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Avinash Kaushik auteur de « Web Analytics: An Hour A Day»  et John Marshall CEO de ClickTracks ont posté un article des plus intéressants et quelques vidéos où ils exposent la « fragilité»  des outils de Web Analyse lorsqu’il s’agit pour eux de calculer des R.O.I.Leur exposé se structure autour de plusieurs scénarios mettant en lumière la difficulté à désigner quel a été l’investissement entraînant la conversion d’un visiteur en client. Des hypothèses, et donc des choix, ont été fait dans l’implémentation de Google Analytics et les autres outils de mesure d’audience. Mais les hypothèses ne sont pas toujours les mêmes et le R.O.I. n’est donc pas une mesure unique.Pour mémoire, il est possible de définir des objectifs dans un outil de mesure d’audience. On peut attribuer une valeur économique à l’objectif. Par exemple, si l’objectif est un achat, la valeur économique est la valeur du panier. Les outils de mesure d’audience calculent ensuite les taux de conversion en faisant le rapport entre le nombre de visiteurs uniques ayant accompli l’objectif, et le nombre de visiteurs uniques total. Le calcul du R.O.I. sera lui effectué à partir du coût d’acquisition (liens sponsorisés, bannière, mailing…) du visiteur converti et de sa valeur économique.

I. Une situation optimiste et simple : une source de trafic

Un visiteur regarde le site du NY Times, clic sur une bannière de publicité provenant de DoubleClick, arrive sur le site de e-commerce « Alpha»  et fait un achat. Si les pages sont bien taggées par une solution de mesure d’audience, l’origine de la conversion sera attribuée à DoubleClick. Toutes les solutions de mesure d’audience se comporte de la sorte.

II. Plusieurs sources de trafic

Cette situation est plus délicate. Les pages sont correctement taggées, le visiteur démarre toujours sur une page du NY Times. Il clique sur la bannière et se retrouve sur le site « Alpha» . Il regarde quelques pages, mais n’achète rien et quitte le site. Il revient une seconde fois en passant par un lien sponsorisé sur un moteur de recherche du type Google, mais il n’achète toujours pas. En fait, il met la page du produit qui l’intéresse dans les favoris de son navigateur. Pour sa troisième visite, il utilise son lien dans les favoris et achète finalement le produit.

A qui est attribué le mérite de la vente ?

Votre solution de Web Analyse va la plupart du temps attribuer la conversion à la dernière source de trafic, le trafic direct dans le cas présent. Pour mémoire, on retrouve dans le trafic direct toutes les visites générées lors de la saisie de l’adresse par URL, par clic sur un lien de favoris, et tout ce qui n’est pas tracké, avec notamment les visites générées par les campagnes de mailing mal trackées. Le souci de voir la conversion attribuée à une visite liée au trafic direct est qu’une telle visite n’a pas de coût… et pourtant en amont le visiteur est passé par deux fois par des sources de trafic payantes. Beaucoup de solutions de mesure d’audience vont donc par défaut attribuer la conversion à la visite par trafic direct. Les gens de Google Analytics ont décidé pour leur part de conserver la dernière source de trafic payante comme source de trafic à laquelle attribuée la conversion. Concrètement, une source de trafic direct ne pourra pas écraser une source de trafic par liens sponsorisés, affiliation, mailing,… dans la logique d’attribution de la conversion. Maintenant, il reste à savoir si le choix fait par Google Analytics par rapport au standard du marché est pertinent/optimal.

III. Pourquoi les outils de mesure d’audience montrent des résultats différents

Nous venons de voir comment les outils de Web Analyse fonctionnent, et en quoi Google Analytics déroge au standard. Mais qu’en est-il des autres outils de mesure (hors outil de Web Analyse) présents ? Par exemple, on peut s’interroger sur le contenu du rapport généré par l’outil de rapport DoubleClick ? ou par la plateforme de liens sponsorisés ? Après tout, cette personne est arrivée sur le site « Alpha»  pour la première fois avec un clic sur une banière DoubleClick, et ensuite revenue par un lien sponsorisé et a été convertie via ses favoris. Tous les outils ont donc vocation à s’attribuer la réussite de la conversion ! Adwords, DoubleClick, Yahoo Sponsored Search… se définissent tous comme à l’originie de la conversion. C’est pourquoi, il est important d’aller au-delà de la notion de visite. Avinash propose donc de s’intéresser au temps passé sur le site pour définir quelle est vraiment la source de trafic qui a été impactante dans la conversion.

IV. Que se passe t-il quand les cookies sont effacés ou blockés par des logiciels

Considérons le cas où le cookie de DoubleClick et celui de votre outil de Web Analyse sont éffacés. Lorsque la vente se fait, il ne reste plus personne à qui attribuer la vente. Ce cas explique pourquoi il y a beaucoup de sites présentant une part disproportionnée de trafic direct… Même sous Google Analytics, l’absence de cookie se traduira par l’attribution de la vente au trafic direct.

Synthèse

Les outils sont imparfaits, chacun repose sur des hypothèses différentes et chacun possède une part de la vérité. Voilà le constat qui pourrait résumer le problème du tracking du R.O.I. des campagnes sur Internet. Naturellement, on ne peut pas rester sur un tel constat, et il faut trouver des moyens d’avancer. C’est par exemple ce que propose Avinash en nous invitant à ne pas oublier de considérer le temps passé sur le site en parallèle du R.O.I., puisque cet indicateur est également une mesure clef du succès d’une campagne.

Article original Blog d’Avinash Kaushik