Quels outils utiliser pour analyser le parcours client après une publicité en ligne ?

Le marketing digital a transformé la façon dont les entreprises interagissent avec leurs clients. Dans un marché en constante évolution, comprendre comment les consommateurs interagissent avec vos publicités en ligne et comment cela influence leur parcours d’achat est crucial. Analyser ce cheminement permet d’optimiser les campagnes, d’améliorer l’expérience utilisateur et, ultimement, d’augmenter le retour sur investissement (ROI). Des études montrent que les entreprises optimisant leur expérience client observent une augmentation de leur chiffre d’affaires annuel ( Source : Étude de cas de McKinsey ), ce qui souligne l’importance de cette analyse du parcours client publicitaire .

Le parcours d’achat en ligne est un processus complexe, souvent multi-canal et multi-device. Un client potentiel peut voir une publicité sur son smartphone, effectuer une recherche sur son ordinateur portable, et finalement effectuer un achat sur sa tablette. Comprendre ce cheminement complexe est essentiel pour optimiser les campagnes publicitaires et maximiser leur efficacité. Face à cette complexité, les outils d’analyse performants sont devenus indispensables pour décrypter et comprendre les interactions client et améliorer la conversion publicitaire .

Comprendre le parcours client post-publicité : fondamentaux et indicateurs clés

Cette section explore les bases du parcours client faisant suite à l’exposition à une publicité en ligne. Nous aborderons les étapes typiques, les indicateurs de performance clés à surveiller (KPIs), ainsi que l’importance cruciale des modèles d’attribution pour une compréhension complète de l’impact publicitaire.

Définition du parcours client post-publicité

Le parcours client post-publicité représente l’ensemble des interactions qu’un utilisateur effectue après avoir été exposé à une publicité en ligne. Il débute généralement par une impression publicitaire, suivie potentiellement d’un clic, qui conduit à la navigation sur le site web de l’annonceur. Cette navigation peut engendrer un engagement de la part de l’utilisateur, tel que la consultation de pages produits, l’inscription à une newsletter, ou le téléchargement d’un contenu. L’étape suivante est souvent la conversion, qui se traduit par un achat, une inscription, ou toute autre action définie comme objectif par l’annonceur. Finalement, le parcours peut se prolonger par la fidélisation du client, visant à encourager de futurs achats et à construire une relation durable. Il s’agit d’un élément crucial pour l’optimisation du parcours client online .

Illustrons cela : un utilisateur voit une publicité pour une nouvelle paire de chaussures de course sur Instagram. Il clique sur la publicité, est redirigé vers le site web de la marque, consulte les différentes options disponibles, ajoute une paire à son panier, et finalise l’achat. Quelques semaines plus tard, il reçoit un email de la marque lui proposant une réduction sur sa prochaine commande. Ce parcours illustre les différents points de contact potentiels et les canaux impliqués dans le parcours client post-publicité. Suivre et analyser chacune de ces étapes est primordial pour mesurer l’efficacité des campagnes et identifier les points d’amélioration et ainsi mesurer le ROI d’une campagne publicitaire .

Indicateurs clés de performance (KPIs) à suivre

Le suivi des indicateurs clés de performance (KPIs) est essentiel pour évaluer l’efficacité d’une campagne publicitaire et comprendre le comportement des utilisateurs après leur exposition à la publicité. Ces indicateurs se divisent en trois grandes catégories : les metrics de visibilité et d’engagement publicitaire, les metrics d’acquisition et de conversion sur le site web, et les metrics de fidélisation. L’ensemble de ces indicateurs permet de suivre le client après la publicité .

• **Metrics de visibilité et d’engagement publicitaire :** Ces indicateurs permettent de mesurer l’impact initial de la publicité.
  • Impressions : Nombre de fois où la publicité a été affichée.
  • Clics : Nombre de clics sur la publicité.
  • Taux de clics (CTR) : Pourcentage d’impressions qui ont généré un clic.
  • Reach : Nombre d’utilisateurs uniques ayant vu la publicité.
  • Fréquence : Nombre moyen de fois où un utilisateur a vu la publicité.
  • Coût par clic (CPC) : Coût moyen d’un clic sur la publicité.
• **Metrics d’acquisition et de conversion sur le site web :** Ces indicateurs permettent de mesurer l’impact de la publicité sur le comportement des utilisateurs sur le site web.
  • Taux de conversion : Pourcentage de visiteurs qui ont réalisé une action souhaitée (achat, inscription, etc.).
  • Valeur moyenne de commande : Montant moyen dépensé par chaque client lors d’un achat.
  • Taux de rebond : Pourcentage de visiteurs qui ont quitté le site après avoir consulté une seule page.
  • Pages par session : Nombre moyen de pages consultées par un visiteur lors d’une session.
  • Temps passé sur le site : Durée moyenne d’une session.
  • Taux d’abandon de panier : Pourcentage de visiteurs qui ont ajouté des produits à leur panier mais n’ont pas finalisé l’achat.
• **Metrics de fidélisation :** Ces indicateurs permettent de mesurer la capacité de la publicité à fidéliser les clients.
  • Lifetime Value (LTV) : Revenu total généré par un client tout au long de sa relation avec l’entreprise.
  • Taux de rétention : Pourcentage de clients qui restent fidèles à l’entreprise sur une période donnée.
  • Customer Satisfaction Score (CSAT) : Mesure de la satisfaction des clients.
  • Net Promoter Score (NPS) : Mesure de la probabilité que les clients recommandent l’entreprise à d’autres personnes.

Modèles d’attribution

L’attribution est un élément essentiel de l’analyse du parcours client publicitaire , car elle permet de comprendre l’impact réel de chaque point de contact publicitaire sur la conversion. Un client type interagit en moyenne avec 6 à 8 points de contact différents avant de réaliser une conversion ( Source : Rapport d’attribution d’AdRoll ). Sans une attribution appropriée, il est difficile de déterminer quels canaux publicitaires sont les plus performants et où investir efficacement. Différents logiciels d’analyse de l’expérience client proposent ce service.

Il existe différents modèles d’attribution, chacun ayant ses avantages et ses inconvénients. Voici quelques exemples :

• **Premier clic :** Attribue 100% de la conversion au premier point de contact publicitaire.
• **Dernier clic :** Attribue 100% de la conversion au dernier point de contact publicitaire (le modèle le plus couramment utilisé par défaut).
• **Linéaire :** Attribue la même valeur à chaque point de contact publicitaire.
• **En U (Position-Based) :** Attribue une valeur plus importante au premier et au dernier point de contact, et une valeur moindre aux points de contact intermédiaires.
• **Time Decay :** Attribue une valeur plus importante aux points de contact les plus récents.
• **Data-driven :** Utilise des algorithmes complexes pour déterminer la contribution de chaque point de contact en fonction des données du parcours client. Ce modèle, bien que plus précis, nécessite un volume de données conséquent pour être pertinent.

Le choix du modèle d’attribution dépend des objectifs de l’entreprise et de la complexité de son parcours d’achat . Choisir un modèle adapté est crucial pour obtenir une vision précise de l’impact de chaque canal publicitaire et optimiser les investissements marketing. Une entreprise axée sur la notoriété pourrait privilégier le modèle du premier clic, tandis qu’une entreprise axée sur la conversion directe pourrait privilégier le modèle du dernier clic ou du data-driven. Une stratégie d’ attribution marketing digital est donc indispensable.

Outils d’analyse de la publicité et du site web : la base du suivi

Cette section aborde les outils fondamentaux pour le suivi et l’analyse du parcours client et des performances publicitaires ainsi que du comportement des utilisateurs sur votre site web. Ces outils fournissent la base nécessaire pour comprendre l’impact de vos campagnes et optimiser votre présence en ligne.

Plateformes publicitaires (google ads, facebook ads manager, etc.)

Les plateformes publicitaires telles que Google Ads et Facebook Ads Manager offrent des fonctionnalités d’analyse natives qui permettent de suivre les performances des campagnes publicitaires en temps réel. Ces plateformes fournissent des tableaux de bord, des rapports personnalisés, un suivi des conversions et une attribution de base. Google Ads permet d’analyser les performances des annonces en fonction de mots-clés spécifiques, de zones géographiques et d’autres critères de ciblage. Facebook Ads Manager permet de suivre les performances des publicités en fonction des données démographiques, des intérêts et des comportements des utilisateurs.

Ces plateformes permettent, grâce à des tableaux de bord clairs et paramétrables, de comprendre les performances des campagnes en temps réel et d’optimiser les stratégies publicitaires. Une entreprise peut utiliser Google Ads pour identifier les mots-clés qui génèrent le plus de conversions et ajuster ses enchères en conséquence. De même, une entreprise peut utiliser Facebook Ads Manager pour cibler des audiences spécifiques et mesurer l’impact de ses publicités sur leur engagement. Prenons l’exemple d’une campagne ciblant une nouvelle audience : l’analyse via Facebook Ads Manager permet de déterminer si le ciblage est pertinent et d’ajuster les critères en fonction des résultats observés.

Cependant, ces outils présentent des limites. Les données sont souvent cloisonnées au sein de chaque plateforme, ce qui rend difficile l’obtention d’une vue d’ensemble du parcours d’achat . L’attribution proposée est parfois limitée et ne reflète pas la complexité du parcours client. Enfin, le manque de données first-party centralisées rend difficile la personnalisation des messages marketing et l’optimisation de l’expérience client. Un outil complémentaire est donc requis pour une vision holistique.

Outils d’analyse web (google analytics, adobe analytics, matomo)

Les outils d’analyse web, tels que Google Analytics, Adobe Analytics et Matomo, sont indispensables pour comprendre le comportement des utilisateurs sur un site web. Ils permettent de suivre les pages vues, les événements, les objectifs, les sessions et les utilisateurs. Ils fournissent des informations précieuses sur les sources de trafic, les pages de destination, les parcours de navigation et les taux de conversion. Google Analytics permet de suivre les sources de trafic générant le plus de conversions et d’identifier les pages de destination avec le meilleur taux de conversion. Ces outils permettent également d’ améliorer la conversion publicitaire en identifiant les points de friction.

Pour analyser le comportement des utilisateurs après un clic sur une publicité, il est essentiel de configurer correctement le suivi des événements. Le suivi des événements mesure les interactions des utilisateurs avec le site web, comme les clics sur les boutons, les soumissions de formulaires et les téléchargements de fichiers. En configurant le suivi des événements, les entreprises obtiennent des données précises sur les actions des utilisateurs et comprennent comment ils interagissent avec le contenu du site web. Par exemple, le suivi d’un clic sur un bouton « Ajouter au panier » permet de déterminer si la publicité a généré un intérêt concret pour le produit.

Outil d’analyse Web	Fonctionnalités Clés	Avantages	Inconvénients
Google Analytics	Suivi des pages vues, événements, conversions, rapports personnalisables.	Gratuit, largement utilisé, nombreuses intégrations.	Complexité pour les débutants, respect de la vie privée remis en question.
Adobe Analytics	Analyse avancée, segmentation, attribution multi-touch.	Puissant, adapté aux grandes entreprises, personnalisation avancée.	Coûteux, complexe à mettre en œuvre.
Matomo	Open source, respect de la vie privée, contrôle total des données.	Gratuit (version de base), respectueux de la vie privée, personnalisable.	Moins de fonctionnalités que Google Analytics, nécessite des compétences techniques.

L’utilisation des segments d’audience permet d’analyser spécifiquement le comportement des utilisateurs ayant cliqué sur une publicité. En créant un segment d’audience pour ces utilisateurs, les entreprises isolent leur comportement et obtiennent des informations plus précises sur leur parcours. Ils peuvent identifier les pages les plus consultées, les actions réalisées et les taux de conversion atteints. Ce ciblage précis est essentiel pour une analyse fine et une optimisation du parcours client online efficace des campagnes. Le suivi du comportement de ce segment spécifique permet d’identifier les points d’amélioration de la page de destination.

Outils d’analyse comportementale : aller au-delà des chiffres

Cette section explore les outils permettant d’aller au-delà des données chiffrées et de comprendre les comportements réels des utilisateurs sur votre site web. Les outils d’analyse comportementale permettent d’identifier les points de friction, d’améliorer l’expérience utilisateur et d’optimiser les conversions. Il est essentiel de ne pas se limiter aux chiffres pour réellement comprendre l’impact d’une publicité.

Cartes de chaleur (heatmaps) et enregistrements de sessions (session recordings) (hotjar, crazy egg, microsoft clarity)

Les cartes de chaleur (heatmaps) et les enregistrements de sessions sont des outils puissants permettant de visualiser le comportement des utilisateurs sur un site web. Les heatmaps montrent les zones où les utilisateurs cliquent le plus, les zones qu’ils regardent le plus et la profondeur à laquelle ils font défiler la page (scroll depth). Les enregistrements de sessions permettent de revoir des sessions d’utilisateurs individuels et de voir exactement comment ils interagissent avec le site web, le parcours qu’ils empruntent ainsi que les points qui posent problème. Cela permet d’optimiser l’expérience client .

Ces outils permettent d’identifier les points de friction et les opportunités d’amélioration de l’expérience utilisateur. Une heatmap peut révéler que les utilisateurs ne cliquent pas sur un bouton important, ce qui peut indiquer qu’il est mal placé ou peu visible. Un enregistrement de session peut révéler qu’un utilisateur a du mal à remplir un formulaire, ce qui peut indiquer qu’il est trop long ou qu’il contient des champs confus.

Une entreprise lance une campagne publicitaire pour promouvoir un nouveau produit. Après avoir analysé les données de Google Analytics, elle constate un taux de rebond élevé sur la page de destination. Elle utilise Hotjar pour analyser le comportement des utilisateurs. Les heatmaps révèlent que les utilisateurs ne font pas défiler la page jusqu’à la section présentant les avantages du produit. Les enregistrements de sessions confirment que les utilisateurs quittent la page rapidement sans interagir avec le contenu. L’entreprise déplace alors la section présentant les avantages du produit en haut de la page. Le taux de rebond diminue et le taux de conversion augmente de 15% ( Source: Etude de cas Hotjar ).

Analyse de formulaires (form analytics) (hotjar, formisimo)

L’analyse de formulaires permet de comprendre le comportement des utilisateurs lors du remplissage des formulaires. Ces outils permettent de suivre le taux d’abandon du formulaire, le temps passé sur chaque champ et les erreurs de saisie. Ces informations sont précieuses pour identifier les points de friction et optimiser les formulaires pour améliorer les taux de conversion.

Sondages et enquêtes (SurveyMonkey, qualtrics, typeform)

Les sondages et enquêtes sont un moyen efficace de collecter des feedbacks qualitatifs auprès des utilisateurs. Ils permettent de comprendre leur satisfaction, leurs intentions d’achat et leurs motivations. Les sondages peuvent être proposés aux utilisateurs à différents moments de leur parcours, tels que lors de la visite du site web, après un achat ou après une interaction avec le service client. Les données collectées peuvent être utilisées pour améliorer l’expérience utilisateur, personnaliser les messages marketing et optimiser les produits et services.

Type de Sondage	Objectif	Exemple de Questions
Sondages de sortie	Comprendre pourquoi un utilisateur quitte le site sans réaliser d’action.	« Qu’est-ce qui vous a empêché de trouver ce que vous cherchiez aujourd’hui ? »
Sondages sur site	Obtenir des feedbacks en temps réel sur l’expérience utilisateur.	« Êtes-vous satisfait de votre expérience sur notre site web ? »
Enquêtes par email	Recueillir des informations approfondies sur la satisfaction et les intentions d’achat.	« Comment évalueriez-vous votre expérience d’achat sur notre site web ? »

• « Avez-vous trouvé facilement les informations que vous cherchiez sur notre site web après avoir cliqué sur la publicité ? »
• « Qu’est-ce qui vous a motivé à cliquer sur la publicité ? »
• « Si vous n’avez pas effectué d’achat, qu’est-ce qui vous en a empêché ? »

Outils avancés et intégrations : dépasser les limites des outils standards

Nous explorons des outils plus sophistiqués et des stratégies d’intégration permettant de dépasser les limites des outils standards d’analyse, et ainsi d’analyser le parcours client publicitaire . Ces outils offrent une vision plus holistique et précise du parcours client, facilitant l’optimisation des campagnes et l’amélioration de l’expérience utilisateur. L’intégration des différents outils est un point clé pour maximiser l’efficacité de l’analyse.

Plateformes d’attribution multi-touch (AppsFlyer, adjust, branch)

Les plateformes d’attribution multi-touch permettent d’attribuer les conversions aux différents points de contact publicitaires, en tenant compte des parcours client complexes et multi-canal. Elles offrent des fonctionnalités avancées telles que l’attribution probabiliste, la modélisation de l’attribution et l’analyse de la contribution incrémentale. L’attribution probabiliste utilise des algorithmes statistiques pour estimer la probabilité qu’un point de contact ait contribué à une conversion. La modélisation de l’attribution permet de créer des modèles personnalisés qui reflètent la complexité du parcours d’achat . L’analyse de la contribution incrémentale permet de mesurer l’impact réel d’une campagne publicitaire en comparant les résultats avec un groupe témoin. L’utilisation de ces plateformes est cruciale pour une attribution marketing digital précise.

Prenons l’exemple suivant : un utilisateur voit une publicité sur Facebook, effectue une recherche sur Google, clique sur un lien affilié, et effectue enfin un achat sur le site web. Une plateforme d’attribution multi-touch peut attribuer une partie de la conversion à chaque point de contact, en fonction de sa contribution réelle. Ces solutions d’attribution peuvent améliorer la précision de la mesure par rapport aux méthodes traditionnelles ( Source : Étude de cas Adjust ).

Data management platforms (DMPs) et customer data platforms (CDPs)

Les Data Management Platforms (DMPs) et les Customer Data Platforms (CDPs) sont des plateformes qui permettent de centraliser et d’activer les données client, et ainsi d’améliorer la conversion publicitaire . Les DMPs collectent des données provenant de différentes sources, telles que les sites web, les applications mobiles, les réseaux sociaux et les fournisseurs de données tiers. Les CDPs collectent des données provenant de sources internes, telles que les systèmes CRM, les systèmes de gestion des ventes et les systèmes de service client.

Ces plateformes permettent de créer des segments d’audience personnalisés et d’optimiser le ciblage publicitaire. Une entreprise peut utiliser une CDP pour créer un segment d’audience pour les clients ayant abandonné leur panier. Elle peut ensuite utiliser ce segment pour cibler ces clients avec des publicités personnalisées leur proposant une réduction sur les produits qu’ils ont laissés dans leur panier. Cette approche peut augmenter les taux de conversion et améliorer la satisfaction client. Les CDPs offrent une vision unifiée du client, permettant une personnalisation à grande échelle. La fidélisation client est alors plus efficace.

Outils d’analyse prédictive et d’intelligence artificielle (AI)

Les outils d’analyse prédictive et d’intelligence artificielle (AI) permettent d’anticiper le comportement des utilisateurs, d’identifier les opportunités d’optimisation et d’automatiser les tâches d’analyse. Un outil basé sur l’IA peut prédire la probabilité qu’un utilisateur effectue un achat en fonction de son comportement sur le site web. Cette information peut être utilisée pour cibler cet utilisateur avec des publicités personnalisées ou pour lui proposer une assistance personnalisée. L’IA permet donc une analyse du parcours client pointue.

L’IA peut également être utilisée pour optimiser les enchères publicitaires en fonction du parcours d’achat prédit. Si un outil d’IA prédit qu’un utilisateur a une forte probabilité d’effectuer un achat, il peut augmenter l’enchère pour cet utilisateur afin d’augmenter les chances de lui afficher la publicité. Cette utilisation de l’IA pour gérer les enchères publicitaires améliore l’efficacité des campagnes publicitaires et maximise le retour sur investissement ( Source : Rapport sur l’IA dans le Marketing de HubSpot ). Cela permet de réellement mesurer le ROI d’une campagne publicitaire .

Intégrations API et webhooks

L’intégration des différents outils d’analyse est essentielle pour centraliser et analyser les données de manière holistique. Les APIs (Application Programming Interfaces) et les Webhooks permettent d’automatiser le transfert de données entre les différentes plateformes. Une entreprise peut utiliser une API pour transférer les données de Google Analytics vers sa CDP. Elle peut ensuite utiliser ces données pour créer des segments d’audience personnalisés et optimiser ses campagnes publicitaires. Les APIs et Webhooks permettent une automatisation et une centralisation des données, améliorant l’efficacité de l’ analyse du parcours client .

Bonnes pratiques pour une analyse efficace du parcours client

Pour une analyse du parcours client efficace, il est essentiel de suivre des bonnes pratiques et de mettre en place une stratégie cohérente. Une approche structurée permettra d’exploiter au mieux les outils disponibles et d’obtenir des informations pertinentes pour l’optimisation des campagnes publicitaires. Cela permet d’améliorer la conversion publicitaire de façon significative.

• **Définir des objectifs clairs et mesurables :** Définir des objectifs SMART (Spécifiques, Mesurables, Atteignables, Réalistes, Temporellement définis) pour orienter l’analyse du parcours client. Ces objectifs doivent être alignés sur les objectifs globaux de l’entreprise.
• **Choisir les outils adaptés à ses besoins et à son budget :** Choisir les outils les plus adaptés aux besoins de l’entreprise et à son budget. Il existe une grande variété d’outils, chacun ayant ses propres fonctionnalités, avantages et inconvénients.
• **Mettre en place un suivi rigoureux et cohérent :** Le suivi des événements, le tracking des conversions et l’implémentation des modèles d’attribution sont essentiels pour obtenir des données précises et fiables. S’assurer que le suivi est configuré correctement et qu’il est cohérent sur toutes les plateformes.
• **Analyser les données de manière continue et itérative :** L’ analyse du parcours client n’est pas un processus ponctuel, mais continu et itératif. Il est important de surveiller les KPIs, d’identifier les tendances et les anomalies, et d’adapter les campagnes publicitaires en fonction des résultats de l’analyse.
• **Tester et expérimenter :** Les tests A/B et les expérimentations permettent d’optimiser les pages de destination, les messages publicitaires et d’optimiser l’expérience client . Tester différentes approches et mesurer les résultats pour déterminer ce qui fonctionne le mieux.

En résumé : naviguer avec agilité dans le parcours client post-publicité

Comprendre et analyser le parcours d’achat post-publicité est devenu une nécessité pour toute entreprise souhaitant optimiser ses campagnes et mesurer le ROI d’une campagne publicitaire . En tirant parti des outils et des méthodes présentés dans cet article, vous pourrez décrypter le comportement de vos clients, identifier les points de friction et les opportunités d’amélioration, et adapter vos stratégies en conséquence. Investir dans une stratégie d’ analyse du parcours client publicitaire est un investissement rentable qui vous permettra d’atteindre vos objectifs marketing et de fidéliser client s.