Optimisez vos campagnes digitales grâce aux données socio-demo de Google Analytics | Publicaties

Depuis Octobre 2013, Google fait remonter dans Google Analytics les données socio-démographiques des visiteurs. Ces nouvelles données permettent aux annonceurs d’en connaître davantage sur les utilisateurs et de les utiliser dans leurs campagnes marketing. Des analyses avancées sont disponibles, des optimisations peuvent être faites, une croissance des affaires est possible.

Voici le rapport à notre disposition dans Google Analytics pour lequel 3 types d’information sont rapportés: l’âge des visiteurs, leur sexe et leur statut parental. Le rapport se trouve dans Audience > Données démographiques > Présentation :

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Nous voyons ci-haut la distribution des sessions par catégorie d’âge et par sexe. En plus d’une distribution en fonction des sessions, d’autres statistiques sont disponibles: nouvelles sessions, taux de rebond, temps moyen des visites,...

Ces variables peuvent être utiles dans plusieurs cas de figure:

1/ Les variables d’âge et de sexe peuvent servir dans le Google Display Network (GDN) pour atteindre l’audience souhaitée.

Ex: Une marque de vêtements visant les jeunes hommes peut toucher sa cible en lançant une campagne Display pour les hommes de moins de 35 ans.

2/ Les enchères et les textes des annonces peuvent être adaptés en fonction de l’audience.

Ex: Un opérateur télécom souhaite proposer un abonnement différent aux parents et aux personnes n’ayant pas d’enfant. Il peut ainsi montrer un texte différent pour les deux catégories avec des enchères différentes.

3/ Une catégorie d’âge peut être exclue des campagnes.

Ex: Une entreprise qui vend des vêtements portés principalement par des seniors peut exclure les catégories d’âge les plus basses de ses campagnes.

Outre les options supplémentaires de ciblage dans les campagnes, les données socio-démographiques peuvent renseigner sur les visiteurs. Quel âge ont-ils? Qui achète le plus? Comment attirer cette catégorie? Les rapports socio-démographiques des visiteurs peuvent être mis en parallèle avec ceux des conversions. Il est alors possible de comparer le groupe des visiteurs et celui des acheteurs.

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Grâce à ce rapport, nous voyons que les catégories des 18-24 et 35-44 ans ont un taux de conversion (i.e. conversions divisées par visites) plus élevé que les autres. La catégorie des 35-44 ans est particulièrement intéressante car elle représente 19% des visites mais 28% du revenu. Un e-commerçant confronté à une telle situation de sous-représentation peut vouloir prendre des actions pour attirer davantage cette catégorie. Que peut-il faire?

Il est possible de regarder dans le rapport des affinités celles qui sont associées au groupe 35-44 et les comparer avec celles des autres visiteurs. En créant un segment basé sur l’âge, nous parvenons à cerner les affinités et intérêts spécifiques de la classe 35-44 ans en les comparant avec les autres catégories d’âge. Par la suite, une campagne Display peut être lancée avec les intérêts trouvés pour la catégorie des 35-44 ans. En plus d’une campagne Display, on peut avoir des enchères différentes où une enchère plus haute est fixée pour les internautes ciblés

Notons que les données socio-démographiques ne sont disponibles que pour deux types de campagnes: “Réseau de recherche avec Display Sélectif” et “Réseau Display Uniquement”.

Comme dans tout nouvel outil, certaines limites peuvent être mentionnées. Le rapport socio-démographique est un échantillon des visiteurs. Il faut donc raison garder dans l’inférence et les conclusions qui peuvent en être tirées. Par ailleurs, le statut parental n’étant pas disponible pour tous les utilisateurs, la catégorie “inconnue” représente parfois une grande proportion des visiteurs.

Malgré ces réserves, l’intégration des données issues des rapports Google Analytics montre la direction prise par le marché du e-marketing, à savoir l’intégration des données issues du Business Intelligence dans l’optimisation des campagnes de marketing digital.

écrit par Quentin Verwaerde

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