Pour la plupart des sites d'ecommerce, l'analyse et l'optimisation du taux de transformation relèvent du défi. Cela prend bien une à deux années pour qu'un gestionnaire de site ordinaire (qui, rappelons-le ne génère que 100 000€ de CA par an dans 80 % des cas), parvienne à bien comprendre les chiffres qui se cachent derrière ces néologismes.

Et pourtant, le concept de taux de transformation n'est qu'un amuse gueule : en effet, le chiffre auquel on fait référence et sur lequel se fondent la plupart des analayses correspond à la transformation « dernière touche » ou au « dernier clic ». Autrement dit, la plupart des outils de web analytics attribuent la vente au canal par lequel le client est passé lorsqu'il a réalisé son achat, mais pas au canal par lequel, il a découvert quelques semaines ou mois plus tôt. C'est particulièrement génant dans certains cas : un prospect cherche une idée de cadeau fin octobre pour les fêtes de fin d'années, il opte pour une bouteille de champagne. Le 15 novembre, il tape champagne dans Google Shopping et tombe sur Barpremium.com. Le 17 novembre, il consulte ensuite des sites spécialisés et puis se décide une caisse de champagne grand cru vendu en promotion sur le site Barpremium après avoir tapé « Champagne BarPremium » dans Google. Le 28 novembre, il clique sur le signet Barpremium qu'il avait mémorisé dans son navigateur Firefox puis achète. L'outil de web analytics pense que ce sont les accès directs qui ont généré l'achat alors qu'en réalité, c'est Google shopping qui a permis de découvrir le site Barpremium.

En analyse classique du taux de transformation, le gestionnaire du site fait une erreur d'analyse. S'il dispose d'un outil d'analyse dernière touche ou multitouch qui permet de détecter l'historique des visites successives réalisées par l'internaute avant que finalement, il n'achète, son analyse est complète et surtout non biaisée car il sait quel canal a généré le premier contact ou la première touche.

Le cas des sites à cycle de transformation long est encore pire: le 12 janvier 2017, un client recherche tombe sur MGM, en tapant chalet de montagne dans Google. Il découvre le site du constructeur, en parle à sa femme le 14 janvier, pour la sonder sur ce qu'elle pense de ce type de construction, réfléchit, réalise le 28 janvier son enquête sur les mécanismes de défiscalisation sur le site lui-même et sur d'autres sites, neutres. Il compare les programmes du promoteur immobilier le 20 février, par aux sports d'hiver le 5 mars dans à Tignes où le promoteur immobilier a réalisé un programme, pour valider la qualité des prestations (il s'est d'ailleurs, connecté sur le site, une fois sur place car il n'est pas parvenu à localiser le châlet dans la station),  il adresse enfin un formulaire de demande d'information sur le site le week end de Pâques, le 16 avril et achètera peut-être au moins de juin.

Certains analystes estiment que 100 % de la vente doit être attribuée à Google Shopping sans qui le contact ne se serait jamais fait. D'autres optent pour d'autres modèles d'attribution et attribue par exemple 50 % de la vente à Google Shopping, 25 % au référencement naturel et 25 % à l'accès direct. La définition des règles d'attribution du poids de la vente s'appelle « modèle d'attribution ».

Les web analystes les plus pointus même définissent souvent leur propre modèle d'attribution, mais continuent de mener, en parallèle, des analyses « première touche », « dernière touche »