#Analytics vous ment : 5 techniques pour passer GA au détecteur de mensonges !

Adopter une stratégie « data-driven », c’est bien. Mais quand les données rencontrées sont fausses, quel en est réellement l’intérêt ? Google Analytics est un sacro saint dans nos métiers du web, difficile de lui donner tort. Souvenez-vous, ce n’est pas parce que ça fonctionne que tout est vrai. Il faut prendre avec prudence les data remontées dans l’outil et s’en remettre parfois à notre logique et notre bon sens pour pouvoir les aborder sereinement. Dans cet article, nous observerons et solutionnerons 5 biais de l’outil de Google. 

#1 : Le côté obscur du trafic direct

Certains observateurs le nomment « dark traffic ». Oui, vous savez ce « direct/(none) » qui apparaît parfois dans vos sources d’acquisition. Il se prend pour du direct, alors que son coeur est avant tout fait d’un peu de social, d’un peu de référent et de beaucoup d’organique.

En réalité, Google Analytics a parfois du mal à attribuer du trafic à des sources. En voici un exemple flagrant :

Vous mettez une dernière touche à une grosse campagne d’e-mailing que vous avez bossé depuis des lustres. Ca vous semble génial, et vous êtes à deux doigts de faire parti des Masters de Do-list et autres Mailchimp. Vous avez appuyé sur le bouton du feu nucléaire, sauf que …

Sauf que vous avez mal « taggé » les boutons promotionnels, ce qui signifie qu’in fine, vous aurez de sérieux problèmes de tracking. Les utilisateurs reçoivent donc un mail à 80% terminé, le « CTA » ne fonctionne pas, c’est la grosse loose.

Du coup, quelles conséquences les datas de votre campagne ? 

Tout le trafic qui devait se retrouver dans « E-mail » ou même « Referral » se retrouvent dans le direct. Mais comme c’est Lundi, et le Lundi c’est poisse garantie, vous remarquez que votre trafic organique a clairement dégringolé dans la nuit. Après avoir pris votre ultime Lexomil, vous rassemblez les 6 neurones qui vous restent pour mettre les mains dans le cambouis et voir ce qui couille.

Et c’est là, à cet instant précis, que vous vous souvenez de l’étude de cas réalisée par Groupon il y a quelques années. Afin de déterminer si la perte de trafic organique du site américain était liée ou non à une update Google, la firme américaine avait – pour la science et par un goût du sacrifice plutôt prononcé, désindexée la quasi totalité de ses pages dans les SERP.

Résultat :

Les équipes Stats et Data de Groupon découvrirent que 60% de leur trafic direct était en fait attribuée à l’organique. Ce qui était à la fois une bonne et une mauvaise nouvelle.

La première des problématiques soulevée dans l’étude de cas de votre campagne e-mail est simple à résoudre. Vous pouvez (non, vous devez) utiliser l’UTM Builder, qui vous permettra de tracker correctement tout envie soudaine de CTA. La seconde problématique du phagocytage de l’organique par le direct est plus complexe. En effet, sa solution ne repose que sur votre bon sens.

Le trafic direct est – entre autres – celui qui provient d’internautes qui tapent directement l’adresse dans la barre dédiée. Si, dans votre bundle d’url (dans la partie Comportement de GA), vous possédez beaucoup de trafic sur des URL très longues à rédiger, il se pourrait – gardons le conditionnel – que le trafic y est en fait bien organique. Pour autant, nous ne pouvons le confirmer puisque cette page profonde peut très bien se trouver dans vos favoris (et apporter un trafic direct également)

L’autre chemin pour essayer de comprendre ces biais est de dézoomer lors de votre analyse de stats. Et de prendre le temps de changer d’angle de vue.

#2 : Joue-là comme à Marseille

« J’ai pêché une sardine d’au moins 30 mètres ». Souvent quand on regarde Google Analytics, on grossit le trait sur certains metrics qui n’en valent pas tant la peine. Le trafic global et les pages vues par exemple. Pour avoir un aperçu rapide de la situation du site à un instant « T », rien de mieux que cela. Si le client vous demande d’analyser plus profondément ce qui se passe, alors cela ne suffit plus. Et cela peut mener est un malentendu. Un malentendu très fréquent quand on réalise un reporting, le fameux : « Ca va bien » mais en vrai, tout fout l’camp. 

Voici un exemple tiré d’un blog américain : 

Les articles liées à cette catégorie sont plutôt très bien positionnés, et ça fonctionne à merveille si l’on en croit le premier filtre d’informations ci-dessus. Pour autant, si l’on creuse un peu :

« Wow Boy » : 87% de taux de rebond et 86% de taux de sortie. La plupart des internautes parvenant à ces articles tournent en rond et s’en vont aussi sec. Du coup, si 5 000 personnes viennent sur vos articles, mais que 4 300 s’en vont, c’est comme se soulager dans un violon. Ce que vous devez étudier ici n’est pas forcément la webperformance de vos pages d’articles, mais plutôt le comportement de l’utilisateur dessus. Posez-vous les bonnes questions :

  • Ai-je de bons CTA ? 
  • Est-ce une page en cul de sac ? 
  • Ai-je bien rédigé mon article (avec des bullets points, toussa…)
  • Etc…

Ce que je souhaite vous montrer ici est simple. Google Analytics n’est pas une histoire données (isolées) mais de contexte

#3 : Tout est une histoire de contexte

On vient d’évoquer le taux de rebond, mais quelle notion abstraite ! Qu’est ce qu’un bon « taux de rebond » (si tant est qu’il soit « bon »). Il n’y en a pas d’idéal, car tout dépend de la typologie de votre site. Un site vitrine n’aura pas le même taux de rebond qu’un site institutionnel ou e-commerce.

Selon l’enquête de RocketFuel, voici dans quelles zones se situent la majorité des taux de rebond. 

On remarque la fourchette se transforme en fourche, avec un écart compris entre 20% et 70%. Et dans mes différentes expériences liées à du reporting, voici ma fourchette de taux de rebond en fonction des typologies de site :

  • Blog : 50 à 70%
  • Site e-commerce : 30 à 45%
  • Site vitrine : 40 à 60%
  • Site Institutionnel : 40 à 60%
  • One page : 80% (avec biais liés à l’horodatage d’une visite d’une page par Google Analytics)

Mais creusons un peu pour aller observer de plus près les couilles dans l’potage :

Imaginons que nous possédons un site e-commerce dont le taux de rebond est bien supérieur à ce que l’on observe ci-dessus. Nous allons un peu plus loin dans nos recherches et l’on s’aperçoit que certaines pages possèdent des taux très élevés (de l’ordre de 70%). Mais au fond, est-ce un problème ?

Vous ne souhaitez pas que vos utilisateurs restent des plombes sur ces landings pages, puisque leur seul but : convertir. Et si par hasard (et parce que vous vous êtes un peu creusé la soupière), vous vous rendez compte que ce taux de rebond élevé est du à quelque chose de complètement différent ?

L’excellent Livre blanc de la webperformance réalisé par Kinsta, nous démontre que la grande majorité des cas d’un taux de rebond élevé provient du fait que la majorité de vos pages se chargent en plus de 5 secondes. Et si votre service de hosting est à la ramasse, votre site itou. Qu’importe les CDN, les CSS sprites, etc…, vous roulerez avec une charrette au train.

Combiner des metrics inutiles sans apporter une once de contexte est un des défauts que la majorité des webmarketeurs ont aujourd’hui quand ils doivent rédiger un reporting. La solution => Soyez extrêmement prudent sur les chiffres étudiés et surtout :

  1. Créez vous un « full-funnel dashboard » (comme l’explique Rand Fishkin ici) pour bien comprendre le « avant-après »
  2. Toujours observer les tendances en années lissées. Regardez ce qu’il se passe des années auparavant pour observer et dégager des tendances

#4 : Biais d’attribution

Adwords drive le plus de conversions sur la majorité des sites. Là où Twitter n’en drainent aucune. C’est un fait. Le problème de nos analyses est qu’on ne se situe qu’en dernière interaction. Nous négligeons (volontairement ou non) tout ce qui peut se passer avant et qui mène à cette fameuse conversion.

Je vous conseille ardemment de lire la grande étude du cabinet Forrester sur les choix d’achats et les attributions des sites e-commerces (étudiés sur 77 000 sites marchands). Et si l’on regarde plus précisément aux résultats de cette étude, qu’observe-t-on ?

  • L’organique et les liens sponsorisés sont les champions de l’attribution de conversions pour les profanes
  • L’e-mailing fidélise, et amène d’anciens clients à racheter et encore racheter sur le site

Mais qu’en est-il du social ? 

L’étude Forrester nous dit (in Englich sivouplé) : « Social tactics are meaningless sales drivers ». Point final. Bah non, pas point final en fait puisque si j’en crois quelques uns de mes sites e-commerces (ou à génération de lead que je gere), j’ai parfois 20 à 30% des conversions qui sont générées via les réseaux sociaux (Facebooks Ads, ou simple lien dans un post).

Pourquoi dès lors cet écart ? 

L’excellent outil Google Customer Journey nous permet d’y répondre une bonne fois pour toute. Sélectionnez votre secteur d’activité, votre localisation et la taille de votre société, et observez. C’est magique !

Sur votre gauche, le social et le display qui va mettre en contact pour la première fois l’internaute avec le produit. (Première interaction). Au milieu de notre chronologie, l’utilisateur va commencer à papillonner de sources en sources comme l’abeille butine les fleurs. D’abord dans les SERP, il va ensuite aller chercher des recommandations possibles sur des sites annexes. Et enfin, il se rendra directement sur le site pour acheter. 

Le Tips, c’est de passer d’une vision uni-attribution à un multi-step. De comprendre la conversion comme un ensemble d’interaction successives face à laquelle l’utilisateur prend l’information, la collecte, la trie et la transforme en acte d’achat. Bien évidemment, je vous renvoie ici aux données d’attribution disponibles sur Analytics à savoir :

  • Dernière interaction
  • Dernier clic indirect
  • Première interaction
  • Linéaire
  • Position

#5 : Tracking offline des conversions

Le taux de conversion d’un site e-commerce : 1 à 2%. On est bon jusque là ?

Comparez maintenant avec les taux de conversions observés dans les années 90 pour le Teleshopping : 30 à 50%.

Du coup, si l’on est pas trop abruti, on se dit qu’on va aussi peut être reprendre son vieux téléphone et faire une vraie et belle hotline en complément de notre site e-commerce ? Et bien … pas vraiment non.

On va devoir surtout se focaliser potentiellement sur le tracking de conversions offline via GA. 
Je m’explique :

Vous travaillez dur sur une campagne générant un grand nombre de résultats. Dès lors, il vous impossible formellement de lier l’augmentation de votre nombre d’appels entrant et la bonne tenue des performance de votre campagne. A contrario, vous pourrez toujours tracker les extensions d’appels sur Adwords.

Mais prenons le cas d’un internaute qui voit votre annonce, fait un petit tour sur votre site, le trouve chouette, et quelques {minutes | heures | jours} après vous rappelle pour convertir (prenons le cas des assurances, car c’est le secteur d’activité qui convertit le plus par téléphone). Comment allez-vous tracker votre « offline performance » ?

Très simple : On fait un petit bouton de tracking sur le numéro de téléphone sur le site, et on regarde combien de personnes ont cliqué dessus. Le site Grasshopper vous montre une technique très simple pour le tracking de libellé type phone number. De manière simple, ce que vous devez tracker est le « click-to-call » (qu’il soit sur mobile, ou sur Desktop avec une hotline type Skype)

 

Et hop, que retrouve-t-on ensuite dans Google Analytics ?

#Conclusion

Google Analytics est un excellent outil, et nous ne pourrons jamais le nier. Pour autant, il est truffé d’obstacles et de pièges en tous genres. Il y a même certains points où les biais sont tellement élevés que l’on peut dire que l’outil nous ment. Et si vous tombez dans le panneau, alors vos datas et les connaissances qui en découlent seront faussées

L’idée est de « déterrer les cadavres », et de réagir en conséquence. Certains KPI méritent peu d’attention, là où d’autres mériteraient qu’on les creuse un peu plus. Cela prend du temps, et peut même vous causer quelques sérieuses migraines. Mais cela peut vous donner très clairement des points de crédibilité en plus auprès de vos actuels ou futurs clients.

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