Comment suivre l'évolution du marché pendant une crise
Publié: 2020-07-23Le premier semestre 2020 a été assez mouvementé pour la grande majorité des secteurs économiques. Votre activité a très probablement été impactée par la situation que nous vivons actuellement, que ce soit en bien ou en mal.
Je travaille pour Liligo, un site de comparaison de vols, et notre secteur a peut-être été l'un des plus touchés par la crise du COVID. Aujourd'hui, je vais vous expliquer comment faire face à une telle situation et comment vous pouvez suivre l'évolution du marché pendant une crise afin de vous adapter rapidement aux changements que vous observez.
Pendant cette période très particulière que nous avons vécue, et plus précisément pendant le confinement français, l'un des principaux indicateurs sur lesquels nous nous concentrons habituellement était presque devenu obsolète : le trafic du site Web.
Comme nous avions affaire à un marché en chute libre, il n'y avait plus assez de trafic pour pouvoir suivre notre projet.
Nous avions besoin de mettre en place un système qui nous permettrait d'atteindre les objectifs suivants :
- Suivre la croissance de la présence de notre site par rapport à la demande mondiale.
- Segmentez ces rapports de suivi afin d'ajuster notre activité marketing.
Avant d'entrer dans les détails à ce sujet, il faut savoir que notre démarche est basée sur l'article suivant.
Données requises
Modifications de la présence sur le site Web
Afin d'estimer la présence d'un site sur un marché précis, il existe de nombreux outils tels que SEMRUSH ou Sistrix, pour n'en citer que quelques-uns. Cependant, l'outil le plus fiable reste la Search Console, car les bases de données des outils externes ne seront jamais aussi complètes que les données réelles de votre site. De plus, les outils externes ont tendance à sous-représenter les requêtes de longue traîne.
Gardez à l'esprit que les données de la Search Console ne sont pas parfaites, loin de là. De plus, la somme de vos clics/impressions ne sera pas la même selon l'onglet que vous utilisez. Cette différence persiste même si vous extrayez les données à l'aide de l'API.
Dans ce cas, les données de l'onglet requête représentent entre 30 et 40% du total de l'onglet « Pages ». Cette situation est loin d'être idéale, mais même des données partielles sont plus fiables que celles d'autres outils externes, selon notre expérience.
Tendances de la demande
Même si le positionnement de Liligo est bon pour certains segments de notre activité, nous ne pouvons pas utiliser les impressions de la Search Console comme un indicateur fiable du marché.
Pourquoi pas? Parce que nous ne sommes pas sur la première page de toutes nos requêtes cibles. Cela ne nous donnerait pas l' état du marché, mais l'état des marchés pour les requêtes où nous nous classons bien - deux concepts très différents.
Pour extraire les tendances de la demande, nous avons décidé d'utiliser Google Trends, un outil très utile pour détecter les tendances. Le résultat, un index temporel compris entre 0 et 100, est étroitement lié aux volumes de recherche que vous pouvez observer.
Dans la section suivante, nous verrons comment croiser ces deux sources de données et comment utiliser les résultats.
Procédure
Afin de mettre notre analyse à la disposition de toutes les parties prenantes, nous avons pris la décision de la générer dans Google Data Studio. Il nous suffisait de connecter nos jeux de données à cet outil pour croiser les données.
Extraction de données CGC
Dans cette étape, nous devions effectuer deux tâches : extraire nos impressions quotidiennes et les classer par segment.
Pourquoi les impressions ? Car l'objectif est de faire en sorte que la visibilité du site (sa présence pour les requêtes) et l'évolution de la demande suivent la même tendance. La transformation des impressions en clics dépend de nombreux facteurs différents (rank, fonctionnalités SERP de Google, publicités…), les clics ne peuvent donc pas être exploités au risque de rendre l'analyse inexploitable.
Pourquoi les classer ? La situation COVID a toujours varié d'un pays à l'autre, il est donc important de savoir quels pays et quels segments (avion vs location de voiture par exemple) ont été les plus rapides à redémarrer.
Rien de plus simple que d'obtenir des impressions quotidiennes depuis la Search Console dans Data Studio : utilisez le connecteur natif.
N'oubliez pas de choisir « Impression du site » lors de la configuration du connecteur, car nous fusionnerons nos données avec la dimension « Requête », qui n'est pas disponible si vous choisissez « Impression d'URL ».
Choisir vos mots clés
Afin d'avoir une idée de l'état du marché, nous allons extraire des données de Google Trends pour certains mots-clés. Il existe de nombreuses façons de faire cette sélection, mais dans notre cas, nous avons défini une liste des principales requêtes pour chacun de nos segments.
Pour obtenir cette liste, vous devez tenir compte des points suivants :
- Vos données par requête dans Google Search Console
- Vos documents de recherche de mots clés
- Les mots-clés inclus dans les rapports d'outils externes tels que SEMRUSH ou Sistrix
Dans notre cas, nous avons identifié environ 1 000 demandes. Soyez astucieux dans la définition de ces mots clés car « vol Maroc », « vol Maroc » et « billet avion Maroc » auront les mêmes tendances : n'utiliser qu'une requête principale parmi ces 3 exemples suffira. Si votre sélection de mots-clés est trop large, vous risquez de rencontrer des problèmes à l'étape suivante.
N'oubliez pas de classer vos mots-clés selon les segments que vous ciblez. Nous en aurons besoin par la suite. Dans notre cas, nous avons décidé de les classer en créant une source de données différente pour chaque segment.
[Étude de cas] Optimisez les liens pour améliorer les pages avec le meilleur retour sur investissement
Lire l'étude de casExtraction de données via l'API Google Trends
Une fois ces mots clés définis, vous pouvez extraire les volumes de recherche de l'API Google Trends. Pour cette étape, je vous recommande de lire l'article du Search Engine Journal mentionné au début de cet article.
Les deux lignes magiques sont :
Ce qui vous permettra d'obtenir les données sous cette forme :
Dans notre cas, ces données sont mises à jour une fois par semaine et stockées dans une base de données BigQuery. Pourquoi? Parce que l'extraction des données est un peu lente et si vous spécifiez une période de plus de 3 mois, les données ne sont plus quotidiennes mais hebdomadaires.
C'est à vous de décider si cette structure convient à vos besoins, mais si vous souhaitez consulter plusieurs fois la situation du marché, l'automatisation du processus d'extraction est essentielle pour éviter de perdre du temps.
Une fois les données récupérées, ajoutez-les en tant que nouvelle source de données dans Google Data Studio. Que vous décidiez de le stocker dans un Excel standard ou dans une base de données externe, des connecteurs natifs sont disponibles. Joli!
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Lire l'étude de casCombiner des données dans Data Studio
Nous avons maintenant deux sources de données différentes et nous devons les fusionner. Notre objectif est de pouvoir visualiser les données sur un seul graphique afin de pouvoir comparer les tendances.
Google Data Studio dispose d'une fonctionnalité qui vous permet de fusionner deux sources de données si elles ont une colonne en commun. En fin de compte, c'est un peu comme une RECHERCHEV dans Excel. Si vous avez besoin d'un tutoriel détaillé sur ce processus, vous pouvez lire cet article.
La configuration devrait ressembler à l'image suivante : (exemple avec la location de voitures) :
Dans votre cas, vous n'avez peut-être pas les dimensions "country" et "cc_country", qui sont les dimensions que nous utilisons pour identifier le pays associé à une requête de location de voiture dans une ville.
- "Location de voiture londres" ⇒ Royaume-Uni
- “Location de voiture lisbonne” ⇒ USA
Visualisation des données et utilisation des données
Une fois que notre source mixte est prête, nous pouvons enfin visualiser toutes les données. Le rendu final ressemble à ceci :
Vous devez créer un graphique avec deux axes différents, un pour les impressions et un pour les données Google Trends. Comme vous pouvez le voir, l'idée est de s'assurer que la tendance des impressions est cohérente avec la tendance de la popularité.
Bien sûr, vous pouvez avoir des anomalies pendant quelques jours mais au final, on peut observer que la tendance est similaire, avec une augmentation progressive et continue depuis que le gouvernement a annoncé la fin de la période de confinement.
Dans notre cas, nous suivions également l'évolution des tendances par pays de destination et par segment afin de comprendre dans quels pays l'activité reprenait avant les autres. Cela nous a permis de concentrer nos efforts (campagnes, création de contenus) sur ces pays en priorité.
Sur la base des impressions de notre site, nous n'aurions pas eu une vision globale et représentative de la situation.
Conclusion
La démarche que nous venons d'esquisser est simple à mettre en place mais démontre l'importance d'utiliser correctement les données dont nous disposons par transformation et analyse croisée afin d' obtenir des informations importantes sur notre marché.
C'est une procédure qui :
- est actuellement inestimable
- ne coûte rien sauf un peu de temps pour le mettre en place
- tourne tout seul car il est entièrement automatisé (sauf pour tirer des conclusions, évidemment)
Bien que nous utilisions principalement des outils SEO, cette procédure produit un rapport utile qui peut être partagé avec tous les contributeurs du département Marketing / PPC pour relancer les campagnes uniquement dans les pays qui se redressent, et du département Branding pour les aider à adresser uniquement ces pays avec nouvelles campagnes.