6 étapes pour conduire une analyse d’attribution complète sur votre site en utilisant les données Google Analytics

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Tactiques150 6 étapes pour conduire une analyse dattribution complète sur votre site en utilisant les données Google Analytics

Web analytics & modèle d’attribution avec Google Analytics: pas a pas avec l’exemple de ce blog

Lorsque l’on pense au football, on se souvient surtout des buteurs. Mais en réalité, comme dans tout sport collectif, ces individus n’auraient pas pu réussir sans l’aide de leurs co-équipiers, qui leur ont fait des passes. Votre activité e-business, c’est la même chose:

  • vos différentes sources de trafic sont les membres de votre équipe de football,
  • et vos conversions, les buts qu’ils marquent.

 
Un levier amène a la conversion finale, et marque le but… Mais il a sûrement été « assisté » par d’autres, qui ont fait connaître votre site et/ou développer l’intérêt de l’internaute avant qu’il ne se convertisse. 
 
Ainsi, comme dans une équipe de football ou chaque joueur a un rôle (attaquant, milieu, défenseur), vos leviers d’acquisition web participent de manières distinctes a vos conversions:

  • certains leviers seront plus adaptés pour « rabattre »,
  • d’autres pour « accompagner »
  • et d’autres pour « conclure »

Tel un bon entraîneur qui veut gagner un championnat, c’est votre rôle de e-commerce manager de mieux comprendre qui sont les bons « coequipiers » dans vos sources de trafic. Comment? En attribuant la juste valeur a chaque levier en fonction du rôle qu’il joue dans le processus de conversion.
 
Personne ne s’étonne qu’un gardien ne marque pas de but… Evaluez la contribution de vos sources de trafic avec justice & intelligence.

Utilisez différents modèles d’attribution, pour apprécier votre ROI sous des angles différents. Qu’est-ce qu’un modèle d’attribution? C’est un schéma de répartition de poids entre plusieurs sources de trafic, qui permet de déterminer le niveau de contribution d’une source de trafic pour une action donnée, une conversion (source).
 
Mais pas besoin de vous en dire plus… Quelques jours auparavant, je rédigeais cet article d’introduction sur l’attribution. En le lisant, vous saisissez tous les enjeux et les bénéfices de ce type d’analyses. Aussi, l’objet de ce billet n’est pas de présenter en détail les différents modèles d’attribution.

L’ambition de cet article est plutot de vous fournir un cadre méthodologique pour conduire une analyse d’attribution sur votre propre site, en utilisant des données Google Analytics retraitées sous Excel. En guise d’exemples, nous prendrons tantôt ce blog, tantôt un site e-commerce dont le nom restera confidentiel.

Etape 1: Détecter si l’attribution est quelque chose d’important pour votre business en ligne

Estimer l’impact en analysant la longueur de chemin dans Analytics

Vouloir connaître la valeur contributive de chacune de ses sources de trafic, c’est bien.  S’assurer que cela va vraiment apporter quelque chose à votre business en ligne, c’est mieux !

Pour débuter, vous devez évaluer dans quelle mesure vos internautes utilisent plusieurs sources de trafic pour se convertir.
 
Allez dans votre rapport Google Analytics > Conversions > Entoinnoirs multicanaux > Longueur du chemin. En haut a droite, vous avez un curseur pour ajuster la période de jours avant la conversion, la faire correspondre à votre cycle d’achat (ou de ré-achat dans certains cas). Le rapport vous indique alors le % de vos conversions en fonction du nombre d’interactions précédentes à la transformation.
 


Dans l’exemple de ce blog, on constate par exemple que 1 conversion sur 4 se fait en plus de 1 chemin. Autrement dit, même si je trouve le mix optimal de sources de trafic, cela ne permettra d’optimiser « que » 25% du visitorat global.


 
Néanmoins, le webmarketer avisé considera que si au moins 20% des conversions se font avec 2 interactions ou plus, l’attribution est une opportunité d’optimisation. Bien évidemment, plus ce % est élevé, plus il est crucial pour votre business en ligne de considérer une analyse selon différents modèles d’attribution.

Segmenter pour déceler les chantiers prioritaires

Pour rendre votre analyse vraiment actionnable, segmentez.


Pour ce blog par exemple, j’ai comparé le trafic de marque, le trafic naturel, Twitter et Facebook. On remarque que chaque « niche » de visiteurs possède des comportements différents:

  • alors que 90% du trafic naturel se convertit « du premier coup »…
  • …les reseaux sociaux sont plutôt dans la moyenne du site…
  • …mais 50% du trafic de marque -donc des gens qui reviennent sur le blog- ont consulté plus de 1 source avant de se convertir

 
Utiliser des modèles d’attribution sera donc plus pertinent sur la « niche » du trafic de marque, que sur le trafic naturel qui se convertit 1 fois sur 10 en « one shot ». Avant de taper www.matthieu-tranvan.fr dans Google, la moitié des visiteurs sont passés par au moins un autre levier. Il est intéressant dès lors de regarder quelles sont ces sources afin d’identifier des canaux qui parviennent efficacement à développer la notoriété du blog (puisque les gens le cherchent ensuite dans Google).
 
On remarque que sur un site e-commerce, la longueur du parcours de conversions est bien plus longue: l’analyse selon plusieurs modèles d’attribution devient stratégique.

  • Dans notre exemple, les 2/3 du trafic provenant des comparateurs de prix et du SEO se convertissent en one shot,
  • alors que les liens sponsorisés Adwords & les réseaux sociaux ne convertissent « directement » moins d’1 fois sur 2.

 
Sur ces deux leviers précisément (Adwords + Réseaux sociaux), recalculer la contribution réelle aux conversions est obligatoire pour saisir la vraie valeur intrinsèque de chaque source.


Etape 2: Configurez correctement Google Analytics pour utiliser les rapport multicanaux

Préambule: de la nécessité de correctement tracer ses campagnes

En préalable, il est important de rappeler à ce stade que la qualité des données enregistrées par votre Analytics dépend largement de votre rigueur a correctement tagguer vos campagnes. Pour cela, utilisez l’outil URL builder, pour une correspondance parfaite avec Google Analytics.
 
Le tagging vous permet de clairement déclarer vos actions comme des « campagnes » dans Google Analytics. Vous pouvez donc avoir un tracking pour vos différentes actions d’E-mailings ou pour vos affiliés… Vous bénéficiez ainsi d’une qualité et d’une profondeur d’analyse sans égales.

Analyser l’attribution, c’est d’abord grouper ses canaux d’acquisition dans Google Analytics

Evaluer son ROI sous différentes coutures passe forcément par un travail préalable de votre part: celui de grouper vos canaux d’acquisitions de manière cohérente dans Google Analytics.

  • Si vous investissez dans Adwords par exemple, il est intéressant de faire 2 typologies de canaux, le trafic payant « marque » et « hors marque »
  • Si vous utilisez différents leviers d’affiliation, regroupez ensemble ceux qui appartiennent au même type (keyworders, mailer, comparateurs, etc…)
  • Vous faites des relations publiques online? Regroupez ensemble les sites de news sur lesquels vous avez l’habitude de publier
  • etc.

 
Google Analytics permettra de mesurer son ROI selon differents modèles d’attribution. Mais pour le moment, la majorité des utilisateurs Google Analytics disposent des rapports « Entonnoirs Multicanaux ». Dans tous les cas, ce travail préliminaire de groupement des canaux restera indispensable pour conduire une analyse alignée avec sa stratégie et ses investissements.
 


Les diapos ci dessus montrent deux types de « channel grouping »:

  • l’un pour ce blog,
  • l’autre pour un site e-commerce.

 
Il n’y a pas de règles prédéfinies en la matière. Vous devez catégoriser vos sources de trafic de manière à ce que cela ait du sens pour votre business, en parfait alignement avec avec votre stratégie. Pour vous guider dans cette étape de configuration de l’outil, la vidéo suivante est utile. Elle explique concrètement comment VOUS pouvez faire vos propres « channels grouping » dans Analytics.
 

 

Etape 3: Quelles sont les sources qui agissent en amont des conversions et celles qui transforment l’internaute?

Identifier les « buteurs » et les « passeurs »

Comme évoqué avec la métaphore du football, certains de vos leviers d’acquisition sont là pour transformer l’internaute -marquer des buts- et d’autres pour accompagner le processus d’achat -faire des passes vers les attaquants.
 
La première chose est de déterminer quelles sources agissent en amont et en aval du processus de conversion. En d’autres termes, vous cherchez à savoir, sur les conversions que vous avez dejà enregistrées,

  • quelles sont les sources qui transforment,
  • celles qui « aident a transformer ».
  • et par quel leviers la majorité de vos acheteurs vous ont connu: le 1er point de contact de votre belle histoire…

 
Pour cela, allez dans le rapport Google Analytics > Conversions > Entonnoirs Multicanaux > Conversions Indirectes. Via l’onglet « Analyse de la premiere interaction », vous obtenez une vue du volume de « 1er contacts » enregistrés pour chaque source de trafic. Celui-ci est directement corréler au nombre de conversions indirectes enregistré sur ce levier. Pourquoi? Car, attention, les données ne sont pas dédupliquées. Autrement dit,

  • si un internaute clique sur un liens sponsorisé,
  • qu’il achète sur votre site
  • la source enregistrera 1 « premiere interaction » + 1 « derniere interaction » pour les liens sponsorisés
  • si l’internaute revient 8h plus tard et achète en revenant par un accès direct
  • les liens sponsorisés récolteront 1 « première interaction » + 1 « interaction assistée’
  • l’accès direct enregistrera 1 « dernière interaction »

Comment avoir une vue simplifiée des données et en tirer des conclusions ?

Un simple graphique indiquant côte à côte le volume de conversions directes et indirectes, groupé par source de trafic, vous permet de mieux comprendre quels sont les leviers qui transforment et ceux qui assistent. Vous pouvez ainsi détecter d’un coup d’oeil les sources « sous-estimées ». Le ratio [conversion indirectes/conversions directes] vous permet de facilement identifier les sources qui agissent en amont du processus de conversion, et celles qui sont fréquemment les derniers points de contacts avant que l’internaute se transforme sur votre site.
 


Sur l’exemple d’un site e-commerce, on voit que:

  • les Adwords Hors Marque permettent de faire découvrir la boutique à de nouveaux internautes
  • les relations publiques (referrals + Direct) assistent le processus d’achat
  • le SEO & les sources de trafic de fidélisation - accès direct, requêtes de marques ou e-mail- sont plutôt des sources avales qui convertissent l’internaute

 
Le  rapport First interaction / Last interaction quant a lui vous renseignera sur la capacité d’une source de trafic a « recruter » des internautes susceptibles de se convertir. Il est corrélé aux conversions assistées (puisque les données ne sont pas dédupliquées)
 


A propos du rapport First interaction / Last interaction avec l’exemple de ce blog:

  • le search & Facebook  se positionnent en amont, et ont plus tendance à assister les conversions et être des 1er points de contact
  • l’e-mail, le trafic de marque, Twitter et les accès directs sont plutôt des sources aval, qui convertissent l’internaute

Regarder les sources qui contribuent le plus pour prioriser, et cernez comment elle interagissent entre elles

Vous vous rendrez rapidement compte que la loi de Pareto s’applique ici aussi : 20% des leviers représentent 80% de toutes les conversions, directes et indirectes. Les meilleurs contributeurs vous sauteront aux yeux et tant mieux: optimiser un levier qui fait 80% de toutes les interactions a plus d’impact que l’optimisation d’une source qui ne pèse que pour 5% de toutes les conversions.
 
Il est également intéressant d’analyser la part en % de chaque levier a chaque étape du processus. Vous bénéficiez ainsi d’une vue « indexée », d’une photo de la contribution de chaque levier à chaque étape.


  • Pour ce blog, on note immédiatement la « puissance » du trafic de marque et des accès direct pour transformer l’internaute: ces leviers agissent clairement plus en aval.
  • La part importante des accès directs dans les conversions assistées peut s’expliquer par la fonctionnalités des navigateurs qui resaississent automatiquement une URL contenue dans notre historique.
  • Mais en amont des conversions, rien n’est plus puissant que le Search. Les réseaux sociaux en revanche ont un poids équivalent sur chaque étape du processus de conversion.
  • A partir de là, on imagine facilement qu’une certaine partie du trafic Search -celle qui ne se convertit pas en one shot- a tendance à revenir en utilisant un mot clé de marque, ou via un acces direct. On comprend dès lors comment les leviers s’orchestrent entre eux.

Etape 4 : Recalculer vos conversions et votre chiffres d’affaires en fonction de plusieurs modèles d’attribution

Comprendre comment allouer son budget de manière optimale

Au-dela de l’exercice intellectuel, l’attribution doit aussi avoir une application pratique.

Vous mesurez la contribution de chaque source de trafic sous des angles différents, car vous souhaitez répondre a la question suivante: « Comment puis-je allouer mon budget entre les différents leviers & canaux qui s’offrent a moi? ».
 
Plusieurs modèles d’attribution standard existent. Plus que trouver un modèle « parfait », il s’agit surtout d’apprécier les variations de revenus et de CPA entre les différents leviers, selon qu’on utilise tel ou tel modèle d’attribution.
 
Si vous le souhaitez, vous pouvez élaborer votre propre modèle en fonction:

  • de ce qui a le plus de valeur a vos yeux (Amont VS Aval)
  • et de votre stratégie (Investissement Branding VS investissement pour optimiser son taux de conversion).

 


Dans le cas du blog, j’utilise un modèle de conversion spécifique (appelé « custom » dans les diapos) que je compare au modèle linéaire qui, lui, ré-attribue de manière homogène la valeur entre tous les leviers ayant participé à la conversion.

  • J’attribue 30% au 1er clic: car il est important pour moi de gagner continuellement des nouveaux lecteurs
  • J’attribue 10% aux conversions assistées: car 75% des conversions se font en one-shot dans le cas de ce blog
  • J’attribue 60% a la dernière interaction: car la majorité du travail porte sur le blog en lui même (rédaction des articles, optimisation et testing, etc…) et cet investissement #1 -qui doit représenter entre 60% et 75% de mon temps de blogger- doit permettre de générer directement des conversions

Comparer ses perfomances en fonction de ces différents modèles

Pour poursuivre votre analyse, ré-attribuez vos revenus et vos conversions en fonction des différents modèles. Faites un tableau récapitulatif pour faire apparaitre les variations d’un modèle a un autre. Une fois que vous disposez de ces informations, vous savez quel est « le vrai CPA » pour chaque levier et comment arbitrer vos investissements en fonction de votre strategie.
 


Si pour ce blog par exemple je m’en tiens a mon modèle « custom », on constate que le search a genere -7% de revenu que ce qui était indiqué selon le modèle linéaire.

  • Autrement dit, le CPA reattribué du Search subit une augmentation défavorable de l’ordre de 7%.
  • Tandis que de l’autre côté, les accès direct & le trafic de marché étaient sous-estimes: ils connaissent une évolution favorable de +8% une fois ré-attribué.
  •  

  • En conclusion, il faudrait donc que je passe un tout petit moins de temps a optimiser le SEO du blog…
  • … et re-investir ces heures de travail pour construire une notoriété plus forte, qui générera à terme plus de trafic de marque et plus d’accès direct.

 
Vous pouvez ainsi très facilement ré-allouer le montant de CA généré selon les differents modèles. Est-ce que cela remet en cause des KPI comme le taux de conversion ou le bon vieux funnel de conversion? Non, c’est complémentaire.

Etape 5: Essayer d’identifier un parcours type en gardant en tête les limites d’un tel exercice

S’intéresser a l’orchestration des leviers et les passerelles qui existent entre eux

Arrive le moment où vous souhaitez modéliser un parcours type, cross-canal, ou passent la majorité de vos clients… En combinant ce que vous avez pu découvrir dans les étapes précédentes et le rapport des chemins de conversions (Google Analytics > Conversions > Entonnoirs Multicanaux > Chemin de conversion les plus frequents), vous pourrez cerner comment les sources de trafic interragisent entre elles, tout au long du processus de conversion.


  • Dans le cas du blog, le SEO represente la majeure partie des conversions, qui sont « one shot » dans 75% du temps.
  • Mais on identifie également plusieurs interactions entre le Search et les accès direct ou le trafic de marque. Idem pour les réseaux sociaux ou l’e-mailing.
  • Les sources ayant les meilleurs taux de conversions – le trafic de marque, les accès directs ou les sites référents –  s’imposent comme des leviers « finaux », qui transforment l’internaute.

Attention: la notion de parcours type n’existe pas !

Vous souhaitez modéliser un parcours type, cross-canal. très bien. Mais mettons-nous d’accord avant d’aller plus loin.
 
Le rêve de chaque marketer est de découvrir un parcours type, un enchainement de canaux, qui serait vrais dans 99% des cas. Malheureusement, cela n’existe pas. On a dejà pu lire ailleurs -chez Avinash pour ne pas le citer- que même les rapports des chemins des conversions etaient une perte de temps !
 
Comme pour votre tunnel de conversion, les utilisateurs n’ont pas un comportement linéaire. Dans les faits, on peut avancer que le web n’est pas « structuré » -il n’y a pas de lois mécaniques et universelles – et finalement chaque conversion a sa propre histoire.

Dans ce contexte, difficile de modéliser avec justesse un parcours de conversion type: il en existe en fait des milliers.

Une approche très quantitative qui ne renseigne pas sur la vraie influence / impact de chaque contact

Encore une fois, la question n’est pas réellement de savoir qui contribue, mais comment vous pouvez optimiser le ROI de vos investissements marketing.
 
Conduire une analyse de son ROI selon plusieurs modèles d’attribution est un exercice délicat. En effet, même si votre Analytics enregistre correctement les conversions indirectes et les différentes interactions, il n’en reste pas moins que vous devrez faire appel en partie a votre intuition.

Car aucun chiffre ne vous renseignera « qualitativement » sur ce qui a vraiment influencé les internautes sur chaque levier:

Sans compter qu’étudier une série de données tirées du passé ne reflètent par vraiment la réalité du futur. C’est l’éternel débat entre une vue comptable et une vue entrepreneuriale de l’entreprise.

Etape 6 : Ayez une vision dynamique dans le temps

Du phénomène de seuil qui touche vos canaux d’acquisition

L’attribution doit vous permettre de déterminer comment allouer votre budget de manière optimale entre les différents canaux marketing qui s’offrent a vous. Néanmoins, ce type d’analyse ne prend pas en compte que chaque levier a ses propres limites:

  • Il y’a un volume donné de requêtes Google pour une catégorie de produits, et vous aurez beau investir encore plus en référencement naturel, vous atteindrez une limite, celle du marché
  • L’affiliation paye, vous souhaitez investir a fond? Oui mais il n’y a que 100 sites en France réellement positionnés sur votre thématique et vous travaillez déjà avec 60 d’entre eux.
  • Vous pensez que vous pouvez fédérer indéfiniment un nombre de fans, followers… Un jour vous aurez épuisé la communauté
  • Vous découvrez que l’E-mail de fidélisation est un levier très rentable? Oui mais voilà, votre nombre d’inscrits dans votre base de données est de 1000 personnes…

 
Dans tous ces cas, qui restent de simple exemples, vous comprenez que les leviers d’acquisition ne sont pas intarissables. C’est pourquoi une vision dans le temps des performances de chaque source d’acquisition, sur chaque étape du processus de conversion, vous renseignera sur la phase de mâturité que vous avez atteinte avec tel ou tel levier.
 


Pour ce blog, on voit que:

  • la contribution du SEO et de Facebook est en forte croissance (il y’a encore du potentiel)
  • alors que la long tail et les sites référents stagnent, comme si le site avait atteint une phase de maturité sur ces leviers (en termes de 1ere interaction, la long tail a même connu une décroissance forte dans le temps)
  • La contribution de Twitter et du trafic de marque chute: un signe d’une stratégie d’animation & de branding peu efficace? Dans tous les cas, cela devrait être les chantiers d’attention prioritaires.

Une approche dynamique qui vous permet de rapprocher « contribution » & « décisions d’investissement »

Si vous tenez un journal de bord pour votre site e-commerce, et que vous avez gardé traces de vos campagnes marketing, il est toujours intéressant de voir quels impacts ces actions ont eu sur votre business, et si vos décisions ont réellement permis d’agir sur la situation.
 
Surveillez également les tendances pour un levier donné.

  • Constatez vous des effets de plateau sur certains des leviers?
  • Un changement brutal dans la nature des contributions aux conversions?
  • Quelles sont les comportements de chaque source sur le long terme: sont-elles volatiles ou au contraires, stables et peuvent servir de repère?

 


Pour www.matthieu-tranvan.fr, nous avons la certitude que le SEO depuis toujours est une source qui recrute, et convertit de manière plutôt  »one shot »:

  • le ratio [First/Last] se maintient au dessus de 1.00
  • le ratio [Indirects / Last] ne dépasse jamais la barre des 0.30
  • c’est le levier qui réalise le plus de conversions en volume; c’est également mon 1er investissement en terme de visibilité

 
On voit ensuite que depuis 2 ans, la source « accès direct » a systématiquement été dans les derniers points de contacts avant conversion:

  • les accès directs ont toujours fait partie des « top contributeurs » aux conversions (+ de 1000 chaque trimestre)
  • et leur ratio [First/Last] est systématiquement inférieur a 1.00 : l’accès direct est un puissant levier de fidélisation, surtout sur les derniers trimestres

 
Enfin, il est interessant de distinguer les manières distinctes dont ont contribué Twitter et Facebook.

  • alors que les 2 réseaux sociaux ont un impact semblables lors du 1er semestre 2011 (leviers de recrutement « one shot » avec un ratio [First/Last] > 1 et un ratio [Indirects / Last] ne dépassant pas les 0.50)
  • Twitter a pris les devant en matiere de recrutement par rapport a Facebook (ratio [First/Last] +20%)
  • Avant de devenir au cours du 2e semestre 2012 un levier plutôt  »aval », qui enregistrent une forte proportion de conversions indirectes auprès d’une audience qui connait le blog (la base de followers twitter atteint un plateau car j’ai arrêté d’automatiser mon flux Twitter)

 

 
Publié par Matthieu   @   28 avril 2013 10 commentaires
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10 Commentaires

Commentaires
avr 30,
18 h 22 min
#1 generico :

Bonjour, Article très intéressant! Et merci pour l’info!

Auteur mai 2,
1 h 51 min
#2 Matthieu :

@Generico: Merci a vous !

mai 2,
10 h 57 min
#3 Cyril :

D’après votre expérience, pour du ecommerce, les comparateurs de prix pour avoir un bon ROI doivent plutôt être générateur de conversion après une 1ere intéraction, ou l’ensemble des intéractions peut compter…

Personnellement, je ne les vois pas beaucoup en 1ère intéraction, mais beaucoup sur de la conversion indirecte, difficile de savoir si je dois continuer ou pas sur ces comparateurs qui sont assez chères…

juin 13,
23 h 46 min

Encore un très bon article, très riche en enseignments!

Je pense qu’une fois que l’identification de la part à laquelle contribue chaque canal au nombre (et montant) total des conversions, est la clé pour élaborer une stratégie marketing en ligne efficace.
Par rapport aux sites e-commerce, cela me semble un challenge encore plus gros en B2B, où l’on est forcés d’aller plus loin dans l’entonnoir de conversion pour entamer la mesure du ROI.

Auteur juin 15,
12 h 06 min
#5 Matthieu :

@Adrien: Merci pour le commentaire. Effectivement, les entreprises B2B ont tout interet a utiliser des modeles d’attribution, etant donne la longueur du cycle de vente.

juil 21,
22 h 25 min
#6 Romain :

« Mais il a surement était “assisté” » = été
L’article avait l’air très intéressant, mais de telles fautes me coupent dans mon élan… désolé…

Auteur juil 31,
23 h 32 min
#7 Matthieu :

@Romain: Plates excuses. Fautes corrigées. Merci pour l’alerte.

août 4,
16 h 22 min
#8 jérome :

merci pour cet excellent billet comme d’habitude.C’est toujours agréable de vous lire et surtout on apprend plusieurs informations uutiles

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