Lorsque l’on crée un site web pour une entreprise, on accorde forcément une importance toute particulière à l’analyse des statistiques, encore plus quand on gère une boutique en ligne. Et on a tendance à se focaliser sur les résultats (conversions, ventes) par source de trafic.
Cette analyse permet en effet de déterminer l’efficacité des différentes actions marketing :
- publicité en ligne (AdWords, Facebook…)
- campagnes d’emailing
- animation de vos pages sur les réseaux sociaux
- référencement naturel
- inbound marketing
- …
Pour améliorer l’efficacité de vos actions, vous vous basez sur les retours de chacune en fonction des données remontées par votre logiciel d’analyse de statistiques (Google Analytics le plus souvent).
Et bien méfiez-vous avant de prendre la décision de diminuer voire de supprimer vos efforts sur un canal qui ne semble pas porteur à première vue. Pourquoi ? Les données que vous allez analyser sont biaisées : elles attribuent la conversion ou la vente au dernier clic. Ce qui veut dire qu’un internaute qui recherche l’un de vos produits et clique sur une de vos publicités AdWords puis part visiter des sites de concurrents pour comparer et revient sur votre boutique en cherchant son nom dans le moteur de recherche pour passer sa commande donnera une conversion au canal “Recherche organique”. Et pourtant, s’il n’avait pas cliqué sur votre publicité sur AdWords, il n’aurait jamais connu votre entreprise et il n’aurait jamais passé commande.
Heureusement, Analytics vous permet d’avoir plusieurs visions selon des points de vue différents. Il faut pour cela se pencher sur les modèles d’attribution.
Qu’est-ce qu’un modèle d’attribution ?
Un modèle d’attribution permet d’affecter les conversions et les ventes aux différentes sources d’acquisition de trafic web.
Il existe plusieurs modèles d’attribution sur Google Analytics :
- des modèles à répartition (des règles mathématiques linéaires ou non attribuent chaque conversion à différents canaux)
- des modèles excluant le trafic direct (arrivée sur votre site grâce à son url)
- des modèles attribuant les conversions à un critère spécifique (le premier ou le dernier clic)
- des modèles donnant un poids différent au canal selon sa proximité temporelle avec la conversion
Existe-t-il un modèle d’attribution idéal ?
La réponse est non. Dans chaque cas, les données sont biaisées, même si le biais est différent. Il est important de les connaître et de les utiliser avant chaque prise de décision stratégique.
Si on ne peut vous conseiller d’utiliser un modèle plutôt qu’un autre, sachez toutefois que si vous vous basez sur des modèles au premier ou au dernier clic pour prendre des décisions sur vos publicités notamment, vous risquez de voir vos conversions chuter parfois fortement. Pourquoi ? Parce que vous ne prendrez pas en compte la totalité du parcours de l’internaute avant l’achat ou le contact et vous vous contenterez de regarder son point d’entrée ou son dernier clic.
Avec l’avènement du big data et de l’automation, on commence à voir apparaître des modèles data driven qui étudient tous les parcours des internautes pour déterminer les points de contacts clés qui permettront d’aboutir à la vente.
Il est primordial de conserver ces éléments en mémoire avant d’analyser les statistiques de votre site Internet. Sans cela, vous risquez de vous passer de ceux qui sont en fait vos principaux canaux d’acquisition sans le savoir.
