Les quatre cavaliers de l'analyse du marketing numérique : mode consentement, ITP, bloqueurs de publicités et GA 4

Dans cet article, nous parlons des dernières tendances en matière d'analyse marketing. S'ils sont ignorés, ils peuvent causer de nombreux maux de tête aux spécialistes du marketing et aux analystes chargés de collecter et de préparer les données pour les rapports. À savoir, les ignorer peut nuire considérablement aux évaluations des campagnes publicitaires, en réduisant l'efficacité des campagnes et le nombre de clients attirés.

Analysons comment le mode Consentement, les restrictions sur l'utilisation des cookies, les bloqueurs de publicités et le nouveau Google Analytics 4 affectent la qualité de vos données et le travail des analystes numériques. Vous apprendrez également pourquoi vous devez agir maintenant et changer votre façon habituelle de créer des rapports marketing.

Alors que les budgets publicitaires en ligne continuent d'augmenter, le coût d'acquisition des clients augmente également.

La plupart des spécialistes du marketing essaient de s'adapter en optimisant les campagnes publicitaires, les pages de destination et les créations. Mais peu comprennent qu'une campagne publicitaire peut avoir un faible ROI ou ROAS non pas parce qu'elle est mauvaise mais à cause de la mauvaise qualité des données. Pour optimiser correctement votre campagne publicitaire, vous devez vous assurer que vous pouvez faire confiance aux données sur lesquelles vous fondez vos décisions.

Selon les recherches de Forrester, l'une des principales raisons de l'augmentation des dépenses publicitaires est la mauvaise qualité des données. Voici quelques-unes des implications en chiffres :

Ces chiffres ne sont pas aléatoires. La pile d'outils marketing se développe. D'après notre expérience, un simple rapport marketing nécessite en moyenne plus de 10 sources de données. Si vous ne réagissez pas à temps aux changements actuels, jusqu'à 60 % des conversions dans vos rapports peuvent avoir la mauvaise source de trafic . Comment cela affectera-t-il votre marketing ?

Une évaluation préliminaire nous permet de tirer les conclusions suivantes :

• Les décisions marketing intuitives deviendront plus importantes, ce qui rendra ces décisions moins susceptibles de réussir. Les rapports afficheront environ 30 % de conversions en moins sur tous les canaux non directs qu'auparavant.
• Les services marketing perdront presque toutes les preuves de l'impact des campagnes display sur les conversions. Chaque modèle d'attribution ressemblera au dernier clic.
• Les départements marketing auront moins d'arguments basés sur les données pour prouver leurs résultats et protéger leurs budgets marketing. La part totale des conversions CRM non concordantes sera d'environ 40 %.

Voici à quoi pourrait ressembler votre rapport sans données complètes et précises :

Le résultat malheureusement prévisible est que ces données ne répondront à aucune des exigences de votre équipe marketing pour garantir des informations opportunes et des améliorations de performances.

Nous avons identifié quatre principaux défis à la qualité des données dans les rapports d'aujourd'hui. Imaginez tous les utilisateurs que vous acquérez chaque mois. Voyons quelle proportion de conversions ont la mauvaise source de trafic en raison de problèmes de suivi.

Que ce passe-t-il

Les navigateurs et les plateformes limitent la durée de vie des cookies tiers définis par un domaine tiers. Cela affecte l'affichage des identifiants importants pour les systèmes d'analyse.

Par exemple, l'ID client est l'ID principal d'un utilisateur qui n'est pas connecté. Il est défini par le code d'analyse JavaScript dans le navigateur de l'utilisateur et stocké dans un cookie. Mais ce cookie est soumis à des restrictions dans Safari (ITP 2.2) et Mozilla (ETP). Sa durée de vie est réduite à sept jours, voire à un jour dans certains cas.

Aujourd'hui, la part de ce trafic est de 20 %. A partir de 2023, Chrome rejoindra Safari et Mozilla, et la part passera entre 50% et 60%. Vous pouvez découvrir comment cela affectera votre projet en connectant vos données à ce tableau de bord.

Ce que vous pouvez vous attendre à voir dans vos rapports

Vous remarquerez actuellement les changements suivants dans vos rapports marketing :

1. La part des conversions pour les nouveaux visiteurs augmentera de 20 à 25 %. Il ne s'agit pas de vrais "nouveaux" visiteurs, mais plutôt d'anciens "visiteurs de retour".
2. La part des conversions directes / aucune augmentera de 10 à 20 %.
3. Le retour sur investissement des annonces payantes dans les rapports aura une marge d'erreur de 10 à 20 %. Le plus souvent, ce sera sur le côté inférieur.

Comment résoudre le problème : mettre en œuvre la collecte de données de première partie

Pour résoudre ce problème, nous devons créer des cookies parfaitement adaptés aux navigateurs. Voici comment procéder en termes techniques :

• Placez le cookie avec le serveur, pas avec JavaScript
• Créez le cookie avec les paramètres httpOnly, Secure et SameSite
• Installez le cookie au nom du domaine de votre propre site (via un enregistrement A-DNS)

Un cookie propriétaire est défini par le serveur Web de l'annonceur et résiste aux ITP 2.2 et ETP utilisés par les navigateurs. Et il ne sera pas réinitialisé après un ou sept jours.

Par exemple, vous pouvez utiliser des cookies internes à longue durée de vie pour identifier les utilisateurs à l'aide du suivi côté serveur OWOX BI. OWOX écrit son identifiant utilisateur unique, owoxUserId, dans chaque cookie propriétaire, vous permettant de déterminer avec précision les sources de référence. Cela réduira considérablement votre pourcentage de trafic direct/aucun. Vous pouvez en savoir plus sur son fonctionnement en vous inscrivant à une démo.

À quoi s'attendre

Donnons un exemple de paramétrage d'un cookie propriétaire pour un projet e-commerce :

Dans le graphique ci-dessus, vous pouvez voir que la part des nouveaux utilisateurs de Safari dans les sessions de cookies propriétaires est inférieure de 5 % à la part dans les sessions de cookies tiers déjà au cours de la deuxième semaine de collecte de données. À la fin de la sixième semaine, la différence a atteint 20 %. Ces 20 % sont en fait des utilisateurs de retour et ceux qui ont déjà visité le site à partir d'autres sources de trafic.

Si vous passez à la collecte de données à partir de cookies propriétaires, à partir de 2023, vous pouvez vous attendre à ce que 20 % des conversions aient plus de connexions avec les sources de trafic précédentes. Votre attribution sera plus précise.

Que ce passe-t-il

Plus de 27 % des utilisateurs installent des applications pour bloquer le contenu des publicités. Et cette part augmente chaque année. La plupart de ces utilisateurs n'accèdent pas au site, car le message publicitaire est bloqué. Mais environ un tiers des utilisateurs qui installent des bloqueurs de publicités (environ 9 % de tous les utilisateurs) visiteront toujours votre site via du contenu organique ou non bloqué.

Ce que vous pouvez voir dans vos rapports

Ces utilisateurs et conversions sont invisibles pour Google Analytics, car l'envoi de données à ce système d'analyse relève également du bloc.

Ces conversions ne peuvent être trouvées que dans votre CRM, mais elles y seront enregistrées sans source de trafic. Ainsi, les dépenses pour les campagnes publicitaires restent les mêmes, mais les événements et les transactions sur lesquelles les décisions sont prises sont 10 % moins nombreuses. Étant donné que la répartition de ces 10 % entre les sources est disproportionnée, vous verrez un retour sur investissement déformé vers le bas dans les rapports.

Comment le résoudre : configurer la collecte de données côté serveur sur un domaine personnalisé

Configurez un point d'accès séparé pour transférer tous les événements du côté serveur. Le point d'accès est configuré sur un domaine personnalisé (par exemple, tracker.votresite.com). Avec cette configuration, la plupart des bloqueurs de publicités ne bloqueront pas la collecte d'événements, car ce domaine n'apparaîtra pas sur leurs listes.

À quoi s'attendre

En moyenne, vous pouvez vous attendre à ce que 7 % à 8 % de données supplémentaires soient collectées sur les conversions, les utilisateurs et le trafic en ligne dans les rapports. Pour les ventes CRM, vous pouvez vous attendre à ce que 7 % à 8 % de sources de trafic supplémentaires soient collectées.

Que ce passe-t-il

Pour se conformer aux exigences du GDPR, le propriétaire du site Web doit refuser d'identifier les utilisateurs qui ne souhaitent pas partager leurs cookies et ne pas cliquer sur un bouton marketing magique indiquant "Accepter les cookies".

Lorsque les utilisateurs rejettent les cookies, les annonceurs continuent de collecter des données sur l'activité des utilisateurs. Mais ils ne seront pas en mesure de déterminer quelles interactions avec les publicités entraînent des conversions.

La part moyenne d'utilisateurs qui refusent les cookies sur les projets avec le mode consentement mis en place est de 30 %. Selon le type de projet, cette part peut atteindre 40 %.

Ce que vous pouvez voir dans vos rapports :

Dans les rapports marketing, le volume de conversions en ligne restera le même. Mais les conversions ne seront pas connectées à la source du clic et aux commandes terminées dans le CRM. En conséquence, 30 % des revenus ne seront pas associés à des campagnes publicitaires et vous obtiendrez un retour sur investissement très faible.

Comment le résoudre : utiliser la modélisation de la conversion

Assurez-vous que le mode de consentement peut être configuré pour votre traceur conformément à toutes les exigences du RGPD.

Après la configuration, vérifiez si les données utilisateur sont collectées pour les utilisateurs non consentants : les champs de l'e-mail, du numéro de téléphone, de l'identifiant de l'utilisateur et de l'adresse IP doivent être vides.

Soyons clairs : après cette étape, vous avez collecté environ 70 % des conversions avec des sources de trafic (autorisées) et environ 30 % sans sources ni ID correspondants (non autorisées). Mais il existe des paramètres non personnels que vous pouvez utiliser pour la modélisation d'apprentissage automatique de la source de conversion : région, navigateur et appareil.

Calculez les conversions modélisées pour le segment des conversions non autorisées et ajoutez cette statistique à vos rapports.

Fonctionnement de la modélisation des conversions

Pour cette partie des données qui est consentie (isConsent = TRUE), nous construisons un rapport à l'ancienne : nous avons une source/support, nous voyons le nombre de transactions, et nous pouvons certainement dire qu'il y a eu deux transactions de google /organique et une de facebook/cpc :

Nous avons également deux transactions dont la source est inconnue car isConsent vaut FALSE. Pour déterminer leur source, nous utilisons un modèle d'apprentissage automatique formé sur des données cohérentes ainsi que des paramètres supplémentaires (User-Agent, Geo, Device et autres). Pour le dire simplement, le modèle analyse les conversions correspondantes avec des sources connues et distribue proportionnellement les conversions incohérentes restantes aux sources/supports qui se trouvent dans les données.

Dans la dernière colonne du tableau ci-dessus, nous voyons des transactions modélisées.

À quoi s'attendre

Pour 30 % des conversions d'utilisateurs non autorisés, une source de trafic est identifiée sur la base d'un modèle ML formé sur le segment autorisé. Vous verrez le retour sur investissement ajusté dans vos rapports.

Que ce passe-t-il

La nouvelle version de Google Analytics utilise une structure de données et une logique de collecte de données complètement différentes. Universal Analytics dispose d'un modèle de données dit basé sur les sessions (basé sur les cookies), avec des rapports basés sur l'ID client et les sessions. Google Analytics 4 a un modèle basé sur les événements (basé sur l'utilisateur), où tout est construit autour d'événements (et non autour de sessions), et toute interaction avec le site Web est considérée comme un événement. Les événements sont enregistrés et le chemin de l'utilisateur à travers le site Web est construit à partir d'eux.

Ce que vous pouvez voir dans vos rapports

Si la structure des données initiales change, tous les rapports utilisant ces données devront être refaits.

Par exemple, supposons que vous disposiez d'un ancien rapport dans Google Sheets ou Data Studio basé sur des données Universal Analytics. Vous avez configuré Google Analytics 4, collecté des données pendant un certain temps et décidé de les connecter à ce rapport. Mais Google Analytics 4 collecte les sessions d'une manière différente, les chiffres ne correspondent pas et le trafic et d'autres indicateurs ont disparu. Maintenant la question se pose : quel est le problème ? Avez-vous mal configuré le suivi dans GA4 ? Avez-vous créé des requêtes de données de manière incorrecte ? Ou quelque chose a-t-il changé sur le marché ?

Pour que les données d'Universal Analytics soient comparables aux données de Google Analytics 4, vos données doivent être transformées en une structure modélisée - en bref, réduites à un dénominateur commun. Dans ce cas, il sera nécessaire de réécrire toutes les requêtes SQL qui composent vos rapports. Et vous devrez le faire chaque fois que vous devrez modifier un rapport, ajouter de nouvelles mesures, etc. Les spécialistes du marketing et les autres employés ne peuvent pas commander de rapports à l'avance car ils ne savent pas lesquels peuvent être nécessaires à un moment donné.

Mais réécrire constamment toutes les requêtes SQL n'est pas une option - elles deviendront obsolètes plus rapidement que les analystes ne les écriront.

Comment résoudre ce problème : configurez Google Analytics 4 maintenant

Si vos KPI incluent des métriques telles que le ROAS et/ou les conversions en ligne, il vous reste environ deux mois pour passer en douceur à Google Analytics 4. Oui, seulement deux mois, même si la date d'arrêt d'Universal Analytics est le 1er juillet 2023.

La raison en est que le schéma et la logique des données de Google Analytics 4 sont différents de ceux de Google Analytics Universal. Ainsi, les tendances annuelles sont en jeu à moins que vous ne commenciez à collecter des données dans Google Analytics 4 d'ici le 1er juillet 2022.

Par exemple, les sessions dans Google Analytics 4 ne s'arrêtent pas à minuit et les événements peuvent avoir des sources de trafic autres que les sessions. Ainsi, vous pouvez vous attendre à des écarts entre les mêmes indicateurs.

L'analyse des causes profondes est une activité fondamentale pour tout analyste numérique et est presque impossible sans données de saisonnalité.

OWOX a une solution qui vous aidera à rendre la transition vers Google Analytics 4 aussi simple que possible, à conserver les rapports dont vous avez besoin et à en obtenir de nouveaux sans avoir à réécrire les requêtes SQL. Beaucoup de nos clients en ont déjà profité.

Découvrez comment OWOX BI peut vous aider à passer à GA4 en vous inscrivant à une démo.

1. En raison de problèmes d'actualité et de précision des données, les services marketing gaspillent 21 % du budget et 32 ​​% du temps supplémentaire de l'équipe.
2. Les restrictions de suivi modernes qui affectent l'exhaustivité des données ajoutent également à ces problèmes. Jusqu'à 60 % des conversions en ligne peuvent avoir la mauvaise source.
3. Avec une telle précision du retour sur investissement, il est plus difficile pour le service marketing de protéger le budget, de tirer des conclusions fiables, de mener des expériences et, par conséquent, de se développer. Bien que les chances soient élevées.
4. La bonne nouvelle est que maintenir le lien entre les budgets et les performances est une tâche compréhensible et réaliste. Il consiste à mettre en œuvre séquentiellement quatre solutions technologiques et est décrit dans cet article. Ces solutions déterminent la chaîne des sources de trafic pour plus de 97 % des conversions. Et ces quatre solutions peuvent être configurées avec OWOX BI.