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Google Analytics : Les étapes clés de configuration



La configuration de Google Analytics, une étape clé !

Google Analytics fournit de nombreuses informations sur votre présence en ligne. Ceci est valable à une condition, qui est de bien configurer votre compte analytics au préalable.

Qui souhaite prendre des décisions basées sur des données incomplètes ou inexactes ? Dans cet article, nous détaillons étape par étape comment correctement configurer Google Analytics.

Commençons tout d’abord par les erreurs régulièrement commises lors de la configuration de Google Analytics. Même si votre entreprise est unique pour de nombreuses raisons, vous pouvez commencer par suivre ces conseils qui s’adressent à l’ensemble des sites, même le vôtre 🙂

A lire aussi : Comment parametrer l’entonnoir de Conversion dans Google Analytics

1. Vérifier que le Code de tracking est correct et complet

Le système de tracking arrive tout en haut de la liste des configurations à mettre en place correctement. Sans cela, vous risquez de passer à côté de données clés sur les étapes de conversion existantes sur votre site.

Outils de vérification de votre configuration

Il existe différents outils pour vérifier votre configuration analytics et ainsi vous assurer que tout fonctionne correctement.

Tag Assistant : il est parfait pour vérifier la configuration et la résolution de problèmes détaillés au niveau de la « page ».

Tag Assistant est une extension Chrome qui peut être utilisée pour valider et diagnostiquer vos données Google Analytics page par page. Une fois que vous avez résolu un problème, vous pouvez retourner sur Tag Assistant pour vérifier si vos tags fonctionnent correctement.

Screaming Frog SEO Spider : idéal pour détecter les bugs sur le site à travers toutes les pages. Cet outil est parfait pour savoir si votre code de tracking est correctement installé sur toutes vos pages.

Il y a deux versions disponibles : une version FREE, pour les sites Web jusqu’à 500 URL et une version payante, au delà de 500 URL.

Votre code de tracking
Au minimum, vous devriez vérifier deux choses en ce qui concerne le code de tracking installé

La version du code de tracking : si vous ne l’avez pas encore fait,
assurez-vous de passer à Universal Analytics. Tag Assistant affichera la
version que vous utilisez et si vous devez migrer ou non.

**L’emplacement du code **: où placer votre code de tracking dépend si vous utilisez Google Gestionnaire de balises ou non.

Il est de plus en plus recommandé d’utiliser Google Tag Manager lors de la configuration du tracking.

Obtenir une bonne implémentation de code (en fonction de votre plan de taggage) est une étape cruciale pour obtenir des informations fiables à partir de Google Analytics.

2. Mise en place des objectifs

La mise en place des objectifs de Google Analytics est une étape cruciale pour l’analyse des données. Sans ces objectifs, vous ne pourrez pas trouver les raisons pour lesquelles votre site fonctionne ou non, ainsi que les pistes d’amélioration.

Généralement les objectifs sont basés sur les validations de formulaire, les téléchargements ou la finalisation d’un achat.

Si votre site est principalement dédié à la génération de leads, il est important de fixer vos objectifs sur les pages de validation de formulaires.

Pour un e-commerce, les conversions se mesurent essentiellement à la validation d’une vente de produits. Il existe un tracking spécifique à l’activité e-commerce.

Il s’obtient en intégrant quelques lignes de codes supplémentaires à votre site.

Dans l’article "Comment paramétrer votre entonnoir de conversion dans Google Analytics", nous détaillons, étape par étape, la méthode pour créer vous même vos objectifs et votre entonnoir de conversion dans votre compte Google Analytics.

3. La "vue" de sauvegarde

Par défaut, Google Analytics permet de configurer jusqu’à 100 comptes, 50 propriétés par compte et 25 "vues" par propriété. Il est fortement recommandé d’utiliser plusieurs vues.

Il faut toujours configurer une vue de données brutes. Lisez cet article si vous souhaitez en savoir plus sur la configuration de différentes vues dans Google Analytics.

Peu importe l’expérience que vous avez, vous devez avoir une vue de sauvegarde en place. Très souvent, il y a plusieurs personnes qui travaillent sur un même compte Google Analytics.

Assurez-vous que PERSONNE ne modifie la vue des données brutes.

4. Intégration de Google Analytics avec d’autres produits

Google Analytics fournit de grandes intégrations avec un tas d’autres outils. Et vous devriez utiliser ces intégrations à votre avantage ! Il y a deux intégrations de base qui sont un must pour chaque propriétaire de site.

Liens Google Ads

Tout le monde devrait créer un compte Google Ads, même si vous ne comptez pas y créer de campagne. Pour ouvrir un compte, vous n’êtes pas obligé d’avoir un budget SEM. Une fois créé, vous pouvez utiliser l’outil de "recherche de mots clés", proposé gratuitement sur la plateforme.
Lier Google Analytics et Google Ads se fait facilement. De cette façon, vous verrez une quantité de données Google Ads utiles dans Google Analytics. En outre, vous pouvez importer des objectifs Google Analytics dans Ads et travailler plus efficacement avec les listes de remarketing.

Liens de la Search Console de Google

Il y a quelques mois, Google a annoncé une intégration plus poussée entre Search Console et Google Analytics. En bref, en intégrant Search Console et Google Analytics, vous obtiendrez des données de recherches organiques directement dans Analytics.
Search Console n’est qu’une intégration entre beaucoup d’autres. Faites une recherche sur Google et vous trouverez beaucoup d’autres intégrations utiles relatives à votre activité.

5. Travailler avec des données "propres"

Que vous soyez en charge d’un petit site générant peu de prospects ou d’un mastodonte, vous devez toujours nettoyer vos données ! Voici quatre conseils pour obtenir des données plus fiables

A. Utiliser des filtres

Trois actions à mettre en place avant de vous lancer dans des optimisations du compte analytics.

Sauvegarder une version vierge de la "vue" des données brutes ("vue" de sauvetage). Elle vous permettra de retrouver toutes les informations liées à votre site au cas où vos autres "vues" venaient à buger.

Créer une "vue" test dans laquelle vous pourrez effectuer l’ensemble des expérimentations. Test de vue avec seulement votre trafic inclus.
Vue principale dans laquelle vous allez appliquer tous les filtres qui vous semblent pertinent et que vous avez testé au préalable.
Nous vous conseillons d’ores et déjà d’utiliser les deux filtres suivants, essentiels pour commencer avec Analytics :

Exclure vos adresses IP de votre "vue" principale.
Appliquer le filtre "minuscule" à votre "hostname", "URI request", "Search Term" et "Campaign Dimensions".

Créer un filtre basé sur le nom d’hôte avec vo(s) nom(s) de domaine(s) que vous souhaitez analyser.

B. Utiliser le marquage de campagne

Par défaut, Google Analytics mesure correctement quatre types de trafic différents :

Trafic direct.
Trafic organique.
Referrals.
CPC (AdWords) – uniquement si vous avez correctement intégré AdWords à Google Analytics.

Mais que faire si vous exécutez des campagnes d’affiliation ou d’e-mail ? Dans ce cas, vous devez utiliser la fonctionnalité de suivi des campagnes de Google Analytics.

Pour vous aider à construire correctement vos URL des pages de destination de vos campagnes, il existe des générateurs d’URL.

Pour mieux comprendre vos canaux d’acquisition, téléchargez notre étude détaillée des Attribution Google Analytics et Chiffre d’affaires des Ecommerces.

C. Exclure les paramètres de requête technique

En ce qui concerne Google Analytics, vous pouvez distinguer les paramètres de requête utilisés dans votre site des paramètres de requête Technical & Analysis / Marketing.

D’un côté, on trouve des URL qui ne contiennent aucune valeur dans votre analyse. Comme par exemple des pages dupliquées de "session ID".

Si vous ne gérez pas correctement les paramètres de "session ID", vous risquez de vous retrouver avec des rapports contenant des dizaines d’URL qui devraient être regroupées sous la même URL.

D’un autre côté, on trouve des URL qui ne doivent absolument pas être exclus de vos datas comme les validations d’envoi de formulaires. Vérifiez que celles-ci sont bien présentes dans votre Analytics.

Pour faire court, assurez-vous de remplir le champ "Exclure les paramètres de requête de l’URL" avec vos URLs qui faussent vos données et de vérifier que toutes les autres apparaissent bien dans les rapports.

En oubliant d’exclure les paramètres de requête tels que les identifiants de session ou d’autres paramètres techniques, vous allez dupliquer vos rapports de contenu et les rendre beaucoup plus difficiles à analyser.

Dans ce cas précis, vos données sont faussées car elles sont dupliquées.

Pour vous accompagner dans votre stratégie d’acquisition, Adenlab a développé des solutions data-driven qui attribuet les enchères Google Ads, par produit, et en fonction des paramètres conjoncturels.

Source de l’article : http://online-behavior.com/analytics/setup-mistakes

Les 7 modèles d’attribution de Google Analytics



Les secrets de Google Analytics : les différents modèles d’attribution et leurs fonctions

Découvrez ce qu’est un modèle d’attribution et les secrets pour choisir celui adapté à son E-Commerce. « Les secrets d’Analytics » sont une série d’articles pour vous donner nos conseils sur l’optimisation d’un compte Analytics et sur l’analyse des données de votre site web.

Qu’est-ce qu’un modèle d’attribution ?

Un modèle d’attribution est un modèle qui permet de répartir l’influence relative de chaque source de trafic pour un objectif donné. Dans le e-commerce, il détermine les sources de trafic qui ont mené jusqu’à la vente. Utiliser un modèle d’attribution pertinent vous permet d’optimiser votre stratégie Google Ads.

Nous vous conseillosn vivement de lire aussi notre Etude d’Attribution du chiffre d’affaires des E-commerces par canaux d’acquisition

Les 7 modèles d’attribution principaux.

L’ensemble des sources de trafic représente 100% des points de l’attribution. Selon le modèle d’attribution utilisé, ces 100% sont attribués différemment :
Dernière interaction: c’est la dernière source de trafic entrant qui obtient 100% du crédit.

⇒ Première interaction: c’est le 1er point de contact qui obtient 100% des points.

⇒ Dernier clic non direct: les canaux d’attribution directs sont enlevés de l’équation, tous les points sont attribués au dernier clic de source indirecte.

⇒ Dernier clic sur une annonce Google Ads: 100% des points sont attribués à la dernière publicité cliquée sur Google.

⇒ Attribution linéaire: chaque canal emprunté par le visiteur jusqu’à la vente se partage les 100% à parts égales.

⇒ Dépréciation dans le temps: toutes les sources de trafic sont prises en compte, mais les dernières récoltent plus de points.

⇒ Attribution basée sur la position: les 1er et dernier points de contacts se voient attribuer 40% des points chacun. Les autres se partagent les 20% restants.

 

⇒ Attribution basée sur la donnée : Ce modèle d’attribution utilise les algorithmes de Google Ads et les données de performance réelles de vos campagnes pour déterminer comment les clics sur vos annonces contribuent aux conversions. Contrairement aux autres modèles, il est dynamique et personnalisé en fonction des données de votre compte.

Comment choisir son modèle d’attribution ?

Le choix du modèle d’attribution dépend du tunnel de conversion de chaque entreprise.
Connaître le comportement de vos visiteurs (sources de trafic, délai moyen de conversion, etc.) vous permet de décider du modèle d’attribution qui a le plus de sens pour votre entreprise.

De fait, il est aussi nécessaire de paramétrer davantage de fonctionnalités dans votre compte tel que l’Entonnoir de Conversion de Google Analytics. Retrouvez les étapes détaillés dans notre artilce « Comment configurer les entonnoirs de conversion dans Google Analytics« 

Google Ads – Analytics : des données sous-exploitées



Chaque année, les données qui nous entourent sont de plus en plus nombreuses.

Il s’agit d’un atout indéniable pour les entreprises : l’analyse de ces données permet notamment d’optimiser la stratégie marketing.

Communiquer auprès de la bonne cible, au bon moment avec le bon produit : voilà l’objectif de toutes les entreprises aujourd’hui !

Cependant, les données ne sont pas forcément utilisées de façon optimale. Les entreprises les exploitent, mais l’analyse reste trop en surface pour être totalement efficace.

Dans ce guide, nous allons nous attarder sur 2 outils incontournables du marketing digital : Google Ads & Google Analytics.

Très performants, ces outils permettent aux entreprises d’engranger un grand nombre de données, mais le constat est sans appel : ces dernières sont sous-exploitées.

Dans un premier temps, nous vous expliquerons quelles données vous êtes susceptible de collecter avec ces deux outils.

Dans un second temps, nous vous donnerons des conseils pour optimiser l’utilisation des données que vous obtenez à partir de Google Ads et Google Analytics.

Quelles sont les données obtenues grâce à Google Ads ?

Si vous possédez un site Internet et plus particulièrement un site de e-commerce, vous connaissez sans doute Google Ads.

Cet outil permet de réaliser en quelques clics seulement des campagnes de publicité qui apparaissent dans les SERPs : les pages de résultats du moteur de recherche Google.

Ici, il s’agit de SEA et non pas de SEO : le référencement des sites n’est pas naturel, mais obtenu à partir d’un système d’enchères.

Ainsi, pour apparaître en bonne position dans les encarts Google Ads qui s’affichent à chaque requête d’un internaute, les annonces doivent répondre à plusieurs critères :

Le CPC aussi appelé coût par clic : plus le CPC défini par un site est élevé par rapport à ses concurrents, plus le site a des chances d’apparaître en bonne position.
La qualité de l’annonce : certaines règles édictées par Google doivent être respectées par les annonceurs
La qualité de la page de destination : celle-ci doit notamment être cohérente avec le sujet de l’annonce.

Pour les sites e-commerce, le suivi des campagnes Google Ads est indispensable.

En effet, à tout moment, grâce à cet outil, vous êtes en mesure de savoir ce que vous rapporte et vous coûte chaque mot clé, chaque annonce et chaque campagne.

L’optimisation des campagnes Google Ads est ainsi quotidienne afin d’améliorer les conversions et d’atteindre les objectifs fixés.

C’est pourquoi il est essentiel d’analyser les données obtenues grâce à l’outil de suivi et de gestion de Google Ads.

Ainsi, voici quelques données qui peuvent avoir une importance pour un site e-commerce cherchant à améliorer ses conversions :

Le taux de clic sur les annonces aussi appelé CTR
Le nombre d’affichage de l’annonce
Les mots clés qui sont utilisés par les internautes ayant acheté sur le site e-commerce après avoir cliqué sur une annonce sponsorisée
La localisation des internautes et leur profil ayant cliqué sur l’annonce

Toutes ces données peuvent être analysées. La plus importante est sans doute le CTR.

En effet, si vous vous rendez compte après analyse que le CTR de vos campagnes est faible, c’est qu’il y a une optimisation à faire : vos annonces s’affichent bien dans les SERPs, mais les internautes cliquent relativement peu sur celles-ci.

Dans une telle situation, il faudra sans doute revoir votre stratégie : modifier l’annonce avec un texte plus accrocheur ou moins publicitaire peut être une solution à envisager.

Quelles sont les données collectées grâce à Google Analytics ?

Google Ads n’est pas le seul outil qui permette de collecter des données.

Google Analytics est tout aussi incontournable.

Cependant, son fonctionnement n’est pas identique à celui de Google Ads :

Google Ads vous permet d’analyser les données obtenues à partir de vos annonces sponsorisées
Google Analytics vous donne la possibilité d’analyser les performances de votre site Internet grâce aux statistiques

A noter que ces deux outils peuvent être combinés, ce qui est très judicieux pour les sites de e-commerce.

Mais nous y reviendrons un peu plus tard. Dans un premier temps, nous allons nous attarder sur les données qu’il est possible d’obtenir avec l’utilisation seule de Google Analytics !

Voici une liste non-exhaustive des données que vous pouvez collecter et analyser grâce à Google Analytics en plus du nombre de visites et de pages vues sur une période donnée :

Des données liées à l’audience du site Internet :

Démographie (âge, sexe, etc.)
Géographie (langue, pays)
Comportement sur le site (visiteur nouveau ou connu, fréquence des visites)
Technologie utilisée (système d’exploitation, navigateur, mobile)

Des données liées à l’acquisition de l’audience du site Internet :

Sources du trafic, sites référents…
Google Ads
Réseaux sociaux

Des données liées au comportement des internautes sur le site Internet :

Pages les plus consultées
Temps de consultation
Taux de rebond
Page de destination
Page de sortie
Vitesse du site
Recherche des internautes sur le site
Des données liées aux conversions…. à condition que des objectifs aient été définis au préalable !

Pour un site e-commerce, cette partie doit impérativement être paramétrée : votre analyse pourra ainsi être plus complète.

Ainsi, si vous vous rendez compte que certaines pages de votre site Internet ont un taux de rebond très élevé, c’est que la stratégie en place n’est pas la plus optimale.

Il faudra sans doute penser à modifier le contenu de la page pour le rendre plus attrayant ou plus en adéquation avec la recherche des internautes.

De même, les données démographiques vous seront d’une grande utilité pour mieux connaître les internautes que vous arrivez à attirer sur votre site Internet.

Si vous vous rendez compte qu’une cible passe beaucoup de temps sur une catégorie de votre site e-commerce, vous pourrez en tenir compte lorsque vous établirez des annonces Google Ads.

Analyser les performances d’un projet en combinant Google Ads et Analytics

Si vous utilisez Google Ads et Google Analytics séparément, sachez qu’il peut être judicieux de combiner ces deux outils.

De cette manière, vous pourrez analyser les performances de vos campagnes et de votre site e-commerce de manière bien plus fine et bien plus complète.

Vous pourrez notamment récupérer les données du coût par clic dans Google Ads, mais aussi les données relatives aux conversions dans Google Analytics.

En fusionnant ces deux types de données, vous obtiendrez des informations inédites qui vous permettront de prendre des décisions stratégiques à l’avenir.

Ainsi, pour chaque conversion, vous saurez quel produit a été cliqué, quel produit a été vendu. De cette manière, vous pourrez mettre en relation le gain apporté par la vente d’un produit sur votre site Internet avec son coût.

Toutes les données que vous obtiendrez de l’association entre Google Ads et Analytics vous permettront donc de mieux comprendre le trafic de votre site Internet et ses conversions.

Des informations qui ont une grande utilité pour améliorer son site e-commerce ainsi que ses annonces Adwords : avec les bonnes données à disposition, vous pourrez prendre des décisions stratégiques et optimales !

Mais comment associer ces deux outils ? Découvrez la marche à suivre :

  1. Commencez par vous connecter à votre compte Google Ads

  2. Cliquez sur les paramètres puis choisissez “Comptes associés” dans le menu.

  3. Affichez les détails en cliquant sur “Google Analytics”. A ce moment-là, vous devriez visualiser la liste de toutes les propriétés Analytics que vous pouvez choisir d’associer.

  4. Choisissez l’une des propriétés. Cliquez sur “Configurer l’association”.

Si la propriété sélectionnée n’a qu’une seule vue, le nom de celle-ci apparaît. Vous devrez ensuite cliquer sur “Importer les statistiques relatives au site”.

C’est cette étape qui va permettre à Google Ads d’avoir accès aux données Analytics.

Si la propriété sélectionnée possède plusieurs vues, la méthodologie est un peu différente. Vous aurez le choix entre 2 paramètres. Celui que nous vous recommandons est l’importation des statistiques relatives au site.

Mais vous pouvez aussi choisir la seconde méthode “Associer”. Dans ce dernier cas, vous pouvez associer autant de vues que vous le souhaitez.

  1. Validez les informations et recommencez l’opération pour chaque propriété que vous souhaitez associer entre Analytics et Google Ads.

Lorsque la configuration sera terminée, vous aurez la possibilité d’importer les objectifs ainsi que les transactions Google Analytics, de visualiser toutes les données Analytics dans les rapports Google Ads, mais aussi d’importer les audiences de remarketing Analytics.

Bien évidemment, vous pourrez aussi visualiser les données Google Ads au sein des rapports Analytics.

Les modèles d’attribution personnalisés : une stratégie gagnante ?

Il est encore possible d’aller plus loin dans l’analyse des données fournies par Google Analytics et Google Ads. Il s’agit de mettre en place des modèles d’attribution personnalisés.

Ce concept vous est étranger ? Voici quelques informations qui devraient vous aider à y voir plus clair :

Le modèle d’attribution personnalisé est un ensemble de règles que l’outil de statistiques (Google Analytics) applique automatiquement afin d’affecter les conversions aux différents canaux, c’est-à-dire aux sources de trafic sur votre site Internet.

Le modèle d’attribution permet donc de monitorer votre site Internet de façon bien plus fine, ce qui est très intéressant dans le cas des sites e-commerce.

En effet, quand une vente a lieu sur votre site Internet, vous ne voulez pas seulement savoir depuis quelle source celle-ci a eu lieu.

En effet, vous voulez aussi savoir quels ont été les clics décisifs qui ont permis à l’internaute d’acheter sur votre site internet : ce n’est pas forcément le même clic !

Il faut savoir que si vous ne mettez pas en place un modèle d’attribution personnalisé, le modèle par défaut vous donnera uniquement des informations sur le dernier clic.

Et pourtant, ce n’est pas forcément le plus important, celui qui a été décisif dans le processus d’achat.

Parlons des différents clics pour mieux comprendre :

Le premier clic : comme son nom l’indique, il s’agit du premier clic ayant poussé un internaute à venir visiter votre site Internet. Cela peut être un clic sur une annonce sponsorisée, dans les résultats naturels, depuis une page Facebook, depuis un lien dans un blog, etc.

Les clics intermédiaires : ce sont les clics de l’internaute vers votre site, après le premier, qui n’ont pas été déterminants pour un achat. Ainsi, si le premier clic provient d’une annonce sponsorisée, le second clic peut tout à fait venir des résultats naturels et le troisième de la page Facebook de votre site e-commerce.

Parlons plus en profondeur du dernier clic.

En effet, comme expliqué précédemment, il s’agit du clic retenu par défaut par Google Analytics.

Prenons un exemple : un internaute arrive sur votre site Internet depuis une annonce sponsorisée.

Il n’achète rien, mais revient le lendemain sur le site depuis les résultats naturels en tapant le nom de votre société dans le moteur de recherche pour acheter le produit qui l’intéresse et qu’il avait repéré la veille.

Dans Google Analytics, cette vente sera attribuée au canal “Google/Organic” : c’est vrai, mais pas en totalité !

Il ne faut pas oublier l’importance du premier clic et des clics intermédiaires.

Idéalement, dans Google Analytics, il faudrait que vous puissiez tracer les différentes étapes qui mènent à une conversion : elles sont toutes importantes !

Et c’est justement ce que va vous permettre le modèle d’attibution personnalisé.

Nous vous conseillons donc d’attribuer un modèle d’attribution personnalisé, de préférence celui qui correspond le mieux à votre site e-commerce.

En effet, il n’existe pas un modèle unique, mais des multitudes. Par exemple, vous pouvez tout à fait définir un modèle qui attribue toutes vos conversions à la première interaction avec votre site internet.

Vers des données toujours mieux exploitées ?

Pour ajuster au mieux sa stratégie marketing, il est essentiel d’utiliser les données.

La technique la plus efficace reste encore d’utiliser les outils qui sont mis à votre disposition et de les exploiter du mieux possible.

Ainsi, il est important de prendre le temps de paramétrer les outils que sont Google Ads et Google Analytics, mais aussi de les associer.

Au final, vous n’obtiendrez pas forcément des données plus nombreuses, mais des données qui ont plus de sens.

Et ce sont justement ces informations avec du sens qui vont vous permettre d’ajuster au mieux votre stratégie marketing, d’améliorer votre ROI et d’atteindre vos objectifs commerciaux.

Sites e-commerce : ne négligez pas l’analyse et la personnalisation des données de Google Ads et de Google Analytics ! Ce sont des outils précieux pour la pérennité de votre business.

Rapports Ecommerce Google Analytics : Les 5 erreurs à éviter



Google Analytics est un outil puissant mais complexe ; découvrez les 5 erreurs à ne pas commettre pour optimiser l’analyse de cet outil.

Vous pourrez aussi télécharger notre étude Google Analytics sur la répartition du chiffre d’affaires des Ecommerce et comment il est attribué selon les canaux acquisition ici : Attribution Google Analytics des Ecommerces

Les secrets d’Analytics : Les 5 erreurs à éviter sur Analytics.

Analytics, comme son nom l’indique, repose sur l’analyse de données.
Il est essentiel que votre compte soit bien paramétré.

Utilisées par une solution de machine learning, les données vous permettent d’optimiser votre stratégie d’enchère simplement.

A l’inverse, des données inexactes faussent vos résultats.
Voici les 5 erreurs à éviter sur Analytics.

1. Votre plateforme de paiement est comptée comme site référent.

Au moment de payer, vos clients sont dirigés vers Paypal, Shopify, Payoneer (ou autre) avant d’être redirigés vers votre site.

Analytics compte cela comme une nouvelle session et votre plateforme de paiement apparaît comme referral.

La solution ? Ajouter votre solution de paiement à la liste des sites à exclure de vos référents.

2. Votre code de suivi est partiellement installé sur votre site.

Si votre visiteur navigue entre des pages listées (vos pages qui convertissent) et des pages non listées, son parcours est découpé en plusieurs petites sessions, ce qui donne des résultats erronés.

Pour vérifier que votre code de suivi est installé sur tout votre site rapidement, utilisez GA Checker.

3. L’adresse IP de votre entreprise n’est pas filtrée.

Qui visite le plus souvent votre site ? Vous ! Ces sessions doivent être exclues puisqu’elles ne sont pas représentatives du comportement de vos clients.

Pour cela, il suffit de filtrer les adresses IP : de votre entreprise, de vos prestataires et de vos collaborateurs s’ils travaillent de chez eux.

4. Les robots ne sont pas exclus.

Les robots – qu’ils agissent pour le compte des moteurs de recherches ou des entités malveillantes – scannent régulièrement votre site.

Si leurs sessions sont comptabilisées, elles remontent des taux de rebond importants et des temps de visite très courts.

Vérifiez que l’option « Filtrage des Robots » soit activée dans votre compte Analytics (Administration > Vue, Paramètre de la vue).

5. Les événements importants ne sont pas documentés.

Promotion, lancement, refonte de l’UX d’une page, … sont autant d’événements importants à prendre en compte dans votre suivi.

Les annotations disponibles dans Analytics vous permettent de mesurer l’impact de ces actions sur vos résultats. Vous aimeriez la confirmation que vos données Analytics ne sont pas faussées ?

Nous réalisons un audit de votre compte avant chaque début de campagne afin de vérifier la qualité de vos données.

Avez-vous déjà pensé à utiliser une solution de Machine Learning pour améliorer vos performances ? Contactez-nous pour en savoir plus !

CONCLUSION

Si vous avez besoin d’être accompagné sur votre plan de taggage ou sur l’optimisation de vos comptes Analytics ,contactez-nous, nous serons ravi d’échanger et mettre en place les solutions qu’il vous faut;

Aussi, si vous voulez avancé par vous même et devenir un ninja Analytics, n’oubliez pas de travailler sur vos Entonnoirs de Conversion; Consultez notre artilce "Comment configurer les entonnoirs de conversion dans Google Analytics" : vous serez guidé étape par étape; Bonne lecture