Pourquoi le taux de rebond calculé sur Google Analytics peut fausser votre stratégie marketing ?

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metrics - Pourquoi le taux de rebond calculé sur Google Analytics peut fausser votre stratégie marketing ?

Quel que soit votre activité sur le web, il est de mise de mesurer précisément le comportement de vos clients. Parmi les analyses les plus importants, il y a le taux de rebond. Ce chiffre consiste à connaitre, exactement, quand les clients ont rebondi, pourquoi l’ont il fait et surtout quelles sont les stratégies à adopter pour les empêcher d’être si rebondissant.

Rebond classique VS Rebond selon Google Analytics

Dans la pratique, nous pouvons définir un « rebond » comme le moment où l’utilisateur se désintéresse de votre site internet, et le ferme donc, après avoir consulté une seule page. Mais si vous gérez votre site internet par le biais de Google Analytics, votre taux de rebond se définit ainsi : « Dans Google Analytics, un rebond est calculé spécifiquement comme une session qui déclenche une seule demande vers le serveur Analytics. Par exemple, lorsqu’un utilisateur ouvre une seule page sur votre site internet, puis le ferme sans avoir déclencher une autre demande vers le serveur Analytics pendant cette session ».

Dans une configuration Google Analytics standard, ce mécanisme doit calculer avec précision les taux de rebond. En effet, dans la généralité des cas, les demandes au sein du serveur Analytics ne se produisent que lorsque la page se charge. Mais si la structure de suivi de votre page est plus complexe (par exemple, si vous vendez de nombreux produits via le e-commerce), vous pourriez avoir un autre problème à gérer.

Imaginez le scénario suivant : vous possédez une boutique en ligne qui vend des t-shirts. Lorsque les potentiels clients accèdent à votre page d’accueil, ils sont redirigés automatiquement vers une page où sont présentés tous les t-shirts que vous proposez sur votre boutique.

En tant que spécialiste du marketing web avisé et stratégique, vous souhaitez comprendre le fonctionnement de l’entonnoir de ventre de votre site. Vous utilisez donc la méthode de suivi du e-commerce amélioré proposé par Google. Cela vous permet de compter, entre autres, le nombre de fois qu’un utilisateur affiche un t-shirt particulier sur une page particulière. Google appelle ce processus comme étant une « impression de produit ».

Pour compter le nombre d’impressions dans Google Analytics, vous devez déclencher une balise. Cela peut déclencher par inadvertance un appel vers le serveur Analytics. C’est là que réside le problème : cet appel au serveur Analytics, s’il n’est pas correctement traité, peut briser le mécanisme de taux de rebond de Google. Résultat, à chaque fois qu’un utilisateur accède à votre page d’accueil, le serveur Analytics est appelé deux fois :

  1. Durant le chargement de la page
  2. Sur le tir de l’étiquette d’impression du produit

Si l’utilisateur reste sur la page assez longtemps pour que la balise d’impression de produit se déclenche, mais quitte immédiatement après, Google ne compte pas cela comme un rebond. Et cela peut être déroutant, car le comportement réel de l’utilisateur correspond à celui de la définition commune que l’on se fait d’un rebond.

Généralement, cette leçon n’est pas tout de suite acquise par les propriétaires d’un site e-commerce. Et pour cause, je ne l’ai su qu’après avoir passé près d’un mois sur une configuration de e-commerce complexe pour un client. Une fois que nous nous sommes tournés vers la technique usant des outils de Google, les tendances de taux de rebond ont changé de manière spectaculaire. Voyez par vous-même :

Bounce rates change - Pourquoi le taux de rebond calculé sur Google Analytics peut fausser votre stratégie marketing ?

Si vous travaillez sur internet depuis un certain temps, vous savez certainement que les taux de rebond à la fin du graphique ne sont pas normaux. Il s’agit, en effet, des résultats de l’ajout de cette nouvelle balise d’impressions de produits et non de la déclaration de la balise comme étant un évènement sans interaction.

En ce qui concerne les métriques, les définitions familières ne correspondent pas toujours aux réalités du mécanisme de suivi. C’est un problème pour l’utilisateur Google Analytics, non technique, typique, qui veut simplement des statistiques de site internet fiables à utiliser dans la stratégie marketing.

D’autres statistiques qui peuvent être trompeuses

Les taux de rebond ne sont pas la seule « faute » que Google Analytics peut commettre. Pourquoi utilisez-vous le rapport sur les nouveaux utilisateurs et les utilisateurs les plus fidèles ? Pour identifier plus efficacement les nouveaux utilisateurs et les clients fidèles n’est-ce pas ? Eh bien, vous serez déçu de savoir, qu’encore une fois, les statistiques peuvent être trompeuses.

Explication. Google Analytics attribue à chaque utilisateur un identifiant client, une suite de chiffres générée aléatoirement qui permet d’identifier un utilisateur en fonction de l’appareil qu’il utilise et le moment où il se connecte. Les utilisateurs typiques accèdent aux sites web à partir de plusieurs appareils (smartphone, ordinateur portable, ordinateur de bureau, etc.) et Google Analytics génère un ID client différent pour chacun.

Ainsi, la même personne visitant le site pour la première fois sur son téléphone, puis à nouveau sur son ordinateur portable, serait comptée comme deux nouveaux utilisateurs distincts. Il peut donc avoir une très grande difficulté à repérer les utilisateurs qui naviguent sur plusieurs plateformes en même temps.

Ce n’est pas tout, vous devez comprendre aussi que les « sessions » selon Google ne sont pas toujours de vraies « sessions ». Pourquoi ? Parce que Google Analytics met fin à une session après 30 minutes d’inactivité, à minuit, heure locale, ou lorsque les paramètres UTM changent. Ce dernier point est particulièrement délicats. Vous voyez souvent les paramètres UTM comme ceci :

www.exemple.com/?utm_source=source&utm_medium=medium&utm_campaign=campaign&utm_content=content

Toutefois, Google Analytics génère des valeurs pour les paramètres UTM, qu’ils soient déclarés dans l’URL ou non. Lors d’un ancien projet, un client a remarqué une tendance assez anormale dans leurs statistiques : un grand nombre d’utilisateurs provenant de Facebook effectuaient des transactions spécifiquement lors de leur deuxième session. De plus, la page de destination de cette deuxième session était étrangement située au milieu du processus de paiement.

Au fait, ce qui se passe, c’est que le client a ajouté une nouvelle fonctionnalité de connexion via Facebook au début du processus de paiement. Les utilisateurs ont donc parcouru le site, faits des achats, mais on ne leur a pas demandé de créer un compte ou de se connecter à compte qu’au moment de faire le paiement. Ceux qui ont choisi de créer un compte par le biais de Facebook ont donc été redirigés vers Facebook. Or, cette redirection a entrainé un changement des UTM de session. Résultat : les deux sessions ont été comptée et Facebook a reçu tout le crédit pour la vente.

Pourquoi tout cela est aussi important ?

Nous prenons des décisions basées sur des chiffres. Et les chiffres que nous mesurons affectent ce que nous faisons. Notre travail, en tant que spécialistes du marketing, n’est pas seulement de comprendre quelles données nous voulons, mais aussi de nous assurer que nous calibrons correctement les mécanismes utilisées pour collecter ces données.  Des données inexactes conduisent à un aperçu non réaliste du parcours client. Ce qui conduit à une mauvaise stratégie. Bien que nous ne puissions pas modifier les mécanismes qui font fonctionner Google Analytics, nous pouvons être conscients de ces nuances pour prendre de meilleures décisions en matière de suivi et de stratégie.

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