Google Analytics : suivi des mondes en ligne et hors ligne
Depuis un certain temps, Google Analytics offre la possibilité de suivre à la fois les visites de sites Web et les impressions de publicités télévisées (vues), si la publicité a été achetée via Google.
Le graphique a toujours montré un pic de ce à quoi peut ressembler l’analyse multicanal : un tableau de bord unique pour tout voir, des publicités télévisées aux newsletters envoyées par courrier, influence le trafic de votre site Web et les ventes en ligne. Mais le graphique Impressions TV v. Visites de sites Web soulève également la question :
Quelle est la corrélation entre les publicités télévisées et les vues du site Web ?
Comprendre la corrélation et la causalité – essentiellement, comprendre votre mix média – est le Saint Graal et l’objectif final de l’analyse multicanal. C’est une chose de suivre quelque chose « Gee golly, je peux voir mon audience radio et ma campagne PPC sur une seule feuille! » et c’en est une autre de résoudre la question de Wanamaker : « La moitié de l’argent que je dépense en publicité est gaspillée ; le problème, c’est que je ne sais pas quelle moitié. »
Résoudre « Comment ce canal hors ligne affecte-t-il mon site Web ? »
Pour les graphiques très simples comme les graphiques de Google Analytics, l’équation est facile à dériver pour tout statisticien (oui, les spécialistes du marketing doivent relire leurs livres de statistiques universitaires) :
- Nombre total de visites sur le site Web = ~1,90 * Impression TV + 340 566,1 visites sur le site Web
Et voici l’équation appliquée à ma version du graphique Google Analytics :
Pas mal, hein ? Malheureusement, le monde réel est différent avec beaucoup plus de variables : plusieurs canaux marketing, différences géographiques, saisonnalité, efforts de relations publiques, plusieurs campagnes cross-canal et plus introduisent une multitude de variables qui affectent le trafic et les ventes en ligne d’un site Web.
D’énormes entreprises comme Proctor & Gamble ont des équipes entières dédiées à la modélisation du mix média, certaines utilisant même ce qu’on appelle la « modélisation basée sur les agents » (utilisée par l’armée) pour déterminer comment leurs campagnes de marketing massives de plusieurs millions de dollars et cross-canal affectent les ventes.
La question est donc la suivante : comment les sociétés d’analyse comme Omniture et CoreMetrics pourront-elles étendre les outils de marketing multicanal à des solutions capables de résoudre la question :
« Quels types de combinaisons de campagnes marketing génèrent le plus de ventes ? »
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REMARQUES
Où ai-je obtenu les données ?
J’ai soigneusement recréé les données de télévision sur la base des 4 444 444 impressions sur 30 jours et j’ai créé des données de site Web qui correspondraient au graphique de Google Analytics. Voir ci-dessous:
Quelle analyse ai-je fait pour obtenir le graphique ?
Une simple analyse de régression linéaire que n’importe quelle calculatrice Microsoft Excel ou TI-83 peut faire.
Quelle est la précision de votre analyse ?
Dans les applications du monde réel ? Probablement pas très. L’équation fonctionne si nous supposons que la relation entre les impressions de publicités télévisées et les visites de sites Web est trop simplifiée : si vous obtenez X impressions de publicités, vous obtiendrez Y nombre de visites de sites Web.
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