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« Universal Analytics » : la plateforme webanalytique connectée annoncée par Google

Posté dans Web analytics par Jean-Marc Bouwyn

C’est l’annonce du moment du côté de Mountain View, où se déroulait la rencontre annuelle des partenaires certifiés de Google Analytics. On y était… et on récapitule !

Les deux journées de conférence animées par Google ont fourmillé d’annonces sur les évolutions à venir de sa solution de webanalyse, Google Analytics.

Mais ce qu’on retiendra surtout, c’est la révolution que vise Google packagée sous le nom d’ « Universal Analytics » : une plateforme permettant le suivi des indicateurs web  à l’échelle du visiteur/client (et non plus seulement à l’échelle de la session/visite) et qui sera ouverte aux imports de données externes (CRM, coûts d’acquisition…)

D’un fonctionnement « visit-centric » à une logique « user-centric »

Le point de départ de la réflexion de Google est le suivant : ce que l’on entend par « conversion » sur un site recoupe aujourd’hui une réalité d’une complexité croissante. En effet, chaque « conversion » nécessite de plus en plus de visites depuis des terminaux (PC, mobiles, tablettes, consoles..) de plus en plus nombreux.

Or, le système actuel de suivi des données est centré sur la « session » : un visiteur se connectant à un site depuis son ordinateur en journée et depuis sa tablette le soir est ainsi identifié comme un double visiteur. On devine le problème sur la pertinence de certaines données, et en particulier sur l’attribution des conversions.

Pour y remédier, Google annonce un bouleversement technique : la mise en place d’un cookie comprenant un identifiant unique pour chaque visiteur. Ce cookie viendra dans un futur proche remplacer les anciens cookies hérités d’Urchin (qui répondaient aux noms barbares d’ __utmz, __utmx etc), et qui capturaient sur le navigateur du visiteur des informations que Google gèrera désormais côté serveur (dates de visite, source de trafic etc.).

Cependant, l’attribution de cet identifiant unique suppose que l’on sache reconnaître un même utilisateur au cours de ses différentes visites ; ce qui reviendra à forcer les visiteurs à s’identifier en amont de leur visite, de la même manière que sur les sites de ventes privées, ou plus probablement d’accepter de ne réaliser ces analyses que pour les clients loggés et non pour les prospects/clients non loggés.

Les contours techniques de ces changements devraient être affinés dans les mois à venir et permettre à chacun d’évaluer la faisabilité de la mise en place du nouveau tag GA. En attendant, ce changement annoncé ouvre la voie à des analyses puissantes et aujourd’hui impossibles – en premier lieu, la comparaison « acheteur » vs. « non acheteur » pour les sites marchands ! (et non plus seulement « visite avec achat » vs. « visite sans achat »).

Une plateforme ouverte aux données externes

Si Google intégrait déjà quelques données hors-GA, c’était uniquement en provenance de l’écosystème Google (Google AdWords, Google Webmaster  Tools).

Aujourd’hui, l’ambition de Google est de compiler et d’organiser au sein de Google Analytics des données externes relatives aux visiteurs et au coût d’acquisition des visites.

  • En ce qui concerne les visiteurs, les données de CRM pourront d’autant plus facilement être croisées avec les données d’Analytics qu’il sera à moyen terme possible de choisir l’identifiant unique du cookie GA (par exemple un identifiant client issu du CRM).  Cet import de données ouvre la porte à des analyses sur les liens entre conversions offline et conversions online très prometteuses.
  • Pour ce qui tient au coût d’acquisition des visites, cela permettra aux clients possédant des portefeuilles de sources de trafic diversifiées d’intégrer honoraires d’agences SEO, coûts de création des emailings etc. Et donc d’utiliser Google Analytics comme outil de pilotage de leur rentabilité respective, en particulier en utilisant les analyses multi-canaux.

Ces changements montrent la volonté de Google Analytics d’étendre son périmètre de pertinence. Avec l’acquisition de données à l’échelle des visiteurs, l’analyse de leurs comportements multi-supports devient théoriquement possible ; l’ouverture de la plateforme aux données externes devrait quant à elle permettre d’aller plus loin dans le pilotage des investissements d’acquisition online et dans l’analyse des corrélations entre conversions online et offline.

De grands sujets, et un beau programme en perspective !

Retrouvez ici les principales annonces du Google Analytics Certified Partners Summit en V.O. : http://analytics.blogspot.com/2012/10/google-analytics-summit-2013-whats-new.html



Retour sur les Enjeux E-Commerce 2012 organisés par la FEVAD

Posté dans Evénements & livres blancs, Web analytics, e-Commerce par Raphaël Fétique

Fin juin dernier, nous avons assisté aux « Enjeux E-Commerce » organisés par la FEVAD, une journée de conférences et de tables rondes sur la situation et les challenges que doivent relever les acteurs du e-commerce français en 2012. La journée s’est ouverte par la présentation d’une étude du cabinet McKinsey, qui a tenté d’identifier les grandes tendances de la consommation digitale et qui les a qualifiées de « 2ème Big Bang du E-commerce ».

Première grande tendance : la forte disponibilité sur le Web de nouvelles catégories de produits (équipement de la maison, décoration, bricolage…), que l’on ne trouvait que difficilement en ligne il y a encore 5 ans. Parallèlement, les attentes des consommateurs évoluent : l’e-commerçant ne doit plus seulement proposer un meilleur prix et un stock important, mais doit inclure des services (retour gratuit…), avec tous les coûts que cela implique.

On note également l’explosion de l’E-commerce en mobilité, le bien-nommé « M-commerce » : ainsi le « search » mobile a augmenté de +75% entre 2010 et 2011. Mais si 55% des possesseurs de smartphones considèrent que celui-ci est leur seul « écran personnel », l’achat sur mobile reste encore à un stade émergent… Nous serions tentés de faire le parallèle avec les débuts de l’E-commerce, mais chez Converteo nous ne pensons pas que le mobile soit une interface de transformation à l’exception des situations d’urgence. Il s’agit par contre d’une interface d’accès à l’information du Web en mobilité.

Cette montée en puissance du mobile met en évidence la nécessité pour un distributeur d’avoir une compréhension crosscanal (online/online – online/offline) des parcours clients. Au-delà du très connu effet ROPO (Research Online Purchase Offline), 65% des gens se déclarent en effet influencés par le Web dans leur acte d’achat. L’influence des réseaux sociaux et du social au sens large (avis clients, notes des utilisateurs…) sur les comportements des internautes est également grandissante, sans que l’on puisse en mesurer précisément l’effet. 37% des acheteurs déclarent consulter « l’user generated content » avant achat, notamment les avis des utilisateurs.

Enfin, McKinsey note que ces tendances de fond amènent une explosion du nombre d’indicateurs à surveiller : plus de plateformes, plus de canaux, des comportements consommateurs plus complexes… C’est ainsi, que McKinsey propose de répondre au « Big Bang » par le « Big Data », dernière tendance identifiée par le cabinet américain chez les acteurs les plus matures (Amazon en tête).

Au sein de Converteo, le « Big Data » est avant tout perçu comme un buzz word imaginé par les gros éditeurs logiciels pour vendre leurs solutions de stockage/traitement/analyse de données. Depuis 5 ans, nous essayons déjà d’amener une culture du chiffre au sein des organisations que nous accompagnons. Tant que les entreprises n’utilisent pas la data, la « Big Data » n’est pas un sujet.

Naturellement, les e-commerçants présents aux tables rondes se sont targués d’avoir des armées de dataminers dans leurs équipes. La réalité est, n’en doutons pas, moins glorieuse. La plupart des acteurs de la place ont longtemps sous-estimé l’importance de la data (c’est un data évangéliste qui vous en parle) et ils commencent seulement à constituer des cellules très modestes en interne, là où chez Amazon, les dataminers et webanalystes sont un poste clef excellemment bien payé et où les accords de non concurrence sont la règle.

Mais au-delà des premiers de la classe, tous les e-commerçants français n’ont pas la puissance financière ni les ressources techniques et humaines nécessaires : certes l’explosion du volume de données, de la vitesse à laquelle elles sont générées (les flux supplantent les fichiers plats) et de leur variété (données non structurées : blogs, vidéos, forums…) est indéniable. Certes, ces éléments ne sont pas à négliger dans l’élaboration d’une stratégie marketing et commerciale. Certes le traitement de ces données est une question qu’il faudra un jour adresser. Mais quel e-commerçant a aujourd’hui besoin, comme l’américain Target, de prévoir statistiquement une grossesse dans un foyer alors qu’il ne maîtrise pas ses délais de livraison ? Quel e-commerçant a besoin, comme Amazon, d’avoir plus de 5 versions de sa page accueil en test multi-varié en permanence alors que la moitié de ses fiches produit présente une photo basse résolution et uniquement un titre ? Quel e-commerçant a besoin d’un outil de BI alors qu’il n’ouvre qu’une fois par mois son outil de webanalyse ?

Ainsi, chez Converteo, nous travaillons d’abord et avant tout à la construction d’un socle de données pérennes et actionnables chez nos clients, sans tomber dans le travers de la « data pour la data ». Il faut réfléchir et agir « Data » avant même de rêver « Big data ». En effet, l’intégration et le traitement de la donnée sont – c’est une évidence – des facteurs cruciaux pour la réussite d’un e-commerce. Du pilotage des canaux d’acquisition, au merchandising d’un catalogue toujours plus étoffé en passant par la maîtrise des fondamentaux (logistique et service client), tout se passe mieux si la data est disponible, de qualité et bien utilisée. Tant que tous ces axes ne sont pas totalement « data-driven », mieux vaut attendre avant de se lancer dans le périlleux chantier de la « Big Data », au risque de s’y noyer et d’enrichir les gros éditeurs logiciels de la place.



Tracker les boutons de partage des réseaux sociaux dans Google Analytics : pourquoi et comment faire ?

Posté dans Web analytics par Romain Créteur

« Tweeter» , « +1″, « J’aime» , « Share»  … Un peu partout fleurissent des boutons de partage sur les réseaux sociaux. Facebook, Twitter, LinkedIn et depuis peu Google+ dont la communauté grandit rapidement. Bien sûr, nous pouvons déjà connaître le nombre de tweets, de like, de +1, … en suivant le nombre qui s’affiche sur chaque bouton mais c’est loin d’être idéal pour comparer le comportement des internautes « socialement engagés»  à celui de l’ensemble des visiteurs de notre site. C’est pour cela que Google a lancé le tracking social dans Analytics, en parallèle de son investissement massif dans les réseaux sociaux. Quelle est donc l’utilité de « tracker»  dans Google Analytics les boutons de partage ? Et surtout comment implémenter ce tracking particulier ?

Notons au passage que le rapport social n’apparaît que dans la nouvelle interface de Google Analytics. Nous nous placerons donc dans cette nouvelle interface dans toute la suite de l’article.

Cliquer sur le lien "New version" en rouge pour activer la nouvelle interface

Cliquer sur le lien "New version" en rouge pour activer la nouvelle interface

Pourquoi mettre en place le tracking social dans Google Analytics

Le principal intérêt réside dans votre volonté de distinguer les utilisateurs de votre site qui utilisent ces boutons de partage des autres qui ne le font pas. Quand vous faites remonter dans Google Analytics le tracking de ces éléments, vous pouvez observer les résultats dans le menu suivant :
Menu social report google analytics

Dans la section « engagement» , vous arrivez sur une page de résultats présentant les visiteurs « Socially engaged»  et ceux qui n’ont rien partagé, les « Not socially engaged» .
Rapport social google analytics

Selon le type de site internet (e-commerce, diffusion de contenu…) et les objectifs qui y sont rattachés, vous pouvez en avoir plus ou moins d’utilité. Mais concrètement, faire la distinction entre utilisateurs grâce aux réseaux sociaux vous permet de comprendre si ceux qui sont « socialement engagés»  ont un comportement différent des autres.

Exemple : S’il s’agit d’un site e-commerce, ceux qui « like»  vos produits ont-ils un panier moyen plus élevé que les autres ?

Cela peut par la suite vous orienter pour piloter votre stratégie sur les réseaux sociaux et vous aider à prendre des décisions pour la gestion de votre communauté d’utilisateurs.

La mise en place du tracking des boutons de partage, étape par étape

Nous verrons ici comment tracker les boutons de partage de Facebook (Like, Unlike, Send), Twitter (Tweet), LinkedIn (Share) et enfin Google+ (+1).

Etape 1 : vérfier que le nouveau code asynchrone de Google Analytics est bien en haut du header
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<script type="text/javascript">
var _gaq = _gaq || [];
_gaq.push(['_setAccount', 'UA-xxxxxx-x']);
_gaq.push(['_trackPageview']);
(function() { var ga = document.createElement('script'); ga.type = 'text/javascript'; ga.async = true; ga.src = ('https:' == document.location.protocol ? 'https://ssl' : 'http://www') + '.google-analytics.com/ga.js'; var s = document.getElementsByTagName('script')[0]; s.parentNode.insertBefore(ga, s); })();
</script>

Si ce n’est pas le cas, c’est la première chose à modifier. Sans cette modification, rien de ce qui suit ne fonctionnera !

Etape 2 : uploader le script de tracking social de Google Analytics

D’abord, uploader le fichier javascript de tracking social de GA (ci-dessous) sur le serveur du site web à tracker à l’aide de votre client FTP (ex : FileZilla)

Fichier Javascript tracking social Google Analytics
ga_social_tracking

Ensuite, pour que le fichier précédent soit chargé dans chaque page, aller dans votre code source et modifier le header en rajoutant la ligne de code suivante (veillez à remplacer « url-a-modifier»  par votre url) :

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<!-- Google Analytics Social Button Tracking -->
<script src="http://url-a-modifier/ga_social_tracking.js" type="text/javascript">
</script>

NB : Ce code est à rajouter juste à la suite du code GA général.

Etape 3 : Tracking des boutons Facebook, Twitter et LinkedIn
Facebook : Like, Unlike, Send

Si jamais le like n’est pas présent sur votre page, vous pouvez aller le créer ici : https://developers.facebook.com/docs/reference/plugins/like/ Vous obtenez quelques lignes de code qui ressemble à cela :

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<div id="fb-root"></div>
<script src="http://connect.facebook.net/en_US/all.js#appId=159715667440410&amp;xfbml=1"></script>
<fb:like href="http://www.converteo.com" send="false" width="450" show_faces="true" action="like" font="arial"></fb:like>

Ajoutez les à l’endroit où vous voulez que le bouton like apparaisse.

NB : on peut également appeler le bouton en Javascript asynchrone si on le souhaite mais Facebook fournit le code synchrone par défaut donc nous avons gardé cette option ici, même si, idéalement, l’utilisation du code asynchrone est une meilleure pratique. Enfin, ajouter le code de tracking social juste avant la balise <fb:like> pour obtenir quelque chose comme cela :

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<div id="fb-root"></div>
<script src="http://connect.facebook.net/en_US/all.js#appId=159715667440410&amp;xfbml=1"></script>
<script type="text/javascript">_ga.trackFacebook();</script>
<fb:like href="http://www.converteo.com" send="false" width="450" show_faces="true" action="like" font="arial"></fb:like>

NB : cela tracke non seulement les like mais aussi les unlike et les share. En modifiant légèrement le fichier ga_tracking_social.js, on peut aussi suivre les commentaires si on laisse la possibilité aux internautes de commenter via fblogin.

Tweeter : Tweet

Attention, vous devez impérativement utiliser le bouton « officiel»  de Twitter. Si vous utilisez Tweetmeme, vous ne pourrez pas tracker les RT. Si vous souhaitez créer le bouton, vous trouverez le code ici : http://twitter.com/about/resources/tweetbutton.

Ensuite, c’est un peu plus simple. Avant la balise fermante </head>, insérer le code Javascript (asynchrone) suivant :

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<!-- Load Twitter JS-API asynchronously -->
<script>
(function(){
var twitterWidgets = document.createElement('script');
twitterWidgets.type = 'text/javascript';
twitterWidgets.async = true;
twitterWidgets.src = 'http://platform.twitter.com/widgets.js';
// Setup a callback to track once the script loads.
twitterWidgets.onload = _ga.trackTwitter;
document.getElementsByTagName('head')[0].appendChild(twitterWidgets);
})();
</script>
LinkedIn : Share

Le bouton de partage de LinkedIn est moins utilisé que Facebook ou Twitter. Cependant, il peut être utile selon l’audience à laquelle vous vous adressez (très pro, avec une cible anglo-saxonne notamment).

Pour obtenir le code du bouton Share de LinkedIn, vous pouvez aller à cette adresse : https://developer.linkedin.com/plugins/share-button

Toujours à la fin de la balise <head>, ajouter le code suivant :

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<!-- LinkedIn Share Button tracking-->
<script type="text/javascript">
function LinkedInShare() {
_gaq.push(['_trackSocial', 'LinkedIn', 'Share']);
}
</script>
Et Google+ et son +1 ?

Le plus simple pour la fin, les +1 de Google sont trackés par défaut dans Google Analytics (si vous avez la dernière version du code de Google Analytics).

Voilà, vous y êtes arrivés ! Vous pouvez désormais tracker les boutons de partage de Facebook (like, unlike, send), Twitter (Tweet), LinkedIn (Share) et Google+ (+1).

Pourquoi tracker les boutons Facebook dans Google Analytics, alors que j’ai déjà Facebook Insights ?

Google Analytics et Facebook Insights ne sont pas réellement concurrents mais complémentaires. En voici quelques raisons :

Google Analytics :

  • Donne des informations sur les actions qui ont lieu sur mon site
  • Agrège les données de plusieurs réseaux : FB mais aussi Twitter, G+ ou LinkedIn par exemple
  • … et nous permet aussi de les comparer avec les utilisateurs non sociaux !
  • Est plus souple au niveau de l’utilisation des plages de dates

Facebook Insights :

  • Donne des données sur ce qu’il se passe uniquement sur Facebook
  • Donne des données dites « user-demographic»  : âge, langue, pays

Vous pouvez donc tout à fait utiliser les deux services puisque les données que l’on récupère sont complémentaires. Toutefois, attention à ne pas trop les mélanger sans garder à l’esprit qu’il peut exister des différences entre les deux services. Par exemple le nombre de like pour une page ne sera pas nécessairement toujours le même sur GA et FB Insights.

Voilà vous avez tous les outils en mains pour analyser le comportement social de vos visiteurs et enfin rationaliser votre politique de social media !

N’hésitez pas à nous faire part de vos remarques, vos retours, … en commentaires !

Merci à François-Xavier Fuhrmann pour sa contribution à l’article.



Converteo au Google Analytics Partners Summit

Posté dans Evénements & livres blancs, Web analytics par Romain Créteur

2011GAPCSummit

Comme chaque année en tant que Partenaire Certifié Google Analytics, nous sommes conviés au GACP Summit qui se déroule à Mountain View, à quelques pas des locaux de Google.

En tant que Partenaire Certifié, nous avons donc un accès privilégié à la team Google Analytics et aux nouvelles fonctionnalités qui sont prévues cette année. Ces annonces sont confidentielles, nous ne pouvons donc malheureusement pas rentrer dans le détail de cette première journée de conférences mais ce que l’on peut vous dire, c’est que visiblement chez Google on a décidé de mettre les bouchées doubles pour faire évoluer GA. Et chez Google, quand ils mettent les bouchées doubles, ça se voit !

Google Analytics passe à la vitesse supérieure !

Après une journée de keynotes, c’est clairement l’impression qui se dégage ici avec des annonces majeures sur l’évolution de l’outil dont les récentes évolutions (tag social media, multi-channel funnels, …), pourtant importantes, apparaissent comme des prémices !

Le moins que l’on puisse dire est que Google semble bien décidé à écouter ce que ses partenaires lui demandent en proposant une intégration toujours plus poussée de l’ensemble des produits du groupe.

La deuxième journée du Summit sera plus technique avec une série de « deep dives»  avec les googlers qui nous présenteront dans les détails les nouvelles fonctionnalités annoncées aujourd’hui

See you tomorrow!

GACP Summit 2001

GACP Summit 2001



‘Multichannel Funnels’ : Le règne du Last click prendra-t-il fin grâce à Google Analytics ?

Posté dans Offline, mobile & multicanal, Web analytics par Converteo

Nous vous en parlions il y a quelques mois : Google Analytics travaille sur des nouveaux rapports afin de faire apparaitre l’importance des différentes sources menant à une conversion. C’est à présent chose faite, puisque vous pouvez tous à présent trouver ces nouvelles données dans votre outil. Il vous suffit donc pour cela d’utiliser la nouvelle version de Google Analytics, puis de vous rendre dans la partie « Mes Conversions >Entonnoirs de Conversion Multicanaux»  via le menu.

Vue d'ensemble des rapports "Multi-Channels Funnels" sur Google Analytics

Grâce à ces nouvelles données, vous allez donc enfin pouvoir obtenir une vision plus réaliste du comportement de vos clients et de l’impact réel généré par vos différentes sources d’acquisition. En effet, à présent, les internautes sont de moins en moins dans une approche : « Je vois une publicité, je clique dessus, et j’achète» … Ils ont de plus en plus besoin de comparer, d’être rassurés, d’avoir le temps d’acheter le bon produit, au bon moment, avec la bonne offre. Et pour répondre à cela, les annonceurs doivent être présents tout au long de leur parcours : un emailing, quelques bannières, du retargeting, un comparateur de prix, et bien sur, du référencement. Cela semble logique, normal même, mais jusqu’à aujourd’hui, nos outils de web analyse ne rendaient grâce qu’au « Last click« , qu’à la dernière source avant la conversion… Tout cela pour se rendre compte la plupart du temps que la source incontestable de conversion était … notre marque ! Avec ça, on était bien avancé.

Cette époque est maintenant révolue, Google Analytics offre à présent à tous, de manière simple et efficace, une solution pour obtenir une vision plus réelle du parcours des clients à travers les différentes sources d’acquisition que vous utilisez et dans lesquelles vous investissez. Comme une équipe sportive, grâce à ces données, ceux qui passent la balle au buteur final peuvent enfin aussi être récompensés, mis en avant, et non pas dénigrés car « leur coût d’acquisition est bien trop élevé» .

Mais une vidéo vaut mieux qu’un long discours, et Google en a justement réalisé une afin de présenter le sujet et les fonctionnalités offertes par son nouvel outil :

Indéniablement, le rapport le plus pertinent de cet ajout est le rapport « Conversions indirectes» , qui va vous permettre très rapidement de vous rendre compte de l’ampleur du multi-sources sur votre acquisition. Combiné à la fonctionnalité très intéressante de « groupe de canaux»  et à un retraitement/analyse des données, il est ainsi possible de différencier les sources « Amont»  des sources « Aval» , à savoir, celles qui attirent le client par rapport à celles qui le convertissent au final. Un tout premier pas intéressant est de simplement trier les groupes de canaux par conversions finales, puis par conversions assistées, et de comparer les classements. Il est fort probable que cela mettra en avant une ou deux sources payantes qui n’étaient pas estimées à leur juste valeur jusqu’à maintenant.

Conversions assistées vs Conversions finales dans Google Analytics

Enfin, ces données cumulées aux budgets doivent permettent de calculer des coûts d’acquisitions plus proches de la réalité, et donc de mettre en avant les sources qui doivent être coupées (partiellement ou totalement) et celles qui par contre méritent plus d’investissements. Nous avons ainsi pu obtenir sur les premières études que nous avons réalisé pour deux de nos clients des résultats du type :
- Source A = coût d’acquisition réel inférieur de 19% au coût max d’acquisition
- Source B = coût d’acquisition réel inférieur de 41% au coût max d’acquisition
- Source C= coût d’acquisition réel supérieur de 24% au coût max d’acquisition

Et comme vous pouvez le voir, ces résultats sont directement opérationnels et permettent d’agir de suite sur la stratégie d’acquisition en modifiant les budgets, de manière à conserver un coût d’acquisition satisfaisant sans couper la « source»  même des conversions.

Bien sur, ces nouvelles données sont loin d’être parfaites. Seules les interactions ayant eu lieu dans les 30 jours avant la conversion sont prises en compte, ce qui est problématique pour des processus d’achat longs (pour l’immobilier par exemple). Par ailleurs, le manque de fiabilité du suivi des visiteurs par cookie (même first-party) prend encore plus de place dans le cadre d’un analyse multi-sources. Enfin, certains rapports proposés par GA ne sont pas parfaits, notamment celui présentant les chemins de conversion, qui n’est pas du tout exploitable en l’état et demande un retraitement lourd dans un tableur pour en sortir quoi que ce soit.

Mais pour nous, une chose est sure, c’est que, face à l’irréalisme totale que peut représenter le « Last click»  dans l’analyse d’une stratégie d’acquisition, l’approche multi-source est clairement une révolution nécessaire, et Google Analytics propose avec son outil une voie pertinente et satisfaisante pour faire vos premiers pas dans ce nouveau monde.


Si vous souhaitez aller plus loin et avez besoin d’aide sur ce sujet, n’hésitez pas à nous contacter. Les consultants Converteo sont formés aux problématiques multi-sources depuis maintenant plus d’un an, puisque nous avons commencé à travailler activement sur ce sujet en avril 2010 (voir notre livre blanc).

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Infos pratiques :

- Il faut actuellement 36h pour que les données multi-source soient traités par Google et apparaissent dans l’outil (contrairement aux données « classiques»  qui sont visibles après 24h maximum).

- L’historique des données multi-sources est fourni depuis fin janvier 2011. Certains comptes peuvent encore n’avoir à disposition que les données depuis juillet 2011 mais cette situation n’est que très temporaire.

- Les données multi-sources ne sont mesurées que sur les 30 jours précédents une conversion. Pensez-y si les cycles d’achat de vos produits sont plus longs.

- Google a mis en place plusieurs pages de supports concernant ces nouveaux rapports, qui vous pourrez retrouver à cette adresse.

- Enfin, de manière logique, pour fonctionner, ces rapports ont besoin d’objectifs définis dans l’outil (ou d’une activité e-commerce trackée via le tag correspondant). Ainsi, si vous n’avez pas encore d’objectifs définis dans Google Analytics, pensez à les créer au plus vite afin de commencer à récolter les données multi-sources.




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