Google Ads pour les retailers : 5 méthodes pour mesurer l’impact omnicanal de vos investissements publicitaires

[1er article d'une série de 3 sur le thème de l'omnicanalité en SEA]

C’est le plus grand challenge pour les annonceurs qui disposent d’établissements physiques. Sans surprise, tracker uniquement les ventes en ligne et piloter sur la base d’un ROAS « online » ne fournit qu’une vision partielle de l’impact business des campagnes Google Ads.

Cette situation peut conduire à plusieurs écueils :

• Un sous-investissement global liée à une sous-estimation de la rentabilité réelle des campagnes
• Une mauvaise allocation d’investissement (sous-investissement sur les zones de chalandises les plus rentables).

Après avoir travaillé plusieurs années sur ces problématiques pour de grands retailers (Electro Dépôt ou  Maliterie pour ne citer qu’eux), petit tour d’horizon des solutions disponibles, de la plus simple à la plus avancée.

1. Utiliser des micro conversions comme proxy des visites en magasin

Elles peuvent être par exemple les demandes d’itinéraires vers le magasin ou une réservation de démo en magasin.

✅ Avantages :

• Accessibles aux annonceurs de toutes tailles, leur mise en place se fait facilement. Le suivi se fait via un tracking classique des actions du site.
• Les données étant déterministes (modulo le Consent Mode), elles affichent un niveau de confiance plus élevé que les Google store sales

❌ Limites : La corrélation des micro conversions avec les visites en magasin est logiquement plus faible qu’avec les store visits. Il faut leur appliquer un coefficient diminutif pour estimer les visites en magasin.

2.  Exploiter les visites et ventes en magasin Google Ads

Ce sont les mesures natives de Google. En quelques mots : elles s’activent automatiquement dans le compte si le volume de visites ou ventes est suffisant. Le tracking des visites et ventes est réalisé via un mix de géolocalisation des utilisateurs et de questionnaires post-visite. Puis la magie de la modélisation fait le reste.

Pour les annonceurs les plus avancés : il est possible d'affiner la mesure des ventes en magasin en uploadant dans Google Ads les données de ventes offline réelles.

✅ Avantages :

• Il n’y a aucun effort d’implémentation.
• La corrélation avec les visites et ventes réelles est généralement forte, mais varie logiquement selon les volumes. Il y a parfois quelques surprises… Vous pouvez demander à vos Account Managers de Google une étude de corrélation, si vous êtes accompagnés par une équipe grands comptes.
• Enfin, l’intégration de ce signal dans les campagnes permet d’apparaitre plus régulièrement sur les emplacements et formats d’annonces locaux (dont Google Map).

❌ Limites :

• La donnée n'est disponible dans les comptes qu'à partir d'un certain seuil (non connu) de visites en magasin. La solution ne s'adresse donc pas aux petits réseaux.
• Comme souvent avec Google, il y a un manque de transparence sur la méthodologie de modélisation (comme pour le Consent Mode). Sur la plupart des comptes où les visites en magasin étaient présentes, les volumes semblaient gonflés, peu réalistes voire incohérents.

Attention donc de ne pas prendre les volumes pour argent comptant et de les minorer, de façon arbitraire ou mieux, en utilisant des sources de données tierces.

3. Tracker le comportement ROPO avec les codes promo

C’est une technique utilisée dans d’autres contextes (partenariats influenceurs par exemple) où le calcul du ROI peut être compliqué via les méthodes de tracking classiques.

En générant des codes promo récupérables via le site et utilisables exclusivement en magasin, il est possible d’évaluer une partie du trafic ROPO (Research Online, Purchase Offline).

✅ Avantages :

• Facile à mettre en place
• La donnée est déterministe : pas de modélisation donc pas de risque de sur-évaluation de l’effet ROPO

❌ Limites :

• La méthode donne une vision partielle de l’effet ROPO : une partie des clients ROPO n’utiliseront pas le code en magasin. Par ailleurs, la méthode permet uniquement de suivre les achats et non pas les visites puisque le code doit généralement être utilisé en caisse pour être activé.
• La mécanique n’est pas applicable pour tous les acteurs et en toutes circonstances.

4. Lancer un "geo-experiment"

Cette méthodologie de mesure d’incrémentalité consiste à lancer des campagnes couvrant un groupe de zones test randomisées, puis de comparer en fin de campagne les performances globales (visites, ventes) avec celles du groupe témoin.

✅ Avantages :

• Le protocole de test est solide si correctement mené et peut donc donner des résultats exploitables de manière fiable.
• Si vous êtes accompagné par les équipes grands comptes de Google, ils pourrons vous assister dans la mise en place de ce test.

❌ Limites :

• Sa mise en place et complexe et longue. Ce type de test s’adresse aux annonceurs grands comptes disposant de budgets conséquents. En effet, les budgets alloués aux campagnes des zones tests doivent être significatifs pour pouvoir observer un lift significatif sur le plan statistique.
• Il y a un impact sur le business des zones témoins lors de la phase d'expérimentation, puisqu'elles sont exclues du ciblages des campagnes.
• Ce type de test donne une photographie de l’incrémentalité à un instant T, mais ne permet pas un suivi de la performance des campagnes omnicanales sur le long terme.

5. Utiliser des outils de mesure tiers

La méthode la plus connue est le CRM onboarding. Elle consiste à rapprocher les données comportementales en ligne et hors ligne via la base client CRM.

Les visiteurs loggés du site peuvent être identifiés en magasin lors qu’ils utilisent leur carte de fidélité en caisse.

✅ Avantages :

• La solution offre une personnalisation avancée : il est possible de mieux segmenter la base clients pour des campagnes omnicanales ciblées (ex : relance des clients ayant visité le site mais pas acheté en magasin).
• La donnée est déterministe et propriétaire donc fiable.

❌ Limites :

• La mise en place est complexe et coûteuse.
• Le taux de matching est généralement assez faible, et d’autant plus sur les sites non loggés, ce qui implique souvent de modéliser les données manquantes. Net avantage par rapport aux store sales de Google : la méthode de modélisation est souvent plus transparente, quand elle n’est pas faite sur-mesure.

👉 Alors quelle méthode choisir ?

La réponse, vous l'aurez compris, dépend de plusieurs facteurs : les objectifs, la maturité digitale de l'annonceur, le volume de données disponible et des ressources financières.

La meilleure approche reste souvent hybride, combinant plusieurs méthodes pour croiser les données et garantir une vision plus complète et fiable.

Avez-vous déjà utilisé une ou plusieurs de ces méthodes ? Partagez vos retours d'expérience !

Prochain article : Piloter des investissements omnicanaux : quels KPIs utiliser ?

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