Vous êtes-vous déjà arrêté pour réfléchir à la chaîne d’événements qui vous a conduit à une décision particulière ? Peut-être pas, mais dans l’analyse Web, c’est quelque chose qui devrait être pris en compte. Après tout, il y a quelque chose de contre-intuitif dans les outils d’analyse tels que Google Analytics, qui nous obligent à penser en termes de clics et événements enregistrés qui se produisent sur le site, lors de la visite.
Heureusement, nous avons évolué en tant qu’espèce et nous n’accordons plus trop d’importance à attribution au dernier clic. En bref, l’attribution au dernier clic est un modèle dans lequel la réussite d’un objectif particulier est attribuée aux conditions sous-jacentes à la session active. Ainsi, si une personne visite une page via un signet et télécharge un fichier PDF sur cette page, le canal de visite directe (qui couvre, par défaut, les visites avec signet) est le seul celui qui reçoit les félicitations pour le téléchargement du fichier. Rien n’est attribué à d’autres canaux, qui auraient pu exposer l’utilisateur à la marque, au produit et au fichier lui-même. Ridicule, non ? Attribution du dernier clic RIP !
Maintenant, si vous lisez le premier paragraphe, puis continuez avec le deuxième paragraphe, et que vous avez respecté les principes de base de l’alphabétisation en passant au troisième paragraphe, vous savez peut-être déjà où je veux en venir avec ce préambule. Nous sommes entrés dans l’âge de modélisation d’attributionoù nous essayons de réparer les torts inhérents à ces outils en accordant une certaine part du gâteau d’attribution à tout les canaux qui ont participé à la conversion. Ceci est essentiel, car il se rapproche d’un niveau de réalisme plus acceptable, car il modélise l’interaction humaine réelle avec tous les différents canaux qui amènent du trafic vers votre site. Consultez la belle introduction d’Avinash Kaushik sur le sujet ici.
Cependant, cet article ne concerne pas la modélisation d’attribution, du moins dans le sens où nous en sommes venus à apprendre en utilisant ces outils. Non, cela va plus loin dans les profondeurs obscures de l’analyse Web.
Contexte du flux de clics
Dans l’analyse Web, le flux de clics est ce que nous mesurons. C’est la collection de visites, d’événements, de variables, de pages vues, de transactions, etc. qui composent le trafic d’un site Web. Les données pour le parcours de navigation sont traditionnellement collectées en ajoutant du code côté client (JavaScript, le plus souvent) au site Web, en marquant les éléments qui apportent une valeur ajoutée à l’analyse et en annotant chaque visite avec des variables personnalisées, etc.
Je vous le dis, c’est une approche erronée. Connaissez-vous le paradoxe de l’observateur, décrit par William Labov ?
Le but de la recherche linguistique dans la communauté doit être de savoir comment les gens parlent quand ils ne sont pas systématiquement observés ; cependant nous ne pouvons obtenir ces données que par une observation systématique.
Maintenant, transportez cette idée dans le domaine de l’analyse des flux de clics. Voici l’essentiel : lorsque nous étiquetons notre site Web, nous sommes injecter le nôtre, a priori hypothèses dans l’analyse, ce qui en fait moins une observation objective du trafic qu’un coup d’œil filtré et prémédité à travers un trou de serrure. À l’inverse, nous devrions élargir nos horizons à la masse infinie de possibilités que chaque visite implique. Comment savons-nous que le marquage du formulaire de contact X est la meilleure dimension possible à mesurer, lorsque l’on pense aux objectifs commerciaux ? En fait, comment sait-on jamais quoi étiqueter?
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Le problème réside dans le contexte. Nous avons absolument aucune idée ce qui a amené le visiteur à prendre une décision précise. Bien sûr, nous pouvons regarder nos balises et supposer que le visiteur A a visité la page de destination B via le canal C et a apporté une conversion vers l’objectif D. Une fois que nous avons suffisamment de A, B, C et D, nous pouvons émettre l’hypothèse qu’il s’agit d’une tendance récurrente. Accent mis sur suffisant et faire l’hypothèse.
Trop peu de professionnels du marketing et d’analystes remettent vraiment en question le fait que nous travaillons avec des échantillons, et tout ce que nous pouvons faire, c’est émettre des hypothèses. Ne pas respecter ce point peut conduire à de terribles décisions. Être trop paresseux pour regarder au-delà des rapports standard d’un outil d’analyse Web est une autre chose qui tue la créativité dans l’analyse, et la créativité est la chose même qui est requise ici.
Découvrir le contexte
Il y a tellement de buzz autour du Big Data ces jours-ci. Le buzz est là pour une raison. Nous avons la capacité, la puissance de traitement et la perspicacité nécessaires pour travailler avec de grandes quantités de données, il nous suffit donc d’étendre cela également à l’analyse Web traditionnelle.
Mesurez tout ! C’est le rêve. Observez le flux de clics comme un maillage non filtré de tout le mesurable actions effectuées par un visiteur identifié. Plus de marquage a priori, plus d’injection de vos propres notions d’une visite réussie dans la collecte de données, plus de manipulation des données avant qu’elles ne vous parviennent. Les journaux du serveur sont déjà là, avec toutes les requêtes faites au serveur lors de chaque visite. Pimentez les données avec des informations sur le mouvement de la souris, la profondeur et la vitesse de défilement, les graphiques thermiques, les clics vides (c’est-à-dire les clics qui n’ont pas abouti à une action, comme cliquer sur une image que vous pensiez être un lien mais qui ne l’était pas), les contrôles du navigateur ( comme cliquer sur le bouton de retour ou ajouter un signet), etc. C’est ce que j’appelle des données !
Quand on a accès aux performances brutes d’un site web, on peut alors utiliser les outils pour le décortiquer, l’analyser, l’observer (en temps réel aussi), jouer avec, le filtrer, l’intégrer, l’exporter, et faire décisions réelles et éclairées avec elle.
Au-delà du parcours de clics
Revenons à la toute première phrase de ce post.
Vous êtes-vous déjà arrêté pour réfléchir à la chaîne d’événements qui vous a conduit à une décision particulière ?
Un lecteur avisé s’est sans doute déjà plaint du fait que je me concentre uniquement sur les clics et les visites sur site dans tout ce qui précède. Et vous avez raison.
Le contexte n’est pas seulement quelque chose qui peut être mesuré sur place. Il y a un monde là-bas, si vous ne l’avez pas remarqué, plein de stimulation. Un certain nombre de choses peuvent affecter votre décision d’effectuer un achat dans une boutique de commerce électronique : vous venez peut-être de casser votre téléphone et vous en avez besoin d’un nouveau, vous pouvez gagner à la loterie ou il peut y avoir du mauvais temps dehors et vous voulez prendre l’avion. quelque part au chaud.
Dans le balisage traditionnel, la créativité était le plus souvent canalisée vers la question « Quel élément sur site dois-je baliser ensuite ? ». Si nous mesurons tout dans notre parcours de navigation, nous pouvons détourner notre créativité vers la richesse de externe contexte qui sous-tend nos décisions sur place. Vous voulez comprendre pourquoi tant de personnes visitent votre site d’investisseurs à des heures irrégulières ? Exploitez une API financière et utilisez la fluctuation du cours de votre action comme déclencheur. Vous voulez savoir si la météo affecte les décisions des visiteurs dans votre boutique en ligne ? Annotez les visites avec les conditions météo du lieu où se trouve le visiteur ! Il y a tellement de choses que vous pouvez mesurer là-bas. Vous n’êtes limité que par votre créativité et la technologie disponible pour répondre à vos besoins.
Où aller ensuite
J’aimerais savoir s’il existe des solutions pour tout mesurer.
En attendant, il y a tellement de ce contexte « externe » que vous pouvez commencer à mesurer. Parcourez longuement ce répertoire d’API et voyez si vous pouvez trouver quelque chose que vous souhaitez mesurer.
Et souvenez-vous de ce mantra : le contexte est roi ! Mesurez tout !
