Analyse Ad-hoc avec Google Analytics

Analyse ad hoc avec Google Analytics - Justification de l'augmentation du trafic

Les analystes web sont souvent confrontés au défi de fournir à court terme des réponses chiffrées à des faits ou à des anomalies au conseil d’administration, aux supérieurs hiérarchiques, aux clients ou aux collaborateurs du marketing en ligne. Dans cet article de blog, nous expliquons comment le trafic d’un client s’est brusquement modifié – sans nouvelles campagnes – à l’aide de l’outil de suivi Google Analytics.

Étape 1 : Analyse du trafic

Pour vérifier la situation de départ, nous avons examiné si le trafic avait effectivement augmenté. Pour cela, l’évolution du trafic est examinée dans Google Analytics sous l’onglet « Rapports ».

Sessions graphiques et taux de rebond

Illustration 1 : Extrait partiel de l’évolution du trafic dans Google Analytics

On constate que le trafic de la semaine calendaire en cours est nettement plus élevé que celui des semaines calendaires précédentes et qu’il est donc nettement supérieur à la moyenne de la période sélectionnée. Dans la même étape – pour avoir une idée de la qualité du trafic – le taux de rebond (taux d’abandon) a été visualisé à côté du nombre de sessions.

Sessions graphiques et taux de rebond

Illustration 2 : Extrait partiel de l’évolution du trafic dans Google Analytics

Comme le taux de rebond est légèrement inférieur à la moyenne dans ce cas, cela indique que le trafic nouvellement acquis peut être de bonne qualité.

Afin d’évaluer la qualité du trafic, nous avons comparé à cette étape de l’analyse si le nombre de pages vues par session avait augmenté (car les analyses précédentes avaient montré que chez ces clients, la probabilité de transaction augmentait significativement à partir d’un certain nombre de pages vues). Ce KPI d’engagement défini a donc permis de montrer qu’outre le trafic, la qualité de ce trafic avait également augmenté.

Étape 2 : D'où vient le trafic ?

Le trafic a donc augmenté, mais de quelle source proviennent les visiteurs ? Grâce au rapport préétabli sous « Acquisition », puis « Tous les accès » et enfin « Canaux », il est possible de vérifier rapidement quels canaux sont responsables de l’augmentation. Pour cela, il est judicieux de sélectionner la période à partir du changement via la fonction de sélection de période de Google Analytics.

Extrait de la table Google Analytics

Illustration 3 : Trafic segmenté par canal d’entrée

Dans ce cas, les canaux générant le plus de trafic sont le « Paid Search » (SEA), c’est-à-dire Google Ads, le « Organic Search » (SEO) et le « Direct » (accès direct). Les changements les plus importants sont observés dans les périodes sélectionnées pour les deux canaux SEA et surtout Accès direct. Le nombre de sessions pour le canal SEO est resté relativement constant et peut donc être ignoré. C’est surtout le canal de l’accès direct qui a nettement augmenté d’environ 126 %.

Comme les entrées directes ont nettement augmenté, cela indique que certaines campagnes de branding en ligne ou hors ligne ont fonctionné et que les visiteurs ont directement saisi l’adresse URL du client dans leur navigateur.

Dans ce cas, le rapport Google Analytics sous « Acquisition », puis « Adwords » et enfin sous « Campagnes » a montré que l’augmentation du trafic dans le canal SEA était principalement due à la campagne « Brand » avec uniquement des mots-clés de marque.

Cette sélection de rapport n’est toutefois possible que si le compte Google Analytics est lié au compte Google AdWords.

Les résultats du rapport de campagne ont également été un indice que les campagnes de marque ont eu un impact sur la notoriété du produit ou de la marque via divers autres canaux et que, par conséquent, les visiteurs ont tapé le nom de l’entreprise comme mot-clé dans la barre de recherche de Google ou un mot-clé spécifique en combinaison avec un mot-clé de marque.

En fin de compte, ces indices ou hypothèses ont été vérifiés par le biais d’une analyse du parcours client. Dans ce contexte, l’analyse du parcours client a été utilisée pour attribuer le nombre de transactions à différents canaux ou à certaines campagnes via une clé de redistribution calculée. Ce point ne sera toutefois pas présenté plus en détail dans ce blog.

Remarque :
  1. Lors de comparaisons temporelles, il est judicieux de ne pas comparer des chiffres avec une seule période passée, mais avec plusieurs. Dans la mesure du possible, il convient de vérifier le caractère aléatoire de la différence à l’aide de tests de signification (un test T peut être utile).
  2. Autres analyses partielles non affichées ici :
  • Le pourcentage de nouveaux visiteurs, c’est-à-dire de visiteurs qui arrivent pour la première fois sur le site, a-t-il augmenté (Dans ce cas, oui !)
Sessions graphiques et recherche organique

Illustration 4 : Nouveaux visiteurs vs. visiteurs récurrents

L’augmentation des « nouveaux visiteurs » pour le segment « Paid Search » est de 75%. Cela indique une fois de plus que les campagnes de branding sont responsables de l’augmentation du trafic. Ainsi, ce sont en premier lieu des utilisateurs de moteurs de recherche ciblés qui ont visité le site du client, lesquels avaient vu s’afficher certains termes (y compris des images) de manière ciblée via des campagnes hors ligne et d’autres campagnes d’affichage.

  • En se basant sur le point (I), il s’est avéré que les (nouveaux) visiteurs SEA avaient même saisi les mots-clés affichés hors ligne et à l’écran en combinaison avec le nom de l’entreprise comme mots-clés (combinaison de marque) dans le moteur de recherche.
  • Analyses de conversion
  • Analyses de parcours

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