en savoir plus sur l’origine sociale, les habitudes, les préférences, l’âge, etc. des visiteurs et permettrait de mieux suivre ceux-ci.
On ne parle plus d’analyser des visites, mais plutôt de décortiquer le comportement des visiteurs.

Contrôle accru via l’interface d’administration

Le nouveau code n’est plus basé sur ces fameux cookies utm propres à Google Analytics (utma, utmb, utmc, utmv, utmz). Il ne reste plus qu’un seul cookie (_ga) qui sert à identifier et reconnaître le visiteur. Le calcul de la session, la source de trafic et les variables personnalisées de type visiteur, qui étaient jusqu’à maintenant stockées dans les cookies, seront dorénavant gérées au niveau des serveurs de Google.

Par conséquent, une grande partie des configurations – comme l’ajout de nouveaux moteurs de recherche ou de sites référents, la définition de la durée d’une session ou d’une campagne – qui se faisaient via le code (JavaScript) sont maintenant gérables via la section admin.

Mais, rappelons qu’avec les systèmes de tag management tels que Google tag manager même le code standard de Google Analytics peut être modifié sans une intervention dans le code.

Nous serions, donc enfin, libéré de configurations qui étaient souvent interminables parce qu’elles requerraient l’intervention de différents intermédiaires (notamment, l’agence de développement).

Possibilités de segmentation plus pointues

Avec la dernière version du code de Google Analytics, il était déjà possible de créer les segments que l’on voulait à partir de variables personnalisées. Cette fonctionnalité – appelée anciennement « custom var » et rebaptisée « custom dimension » – est très utile car elle permet d’aller chercher les données qu’on veut pour approfondir les analyses.

Avec Universal Analytics il est, désormais, possible de créer plus de dimensions qu’avant – jusqu’à 20 variables personnalisées (comparativement aux cinq espaces disponibles des variables précédentes)- ainsi que des metrics personnalisés (cela n’existait pas avant).
Pour que ces valeurs soient envoyées à Google Analytics, elles doivent être définies dans l’interface d’administration – opération qui se faisait précédemment via le code source du site.

custom dimension

Ensuite, il faut, toujours, malgré tout, installer dans les pages un code JavaScript qui envoie les dimensions et les metrics à Google Analytics.

Importation de données sur les coûts

Certainement une des plus intéressantes nouveautés: il est désormais possible d’importer des données liées aux coûts des campagnes marketing. Jusque-là l’import des coûts était limité aux données Adwords.

Le fait d’avoir tous les coûts et toutes les conversions dans Google permet aux marketers de développer une vue plus complète de la performance de leurs canaux de promotion et de ventes.

« Google Analytics est un outil de plus en plus orienté business intelligence. »

Avec l’introduction de ces nouvelles possibilités, Google Analytics concurrence un peu plus des plateformes Analytics plus orientées business intelligence comme Webtrends, Omniture, SAS. Et cela, tout en restant gratuit ! C’est à se demander ce qui motive Google à investir autant dans sa plateforme.

Beaucoup de spéculations ont lieu à propos de la stratégie de Google dont le service Google Analytics fait partie. Certains avancent que le géant de la publicité essaie de récolter toujours plus de données sur les utilisateurs des sites Internet afin d’améliorer la pertinence des publicités qu’il diffuse via ses plates-formes ou réseaux: Google search, Adsense, Double click, YouTube, Gmail, etc. Et d’ainsi améliorer son attractivité auprès des annonceurs …

Plusieurs questions viennent légitimement à l’esprit. Essayons d’y répondre.

1/ Faut-il déjà commencer à implémenter la nouvelle version du code Google Analytics ?
Tout d’abord, il faut savoir qu’actuellement Universal Analytics a été lancé en mode Beta. Le lancement officiel est prévu pour fin 2013, début 2014.
Il n’y a aucune obligation de l’installer aujourd’hui. Mais, il est possible de le faire.

2/ Comment l’installer?
Google Analytics vient de créer une fonctionnalité qui permet de migrer facilement son ancienne propriété vers une propriété Universal Analytics tout en conservant l’historique des données. Il suffit de suivre la procédure indiquée sur l’écran « Universal Analytics Upgrade » accessible via l’interface d’administration.

upgrade to universal analytics

Ensuite, il faut retaguer le site entièrement avec le nouveau javascript (analytics.js). Cela ne devrait pas poser trop de problèmes si vous avez opté pour une solution de tag management qui vous évite de faire appel à votre boite de développement.

Vous pourrez trouver plus d’info sur la procédure à cette adresse : http://bit.ly/1aj7hAz.

3/ Est-ce que l’interface avec les rapports sera modifiée ?
Non, il n’y a pas de gros changements à ce niveau comme il s’agit plus d’une mise à jour de la technologie de tracking. Il y a juste plus de fonctionnalités.
Cependant, il n’est pas encore possible d’exploiter les content experiments et les fonctionnalités liées au remarketing. Mais cela devrait venir bientôt, nous assure-t-on chez Google.

4/ Est-ce que les deux versions du code peuvent être utilisées en parallèle?
Oui, la cohabitation ne doit a priori pas poser de problèmes.

5/ Est-ce que les propriétés classiques seront automatiquement mises à jour lorsqu’Universal Analytics sera officiellement lancé? Oui. Le but de Google Analytics est de transférer toutes les propriétés vers Universal Analytics à terme. Toutes les mises à jour et les nouvelles fonctionnalités seront seulement d’application pour Universal Analytics. Les propriétés qui n’auront pas effectué la transition seront automatiquement transférées dans les prochains mois. Google n’a pas livré plus de précisions quant à la date exacte.

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Web analytics : 3 questions à se poser pour trouver l’outil idéal

Le choix d’une solution de Web analytics n’est pas une mince affaire tant les critères sur lesquels se baser ne sautent pas aux yeux. Il n’en reste pas moins qu’il s’agit d’une étape cruciale dans votre stratégie analytics. Plus encore, l’outil que vous allez choisir déterminera en grande partie la réussite de vos actions marketing.

Dans son dernier livre, le guru incontestable des Web analytics, Avinash Kaushik, préconise de commencer par mener une « introspection approfondie » afin de mieux comprendre ses besoins et de savoir quelles informations exiger de la part des éditeurs de solutions Web analytics.

Ces solutions logicielles sont par essence complexes. Il existe bon nombre de solutions sur le marché qui disposent de possibilités quasi infinies pour récolter, segmenter et formater les données. En voulant viser trop haut, par exemple,  le risque est grand de se munir d’une solution disproportionnée par rapport aux besoins, et, de perdre un temps précieux dans sa mise en place et dans la compréhension de toutes ses fonctionnalités.

En vous connaissant mieux (on entend par là : votre organisation, bien-entendu), vous éviterez bien des écueils. Car, vous saurez mieux faire le tri entre tous les services que peuvent-vous rendre chacun de ces outils.

« Peu de choses auront autant d’incidence sur vos chances de réussite que le choix de l’outil adapté. » Avinash Kaushik

Bien souvent, les sociétés investissent beaucoup dans la solution logicielle. Alors que ce n’est pas tant l’outil lui-même mais les ressources qui vont s’en servir qui feront le succès de l’outil.  Lors de l’établissement de votre stratégie, il est important de chercher à s’entourer des personnes qui ont les compétences techniques adéquates. Car c’est, elles, qui seront le mieux habilitées à déterminer les critères de sélection pertinents pour vous.

  1. La première question que Kaushik propose de se poser est : « Est-ce que je veux des rapports ou des analyses ». Certains outils offrent des fonctionnalités plus poussées dans l’un ou l’autre champ d’activité des Web analytics ou bien dans les deux champs simultanément. Une organisation qui a juste besoin de distribuer des données à un certain nombre d’employés, aura surtout besoin d’un outil efficace en reporting. On pense, par exemple, à des fonctionnalités telles que l’envoi de rapports automatisés ou la génération de rapports multiples, enrichis de graphiques à l’esthétique soignée (par exemple : histogrammes en polychrome).Pour une autre organisation, il sera essentiel de tirer parti du comportement de ses visiteurs pour entreprendre des modifications de sa stratégie. Cette dernière devra se tourner vers un outil aux fonctionnalités analytiques enrichies. Un tel outil devrait permettre, entre autres, de segmenter et de comparer facilement les données ainsi que de les traiter sur des périodes reculées dans le temps.Cependant, il ne sert à rien d’envisager l’acquisition d’un tel outil sans investir dans les services d’un analyste. Seule une personne qui a de l’expérience dans l’analyse de données saura comment en tirer parti.
  2. Une autre question à se poser tourne autour de votre force informatique : « Dispose-je des compétences informatiques nécessaires. » Car la réussite de la mise en place d’une infrastructure Web analytics passe par une implémentation technique réussie de l’outil. On pense, notamment, à l’implémentation des divers codes nécessaires à la collecte des données sur le site Web. Dans le cas où vous désirez héberger la collecte et l’analyse de données en interne (avec, par exemple, Urchin, Webtrends ou Unica NetInsight), vous aurez, alors, besoin d’une force informatique considérable pour y parvenir.Si vous ne disposez pas des compétences en informatique nécessaires, il faudra prévoir un budget pour faire appel à une agence de consultants externes. Dans le livre du même auteur intitulé, « Web analytics : An Hour A Day », Kaushik propose des recommandations utiles quant au type d’implication précis requis lorsqu’on fait appel à un cabinet de conseil externe.
  3. Enfin, une dernière question décisive à se poser, selon Kaushik, est : « Jusqu’où veux-je aller dans ma stratégie Web analytics ».Cela ne sert à rien d’acheter un outil de tous les superlatifs, si on dispose ni des compétences, ni de l’état d’esprit nécessaire à l’exploitation de son plein potentiel. Si tout ce que vous cherchez est la compréhension des « flots de clics » (c’est-à-dire qui clicke sur quoi ?), un simple analyseur d’historique serveur fera l’affaire.Si vous avez besoin de comprendre l’expérience de vos visiteurs de manière explicite afin, d’ensuite, influencer leur comportement, vous aurez besoin d’un outil qui vous aide à comprendre la signification des clics. Dans ce cas, il faudra qu’il intègre des sources de données d’origines diverses – provenant de systèmes ERP ou CRM de votre entreprise, d’un système de sondage en ligne et de votre éditeur de solutions de test A/B ou multi variable.

En conclusion, « les critères que vous prenez en compte varient considérablement en fonction de votre situation actuelle, de votre point de vue et de votre approche. » Le tout consiste à mettre à jour suffisamment ces trois éléments en se posant les bonnes questions.

Livre : « Web analytics 2.0 » d’Avinash Kaushik (édition Seyroles)
www.kaushik.net

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