Vous consultez régulièrement Google Analytics pour suivre les performances de votre site internet.
Nombre de visiteurs, taux de conversion, pages les plus consultées, événements… Toutes ces données servent à mesurer l'efficacité de vos actions marketing.
Une question est rarement posée : Vos données sont-elles réellement fiables ?
Car si les informations collectées sont inexactes, toutes les décisions prises ensuite risquent de l'être également.
Pour une TPE ou une PME, quelques dizaines de visites erronées peuvent suffire à fausser complètement l'analyse de votre activité.
Dans cet article, découvrez pourquoi vos statistiques Google Analytics peuvent être biaisées et comment éviter les erreurs les plus courantes.
Pourquoi la qualité des données est essentielle
Google Analytics est un outil d'aide à la décision.
Il permet notamment de comprendre :
- quelles campagnes génèrent du trafic ;
- quelles pages convertissent le mieux ;
- où vos visiteurs quittent votre site ;
- quelles actions produisent des résultats.
Mais ces analyses ne sont pertinentes que si les données collectées reflètent réellement le comportement de vos prospects.
Une donnée erronée conduit presque toujours à une mauvaise décision.
Le trafic de votre propre entreprise fausse vos statistiques
Par défaut, Google Analytics enregistre toutes les visites.
Cela inclut :
- vos collaborateurs ;
- votre agence marketing ;
- votre développeur ;
- les prestataires techniques.
À chaque connexion sur votre site, leurs visites sont enregistrées comme celles d'un véritable visiteur.
Le problème est encore plus important lorsque vous réalisez des tests.
Par exemple :
- simulation d'une commande ;
- ajout au panier ;
- validation d'un formulaire ;
- navigation entre plusieurs pages ;
- vérification d'un nouveau parcours utilisateur.
Toutes ces actions peuvent remonter dans Google Analytics.
Pour l'outil, il s'agit de véritables visiteurs.
Pourquoi ce problème est encore plus important pour une TPE ou une PME
Les grandes entreprises enregistrent parfois plusieurs milliers de visites par jour.
Quelques visites internes ont alors peu d'impact.
En revanche, une TPE peut recevoir seulement quelques visiteurs quotidiens.
Dans ce contexte, quelques collaborateurs qui consultent régulièrement le site peuvent représenter une part importante du trafic enregistré.
Les statistiques deviennent alors rapidement trompeuses.
Les conséquences sur vos analyses
Un trafic interne non exclu peut modifier de nombreux indicateurs.
Un taux de conversion artificiellement faible
Vos collaborateurs visitent plusieurs pages sans effectuer d'achat.
Votre taux de conversion baisse artificiellement.
Des parcours utilisateurs incohérents
- Les équipes techniques testent des fonctionnalités.
- Les équipes commerciales consultent certaines pages.
Ces comportements ne correspondent pas au parcours d'un véritable prospect.
Vous risquez alors d'optimiser votre site sur la base de comportements qui n'existent pas chez vos clients.
Des événements erronés
- Ajouts au panier.
- Tests de paiement.
- Soumissions de formulaires.
Tous ces événements peuvent apparaître comme de vraies conversions.
Vos rapports deviennent moins fiables.
De mauvaises décisions marketing
Le véritable danger n'est pas la présence de quelques visites supplémentaires.
Le danger est de prendre des décisions stratégiques à partir de données fausses.
Vous pourriez par exemple :
- croire qu'une campagne fonctionne moins bien qu'en réalité ;
- modifier une page qui convertit pourtant correctement ;
- investir davantage sur un canal peu performant.
La qualité des données conditionne directement la qualité des décisions.
Comment limiter ce problème ?
L'une des premières actions consiste à exclure le trafic généré par votre propre entreprise.
En effet, les visites de vos collaborateurs, développeurs ou prestataires peuvent rapidement fausser les statistiques, surtout lorsque le volume de trafic est limité.
👉 Nous détaillons cette procédure dans notre guide : Comment exclure le trafic interne de Google Analytics.
Le trafic interne n'est pas le seul problème
L'exclusion du trafic interne constitue seulement une première étape.
D'autres éléments peuvent également dégrader la qualité de vos données :
- événements mal configurés ;
- conversions en double ;
- paramètres UTM incohérents ;
- pertes d'attribution entre plusieurs appareils ;
- erreurs de tracking.
Nous reviendrons sur chacun de ces sujets dans des articles dédiés.
Notre recommandation
Chez Smarketing Agency, nous considérons que l'analyse des performances commence bien avant la lecture des tableaux de bord.
Avant d'interpréter un taux de conversion ou de lancer de nouvelles campagnes, nous vérifions systématiquement la qualité des données collectées.
Cela passe notamment par :
- l'exclusion du trafic interne,
- le contrôle du tracking
- et la validation des principaux événements de conversion.
Un excellent tableau de bord ne vaut rien si les données qu'il contient sont fausses.
Des données fiables permettent de :
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