Suivi des conversions : mesurer de manière fiable l’efficacité des campagnes publicitaires
Quiconque lance une campagne souhaite, au final, savoir si elle en valait la peine. Le suivi des conversions permet justement de recenser ces éléments : achats, prospects, demandes de renseignements ou autres actions ciblées, et de les attribuer au canal qui les a effectivement générées. Sans un suivi efficace, toute mesure de performance reste une simple supposition, même si le nombre de clics et le suivi des URL semblent satisfaisants à première vue.
Ce que permet de mettre en évidence le suivi des conversions
Un système de suivi bien mis en place permet de répondre à des questions auxquelles les simples chiffres d’audience ne peuvent pas répondre :
- Quelle campagne permet de conclure des contrats ?
- Combien de clics sont nécessaires pour aboutir à un achat ?
- Points de contact avant la conversion
- Coût par conversion par canal
- L’optimisation des pages de destination permet-elle d’augmenter le nombre de ventes ?
Bien choisir les modèles d’attribution
Même avec des données complètes, une question importante reste en suspens : à quel point de contact attribuer une conversion lorsqu’un utilisateur a vu plusieurs publicités au préalable ? Les modèles « last-click » attribuent l’intégralité du succès au dernier clic et sous-estiment ainsi souvent les points de contact antérieurs.
Dans la pratique, le passage à une attribution basée sur les données n’est rentable qu’à partir d’un certain volume de campagnes et de clics ; pour les très petits budgets, un modèle simple fournit souvent des chiffres plus stables et plus faciles à comprendre.
Les modèles basés sur les données ou sur la position répartissent le succès de manière plus réaliste entre plusieurs points de contact.
- Le modèle « dernier clic » surestime les points de contact tardifs
- L’attribution basée sur les données répartit le succès de manière plus réaliste
- Le modèle basé sur la position pondère le premier et le dernier clic
- Le choix du modèle dépend du volume de la campagne
- Vérifier régulièrement la qualité des données
Les micro-conversions comme indicateur précoce
Toutes les campagnes ne débouchent pas immédiatement sur un achat ou une demande de contact, surtout lorsque les processus de décision sont longs. Les micro-conversions, telles qu’un abonnement à une newsletter, le téléchargement d’un PDF ou un défilement prolongé sur la page d’un produit, fournissent, avant même la conclusion effective de la vente, des indications précieuses permettant de déterminer si une campagne touche le bon public cible.
- L’abonnement à la newsletter : un premier indicateur
- Le téléchargement d’un PDF témoigne d’un intérêt d’achat
- Défilement prolongé sur les pages produits
- Indicateurs précoces avant la conclusion de la vente
- Un élément important dans le cadre de longs processus de décision
Des rapports réguliers plutôt qu’un aperçu ponctuel
Une seule bonne semaine ne permet pas de se faire une idée précise des performances réelles d’une campagne, car les fluctuations du comportement des utilisateurs, les effets saisonniers ou les événements externes peuvent entraîner des variations à court terme. C’est pourquoi nous accordons une grande importance à un reporting régulier sur des périodes prolongées, qui met en évidence les tendances plutôt que les pics journaliers isolés. Des fréquences de reporting fixes, par exemple hebdomadaires ou mensuelles, permettent en outre de repérer les anomalies à un stade précoce, plutôt que de ne les constater qu’au bout de plusieurs mois, lorsqu’une erreur a déjà eu un impact significatif sur le budget.
- Privilégier les tendances plutôt que les pics quotidiens isolés
- Toujours tenir compte des effets saisonniers
- Mettre en place des rapports hebdomadaires ou mensuels
- Identifier les anomalies à un stade précoce et réagir
- Éviter les répercussions négatives des erreurs sur le budget
Pièges courants
Les sources d’erreurs courantes sont les conversions comptées deux fois, l’absence d’attribution inter-appareils ou les codes de suivi qui ne fonctionnent plus correctement après unerefonte du site web. Nous vérifions régulièrement les configurations existantes afin de détecter de telles lacunes, avant que les décisions budgétaires ne soient prises sur la base de chiffres erronés.
- Éviter les conversions comptées deux fois
- Vérifier régulièrement l’attribution inter-appareils
- Vérifier les codes de suivi après la refonte
- Valider les configurations avant de prendre des décisions budgétaires
Bases techniques et mise en œuvre
Nous mettons généralement en place la base technique du suivi des conversions via Google Tag Manager, dans lequel nous définissons des déclencheurs pour les achats, les envois de formulaires ou d’autres actions cibles. L’optimisation des pages de destination est également étroitement liée au suivi, car seules les données mesurées permettent de déterminer quelle variante de page de destination génère effectivement un meilleur taux de conversion.
- Définir des déclencheurs dans Google Tag Manager
- Enregistrer les envois de formulaires et les achats
- Comparer les variantes de pages de destination sur la base des données
- Intégrer étroitement le suivi et l’optimisation
Du suivi à la gestion budgétaire
Dès que les données de conversion sont fiables, il est possible de réaffecter de manière ciblée le budget consacré au marketing sur les médias payants vers les canaux et les campagnes qui ont démontré leur efficacité.
- Réorienter le budget vers les canaux performants
- Des résultats avérés comme base de décision
- Piloter les médias payants de manière ciblée
- Réduire systématiquement les campagnes peu performantes
Les défis liés à l’utilisation multi-appareils et au multicanal
Aujourd’hui, les utilisateurs passent tout naturellement du smartphone à la tablette et à l’ordinateur de bureau avant de prendre une décision d’achat, ce qui complique le suivi classique basé sur des appareils individuels. Sans signaux supplémentaires, tels qu’une connexion ou un numéro de client associé, la reconnaissance d’un utilisateur sur plusieurs appareils n’est possible que de manière limitée. C’est pourquoi nous misons sur une combinaison de plusieurs signaux et d’estimations modélisées afin d’obtenir, malgré ces lacunes, une image aussi complète que possible du parcours client, plutôt que d’ignorer purement et simplement le comportement multi-appareils.
- Le comportement des utilisateurs sur plusieurs appareils est difficilement saisissable dans son intégralité
- La connexion ou le numéro de client comme signal
- Utilisation combinée de plusieurs signaux
- Les estimations modélisées comblent les lacunes de données
- Représenter le parcours client de la manière la plus complète possible
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