👉 Qu’est-ce que l’efficacité digitale ?

L’ efficacité de la stratégie digitale se mesure par la capacité à atteindre des objectifs fixés dans le délai
imparti, et avec le budget défini. Par définition, si l’un des éléments est manquant ou mal cadré (non
spécifique, mesurable, atteignable, réaliste, et bordé dans le temps), nous ne serons pas en mesure de
déterminer si la stratégie digitale mise en oeuvre est efficace ou non.

Exemples :

• « Capitaliser sur un positionnement premium » : ne constitue pas un objectif valable
• Augmenter le taux de conversion YoY de 5% pour les visiteurs arrivant sur la page de conversion via le
  paid search, avec un budget 2% plus important (YoY) constitue un objectif valable. On pourra ensuite
  affiner si besoin : par cible, par campagne à l’intérieur d’un levier, par zone géographique, etc…

 » Measure what is measurable and make measurable what is not. « 

Galileo Galilei

👉 Macro et micro objectifs

Chaque site ou application poursuit généralement un objectif principal, le plus contributeur à sa
rentabilité, donc au maintient et au développement de son activité. Par exemple, l’objectif principal d’un
site de e-commerce est évidemment de vendre. On parlera alors de macro-objectif, qui, si il est réalisé
deviendra une macro-conversion. Notons que ‘faire venir du trafic sur le site’ ne constitue pas l’objectif,
mais le moyen.

En dehors de cet objectif principal et dont l’atteinte est vitale à la bonne santé de l’entreprise, il faut
prendre en considération d’autres interactions, qui ne sont pas vitales, mais demeurent essentielles, car
elles vont conduire à la réalisation du macro-objectif. On parlera alors de micro-objectifs.

Dans notre exemple de site e-commerce, un micro-objectif peut être l’inscription à la newsletter, ou le
franchissement d’une étape du tunnel de conversion.

📝 Le saviez-vous ?

Ce sont ces macros et micros objectifs que l’on va reporter sur le plan de taggage, pour suivre leur réalisation. 

👉 Tunnel de conversion

Les sites et applications sont pensés pour faciliter la navigation de l’utilisateur, afin d’entraver tout
obstacle à la réalisation de la macro-conversion. Les différentes étapes par lesquelles on demande à
l’internaute de passer avant la conversion constituent le tunnel de conversion.

Pour un site e-commerce, on trouvera la plupart du temps un séquencement menant à l’achat :
confirmation du panier > informations de livraison > informations de paiement > page de validation.
L’objectif consiste à minimiser la déperdition entre chaque étape, de façon à ce qu’un maximum de
personnes atteignent la page de conversion. Pour optimiser ce tunnel et comprendre à quelle étape il faut
fluidifier la navigation, on pourra suivre chaque étape préalable, afin de déterminer où se situe l’attrition
la plus importante, et donc ce qu’il faut modifier en priorité.

Optimiser le tunnel de conversion (i.e réduire les ‘frictions’ et le rendre le plus fluide possible) est un incontournable pour l’amélioration de l’efficacité de sa stratégie digitale.

• Quelles sont les étapes clés qui jalonnent le parcours client ?
• Pouvez-vous mesurer ces interractions ?
• Quels sont les événements (Kpis) correspondants ?

👉 Principe du tracking 

Vous retrouverez sur cette page un exposé du principe du tracking.

Voici deux exemples classiques :

Deux outils de tracking implémentés sur un même site produiront des résultats légèrement différents.

Pour une partie, cette différence est tout-à-fait normale

Par exemple, chaque outil de tracking site-centric a sa propre façon de définir les sources de trafic, selon la présence ou non de paramètres dans l’url. Il est donc logique de constater que le trafic est ventilée différemment d’un outil à l’autre.

Enfin, si les utilisateurs n’ont pas accepté les cookies, chaque outil a sa propre façon de modéliser (ou pas) les actions effectuées par les utilisateurs n’ayant pas donné leurs consentement.

L’agence de communication qui gère les campagnes d’acquisition présente des chiffres de trafic incohérents avec ceux de l’annonceur.

Dans ce cas de chiffres différents entre l’agence et l’annonceur, il est tout à fait possible que les visiteurs aient accepté les cookies statistiques et non marketing (ou l’inverse). On constatera donc des disparités, car l’outil de l’annoceur pourra enregistrer un trafic qui ne pourra pas être comptabilisé par l’outil de l’agence, ou l’inverse dans le cas contraire.

Pour une autre partie, cette différence peut être due à une erreur d’implémentation du tracking. Exemple : changement du trigger sur le site de l’annonceur, non répercuté dans l’implémentation du tracking.

Enfin, l’annonceur est le seul à pouvoir déterminer quel est le canal directement à l’origine d’une conversion, ce que ne peut en général pas l’agence de communication, qui n’a qu’une vue parcellaire.

👉Pour résumer, nous avons des biais structurels et des biais qui peuvent être liés à une erreur d’implémentation 

Dans les autres biais structurels, on peut citer :

• La forte déperdition des données avec la fin des cookies tiers (utilisés par les régies publicitaires), sauf
  si une solution server to server (on parle aussi de tracking ‘cookieless’ a été mise en place
• En l’absence d’interface d’authentification pour se connecter au site/ à l’application, le fait que les
  cookies visiteurs soient déposés sur l’appareil génère mécaniquement un nombre d’utilisateurs plus
  élevé que la réalité (un même utilisateur peut consulter le support avec plusieurs appareils, ou avec un
  même appareil, mais effacer ses cookies).
• L’utilisation d’adblockers
• Les adresses IPs collectées pour les organisations (entreprises, écoles, etc…) peuvent correspondre à
  l’adresse d’un serveur qui ne reflète pas la localisation exacte de l’internaute (ex : siège de l’entreprise).
• Il est possible de moduler la durée des sessions ; mécaniquement, cela impacte le nombre de sessions
  comptabilisées.

👉Les événements  :

Il est très fortement recommandé de créer des événements propres à son site et à ce que l’on souhaite collecter.

⚠️ La bonne pratique consiste à définir en premier lieu sur son site les événements que l’on souhaite suivre, pour ensuite utiliser ces paramétrages afin de ‘distribuer’ ces informations aux différents tags dses régies media utilisées pour l’acquisition d’audience, et la conversion.

👉Les événements clés (aussi appelé ‘objectifs’):

Lorsque la réalisation d’un événement est particulièrement importante pour son entreprise, il est recommandé de le qualifier d’événement clé ou objectif (la terminologie peut varier selon les outils et régies).

⚠️Certains outils site-centrics proposent d’utiliser directement les événements clés dans leur outils publicitaires. C’est le cas par exemple de GA4 et Google ads.

Cela présente plusieurs avantages :

• Les algorithmes des outils vont fonctionner de façon optimale
• Pas d’ambiguité sur la définition de l’événement mesuré, il est exactement similaire entre l’outil de suivi d’audience (eg : GA4), et l’outil pulblicitaire (eg : Google ads)
• Maintenance des tags facilitée : pas besoin de répliquer un éventuel changement des caractéristiques de l’événement sur deux outils.

👉Dimensions personnalisées :

Les dimensions sont les attributs des données qui vont fournir un éclairage sur les statistiques considérées (ex : le titre ou l’url de la page, pour mieux comprendre la statistique ‘pageviews).

Chaque outil de suivi collecte par défaut un jeu de dimensions.

Pour plus avant et recueillir des données adaptées à son domaine d’activité, il est possible de mettre en place des dimensions personnalisées, c’est-à-dire créées pour et par l’annonceur, pour lui permetre une analyse plus granulaire.

👉 Source de trafic et canaux personnalisée

Les outils de mesure d’audience détectent la provenance des utilisateurs et classent le trafic dans des canaux par défaut (ex: recherche naturelle, réseaux sociaux) pour une visualisation simplifiée des sources de trafic.

Mais il est vivement recommandé d’affiner cette mesure en créant vos propres canaux personnalisés. 

👉 Attribution  :

L’attribution consiste à répartir le crédit d’une conversion entre les différents points de contact du parcours client. Différents modèles d’attribution existent, tels que :

• • Dernier clic : Crédit à la dernière interaction avant la conversion.
  • Basé sur les données : Utilise le machine learning pour déterminer la contribution réelle de chaque clic.

👉 Segments / Audience

C’est LE point essentiel pour faire vivre votre stratégie : comprendre votre audience, isoler les utilisateurs réalisant des actions clés sur votre site, et les cibler (ou cibler des profils similaires) avec les différentes régies que vous utilisez. 

⚠️Certains outils de mesure d’audience permettent ainsi de constituer des segments d’audiences dynamiques, directement exportables dans leurs outils publicitaires (ex : GA4). 

Rendez-vous à la page consacrée au suivi de la collecte de lead (en cliquant sur le CTA ci-dessus), et observez quelles dimensions personnalisées sont collectées, en sus des dimensions ‘classiques’ automatiquement collectées par les outils de mesure d’audience. 

6. Atelier bilan global
– Mesurer l’atteinte de ses objectifs, interpréter les résultats, jouer la complémentarité
– Découverte des opportunités de l’IA
Atelier : construction d’un dashboard global grâce aux outils de dataviz

Les audiences Google Analytics

Permettent de segmenter les utilisateurs en fonction de dimensions, de métriques et d’événements, afin d’isoler des sous-ensembles d’utilisateurs pertinents.

Cette segmentation est dynamique, ce qui signifie que l’appartenance des utilisateurs aux audiences est réévaluée en permanence.

👉 Pour améliorer les campagnes publicitaires sur Google Ads, vous pouvez associer votre compte Analytics à Google Ads et activer la publicité personnalisée.

Vos audiences apparaîtront alors dans votre bibliothèque partagée dans Google Ads. Cela vous permet de :

• Remarketer les utilisateurs existants ou connus : Ciblez les utilisateurs qui ont déjà interagi avec votre site Web ou votre application.
• Créer des audiences similaires : Touchez de nouveaux utilisateurs ayant un comportement ou des caractéristiques similaires à vos audiences existantes.Google Ads préremplit les listes d’utilisateurs avec les données des 30 derniers jours (si disponibles), et un délai de 24 à 48 heures est généralement nécessaire pour que les nouvelles audiences se remplissent.

👉 NB : si l’option de personnalisation des annonces est désactivée pour des raisons légales, les audiences et événements seront consultables dans Google Analytics mais non exploitables dans les outils publicitaires de Google.

👉 Attention ! Les audiences ne fonctionnent pas avec la modélisations de données. https://support.google.com/analytics/answer/11161109#Unsupported_features

Looker Studio (anciennement Google Data Studio)

Outil incontournable (et gratuit) pour la visualisation et le partage de données. Il dispose de conneteurs natifs avec les produits Google (Google Analytics, Google Ads, etc…). La bibliothèque de modèles, en particulier pour Google Analytics 4, permet de réaliser rapidement ses premiers rapports, que l’on peut personnaliser par la suite.

Principaux avantages

• Une visualisation des données puissante et interactive : Looker Studio vous permet de transformer des chiffres complexes en tableaux de bord, graphiques et diagrammes faciles à lire. Vous pouvez ainsi identifier rapidement les tendances, les modèles et les anomalies. L’interactivité est un point fort : vos rapports peuvent être filtrés par date, source de trafic, appareil, etc., pour une analyse dynamique.
• La centralisation de vos données : Looker Studio se connecte à des centaines de sources de données différentes, qu’il s’agisse des produits Google (Google Analytics, Google Ads, Google Search Console, Google Sheets), de bases de données (BigQuery, MySQL), de fichiers plats (CSV) ou de connecteurs tiers pour des plateformes comme Facebook Ads, Instagram, etc.
• La collaboration simplifiée : Looker Studio est un outil collaboratif. Vous pouvez partager vos rapports avec vos collègues ou vos clients en quelques clics, en leur accordant des droits de visualisation ou de modification. C’est un atout majeur pour les équipes qui ont besoin de travailler ensemble sur l’analyse de leurs performances.
• Des mises à jour en temps réel : Une fois vos sources de données connectées, vos rapports se mettent à jour automatiquement. Cela vous permet de suivre vos indicateurs de performance clés (KPI) en temps réel, sans avoir à créer manuellement de nouveaux rapports. 

Les précautions à prendre

• Courbe d’apprentissage : La prise en main de l’outil est rapide pour les fonctionnalités de base, mais la maîtrise des fonctions avancées (champs calculés, fusions de données) demande un certain investissement en temps. Ne vous découragez pas, la communauté et les ressources en ligne sont très riches.
• Performance et quotas de données : Pour les grands volumes de données, en particulier avec Google Analytics 4, vous pourriez rencontrer des problèmes de performance et des limitations de quotas sur l’API. Si vous travaillez avec des ensembles de données massifs, il est conseillé de passer par une solution intermédiaire comme Google BigQuery pour optimiser le traitement des données.
• Précision des données : L’outil reflète la qualité de vos données. Si vos données brutes sont mal structurées ou incorrectes (par exemple, une configuration incorrecte dans Google Analytics), le rapport sera également erroné. Assurez-vous toujours que vos sources de données sont fiables. 
• Constance des données pour permettre des comparaisons d’une période à l’autre. Attention, si vous changez l’option ‘reporting Identity’ dans GA4, pour passer d’un modèle ‘Blended’ à ‘Observed’, le changement ne sera pas rétro-actif, mais prendra effet au moment où vous l’aurez initié.