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Vous qui avez un site e-commerce, et qui utilisez Google Analytics comme solution de webanalyse, vous avez sans doute déjà noté des différences en matière de données disponibles si vous comparez votre back-office et Google Analytics. Qu’il s’agisse de visiteurs qui se sont connectés sur votre site, de nombre de commandes ou encore de panier moyen, il est fréquent de trouver des écarts. Mais alors quel outil croire ? Faut-il accorder votre confiance à votre back-office lorsqu’il s’agit d’analyser vos meilleurs canaux d’acquisition ? Peut-on prendre comme fiables les données de Google Analytics en ce qui concerne le nombre de ventes réalisées ? Dans cet article, nous allons vous expliquer l’origine des différences statistiques entre Google Analytics et votre back-office, et les solutions pour remédier à ce problème.

La collecte des données e-commerce dans Google Analytics

Comment sont collectées les données dans Google Analytics en matière de e-commerce ? Pour comptabiliser une vente sur un site e-commerce, Google Analytics utilise les statistiques de consultation de la page de validation de la commande. Pour résumer de manière très schématique, c’est un peu comme si dans un magasin physique, le logiciel se fiait au nombre de personnes qui repartent du magasin avec leur ticket de caisse en poche. Le problème, c’est qu’au moment du passage en caisse, plusieurs facteurs peuvent venir perturber la délivrance de ce ticket. Problème avec la caisse, client qui part sans son ticket, ticket illisible…

Revenons au e-commerce et à Google Analytics.

Chez Alphlayr, nous constatons en moyenne chez nos clients des écarts de l’ordre de 5 à 15% entre les données communiquées par Google Analytics et les informations visibles dans le backoffice du CMS. Bien souvent, le nombre de commandes affichées dans GA est plus faible que celui visible dans le backoffice. Et c’est bien ce dernier qui a raison ! Lui qui possède toutes les données clients et la traçabilité complète d’une commande est bien détenteur des bonnes informations de vente.  Pourquoi un tel écart est-il constaté ?

Comme nous l’avons dit précédemment, Google Analytics enregistrera une commande uniquement si le visiteur consulte la page de “validation” de la commande. Les écarts constatés peuvent donc s’expliquer si l’un des cas de figure suivant se présente :

  • l’utilisateur ne retourne pas sur la page de confirmation et quitte le site avant que celle-ci ne se charge, mais la commande est toutefois déjà validée ;
  • l’utilisateur n’a pas totalement chargé la page de confirmation, suite à un bug, un plugin qui ne se charge pas ou un script qui se bloque ;
  • l’utilisateur a eu un problème de connexion internet et a rencontré des difficultés pour atteindre la page de confirmation ;
  • l’utilisateur a mis en place des extensions et/ou modules dans son navigateur qui permettent de bloquer le lancement de certains scripts (comme par exemple Adblock).

Voici un certain nombre de raisons qui peuvent expliquer les écarts constatés entre votre backoffice et les informations dans Google Analytics. Mais alors comment faire pour que Google Analytics ne présente pas un écart si important qui vienne ainsi biaiser votre analyse ? Puisque les raisons de ce écart sont connues, comment agir ?

Soigner sa page de confirmation et bien choisir les moyens de paiement

L’élément qui pose problème et qui induit un écart entre les données collectées dans les différents outils est bien la page de confirmation de la commande et de la réception du paiement. Il vous est possible de limiter les écarts en menant un travail de fond sur de grands aspects :

Bien choisir vos moyens de paiement et vérifier leur compatibilité afin qu’ils ne viennent pas perturber le chargement de la page de confirmation

Certains modes de paiement créent un écart entre les données visibles via le backoffice et GA car ils ne facilitent pas une redirection rapide et/ou automatique vers la page de confirmation de commandes. Ainsi, un module de paiement par CB intégré directement au sein du site (pas de sortie vers une tiers) ou un module de paiement par Paypal intégré directement au sein du site lui aussi ne vont pas perturber le chargement, car tout se fera dans l’environnement de la boutique e-commerce.

Faciliter le chargement et la consultation de la page de confirmation pour éviter les erreurs

Définir une seule et unique page de confirmation (il existe en général la page de confirmation de la plateforme de paiement + la page de confirmation du site) est une solution pour réduire les écarts comme nous venons de le voir. Mais il faut aller plus loin et mener un réel effort pour identifier le temps de retour sur la page de confirmation de commandes et réduire au maximum ce temps. Une vitesse de chargement des pages de paiement optimisée est capitale ! Comment l’optimiser ? Des sociétés sont spécialisées sur cette problématique, et Alphalyr peut notamment vous aider à optimiser cette étape.

Ne pas croire Google Analytics sur parole

Comme nous venons de le voir, il faut agir à la fois sur le temps de changement de vos pages et donc le fonctionnement de votre site, tout en veillant au bon fonctionnement des solutions de paiement déployées. Mais il ne faut pas mettre de côté le vieil ami Google. Il est primordial en parallèle de toujours vérifier la concordance des valeurs remontées lors du déclenchement du code Analytics en menant des tests récurrents. Mieux, il est possible de mettre en place un module Google Tag Manager (GTM) permettant de ne pas dupliquer les transactions de commandes dans Google Analytics.

Ce travail d’optimisation de la qualité des données dans Google Analytics est d’ailleurs la spécialité d’Alphalyr. Il est important de conduire ce chantier en même temps que le travail sur le temps de chargement et la vérification des moyens de paiement afin de disposer in fine de données de qualité. À l’issue de tous ces efforts seulement, alors vous pourrez dire au revoir aux écarts récurrents entre Google Analytics et le backoffice de votre site e-commerce.

Notre solution Smartscan vous permet d’optimiser vos données Google Analytics, demandez une démo ici :

Alphalyr

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