Lors de mon dernier voyage en France pour visiter nos collègues d’iProspect à Paris, j’ai découvert que le paysage de l’analytique web n’était pas du tout le même d’un pays à l’autre. Pourtant, sur le marché, les outils sont les mêmes (à l’exception peut-être de la grande pénétration d’AT Internet), le vocabulaire est similaire puisque tout vient de l’anglais (je m’excuse dès maintenant pour le nombre ahurissant d’anglicismes que je m’apprête à utiliser), et les problématiques de gestion de données se ressemblent (rapports, tableaux de bord).
Alors, qu’est-ce qui diffère ? En un mot : la maturité. Ce lien invisible entre le client et le consultant/agence qui mène les discussions d’analytique web dans un certain sens. Attention, je ne dis pas que la maturité est moins grande au Canada, elle est juste différente et pourrait très bien évoluer vers quelque chose qui existe déjà sur d’autres marchés ou encore, dans une direction qui lui sera propre.
Au Canada, l’Analytique est très orienté site-centric. C’est-à-dire que les comportements analysés ont lieu sur le site Web de la marque ou du produit. Les outils que les analystes utilisent majoritairement sont Google Analytics et Adobe Analytics (je ne nommerai pas toutes les alternatives ici).
Mais voici d’autres façons de voir les choses, que vous connaissez déjà peut-être, mais qui selon moi, nécessitent d’être intégrées.
Centré publicité
L’Analytique ad-centric se concentre, comme son nom l’indique, sur la mesure de la performance des publicités. Ses outils de mesure sont donc installés sur les publicités. Ils sont majoritairement intégrés dans les Adserver ou les Demand Side Platforms (les plateformes pour gérer les campagnes de Real Time Bidding). Les analyses qui en découlent permettent de prendre en compte l’impression et la vue d’une publicité ainsi l’interaction qui s’en suit (clic vers le site web ou interaction améliorée avec le rich media).L’impression d’une annonce est en fait le chargement de la page Web alors que la vue s’assure que le créatif est affiché à l’écran, au complet, pendant un minimum de temps. Si l’utilisateur ne fait que voir l’annonce ou bien s’il entame une interaction avec elle sans cliquer vers le site, l’expérience usager avec la marque ou le produit se termine ici et seuls les outils ad-centric fourniront des insights sur le comportement de cet usager. Ces efforts ad-centric sont mis en place au Canada dans certaines entreprises, mais ils ne sont pas gérés par les mêmes personnes qui s’occupent de la composante site-centric. Pourtant, les deux approches sont fondamentalement liées.
Les équipes d’analytique web pourraient donc inclure des ressources de routage (trafficking), puisque c’est une étape critique pour le bon fonctionnement des mesures a posteriori. Ces mêmes personnes pourraient aussi être responsables de la mesure d’impression, de vue et d’engagement .
C’est grâce à cette approche que le mix média peut être complet en calculant les attributions des conversions en post-view (l’usager qui convertit après avoir vu une publicité, sans cliquer).
Centré utilisateur
Au départ, l’Analytique user-centric consistait en la création de panel et l’installation d’outil de mesure sur les ordinateurs/navigateurs de panélistes. On pouvait donc analyser le comportement de tel ou tel persona et les données étaient extrapolées au niveau d’un site pour savoir qui en étaient les visiteurs. On peut mentionner les exemples bien connus que sont comScore et Alexa. Aujourd’hui, ces outils existent toujours mais Google Universal Analytics propose une nouvelle approche qui démocratisera peut-être cette façon de faire.
L’analyse d’un même utilisateur à travers sa navigation sur différentes propriétés numériques (sites visionnés sur un ordinateur de table et via mobile, applications mobiles) est à portée, mais les spécialistes marketing doivent d’abord comprendre son utilité car il existe des défis techniques qui ralentissent son utilisation. Les analyses user-centric ne seront jamais complètes tant que le fossé entre les activités en ligne et hors ligne sera encore présent, bien qu’il se rétrécisse progressivement (mais lentement).
C’est grâce à cette approche que l’analytique pourra fournir des rapports de conversion inter-plateformes et calculer la contribution des divers appareils avant la conversion.
Conclusion
Au Canada, l’analytique est souvent limité pour l’instant au site-centric mais il a deux bras et il les tend pour accueillir d’autres façons de visualiser la performance. Les composantes ad-centric et user-centricexistent déjà mais ne demandent qu’à être intégrées de belle façon à la grande famille. C’est seulement à ce moment que l’analytique numérique pourra proposer des analyses d’attribution, de contribution multi-channel et multi-device adéquats.
La semaine passée, Facebook a lancé ses nouveaux rapports de mesure inter-plateforme et c’est un bon exemple de lien fonctionnel entre l’ad-centric et le user-centric. Il faut maintenant que toutes les autres plateformes suivent cet élan ou que les analystes créent leur propre solution pour y arriver.
