Les défis du suivi multi-appareils impliquent les obstacles techniques et liés à la confidentialité qui empêchent une entreprise de suivre un même utilisateur sur plusieurs gadgets. Ce problème survient parce que la plupart des technologies de suivi reposent sur des cookies spécifiques à un seul navigateur. Lorsqu’une personne passe d’une application mobile au navigateur d’un ordinateur portable, la connexion est rompue. Pour une agence de marketing digital, résoudre ce problème est essentiel pour comprendre le véritable retour sur investissement publicitaire et la durée réelle du parcours client.
Pourquoi le suivi multi-appareils devient-il plus difficile ?
La raison principale de la difficulté croissante à suivre les utilisateurs sur plusieurs appareils est le passage à des normes de confidentialité plus strictes. Les navigateurs web modernes ont mis en œuvre des fonctionnalités telles que l’Intelligent Tracking Prevention d’Apple et l’Enhanced Tracking Protection de Firefox. Ces systèmes sont conçus pour bloquer les cookies tiers et limiter la durée de vie des cookies propriétaires. Lorsqu’un cookie expire en seulement vingt-quatre heures, la possibilité de connecter un clic mobile du lundi matin à un achat sur ordinateur du mercredi soir disparaît. Cette fragmentation oblige les marketeurs à trouver de nouveaux moyens de combler le fossé sans dépendre des méthodes de suivi traditionnelles que les navigateurs bloquent désormais activement.
Un autre facteur est la complexité de l’environnement matériel moderne. Un consommateur typique peut utiliser un ordinateur portable professionnel, un smartphone personnel, une tablette et même une télévision connectée. Chacun de ces appareils fonctionne dans un environnement cloisonné. Les applications sur un smartphone ne partagent pas de données avec le navigateur mobile sur le même appareil, créant encore plus de couches de séparation. Sans identifiant unificateur, tel qu’une connexion, ces différents points de contact apparaissent comme des utilisateurs totalement distincts dans vos rapports d’analyse. Cela conduit à une surestimation de la portée et à une sous-estimation du nombre d’interactions réellement nécessaires pour générer une conversion.
Quels sont les principaux obstacles techniques au mappage des appareils ?
Les obstacles techniques commencent souvent par la couche de données. La plupart des sites web ne sont pas configurés pour transmettre systématiquement des identifiants uniques à leurs outils d’analyse. Lorsqu’un utilisateur se connecte, le site doit générer une version sécurisée et hachée de son identifiant et la pousser dans la couche de données afin que Google Tag Manager puisse la récupérer. Si ce processus est incohérent ou échoue sur certaines pages, la chaîne de suivi est rompue. De plus, la dépendance aux scripts côté client rend la collecte de données vulnérable aux bloqueurs de publicités et aux restrictions des navigateurs. Si le script ne peut pas se charger, aucune donnée n’est envoyée et l’utilisateur reste invisible pour vos efforts de mappage multi-appareils.
Le deuxième obstacle majeur est la dépendance à la correspondance probabiliste. Cette méthode utilise des points de données tels que les adresses IP, les résolutions d’écran et les versions de navigateur pour deviner si deux sessions appartiennent à la même personne. Cependant, à mesure que les protections de la vie privée augmentent, les navigateurs cachent ou masquent ces détails pour empêcher le fingerprinting. Cela rend les modèles probabilistes beaucoup moins précis qu’il y a quelques années. Les marketeurs ont le choix : ils peuvent soit accepter une qualité de données inférieure, soit mettre en œuvre des méthodes déterministes plus avancées qui exigent que les utilisateurs s’identifient via des connexions ou des interactions par e-mail.
Modèles de données déterministes versus probabilistes
Comprendre la différence entre ces deux modèles de données est essentiel pour tout marketeur senior. Le suivi déterministe est basé sur des faits connus. Lorsqu’un utilisateur se connecte à votre site sur son téléphone, puis se connecte au même compte sur son ordinateur, vous avez une correspondance certaine à 100 %. C’est l’étalon-or du suivi. Le suivi probabiliste, en revanche, utilise des algorithmes pour rechercher des modèles. Il peut remarquer qu’un smartphone et un ordinateur portable sont fréquemment sur le même réseau Wi-Fi et supposer qu’ils appartiennent à la même personne. Bien que cela puisse combler les lacunes, ce n’est jamais aussi fiable qu’une correspondance directe basée sur un identifiant utilisateur.
- Déterministe : Utilise des adresses e-mail hachées, des numéros de téléphone ou des identifiants de compte internes pour une grande précision.
- Déterministe : Nécessite une connexion ou une interaction directe où l’utilisateur s’identifie lui-même.
- Probabiliste : Utilise des adresses IP, des types d’appareils et des modèles d’heure de la journée pour estimer les correspondances.
- Probabiliste : Ne nécessite pas de connexion mais est de plus en plus bloqué par les fonctionnalités modernes de confidentialité des navigateurs.
- Approche hybride : Combine les deux méthodes pour maximiser le volume de données tout en conservant un noyau de correspondances de haute précision.
Comment Alien Road applique le suivi multi-appareils
Alien Road aborde la résolution d’identité par le biais d’un processus structuré qui donne la priorité aux données propriétaires. Dans une configuration de compte typique, notre équipe commence par mapper chaque point de contact où un utilisateur pourrait fournir un identifiant, tel qu’une adresse e-mail ou un numéro de téléphone. Nous ne dépendons pas de fournisseurs de données tiers instables. Au lieu de cela, nous utilisons Google Tag Manager côté serveur pour collecter et hacher ces informations avant qu’elles ne soient envoyées aux plateformes d’analyse. Cette méthode garantit que les données restent sécurisées tout en fournissant une base solide pour la reconnaissance multi-appareils. Notre équipe configure ensuite l’identité de rapport dans Google Analytics 4 pour donner la priorité aux données User-ID par rapport aux informations basées sur les appareils.
Au cours d’une mission typique, Alien Road se concentre également sur l’extension de la durée de vie des cookies via des configurations côté serveur. En définissant des cookies à partir de votre propre domaine plutôt que d’un serveur tiers, nous pouvons souvent contourner les restrictions de navigateur les plus agressives qui suppriment les cookies après vingt-quatre heures. Ce flux de travail spécifique permet à nos clients de voir un chemin plus précis vers la conversion, révélant souvent que les publicités mobiles contribuent davantage aux ventes qu’on ne le pensait auparavant. Nous fournissons des rapports clairs qui montrent le chevauchement entre les différentes catégories d’appareils, aidant les marques à allouer leurs budgets aux canaux qui démarrent réellement le parcours client, et pas seulement à ceux qui le terminent.
Comment Google Analytics 4 gère-t-il les parcours multi-appareils ?
Google Analytics 4 a été conçu avec le suivi multi-appareils comme fonctionnalité principale. Il utilise une hiérarchie appelée ‘Identité de rapport’ pour décider comment associer les événements aux utilisateurs. La couche supérieure de cette hiérarchie est l’User-ID. Si votre site web envoie un identifiant unique pour un utilisateur connecté, GA4 l’utilisera comme moyen principal pour assembler les sessions. Si aucun User-ID n’est disponible, il recherche des données provenant de Google Signals. Cette fonctionnalité utilise les données des utilisateurs qui se sont connectés à leurs comptes Google et ont activé la personnalisation des annonces. Elle permet à Google de reconnaître les utilisateurs sur différents appareils même s’ils ne se sont pas encore connectés à votre site web spécifique.
Si ni l’User-ID ni Google Signals ne fournissent de correspondance, GA4 revient à l’identifiant de l’appareil (Device ID), qui est essentiellement l’identifiant client stocké dans un cookie de navigateur. Cette approche multicouche est beaucoup plus efficace que l’ancienne version d’Universal Analytics, qui gardait souvent ces types de données séparés. Cependant, pour que cela fonctionne correctement, vous devez vous assurer que votre politique de confidentialité est mise à jour et que vous disposez des signaux de consentement corrects. Sans les paramètres de ‘mode de consentement’ appropriés, GA4 peut être contraint d’ignorer ces données pour se conformer aux réglementations, ce qui entraîne des lacunes dans vos rapports multi-appareils.
L’impact des limitations des cookies sur la mesure
Les limitations des cookies ont un impact direct sur la façon dont vous percevez vos coûts d’acquisition client. Lorsque l’Intelligent Tracking Prevention de Safari limite un cookie à sept jours, tout utilisateur qui prend huit jours pour décider d’un achat apparaîtra comme un nouvel utilisateur à son retour. Cela rompt le lien avec le clic publicitaire original. En conséquence, vos rapports marketing pourraient montrer un nombre très élevé de conversions ‘Directes’ ou de ‘Recherche organique’ alors que vos campagnes de recherche payante et sociales semblent sous-performer. Cette mauvaise attribution peut conduire à de mauvaises décisions budgétaires, où vous réduisez les dépenses sur les publicités mêmes qui stimulent votre notoriété initiale de marque.
Pour lutter contre cela, les entreprises doivent s’éloigner d’une dépendance totale aux cookies côté navigateur. La mise en œuvre d’un environnement de marquage côté serveur vous permet d’émettre des cookies avec des dates d’expiration plus longues car ils sont considérés comme provenant de votre propre infrastructure de serveur. De plus, la capture précoce des données propriétaires dans l’entonnoir, par exemple via une inscription à une newsletter, fournit une ancre permanente pour l’identité de cet utilisateur. Une fois que vous avez une adresse e-mail hachée, vous n’avez plus à vous soucier de savoir si un cookie survit sept ou trente jours, car vous pouvez réidentifier l’utilisateur à chaque fois qu’il interagit avec vos e-mails ou se connecte.
Erreurs courantes dans l’attribution multi-appareils
Une erreur fréquente consiste à s’appuyer uniquement sur des modèles d’attribution au dernier clic, qui ont tendance à favoriser les conversions sur ordinateur. Dans de nombreuses industries, la découverte initiale se fait sur mobile, mais la transaction finale se produit sur un ordinateur où l’utilisateur se sent plus en sécurité pour saisir ses détails de paiement. Si vous ne regardez que le dernier clic, vous pourriez conclure que vos campagnes mobiles échouent. Une autre erreur consiste à ignorer la configuration technique de la fonctionnalité User-ID. Collecter simplement un e-mail ne suffit pas ; cet e-mail doit être transformé en une chaîne cohérente et non personnellement identifiable que la plateforme d’analyse peut reconnaître au cours de différentes sessions. Ne pas le faire entraîne des données fragmentées.
Un autre piège courant est de ne pas valider les données provenant de Google Signals. Bien que Signals soit un outil puissant pour combler les lacunes, il peut parfois entraîner un seuillage dans vos rapports. Cela se produit lorsqu’il n’y a pas assez de données pour garantir l’anonymat des utilisateurs, ce qui amène Google à masquer certaines lignes dans vos tableaux d’analyse. Les marketeurs qui ne s’en rendent pas compte pourraient penser que leur trafic a chuté alors qu’en réalité, il est simplement masqué par des filtres de confidentialité. Il est essentiel de surveiller vos paramètres d’identité de rapport et de basculer entre les vues ‘Combinée’ et ‘Basée sur l’appareil’ pour comprendre quelle part de vos données est estimée par rapport à celle observée directement.
Comment mettre en place une stratégie solide d’User ID ?
La construction d’une stratégie d’User ID nécessite la coopération entre vos équipes marketing et de développement. L’objectif est de créer un identifiant persistant qui suit l’utilisateur quel que soit l’appareil qu’il utilise. Cela commence par l’identification de toutes les ‘portes’ sur votre site web où un utilisateur pourrait s’identifier. Celles-ci incluent les écrans de connexion, les pages de paiement et les formulaires de génération de leads. Une fois l’utilisateur identifié, le serveur backend doit générer une chaîne unique et anonyme pour cet utilisateur et la transmettre à la couche de données frontend. À partir de là, Google Tag Manager peut la récupérer et l’envoyer à vos diverses plateformes marketing et d’analyse.
- Auditez votre site web pour trouver chaque emplacement où un utilisateur fournit un e-mail ou crée un compte.
- Travaillez avec les développeurs pour pousser une version hachée et non-PII de l’User ID dans la couche de données.
- Activez la fonctionnalité User-ID dans les paramètres de votre propriété Google Analytics 4.
- Configurez vos balises Google Tag Manager pour inclure le paramètre user_id dans chaque événement envoyé à GA4.
- Mettez à jour votre politique de confidentialité et votre bannière de cookies pour vous assurer d’avoir le consentement légal pour l’assemblage d’identités.
Par où commencer cette semaine
Commencez par vérifier votre identité de rapport actuelle dans Google Analytics 4. Accédez à la section Administration, regardez sous la colonne Propriété et sélectionnez ‘Identité de rapport’. Si vous êtes actuellement réglé sur ‘Basé sur l’appareil’, vous passez à côté des capacités multi-appareils de Google Signals et de l’User-ID. Passez à ‘Combinée’ pour voir comment vos données changent. Cette étape simple peut souvent révéler immédiatement un parcours client plus complexe. Séparement, regardez votre rapport de ‘Comparaison de modèles’ sous l’onglet Publicité pour voir comment différents modèles d’attribution, comme le modèle basé sur les données versus le dernier clic, modifient la valeur attribuée à votre trafic mobile.
L’étape suivante consiste à parler à votre équipe technique du marquage côté serveur. Demandez-leur si vos scripts de suivi actuels sont bloqués par des bloqueurs de publicités courants ou des paramètres de confidentialité des navigateurs. Déplacer ne serait-ce qu’une petite partie de votre suivi vers un environnement côté serveur peut améliorer la précision des données et vous aider à maintenir des durées de cookies plus longues. En prenant ces petites mesures maintenant, vous pouvez commencer à construire une image beaucoup plus précise de la façon dont vos clients se déplacent entre les appareils, ce qui conduit à des investissements marketing plus intelligents et à une meilleure performance globale.
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