Différentes plateformes – différentes données. Vous êtes-vous déjà demandé d’où venaient les différences (parfois considérables) entre les données des différentes plateformes d’analyse marketing à votre disposition ? Pourquoi une agence a-t-elle de si grands écarts de données par rapport à une autre ?
Le problème lié à cette question repose sur une erreur très fréquente qui est de vouloir comparer des torchons et des serviettes – en d’autres termes, de vouloir comparer des ensembles de données qui ne partagent pas le même scope et donc ne sont en fait pas comparables.
Il est important de comprendre d’où vient cette divergence fondamentale avant de se lancer dans l’exploitation de vos données.
Il y a trois dimensions dans le processus de suivi qui peuvent impacter les résultats finaux et donc qui doivent être prises en compte :
Chaque étape possède ses propres particularités et donc ses propres écueils cachés quant à la collecte des données. En conséquence, si vous rencontrez des différences dans les ensembles de données, nous vous recommandons de contrôler étape par étape les trois dimensions ci-dessus.
1. Le tracking : quelles données sont collectées par la plateforme d’analyse ?
C’est la première étape de l’acquisition de données pour n’importe quel outil et souvent l’explication d’écarts importants entre deux outils. Faire la liste exhaustive de toutes les raisons potentielles pouvant impliquer des écarts liés au tracking étant un exercice quasi impossible, nous vous indiquons ici les raisons les plus courantes :
Captation des données
La source d’écarts la plus courante entre deux outils est de très loin lié au fait que la donnée n’est tout simplement pas captée par l’un ou l’autre de vos outils. Cela peut sembler idiot mais il est très facile d’oublier ces sources potentielles d’écart lorsque l’on a l’habitude de regarder ses chiffres au niveau macroscopique.
- Votre outil de bidding montre plus d’investissements que vos outils d’Analytics ?
→ La connexion entre les deux outils a-t-elle était bien réalisée pour permettre cet échange d’information ? - Le rapport de votre régie display montre un important volume d’impressions tandis que votre outil d’analytics stagne à 0 ?
→ Il est fort probablement que les bannières servies ne contiennent pas de pixel d’impression - …
Recueil des données
Lorsque le premier écueil a été évité et que vous êtes sûr que les deux outils sont bien paramétrés de manière à capturer les mêmes informations, il faut alors se poser la question de quand et comment ils le font ? La plupart des outils utilisent un tracker (tag, pixel, etc) pour capter des informations, si vous souhaitez pouvoir les comparer, il est impératif de vous assurer que les trackers disposent de règles de déclenchement similaire.
- Le tag de la plateforme 1 se déclenche avant le tag de la plateforme 2 ?
→ Selon le temps de chargement de vos pages, cela peut avoir un impact significatif sur les volumes finaux ! - La plateforme 1 déclenche une conversion lorsque le bouton de confirmation de commande est cliqué, alors que la plateforme 2 vérifie en plus de la confirmation de commande, que les informations sur l’adresse de livraison sont correctement renseignées ?
→ Par définition, la plateforme 1 aura en bout de chaine plus de conversions que la 2. - Les cookies 1st vs 3rd party, les redirections de landing page, la gestion de vos différents domaines, … sont autant de potentiels facteurs de distinction entre deux outils.
2. Les plateformes : Des techniques et des technologies différentes
Chaque outil, qu’il s’agisse de plateformes d’achat média (GoogleAds, FacebookBusinessManager, DCM, Criteo, etc) ou d’outil d’Analytics (Wizaly, GoogleAnalytics, Adode, etc), fait des choix quant aux définitions de ses variables, la façon de les stocker et de les restituer. Ces choix étant différents d’un outil à l’autre, ils peuvent empêcher la comparaison entre plateformes.
Définitions
Définitions différents = Métriques différentes. Un exemple très courant est le fait de retrouver des volumes de visites différents entre deux plateformes. Le terme « visite » est couramment utilisé de manière interchangeable avec le terme « session » ou encore « clic » ; pourtant, ces trois termes ne désignent absolument pas la même chose ! D’autant plus que certains outils qui utilisent la même terminologie n’ont pas la même définition pour une « visite ». Je vous invite donc à consulter en détail les définitions de ces métriques dans la section « aide » dédiée de vos différentes plateformes avant de vous engager dans un exercice de comparaison.
Stockage
Le stockage des données quant à lui est un sujet plus complexe à appréhender et il peut aussi être la cause d’écarts entre vos outils. Les questions prioritaires à se poser sont les suivantes : les données que j’observe sont-elles précalculées et recalculées à chaque modification ? Les données sont-elles modifiables à postériori ? Si oui, les modifications apparaitront-elles dans la restitution finale sans intervention ? La majeure partie des réponses à ces questions est fournie par les plateformes et permettent de suivre la donnée de sa captation à sa restitution.
Prenons un exemple :
- En suivant les conseils prodigués dans la 1ere partie de cet article, vous avez découvert que les coûts liés à votre campagne de Noel n’avaient pas été communiqués à votre outil d’Analytics. Vous faites alors le nécessaire pour les intégrer correctement. Maintenant, si les données sont précalculées (pour vous donner un accès plus rapide à des données historiques), vous ne retrouverez pas vos investissements sans recalculer au préalable vos données. Si au contraire la restitution finale est calculée au fil de l’eau, les investissements seront bien présents immédiatement.
Restitution
Restitutions avec ou sans modification ? Pour être certain de la véracité d’un chiffre, il est impératif de connaitre toutes les modifications qu’il a pu subir, et ce sur toutes les chaîne de valeur, de la captation à la restitution. Toutes les plateformes appliquent des modifications, il convient à l’utilisateur de bien les connaitre car certaines permettent de se rapprocher de la réalité (déduplication des conversions, filtrage des robots, etc) et d’autres s’en éloignent (échantillonnage, agrégation, etc).
3. Les rapports : Arrêtez de comparer des torchons et des serviettes !
Nous parlerons ici de LA raison principale permettant d’expliquer les écarts entre outils : c’est à dire le fait que l’exercice de comparaison en lui-même ne se base pas sur des données comparables. Nous l’avons vu, les sources de delta sont nombreuses, ne serait-ce que par la nature de la captation de donnée, cependant se lancer dans cet exercice demande un énorme effort de rigueur de la part de celui qui le réalise. Je citerai ici les 3 cas les plus fréquents qui peuvent fausser une comparaison :
Périodes temporelles
Des périodes temporelles différentes : il peut sembler trivial de comparer des périodes de date similaire, mais vos plateformes sont-elles sur le même fuseau horaire ? Les numéros de semaines suivent elles la norme ISO ou US ? Vos processus d’intégration ont-ils un délai d’intégration ?
Définition du canal marketing
Votre canal marketing a-t-il la même définition des deux côtés ? Si sur la plateforme 1 votre canal « Paid Search » prend en compte uniquement Google mais que sur la plateforme 2 il s’agit de Google et Bing, même s’il s’agit du même label vous ne comparez pas la même chose.
Restitution des plateformes
N’oubliez pas que les plateformes ne resituent que ce qu’elles voient. Prenons l’exemple ou 3 outils gèrent la même action marketing sur trois leviers différents. Étant donné que chaque outil n’enregistre que ses propres points de touche, si un même utilisateur fait une visite via chacun des trois leviers avant sa conversion, il y aura alors 3 conversions enregistrées – même s’il n’y en a en réalité fait qu’une seule.
La comparaison d’outil est un exercice très courant car il apporte un coté très rassurant, en effet il est compréhensible de se dire « Si je retrouve la même information de part et d’autre alors l’information est juste ». On peut voir que dans la pratique la réponse n’est pas si simple et que deux valeurs différentes peuvent être toutes les deux justes du moment que nous sommes capables de les comprendre et de les expliquer.
