Expert en cybermétrie - Raphael Calgaro

data-attributes dans GTM

2022-03-01T12:02:00.001-05:00

Les data attributes sont utiles parce qu'il est faicle d'expliquer à un developpeur que cette partie du code est dédié à GTM et que s'il y touche, le tracking en sera affecté.

Pour aller chercher les data attributes:

En premier, il faut utiliser un trigger natif de GTM (Visibility, clicks, linkClicks, etc...).
Faire un preview
Faire l'action sélectionnée à l'étape 1 et regarder le dataLayer pour cette action
Dans le dataLayer lié à l'action, ouvrir gtm.element > dataset. La liste de ce qui est disponible pour les data-elements sont là.
Dans GTM, créer une variable de type dataLayer dont le nom est gtm.element.dataset.{{nom de la variable tel que trouvé à l'étape 4}}

Pour des zg9v4devtjsyzqurdwukgacqgpkvkxe2

2021-05-06T22:43:00.004-04:00

L'autre jour j'étais à la recherche de zg9v4devtjsyzqurdwukgacqgpkvkxe2 et pour vrai, c'était difficile à trouver. Je suis tombé sur des zg9v4devtjsyzqurdwukgacqgpkvkxe2 et je suis resté impressionné. Donc si vous cherchez des zg9v4devtjsyzqurdwukgacqgpkvkxe2, Massothérapie Familiale St-Bruno c'est la place.

Ce blog est toujours mort (mais je m'exerce!)

2021-03-10T21:19:00.001-05:00

Ce blog ne me sert plus vraiment à grand choses. J'y garde des vieilles versions de Google Analytics et j'y teste aussi les nouvelles et les outils qui m'interessent.

Ce blogue est pratiquement mort

2020-10-27T15:28:00.004-04:00

Note au lecteur:

Ce blog découle d'un projet de cours datant de mon bac en 2008. La majorité du contenu est soit vieux ou dépassé et je ne le conserve que pour faire des tests de tracking avec les outils d'analytique que j'utilise.

Ne vous attendez pas à trouver de l'information très valable ici. Il y a bien une ou deux publication qui ont encore une raison d'être, mais pas pour longtemps.

Anyway, bonne lecture...

Merci SimpleMaps

2019-05-05T00:02:00.000-04:00

https://simplemaps.com/data/us-cities.

Forensics en analytics (cybermétrie)

2017-08-17T14:14:00.000-04:00

Ça fait longtemps que je n'ai rien publié! Je me dis toujours que je manque de sujet, de temps, que j'ai de la difficulté à bien raconter. On m'a aussi dit que c'est en écrivant que ça devient plus facile. Que la meilleure façon de s'améliorer c'est de pratiquer. C'est donc ainsi que je m'y mets.

Forensics
Le terme Forensics ou Médecine légale en français désigne l'ensemble de tâches servant à déterminer la cause d'un crime. En analytics et en intelligence d'affaires, il arrive ~~parfois~~ (toujours) que les données ne soient pas telles qu'attendues. C'est en analysant qu'on trouve des anomalies. On veut par exemple, trouver les sources d'une variation et on s'aperçoit qu'on n'a plus de données pour une certaine page.

On ne parle pas ici d'une page qui avait 4 visites en 2 semaines et plus aucune durant la période suivante. Une vraie variation.

Ma technique de forensics analytics
J'utilise pour l'explication le cas de figure très réel mentionné plus haut d'une page dont les données arrêtent d'entrer dans Google Analytics. Dans toutes les implémentations de Google Analytics que j'ai fait récemment, j'utilise un framework maison qui me permet plus facilement de créer un guide de tags à implémenter par l'utilisation du dataLayer et de dataLayer.push(). Le click listner, une technique alternative populaire demeure, selon ma faible expérience, bourrée de problèmes techniques qui dépasse ma compréhension de JavaScript.

Partir de la source
Je repars toujours à la source de la création des données un peu comme dans l'adage trouver la "source du problème".

Visite sur le site > requête à la base de données (via dataLayer + GTM) > traitement (filtres GA)

Il serait aussi possible de faire le chemin inverse, soit de partir des filtres, mais il me semble plus logique de partir du début.

Étape 1: Taper l'URL de la page.
Utilisez l'icône de Google Analytics pour vous y rendre directement ou copiez-collez-la. On cherche à reproduire le comportement de l'utilisateur. Notez si la page est redirigée vers une autre URL. Si c'est le cas, assurez-vous qu'il s'agit bien d'une redirection de type 301. C'est le seul type de redirection qui n'entraine pas la perte des paramètres UTM ou gclid (AdWords). Si effectivement, la page est redirigée, validez que la nouvelle page est suivie et repartez votre analyse avec la nouvelle page tout en gardant en tête que l'analyse longitudinale doit être faite en combinant les deux URL.

Étape 2: Code source et DataLayer
La deuxième étape consiste à valider dans le code source que l'objet JavaScript dataLayer est bien renseigné. Dans le framework que j'utilise, l'URL de la page est toujours réécrite. L'objectif est de pouvoir changer quelque chose si le besoin s'en fait sentir plus tard durant l'implémentation ou durant la maintenance.

Il faut donc s'assurer que le dataLayer soit déclaré à la bonne place et avant le premier script de Google Tag Manager. Si les positions sont respectées, les valeurs dans le dataLayer seront pour Google Tag Manager lorsque son script est exécuté après. Dans le cas d'un élément suivi qui est "au clic" ou un autre type d'événement, il faut le retrouver dans le code source ou la console.

Étape 3: Valider la requête au serveur
Si le dataLayer est populeux adéquatement, il faut valider que GTM envoie les données. La façon la plus facile de le faire est d'ouvrir son outil d'analyse de tag préféré (WASP, Fiddler, Http Fox dans Firefox, Google Tag Assistant).
Si le tag est exécuté normalement, on passe à l'étape 4. Sinon, il faut vérifier que les identifiants GTM et GA utilisés sont les bons. L'addon Chrome de Google Tag Assistant est la plus rapide des façons que je connaisse pour faire cette validation.
S'ils sont bons, il faut aller dans GTM et retracer quelle(s) balises est(sont) devraient exécuter le tag.

En cliquant sur "Prévisualiser", on entre en mode de vérification des balises et déclencheurs.

On retourne dans le site et exécute l'action qui devrait être suivie. Dans le cas d'hyperliens, un simple contrôle + clic va ouvrir l'hyperlien dans une nouvelle fenêtre permettant de conserver les traces de l'action. Si l'action, n'a pas entrainé de log dans le sommaire à droite du panneau GTM, c'est qu'il y a un problème avec le tagging (code) ou le listner (GTM).

Dans le panneau GTM au bas de la fenêtre, on clique sur le log représentant l'action devant être suivie dans le sommaire à droite et on clique sur la balise devant envoyer le tag. On défile vers le bas jusqu'à ce qu'on atteigne la partie "Firing trigger". Dans ce bloc, GTM explique pourquoi le tag est parti ou non. Il faut adapter le déclencheur en fonction des informations recueillies.

Étape 4: Filtres Google Analytics
La dernière étape consiste simplement à réviser tous les filtres du profil qui est affecté. Il est à noter que leur ordre peut impacter les données. Ils sont exécutés selon l'ordre affiché dans la section admin de Google Analytics.

Yéééééé!
Vous devriez avoir identifié la source du problème et devriez être mieux orienté pour le corriger ou faire corriger. Si vous avez suivi le chemin et que le problème demeure un mystère, appelez-moi et on pourra réviser le tout ensemble.

En terminant, j'aimerais remercier Arnaud St-Germain pour m'avoir incité à écrire sur le sujet.

Bonne recherche!

7 différences entre un analyste digital classique vs ecommerce

2014-11-08T21:45:00.000-05:00

Un analyste digital à la particularité de pouvoir et vouloir analyser tout ce qui aide à la compréhension d'un phénomène. Tous les analystes que je connais déclarent pouvoir faire des analyses dites ecommerce. Moi-même, je m'en croyais capable jusqu'à ce que j'arrive chez LeSite une agence digitale de Montréal spécialisé en ecommerce. Aujourd'hui, tous mes clients sont des propriétaires ou gestionnaires de sites ecommerces. Depuis mon arrivé, j'ai appris que non-seulement je n'y connaissait rien, mais aussi que je n'était pas seul. J'y ai appris quelques choses importantes.

1. La première leçon est que l'argent mène la décision. Jusqu'ici, rien de nouveau. Mais lors d'analyse, la valeur d'un élément doit toujours être précisé. Toutes les analyses doivent être mises en contexte par rapport aux objectifs et aux revenus. Votre $ devient votre qualifiant. $/channel, $/content, $/page speed, $/anything.

2. Mes meilleurs amis sont devenus les mesures transactionnels: revenue, visites avec transactions, nombre de transactions, average order value mieux connu par AOV, basket size (quanity/transactions), ...
Je travaille avec ces métriques sans arrêt et à toutes les sauces.

3. La métrique qui selon moi est la plus importante est le taux de conversion du commerce électronique (ecommerce conversion rate). C'est le "nombre de visites avec un achat" divisé par les "visites totales". Cette métrique signifie, lorsqu'elle est positive, qu'une dépense supplémentaire pourrait générer un revenu supplémentaire ceteris paribus. Un taux de conversion de 5% pour un canal me dit que si j'investis 100$ de plus dans ce canal à disons 10¢ du clic, j'ai 50 transactions. Disons aussi pour l'exemple que ces transactions n'auraient pas eu lieu sans mon investissement de 100$ (voir multi cannal plus loin). Si mon profit moyen par transaction est de 5$, je fais 250$ (50 transactions * 5$ de profit moyen = 250$ de profit). C'est un ROI de 250%.

Note: pour maintenir le ceteris paribus, c'est-à-dire que toutes les autres métriques ne change pas ou peu, il faut une bonne équipe et une optimisation continue.

4. L'analyse de l'abandon du tunnel de conversion ecommerce est le même travail que pour des conversions non transactionnels, mais les budgets d'optimisation sont plus facile à faire approuver. Il faut tout de même commencer avec un petit projet de optimisation du taux de conversion (CRO) à grand potentiel.

5. Un autre point important est la comparaison. Les gestionnaires ne sont pas autant dans les stats que nous et donc, ils ne se souviennent pas souvent des anciennes stats qu'on leur a fournis. Ils se souviennent encore moins d'un benchmark spécifique comme du nombre de produit vendu du dernier lancement de produit à la semaine 5. Toujours mettre le comparatif, et s'il n'y en a pas, mettre quelque chose de similaire avec une note disant que ce ne sont pas exactement les même choses.

6. L'analyse multi-cannal et multi device est l'art d'étudier les visiteurs qui vont interagir avec une marque à travers une multitude de points de contacts et de devices. Pensons à un client insatisfait qui va faire une vidéo sur YouTube avec sa webcam, qui gazouille sur Twitter avec son cellulaire et qui partage sur Facebook un mécontentement avec sa tablette. Ça donne plusieurs points de contacts. Cela se fait aussi pour l'achat en ligne et surtout pour les gros achats et les petits achats répétitifs. Les gens vont chercher plusieurs sources d'informations et en plusieurs sessions avant de se décider à acheter.

7. L'attribution est l'étape suivant l'analyse multi cannal et multi device consistant à créer un model automatique d'attribution des conversions aux bons points de contacts. Cette analyse sert à attribuer le ROI aux bon cannaux et optimiser en fonction des parcours type. Je connais 2 techniques de création de model d'attribution: A. la manuelle et subjective et B. la statistique.

A. La technique manuelle est d'attribuer des valeurs à chacun des points de contacts et de laisser le model faire le reste. C'est très subjectif à l'analyste et les biais de narcissisme et vanité sont des pièges à éviter.

B. La statistique consiste à modéliser l'impact des valeurs selon les données passées. Dans ce cas, l'utilisateur doit être lié à tous les multi-device et multi cannaux possible.

Si vous faites des analyses ecommerce et vous avez noté d'autres points importants, laissez-moi savoir!

Implémenter CrazyEgg avec le Google Tag Manager

2014-10-24T23:16:00.005-04:00

J'ai fait le test et il est possible d'installer CrazyEgg (CE) sur un site qui à Google Tag Manager (GTM) sans jouer dans le code. Il suffit de mettre la règle d'exécution à "Event equals gtm.dom".

C'est quoi CrazyEgg

CrazyEgg est un logiciel de suivi du comportement de l'utilisateur. Il comporte 4 grandes fonctions.

1. Click Map

Le click map est une fonction qui permet de voir sur une carte de chaleur ou les clics sont plus concentrés. Un endroit avec plusieurs clics devient "plus chaude" passant du bleu au vert, puis rouge, orange, jaune et blanc s'il y a beaucoup de clics.

2. Scroll map

Le scroll map est l'outil qui permet de dire à quelle hauteur les gens ont passé le plus de temps dans une page. La hauteur (en pixels) ayant eu le plus d'attention est celle où on attribue le blanc est les couleurs s'en suivent selon le niveau d'attention par rapport à la hauteur.

3. Confetti report

Le rapport de confetti est l'équivalent du click map par contre, les clics sont représentés par des petits points. Il est possible à l'aide d'un menu de segmenter ces clics en fonction de plusieurs critères tels que l'heure du jour, jour de la semaine, utm_source, utm_support, utm_campaign, le navigateur, le système d'opération, et plusieurs autres.

4. Overlay / liste

C'est une analyse de clics par zone (zone du header, zone de la bannière principale, etc.) Il y a aussi les clics sans liens, les "others". Ces zones sont aussi disponible via une liste.

Concurrents

CrazyEgg à maintenant des concurrents qui font du click mapping:

LuckyOrange - fait plusieurs types de suivi aussi. Le click map n'est pas aussi bon à mon avis.

ClickTale - fait aussi plusieurs choses. L'outil est plus dispendieux.

Yandex metrica - gratuit si vous possédez un compte chez l'engin de recherche russe

Le processus pour utiliser CE sur GTM

En étape:
Pour ceux qui ont GTM et CE passez à l'étape 4 directement.

CrazyEgg et Google Tag Manager

1. Achetez-vous une licence CrazyEgg. Il y a des plans qui commencent à partir de 9$ par mois.

2. Lors de l'ouverture du compte, CrazyEgg vous donnera un code JavaScript à implémenter dans le code de votre site avant la balise fermante body. Notez et enregistrez ce code dans un fichier Texte sans l'implémenter directement dans le site.
3. Créer vous un compte Google Tag Manager et implémentez le code GTM tout juste après la balise ouvrante body.

Nouveau Tag

4. Créez un "New tag" et choisissez le type "custom HTML".
5. Cliquez sur "More" sous les type de trigger.

Nouveau Trigger

6. Créez un nouveau en cliquant sur "New" > "custom event" > entrez "gtm.dom" sous "Event name to match" > ajouter le "trigger name" "gtm.dom".
7. Assurez-vous que le trigger gtm.dom est séléctionné, cliquez sur "save" et ensuite cliquez sur "continue".

Code CrazyEgg

8. Sous "Tag name " entrez "CrazyEgg Code"
9. Collez dans la boite HMTL le code de CrazyEgg sauvé à l'étape 2
10. Cliquez sur "Create tag".

Déployez les changement de code et vous pouvez faire fonctionner CE à partir de GTM!

Bonne analyse,
Raf

Note: Lors de la mise-en-place des suivis CrazyEgg, un module vérifie que le code est dans la page suivie. Celui-ci ne voit pas le code CE à travers le code de GTM même si celui-ci s'exécute. Validez 2 à 4 heures plus tard et vous devriez avoir des données qui ont commencé à entrer.

Quoi faire si on atteint la limite de Google Analytics gratuit

2013-08-19T21:30:00.001-04:00

Problème de hits sur Google Analytics

Les termes de Google Analytics dictent que le contrat de service est gratuit si moins de 10 millions de hits sont envoyés à Google Analytics.

Les hits sont:

les pagevues naturelles

les pagevues virtuelle

les écrans des SDK mobiles

les pagevues et autres envois du type envoyés à l'aide du Protocole ouvert de mesure (traduction libre de Open Mesurement Protocole)

les événements

les suivis social (trackSocial)

les variables de transaction (addItem et addTrans)

La somme ne doit pâs dépasser 10M

Les techniques pour réduire:

1. Faire un QA pour réduire le nombre de hits (enlever les doubles event et les doubles pagesvues (virtuel et naturel en même temps)

Inconvénients: temps, intégration et déploiement sauf si sur GTM

2. utiliser _setSampleRate

Inconvénients: temps intégration et déploiement et un UI sans données aggrégés et remontés (gestion difficile)

3. passer à un outil payant comme GA Premium comme tout est déja installé

Inconvéniants: Coût

Ils ont tous des inconvénients, l'idée est de trouver le plus bénéfique (moins négatif) pour l'organisation du client.

En gros, il faut se rappeler que de dépasser les limites volontairement n'est pas une bonne chose parce que Google pourrait à long terme contacter le propriétaire du site pour qu'il agisse et si rien n'est fait, supprimer le compte. Il faut donc agir!

Valeurs du paramètre UTMe (5, 8, 9, 11, 12, 14, etc)

2013-05-14T09:00:00.000-04:00

Auteur: Raphael Calgaro

Lors d'une phase de debugage du code de Google Analytics en assurance de qualité (QA) de cybermétrie, il faut prendre le temps de figurer ce qui est envoyé à GA.

Il faut un bon outil de QA. Je recommende à mes clients d'utiliser HTTP Fox qui est un add-on pour le fureteur Firefox. Il est selon moi suppérieur comme il contourne le plus de de processus et de sécurité comme les proxis, les https, etc.

Google Analytics va envoyer à ses serveurs (www.google-analytics.com) l'information contenues dans les fichiers .gif. Dans ces fichiers, il y a plusieurs éléments dont:

UTME

La valeure UTMe semble un fourre-tout pour GA. Elle est sous-divisée en valeure numériques

UTME5: événement

En débug, ça ressemble à ceci:
utme 5(categorie*action*libellé)(valeur)

UTME8: Nom des variables personnalisés

Dans le cas présent, ce sont les noms qui sont listés:
(NomVarPerso1*NomVarPerso2*NomVarPerso3*NomVarPerso4*NomVarPerso5)

UTME9: Valeur des variables personnalisés

Même chose avec la valeur:
(NomVarPerso1*NomVarPerso2*NomVarPerso3*NomVarPerso4*NomVarPerso5)

UTME11: Portée (scope) de la variable personnalisé si celle-ci n'est pas à 3

Même chose avec la portée (1-3):
(NomVarPerso1*NomVarPerso2*NomVarPerso3*NomVarPerso4*NomVarPerso5)

UTME12: Attribution améliorée de clics sur les liens

Ici, on retrouve le lien qui fut cliqué. Ce type de suivi vient de l'attribution améliorée des clics sur les liens:
(nom du lien cliqué)

UTME14: Vitesse de chargement de la page

Finalement le 14 qui indique le la vitesse de chargement de la page est calculée dans le cas présent
(a*b*c*d*e*f)(g*h*i*j*k*l) <= ce que ça contient n'est pas très important car on ne peut pas joué avec pour le débuger.

Jusqu'à présent, ce sont les seuls sous-division de UTMe que j'ai rencontré, En avez-vous d'autres?

---
L'auteur travaille chez Le Site

Autre source: https://developers.google.com/analytics/resources/articles/gaTrackingTroubleshooting?hl=fr

Mes filtres Google Analytics facilitateur

2013-04-10T23:07:00.001-04:00

Dans les dernières années, j'ai accumulé certaines habitudes au sujet des comptes Google Analytics que je gère. L'une d'elles est de filtrer les profils.

Il y a des filtres qui sont nécessaires. Par exemple:

Filtres par nom d'hôte « m.monsite.net » pour segmenter la navigation sur le site mobile
Filtres par Uri « /produits » pour créer une division dans le site
Filtre de l'adresse IP ou du fournisseur d'accès internet (FAI ou ISP) du client, et des agences avec qui il fait affaire

Il y a des filtres que j'ajoute par habitude et par préférence.

Je mets un filtre pour mettre le « www. » en avant du nom d'hôte. J'ajoute ce filtre seulement si ça n'est pas géré par le htaccess ou autre fichier de configuration. Le but est de combiner les entrées pour www.monsite.net et monsite.net. Il m'est arrivé d'avoir 20 000 visites dans le premier et 250 dans le deuxième. Pour m'assurer de donner l'heure juste au client, je me dois de les combiné et de faire une somme des produits des deux ce qui rends la chose compliquée et qui prends beaucoup de temps.

Il m'est aussi arrivé d'avoir:

20 000 visites pour www.monsite.net,

2 000 visites pour www.MonSite.net,

200 visites pour WWW.MONSITE.NET,

20 visites pour WWW.monsite.NET et

2 visites pour www.MONSITE.net

Pour éviter ce type de problème, je mets en minuscule un paquet de données. Je « minusculise » le nom d'hôte, l'URI, les paramètres UTM de campagne (source, médium, mot clé, contenu d'annonce et nom de campagne). Je minusculise aussi les éléments des évènements (catégorie, action et libellé). Il m'est arrivé d'avoir pour deux évolutions d'une même page des évènements avec majuscule et sans. Sur une longue période, ça fait deux entrées pour un seul évènement. C'était mon erreur, dans le deuxième guide d'implémentation la correction automatique de Microsoft Word avait mis une majuscule et je n'avais pas porté attention.

Il y a aussi la question de mettre le nom d'hôte dans l'URI. Personnellement je ne comprends pas pourquoi cette tactique pourrait être avantageuse sauf dans le cas où plusieurs domaines ayant les mêmes URI sont suivis et encore.

Il y en plein d'autres qui pourraient faire partie de cette liste. Si vous en avez et désirez les partager, commentez....

----
EDIT:
Changer le paramètre de langue: https://juliencoquet.com/en/2019/02/08/filtering-language-codes-in-google-analytics/amp/

Analytics.js

2013-04-10T21:53:00.000-04:00

Juste un petit mot pour vous dire que je teste présentement analytics.js.

Définition UTM de Google Analytics

2013-02-13T22:47:00.001-05:00

Cette définition de l'accronyme UTM est difficile à trouver!

UTM (qui est utilisé souvent dans l'outil Google Analytics) veut dire: Urchin tracking module.

Que quelqu'un me corrige si je me trompe.

Mise-à-jour (2014-06-26) : C'est Urchin Tracking Monitor. Je viens de trouver la référence: https://support.google.com/urchin/answer/28710?hl=en

Raphael Calgaro B.A.A.

E-Mail: rc@raphaelcalgaro.com
Facebook: facebook.com/raphael.calgaro
Twitter: @RaphaelCalgaro
LinkedIn: http://ca.linkedin.com/in/raphaelcalgaro

Modèles d'attribution de Google Analytics

2013-02-01T00:47:00.002-05:00

Les modèles d'attribution sont une forme de mesure de marketing par campagne ou plus précisément par source de trafic dans une seule et même campagne.
Traditionnellement, en cybermétrie, les conversions ont toujours été attribuées à la dernière source de trafic. Par contre, tout n'est pas si simple.

Voici un exemple concret et véridique. Je suis abonné depuis longtemps aux infolettres des rôtisseries St-Hubert. À l'occasion, ils décident de m'envoyer un courriel pour me présenter une promotion. Par un mardi matin, j'ouvre mon infolettre et clique sur la promotion du moment: cuisses de poulet. Il est 8h37 du matin, le poulet, c'est pas le moment! Plus tard en soirée, j'entre du boulot, la tête encore pleine d'analyse, d'implémentation, de QA et surtout pas de faire le souper. Même type de journée bien remplie pour ma blonde. J'apporte alors l'idée d'une cuisse de poulet pour nous permettre de relaxer et conclus mon pitch avec la promotion en cours que j'ai lu le matin même. Je vais en ligne et entre l'adresse dans le champ de recherche de Google "st-hubert cuisse de poulet", clique sur le premier en haut qui est une publicité Adwords et fais une transaction de deux quarts de poulet cuisse.

À quel référent peut-on attribuer la vente? Google Adwords, l'infolettre ou un autre?

Selon moi, dans l'exemple on peut attribuer la vente à l'infolettre, mais avec une aide d'Adwords. Il faut pouvoir définir à qui et combien.

Les modèles d'attribution font ce type de distinction. Selon les explications de Google Analytics (http://www.google.com/analytics/features/attribution.html) les modèles d’attributions doivent pouvoir nous permettre de définir quelle source a contribué au revenu et quel chiffre d’affaires chaque source représente dans le total. Il y a un petit problème dans l’exemple, je ne reviens pas par le même appareil. Donc, Google Analytics ne détecte pas le même cookie et analyse que je ne suis pas la même personne. Universal Analytics comblera pour cette lacune, mais on y reviendra.

Les exemples de modèles d’attribution

Dernier clic

Tout le revenu sera attribué au dernier clic, peu importe la source de trafic

Premier clic

C’est en fait le contraire du dernier clic. Tout le revenu est attribué au premier clic.

Le modèle linéaire

Ce modèle attribue à chaque source une valeur égale du revenu. S’il y a quatre visites, chacune recevra 25% du revenu.

Dernier clic sur une annonce Adwords

Ce modèle sert à évaluer l’impact d’Adwords sur les revenus. C’est l’équivalent d’un dernier clic sauf si Adwods est dans les sources. Si c’est le cas, le revenu va à Adwords. C’est un peu inutile comme modèle pour avoir un portrait réaliste. Par contre, on ne veut pas toujours un portrait réaliste : il arrive qu’on veuille illustrer un point. À utiliser avec parcimonie.

Dernier clic indirect

C’est comme le dernier clic, mais on exclut l’accès direct sauf si c’est le seul accès.

Dépréciation dans le temps

Il s’agit de mettre le plus de poids sur les points de contact les plus récents et de déprécier les plus éloignés.

Basé sur la position

On met l’emphase sur le premier point de contact qui a fait découvrir la marque au client et sur le dernier point de contact où se trouve la transaction.

Le meilleur!

Il y a un dernier modèle qui est le mieux adapté à nos besoins. Le nôtre. Il existe une fonction pour créer un modèle personnalisé. On peut à notre guise donner plus de poids à un ou l’autre des référents, sa position dans le chemin, etc. Il y a un paquet de dimensions et deux métriques pour s’amuser.

Source des images des modèles d’attribution : http://services.google.com/fh/files/misc/attribution_playbook.pdf

GACP - Tink

2012-11-15T20:02:00.003-05:00

J'ai changé de Job ...

Depuis le 22 octobre, j'ai change de job. D'un "Web Analytics Spécialist" chez Nurun je suis maintenant un "Conseiller en performance d’affaire" spécialisé en cybermétrie. Je dis que j'ai changé de job, mais en réalité, je n'ai changé que d'employeur. Je travaille maintenant chez Tink en cybermétrie. En gros, je fais la même chose que chez Nurun avec un meilleur salaire et une meilleure reconnaissance de mon travail. En plus, c’est moi qui décide l’orientation de tout ce qui se fait en cybermétrie et j’en bien heureux! J’ai plein d’idée. La nouvelle compagnie a plusieurs clients et peu d’entre eux bénéficie des services analytiques. Seul inconvénient, je suis le seul « conseiller en performance d’affaire » spécialisé en cybermétrie.

Le changement s'est passé rapidement. J’était en vacances les deux dernières semaines de septembre et juste avant de partir, Tink m’a contacté pour me demander si j’était intéressé à de nouvelles opportunité. Le besoin était pressant car la personne que je remplace est partie au USA pour une formation. En moins d’une semaine après mon retour, j’avais une offre que j’ai signé le mardi suivant.

Faq je suis allé au GACP!

Tout cette rapidité fait que même si j'avais abandonné la possibilité d'aller au Google Analyitcs Partners Summit 2012, je me suis retrouvé le 29 octobre au Computer History Museum pour la conférence de deux jours. J'ai fait la connaissance de plein de gens qui venaient de partout autour du monde et étonnamment, tous les Google Analytics Certified Partners (GACP) de Montréal se sont tenus ensemble! Il y avait Charles-Alain et Matthieu de K3, Julia d'Adviso, Sofia et Maxime de NVI, Stéphane de Cardinal Path et deux gars de Cossette que je ne connaissais pas. Il semble qu’on a manqué les gens de Ressac ou qu’ils ne sont tout simplement pas venus. Je sais que Nurun et Sid Lee travaillent sur leur application pour devenir partenaire, mais je confirme qu’ils n’avaient pas complété leur application à temps pour le dernier Summit.

Pour la première fois de l'histoire, on pouvait partager sur le Web tous ce qu'on apprenait live. Cette autorisation n'était que pour la première journée. Rapidement, les partenaires ont fait du hash tag #gasummit un "trending topic" dans Twitter. Environ 30 minutes apparemment. Les sujets étaient très variés des plus techniques au plus analytique. Je vais faire le tour dans mes prochains articles des nouvelles et annonces et de leur pertinence selon mon point de vue. Je crois que contrairement à mes collègues, je vais terminer avec Universal Analytics comme c’est une nouvelle façon de fonctionner et que la plupart des annonces y sont reliés. (je viens de remarquer que les initiales de Universal Analytics sont UA comme les numéros de compte usagers de Google Analytics. [UA-9876543-21])

Filtrer des adresses IP dans Google Analytics

2012-03-03T00:41:00.000-05:00

Un client, propriétaire de PME m'a demandé un jour si le fait d'aller sur son propre site à partir de son propre ordi faisait augmenter ses statistiques de visites. La réponse est oui.

Chaque visiteur est enregistré comme unique pour autant qu'il est sur la même machine. L'ordi de la maison, celui du bureau, celui du beau-frère, l’iPhone (sans Wi-Fi), la tablette (sans Wi-Fi) sont autant de visiteurs uniques même si ils sont utilisés par la même personne. Alors si on n'y voit pas, les sessions Internet qui débutent par le site du client chez le client font une visite de plus et aussi un taux de rebond plus élevé. C'est un des principes de base du Web Analytics.

Ce même propriétaire mentionné plus haut ne voulais pas avoir Google comme page d'accueil comme tout le monde mais son site de compagnie. C'était, je crois, une forme d'auto-plaisir: je suis en ligne, donc j'existe!!

Ce que j'ai fait fut simple. Je me suis rendu sur WhatIsMyIPAddress.com et j'ai identifié l'adresse IP de chacun des ordinateurs. Il y avait quatre adresses différentes. C'était la chose la plus rapide à faire pour une entreprise sans responsable des technologie à l'interne. Ensuite, je me suis rendu sur la page de support Google qui permet automatiquement de filtrer une série d'adresses IP regroupées.

Les adresses (fictives):
111.222.333.444
111.222.333.445
111.222.333.446
111.222.333.447

L'outil s'appelle "Comment exclure le trafic provenant d'une plage d'adresses IP ?" et se trouve dans le Centre d'aide Google Analytics. Il est très facile à trouver sur Google avec ça! Encore plus facile, le lien: http://support.google.com/analytics/bin/answer.py?hl=fr&answer=1034771 On y entre la première adresse dans l'étape 1 (111.222.333.444) et la dernière dans l'étape 2 (111.222.333.447) et on copie le contenu du champ "Étape 3".

Ensuite, j'ai eu accès au compte Google Analytics de l'entreprise. Je suis entré dans l'admin (en haut à droite dans la version 5 de Google Analytics) et j'ai cliqué sur "Filtres" et sur "Ajouter un nouveau filtre". Je choisis le filtre personnalisé et "exclure". Dans le menu déroulant, sous "Audience", je sélectionne le dernier "Adresse IP du Visiteur". Je colle dans le champ "Règle de filtrage" le contenu trouvé dans le Centre d'aide Google Analytics.

*ATTN: Ceci ne fonctionne qu'avec des adresses IP qui se suivent. Dans le cas de plusieurs séries, refaites le processus au complet pour chaque série.

J'appuie sur "enregistré" et le tour est joué. Mon client continue de s'auto-plaire, j'ai réglé son problème. Il est heureux, je suis heureux!

Google CPC n'entre pas dans le rapport de publicité de Google Analyitcs s'il est tracké avec les UTMs

2012-02-29T22:02:00.003-05:00

Il y a environ une semaine, je suis arrivé face à une situation spéciale.

Une des agences avec qui nous faisons affaires trackent leur adwords avec la technique des UTMs (by the way UTM = Urchin Tracking Method pour ceux qui ne savaient pas).
Je me demandais si les stats seraient présentes dans le rapport de publicité (Advertising Report) de Google Analytics. Oa d'autre source de PPC installé dans le compte. Donc, je ne pouvais pas valider s'ils y était ou non comme je n'avais pas les noms des campagnes.

Je fait comme d'habitude une recherche Googlienne et surprise: rien de bien référencé. Pour éviter de chercher de midi a quatorze heures, j'ai fait le test:

Fake CPC avec des UTM dans un profil sur www.raphaelcalgaro.com. Exemple:
http://www.raphaelcalgaro.com/testanalytics/?utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_campaign=AdWords%20Vs.%20Campaign%20Report1

Je mets toujours un numéro au bout pour différencier mes campagnes de test.

La réponse

La réponse est non. Les google/cpc du rapport source/support (source/medium si vous travaillez avec GA en anglais) ne se rendent pas dans le rapport de publicité (advertising en anglais) de Google Analytics. À la réflexion, pourquoi Google donnerait la possibilité de combiner le tracking des UTMs quand ils se fendent en quatre pour nous simplifier le linking des comptes.

Comment agir sur sa page Facebook comme individu

2011-08-08T10:25:00.015-04:00

UPDATE: Facebook à tellement changé depuis que la pluspart de ces conseils ne sont plus utiles.

~~Je voulais juste mettre ça pour la page privé de ma famille mais ça peut être utile à d'autres!~~

Pour les autres, (les pas Mayers), il est à noter qu'il faut être administrateur de la page pour cette procédure. Pour les Mayers, je vous ai déjà tous mis administrateurs. Je sais qu'il y en a parmis vous qui sont 0% technologique (ex: Yann). C'est pour cette raison que je vous ai mis ça le plus simple possible.

~~En 5 étapes faciles~~
~~1e étape: allez dans la page en question (avec la recherche en haut)~~

~~2e étape: cliquez sur "Modifier les informations"~~

~~3e étape: cliquez sur "Vos paramètres" (voir l'image en dessous de la 4e étape)~~

~~4e étape: Décochez la case qui précède "Toujours commenter et publier sur votre Page en tant que Les Mayers - TLM même lorsque vous utilisez Facebook en tant que [votre nom]."~~

~~Cliquez sur l'image pour la voir en plus grand!~~

~~5e étape: dans la marge de droite trouvez et cliquez sur "Utiliser Facebook en tant que [votre nom]" Voir image ci-dessous.~~

~~Et maintenant vous y êtes!~~
~~Assurez-vous que vous utilisez Facebook en tant que vous mêmes et pas la page.~~

~~Alors voilà!~~
Raphael Calgaro B.A.A.

E-Mail: rc@raphaelcalgaro.com
Web: raphaelcalgaro.com
Facebook: facebook.com/raphael.calgaro
Twitter: @RaphaelCalgaro
LinkedIn: http://ca.linkedin.com/in/raphaelcalgaro
Skype: rcalgaro

Ma Biblio Marketing Web: Guide ultime du design des nouvelles pages Facebook

2011-06-08T12:28:00.004-04:00

Source: http://sixrevisions.com/web-applications/new-facebook-page/ Pourquoi c'est dans Ma BiblioMkgWeb: Parce que l'article explique bien les différences entre les anciennes pages Facebook et les nouvelles. Raphael Calgaro B.A.A. E-Mail: rc@raphaelcalgaro.com Web: raphaelcalgaro.com Facebook: facebook.com/raphael.calgaro Twitter: @RaphaelCalgaro LinkedIn: http://ca.linkedin.com/in/raphaelcalgaro Skype: rcalgaro ..

Ma Biblio Marketing Web: Attention à l'interprétation des cartes de chaleur

2011-06-07T18:56:00.001-04:00

Source: http://www.wexperience.fr/attention-a-linterpretation-des-cartes-de-chaleur Pourquoi c'est dans Ma BiblioMkgWeb: C'est une mise-en-garde des cartes de chaleur (heat charts) car la tâche va modifier la façon de chercher. Raphael Calgaro B.A.A. E-Mail: rc@raphaelcalgaro.com Web: raphaelcalgaro.com Facebook: facebook.com/raphael.calgaro Twitter: @RaphaelCalgaro LinkedIn: http://ca.linkedin.com/in/raphaelcalgaro Skype: rcalgaro

Biblio Marketing Web: Le Mega-Menu Cdiscount : une refonte ergonomique réussie

2011-06-06T21:25:00.003-04:00

Source: http://www.ergonomie-interface.com/conception-maquettage/cdiscount-mega-menu/ Pourquoi c'est dans Ma Biblio Marketing Web: C'est un exemple de correction de méga menu déroulant par tri de carte. C'est aussi une des applications de la science de l'ergonomie pratique. Raphael Calgaro B.A.A. E-Mail: rc@raphaelcalgaro.com Web: raphaelcalgaro.com Facebook: facebook.com/raphael.calgaro Twitter: @RaphaelCalgaro LinkedIn: http://ca.linkedin.com/in/raphaelcalgaro Skype: rcalgaro

Article de Ma BiblioMkgWeb: Les Médias Sociaux augmente la visibilité des petites et moyennes entreprises (PME)

2010-11-09T21:08:00.003-05:00

Source: http://www.emarketer.com/Article.aspx?R=1008015 Source Mobile: http://www.emarketer.com/mobile/article_m.aspx?R=1008015 Pourquoi c'est dans Ma BiblioMkgWeb: C'est une recherche qui démontre les raisons des PME d'utiliser les Médias Sociaux dans un but relié au Marketing. Raphael Calgaro B.A.A. E-Mail: rc@raphaelcalgaro.com Web: raphaelcalgaro.com Facebook: facebook.com/raphael.calgaro Twitter: @RaphaelCalgaro LinkedIn: http://ca.linkedin.com/in/raphaelcalgaro Skype: rcalgaro

Article de Ma BiblioMkgWeb: Les utilisateurs de téléphone Mobiles préfèrent les fureteurs Web aux applications Mobile de leurs téléphones

2010-11-08T17:45:00.001-05:00

Source: http://www.emarketer.com/Article.aspx?R=1008010 Source mobile: http://www.emarketer.com/mobile/article_m.aspx?R=1008010 Pourquoi c'est dans Ma BiblioMkgWeb: L'article démontre à l'aide de graphiques les préférences des utilisateurs de téléphones mobiles envers les fureteurs Web Mobile vs. les applications Mobiles. Raphael Calgaro B.A.A. - Consultant en Marketing Web E-Mail: rc@raphaelcalgaro.com Web: raphaelcalgaro.com Facebook: facebook.com/raphael.calgaro Twitter: @RaphaelCalgaro LinkedIn: http://ca.linkedin.com/in/raphaelcalgaro Skype: rcalgaro

Article de Ma BiblioMkgWeb: Qu'est-ce qui fait d'une équipe Marketing de Médias Sociaux une équipe qui a du succès

2010-11-05T18:16:00.001-04:00

Source: http://www.toprankblog.com/2010/11/social-media-marketing-team/ Pourquoi c'est dans Ma BiblioMkgWeb: C'est un "How to" pour avoir une équipe Marketing de Médias Sociaux qui a du succès Raphael Calgaro B.A.A. - Consultant en Marketing Web E-Mail: rc@raphaelcalgaro.com Web: raphaelcalgaro.com Facebook: facebook.com/raphael.calgaro Twitter: @RaphaelCalgaro LinkedIn: http://ca.linkedin.com/in/raphaelcalgaro Skype: rcalgaro

Article de Ma BiblioMkgWeb: Facebook: vos fans ne reverront jamais votre page

2010-11-03T22:07:00.000-04:00

Source: http://www.webketing.fr/reseaux-sociaux/facebook-vos-fans-ne-reverront-jamais-votre-page/ Pourquoi c'est dans Ma BiblioMkgWeb: C'est la raison pourquoi il ne faut pas investir trop dans les pages de Facebook sur son Facebook de compagnie. L'idéal est de créer une belle première page (le "landing page") mais pas en mettre trop ailleurs. Le traffic et le contenu (message) sera distribué par le "news feed" des adeptes. Raphael Calgaro B.A.A. - Consultant en Marketing Web E-Mail: rc@raphaelcalgaro.com Web: raphaelcalgaro.com Facebook: facebook.com/raphael.calgaro Twitter: @RaphaelCalgaro LinkedIn: http://ca.linkedin.com/in/raphaelcalgaro Skype: rcalgaro