Démystifiez vos conversions

Enfin ! Vous avez mis en ligne votre site web et déployé votre application sur les stores. Maintenant place au suivi et bien sur, vous vous penchez principalement sur le nombre de conversions réalisées sur votre support. Mais savez-vous réellement les interprêter ?

 Le long chemin vers la conversion

Une conversion est définie comme une action spécifique contribuant à la réalisation d’un des objectifs que vous avez fixé (une vente pour un site e commerce par exemple). On dit alors qu’une session a converti quand cet action se produit lors la session. Evidemment vous vous intéressez aux utilisateurs qui ont un taux de conversion (= nombre de conversion / nombre de visites) le plus élevé et donc investiguez d’où viennent ceux ayant converti. Quoi de plus logique et, a priori de plus simple au vu des outils existants ?

Eh bien non,ce n’est pas forcément si évident, la facilité menant à considérer uniquement la source liée directement à la conversion. Mais la réalité est plus complexe, car c’est oublier une chose essentielle : la démultiplication des sources d’arrivée sur votre site ou application (social, recherche, mailing …) ainsi que le comportement très volatile des utilisateurs.

Ces comportement sont particulièrement visibles dans le domaine de l’e commerce où, dans un contexte qui peut être compliqué et avec de nombreux outils, l’utilisateur a une démarche moins impulsive. Il va par exemple rechercher le produit et tomber sur votre site, se renseigner et partir, revenir un jour après via un réseau social parce qu’un ami à lui a partagé le produit et finalement cliquer sur une pub (retargeting par exemple) l’amenant vers votre site en proposant une réduction déclenchant l’achat. Et les scénario sont nombreux, plus ou moins longs en fonction de l’engagement qu’ont les utilisateurs avec le bien qu’ils souhaitent acheter, sans perler des affects externes, hors digital.

Aujourd'hui le parcours d'achat est de plus en plus compliqué
Aujourd’hui le parcours d’achat est de plus en plus compliqué

Dans un tel scénario, la plupart attribuerait la conversion à la publicité. Mais, la recherche naturelle vous a permis de vous faire connaître. Le réseau social a permis de conserver l’attention. Alors, qui a le plus de poids ? Une conversion n’est au final pas un acte ponctuel, isolé, mais la résultante d’un process faisant intervenir de nombreuses étapes et qui s’étale dans le temps. Ce n’est pas une nouveauté en terme de marketing cependant, il est maintenant possible d’attribuer une source avec exactitude à une conversion, et l’expérience que j’ai à ce niveau m’a montré que paradoxalement, le choix est plutôt de se laisser aller à la facilité et de ne considérer que le bout de la chaîne. Les raison peuvent être nombreuses : manque de temps, de clarté dans les outils, de compréhension de ses utilisateurs et de leur parcours ?

Quelles solutions ?

Rentrons maintenant dans le concret pour voir comment bien analyser vos conversions en nous basant sur Google Analytics (GA)*. Dans chaque rapport, des onglets E-commerce ou Objectifs sont présents et permettent d’accéder aux taux de conversions, à la valeur moyenne de la session par rapport à l’objectif considéré. Cependant c’est la méthode facile ici car GA utilise par défaut la méthode d’attribution liée à la dernière interaction (la source de la dernière interaction va prendre 100% du crédit de la conversion).

En fait, le cœur du sujet se cache derrière ce mot : ‘méthode d’attribution’. Pour chaque conversion enregistrée, GA va identifier l’ensemble des sources inclues dans  le chemin de l’utilisateur. Chaque source a alors une influence directe (dernière interaction) ou indirecte (toute source n’étant pas la dernière interaction), conduisant à plusieurs méthodes où chacune est alors affublée d’un crédit plus ou moins important sur la conversion.

Les différents modèles d'attribution de conversion pour GA
Les différents modèles d’attribution de conversion pour GA

Cela va vous permettre d’accéder à beaucoup plus de données telles que :

  • Le rapport entre le nombre de conversions s’étant faites avec une interaction par rapport à celles en nécessitant plusieurs, le temps (en jours) entre les interactions ainsi que le nombre. Intéressant pour savoir si vous arrivez à intéresser vos utilisateurs directement ou si vous devez envisager des améliorations et des campagnes marketing de rappel.
  • Quelle est la part de chaque canal dans vos conversions, ce qui permet de répondre aux questions suivantes : le social est-il plus l’initiateur, la recherche organique un très bon moyen de transformer, … et d’adapter vos campagnes.
  • Comparez les méthodes d’attribution, en fonction de vos objectifs et de vos stratégies de campagne, un modèle peut être plus adapté qu’un autre pour vos rapports. Par exemple le modèle ‘Première interaction’ est utile si vous faites des campagnes de notoriété pour faire connaître votre marque ou des campagnes push ponctuelles sur mobile. Il est possible également de rentrer les coûts marketing (campagnes AdWords par exemple) pour analyser ces coûts. Ainsi fini d’arrêter les campagnes parce qu’elles n’impliquent pas un clic, leur valeur se trouve peut-être autre part.
  • La nouvelle solution Universal Analytics permet également de suivre le chemin de conversion cross-canal, c’est-à-dire web et mobile. Ainsi vous pouvez savoir quel support initie une conversion et quel support la termine. Cela n’est pas immédiat cependant et nécessite un peu de développement car il faut utiliser la nouvelle solution d’Analytics.

Au final, si vous avez des campagnes marketing qui sont en cours, triturer et jouer un peu avec ces modèles peut être une très bonne chose afin de s’approcher le plus possible de l’impact réel de chaque effort mis en place. En vous contentant uniquement d’isoler la source liée à la dernière interaction qui a le taux de conversion le plus élevé, vous vous coupez de la manière dont celles-ci sont réalisées et, paradoxalement pouvez induire l’effet inverse de celui recherché. Si vous n’avez pas d’effort marketing mis en place, ce sera le moment de réfléchir à l’hypothèse d’en considérer un ou plusieurs et de voir leur impact.

Cependant tout n’est pas rose encore et il existe quelques limites à la solution qui peuvent introduire des biais :

  • GA limite la durée d’un chemin à 90 jours, soit trois mois, ce qui peut être pénalisant pour certaines industries (logement, voiture, préparation d’un voyage)
  • Un chemin de conversion s’arrête à une conversion. Cependant, certains achats sont induits par des achats précédents (accessoire, hotel ou location de voiture après acheter un billet d’avion ou de train, …). Idem si l’utilisateur achète en point de vente physique et non sur le net. Le chemin de conversion ne prend pas cela en compte.
  • Si l’utilisateur change de support et utilise un poste public, GA n’est pas capable de le reconnaître et une interaction est perdue. Inversement si plusieurs personnes utilisent le même poste, des entrées sont comptabilisées en trop.

*Le choix de Google Analytics est lié à l’expérience plus importante que j’ai de l’outil. Cependant les concepts doivent pouvoir se retrouver dans les différents outils.

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