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Alors que l’industrie du référencement payant place depuis quelques années son attention sur les meilleures pratiques et outils d’optimisation, très peu d’importance est accordée à la nature même des données de conversions, qui joue un rôle tout aussi important sur les performances générées. Cette lacune est particulièrement évidente au niveau de la génération de leads, qui à l’instar du e-commerce, vise à initier un parcours client qui se terminera on l’espère, par une vente hors connexion.
Comme ce parcours se termine hors-ligne, il est beaucoup plus complexe de capter l’impact réel de la stratégie sur les objectifs d’affaires d’une entreprise, et l’optimisation de ces campagnes est généralement basé sur les leads générés (formulaires, appels, etc.). Le problème ici est qu’au même titre qu’un ajout au panier pour un site e-commerce, cette donnée de conversion reflète très mal l’impact réel d’une campagne, puisqu’elle ne nous permet pas de savoir si le processus de vente a réellement été complété, suite à l’initiation du processus.
Puisque la gestion des enchères en référencement payant se base de moins en moins sur l’intelligence humaine (qui pourrait tenter de prendre en compte ce facteur), et de plus en plus sur l’intelligence artificielle, la présence de cet élément d’information est absolument cruciale. Si l’on demande par exemple à une stratégie d’enchères automatisée de générer le plus de leads possibles à l’intérieur d’un coût par conversion défini (CPA cible), celle-ci générera certainement des leads à un coût constant. Cependant, le taux de vente pourrait quant à lui varier significativement selon les différents placements média. Dans cette éventualité, un fossé se creusera entre ce que la stratégie d’enchères tente de réaliser (initier des processus de ventes) et ce que l’entreprise souhaite accomplir (conclure des ventes).
Heureusement, une solution a été pensée strictement afin de remédier à ce problème: l’importation des conversions hors connexion.
L’importation des conversions hors connexion est une fonctionnalité qui permet, à l’aide de quelques intégrations plus ou moins complexes selon les situations, de récupérer la donnée de vente finale qui se retrouve généralement dans un système de gestion de la relation client (CRM), hors de portée des plateformes de référencement payant.
Afin d’utiliser cette fonctionnalité, il faut d’abord s’assurer que le marquage automatique dans les différentes plateformes est bien en place. Ce paramètre est généralement activé par défaut et permet d’ajouter aux liens de destination un identifiant unique permettant à terme d’associer le parcours en ligne à celui effectué hors connexion. Google utilise notamment le Google Click Identifier, ou GCLID, mais cette même fonctionnalité est disponible sur les autres réseaux de recherche. Microsoft Advertising utilise par exemple sa propre variante : le Microsoft Click ID, ou MSCLKID.
Une fois la mesure terminée, il faut par la suite s’assurer de capter cet identifiant unique dans une plateforme CRM, où les détails et le résultat final de ce parcours hors connexion pourront être enregistrés. Ainsi, chaque lead généré par le référencement payant sera identifiable, et à mesure que les parcours hors-ligne se terminent, les leads ayant mené à une vente pourront être différenciés de ceux n’en ayant pas généré.
Les identifiants uniques ayant mené à une vente devront par la suite être importés dans les différentes plateformes, et une configuration des paramètres de conversions pourra être effectuée afin d’utiliser cette donnée tant convoitée à des fins d’optimisation. Google offre d’ailleurs plusieurs options pour ce qui est de l’importation, dont l’utilisation très simple de Google Sheets, ou des intégrations avec Zapier ou directement avec Salesforce s’il s’agit du CRM utilisé.
Le tout étant configuré, les stratégies d’enchères en place pourront se mettre à analyser la multitude de signaux mis à leur disposition afin de non seulement se mettre à générer le plus grand nombre de leads possible, mais le plus de ventes. Un autre facteur important demeure cependant à prendre en compte la valeur des conversions.
Similairement à ce qui a été expliqué plus tôt, les ventes sont généralement associées à des valeurs qui pour différentes raisons (valeur du produit, marge de profitabilité, loyauté client, etc.) peuvent varier significativement en fonction des différents placements. Si ces valeurs de vente ne sont pas transmises aux stratégies de gestion d’enchères, un fossé peut donc se creuser entre ce que la stratégie d’enchères tente de générer (compléter des transactions) et ce que l’annonceur souhaite réaliser (maximiser ses profits).
Il est donc important d’estimer la valeur qui devrait être associée à chacune de ces conversions hors connexion, et à cet effet, la façon de faire peut différer grandement selon la réalité de chaque entreprise. Si les ventes générées sont finales et que leur profitabilité est connue, tout simplement ajouter cette valeur lors de l’importation. Si la profitabilité reliée aux ventes n’est toujours pas connue, il sera nécessaire de l’estimer à l’avance, à l’aide de données historiques.
Cette tâche peut être plus ou moins complexe dépendamment de la nature du produit ou service. Il est important de comprendre que même si cette donnée ne sera pas totalement parfaite, elle constituera certainement une amélioration par rapport à ce qui était fait auparavant. Si l’entreprise bénéficie d’une forte loyauté de sa clientèle et que son produit ou service risque d’être vendu à plusieurs reprises au consommateur, ou sur une période de temps prolongée, il est plutôt recommandé d’y aller avec la valeur à vie du client, qui sera plus représentative de la situation.
Plusieurs indicateurs peuvent donc être utilisés dépendamment de chaque situation, et le choix de celui-ci devra être le fruit d’une réflexion approfondie. L’important est d’estimer le plus précisément possible l’impact de chaque lead en termes monétaires. Il suffit en fait d’utiliser un type de stratégie d’enchères qui prendra en compte ces valeurs de conversions, tel quel, qui permet d’établir et d’optimiser selon un retour sur dépenses publicitaires défini.
Suite à l’implémentation de ces deux stratégies, il deviendra évident que certains placements précédemment considérés comme très profitables le seront moins que prévu, alors que d’autres s’avéreront beaucoup plus rentables qu’anticipé. Cette meilleure utilisation de l’intelligence d’affaires permettra donc aux tactiques d’optimisation d’être beaucoup mieux alignées par rapport aux objectifs réels de l’entreprise, et les résultats s’en feront ressentir.
En conclusion, il est surtout important de se rappeler que malgré les progrès constants de l’apprentissage automatique en référencement payant, les algorithmes utilisés sont aussi pertinents que la donnée qui leur est transmise. Il faut donc s’assurer d’utiliser les données de la plus grande qualité possible, et l’importation des valeurs de conversion hors connexion est une excellente façon de le faire.
L’auteur : Benoit Bédard, Associé & directeur achats média chez Hamak (Linkedin – Facebook).
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Super Article, j’aime beaucoup votre approche.
Bien des gens pense que le référencement c’est quelques trucs.
Toutefois depuis la dernière mise à jour de Google est-ce que l’expérience client est devenu la priorité Numéro #1 des web designer ?
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