Lorsqu'il s'agit de suivre les conversions, Google Analytics 4 (GA4) fournit des modèles d'attribution avancés qui aident les marketeurs à comprendre quels canaux contribuent aux actions des utilisateurs, telles que les achats en ligne ou les inscriptions. Cependant, si votre entreprise implique des magasins physiques ou des efforts de marketing hors ligne, plusieurs limitations peuvent affecter votre capacité à suivre efficacement les conversions. Dans cet article, nous explorerons les principales limitations des modèles d'attribution de GA4 dans ces contextes et fournirons des solutions concrètes pour les surmonter.

GA4’s Limited Ability to Track Offline Conversions

L'une des principales limitations de GA4 est son incapacité à suivre nativement les conversions hors ligne, telles que les achats effectués dans des magasins physiques. En tant qu'outil d'analyse numérique, GA4 est principalement conçu pour suivre les interactions en ligne, telles que les visites de sites web, l'utilisation d'applications ou l'engagement avec des publicités numériques.

• Ce que cela signifie:
  If a customer sees one of your digital ads, visits your website, and then makes a purchase in-store, GA4 won’t automatically track that offline purchase. The attribution model ends at the website visit, potentially leading to une efficacité marketing sous-estimée.
• Solution:
  Pour combler cette lacune, vous pouvez importer des données de ventes hors ligne dans GA4 manuellement ou utiliser des systèmes externes comme votre CRM (Gestion de la Relation Client) ou PDV (système de Point de Vente).
  De plus, l'utilisation d'outils comme Morpheus Marketing Mix Modeling (MMM) allows you to combine both online and offline data, ensuring that in-store sales are reflected in your digital attribution reports. This comprehensive attribution model enables you to track the complete customer journey and get a clearer view of how your online marketing efforts drive offline results. With Morpheus, you can easily import offline sales data and merge it with your digital campaigns for accurate attribution.

Challenges in Tracking Offline Marketing Efforts

GA4 ne suit pas nativement les canaux de marketing hors ligne tels que les publicités télévisées, les annonces radio, les panneaux d'affichage ou les médias imprimés. Cela rend difficile la compréhension de l'impact du marketing offline sur les ventes globales lorsque le parcours client comprend à la fois des points de contact numériques et non numériques.

• Ce que cela signifie:
  Si un client entend une annonce radio, visite votre site web et finalise un achat, GA4 n'attribuera de valeur qu'aux points de contact numériques.Les influences hors ligne ne sont pas prises en compte, ce qui conduit à une vue incomplète de la parcours client..
• Solution:
  Pour capter ces influences de marketing offline, vous pouvez importer des données d'enquête ou lier les interactions offline aux comportements en ligne via votre système CRM.
  Alternatively, Morpheus MMM offers a unified attribution model that integrates both les efforts de marketing en ligne et offline., fournissant une analyse plus précise de votre stratégie média globale. En utilisant le Marketing Mix Modeling dans Morpheus, vous pouvez voir l'impact total de vos dépenses médias, tant en ligne qu'hors ligne.

Limited Cross-Device Tracking in GA4

Les utilisateurs d'aujourd'hui interagissent fréquemment avec les marques sur plusieurs appareils, commençant par un téléphone mobile et complétant leur achat sur un ordinateur de bureau, par exemple. Bien que GA4 tente de suivre l'activité entre les appareils en utilisant Google Signals, cela est limité aux cas où les utilisateurs sont connectés à leurs comptes Google sur tous les appareils.

• Ce que cela signifie:
  Si les utilisateurs interagissent avec votre marque sur plusieurs appareils sans être connectés à leurs comptes Google, GA4 peut traiter ces interactions comme des utilisateurs séparés. Cela peut fausser vos données d'attribution et entraîner un suivi incomplet du parcours client.
• Solution:
  Encouragez les utilisateurs à se connecter sur tous les appareils, ou implémentez des marqueurs identifiables comme des programmes de fidélité ou le suivi des emails. De plus, GA4’s rapports cross-device peut aider, mais cela peut ne pas offrir une vue complète.
  Morpheus MMM offre une vue plus holistique en combinant des données de plusieurs points de contact, même si les utilisateurs ne sont pas connectés à Google sur tous les appareils. Morpheus garantit que toutes les interactions clients sont capturées et attribuées correctement, fournissant une analyse cross-device plus précise sans dépendre des connexions aux comptes Google.

No Integration with Contextual Variables (Weather, Holidays)

Pour les entreprises avec des magasins physiques, des facteurs tels que météo, événements locaux, ou jours fériés peut avoir un impact significatif sur le trafic piéton et les ventes. Malheureusement, GA4 n'incorpore pas automatiquement ces variables contextuelles hors ligne dans ses modèles d'attribution.

• Ce que cela signifie:
  GA4 peut attribuer de manière inexacte les ventes aux campagnes digitales, en ignorant des facteurs externes comme la météo ou les vacances qui ont influencé les visites en magasin. Cela pourrait conduire à des conclusions trompeuses sur les canaux qui génèrent réellement des ventes.
• Solution:
  En utilisant des outils avancés comme Morpheus MMM, vous pouvez inclure des facteurs externes comme les données météorologiques, les conditions économiques, ou les événements locaux dans votre analyse pour obtenir une image plus complète de l'efficacité de votre marketing.

Reliance on First-Party Data in GA4

GA4 s'appuie fortement sur les données de première partie, ce qui signifie des données que vous collectez directement auprès de vos clients. Si les ventes de votre magasin physique ou d'autres activités hors ligne ne sont pas intégrées dans GA4, vous manquerez des points de contact clés dans le parcours client.

• Ce que cela signifie:
  Sans intégration entre vos systèmes CRM ou POS et GA4, vos interactions hors ligne ne sera pas pris en compte dans vos modèles d'attribution numérique, ce qui conduit à une compréhension incomplète du comportement des clients.
• Solution:
  En intégrant les données CRM et POS avec GA4, vous pouvez capturer à la fois les interactions en ligne et hors ligne to create a more accurate view of the customer journey and how your marketing efforts influence sales through your attribution models.

Limitations of GA4 Attribution Models for Branding Campaigns

Les modèles d'attribution de GA4 se concentrent principalement sur les conversions directes, ce qui pose des défis pour les entreprises menant des campagnes de notoriété de la marque. Par exemple, une campagne publicitaire télévisée visant à accroître la notoriété de la marque peut ne pas générer de conversions en ligne immédiates mais pourrait augmenter le trafic en magasin. Cependant, GA4 n'attribuera pas ces ventes à la campagne de branding car il suit principalement les interactions numériques.

• Ce que cela signifie:
  Les campagnes de branding, qui visent souvent à établir une reconnaissance de marque à long terme, may not be properly represented in GA4’s attribution models. If these campaigns lead to offline actions, such as visits to a physical store, GA4 won’t capture their contribution to overall sales.
• Solution:
  Pour mieux mesurer l'impact des efforts de branding, vous pouvez compléter GA4 avec Modélisation du Mix Marketing (MMM) des outils comme Morpheus. Ces outils évaluent à la fois les effets à court et à long terme à travers les canaux en ligne et hors ligne, vous aidant à comprendre comment les campagnes de notoriété de la marque contribuent aux ventes futures. Avec Morpheus MMM, vous pouvez évaluer les effets indirects des campagnes de notoriété et leur impact sur votre marque au fil du temps.

Conclusion : Surmonter les limitations de GA4 pour les magasins physiques

While GA4 provides powerful digital attribution tools, businesses with physical stores or significant offline marketing efforts will need to supplement it with additional tools and methods, such as an attribution model, to get a full picture of their marketing effectiveness. By integrating offline data, using tools like Modélisation du Mix Marketing (MMM), et en tenant compte des facteurs externes, vous pouvez vous assurer que vos efforts en ligne et hors ligne sont correctement attribués aux ventes et aux conversions.

Modélisation du Mix Marketing Morpheus dépasse les capacités de GA4 en utilisant des modèles statistiques bayésiens attribuer des ventes à la fois sur les canaux en ligne et hors ligne. Contrairement à GA4, qui se concentre sur les points de contact numériques directs, Morpheus prend en compte l'ensemble du parcours client, évaluant comment chaque canal—qu'il s'agisse de publicités numériques, de la télévision ou de la radio—affecte les ventes globales. Il intègre également des facteurs externes comme météo et l'intérêt pour la marque, ajustant le modèle d'attribution en conséquence. En attribuant des distributions de probabilité à la contribution de chaque canal, Morpheus offre une vue plus précise et adaptable de la manière dont tous vos efforts marketing génèrent des ventes, comblant les lacunes laissées par GA4.
En savoir plus sur la manière dont Morpheus attribue les ventes à chaque canal à ce lien.

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