Motion, comme son nom l’indique, est une expérience. C’est une galerie de jeux et de lumières où vous êtes immergé dans un univers imaginaire fait de couleurs et de mouvements. Ce musée 3.0 est situé à Eindhoven dans le sud des Pays-Bas.
Le contexte
Le business model de Motion Experience est la vente de tickets en ligne ou directement sur place.
Fleur, la reponsable Marketing suivait les performances du site via Universal Analytics. Elle avait également installé GA4 mais elle n’avait aucune confiance aux données qu’elle collectait. En effet, elle constatait de trop grands écarts entre les chiffres de UA et ceux de GA4.
L’acquisition de trafic se fait via 4 canaux principaux :
- le SEO
- Google Ads
- Facebook et Instagram (organique et ads)
- Tiktok (organique et ads)
Les besoins
Consciente que Universal Analytics va s’arrêter au 1er juillet 2023, il était impératif pour Fleur de s’en détacher petit à petit. Pour cela, elle avait besoin d’avoir confiance en GA4.
Par ailleurs, par anticipation des durcissements des règles RGPD, Fleur voulait passer du tracking coté client au tracking côté serveur pour tous ses codes de suivi.
Superbe expérience que de travailler avec Jude. Au-delà de l’aspect technique, il a été à l’écoute et très pédagogue pour que je puisse enfin prendre en main mes données.
Première étape : l’audit Analytics
J’ai débuté le projet par un audit Google Analytics pour comprendre l’écosystème des données de Motion. Si Fleur avait fait preuve d’autonomie jusqu’à présent, il lui manquait cependant des briques pour tirer profit de ses données Analytics. L’audit a notamment révélé que :
- La valeur des conversions de ses ventes de tickets ne remontaient pas dans Google Analytics / Google Ads / Facebook Ads
- Certaines urls d’objectifs étaient mal paramétrées, d’où des résultats parfois incohérents
- Les campagnes Social ads ne contenaient pas de paramètres d’url, dès lors il était impossible d’identifier ce qui relevait du trafic et de la conversion organique versus payant
- La configuration de GA4 n’avait pas été faite correctement d’où les incohérences que Fleur avait pu observer. Sa méfiance par rapport à la data était justifiée.
Seconde étape : la mise en place des configurations
Une fois les problèmes identifiés, j’ai mis en place différents correctifs parmi lesquels :
- La création de balises de conversion pour remonter les données et les valeurs e-commerce dans toutes les plateformes.
- L’exclusion des plateformes de paiement qui s’accaparaient les conversions des canaux d’acquisition.
- Nous avons travaillé avec Fleur pour un avoir une nomenclature saine pour les paramètres d’urls de ses campagnes social media. Vous coupez copier la ressource ici > : UTM Naming Convention.
- Nous avons également revu les urls des pages d’objectifs pour s’assurer de la bonne mesure de ces derniers.
- J’ai retravaillé la migration vers GA4 avec les bonnes balises et j’en ai profité pour réorganiser le compte Tag Manager afin d’y voir plus clair sur les différents codes de suivi.
- Enfin, j’ai créé et configuré un compte manager Server-side et envoyé toute la collecte de data vers ce compte.
Dernière étape : le livrable
Une fois le travail terminé et le recettage effectué, j’ai proposé à Fleur une séance de prise en main pour voir les modifications effectuées sur ses comptes.
Cette restructuration a permis de mettre en lumière un problème au niveau de l’allocation du budget marketing. En effet, Fleur a pu se rendre compte que, contrairement à Google Ads, les campagnes Social Media Ads convertissent peu. Elle envisage de réduire son budget Social pour en allouer davantage à Google Ads.
Pour terminer, j’ai crée un tableau de bord Looker Studio pour éviter à Fleur d’avoir à jongler entre les différents rapports de Google Analytics.
Si comme Fleur, vous souhaitez vous aussi revoir votre environnement Analytics, n’hésitez pas à me contacter.
