Vous voyez ces gros chantiers qui impliquent direction e-commerce, acquisition, DPO et IT jusqu’à ce que tout le monde ait envie de s’étriper ?
Eh bien le passage au tracking server-side n’en fait pas partie 😂
C’est un point que l’on oublie souvent, mais c’est l’un des rares projets en entreprise que vous allez pouvoir aussi bien vendre au DPO (gouvernance de la data) qu’à l’IT et au marketing.
La raison en est simple.
Regardez où l’on en est aujourd’hui : que ce soit GTM, TagCommander ou un autre TMS, tout le monde a mis une solution en place.
Super, MAIS… comme l’objectif a longtemps été d’être plug and play pour limiter les set-ups (on comprend pourquoi), le résultat est qu’au fil du temps, vous avez accumulé les tags (probablement 10, 15, 20…) et que leur chargement a des conséquences coûteuses aujourd’hui.
Cela ralentit la performance des sites Web avec la multiplication des scripts et des tags qui se chargent, tout en perturbant le SEO (web-perf), l’expérience utilisateur… et votre taux de conversion !
Ça vous évoque quelque chose ? C’est ce que l’on se disait…
Et ça ne s’arrête pas là :
Du côté de votre DPO, la gouvernance de la donnée est ardue depuis quelques années.
L’annonceur étant responsable du traitement de la data, il faut savoir exactement ce qui est collecté, comment et à quoi ça sert. Or en client-side, vous exécutez le script d’un autre sur votre site Internet.
***le quotidien de votre DPO à l’ère du RGPD, une allégorie***
A l’inverse, avec le server-side, vous redevenez votre propre collecteur en choisissant ce que vous collectez et en choisissant à qui vous redistribuez la donnée.
De manière simplifiée, avec le server side, au lieu d’avoir tous les tags chargés dans un conteneur Web et sur le navigateur, vous travaillez avec un conteneur serveur (sur lequel il y a des serveurs) qui va recevoir les données liées à votre entité et à votre nom de domaine. C’est vous qui sélectionnez et envoyez ce que vous souhaitez à vos partenaires médias.
Vos serveurs = personne ne peut venir vous bloquer à cet endroit.
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Nombreux sont les internautes qui visitent votre site e-commerce à utiliser par défaut des logiciels adblockers, qui comme leur nom l’indique viennent bloquer les publicités pendant leur navigation.
Google travaille depuis plusieurs mois sur une mise à jour qui tendra à brider ces adblockers sur Chrome.
Cela a provoqué une levée de boucliers remarquée (enfin, dans le monde des personnes que ça concerne bien sûr… 😉
Plus concrètement, les évolutions de Chrome prévoient le déploiement d’une mise à jour appelée Manifest V3. Ce nouvel écosystème pour les extensions du navigateur impactera, entre autres, leur capacité à bloquer les publicités lorsque c’est le cas.
A quoi peut-on s’attendre avec cette mise à jour ?
Contrairement à ce que certains développeurs craignaient, la mise à jour ne va pas tuer les adblockers. Elle risque cependant de limiter la capacité de ces extensions à bloquer les publicités.
Manifest V3 a en effet pour but de restreindre l’accès aux données de navigation des utilisateurs pour les extensions, y compris les adblockers, ce qui peut avoir un impact sur la capacité de ces derniers à bloquer efficacement les publicités. Parmi les changements à prévoir :
L’utilisation de l’API de Web Request remplace l’API de Web Request blocking qui est utilisée actuellement par les adblockers pour bloquer les requêtes HTTP. L’API de Web Request ne permet pas de bloquer les requêtes, mais seulement de les modifier.
La restriction de l’accès aux données de navigation des utilisateurs par les extensions. Cela signifie que les adblockers ne pourront plus accéder aux données de navigation des utilisateurs pour identifier et bloquer les publicités.
Les développeurs d’extensions devront obtenir une autorisation de l’utilisateur pour accéder aux données de navigation, ce qui peut réduire le nombre d’utilisateurs qui autorisent les adblockers à accéder à ces données.
En résumé, Manifest V3 pourrait rendre plus difficile pour les adblockers de bloquer les publicités en limitant leur accès aux données de navigation des utilisateurs, et en les obligeant à utiliser des méthodes de blocage de requêtes moins efficaces.
Les développeurs d’adblockers pourront probablement continuer à créer des extensions qui fonctionnent dans les nouvelles restrictions, mais ils devront peut-être s’adapter à de nouvelles méthodes pour bloquer les publicités.
Changement de planning ! Déploiement repoussé. Puis repoussé. Puis…
Cela étant dit, Google force déjà la transition, puisque le Chrome Web Store n’accepte plus d’extension sous Manifest V2 depuis début janvier, date de début à laquelle d’ailleurs une extension devra utiliser la V3 pour obtenir son badge de recommandation sur la boutique de Chrome.
Vous êtes passé à Google Analytics 4 (GA4) et ne comprenez pas fonctionnent les conversions remontent par rapport à Universal Analytics ?
On fait le point dans cet article.
Ce que vous voyez apparaître aujourd’hui comme conversion sous Google Analytics 4 (GA4) correspond globalement aux anciens objectifs sous Universal Analytics.
Ce que l’on va (entre autres) aborder :
les exemples d’événements que vous pouvez marquer comme conversions
les nouvelles métriques à votre disposition
les réflexes à adopter pour le set up
le piège à éviter (conversion globale)
Le socle fondateur de GA4 : tout est événement
La nouvelle architecture analytics de Google a une particularité : tout est basé sur les événements. Certains d’entre eux seront marqués comme conversions, d’autres non.
Ce qu’il faut retenir, c’est que les conversions GA4 vont donc désigner l’ensemble des objectifs que VOUS estimez être des conversions importantes pour votre business :
inscription à la newsletter
ajout panier
téléchargement
inscription au programme de fidélité
création d’un compte client
création d’une wishlist…
… etc.
Pour que ces actions remontent comme des conversions lorsque vous consultez vos données, vous devez marquer spécifiquement ces types d’événements.
Vous pouvez donc complètement choisir quel événement a de la valeur pour vous. Cela permet de sortir d’une analyse purement basée sur les ventes !
On récapitule :
Un événement GA4 = toute action
Un événement : PAS un objectif
Avant (UA) : l’objectif visait à tracker la valeur économique, l’event évaluait le comportemental sur le site
Désormais (GA4) : une multitude d’événements peuvent être marqués comme des conversions, qu’ils soient ou non liés directement au revenu.
OK, maintenant qu’on a passé les bases en revue, voici quelques conseils de paramétrage très importants côté analyse et rapports.
Analyse du taux de conversion : attention au réflexe “global” !
Google Analytics 4 vous permet de visualiser deux types de taux de conversion : un taux de conversion global site, mais aussi un taux de conversion sur une action précise(ex : un add to cart).
Par défaut, c’est la donnée globale qui remonte. Pensez à bien faire apparaître la data sur les actions plus spécifiques pour éviter les erreurs d’analyse.
Autre conseil : modifiez aussi votre rapport pour visualiser un pourcentage de conversions, et non pas seulement un nombre brut tel qu’Analytics le fait apparaître par défaut.
Couplé aux colonnes présentant les 2 types de conversions, vous obtiendrez ainsi une vue holistique plus globale.
2 nouvelles métriques de conversion à suivre
Google Analytics a (très) récemment ajouté 2 métriques qui n’existaient pas sur UA :
le taux de conversion par session
le taux de conversion par utilisateur
Dans le 1er cas, si un utilisateur réalise 2 sessions et qu’il convertit 2 fois sur ces 2 sessions (soit 2 actions de conversion), le taux se calcule sur la base session de la conversion / toutes les sessions x 100
Dans le 2e cas, si un utilisateur réitère la conversion, il a converti une fois (nombre de visiteurs qui ont converti / tous les visiteurs).
Exemple : vous avez ajouté l’add to cart comme une conversion .1 utilisateur ajoute 5 produits, soit 5 add to carts . Si on se base sur le taux de conversion par session, GA4 compte 5 sessions converties.
Si c’est par utilisateur : c’est une conversion sur le total
Vous vous apercevrez peut-être que vous avez des “super utilisateurs” qui convertissent bien, mais un site qui ne convertit pas tant que ça !
Alors les conversions GA4, bonne évolution ou casse-tête ?
En réalité, l’évolution de la définition et de la gestion des types de conversions est un apport très positif de GA4 :
les conversions sont bien plus maniables et flexibles
vous pouvez sortir des objectifs autrefois très limités (liste réduite de nomenclatures et types sous UA, là où GA4 permet d’aller loin dans les filtres et conditions)
Un “petit” hic tout de même : bien qu’il soit possible d’exporter votre historique de données vers votre BigQuery, le suivi de la conversion, lui, va repartir de zéro.
Eh oui, au vu des évolutions, les chiffres ne seront pas les mêmes… migrez tôt pour reconstruire de la donnée !
Des questions ou premiers retours d’expérience sur le suivi de la conversion avec Google Analytics 4 ? On vous écoute !
Migration en vue ou besoin d’un paramétrage impeccable de GA4? Echangez avec un expert Alphalyr
Si vous êtes sur cette page, c’est que vous l’avez forcément remarqué : le taux de rebond tel qu’on le connaissait avant (précision importante) a disparu de Google Analytics 4 et laissé place à un taux d’engagement aux critères différents.
Ce changement a déconcerté de nombreux adeptes du suivi du taux de rebond “classique” auquel ils étaient habitués jusque-là. Si vous en faites partie, on compatit (mais ça va bien se passer).
Premier rappel important : au lancement de GA4, le taux de rebond avait tout bonnement disparu.
***Google : “pouf, tour de magie, on passe au taux d’engagement”***
*** panique des gens***
***petit flottement dans les échanges***
*** Google remet le taux de rebond, mais pas celui d’avant***
Le nom est resté, mais la métrique a fortement évolué entre Universal Analytics et GA4.
Taux d’engagement vs taux de rebond… vs taux de rebond version GA4
Avant, le taux de rebond se calculait ainsi : un internaute arrive sur une page, scrolle mais ne déclenche aucune interaction (clic par exemple). UA prend ça comme un rebond. Sur GA4, le rebond est l’inverse de l’engagement.
Le taux d’engagement que vous voyez désormais remonte de manière simple : si une personne reste au moins 10 secondes sur une page OU comporte un événement de conversion, OU enregistre au moins deux pages vues ou deux vues d’écran.
Formule taux d’engagement -> Sessions engagées / Toutes les sessions
On récapitule :
taux d’engagement : sessions qui dépassent les 10 secondes (avec ou sans clic, etc.), 1 événement de conversion ou au moins 2 pages ou écrans vus
taux de rebond version GA4 : inverse du taux d’engagement (-10 secondes si pas d’interaction).
Point intéressant : contrairement a UA, où s’il y a rebond vous obtenez 0 en durée de session, GA4 vous permet de toujours accéder à la durée de session de l’utilisateur.
Pourquoi le taux d’engagement est potentiellement bien plus intéressant que le bounce rate
Certes plus familier, le taux de rebond est extrêmement limité pour évaluer la pertinence réelle d’une page.
Limiter l’engagement à un clic ou au visionnage d’une vidéo exclut de fait les pages très axées “contenu” (article de blog, comparatif, FAQ de sites marchands, assistance, etc.).
30% de rebond pour une page produit ciblée, c’est beaucoup. Mais 85% sur un site de contenu peut être un très bon indicateur !
Autre point limitant dans la version précédente du taux de rebond GA : il ne prenait pas en compte la durée des sessions. Que quelqu’un reste quelques secondes ou de longues minutes ne comptait pas dans les rapports.
“La durée de consultation d’une page correspond au temps écoulé entre l’entrée sur cette page et l’entrée sur une nouvelle page du fait qu’il n’y a pas de page suivante, le temps est inconnu (et donc enregistré à 0). Ainsi, pour des sessions ou les utilisateurs ne consultent qu’une seule page (ce que l’on appelle un rebond), la durée de session est de 0. Ce n’est pas parce que Google sait qu’il sont partis immédiatement, c’est simplement qu’il ne sait pas mesurer la durée avant que l’utilisateur ne parte. Dans ce cas, le système considère ce manque de donnée comme signifiant 0.“
Le taux d’engagement permet de sortir de ces critères limitants. Il prend plus de choses en compte et permet d’accompagner les autres métriques. Le reste peut être suivi via des clics sur des événements déclenchés (à condition bien sûr de bien paramétrer son Analytics).
Donc notre conseil : prenez le temps de vous familiariser avec le taux d’engagement, ce qu’il tracke et révèle permet d’aller plus loin dans la compréhension des interactions entre l’internaute et votre contenu.
On se retrouve bientôt sur d’autres thématiques GA4 : audiences prédictives, tracking/events… stay tuned !
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Une personne visite le site e-commerce d’une l’enseigne, ne convertit pas en ligne mais vient directement acheter en magasin.
A première vue, si l’on n’établit pas le lien entre les deux, les budgets d’acquisition en ligne peuvent avoir l’air de ne servir à rien. Dans ce cas pourtant, ils sont à la source de l’achat.
2 cas de figures ressortent aujourd’hui :
La mise en place d’un outil pour tracker les ventes omnicanales permet de montrer à quel niveau le Web participe aux ventes en magasin. Au final, cela permet d’ajuster son budget en ligne à la hausse
Les boutiques peuvent penser que le site Web est un concurrent à leur activité ; mettre en place un suivi omnicanal permet de prouver que ce n’est pas le cas et que les investissements digitaux contribuent aussi au CA.
Comment Alphalyr tracke l’omnicanal pour ses clients retail
Plusieurs approches permettent de réconcilier les données off et online pour reconstituer le parcours d’un client.
Une enseigne dispose de sa base clients (CRM). A chaque newsletter envoyée, nous intégrons un pixel spécifique. Lorsque la personne reçoit et clique sur cette newsletter, l’URL nous renvoie son adresse e-mail cryptée.
Ensuite, lors du passage en magasin pour un achat, le vendeur demande son adresse e-mail au client.
Celle-ci nous est renvoyée (toujours) de manière cryptée; la clé de cryptage étant la même, nous pouvons réconcilier les données et faire le lien entre un visiteur et un client final en boutique.
Cette réconciliation se construit dans le temps après la mise en place du système.La bonne nouvelle est qu’une fois que l’on a l’identifiant de l’internaute, le parcours tracké est disponible dans son intégralité, qu’il se rende sur Google, Facebook…
Voici pour le 1er scénario.
Le 2nd implique d’avoir une stratégie pour inciter les clients à créer un compte et bien sûr à s’y connecter (login) à chaque passage : cela permet de récupérer son adresse mail et de là encore, pouvoir la croiser de manière sécurisée avec les encaissements en magasin.
Ce que remonte Alphalyr : le % de ventes omnicanales, le CA vente et le ROAS omnicanal par levier et par campagne.
La clé d’une couverture omnicanale étendue : la fidélité et les incitations au login
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Un événement GA4 = toute action
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