PARTAGER

multicanal

 

J’ai été longtemps étonné que les données présentes dans Analytics ne soient pas les mêmes entre le module Commerce Electronique et le module Entonnoirs Multicanaux.

En effet, les données de ventes par levier sont souvent très différentes. Je vais vous expliquer pourquoi…

 

 

1. Transactions vs Conversions

La première chose à savoir est que les transactions du module e-commerce ne correspondent pas complètement aux conversions du module Entonnoirs Multicanaux.

Voici un exemple de données pour un même site :

E-commerce vs Entonnoirs Multicanaux
E-commerce vs Entonnoirs Multicanaux

 

On peut constater que les « transactions » sont très proches des « conversions directes ou associées au dernier clic ». Cependant, si les totaux sont les mêmes, on remarque que la répartition entre les leviers n’est pas la même.

En analysant en détail, on voit bien que les conversions en provenance des Accès directs (none) sont beaucoup plus importantes sur le multicanal. Alors que sur le e-commerce une grosse partie des transactions (none) semblent être distribuées dans les autres leviers.

En fait, la différence dans les chiffres vient d’une différence dans l’attribution entre les transactions et les conversions :

  • Pour les Entonnoirs Multicanaux, la conversion est toujours attribuée à la dernière visite.
  • Pour le module e-commerce, la transaction est attribuée à la dernière visite, sauf dans le cas du (none) où Analytics va chercher l’avant dernière visite si l’info est disponible grâce aux cookies.

 

Ce mode d’attribution des transactions permet de gonfler les performances des leviers connus (comme Adwords par exemple) 🙂

 

 

2. Conversions Directes vs Conversions Indirectes

Un autre point que je trouve peu pratique pour interpréter les données est le calcul des conversions indirectes.

Pour commencer, voici les définitions données pour chaque metric dans les infobulles d’Analytics :

  • Conversions directes : Nombre de conversions pour lesquelles ce canal de distribution a constitué l’interaction finale avant la conversion.
  • Conversions indirectes : Nombre de conversions pour lesquelles ce canal de distribution est apparu dans le chemin de conversion, mais n’a pas constitué l’interaction finale avant la conversion.
  • Conversions : Nombre de conversions pour lesquelles ce canal de distribution est apparu dans le chemin de conversion.

 

Très logiquement, on pourrait penser que :
(Conversion directes) + (Conversions Indirectes) = (Conversions)

Cependant en analysant les données, on a toujours :
(Conversion directes) + (Conversions Indirectes)  > (Conversions)

 

Exemple :

Analytics : Conversions Directes et Indirectes
Analytics : Conversions Directes et Indirectes

 

Le problème vient tout simplement d’une incompréhension sur la définition des « conversions indirectes » :

  • Dans mon esprit (et probablement dans le votre), une conversion indirecte pour un levier c’est : Lorsqu’un levier a apporté un visiteur sur le site et que le visiteur a fini par acheter en passant par un autre levier.
  • Pour Analytics, une conversion indirecte pour un levier c’est : Lorsqu’un levier a apporté un visiteur sur le site et que le visiteur a fini par acheter en passant par un autre levier ou le même levier.

 

Concrètement, cela veut dire qu’une même conversion pour le même levier peut à la fois être une conversion directe et une conversion indirecte…

 

Voici un exemple où la conversion sera comptée comme directe et aussi indirecte pour le levier « Organic » :

conversions-directes-et-indirectes
Conversions à la fois directes et indirectes

 

Personnellement, je trouve ce mode de calcul trompeur pour les Webmasters. On a l’impression de réaliser beaucoup de conversions indirectes alors que le chiffre est artificiellement gonflé.

Par exemple, si mon levier « CPC » est présent dans les chemins de 355 conversions et que pour 270 conversions c’est le dernier clic, je pense que Google devrait donner 85 conversions indirectes et non pas 194 comme c’est le cas actuellement.

 

En définitif, Analytics est un outil très performant sur lequel on trouve énormément de données. Il est néanmoins nécessaire de bien savoir interpréter les données pour prendre les bonnes décisions stratégiques.

 

VN:F [1.9.22_1171]
Avis: 10.0/10 (5 votes)

9 COMMENTAIRES

  1. Je ne suis pas un expert d’Analytics mais il s’avère que maîtriser cet outil parfaitement permet de bien distinguer les choses. Sinon, on va tomber dans des fausses interprétations.

  2. Un grand merci pour cette explication/démonstration plus qu’importante ! En effet, 85 conversions indirectes aurait été un indicateur bien plus représentatif. Mais heuresement qu’il y a encore un besoin d’interprétation sans quoi nous n’aurions plus grand chose à faire ^^. Encore merci.
    slt

  3. Un grand merci pour les informations et surtout la démonstration.Je vois que la partie avec laquelle vous venez de conclure votre article est assez importante puisqu’elle résume en fait la cause des différences remarquées entre les deux modules e-commerce et entonnoirs multi-canaux. D’où il s’avère nécessaire d’avoir une définition exacte et précise des deux termes.

  4. Les outils de stats ont tous leurs méthodes de calcul. L’exemple d’Analytics et du module e-commerce est un parfait exemple.
    Le plus important n’est pas de tous les avoir, ou même de savoir qui a le plus raison, mais plutôt d’utiliser toujours le même afin d’avoir des statistiques et des courbes d’évolution représentative de l’activité réelle.

LAISSER UN COMMENTAIRE