Je parle déjà de la problématique à laquelle répond le Multitouch Analytics dans un premier article (Définition du Multitouch Analytics) mais aujourd’hui, je vais essayer d’être un peu plus précis. Je dis souvent qu’ un beau schéma vaut mieux qu’un long discours, alors j’ai décidé de dépoussiérer Photoshop afin de vous proposer un article illustré !

Il m’arrive parfois de comparer les fonctions d’un outil Multitouch Analytics avec celles de Google Analytics. Je ne m’acharne pas à dire que Google Analytics est nul ou incomplet mais c’est un outil que je connais bien donc je le cite. Ainsi, quand je parle de Google Analytics, je parle de l’ensemble des outils de tracking (outils de mesure d’audience intégrant un module de suivi des conversions) qui basent leurs statistiques sur un seul niveau à l’inverse des outils de Multitouch Analytics qui basent leurs analyses sur plusieurs niveaux (les X dernières sources de trafic).

Entonnoir de conversion OFF/ON SITE

De manière générale, les outils Multitouch Analytics ne conservent pas toutes les sources de trafic dans leurs analyses, certains ont des limites temporelles (pas d’affectation de conversion aux sources de trafic dont les visites remontent à plus de 30 jours), d’autres ont des limites unitaires (seules les 3 dernières sources de trafic sont analysées) ou les deux ( Moins de 30 jours dans la limite des 3 dernières sources).

Dans la figure ci-dessus j’ai représenté le comportement (périmètre) de deux solutions Web Analytics, la première (exemple 1) est une solution standard avec affectation de la vente à la dernière source et la seconde (exemple 2) représente une solution Multitouch Analytics.

Techniquement la solution standard enregistre ces 3 visites mais elle n’a aucun moyen de relier les visites entres elles ni de générer des rapports présentant le scénario effectué par l’internaute face à plusieurs leviers marketing et cela quelque soit l’espacement temporel entre ces visites. En effet, que la revisite soit effectuée 2 jours après la précédente ou 2 secondes après cette dernière, le problème est le même : la donnée est perdue par les solutions standard comme Google Analytics.

En bref, dans l’exemple suivant Google Analytics aurait enregistré les données suivantes :

  • 1 visiteur unique
  • 3 visites
    • Google Adwords (cpc google)
    • Kelkoo (cpc kelkoo)
    • Newsletter (email newsletter)
  • 1 conversion dont les performances par campagne sont les suivantes :
    • Newsletter : 1
    • Google Adwords : 0
    • Kelkoo : 0

Vous l’avez compris, dans cet exemple, sans la campagne Google Adwords l’internaute n’aurait peut être jamais découvert l’offre et ne se serait sans doute jamais inscrit à la newsletter. Or Google Analytics a affecté la vente à la newsletter qui est l’affluent finaliste.

Quant à elle, la solution Multitouch Analytics a, comme la solution standard, enregistré les trois sources de trafic mais elle a pris soins d’entretenir un lien entre toutes ces sources de trafic. Je ne vais pas m’aventurer dans les modèles d’attribution des ventes qui peuvent être utilisés dans les solutions Multitouch Analytics aujourd’hui car je préfère y consacrer un article complet. Ce sujet extrêmement intéressant car vous l’avez compris, une solution Multitouch va exploiter au maximum ces données précieuses.

Il y aura un podium mais le choix d’interprétation de ce dernier dépend de plusieurs paramètres qui seront expliqués dans un prochain article.

Exemple de modèles d’attribution Multitouch Analytics

 

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One Response to Pourquoi le Multi-touch Analytics ?

  1. Bonjour,

    Sympa comme article pour commencer à parler du multi-touch. Mais à quand la suite avec des solutions et des outils?

    Bonne continuation, c’est un très bon sujet 😉

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