stratégie, Web analytics

Comment tirer pleinement parti de vos rapports Web Analytics en 4 étapes

process web data analyse

Les Web analytics ne doivent pas se limiter à la consultation de rapports. Leur exploitation doit permettre d’apporter de la valeur à votre activité. Arrêtons-nous un moment sur le terme «apporter de la valeur » qui sonne un peu comme un de ces trop nombreux buzz word inventé par des consultants désireux d’appâter des clients. Concrètement, qu’est- ce qui se cache derrière?

« Pour tirer parti de vos données, vous devrez vous mettre à les analyser. »

Développer de la valeur c’est engendrer une idée, une invention, un procédé ou tout autre chose qui aura un impact positif sur votre affaire directement ou indirectement. Il s’agit, donc, d’un terme très large qui dépend du contexte. Dans le cas qui nous concerne, les Web analytics fournissent des informations vous permettant de mieux comprendre et de mieux orienter vos actions en ligne. En d’autres termes, les Web analytics ne génèrent pas directement de la valeur. C’est vous qui, de par votre bonne maîtrise de l’outil, vos capacités d’analyse et de stratégie – allez créer de la valeur pour votre activité.

Aller au-delà des rapports
Il ne suffit pas de mettre en place un outil et d’ouvrir ses rapports quelques fois par semaine pour en tirer des bénéfices. C’est pourquoi, il est essentiel d’aller au-delà des rapports préconçus de votre outil et de vous mettre à analyser réellement vos données.

Une bonne analyse doit vous permettre de:

1/ répondre à des questions précises sur le comportement des visiteurs: Pourquoi ne convertissent-ils pas? Pourquoi sortent-ils du site à cet endroit-là? Quels sont leurs centres d’intérêt ?
2/ jauger le degré de succès de votre site Web et de vos actions en ligne.
3/ déterminer quelles actions doivent être entreprises.

Mais avant de commencer à analyser, il s’agit de mettre à jour quels sont les objectifs du marketing en ligne car ceux-ci ne sont pas toujours bien définis. Et le manque d’objectifs clairement définis risque de mettre à mal l’efficacité de l’analyse. De plus, il est pertinent de se demander s’il vaut la peine d’investir du temps et de l’argent dans un processus dont la finalité est floue.

« Si vous voyez des mots qui pointent des actions à entreprendre avec des données pertinentes, alors vous êtes en face du résultat d’une analyse de données Web. » Avinash Kaushik

N’oubliez pas aussi d’en dériver des moyens de mesurer le degré d’atteinte de vos objectifs, c’est-à-dire des KPIs. Par exemple, si un objectif business est de générer des ventes en ligne, un KPI sera le revenu par jour ou par semaine. Votre plateforme de Web analytics peut déjà offrir les « metrics » et « dimensions » nécessaires. Et, si ce n’est pas le cas, vous pouvez aussi les créer vous-même (par exemple, en créant des custom dimensions).

Le point de départ
Une analyse commence dès lors qu’il y a quelque chose de spécifique que vous voulez découvrir qui va au-delà de la simple consultation d’ensembles de données.
Cette investigation peut débuter dès lors:

  •  qu’un problème se présente. Par exemple : le taux de rebond (plus connu sous le terme « bounce rate ») du site a augmenté ou le taux de conversion a baissé.
  • qu’une question spécifique provenant du management ou d’un collègue est posée. Par exemple. Par exemple : Est-ce que l’argent qu’on a investi dans cette campagne rapporte le nombre de leads escompté?
  • que quelque chose doit être évaluée : un redesign d’une section d’un site, le succès d’une campagne, etc.

Les débouchés attendus de l’analyse
Un problème qui se pose fréquemment lorsqu’on débute une analyse est qu’on ne sait pas toujours par quoi commencer. La première chose à faire est de se poser une question de départ. Celle-ci permettra de cerner l’objet de la recherche et de savoir vers où vous devrez vous orienter.

Par exemple, si l’élément à analyser est :
– la hausse soudaine du taux de rebond du site. La question qui peut être posée est: Est-ce que la hausse est due à une mauvaise gestion des campagnes d’acquisition de trafic?
– le mauvais résultat des ventes en ligne d’une ligne de vêtement. On pourrait poser les questions suivantes: Est-ce que le mauvais résultat est dû au fait que les produits ne sont pas assez mis en valeur sur le site ? Ou bien, est-il dû au fait que ce type de vêtement n’est pas adapté à la vente en ligne?

Vous pouvez même aller plus loin en formulant une hypothèse de recherche que vous allez infirmer ou confirmer.

L’exploration
La seconde phase consiste à explorer la piste que vous vous êtes fixé. Demandez-vous ce qui pourrait avoir un impact sur l’élément que vous tentez d’analyser.
Dans le cas de la question relative à la hausse surprenante du taux de rebond, vous vous orienterez tout naturellement du côté des rapports sur les sources de trafic. Plus spécifiquement, vous regarderez le taux de rebond de chaque source de trafic ou canal d’acquisition: e-mailing, trafic direct, trafic issu des moteurs de recherche, etc.
Dans le cas des questions relatives aux résultats des ventes négatifs, c’est les rapports e-commerce ainsi que ceux montrant le degré de succès des pages produits qui devront être consultés. Plus spécifiquement, vous examinerez l’évolution des revenus par page produit.

« Votre bonne connaissance des divers rapports qu’offre votre plateforme de Web analytics sera clef pour trouver la source d’informations adéquate. »

Votre bonne connaissance des divers rapports – et surtout des « metrics » et des « dimensions » qui les composent – sera déterminante pour trouver la source d’informations adéquate. C’est pourquoi il est essentiel de disposer au préalable d’une bonne maîtrise de l’outil.
Si vous ne trouvez aucune trace de l’origine du problème dans ces rapports, envisagez alors d’inspecter d’autres pistes en recherchant une autre hypothèse plausible. Inspectez chaque facteur potentiellement générateur d’impact tel un enquêteur ne laissant aucune piste pouvant mener au coupable au hasard.

Mais, avant tout, assurez-vous d’avoir exploité toutes les sources d’information à votre disposition. Si votre plateforme de Web analytics ne vous offre pas la réponse, il existe d’autres outils : par exemple, des outils permettant de récolter des «données plus qualitatives »: les heatmaps ou clickmaps, l’A/B testing, le multivariate testing, les enquêtes en lignes, etc.

La découverte d’insights
Une fois que vous tenez des informations-clefs, comment faire vous pour vérifier si votre hypothèse de départ est vraie?
Différentes techniques sont à votre disposition pour « faire parler vos données ».

1/ Identifiez les tendances qui changent.

Dans l’exemple avec le taux de rebond qui augmente, regardez à quel moment le bounce rate augmente significativement.

2/ Comparez les données provenant de divers segments entre elles.

comparer
Dans le même exemple, comparez le taux de rebond des diverses sources de trafic entre eux et avec le taux de rebond moyen du site. Vous verrez tout de suite quelle source fait défaut.

« Inspectez chaque facteur tel un enquêteur ne laissant aucune piste pouvant mener au coupable au hasard. »

3/ Cherchez des éventuelles corrélations.

Vous cherchez, par exemple, à savoir si un afflux de trafic d’une campagne est à l’origine d’une amélioration des ventes à un moment donné. Comparez la courbe des visites du segment représentant la campagne et celle des ventes de produits. Si les courbes se chevauchent, c’est qu’il y a des chances que cela soit le cas.

4/ Recoupez vos sources d’informations.

Après de longs moments d’investigation, vous avez, enfin, l’impression que vous tenez quelque chose. Toutefois, vous flairez qu’il vous manque des éléments vous permettant de confirmer la chose. Sachez qu’il est possible dans beaucoup de cas de trouver ces indications dans d’autres rapports.
Si vous souhaitez, par exemple, savoir sur quels liens d’une page les gens cliquent, vous pouvez:
– soit consulter le rapport de la page en question dans lequel vous trouverez les pages suivantes qui ont été visitées.
– soit consulter le rapport intitulé in-page analytics où vous trouverez le taux de clics sur chaque lien se trouvant sur la page.
Les deux rapports ne se recoupent pas à 100% ? Ce n’est pas grave. Concentrez-vous sur ce qu’indiquent les tendances, et non, sur les chiffres absolus.

in-page analytics

5/ Vérifiez le poids relatif d’un élément dans le total.

Lorsque vous vous attardez sur l’analyse d’un élément (une page ou une source de trafic, par exemple), il est, souvent, indispensable de voir quel est son poids proportionnellement aux autres éléments du même type.
Lorsqu’on souhaite savoir quel est l’impact réel d’une source de trafic sur le site, par exemple.

pie cahrt

Si, à la fin de votre analyse, vous êtes arrivé à trouver une réponse concrète à votre question de départ et à confirmer votre hypothèse, il ne vous reste plus qu’à tirer parti de ce que ces éclaircissements vous indiquent. Soit, il s’agira de quelque chose qui est simplement destiné à être communiqué et servant à accroître votre compréhension de la conduite de vos activités en ligne ; soit, cela sera quelque chose méritant de plus amples investigations (via des user tests, par exemple) ; soit, il s’agira « d’insights » identifiant des actions concrètes à entreprendre.

A l’opposé, si vous n’avez rien trouvé de concluant vous pouvez recommencer le cheminement avec une autre hypothèse que vous allez tester.
C’est à ce prix que vous parviendrez à générer de la valeur pour votre activité .

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