Ecart analytics / back office : et si vous faisiez fausse route ? Ecart analytics / back office : et si vous faisiez fausse route ?

Ecart analytics / back office : et si vous faisiez fausse route ?

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le 22 décembre 2017

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Chez un e-commerçant il n’est pas rare d’avoir un écart entre les commandes enregistrées sur analytics et celles du back office.

Cet écart est souvent la partie immergée de l’iceberg car c’est l’un des seuls moyens de détecter un problème de remontées dans analytics. Sur des métriques de trafic par exemple l’écart est plus difficile à détecter.

Comment identifier l‘écart entre mes chiffres analytics et mon back office ?

Pour commencer l’étape 1 : extraire les commandes du back office avec le maximum d’informations. Plus vous aurez d’informations sur les commandes dans le back office plus vous aurez de chance de mettre en évidence le ou les problèmes si ils existent.

Voici une liste des données à extraire du back office (non exhaustive) pour pouvoir analyser les différences :

-numéro ou ID commande & montant (minimum requis)

-date et heure de la commande

-statut de la commande

-méthode de paiement

-nombre de produit dans le panier

-contenu détaillé avec le nom des articles de la commande

-devices

-etc…

Attention, vérifiez que votre fichier comporte un nombre significatif de commande pour pouvoir faire l’analyse. Si vous n’avez que 15 commandes sur le mois la conclusion sera difficile à tirer.

Passons à l’étape 2 : sortir les ID de commande d’analytics.

Enfin l’étape 3 : mettre en parallèle les ID du back office et analytics pour estimer le pourcentage d’écart entre les 2 sources.

En dessous de 10% on peut considérer que l’implémentation est en bonne santé.

En revanche si vous avez plus de 10% d’écart voilà quelques pistes :

-problème ou comportement du visiteur qui ne déclenche pas la page de confirmation de paiement

-la taille de la requête peut être alourdit par le nombre de caractère ou le nombre d’informations demandées (il n’est pas rare d’avoir le cas sur les sites étrangers par exemple russe ou chinois à cause de l’alphabet cyrillique ou hànzì qui alourdit le poid du hit)

-la manière dont le tag analytics est implémenté, la position du tag influence la remontée des données.

Petite astuce fiabilité : Attention à la réexécution du javascript sur les terminaux mobile qui renvoie le hit de commande (cf : tips & trick http://blog.altima-agency.com/analytics/analytics-conversion-transactions-google-analytics/)

Pour conclure il faut limiter et surveiller au maximum l’écart entre analytics et le back office. A noter qu’analytics est un outils qui par nature à vocation à donner et montrer des tendances qui ne sont pas 100% exactes.

En cas d’écart important une solution est toujours envisageable avec un degré plus ou moins complexe !

 

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