Chapitre 8.18L'analytics et le tracking

"On a eu 50 000 visiteurs ce mois-ci." "Le taux de conversion de la page d'inscription est passé de 3% à 5%." "70% de nos utilisateurs viennent de Google."

Ces phrases se prononcent dans toutes les réunions produit et marketing du monde. Les chiffres ne sortent pas de nulle part, ils viennent d'outils d'analytics et de tracking qui mesurent le comportement des visiteurs sur un site ou une application.

Ce chapitre te donne de quoi les lire, et surtout de quoi savoir quand ne pas les croire.

Pourquoi mesurer ?

Sans mesure, tu navigues à l'aveugle. Tu ignores si ta dernière campagne a rapporté du trafic, tu ignores que huit visiteurs sur dix abandonnent à la troisième étape du tunnel d'achat, tu ignores que ton article le plus lu date d'il y a six ans et mériterait une suite.

L'analytics transforme des comportements en données exploitables pour décider. C'est le socle de toute démarche produit sérieuse, et c'est aussi ce qui permet d'arrêter les discussions d'opinion où la personne la mieux payée de la salle a toujours raison.

Google Analytics : l'outil historique

Google Analytics est de très loin l'outil de mesure d'audience le plus répandu, installé sur des millions de sites. Sa version actuelle s'appelle GA4. Elle a été annoncée fin 2020, mais c'est l'arrêt de l'ancienne version, Universal Analytics, qui a forcé tout le monde à migrer dans la douleur. Celle-ci a cessé de collecter des données le 1er juillet 2023.

Le changement n'était pas cosmétique. Universal Analytics raisonnait en sessions et en pages vues, GA4 raisonne en événements. Tout devient un événement, l'affichage d'une page comme le clic sur un bouton ou l'ajout au panier, ce qui permet de suivre un parcours identique sur un site et dans une application mobile. C'est plus souple et nettement moins intuitif, d'où le nombre de personnes qui cherchent encore leurs repères dans l'interface.

Concrètement, un développeur pose un petit script sur chaque page. Ce script envoie les informations à Google au fil des actions de l'utilisateur, et l'outil restitue des tableaux de bord avec les indicateurs habituels.

• Le nombre de visiteurs : utilisateurs uniques d'un côté, sessions de l'autre. Confondre les deux fausse toutes les comparaisons.
• Les sources de trafic : d'où viennent les gens, une recherche Google, un post LinkedIn, un email, ou directement par le nom de domaine.
• Les pages les plus vues, et celles que personne n'ouvre jamais.
• Le taux d'engagement : la part des visites où la personne a réellement fait quelque chose. GA4 l'a mis en avant à la place du vieux taux de rebond, qui comptait comme un échec la visite de quelqu'un ayant lu un article en entier avant de repartir satisfait. Le taux de rebond a fini par revenir dans l'outil, mais défini comme le simple complément du taux d'engagement.
• Les conversions : combien de visiteurs accomplissent l'action visée, achat, inscription, téléchargement.
• Les données de contexte : pays, langue, type d'appareil, navigateur, ce dernier étant déduit du User-Agent.

Google Analytics est gratuit, mais rien n'est vraiment gratuit chez Google. Les données collectées nourrissent son écosystème publicitaire. Ce point a créé une friction durable avec le droit européen, et la CNIL a estimé en 2022 que l'usage de Google Analytics tel qu'il était configuré chez plusieurs éditeurs français était non conforme, à cause du transfert des données vers les États-Unis. Le cadre juridique de ces transferts a évolué depuis, mais la vigilance sur la configuration reste de mise.

Les alternatives respectueuses de la vie privée

Face à ces contraintes et à la dépendance envers un acteur unique, des alternatives se sont installées.

• Matomo : open source, installable sur tes propres serveurs, ce qui veut dire que les données ne quittent jamais ton infrastructure. Très répandu en Europe, et fonctionnellement proche de Google Analytics.
• Plausible : un script minuscule, de l'ordre du kilo-octet, qui ne dépose aucun cookie et ne conserve pas d'identifiant permettant de reconnaître un visiteur d'un jour sur l'autre. Européen, open source également.
• Fathom : même philosophie que Plausible, tourné vers la simplicité et la conformité.

On lit souvent que ces outils "dispensent de la bannière de consentement". C'est une simplification. L'exigence de consentement porte sur le dépôt ou la lecture d'informations dans le terminal de l'utilisateur, et un outil sans cookie échappe donc à cette obligation. Encore faut-il qu'il n'utilise pas d'autre procédé équivalent et qu'il reste dans le cadre d'une mesure d'audience strictement nécessaire au fonctionnement du site. La CNIL publie des critères précis pour cette exemption. La bonne question à poser à un éditeur n'est pas "faut-il une bannière", mais "quelles données conservez-vous, où, et pendant combien de temps".

Ces outils mesurent moins de choses que Google Analytics. Dans la majorité des cas, c'est largement suffisant. Ai-je vraiment besoin de connaître la résolution d'écran exacte de chaque visiteur, ou juste de savoir combien de personnes lisent mes articles et par où elles sont arrivées ?

Les pixels et les tags

Quand tu paies de la publicité sur Meta ou Google, tu veux savoir si elle rapporte. C'est le rôle du pixel de tracking.

Un pixel est un petit bout de code, à l'origine littéralement une image transparente d'un pixel de côté, intégré à ton site. Quand un visiteur arrive après avoir cliqué sur une publicité, le pixel le signale à la régie, puis signale à nouveau s'il achète. La régie peut ainsi relier une dépense publicitaire à une vente.

C'est ce qui permet de calculer le retour sur investissement d'une campagne. Tu dépenses 1 000 euros en publicité, le pixel attribue 3 500 euros de ventes à cette campagne, et tu sais si l'opération valait le coup.

Attention au mot "attribue". Si une personne voit ta publicité Instagram lundi, cherche ton nom sur Google jeudi et achète dimanche, quel canal mérite le crédit de la vente ? Chaque outil répond différemment, et chaque régie a une fâcheuse tendance à s'attribuer le mérite. C'est pour cette raison que la somme des ventes revendiquées par tes différentes plateformes dépasse régulièrement ton chiffre d'affaires réel.

Pour gérer tous ces scripts sans solliciter un développeur à chaque campagne, les équipes marketing passent par un Tag Manager, Google Tag Manager étant le plus courant. C'est un conteneur posé une fois sur le site, dans lequel on ajoute ensuite des tags depuis une interface. Pratique, mais à double tranchant, car il permet aussi d'injecter du code arbitraire sur toutes les pages sans aucune revue technique, avec les conséquences que ça peut avoir sur la performance et la sécurité.

Les paramètres UTM

Tu as sûrement remarqué ces adresses à rallonge dans les emails marketing.

monsite.com/promo?utm_source=newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=soldes-ete

Ces paramètres UTM, pour Urchin Tracking Module du nom de l'outil racheté par Google en 2005 pour créer Analytics, identifient précisément l'origine d'une visite. Ton outil de mesure les lit et range le trafic automatiquement dans la bonne case.

• utm_source : la provenance précise, newsletter, facebook, partenaire.
• utm_medium : le type de canal, email, cpc, social, affiliation.
• utm_campaign : le nom de l'opération, soldes-ete, lancement-produit.

L'outil est indispensable, et c'est aussi un fabuleux terrain de chaos. Si une personne écrit "Facebook", une autre "facebook" et une troisième "FB", tu obtiendras trois lignes distinctes dans tes rapports pour une seule et même source. Une convention de nommage écrite et partagée vaut mieux que trois mois de nettoyage plus tard.

Côté serveur vs côté client

Traditionnellement, le tracking se fait côté client. Un script JavaScript s'exécute dans le navigateur du visiteur et envoie les données aux outils de mesure.

Le problème, c'est que ces requêtes sont de plus en plus interceptées. Les bloqueurs de publicité, certains navigateurs et les listes de filtrage intégrées aux systèmes bloquent massivement les domaines connus des régies. Selon les audiences, la part de trafic non mesurée varie de quelques pour cent à beaucoup plus, un site technique ou une audience jeune étant nettement plus équipés en bloqueurs qu'une audience grand public. Méfie-toi des pourcentages précis avancés sur ce sujet, ils dépendent entièrement du public mesuré.

La parade s'appelle le tracking côté serveur. Le navigateur envoie l'événement à ton propre domaine, et c'est ton serveur qui le relaie ensuite aux différents outils. Comme la requête part vers ton domaine et non vers une régie identifiée, elle passe plus souvent les filtres, et tu gardes la main sur ce que tu transmets réellement à chaque destinataire.

Ce n'est pas une baguette magique pour autant. Le premier appel part quand même du navigateur, donc un bloqueur agressif peut encore le stopper. C'est plus coûteux à mettre en place et à maintenir. Et surtout, ça pose une vraie question, puisqu'une personne qui a installé un bloqueur exprime assez clairement son refus d'être suivie. Contourner ce refus est techniquement faisable, moralement discutable, et n'exempte en rien du recueil du consentement quand celui-ci est requis.

Cookies, consentement et RGPD

C'est la partie que tout le monde mélange, alors prenons-la dans l'ordre. Deux textes différents se superposent.

Le premier encadre le fait de déposer ou de lire une information sur l'appareil de quelqu'un, cookie ou équivalent. C'est cette règle, issue de la directive ePrivacy et transposée en droit français, qui impose de demander l'accord avant de poser un cookie de mesure publicitaire, et qui prévoit une exemption pour la mesure d'audience strictement nécessaire.

Le second est le RGPD, qui s'applique dès qu'on traite des données personnelles et qui définit ce qu'est un consentement valable. Il doit être libre, éclairé, spécifique, donné par un acte positif, et aussi facile à retirer qu'à donner. C'est de là que vient l'obligation d'avoir un bouton "Refuser" aussi accessible que le bouton "Accepter", règle largement ignorée pendant des années puis sanctionnée à coups d'amendes.

Cookies internes et cookies tiers

La distinction est essentielle pour comprendre où va le secteur.

• Le cookie interne : déposé par le site que tu visites, pour ses propres besoins. Il ne le suit pas ailleurs.
• Le cookie tiers : déposé par un autre domaine que celui de la page, typiquement une régie publicitaire présente sur des milliers de sites. C'est lui qui permet de reconstituer une bonne partie de ta navigation, et c'est lui qui est visé par les critiques.

Safari et Firefox bloquent les cookies tiers par défaut depuis des années. Google a longtemps annoncé faire de même dans Chrome, a repoussé l'échéance à de multiples reprises, puis a fini par renoncer à les supprimer purement et simplement. La suppression généralisée du cookie tiers n'a donc pas eu lieu, mais la tendance de fond, elle, ne s'inverse pas. Le suivi individuel inter-sites se referme progressivement, remplacé par des mesures agrégées, des données déclarées volontairement par les clients et des modélisations statistiques.

Les KPI essentiels

Ces outils produisent une quantité astronomique de données. L'enjeu n'est jamais de tout regarder, mais de choisir quelques indicateurs, les fameux KPI pour Key Performance Indicators, et de s'y tenir.

• Le taux de conversion : la part de visiteurs qui accomplissent l'action visée. C'est le roi des indicateurs. Sur le e-commerce, les moyennes constatées tournent souvent autour de 2 à 3%, mais l'écart entre secteurs est tel que seule ta propre évolution dans le temps a du sens.
• Le coût d'acquisition client : combien tu dépenses en marketing pour gagner un client de plus.
• Le taux de rétention : combien de clients reviennent après un premier achat. C'est souvent l'indicateur le plus négligé, alors qu'il détermine la rentabilité à long terme bien davantage que l'acquisition.
• Les pages par session et la durée de visite : des indicateurs d'engagement, à interpréter avec précaution. Beaucoup de pages vues peut signifier de l'intérêt, ou simplement que personne ne trouve ce qu'il cherche.

Un indicateur devient un mauvais indicateur dès qu'il devient un objectif. Fixe à une équipe un objectif de pages vues, et tu obtiendras des articles découpés en huit pages. Choisis toujours des indicateurs qu'on ne peut pas améliorer sans améliorer réellement le produit.

L'analytics n'est pas une fin en soi, c'est un outil au service de la décision. Comme nous l'avons vu dans le chapitre sur les tests A/B, les données servent à valider ou à invalider une hypothèse, pas à démontrer après coup qu'on avait raison.

Analytics et vie privée

Le sujet est au coeur du débat sur la vie privée en ligne. D'un côté, les entreprises ont un besoin légitime de comprendre leurs utilisateurs. De l'autre, personne n'a envie d'être suivi dans ses moindres clics par une trentaine de sociétés dont il n'a jamais entendu parler.

Le consentement a rendu ce conflit visible. Beaucoup de visiteurs refusent, ce qui crée des trous dans les données et rend les comparaisons d'une année sur l'autre hasardeuses. Les outils compensent par de la modélisation, autrement dit par de l'estimation, ce qui est parfaitement acceptable tant qu'on sait qu'on regarde une estimation.

L'évolution va vers un tracking plus sobre, moins de données individuelles et davantage d'agrégats. Ce n'est pas une mauvaise nouvelle. La plupart des décisions produit se prennent très bien avec des ordres de grandeur, et une organisation qui prétend avoir besoin du parcours nominatif de chaque visiteur a en général un problème de méthode plus que de données.