Les erreurs d’interprétation les plus fréquentes dans Google Analytics (partie 2)

Cet article est le deuxième de la série sur les erreurs d’interprétation les plus fréquentes dans Google Analytics. Après avoir vu les erreurs concernant le rapport Fréquence / Nombre de sessions, les métriques nombre de sessions par page, Temps moyen par page ou encore durée moyenne des sessions, nous allons aujourd’hui nous attacher à l’attribution des conversions, au trafic direct, au trafic social et au niveau des interactions. Vous êtes prêt? Alors c’est partit !
Continuer la lecture de « Les erreurs d’interprétation les plus fréquentes dans Google Analytics (partie 2) »

Les erreurs d’interprétation les plus fréquentes dans Google Analytics (partie 1)

Google Analytics est un formidable outil. Complet, puissant et gratuit, il est indispensable pour tout possesseur de site web qui souhaite savoir ce qui se passe sur son site et qui souhaite améliorer ses performances en l’adaptant toujours plus à ses visiteurs clé. Si dans l’ensemble, un utilisateur novice ou intermédiaire peut avoir une idée assez correcte de pas mal de choses grâce aux nombreux rapports standards délivrés par l’outil, certaines métriques ne reflètent pas forcément ce que leur nom laisse supposer et certains rapports peuvent prêter à confusion, entraînant des erreurs d’interprétation qui peuvent parfois être fâcheuses. Voyons les plus fréquentes.

Fréquence / Nombre de sessions

frequence-nombre-de-sessionsLe nombre de sessions indiquées provient des cookies implantés dans le navigateur de vos visiteurs. Ceux-ci gardent la trace de chaque visite effectuée sur votre site. L’intérêt du rapport est de voir la fidélité de vos visiteurs.

Dans l’exemple ci-contre, 3558 visiteurs ont fait une première visite durant la période étudiée. Si vous vérifiez le rapport Nouveaux vs connus, vous pouvez d’ailleurs voir que ce nombre correspond bien au nombre de nouveaux visiteurs.

Mais c’est ici qu’il faut faire attention. Ca ne signifie pas que 3558 visiteurs ont fait uniquement 1 visite sur votre site. Cela signifie qu’ils ont fait leur première visite sur cette période. Mais ils peuvent l’avoir visité 3 fois sur cette même période. Et si c’est le cas, ils vont également être comptabilisés dans la ligne des visiteurs à 2 sessions et dans celle des visiteurs à 3 sessions. C’est ce que l’on appelle la duplication.

Le problème vient de la manière dont google Analytics va comptabiliser les sessions. Peut être qu’une majorité de visiteurs ont fait 2 visites et qu’une petite poignée seulement sont revenus beaucoup plus. On ne peut pas savoir le nombre de visites par nombre d’utilisateurs. C’est pourtant l’interprétation que la majorité des gens font de ce rapport.

Pour savoir si les tendances données par ce rapport sont justes et si vous pouvez vous appuyer dessus, vous allez devoir vérifier s’il est soumis fortement à duplication ou pas. Pour ce faire, vérifiez si le nombre total de sessions pour la période est proche du nombre d’utilisateurs. Si c’est le cas, vous pouvez faire confiance au rapport. Les chiffres, sans être parfaits, vous retranscrivent la vraie tendance. Dans le cas contraire, ce rapport est faussé et je vous conseille de ne pas baser vos analyses dessus.

Dernière chose concernant ce rapport. Jusqu’à 8 visites, une ligne est égale à une visite supplémentaire. Mais à partir de 9, on groupe. 9-14, 15-25, etc…
Quasiment pour chaque site, on a l’impression d’avoir un groupe de visiteurs ultra fidèles qui reviennent de nombreuses fois dans ces tranches la (souvent de 9 à 14 d’ailleurs).

Il s’agit d’une illusion créée par la duplication. Si un visiteur a effectivement fait 14 visites, 5 sessions seront comptabilisées pour lui tout seul dans la ligne 9-14. Si la ligne était éclatées en lignes d’une seule visite supplémentaire, la tendance suivrait la même décroissance que les lignes du dessus.

Nombre de sessions par page

Imaginons que vous vouliez évaluer les performances des 10 meilleures pages de votre site. Pour une période donnée, vous souhaitez connaître le nombre d’utilisateurs qui les ont vues, le nombre de sessions dans lesquelles elles ont été incluses et le nombre de fois ou elles ont été vues.

Le nombre d’utilisateurs vous donne le chiffre et la part que cela représente par rapport au nombre total d’utilisateurs sur la période. Le nombre de sessions dans lesquelles la page est incluse est à comparer au nombre d’utilisateurs. Si le nombre de sessions est beaucoup plus élevé cela signifie que globalement la page est vue une nouvelle fois quand les utilisateurs reviennent. Et vice versa. Ce sont donc des insights intéressants.

Ces données n’étant pas accessible dans les rapports standards, vous créez donc un rapport personnalisé

rapport-top-pages-sessions

C’est alors que vous remarquez quelque chose de bizarre. Pour certaines pages, vous constatez un nombre de sessions très inférieur au nombre d’utilisateurs, ce qui techniquement est impossible puisqu’un utilisateur fait au moins une session. Explications…

Pour bien comprendre, il faut saisir la manière dont Google comptabilise les métriques. Lors d’une session, Google va compter une page vue pour chaque page affichée, y compris si l’on voit plusieurs fois la même. Il va compter une consultation unique pour chaque page vue indépendamment du nombre de fois on on l’aura vue. Il va compter une entrée au moment ou l’on voit la première page et une sortie au moment on l’on voit la dernière page. Jusqu’à la rien d’anormal.

Maintenant LA question. Comment Google comptabilise les sessions ? Et bien, la réponse est simple. Une session est comptabilisée une seule fois lors de l’ouverture de la première page de cette session.

La logique voudrait que lors de l’édition d’un rapport tel que celui-qui nous intéresse, Google attribue une session à chacune des pages (même si en définitive, le total serait toujours une seule session). C’est d’ailleurs ce qu’il fait pour les utilisateurs. Mais ce n’est pas le cas. En fait, la métrique sessions reflète les entrées pour la page (à quelques exceptions près). C’est une incohérence, c’est comme ça. En conséquence, vous ne devez pas utiliser la métrique session lorsque vous éditez un rapport sur les pages.

Mais comment donc connaître le nombre de sessions dans lesquelles nos top pages ont été incluses ? Et bien vous devez regarder à la place le nombre de consultations uniques. En effet, cette métrique est comptée une seule fois pour chaque page dans une session. Elle reflète donc le nombre de sessions dans lesquelles la page a été vue.

rapport-top-pages-consultations-uniques

Temps moyen par page / Durée moyenne des sessions

Toujours dans l’optique d’analyser les performances de vos top pages, cette fois-ci en terme d’engagement, vous souhaitez maintenant voir la durée moyenne que les visiteurs passent sur celles ci et la durée moyenne des sessions dans lesquelles elles sont inclues. Vous pourrez ainsi savoir si les utilisateurs prennent le temps de les lire comme il faut et de voir si elles sont vues par des visiteurs qui restent longtemps, et donc intéressés.

Vous faites de nouveau un rapport personnalisé et encore une fois, les données vous paraissent bizarres. Comment la durée moyenne des sessions peut elle être inférieure au temps moyen passé sur la page… ?

rapport-temps-pages

Pour répondre à cette question, vous devez comprendre la manière dont Google mesure le temps. En fait, celui-ci ne connaît jamais le temps qu’un utilisateur passe à regarder la dernière page de leur visite sur votre site.

En effet, la durée de consultation d’une page correspond au temps écoulé entre l’entrée sur cette page et l’entrée sur une nouvelle page. Or sur la dernière page, du fait qu’il n’y a pas de page suivante, le temps est inconnu (et donc enregistré à 0) et la durée de session se termine lorsqu’ils ouvrent la dernière page.

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.

Cela peut être 2 secondes ou 10 minutes, Google ne sait pas donc c’est un 0. Est ce que l’utilisateur a lu la page ? Peut être, peut être pas. Tout ce que nous savons c’est qu’il n’a pas regardé d’autres page sur votre site durant les 30 minutes suivantes (durée d’une session par défaut). Devez vous considérer qu’ils sont partit sans lire la page ? Non. Il y a d’ailleurs quelques techniques que l’on peut utiliser pour voir si les visiteurs lisent nos pages ou s’ils rebondissent réellement.

Il est par exemple possible de définir plusieurs événements basés sur le taux de scroll de la page. Par exemple un événement si l’on arrive à la moitié de la page, un pour la fin d’un article et un pour l’extrême bas de la page. En utilisant cette technique pour ce blog, j’ai découvert que pour mes articles (qui ont un taux de rebond moyen aux alentours de 90%), près de 50% des utilisateurs les lisent en entier, 25% en lisent plus de la moitié et 25% rebondissent réellement. C’est beaucoup mieux pas vrai !

Revenons en à la métrique temps moyen passé par page. Si la page n’est pas la dernière de la visite, le temps est mesuré. Si la page est celle de sortie, le temps sur la page est égal à 0.

Google Analytics en tient compte pour calculer le temps moyen par page et supprime l’influence du manque de données pour la page de sortie. Ainsi, il calculera le temps moyen passé sur une page avec la formule : Somme du temps mesuré pour chaque visiteur sur cette page / (nombre de fois ou la page a été vue – nombre de fois ou cette page a été la page de sortie).

Ainsi, si une page n’a pas un taux de sortie élevé, alors le temps moyen sur cette page est plutôt juste et un bon reflet de la réalité. Par contre, si cette page est une porte de sortie régulière, vous ne pourrez pas avoir confiance dans la durée moyenne parce que la moyenne se basera sur une faible portion des utilisateurs totaux.

Parlons maintenant de la durée moyenne de session. Cette métrique n’a pas la même capacité à ignorer l’effet de sortie des pages. Chaque session a une page de sortie, et s’il n’y a pas beaucoup de pages dans la visite, les pertes de temps liées à cette page de sortie peuvent avoir un import fort sur le total. Dans le cas extrême d’un rebond, GA compte une session de 0 seconde.

Pour calculer la durée de session moyenne, Google utilise la formule : Durée moyenne de session = Somme des durées de toutes les sessions / nombre total de sessions. Ce calcul est donc fortement influencé par le manque de mesure de temps des pages de sortie, spécialement pour les sites avec des faibles valeur de pages par session.

Pour cette raison, utiliser la durée de session moyenne comme indicateur de performance n’est pas recommandé vu comme le nombre de pages vues par sessions, le nombre de rebonds et le nombre de sessions peuvent influencer la métrique.

Ainsi, si comme mon site, le votre a un taux de rebond important , la durée de session moyenne est donc faible et bien souvent inférieure au temps moyen par page !

Voila, on s’arrête la pour aujourd’hui. Mais je vous prépare déjà un autre article de la même trempe. On y parlera notamment d’attribution et de trafic direct. Keep in touch !

Adaptez votre marketing au processus d’achat de vos clients

Il est plutôt rare de voir un visiteur réaliser un achat lors de sa première visite sur un site web. Le client typique fait quelques recherches d’abord, vous compare vous et vos produits aux autres, puis décide de passer sa commande. Plus votre produit a de la valeur et plus le processus est long. C’est ce que l’on appelle le cycle (ou le processus) d’achat.

La compréhension précise des différentes étapes de ce processus est la clé de l’efficacité de vos actions marketing. Vous voulez faire des économies tout en augmentant vos conversions? Alors vous êtes au bon endroit…

Continuer la lecture de « Adaptez votre marketing au processus d’achat de vos clients »

Tester et optimiser son site avec les données Analytics et utilisateurs

Il y a certains crédos que je ne me lasse pas de répéter. Ca en devient des leitmovs ! S’il y en a un que je répète souvent c’est que la réussite en Ecommerce passe par la fidélisation. Aujourd’hui je vais en aborder un autre, pas moins important : un site web ne peut pas rester statique et doit être optimisé sans cesse pour performer toujours plus.

Ce que je vous propose aujourd’hui c’est de comprendre la méthode pour détecter les pages à améliorer et les outils à disposition pour savoir quoi améliorer. Comme le titre le suggère, on parlera de données Analytics et de données utilisateurs.

Continuer la lecture de « Tester et optimiser son site avec les données Analytics et utilisateurs »

Auditer son site e-commerce pour définir un plan d’optimisation

Si lors d’un précédent article nous avions vu 10 KPI incontournables pour piloter votre activité e-commerce, aujourd’hui nous allons plutôt nous intéresser à la mise en place d’un plan d’optimisation de votre site e-commerce basé sur des analyses WebAnalytics plus approfondies et plus structurées. L’idée est de sortir la tête du guidon et d’établir une feuille de route pour le trimestre, le semestre ou l’année qui suit.

La mise en place d’un plan d’action s’articule autour de plusieurs axes. Le premier est un audit des forces et faiblesses de votre site e-commerce en terme de performances. Ensuite, il s’agit à partir des faiblesses de définir des leviers d’optimisation opérationnels, et de les évaluer (tant en faisabilité qu’en gain business attendu). Enfin, il s’agit de les classer de manière visuelle afin de pouvoir savoir facilement les bonnes décisions à prendre.

Continuer la lecture de « Auditer son site e-commerce pour définir un plan d’optimisation »

6 conseils pour optimiser la rentabilité de vos campagnes Adwords

Google Adwords fait parti de l’arsenal du webmarketeur pour promouvoir un site web et lui faire gagner de la visibilité. Concrètement, il s’agit de faire apparaître des annonces publicitaires ciblées dans les résultats de recherche de Google en fonction des mots clé tapés par les internautes. C’est sans conteste l’un des outils les plus puissants en ce qu’il permet d’être visible par les internautes à un moment crucial : lors de leurs recherches.

Il est donc logiquement fortement utilisé. Et c’est bien la tout le problème. Basé sur un système d’enchères et de mise en concurrence entre les annonceurs, le budget engloutit dans Adwords est bien souvent conséquent. D’où l’intérêt de savoir analyser une campagne Adwords pour pouvoir l’optimiser sans cesse et ainsi payer le moins cher possible et obtenir les meilleurs résultats possibles. Voici donc 6 conseils pour optimiser la rentabilité de vos campagnes Adwords.

Continuer la lecture de « 6 conseils pour optimiser la rentabilité de vos campagnes Adwords »

L’affiliation, un levier marketing à ne pas négliger

A l’origine exclusivement utilisée par les e-commerçants, l’affiliation s’est étendue à d’autres types d’acteurs qui ont des besoins d’investissement en marketing à la performance, jusqu’à devenir aujourd’hui un levier webmarketing à part entière.

Globalement moins connue que d’autres leviers webmarketing tels que le référencement naturel ou les liens sponsorisés, l’affiliation est pourtant un formidable outil amenant visibilité et chiffre d’affaires pour un risque assez limité. Tour d’horizon…

Continuer la lecture de « L’affiliation, un levier marketing à ne pas négliger »

E-merchandising : bien accueillir ses visiteurs sur un site e-commerce

Lorsqu’un client arrive sur votre site e-commerce, il s’agit de l’accueillir. Cela parait évident et pourtant, il n’est pas rare de voir des e-marchands transformer leur page d’accueil en véritable fourre-tout.

Nous allons donc nous pencher aujourd’hui sur la fonction d’accueil des clients sur votre site e-commerce, que ce soit sur la page d’accueil officielle, par le biais d’une pré-homepage ou sur des landing pages spécifiques.

Continuer la lecture de « E-merchandising : bien accueillir ses visiteurs sur un site e-commerce »

E-merchandising : Optimiser ses pages de catégories

La qualité des pages de catégories, ou plus largement de listes de produits, a une très forte influence sur le taux de transformation d’un site e-commerce. Souvent sous estimées au profit de la page d’accueil et de la fiche produit, elle nécessite pourtant tout autant d’attention.

Leur conception doit reposer sur quatre clés de succès : la capacité de sélection d’un assortiment, la faculté de différenciation des produits en eux, la gestion de plusieurs niveaux de lecture de l’offre et enfin l’optimisation commerciale. Voyons en détail…

Continuer la lecture de « E-merchandising : Optimiser ses pages de catégories »

E-merchandising : Optimisation de la recherche interne

Beaucoup considèrent que le moteur de recherche interne est un élément indispensable d’un site marchand. C’est vrai. Toutefois, s’il est mal utilisé, il peut vite devenir votre pire ennemi. C’est le cas notamment lorsque celui-ci présente un faible pourcentage de requêtes affichant un résultat pertinent.

Plusieurs problèmes peuvent être identifiés : recherche avec autocomplétion mal utilisée, recherche avancée trop technique, termes clients associés aux produits non pris en compte, etc…  Voyons ensemble les solutions à apporter et les conséquences sur le taux de transformation.

Continuer la lecture de « E-merchandising : Optimisation de la recherche interne »