Denis Dupouy, Data analyst, revient sur l’enjeu de réunification des indicateurs comportementaux à travers l’analyse des différents supports digitaux (mobile, tablette, desktop). Il explique également pourquoi les équipes Support AT Internet sont efficaces au quotidien.

Découvrez l’l’identifiant interview :

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L’interview de Romain Lhote, Traffic Manager pour le journal L’Equipe, nous permet de comprendre les principaux défis Web et Mobile du premier quotidien sportif national. Nous découvrirons également dans cette interview la plus-value qu’apporte la solution analytique ainsi que les équipes de consultants AT Internet.

Découvrez l’interview :

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Cette semaine nous retrouvons Michael Vuillaume, Responsable SEO et Web analytics au magazine Le Point. Il évoque les grands enjeux « data » du titre de presse. Il explique également en quoi l’innovation et le support client sont des éléments clés chez AT Internet.

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Denis Rousseau, Consultant digital analytics pour Schneider Electric, partage avec nous sa vision d’une stratégie data efficace, qui repose essentiellement sur l’exploitation des données. Il revient également sur l’accompagnement d’AT Internet et sa capacité à être à l’écoute de ses clients.

À découvrir dans cet entretien.

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À travers l’interview de Marion de Cisternes, Responsable Web analyse au journal Le Parisien, découvrez les enjeux digital analytics d’un grand quotidien national. Quels sont les apports d’une solution analytique comme AT Internet ?  Quels leviers d’analyse et d’optimisation permet-elle d’actionner ?

Réponses dans la vidéo.

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Oui, l’analytics est un sujet éminemment politique au sein de l’entreprise. Les chiffres annoncés vont potentiellement impacter les ventes, le marketing ou d’autres services. L’analyste qui annonce les bonnes ou les mauvaises nouvelles n’est que le messager. Il n’a pas à pâtir ou se féliciter des performances… Il y a donc ce besoin vital pour l’analyste d’acquérir et de conserver son indépendance.

I believe analytics are highly political, and analysts ignoring that aspect of their work compromise the chances of success of the whole Digital Marketing/Communications measurement function in their organization.

Jacques Warren, Expert Digital Analytics et CEO Kwantyx

Lire l’article complet “Metrics are Politics”

Pour avoir à portée de main l’ensemble des règles de notre série, téléchargez le guide des 20 règles d’or du Digital Analytics :

Soyez extrêmement rigoureux lorsqu’il s’agit de protection et de confidentialité des données personnelles. Prenez connaissances de vos obligations en matière de responsabilité, de collecte, de traitement ou d’accès aux données. Sachez qu’en faisant un choix d’outil analytics, vous confiez une partie de la responsabilité de vos données à votre prestataire.

Dénicher le partenaire fiable pour trouver le juste équilibre entre les risques juridiques et les opportunités commerciales liées aux données est un des grands défis du digital analytics.

Aurélie Pols, experte internationale en protection des données

Aller plus loin avec le livre blanc “Confidentialité et protection des données”

Vous et vos collaborateurs devez savoir utiliser vos propres outils d’analyse pour interpréter les données. Suivez des formations, individuelles ou en petits groupes, en répétant les sessions, sur des laps de temps suffisamment conséquents. Si vous êtes analyste, accompagnez vos collaborateurs avec pédagogie, focalisez sur les bonnes pratiques et popularisez votre discipline.

Chaque collaborateur doit avoir suivi des formations à l’analyse et à l’interprétation des données. Ainsi, ils sont plus à l’aise pour décrypter les résultats de leurs performances, et peuvent agir en conséquence.

Source : Blog AT Internet 2015

Lire l’article complet “10 signes qui prouvent que vous êtes data-driven”

Tous les métiers dans l’entreprise sont concernés par l’analytics ! Démocratiser l’usage des données permet de répondre à une demande qui augmente sans cesse et se diversifie, ou à une volonté d’instaurer une culture « data-driven » dans les organisations. En effet, les profils d’utilisateurs de données se multiplient, et les analystes se doivent de gérer au mieux cette transformation, en contrôlant la collecte, l’intégrité et la diffusion des données pour rester le garant de leur qualité et de leur usage.

It is no longer possible for chief marketing officers (CMOs) to be experts only in branding and ad placement. […] They must also be customer analytics experts. The same is true for the chief HR, supply chain and financial roles in most industries.

Ian Bertram, Gartner

Plus d’infos sur ce sujet dans l’article “Les clés de la démocratisation de l’analytics”

Un outil digital analytics, aussi bon soit-il, n’égalera jamais la compréhension et la finesse de jugement de l’humain. Plus les systèmes et les technologies se perfectionnent avec leur lot d’automatisations très prometteuses, plus les attentes s’élèvent, et plus l’analyse humaine est nécessaire et différenciante. Le travail et l’expérience de l’analyste pour mettre en contexte et interpréter s’avère donc plus utile que jamais.

The man-machine dichotomy is not “either-or.” It is unequivocally “both-and”.

Source : Deloitte – 2016 Analytics Trends

Découvrir toutes les tendances dans l’étude “Analytics Trends 2016 – The next evolution”

C’est le propre d’Internet. Vos données s’enrichissent si elles sont confrontées et mises en perspectives avec d’autres informations. Croisez-les pour avoir une vision plus large et décuplez leur potentiel… Usez et abusez des API pour exporter, échanger, mixer vos données analytiques dans vos outils CRM, BI, emailing, Testing, CMS, …

APIs are like male and female plugs allowing software to share data and functionalities.

Source : FaberNovel 2012

Pour un éclairage plus complet sur ce sujet, lire l’article “Pour un Internet ouvert, libérez les API”

En effet, il est nécessaire de mesurer de manière globale la performance des différents types de supports digitaux. C’est une étape très importante (qui n’est pas encore franchie par bon nombre d‘acteurs). La mise en perspective des performances multidevice permet d’obtenir une vision unifiée de l’activité digitale. Votre outil analytics doit donc être suffisamment complet pour ne pas morceler vos analyses. Il doit proposer des indicateurs web et mobiles cohérents calculés sur les mêmes bases de références.

38% of marketers use a mobile analytics solution, and a little more than half have not identified key performance indicators to measure progress against their objectives.

Source : Etude Forrester 2016

Télécharger l’étude Forrester “Make The Most Of Analytics To Meet Your Mobile Objectives”

Il faut comprendre les comportements inédits que génère le mobile. Il est intéressant d’étudier la performance de la tâche accomplie sur mobile. C’est l’approche « Task-centric ». En analysant le détail de chaque événement qui se produit sur un écran mobile, la mesure centrée sur la tâche met en lumière les comportements des internautes et améliore la connaissance de leurs attentes.

Le mobile est bien plus qu’un canal, c’est une révolution […] On parle désormais de moments mobiles dans des contextes particuliers.

Thomas Husson, VP Principal Analyst chez Forrester

Pour en savoir plus, lire l’article “L’approche “Task-centric” de la mesure mobile”

Une décision efficace ne peut être prise sans avoir pris en compte tous les éléments de contexte. Analysez les facteurs internes (campagnes marketing en cours, mises en ligne de contenus, etc.) et externes à votre activité digitale tels que les actualités, les actions concurrentes, la saisonnalité, les éventuels problèmes techniques, la météo.

EN PRATIQUE :
Regardez et comparez l’évolution de vos performances dans le temps, notamment les pics ou chutes de trafic. Cela pourra vous alerter et vous aider à resituer le contexte.

Source : AT Internet 2015

Plus d’infos sur ce sujet sur le blog “Inbound Marketing Blog”

Ne vous bridez pas dans l’expression des besoins… Un bon outil analytics saura y répondre. Utilisez 100% de ses capacités. Avez-vous pensé aux métriques personnalisées ? À la création d’URL API à intégrer dans votre CRM ? À l’analyse des cohortes de visiteurs ? Les fonctionnalités d’une solution analytique sont là car elles répondent à des besoins business précis. Explorez-les, testez-les, et ne passez pas à côté d’insights à portée de main.

15% du potentiel de la solution analytique est généralement utilisé par l’analyste.

Jim Sterne, Expert Digital Analytics & Président de la DAA

Plus d’explications dans le livre blanc “Un jour dans la vie d’un digital analyste”

Après avoir tiré les premiers enseignements de vos métriques standards, n’hésitez pas à voir plus loin. Lorsque vous examinez un ensemble de données, certains croisements peuvent vous révéler des informations surprenantes, inattendues mais très utiles. Votre outil Digital Analytics ne sert pas seulement à observer le passé, mais à découvrir de nouvelles opportunités de business (intérêts des consommateurs, points de blocage dans les conversions, etc.).

Derrière de simples chiffres, l’analyste peut vous éclairer sur la manière de les interpréter et de découvrir de nouvelles opportunités.

Jim Sterne, Expert Digital Analytics & Président de la DAA

Télécharger le livre blanc “Un jour dans la vie d’un digital analyste”

Consultez d’abord vos données analytiques en amont de vos tests A/B. Vous pourrez ainsi sélectionner les éléments à tester en premier ou même définir clairement les objectifs de vos tests. Une fois les tests réalisés, vous pourrez bien sûr optimiser votre site avec les design, contenus, ou combinaisons de pages qui fonctionnent le mieux. Mais vous pourrez aussi mesurer et mettre en perspective l’impact de ces tests sur votre performance globale. Et ce, grâce à l’analytics !

L’établissement rapide d’un diagnostic en amont d’un test permet d’être beaucoup plus agile et de sécuriser toutes les prises de décisions.

Caroline Roullet, Responsable Fidélisation et Monétisation, Younited

Intéressé par le sujet ? Découvrir le cas d’usage Prêt-d’Union

Soignez la mise en page de vos reporting et tableaux de bord, et surtout mettez-vous à la place de l’utilisateur qui consulte les données. Pour les rendre digestes, claires et interprétables, appliquez les principes de base du graphisme, en choisissant les bonnes couleurs, polices, proportions, visuels et pictos. Autre impératif : choisissez des graphiques adaptés à vos analyses pour obtenir les meilleures interprétations.

50% du travail est déjà fait, lorsque le design et l’ergonomie de votre tableau de bord sont bien pensés.

Source : Blog AT Internet 2016

Pour plus de conseils, découvrir notre série sur la data visualisation.

Vous devez communiquer vos données de la façon la plus claire et compréhensive possible. Problème : tous vos interlocuteurs ne sont pas des spécialistes de l’analytique. Vous faites face à des publics hétérogènes avec des métiers, des cultures, des niveaux de maturité ou des objectifs différents… La solution : construire une histoire autour des données.

FAITES DU DATA STORYTELLING :
– Resituer toujours le contexte d’analyse
– S’adapter à ses interlocuteurs
– Utiliser un maximum de visuels
– Elaborer des scenarii sur le déroulement de votre projet analytique et des hypothèses sur l’impact des chiffres que vous communiquez

Source : Blog AT Internet 2015

Lire l’article complet “Le data storytelling ou l’art de faire parler les chiffres”

Commencez par faire simple. Regardez les indicateurs standards comme la compatibilité technique, les liens brisés, les opportunités commerciales, les requêtes sans réponses dans le moteur interne… Vous en tirerez déjà des enseignements intéressants. Avant d’essayer de mesurer des choses très complexes, posez-vous tranquillement, et allez-y progressivement.

You have to nail the basics before you try to get fancy […] Accept that you will take time to crawl, walk, then run.

Michèle Kiss, auteure & experte en Digital Analytics

En savoir plus, lire l’article : « Six rules for nailing digital analytics »

C’est la qualité de la donnée qui prime… Sans elle, toutes vos analyses sont faussées… Une fois votre projet lancé, concentrez-vous en priorité sur l’implémentation. Prenez le temps nécessaire pour tester le marquage et vous assurer de l’intégrité totale des données. Cette fiabilité de la donnée analytique vous permettra de fédérer l’ensemble des utilisateurs de telle sorte que la véracité des chiffres ne soit jamais remise en question. Au-delà de la qualité de vos analyses et de la pertinence de vos décisions, c’est aussi votre crédibilité qui est en jeu.

84% des organisations pensent faire de la gestion de la qualité des données une priorité en 2016.

Source : Experian Marketing Services/Dynamics Market 2015

À lundi pour une nouvelle règle !

Tout tagguer signifie marquer l’ensemble des pages de votre site, ou écrans de vos apps, pour ne pas vous retrouver face à des manques qui pourraient provoquer des incohérences d’interprétation. Cela ne veut pas dire que vous devez tracker le moindre évènement, le moindre clic, sur le moindre bouton caché au fin fond de votre arborescence.

Sachez aussi que les besoins, objectifs et KPI évoluent sans cesse. Rien n’est donc jamais gravé dans le code ! Surtout si la solution choisie offre des outils permettant de faire évoluer votre marquage dans le temps.

Un mauvais marquage peut se traduire par une perte et/ou une incohérence des données. Tout ce qui se fera après l’implémentation, comme l’analyse des données, sera remis en question car elle ne se basera pas sur des chiffres fiables. 

Florian Rieupet, Expert Digital Analytics AT Internet

Pour aller plus loin, regarder le webinar “Implémentation agile”

À demain pour une nouvelle règle !

S’il faut insister sur un critère de sélection de votre outil,c’est celui du coût. Même s’il est annoncé comme « gratuit » un outil peut être cher. Outre le coût d’acquisition, vous devez prendre en compte les coûts directs et indirects de fonctionnement, de formation, d’évolution/mise à jour, de maintenance/administration, et de support/assistance.

Tâchez d’éviter les pièges !

QU’EST-CE QUE LE TCO ?
Le “Total Cost of Ownership“, ou Coût Total de Possession, présente l’avantage d’étudier non seulement l’achat initial mais le coût global sur le cycle de vie du produit (ou du service). 

Source : Blog AT Internet 2013

Plus d’infos dans l’article “TCO, la chasse aux coûts cachés”

À demain pour une nouvelle règle !

Certains choix sont décisifs (plus que d’autres). Celui de votre solution Digital Analytics en est un. Au-delà de l’étendue fonctionnelle, posez-vous les questions auxquelles on ne pense pas naturellement au moment de sa sélection : test, support, hébergement, coûts cachés, accompagnement, privacy, … Ce choix est engageant, faites le bon ! (et si on peut vous aider, n’hésitez pas )

CHECK-LIST :
– Puis-je tester la solution ?
– Vais-je pouvoir bénéficier d’un support et/ou d’un accompagnement ?
– Mon outil respecte-t-il la législation en matière de protection des données ?
– Quel niveau de service (SLA) me propose-t-on ? …

Source : Blog AT Internet 2014

En savoir plus : lire l’article “12 critères essentiels pour choisir votre solution web analytics”

À demain pour une nouvelle règle !

Pour célébrer les 20 ans d’existence d’AT Internet, nous vous livrerons chaque jour un enseignement fondamental en Digital Analytics. L’objectif : vous aider à mettre en place votre stratégie analytique et mener à bien vos analyses et actions d’optimisation. Voici le 1^er !

Règle #1 : Une stratégie, 5 KPI

Définissez vos indicateurs clés de performance, mais limitez-en le nombre. Plus de 5, serait le signe d’une stratégie qui manque de clarté. Rappelons que vos KPI doivent être contextuels, faciles à comprendre et à interpréter, alignés sur la stratégie, et utiles à la prise de décision.

À la question « Comment se porte le volet interactif du business ? », la réponse devrait pouvoir s’appuyer sur trois à cinq chiffres.

Jacques Warren, Expert Digital Analytics et CEO Kwantyx

Pour aller plus loin sur le sujet des KPI, lire le livre blanc “Les indicateurs clés de performance : définir et agir”

À mercredi pour une nouvelle règle !

Le Digital Analytics Forum a toujours été un moment particulier pour AT Internet et ses clients. C’est l’occasion de prendre du recul sur le marché du digital analytics, sujet à de nombreuses transformations au fil des années. Avec comme point d’orgue la donnée : si vous êtes amenés à travailler dans le « digital », vous n’y avez pas échappé : la bonne exploitation des données de votre entreprise est paraît-t-il la clé de la performance. Désolé de vous décevoir, mais la réussite d’un projet digital analytics ne passera pas uniquement par la donnée. « La donnée est stupide » avance même Peter Sondergaard de Gartner Research. La réussite, celle de nos clients, celle de votre entreprise, est faite d’hommes, de conseils, de questionnements et de remise en question. Si la donnée est stupide, alors rendons-la plus intelligente tous ensemble !

Pour trouver de la valeur dans les données, il faut être bien accompagné : chacun de nos invités pouvaient se rendre à tout moment dans l’un de nos « Data Angels Corner » pour trouver réponses à leurs questions. En guise d’introduction à cette journée, Mathieu Llorens, CEO d’AT Internet, dépeint le portrait du data scientist moderne, comparable selon lui à un journaliste : rigoureux, spécialisé, courageux, indépendant, capable de hiérarchiser l’information et de raconter une histoire. On en revient à l’importance du data storytelling : selon Jennifer Aaker, psychologue et professeur de marketing à Stanford, une histoire est 22 fois mieux retenue qu’une statistique… et les machines, elles, ne racontent pas d’histoires !

Toujours est-il qu’un bon outil vous facilitera la tâche. Les analystes sont bien souvent débordés, assaillis par les demandes de leurs collègues pour leur extraire des données, devenant ainsi de simples « écureuils du reporting » ou « Reporting Squirrel », terme popularisé par Avinash Kaushik, blogueur bien connu des digital analystes. Le Reporting Squirrel s’oppose à l’Analytics Ninja, une sorte de maître de la donnée capable d’extraire intelligemment de la valeur plutôt qu’un simple classeur Excel vide de sens et donc d’insights.

Reporting Squirrel VS. Analytics Ninja… Fight!

Le Digital Analytics Forum a donc eu son lot de nouveautés pour satisfaire analystes chevronnés et utilisateurs métiers. Tout d’abord les dernières innovations de l’Analytics Suite :

• L’intégration dans vos tableaux de bords des données issues de l’outil SEO Oncrawl
• L’exploitation de vos données dans des outils tiers comme Power BI, bime, Qlik et Tableau
• Smart SDK, une fonctionnalité annoncée lors du précédent Digital Analytics Forum qui révolutionne le marquage de vos apps
• Une nouvelle application User Insights qui propose une vision visitor-centric, cross-device et cross-platform plus poussée
• Une extension « In-Page Analytics » pour retrouver vos données analytics directement dans votre navigateur web (Chrome, Firefox, Opera)

Mais également un bon nombre de fonctionnalités prévues dans notre roadmap :

• Les outils Tag Crawler et Tag Inspector, pour assurer la qualité des données en détectant les erreurs de marquage
• Une nouvelle version de Data Manager qui va encore plus loin en termes d’agilité dans la collecte et le traitement des données
• Explorer, une nouvelle interface qui accompagnera les analystes dans une démarche exploratoire à la recherche d’insights

En fait, on souhaite juste vous éviter de reproduire le même schéma dans votre entreprise…

Nous avons également eu le plaisir d’accueillir James McCormick, principal analyst chez Forrester Research pour une session sur la Digital Intelligence. James a partagé avec nous la stratégie et la structure d’entreprise à adopter pour atteindre cette intelligence digitale : organisation des équipes et des outils, connaissance autour de la collecte et la restitution des données, définition des bonnes métriques et optimisation continue… Le tout au service de la connaissance client.

La journée s’est poursuivie avec l’intervention de Sébastien Foucaud, Head of Data Science chez Scout 24 sur l’intelligence artificielle. Vous pensiez que l’IA était de la science-fiction ? Détrompez-vous, car l’IA est déjà présente dans notre vie, et les plus grandes entreprises l’utilisent déjà : Amazon, Apple, Uber, Netflix et bien d’autres exploitent de gigantesques volumes de données pour approfondir la connaissance client et personnaliser l’expérience utilisateur. À​​ ce titre, les données de votre outil digital analytics vous aideront à intégrer l’intelligence artificielle au cœur de votre stratégie d’entreprise.

Le DAF est également l’occasion de laisser la parole à nos clients et partenaires : « L’analytics est au service du business » nous expliquait Alexis Mollet, Directeur Marketing Digital du Groupe La Poste. Les tableaux de bord In-App Analytics et TV Tracking leur ont déjà permis de récolter des insights très intéressants. Nous avons également accueilli Jillian Minor, Web Analytics Director chez TicketNetwork. Pour cette place de marché américaine dédiée à la revente de billets (sports, théâtre, concerts…), il était nécessaire de mettre en place des tableaux de bord pour suivre l’activité en temps réel, l’essentiel des ventes s’effectuant sur une période dite « on sale » déterminée par l’annonce d’un événement par un artiste ou une équipe de sport. Pour terminer en beauté cette série « best practices », Julien Crochet, VP Sales d’AB Tasty est venu démontrer la complémentarité entre digital analytics et A/B Testing (si elle était encore à prouver !). Un point important à garder en tête si vous êtes dans une démarche de testing : vous devez vous demander quel est l’objectif de vos visiteurs, et non pas celui de votre site…

Les workshops organisés sur les thèmes du mobile analytics et de la segmentation ont permis de mettre en perspective les nouveautés annoncés tout au long de la journée. Au bout du compte, nous ressortons du Digital Analytics Forum avec des idées plein la tête. C’était aussi un temps précieux pour échanger avec nos clients dans de bonnes conditions (à savoir, un verre de Grand Cru Classé à la main !). Les retours d’expérience de nos clients, partenaires et invités sont riches d’enseignements et nul doute que les innovations de l’Analytics Suite à venir permettront de se rapprocher du graal : réussir à prendre de meilleures décisions grâce aux données.

Retrouvez les photos du Digital Analytics Forum 2016 sur notre album Facebook et les vidéos sur notre chaîne YouTube !

Belle journée #DAF2016 intervenants top+sujets passionnants : cross-device, IA, new fonctionnalités d’AT Internet qu’on attend impatiemment.

— Deborah Botton (@dbotton) 25 octobre 2016

Nous avons rassemblé et commenté 6 chiffres sur les grandes tendances des usages mobiles (m-commerce, publicité in-app, UX mobile, ASO, …). Ces particularités des applications et du web mobile influencent forcément votre démarche analytique et l’exploitation de vos données. Prenez-les en compte au moment d’élaborer votre stratégie digitale, notamment en cette période d’arbitrage des budgets !

80 % des mobinautes utilisent 5 applications en moyenne*

Sur les 28 installées en moyenne, c’est peu ! Regardez combien vous avez d’applications sur votre smartphone, et combien vous en utilisez réellement… Après le téléchargement d’une application, le temps est compté. En moyenne, elle perd plus de la moitié de ses utilisateurs après une journée seulement. Et une semaine après l’installation, la plupart des applications perdent 80% de leurs utilisateurs.

Insight #1 : travaillez le taux de rétention utilisateur. Utilisez les matrices à votre disposition dans les outils analytiques pour comprendre vos visiteurs. Etudiez des périodes relativement longues (plusieurs jours ou semaines) et segmentez vos données en plusieurs cohortes de visiteurs.

*Source : Marketingland.com

54% des transactions mobiles effectuées dans le monde sont faites sur des applications*

Pour le M-commerce, les applications restent un vecteur d’efficacité important avec des ratios supérieurs au Web mobile en termes de conversion. De plus, elles affichent un taux de rétention deux fois supérieur au web mobile pour les nouveaux utilisateurs.

Insight #2 : vous avez tout intérêt à investir dans une solution d’app analytics. Elle permet d’optimiser les différentes phases de la stratégie marketing : acquisition, engagement, rétention. Attention à ne pas vous limiter qu’à l’unique analyse des applications. Mesurez de manière globale la performance des différents types de supports digitaux. La mise en perspective des données multi-device permet d’obtenir une vision cohérente de l’activité digitale dans son ensemble.

*Source : Criteo (2016)

Les publicités in-app génèrent 50 % de ventes supplémentaires que les campagnes sur le web mobile*

Les taux de conversions de ces campagnes in-app sont 70 % plus élevés que sur le web mobile. D’autre part, selon l’agence ZenithOptimedia, le mobile devrait devenir le premier canal de publicité sur Internet en 2017. Les annonceurs dépenseront 99,3 milliards de dollars pour la promotion de leurs marques sur Android ou iOS, contre 97,4 milliards de dollars sur desktop.

Insight #3 : le suivi des performances des publicités mobiles a longtemps été difficile (voire impossible) à effectuer. Aujourd’hui, les résultats de ces campagnes sont accessibles très simplement. Attention néanmoins aux agences ou régies publicitaires qui vous proposent leurs propres solutions de tracking. Elles sont à la fois « juge et partie » car elles vous mettent dans une position où vous devez vous appuyer sur leurs données pour leur acheter du trafic. Préférez les outils tiers pour avoir la garantie d’une neutralité totale.

*Source : Sociomantic (2016)

Plus de 4 millions d’applications sont disponibles sur IOS et Android*

Dans cette jungle, la visibilité est un véritable challenge pour les marques. Par ailleurs, selon le site Amplitude research, plus de 90 % des apps présentes sur iOS/Android sont qualifiées de « zombie apps ». Cela signifie qu’elles n’ont pas assez d’utilisateurs pour être retrouvées de façon naturelle via une recherche, une liste ou une catégorie.

Insight #4 : se démarquer sur les stores d’applications passe aussi par une analyse concurrentielle. Un benchmark apporte un éclairage complémentaire intéressant de votre marché avec des informations de différentes natures : performances des OS, notes et commentaires des utilisateurs.

*Source : Statista (2016)

Le plus fort taux de désinstallation d’application atteint 54%*

Il concerne les applications de « jeux ». On trouve ensuite les applications de « vie pratique » (24%) telles que des applications d’itinéraires ou d’annuaires, de presse / actualités (20%) et de voyage (18%). Les applications de réseaux sociaux, quant à elles, restent peu désinstallées.

Insight #5 : l’une des principales raisons de désinstallation est le nombre de crashs de l’application. Suivez la performance technique de votre application et assurez-vous que les nouvelles versions soient plus stables. Vous verrez ainsi sur quelles pages l’application tend à se fermer.

*Source : Médiamétrie (2016)

Il faut 2 semaines pour marquer une app mobile (méthode classique)*

Cette dernière donnée illustre parfaitement la lourdeur et la complexité du marquage d’une application. L’implémentation « classique » est un des principaux freins à la mesure des dispositifs mobiles. Elle comprend l’intégration de nombreuses lignes de code et de nombreux aller-retours avec vos équipes techniques.

Insight #6 : de nouvelles méthodes de marquage instantané et ultra simplifié permettent d’implémenter les SDK avec une seule ligne de code, et en simulant le parcours d’un utilisateur. Le gain de temps est considérable. Renseignez-vous !

*Source : AT Internet (2016)

Pour mettre en pratique ces quelques conseils, n’hésitez pas revoir nos derniers webinars sur ce sujet :

• App Analytics : analyser l’expérience réelle des utilisateurs
• Performance mobile : optimiser le chargement du tag
• Stratégie mobile : in-app analytics et benchmark concurrentiel

 Quand vous surfez sur le web avec votre smartphone, quelle est la pire expérience : attendre le chargement interminable d’un site alors que vous avez absolument besoin d’une réponse rapide ? Ne pas arriver à atteindre un élément sur l’écran et se retrouver sur une mauvaise page (car la page initiale n’était pas encore complètement chargée et que l’élément s’est décalé) ? Et, soyons honnêtes, n’est-ce pas encore plus agaçant quand cet « autre élément » est une pub ?

Ces deux cas de figure représentent des expériences désagréables et frustrantes pour les utilisateurs mobiles. (Selon HubSpot, ce n’est pas seulement contrariant ; cela peut engendrer un niveau de stress équivalent à celui atteint lors du visionnage d’un film d’horreur !)

La bonne nouvelle ? Il existe des solutions pour afficher les pages plus rapidement (et ainsi éviter à votre utilisateur de s’arracher les cheveux !). Vous pourrez même tenter de l’épater avec ces 5 idées d’amélioration des performances et du temps de chargement de votre site mobile.

1.     Utilisez un CDN (Content Delivery Network)

Si un visiteur américain tente d’accéder à mon site mobile hébergé en France, les données ont beaucoup de chemin à parcourir. Le navigateur mobile de l’utilisateur doit appeler le serveur en France, qui envoie les données de mon site à l’utilisateur aux États-Unis, ce qui peut ralentir le processus. Avec un CDN, je peux éviter ce problème : il permet de dupliquer le contenu de mon site et de le stocker sur différents serveurs à travers le monde ; les utilisateurs peuvent ainsi accéder rapidement à mon site, à tout moment et en tout lieu, sur le serveur le plus proche.

Pour que l’expérience mobile soit optimale, chaque milliseconde compte. Un CDN peut vous aider à faire de précieuses économies sur le temps de chargement.

2.     Définissez un ordre de chargement de fichiers

Revenons au problème évoqué plus haut : alors que l’utilisateur cherche à atteindre un élément de votre site mobile lent à charger, il le voit se décaler… Et se retrouve à cliquer accidentellement sur une pub. Double problème à cela : la colère de l’utilisateur, et probablement le coût engendré par cette action.

Il existe une solution simple pour éviter ce désagrément : ne chargez pas tous les fichiers de votre page en même temps ! Fixez un ordre.

Chargez d’abord le cadre de votre page afin de mettre en place la structure de votre contenu et de donner aux utilisateurs une idée de la mise en page, même si votre texte et vos images ne sont pas encore visibles. Cela évitera également que vos blocs de contenus ne se décalent si vos éléments se chargent à des rythmes différents.

Ensuite, chargez votre contenu texte. Vos utilisateurs pourront accéder aux informations importantes qu’ils sont susceptibles de rechercher et, même si vos visuels ne sont pas encore chargés, votre page n’en reste pas moins entièrement utilisable à ce stade.

Enfin, chargez vos images : votre page mobile s’affiche entièrement, et peut être consultée par les utilisateurs. En affichant la mise en page, puis le texte et enfin les images, vous donnez également l’impression à vos utilisateurs que votre page se charge plus vite qu’en réalité, car ils ne se retrouvent pas bloqués devant une page blanche.

3.     Éliminez les kilos en trop (et ne vous contentez pas de redimensionner)

Depuis des années, on entend dire que le responsive design est une nécessité absolue et que le redimensionnement automatique du site selon les différents types d’écrans offre une expérience idéale aux utilisateurs mobiles. N’est-ce pas ?

Mais un aspect est souvent négligé : c’est, vous l’avez compris, l’impact sur la vitesse et les performances du site mobile. Adaptation du site à la taille de l’écran ne signifie pas optimisation des performances mobiles.
Une erreur est souvent commise : se contenter de redimensionner la taille d’affichage d’une image au format d’écran mobile (alors que le fichier image d’origine, dont la qualité est adaptée aux PC, reste volumineux). Bien entendu, la réduction de la taille d’affichage permet d’ajuster votre image aux écrans mobiles ; mais le poids du fichier entraîne quand même un temps de chargement supplémentaire.

Ne vous contentez pas de redimensionner les images de votre site Internet au format des supports mobiles. Hébergez plutôt différentes versions de la page sur votre serveur : l’une comprenant des images à haute résolution, à destination des ordinateurs de bureau, et l’autre, plus légère, avec des images à faible résolution pour les appareils mobiles.

4.     Soyez « cache »

Utilisez autant que possible le cache pour stocker les données  afin d’accélérer les visites suivantes :

• Mise en cache côté serveur : les données calculées sont stockées dans le cache de votre serveur ; ainsi, les prochains utilisateurs qui appelleront les mêmes informations pourront accéder rapidement à ces résultats précalculés.
• Mise en cache côté navigateur : certains éléments de votre site mobile, comme le logo de votre entreprise ou le pied de page, restent statiques d’une page à l’autre ; ils peuvent être stockés dans le cache du navigateur de l’utilisateur. Quand celui-ci ouvrira une autre page de votre site mobile, les éléments mis en cache seront immédiatement chargés, car ils seront déjà stockés sur son navigateur.

5.     Limitez les requêtes : allégez vos tags

Evaluez le nombre de requêtes envoyées à chaque chargement de votre page : marqueurs publicitaires, widgets, tags analytics, etc.

Étant donné que chacune ajoute un peu au temps de chargement, une page pleine de marqueurs sera plus longue à charger. Identifiez précisément les outils dont vous avez réellement besoin sur votre site et conservez uniquement ceux qui présentent un véritable intérêt. Travaillez-vous vraiment avec 10 serveurs publicitaires différents ? En réduisant le nombre de tags et de requêtes envoyées à chaque chargement de page, vous pouvez améliorer les performances de votre site mobile.

Vous souhaitez savoir précisément combien de temps prend le chargement de votre site sur un appareil mobile ? Testez votre vitesse sur https://www.webpagetest.org/ ; vous aurez accès au nombre de requêtes envoyées, à la répartition du temps de traitement, et plus encore.

Pour profiter d’autres conseils concrets sur l’amélioration des performances de votre site mobile et d’idées pour alléger vos marqueurs de digital analytics, regardez cette vidéo de webinar :

Performance mobile – Optimisez le chargement du tag sans perdre en qualité

Merci à Florian Rieupet, chef de produit à AT Internet, de nous avoir fourni la base de cet article !

L’amélioration du référencement d’un site web n’est pas comparable à un sprint, mais plutôt à un marathon. C’est un combat long, fastidieux et de tous les instants. En effet, un référenceur (une personne en charge du référencement sur les moteurs de recherche, qu’elle soit en entreprise ou en freelance) devra être attentif à toutes les actualités du secteur, intégrer les nouveautés dans sa stratégie, et avoir une vision à court, moyen et long terme de sa stratégie. Une remise en question, une petite halte dans la course, est donc indispensable pour faire le point sur les résultats de la stratégie mise en place. Mais alors que faire pour établir ces points de contrôle ? Que regarder au juste ? Et quand le faire ?

La clé : garder trace de toute action pour contextualiser l’analyse

Une très grande quantité de facteurs influent sur le référencement. Si l’on écoute la légende urbaine, c’est plus de 200 facteurs qui jouent sur le positionnement de votre site dans les moteurs de recherche. Certains sont évidents, d’autres sont beaucoup plus controversés au sein de la sphère SEO. Mais laissons de côté la spéculation. Concrètement, cela veut dire que le moindre changement sur votre site est susceptible de modifier votre positionnement sur les moteurs de recherche. Alors que doit faire le référenceur ?

Tout d’abord, il est nécessaire qu’il sensibilise ses collaborateurs au SEO, afin que chaque action effectuée sur le site (optimisation, nouvelle fonctionnalité, ajout/suppression de contenu, etc.) soit enregistrée (et datée !). Il pourra ensuite centraliser toutes ces informations puis les trier, les filtrer et les catégoriser comme bon lui semble. Mais pourquoi garder cette trace ? Le but ici, est de corréler ces informations avec les données analytiques. Le référenceur devra se poser ensuite les bonnes questions pour en extraire de la valeur. Il devra penser de la manière suivante :

« Le trafic moteur de la partie « T-Shirt » a beaucoup chuté. Mais que s’est-il passé ? Nous avons retiré une page produit il y a 3 mois… Les ventes de ce T-Shirt étaient assez faibles mais c’était une page qui donnait énormément de poids à la catégorie.

Je vais donc récupérer les mots-clés qui étaient utilisés, les réinsérer, optimiser les redirections et réorganiser mon maillage interne pour redistribuer le poids perdu. »

En se posant les bonnes questions, en utilisant la bonne information et en la croisant aux bonnes données, le référenceur a obtenu une réponse à son problème. Il s’inscrit ici dans une démarche d’analyste. Prévoyez donc la création d’un journal de bord SEO. Chaque modification sur le site doit y figurer. Vous pouvez par exemple décrire une action, son but, ajouter quels endroits du site sont impactés de façon pyramidale (URL de la page, puis sous-chapitre, chapitre, et Niveau 2), à quoi cette action correspond dans votre stratégie, puis la dater.

Croisez ces informations avec une multitude de données

Vous l’aurez compris, pour découvrir les causes de vos problèmes et les conséquences de vos actions sur le site, il faudra croiser les informations que vous aurez récoltées avec les bonnes données. Chaque métrique peut être intéressante d’un point de vue SEO. Le tout est de pouvoir les centraliser et de pouvoir suivre leur évolution. Nous en donnerons ici quelques exemples.

Vous pouvez notamment trouver un grand nombre de métriques très intéressantes afin de déterminer les résultats de votre stratégie de référencement dans votre outil Digital Analytics.

• Mesurez la part de trafic issu des moteurs de recherche… et son évolution

C’est souvent la courbe que le référenceur préfère regarder. Dans votre interface analytics, allez consulter vos sources de trafic et isolez le trafic moteur sur votre site. Regardez ensuite son évolution dans le temps. Mais allez plus loin que simplement consulter la courbe de votre site au global. Zoomez sur chaque partie de votre site pour mieux le comprendre. Les questions que le référenceur doit se poser sont par exemple : « D’où provient cette chute de ma courbe ? Quelles sont les pages, les chapitres et les niveaux 2 impactés ? Y a-t-il un effet de saisonnalité ? ». Il ne vous restera plus qu’à corréler cela à vos actions et à l’évolution de votre environnement pour répondre à vos questions.

• Quantifiez votre trafic longue traîne

Depuis la hausse des mots clés « not provided », il est de plus en plus compliqué d’évaluer la part de la longue traîne dans le trafic SEO total. Cependant, avec cette petite astuce, il est possible de l’estimer. Il suffit de créer un segment sur le trafic moteur, et de comptabiliser le nombre de pages d’entrée. En effet, plus vous comptabilisez de pages d’entrée différentes pour le trafic moteurs, plus il y a de chances que vous arriviez à capter le trafic de longue traîne. Il ne vous restera plus ensuite qu’à deviner les mots clés que prennent en compte les moteurs sur ces pages pour en déduire de nouvelles stratégies de positionnement.

• Déterminez si votre trafic est qualifié et engagé

Google est friand de signaux d’engagement sur votre site. Un site sur lequel les utilisateurs visitent plusieurs pages, qui convertit et qui ne fait pas « fuir » ces visiteurs sera privilégié. Découvrez dans cet article les métriques importantes pour juger l’engagement sur votre site du trafic issu des moteurs de recherche.

• Voyez si vos visiteurs sont « fidèles »

L’une des meilleures manières d’obtenir du trafic est de faire revenir ceux qui sont déjà venu une première fois. Et Google sait également reconnaître la part d’utilisateurs revenant fréquemment sur le site. Ce sont également de bons signaux de qualité (tout ce que Google recherche au final). Découvrez ici les métriques utiles pour mesurer la fidélisation sur votre site.

• Déterminez si votre site est optimisé pour tous les devices

En 2016, l’optimisation mobile est importante pour améliorer son référencement. Avec une part de trafic mobile de plus en plus élevée, il est nécessaire d’avoir un site optimisé pour tous les devices. Comparez donc vos insights PC avec celles des autres devices. Par exemple, on peut s’interroger si on constate des tendances sensiblement différentes sur mobile et PC. Néanmoins, n’oublions pas que le mobile engendre de nouveaux comportements qui ne sont pas toujours entièrement comparables aux comportements sur PC. L’essentiel c’est de surveiller vos métriques d’engagement sur mobile dans le temps, et de rester vigilant sur des baisses importantes qui pourraient être néfaste au SEO.

• Examinez votre moteur de recherche interne

Est-ce que votre moteur de recherche est efficace ? Si non, quels sont les mots clés ou les expressions qui renvoient des erreurs ? Identifier ces expressions peut vous permettre de mettre à jour votre stratégie de mots clés et de contenu.

Certains indicateurs purement SEO peuvent être mis en perspective avec des métriques analytiques grâce à des interconnexions entre des solutions Digital Analytics et des outils d’optimisation spécialisés (Searchmetrics, Analytics SEO, etc.)

• Suivez l’évolution des mots-clés que vous ciblez

En tant que référenceur, vous avez forcément établi une stratégie de mots clés. Suivre les évolutions de classements sur ces mots clés est un premier pas. Vous pouvez déterminer ceux qu’il faut suivre automatiquement et prévoir des exports réguliers pour surveiller vos classements sur ces expressions selon différents critères. Par exemple, déterminez ainsi si votre stratégie porte ses fruits ou si certains de ces termes sont trop concurrentiels, donnent moins de trafic que prévu ou si certaines pages devraient être mieux valorisées sur les mots clés que vous surveillez.

Bien sûr, votre positionnement sur les mots clés que vous ciblez dans les moteurs de recherche ne dépend pas que de vos actions. Cependant, cela peut donner des informations très intéressantes sur votre secteur ainsi que de nombreuses pistes de travail. Tout dépend de votre stratégie. Est-ce que vous ciblez les bons mots clés ? Est-ce que votre positionnement global s’accroît ? Est-ce que les pages que vous voulez voir bien positionnées le sont ?

• Quantifiez et déterminez l’origine de vos backlinks

Vous savez depuis longtemps que tous les liens ne se valent pas. Regardez quels sont les domaines et les pages qui redirigent vers les vôtre. Vous pouvez non seulement quantifier les résultats de votre stratégie de netlinking, et savoir quelles actions ont permis d’obtenir les meilleurs liens grâce aux données classiques utilisées pour les backlinks (autorité de domaine, autorité de la page, pertinence des ancres…) mais aussi identifier les plus mauvais liens. De plus, en étudiant précisément les pages qui redirigent vers les vôtres, vous pourrez trouver de nouvelles opportunités de backlinks !

• Surveillez le nombre d’erreurs sur votre site

Liens internes brisés, erreur de redirection, balises manquantes… Grâce à la Search Console de Google (ou à votre bon vieux Screaming Frog), vous pourrez quantifier, identifier, corriger et suivre toutes les données concernant les erreurs sur votre site. Il n’y a rien de plus beau que de voir le nombre d’erreurs rester constamment bas.

Ceci n’est qu’une liste non-exhaustive de métriques intéressantes. D’autres indicateurs peuvent avoir leur utilité d’un point de vue SEO. Il faudra donc déterminer quelles métriques seraient utiles à votre stratégie, puis les y intégrer. D’un point de vue général, pensez surtout à vous poser les bonnes questions et à adopter de plus en plus une démarche d’analyste. Elaborer un tableau de bord SEO pourra par exemple vous aider à suivre les données qui vous importent !

Mais alors, quand faire le bilan ?

Cela dépend de votre stratégie. Il peut être intéressant de faire des bilans à des échéances à court, moyen et long terme. Ce sera à vous de trouver votre rythme, sachant que Google prend également du temps pour intégrer vos modifications. Voici quelques exemples d’actions à mener selon les différents timing.

COMMENT SURVEILLER VOTRE STRATEGIE SEO

À court terme – De façon hebdomadaire :

• Surveillez les erreurs de votre site, votre environnement et le positionnement de vos mots clés.
  « Y a-t-il de nouveaux concurrents ? Quel est le bilan des erreurs corrigées cette semaine ? »

À moyen terme – De façon mensuelle et trimestrielle :

• Déterminez les conséquences des intégrations effectuées sur le site.
  « Qu’est-ce qui a impacté l’augmentation de mon trafic moteur sur ce niveau 2 ? Est-ce l’intégration de cette page ? Quels sont ses mots-clés ? »

À long terme – De façon semestrielle et annuelle :

• Evaluez votre stratégie de manière globale, prenez du recul dans vos analyses.
  « Ma stratégie de contenu est-elle engageante ? Capte-t-elle assez de trafic ? Dois-je persévérer dans cette voie ? »

Bien sûr, chaque site a ses problématiques, son environnement et ses objectifs propres. Ces questions ne sont que des exemples indiquant simplement la démarche à adopter. Toutes les questions que vous soulèverez sont autant de leviers d’amélioration pour votre SEO. Ce domaine s’élargissant de manière exponentielle, de plus en plus de personnes dans votre équipe (ou votre entreprise) peuvent peser sur vos résultats. SEO et digital analytics se rejoignent donc de plus en plus : adopter une démarche analytique permettra de soulever les bonnes questions et de trouver les bons leviers de croissance selon vos problématiques !

En tant que marketeurs, nous sommes toujours un peu fiers de lancer nos nouvelles campagnes après une longue période de préparation. C’est parce que nous consacrons beaucoup de temps et d’énergie à créer des textes et des visuels percutants. La campagne est en place et promet de rencontrer un franc succès !

Mais comment évaluer la réussite ou l’échec d’une campagne, une fois terminée ? Et surtout : a-t-elle permis à l’entreprise d’atteindre ses objectifs ?

N’attendez pas l’analyse finale des performances de votre campagne pour vous poser ces questions. Pour utiliser efficacement votre temps et vos efforts, veillez à intégrer le digital analytics dès le début, en suivant ces 5 étapes !

1. Des objectifs ? Evidemment !

Voici un principe qui semble couler de source :

Il n’est possible de mesurer et d’améliorer la réussite d’une campagne qu’en suivant un objectif clair.

 

Mais, étant donné la diversité des stratégies marketing potentielles et les innombrables interprétations possibles de la réussite, il n’est pas toujours facile de l’appliquer.

Les objectifs constituent la base de chaque campagne. Ils mènent aux indicateurs clés qui vous permettent d’évaluer l’efficacité de vos investissements publicitaires. Il est important de les formaliser par écrit. Pourquoi ?

• Tout d’abord, en tant que responsable des campagnes, vous devez savoir précisément à quoi vous consacrez vos efforts, et de quelle façon.
• Ensuite, la définition des objectifs marketing est un travail d’équipe. Tous les membres de votre équipe doivent partager la même vision de vos objectifs et être sur la même longueur d’onde. Ils s’appuieront eux aussi sur votre tableau de bord d’analytics par la suite… alors faites-les prendre part au processus dès le début.

Quels sont ces objectifs ?

Les objectifs d’une campagne sont étroitement liés aux objectifs stratégiques de l’entreprise : augmenter les ventes, renforcer l’image de la marque, assurer la fidélité des clients actuels… Il s’agit d’objectifs stratégiques à long terme, qui en général font intervenir des divisions entières de votre entreprise.

Pour le marketing digital, cela se traduit par des objectifs de performances à moyen terme, par exemple accroître le nombre de visiteurs de votre site, augmenter la valeur ou le volume des achats, améliorer le taux de retour sur le site, développer les recherches naturelles de votre marque… Tous ces objectifs sont susceptibles d’être partagés par l’ensemble de votre équipe.

Ensuite, passez aux objectifs de votre campagne : à ce niveau, les objectifs se traduisent par des événements concrets sur votre site selon le principe SMART. Une campagne a généralement un objectif principal, par exemple générer des ventes sur votre site ou inciter au téléchargement d’un document par le biais d’un formulaire. Tous les éléments de votre campagne doivent aboutir à cet objectif principal. Les autres actions engagées dans une optique de conversion sont des objectifs secondaires. Elles ne jouent pas un rôle déterminant dans la réussite de la campagne, mais fournissent des informations sur la contribution de certaines étapes intermédiaires à l’objectif principal.

Voici un exemple complet de répartition des objectifs :

• Objectif stratégique : augmenter les ventes
• Objectif de performance associé (entre autres) : réduire l’abandon des commandes
• Objectifs de la campagne : convertir les clients ayant abandonné leur panier (objectif principal) et les ramener dans l’entonnoir de vente (objectif secondaire)

Parfois, les campagnes sont conçues pour atteindre des objectifs moins mesurables, comme la notoriété de la marque. Dans ce cas, vous pouvez définir des objectifs comportementaux, comme le nombre de pages vues par visiteur, ou étudier au fil du temps l’augmentation des termes liés à la marque dans les requêtes sur les moteurs de recherche.

2. Laissez-vous guider par vos indicateurs clés de performances

Pour réussir, les campagnes doivent suivre un plan et faire l’objet d’optimisations en continu. Les données analytiques sont essentielles à cet égard. Mais de quelles données avez-vous besoin ?

Les indicateurs clés de performances (KPI, pour « Key Performance Indicators ») vous permettent de faire le lien entre les objectifs de votre campagne et les indicateurs que vous étudiez dans vos données analytics.

Dans ce livre blanc, Jacques Warren, expert digital analytics, définit les KPI comme « une mesure évaluant la qualité de l’exécution de la vision stratégique ». Grâce aux KPI, vous pouvez suivre et évaluer la réussite de votre campagne. Ils vous permettent de mesurer et de comprendre votre progression par rapport à vos objectifs.

Reprenons notre exemple :

Il peut être utile dans certains cas de séparer les KPI et les indicateurs. Si ces derniers expriment des valeurs absolues et quantitatives, qui montrent exactement ce qui doit être mesuré dans l’outil analytics, les premiers intègrent un contexte plus large. Ainsi, comme dans cet exemple, un KPI peut contenir des informations relatives : quelle proportion du nombre total de commandes abandonnées a finalement abouti à des transactions commerciales ?

Les KPI s’analysent dans un contexte

Un indicateur peut constituer une information essentielle dans un contexte donné, et un indicateur mineur dans un autre. Tout dépend de ce qui intéresse les lecteurs de votre rapport.

Les KPI de haut niveau sont parfaits pour informer rapidement et d’un seul coup d’œil l’équipe de direction de votre entreprise au sujet des performances de votre campagne et de votre site. Mais, de votre côté, vous avez sûrement besoin de connaître la cause de ces résultats.

Par conséquent, il est important pour chacune des parties prenantes de définir les KPI qu’elles utiliseront pour évaluer la réussite de la campagne avant même qu’elle ne commence. Il sera ainsi plus facile pour tous de comprendre les résultats présentés après la campagne.

Les KPI doivent évaluer la situation

Si vous ne savez pas si une certaine valeur est bonne ou mauvaise, vous ne saurez pas si vous devez agir. Il est donc essentiel de toujours définir des objectifs chiffrés pour vos KPI. Utilisez les valeurs précédentes, par exemple, comme point de référence pour les évaluer.

Il n’existe pas de KPI universel

Chaque société a ses propres problématiques : il vous faudra donc sortir des sentiers battus pour choisir vos KPI. Parfois, des KPI personnalisés peuvent être plus pertinents que les KPI par défaut de votre solution analytics. Lisez cet article pour apprendre à créer des KPI personnalisés.

Bon à savoir : la possibilité de personnaliser entièrement les analyses et les indicateurs de performances est une des forces de l’Analytics Suite d’AT Internet. Cliquez ici pour accéder à une présentation de nos outils et applications !

3. Décomposez les performances tout au long du processus de conversion

La réussite d’une campagne dépend de nombreux facteurs : la pertinence de votre offre, votre rayon d’influence, la facilité de compréhension de votre message et l’adaptation des supports publicitaires à vos objectifs.

En fait, tout repose sur votre capacité à faire passer votre audience du canal d’acquisition à la page de destination, puis à l’action souhaitée.

L’entonnoir AIDA est un modèle éprouvé qui représente ce parcours : Attention, Intérêt, puis Désir et enfin Action. Il montre COMMENT la campagne en vient à porter ses fruits.

Au fil du temps, ce modèle a beaucoup évolué, mais l’important est qu’il vous aide à structurer votre analyse !

Voici quelques exemples d’indicateurs que vous pouvez utiliser pour organiser votre rapport de campagne suivant l’entonnoir :

1. Attention :

• Nombre d’impressions de publicités Facebook
• Nombre d’impressions de bannières sur une page donnée
• Nombre d’abonnés à la newsletter
• Taux d’ouverture des e-mails

2. Intérêt pour votre offre :
   Que souhaitez-vous que fassent les utilisateurs à l’étape suivante ? Quelles sont les actions à effectuer ?

• Clics sur une bannière ou une publicité AdWords pour accéder à votre site
• Clics sur des publications des réseaux sociaux
• Taux de clics dans l’e-mail
• Nombre de visites ou de visiteurs sur votre page de destination ou vos pages d’informations produits
• Nombre de visiteurs qui sont passés d’un canal hors ligne à un canal en ligne (par exemple, qui consultent votre site après avoir vu votre annonce télévisée)

3. Désir :
   En fonction de la longueur de l’entonnoir, cette étape peut-être fusionnée avec l’étape « Intérêt ».

• Pages vues par visiteur
• Temps passé par visite
• Utilisation de l’outil de recherche interne
• Clics sur une bannière promotionnelle interne à votre site

4. Action :
   Quel est l’événement attendu à la fin de votre campagne ?

• Téléchargement
• Commande
• Inscription à la newsletter
• Toute autre action spécifique

4. Pendant la campagne : suivez la performance !

Une fois la campagne lancée, observez ses performances tous les jours pour pouvoir réagir en temps réel. Utilisez tous les leviers dont vous disposez pour obtenir les meilleurs résultats possibles !

Menez différents tests pour savoir quels arguments ou mises en page ont le plus fort impact. Que vous utilisiez un outil spécifique de tests A/B, que vous vous serviez d’une fonction de test intégrée ou que vous compariez simplement différentes publicités Facebook, l’important est de développer une méthodologie permettant d’améliorer continuellement les résultats.

Important : notez systématiquement les résultats de vos tests A/B ! Cet historique écrit vous aidera à émettre de nouvelles hypothèses pour la fois suivante et à déterminer au fil du temps les options les plus efficaces.

5. Utilisez des rapports adaptés

Une fois votre campagne terminée, créez un rapport final qui intègre tous les KPI, parmi d’autres informations pertinentes. La création de ce rapport est importante car elle vous permet de consulter facilement vos données pour préparer les campagnes suivantes.

Sachant que les campagnes ont une durée limitée (et que vous ne vous rappellerez pas la période de chacune d’entre elles), votre rapport doit être fait dans un format pérenne. Il est utile d’enregistrer vos données sous un format de type Excel ou d’exporter votre tableau de bord dans un fichier PDF.

Mais si vous avez besoin d’avoir une vision globale de votre campagne ou de l’activité d’acquisition, un tableau de bord dynamique est idéal, car il met à jour les données en temps réel. La direction peut ainsi suivre les performances de vos activités à tout moment.

Avec AT Internet, vous pouvez créer votre propre tableau de bord sur mesure en fonction de vos besoins, ou bien utiliser des modèles prêts à l’emploi.

Conseil pour votre analyse des performances :

L’apogée de votre analyse de campagne est le calcul du retour sur investissement. Nous n’allons pas développer ce thème dans cet article, mais nous pouvons vous donner un conseil :

Le calcul du retour sur investissement de plusieurs campagnes peut être très laborieux ; envisagez d’automatiser la majeure partie du processus en configurant votre outil d’analytics de la façon suivante :

Croisez vos données analytiques avec les coûts de vos campagnes en exportant les données vers un datawarehouse au moyen d’une API. En parallèle des données de vente et de conversion, vous pourrez alors étudier la relation entre le coût total et les recettes (entrées et sorties) dans l’évaluation de votre campagne.

 

Pour réussir une campagne, préparer le suivi des performances

Nous espérons que les conseils que nous vous avons apportés dans cet article vous auront encouragé à repenser la planification de vos campagnes. Les campagnes préparées dans une optique d’analyse et de mesure ont de toute évidence de plus grandes chances de réussir que les autres.

Pour pouvoir s’appuyer en toute confiance sur des données exactes, il est essentiel de préparer convenablement le suivi des campagnes.

Avez-vous d’autres conseils pour les responsables de campagnes qui nous lisent ? Partagez-les dans la section des commentaires !

La liste des tâches à accomplir avant le lancement d’une campagne marketing est toujours trop longue.

Toutes les bannières doivent être en place, la moindre virgule doit être vérifiée deux fois, et quand tout à coup quelqu’un veut faire une petite modification…

Mince, j’ai oublié de faire le suivi des liens !

Dans ces circonstances, sans règles ni procédures de suivi des campagnes, on se retrouve à tout faire à la hâte en espérant que ça tienne la route. On se dit : « Tout va bien, tant qu’il y a des data ! ». Et c’est exactement comme cela que l’on prend un mauvais départ…

Pour que vos initiatives marketing réussissent, il est essentiel de recueillir des données complètes et précises sur toutes les campagnes.

Vous devez connaître avec exactitude les performances de la campagne, les facteurs de réussite, les sources d’échec et les axes d’amélioration pour les fois suivantes. Cela s’applique également aux e-mailings et aux campagnes sur les réseaux sociaux, mais principalement aux campagnes de publicité payante, pour lesquelles il est crucial de connaître votre retour sur investissement.

Des paramètres de marquage précis pour une meilleure analyse

Afin d’améliorer l’efficacité de l’analyse de vos résultats de campagne, il est nécessaire de recueillir systématiquement toutes les données et de les centraliser dans un rapport de campagne.

Plus ce rapport est structuré, plus il est simple d’évaluer votre campagne et de tirer des informations intéressantes de vos analyses.

Par conséquent, marquez vos campagnes aussi méthodiquement que possible, en gardant à l’esprit la nécessité d’obtenir des informations suffisamment détaillées pour pouvoir en tirer une analyse pertinente par la suite. Exemple : segmentez les données de conversion par groupe cible, par canal ou par position de la bannière.

Si vos données sont mal structurées ou erronées, vous courez le risque de ne pas pouvoir créer de segments uniformes. Il est également possible que vos tableaux et vos rapports générés automatiquement ne veuillent rien dire, en raison de la présentation illogique ou incorrecte des données. Alors sélectionnez avec soin vos paramètres de marquage avant de lancer votre campagne !

En particulier, si vous travaillez en équipe sur la gestion des campagnes, il est important que vous définissiez ensemble votre structure du marquage.

Le choix des données dont vous avez besoin dans vos rapports doit être un processus collectif. À l’issue de cette réflexion, vous devez vous mettre d’accord sur des procédures à suivre pour chacune de vos campagnes, puis les consigner dans un document ou un tutoriel de référence :

• Créez une arborescence des paramètres : campagnes, canaux, positions, variations (dans le cas de tests A/B), formats, langues, etc. (bien sûr, tout dépendra des données dont vous avez besoin dans vos rapports).
• Définissez des paramètres uniques : si, par exemple, vos bannières promotionnelles sont placées à différentes positions sur votre site, vos paramètres doivent être uniques et sans équivoque de façon à ne laisser aucune place à la confusion entre les différents emplacements.
• Choisissez un libellé unique pour vos paramètres : à chaque orthographe d’un paramètre correspondra une nouvelle ligne dans votre rapport (par exemple, si vous notez votre paramètre de langue tantôt « EN », tantôt « anglais », vous obtiendrez une ligne pour chaque). Tous les responsables des campagnes doivent par conséquent utiliser la même nomenclature.

Si malgré tout des erreurs se produisent pendant la préparation, ou que vous souhaitez modifier l’affichage des données, votre analyste web peut dans de nombreux cas utiliser l’application Data Manager d’AT Internet pour éditer des données brutes après coup, en créant ou en changeant des règles de tagging.

Vous pouvez ainsi veiller à l’exactitude de vos données et vous assurer que vos analyses apportent véritablement des réponses à vos questions.

Conseils pratiques pour les campagnes complexes

Il est facile de se perdre quand on travaille sur des campagnes multicanal complexes.

Pour éviter les erreurs, il faut s’habituer à documenter l’évaluation des campagnes :

• Schématisez la structure de la campagne : avant de créer les liens de suivi, réalisez un schéma approximatif de la campagne : votre page de destination sera l’objectif et tous les supports et canaux utilisés dirigeront leur trafic vers cet objectif. Cela vous permettra de penser à marquer et à vérifier tous les liens et toutes les versions des bannières, afin de recueillir avec certitude toutes les données nécessaires.
• Vous pouvez utiliser un outil de création de liens en ligne ou intégré à Excel pour insérer correctement les paramètres dans les liens des campagnes.
• Listez tous les codes de suivi dans une feuille Excel pour avoir une vision précise de tous les paramètres utilisés. Vous pourrez vous référer à ce document à tout moment. Les liens peuvent être triés par langue, canal, source, page de destination, tests A/B, etc. Vous pouvez même les trier par date de début, si par exemple vous envoyez des e-mails à différentes dates.
• Choisissez avec soin les caractères que vous utilisez dans vos URL. Certains sont utilisés par le navigateur pour encoder les URL, ce qui peut produire des erreurs. Pour éviter tout risque, tenez-vous-en aux caractères A-Z, a-z, 0-9 et – . _ ~. Pour tous les autres caractères spéciaux, comme ? # [] @, utilisez un encodeur / décodeur d’URL.

Utilisez les fonctionnalités de votre outil digital analytics

Les outils de digital analytics proposent différentes fonctionnalités et configurations, qui vous permettent d’augmenter les chances de réussite de vos campagnes.

• Objectifs : pour connaître les performances de votre campagne d’un seul coup d’œil, il est intéressant de définir ses objectifs dans votre outil d’analytics. C’est particulièrement utile quand les objectifs sont très différents les uns des autres (en d’autres termes, quand plusieurs URL finales doivent être atteintes et que différentes actions sont considérées comme des objectifs). En définissant les objectifs dans votre solution de digital analytics, vous aurez une vision plus claire et plus immédiate de votre progression.
• Comptes : si vous utilisez des pages de destination autonomes et indépendantes qui contiennent un appel à l’action direct, il est pertinent de les mesurer dans un compte distinct afin d’intégrer l’analyse de différentes pages de destination et de centraliser les campagnes sur un seul compte.
  À l’inverse, en ce qui concerne les pages de destination qui fonctionnent en tandem avec d’autres contenus pour contribuer à la réalisation des objectifs de votre site principal, il est préférable de les intégrer à la structure globale de suivi du site, au sein du même compte, afin d’éviter toute rupture entre la mesure de la page de destination et celle du site et d’évaluer correctement la réussite par rapport aux objectifs. Pour mieux comparer les performances entre les différentes pages de destination, vous pouvez récapituler toutes vos données dans l’analyse de niveau 2 d’AT Internet.
• Automatisation : quand vous lancez de nombreuses campagnes, il peut être utile d’automatiser le suivi des campagnes. Des solutions d’analytics avancées, comme l’Analytics Suite d’AT Internet, vous fournissent les outils nécessaires.

Avant le lancement : testez !

Avant d’intégrer vos liens, cliquez sur toutes vos URL pour voir si les données apparaissent comme vous le souhaitez sur votre interface.

Votre adresse IP étant potentiellement exclue de la collecte de données, vous devrez peut-être utiliser votre smartphone pour tester vos liens.

Une solution analytics capable d’afficher les données en temps réel est plus pratique à cet égard, car elle vous permet de vérifier presque immédiatement vos valeurs de test dans votre interface. Sur les interfaces d’AT Internet, par exemple, les données s’affichent en moins de 5 minutes, ce qui accélère les tests.

Si vous préférez effectuer les tests sur votre ordinateur, vous pouvez utiliser Ctrl + Maj + I pour ouvrir la console de développement. Cliquez sur l’onglet « Réseau » afin de voir tous les fichiers chargés dans votre page. Pour retrouver des « hits » AT Internet, filtrez sur le mot-clé « xiti » afin de voir tous les hits qui envoient des informations à notre serveur. (Si vous utilisez une autre solution Digital Analytics, entrez le nom de votre outil dans le filtre pour trouver ces informations.) Pour voir les informations collectées, cliquez sur le hit concerné dans cette liste, et regardez les paramètres de la requête. Le paramètre &xto= contiendra les informations liées au suivi de la campagne.

En cas de doute, consultez notre documentation sur le marquage, adressez-vous à l’un de nos consultants, ou contactez votre équipe technique pour mettre toutes les chances de votre côté.

Conclusion : le suivi doit faire partie intégrante de la gestion de vos campagnes

Comme c’est le cas pour bien d’autres choses, la réussite commence par une bonne préparation. 

La mise en place d’un modèle de suivi demande un peu de temps et de réflexion, mais vous en récolterez les fruits en termes d’efficacité après le lancement de votre campagnes (et de toutes les suivantes !).

Pour éviter le stress et les erreurs, intégrez invariablement et automatiquement l’étape de « suivi » à votre planning et au calendrier de chaque campagne.

Et pour finir, une question : savez-vous exactement ce que vous devez mesurer dans votre campagne ? Dans le prochain article de cette série, nous vous montrerons comment organiser des campagnes par objectifs et comment définir et utiliser les bons indicateurs de campagnes.

Mais, pour le moment, à vous de jouer : quels conseils avez-vous à donner pour un suivi efficace des campagnes ?

Article publié pour la première fois le 29 octobre 2015.
La phase d’implémentation d’un projet web analytics est critique. On voit régulièrement des implémentations qui passent à la fin d’un projet de site web et pour lesquelles la recette sera mise de côté. Il est nécessaire d’éviter tout risque qui affecterait les données. Un mauvais marquage peut se traduire de deux façons, une perte et/ou une incohérence des données. Dans les deux cas tout ce qui se fera après l’implémentation, comme l’analyse des données, sera remis en question car il ne se basera pas sur quelque chose de cohérent. Découvrez donc nos six conseils pour avoir une implémentation simplifiée et rapide qui vous permettra d’avoir confiance en vos données.

1. Avoir finalisé son plan de marquage

Le début de tout projet d’implémentation doit se concrétiser par la réalisation d’un plan de marquage. Ce fichier va permettre aux développeurs en charge de l’implémentation d’avancer sereinement en sachant exactement où ils vont.

Il est essentiel que cette phase de réflexion soit effectuée avant de travailler sur l’implémentation, cela va permettre deux choses : dans un premier temps les équipes techniques vont pouvoir estimer précisément le travail nécessaire et donc les dates de mise en production possibles. Je dis bien les dates, car il est tout à fait possible d’itérer les releases en fonction des objectifs du plan de marquage.

Le deuxième avantage est le gain de temps apporté. Comme la réflexion est effectuée en amont il ne restera plus qu’à réaliser les tâches techniques sans se questionner sur les formats, la nécessité de faire remonter un bouton ou non etc.

2. Identifier les technologies utilisées

Aujourd’hui, il existe énormément de technologies pour construire des sites internet. Il est possible de trouver des sites relativement classiques se basant sur du JavaScript mais aussi des sites se basant sur des langages plus interactifs comme le Flash des frameworks comme Angular JS ou emberJS qui sont à la mode en ce moment.

Ces technologies vont avoir un impact très important sur le marquage nécessaire et il est impératif de le prendre en compte au moment de l’estimation du temps requis. En JavaScript il suffit uniquement d’appeler un fichier puis d’utiliser les fonctions qu’il contient. C’est généralement très simple et rapide à mettre en place.

Lorsque l’on parle d’AngularJS, les efforts nécessaires sont complètement différents. Sans rentrer dans le détail, cette technologie part du pattern MVC et se base sur des composants qui doivent être tout d’abord créés avant d’être inclus dans l’application web. Il y a donc deux étapes contre une seule pour le marquage JavaScript « simple » et ceci peut donc avoir de fortes répercussions sur le temps de marquage. Des explications pour ces formats spécifiques sont disponibles directement sur notre aide en ligne pour simplifier la création des directives.

3. Ne pas s’arrêter au premier obstacle

Dès que nous parlons marquage nous parlons en fait de développement web. Dans ce milieu, il est courant de faire face à des difficultés liées aux technologies. Souvent, nous rencontrons des équipes de web analystes nous disant qu’il n’est pas possible de mesurer certains KPI à cause de la complexité technique. Il est dommage de s’arrêter là, la mesure de certaines informations peut en effet être plus difficile à mettre en place, mais il est très rare qu’elle soit complètement impossible (et : « En informatique, tout est possible… »). Dans ce type de cas il est intéressant de se rapprocher des équipes techniques du prestataire directement : il est en effet peu probable que vous soyez les seuls à avoir ce problème, et même si vous êtes un cas isolé, l’expertise apportée par le prestataire avec l’aide de vos développeurs pourrait vous donner tous les outils pour contourner l’obstacle !

4. Choisir les bonnes méthodes de marquage

Lorsque vous mesurez un élément, vous avez généralement plusieurs méthodes pour arriver à vos fins. Prenons un exemple simple : le marquage d’impressions d’une bannière de publicité. Pour mesurer cet événement, il existe énormément de méthodes différentes comme le passage par un serveur avant d’appeler la bannière, l’utilisation du JavaScript récupérant les informations au moment de l’envoi des données ou même encore des fonctions JavaScript appelées sur des événements bien précis.

Ces trois méthodes sont complètement différentes et elles possèdent chacune des avantages mais aussi des inconvénients. Nous conseillons de bien choisir les méthodes utilisées en fonction de vos priorités.

5. Penser à la performance du site

La performance des sites internet est une nécessité pour beaucoup d’acteurs. De nos jours, quand un site est chargé par un navigateur énormément d’appels sont effectués, certains sites dépassent largement 1 000 appels par page. Un appel à un outil de Digital Analytics n’excède que très rarement quelques dixièmes de seconde, cependant il peut y en avoir une centaine sur le site, soit une attente de plusieurs secondes pour l’utilisateur. Il faut néanmoins préciser que tout n’est pas si simple : la performance d’un site ne dépend uniquement d’une somme d’appels.

Il existe des techniques pour alléger le chargement. L’asynchronisme par exemple (c’est-à-dire le fait de charger plusieurs scripts en même temps) et le fait de charger les scripts en bas de page permettent généralement d’améliorer la performance du site, cependant les appels sont quand même présents. De plus dans certains cas nous ne pouvons pas attendre la fin de chargement de la page pour envoyer des données. Il est donc primordial que la solution Digital Analytics soit implémentée de la plus légère des façons possibles.

Si vous n’avez pas de vidéo sur votre site, pourquoi serait-il nécessaire de charger le code permettant la mesure des vidéos ? Il n’y a aucune raison de le faire et nous conseillons donc d’alléger le code que vous allez utiliser. De plus, si vous avez 30 bannières sur votre site, il est souvent plus simple et plus léger d’envoyer les 30 informations en une fois plutôt qu’à trente reprises. Toutes ces astuces vont permettront d’améliorer la performance de vos outils de Digital Analytics et ainsi votre site.

6. Tester, tester et re-tester

On n’insistera jamais assez sur ce point. C’est l’étape la plus importante du marquage.

Dès qu’une implémentation est effectuée il va falloir tester pour vous assurer de deux choses :

• Premièrement, que les données partent quand vous le désirez. Si les données ne sont pas envoyées à nos serveurs, elles seront perdues et ne pourront jamais être retrouvées. C’est pour cette raison qu’il faut pouvoir s’assurer que tout fonctionne parfaitement.
• Deuxièmement, il va falloir vérifier la bonne remontée dans l’interface de la solution Digital Analytics et la cohérence des données. En effet, une fois que tout est envoyé cela peut ne pas être suffisant, si par exemple le nom de page est incorrect il sera compliqué de retrouver les informations que vous recherchez.

Chaque site et chaque technologie a des particularités. De ce fait, un code qui a fonctionné sur 30 de vos sites peut ne pas fonctionner sur un trente et unième ! De ce fait, même lorsque vous implémentez un code que vous savez déjà fonctionnel, il est fortement conseillé de le tester à nouveau pour s’assurer que tout fonctionne bien.

Dernier point, même lors d’une simple mise à jour de votre site il est conseillé de vérifier le marquage, le changement d’un bouton ou de tout autre élément pourrait avoir un impact sur le marquage. De plus, lors d’une mise à jour du site, il n’est pas rare que le script web analytics soit supprimé pour diverses raisons. Pour vous aider dans vos tests nous vous conseillons de créer des routines avec vos équipes techniques qui vérifieront que les tags sont bien présents. Aujourd’hui des outils comme Sélénium vous permettent de créer des scénarios de tests qui seront lancés quand vous le désirez. Rejouez chacun de ces tests avant une mise en production. Vous éviterez une régression ainsi qu’une perte de données.

Article publié pour la première fois le 29 avril 2015.

Web Analyste, ce métier émergent issu de la révolution internet et numérique récente est une fonction encore bien mystérieuse et abstraite pour beaucoup de personnes. Et pour en côtoyer tous les jours, nous savons ce que les Web Analystes ont sur le cœur. Nous en profitons pour vous livrer aujourd’hui un petit florilège des 8 phrases qui énervent le plus les Web Analystes.

1. Web analyste ? ça consiste en quoi ?

L’intégration du Web Analyste n’est pas aisée. Dès son arrivée, il fait face aux regards interrogateurs et suspicieux de ses nouveaux collègues non-initiés aux nouvelles pratiques « data-driven ». Mais si vous êtes ici, c’est que vous devez connaître le problème. On pourrait citer la variation suivante :

« Ça te prends 35h ce job ? »

Ou

« Ah oui, donc tu remplis des tableaux de stats toute la journée c’est ça ? »

2. Un geek qui s’essaie au marketing ? Pas besoin des chiffres, J’ai une bonne intuition là… 

Surement l’une des phrases qui crispe le plus le Web Analyste. Son rôle n’est pas de substituer les chiffres à l’intuition, mais bien de venir la corroborer (ou non d’ailleurs). L’analyse des données vient créer un savant mélange avec l’intuition afin de réduire sa marge d’erreur ou d’en inspirer une autre.

3. Oui mais de toute façon les chiffres, tu peux leur faire dire ce que tu veux.

« If you torture the data long enough, it will confess to anything. »– Ronald Coase. Ce n’est pas faux, admettons-le.  Mais le rôle du Web Analyste est justement d’être le garant d’analyses fiables et objectives. Analyser et interpréter des données, c’est un métier qui nécessite de l’honnêteté et de l’impartialité, pas de la férocité.

4. Ah ben non j’ai pas déclaré cette campagne… Pourquoi ? il fallait ?…

Non, non pas de problème. Et les chiffres, il les sort d’une pochette cadeau peut-être ? Pas de déclaration de campagnes, pas de chiffres. Pas de chiffres, pas d’insights. Pas d’insights… Pas d’insights.

 5. Définir des KPIs ? Taggue d’abord le site, on verra après pour les objectifs.

C’est un peu comme attendre de prendre un coup de soleil à la plage avant de mettre de la crème solaire… Lumineux comme idée. Fixer les objectifs et les indicateurs qui vous permettront de constater l’évolution de ces objectifs vient nécessairement avant d’entamer leurs productions. Restons logiques.

6. Quand tu as 2 minutes, tu peux me sortir tous les chiffres de cette campagne please ?

Campagne ? Quelle campagne ? Si le Web Analyste ne sait pas de quoi il s’agit, comment pouvez-vous espérer qu’il vous sorte les chiffres pertinents à cette campagne ? L’implication du Web Analyste doit se faire dès l’initiation de la campagne, de cette façon il pourra non seulement vous conseiller sur les KPI pertinents à choisir par exemple, mais également être en mesure de vous commenter les performances à l’issue de cette campagne.

7. Je veux mesurer tout ce qu’il est possible de mesurer

Tout mesurer sans objectifs précis n’est pas la solution, la définition des KPI’s est une étape préliminaire et primordiale afin de savoir ce que l’on recherche vraiment. Car l’enjeu n’est pas de collecter autant de données que possible, mais bien de cibler les bonnes données utiles à chacun, celles qui importent, celles qui aideront à tirer des enseignements sur la stratégie mise en œuvre et permettront d’ajuster les décisions qui en découlent. Trop de données peut conduire à la paralysie décisionnelle, l’analyste doit proposer les bons filtres.

8. Vous n’avez pas un indicateur qui résume tout ?

Malheureusement, il s’agit d’une question récurrente. Preuve du flou artistique autour de ce nouveau métier. Non, désolé de vous décevoir, mais non. Un indicateur qui résume tout n’a pas encore vu le jour. Les « insights » comme on aime les appeler, sont issus de croisement, de mise en contexte, de correspondances entre les données de plusieurs indicateurs. De cette manière il est possible de faire  parler  la donnée, de déterminer des tendances, des facteurs de réussite ou d’échecs par exemple, permettant par la suite d’orienter les décisions stratégiques de la plus efficace des manières.

A tous les Web Analystes, c’est à vous que nous nous adressons, à votre tour faites nous part dans les commentaires des phrases qui vous énervent le plus. Nous avons hâte de vous lire !!

Article publié pour la première fois le 5 novembre 2015.

Ca y est, nous y sommes. Le mobile est devenu incontournable. Déjà en 2001, à l’heure du WAP et des petits écrans de téléphone, il nous était annoncé l’avènement proche de l’Internet mobile. Il a fallu près de 15 ans pour y arriver. Nous sommes passés de la phase du « Mobile Also » à celle du « Mobile First » puis désormais nous sommes, selon certains, dans la phase du  « Mobile Only ». Avant qu’un gourou en manque de popularité indique qu’il nous faut aborder la phase du « Forget Mobile »,  il est vraisemblable que coexistent, pendant plusieurs années, le site pour ordinateur, le site pour mobile et l’application mobile. Je vous propose une approche de la mesure du mobile qui va au-delà de la simple comparaison de fréquentation globale et qui donne accès à une meilleure compréhension des comportements. Afin d’y accéder, il est au préalable nécessaire de détenir une vision d’ensemble de l’utilisation des supports.

L’importance d’une mesure globale et unifiée de l’utilisation des équipements fixes et mobiles

Les études sur l’utilisation des appareils se multiplient. Par exemple, une étude de Criteo annonce que la France a dépassé les 20% de transactions sur mobile au 2ème trimestre 2015 en France. Une autre étude d’AT Internet révèle que, sur les sites Media, près de 2 visites sur 5 se font en moyenne sur smartphone. L’intérêt porté à ces études démontre l’importance de la comparaison de la performance des différents appareils. C’est un objet d’étude primordial pour bien comprendre l’évolution des comportements de nos contemporains sur les supports numériques.

Mais qu’en est-il de votre site ? Le mobile prend-il également du volume dans la fréquentation de vos dispositifs en ligne ?

Je voudrais insister sur l’importance de mesurer l’intégralité des supports et idéalement avec un unique outil de mesure d’audience.

Les entreprises proposent souvent les mêmes contenus sur les différents supports. Les mêmes individus peuvent utiliser différents supports à des moments et contextes différents. Les actions faites sur un smartphone peuvent par exemple modifier ou annuler celles effectuées sur pc.

Il est ainsi très dangereux d’évaluer de manière indépendante la performance d’un dispositif sans la comparer avec l’ensemble des autres appareils. Le risque est de tirer des conclusions erronées qui ne tiennent pas compte de l’utilisation combinée de plusieurs supports.

Cependant, il y a aussi nécessité d’aller plus loin que la seule comparaison globale de l’utilisation de chaque support.  C’est l’objet de l’approche proposée ici.

Les nouvelles attentes engendrées par l’apparition du mobile

Les internautes ont désormais le choix. Chaque jour, ils décident d’utiliser un type de support plutôt qu’un autre pour accéder à vos services.

Pour quelles raisons une personne préfère-t-elle utiliser le site pour mobile ou l’application mobile ou le site pour ordinateur ?

Pour ceux qui ne disposent que d’un smartphone, la question ne se pose pas, ils sont contraints d’effectuer leur action sur le mobile. De même pour ceux qui n’ont pas de téléphone de dernière génération, l’ordinateur demeure l’appareil obligatoire pour accéder à Internet. En déplacement, une personne utilise naturellement son mobile pour réaliser immédiatement une tâche. Mais alors qu’est-ce qui fait que chez soi, alors que l’accès aux deux types d’appareil est possible, nous utilisons le mobile plutôt que l’ordinateur ?

Ce sont des questions essentielles. Leurs réponses sont complexes.

Pour trouver ces réponses, il ne faut plus envisager le mobile uniquement comme un support de plus. Le mobile engendre de nouveaux comportements, des comportements impossibles en son absence. C’est ce que Thomas Husson, VP Principal Analyst chez Forrester nous indiquait dans son intervention lors du dernier Digital Analytics Forum AT Internet : « Le mobile est bien plus qu’un canal, c’est une révolution […] On parle désormais de moments mobiles dans des contextes particuliers. »

Ainsi, sur le mobile, les personnes sont centrées sur la tâche à accomplir dans l’instant présent. Plus besoin d’attendre de rentrer chez soi ou au bureau, devant son ordinateur fixe. C’est l’immédiateté qui prime, à n’importe quel moment et n’importe où.

On parle aussi de micro-moments. Ce sont des instants très courts, de quelques minutes, où chacun d’entre nous réalise des tâches rapidement grâce à son mobile.  Les micro-moments sont au nombre de 4 : je veux faire, je veux acheter, je veux aller, je veux savoir. Ainsi, le mobile transforme notre comportement en créant un besoin d’accomplir sans délai des tâches rapides, dès que nous y pensons, dans les transports, dans un moment d’attente ou de pause, chez des amis ou encore dans un magasin. Cette approche force à nous intéresser au contexte et aux évènements déclencheurs du désir de réaliser une tâche.

Cette vision du mobile comme un catalyseur de nouveaux comportements oriente l’approche de la mesure de sa performance.

Plutôt que de mesurer uniquement de manière globale la performance des différents types de supports, il est plus judicieux d’y ajouter un examen de la performance selon la tâche à accomplir. En descendant d’un niveau de détail, la mesure centrée sur la tâche à accomplir met la lumière sur les comportements des internautes et améliore la connaissance de leurs attentes.

L’approche « Task-centric » : une mesure basée sur la tâche à accomplir

Il s’agit d’évaluer la performance de chaque appareil sur la base d’indicateurs liés à la réalisation d’une tâche. Cette approche a le mérite de placer la mesure au niveau de la tâche et non plus au niveau de la seule fréquentation globale.

Chaque site ou application propose de nombreux « Call-to-action ». Nous perdons souvent cela de vue, mais un site ne se réduit pas à une seule action. Un site e-commerce ne se limite pas à la seule action d’acheter, même si cette dernière est la plus importante.

Voici, pour vous convaincre, des exemples de tâches qui sont potentiellement réalisables sur un site e-commerce :

• Acheter
• Se renseigner sur l’avancement de sa livraison
• Réserver un produit
• Vérifier la disponibilité d’un produit en magasin
• Trouver le magasin le plus proche
• Lire les avis clients sur un produit
• Récupérer un code promotionnel
• Prendre connaissance des horaires d’ouverture d’un magasin

L’objectif de cette approche est de connaître les tâches que les internautes privilégient sur le mobile. Cela permet d’identifier les tâches que le site pour mobile ne parvient pas à satisfaire les internautes, ou de découvrir qu’un appareil est plus adapté à certaines actions.

Le travail d’analyse se déroule en 3 étapes :

• Lister l’ensemble des tâches qu’il est possible d’accomplir sur vos différents sites ou applications.
• Contrôler le bon suivi des actions en ligne qui confirment la réalisation d’une tâche. L’accomplissement de la tâche est mesuré, dans la très grande majorité des cas, par le chargement d’une page ou le clic sur un lien. Si aucune mesure ne permet de savoir si une tâche a bien été réalisée, il faut implémenter le marqueur nécessaire.
• Extraire les rapports d’analyse depuis l’outil de web analytics.

Pour obtenir une vue complète sur la réalisation des tâches par les internautes, les trois analyses suivantes sont incontournables :

• Répartition des réalisations de chaque tâche entre les différents supports

Ce rapport fournit la répartition d’utilisation de chaque support selon la tâche à accomplir.

Voici comment il se lit : 30% des personnes qui ont acheté durant le mois l’ont fait sur l’application mobile.

Il indique les supports préférés des internautes pour réaliser chaque tâche. On peut considérer ces supports comme les plus pratiques à utiliser pour eux.

Si une personne trouve plus commode d’utiliser un support, est-ce que cela signifie qu’elle n’a plus du tout recours aux autres supports ? Le taux d’exclusivité permet de le savoir. Dans notre tableau, 8% des clients achètent exclusivement sur l’application mobile. Ces clients ont adopté l’application, elle leur fait gagner du temps pour leurs achats, ils ne reviendront pas sur un autre support pour acheter. Ce sont assurément des clients très fidèles dont la valeur à vie est élevée. Il faut par conséquent les traiter avec beaucoup d’attention.

• Evolution dans le temps de la répartition

Ce rapport fournit l’évolution des réalisations d’une tâche au fil du temps.

Voici comment il se lit : entre le premier trimestre 2014 et le second de 2015, la part de l’ordinateur dans la réservation de produit a perdu 13 points, passant de 64% à 51%.

Il révèle les tendances haussières et baissières sur chaque support. Ces tendances reflètent une tendance de fonds du comportement des internautes qui, selon leur équipement et leur degré de maturité utilisent progressivement de nouveaux supports pour réaliser de nouvelles tâches.

Ce rapport permet aussi d’évaluer l’impact des interventions effectuées pour optimiser les supports : la création du site pour mobile, la reprise sur le mobile de la totalité du contenu, le passage en mode Responsive Design, l’adaptation du contenu à la vision mobile,…

• Répartition des réalisations de chaque tâche au sein de chaque support

Ce rapport fournit le classement des tâches les plus souvent réalisées sur chaque support.

Voici comment il se lit : 6% des personnes qui ont accédé à l’application mobile l’ont utilisé pour acheter. 23% des personnes qui sont allées sur le site mobile l’ont fait pour trouver le magasin le plus proche.

Il permet de répondre à la question suivante : quelles sont les tâches accomplies sur chaque support ? Il révèle sur quelle tâche le support est efficace et sur quelles autres il ne parvient pas à séduire les internautes.

Cette approche « Task-centric » de la mesure de la performance du mobile ouvre la voie à une meilleure compréhension des attentes des internautes vis-à-vis du mobile. Elle permet de vérifier que  vos objectifs sont en phase avec l’utilisation de chaque support, de concentrer les actions sur les tâches et de hiérarchiser les actions à mener en fonction des résultats.

Pour vous aider à élaborer une stratégie multidevice efficace, je vous recommande le guide « Apps Analytics & Multi-Device : mesurez l’exhaustivité de vos interactions mobiles » d’AT Internet.

Après avoir vu les KPI utiles à la mesure de l’acquisition et l’engagement, examinons les KPI digital analytics permettant d’évaluer les comportements de fidélisation des clients.

On dit en général, selon les sources, que l’acquisition de nouveaux clients peut coûter 5 fois plus, voire 25 fois plus, sinon davantage, que la fidélisation des clients existants. Vous le savez probablement, mais l’idée est ici de se concentrer sur la fidélisation des clients existants. Comment, dans ce cas, utiliser le digital analytics pour évaluer et développer la fidélité des clients ? Quels sont les indicateurs que vous devez suivre sur votre site pour la mesurer ?

Les KPI incontournables

Surveillez les indicateurs suivants pour savoir si votre site génère des visites régulières de la part de clients fidèles et assidus :

• Fréquence de visite : nombre de visites par visiteur unique
• Nombre de connexions à des comptes existants
• Taux de visites connectées (nombre de visites connectées divisé par le nombre total de visites)
• Taux d’attrition (taux de désabonnement au compte ou au service)
• Taux moyen d’achat répété

Pour en savoir plus sur la fidélité de vos clients et son impact sur votre site, analysez les éléments suivants :

• Pourcentage de conversions qui correspondent à des achats répétés

Vos visiteurs reviennent-ils pour acheter à nouveau, à une ou plusieurs reprises ? Utilisez la segmentation « visiteurs » pour identifier les groupes de clients qui ont effectué seulement un ou deux achats et ceux qui ont acheté à de nombreuses reprises. Exploitez ensuite cette information pour adapter votre ciblage, ainsi que votre discours auprès de ces différents segments de clients. Par exemple, vous pouvez cibler les acheteurs qui en sont à leur deuxième achat avec une campagne de reciblage, mais adopter une approche plus personnalisée auprès de vos clients les plus fidèles (en prenant en compte l’ensemble de leur historique d’achat pour créer des messages ultrapertinents).

• Pourcentage de commandes passées avec des points ou une carte de fidélité
• Pourcentage de commandes passées avec des bons ou des codes promo

En analysant les deux éléments ci-dessus, vous pourrez évaluer le succès de vos programmes de fidélité et de récompense. Vos clients tirent-ils pleinement avantage des points de fidélité et des codes promo que vous leur offrez ? Si la part de commandes passées avec des points ou des codes semble relativement faible par rapport au nombre de privilèges que vous proposez à vos clients fidèles, il peut être intéressant de déterminer si ces clients sont suffisamment informés des avantages offerts.

• Taux d’abonnement et de désabonnement à la newsletter

Les gens sont-ils suffisamment intéressés par votre contenu, vos produits ou votre marque pour avoir envie de recevoir par la suite des informations de votre part ? Il est important d’analyser vos taux d’abonnement (et de désabonnement) au fil du temps, car ils peuvent vous aider à surveiller l’adéquation entre vos offres et votre public cible.

• Pourcentage de visites des clients à chaque étape de leur cycle de vie

Utilisez la segmentation « visiteurs » pour différencier vos prospects, vos nouveaux acheteurs, vos acheteurs fidèles et vos clients à risque (ces groupes seront définis en fonction des critères établis à partir de votre site et de votre modèle économique). Puis suivez chacun des segments dans le temps pour savoir comment évolue la distribution de vos clients dans les différentes catégories du cycle de vie. Par exemple, si vous observez que votre proportion d’« acheteurs fidèles » diminue, tandis que votre proportion de « clients à risque » augmente, vous pourrez immédiatement corriger le tir.

Nous espérons que ces KPI et ces nouvelles pistes d’analyse vous ont aidé à mesurer les éléments essentiels par rapport à ces objectifs clés, mais souvenez-vous de ceci : les KPI de digital analytics les plus importants sont ceux qui reflètent précisément votre activité et vos offres.

> Apprenez à définir et à implémenter des KPI de qualité ! Lisez le livre blanc : Les indicateurs clé de performance : Définir et agir – Comment intégrer les KPI à sa stratégie d’entreprise ?

Les objectifs de votre entreprise sont directement liés à votre business model et votre secteur d’activité, mais certains sont communs à toutes les sociétés : acquérir des clients, susciter leur engagement et les inciter à revenir pour effectuer de nouveaux achats.
Pour ce qui est de suivre vos performances par rapport à ces trois objectifs universels, utilisez-vous des KPI et des données digital analytics adaptés ?

Cette série, en deux parties, a pour ambition de reprendre les bases en matière de suivi des KPI importants. Dans cet article, nous mettrons en évidence les KPI essentiels à suivre pour mesurer l’acquisition de trafic et l’engagement des visiteurs sur votre site. Nous vous donnerons également des pistes pour aller plus loin avec quelques indicateurs plus avancés.

Création et acquisition d’un trafic de qualité

L’engagement, la conversion et la fidélisation des clients sont d’autant plus aisés que votre public est d’emblée qualifié et pertinent. C’est pourquoi, le critère de qualité de votre trafic est si important : découvrez ainsi les canaux les plus performants, non seulement en termes de volume de trafic, mais également en termes de comportement. Autrement dit, vous devez identifier les sources de visiteurs intéressés par votre contenu et susceptibles d’acheter.

Les KPI incontournables

• Indicateurs de volumétrie : nombre de visites, nombre de visiteurs uniques
• Indicateurs d’engagement : taux de rebond, nombre de pages vues par visite, temps passé sur le site par visite
• Indicateurs de conversion et de rentabilité : nombre de conversions, taux de conversion, chiffre d’affaires produit

Surveillez ces KPI pour toutes vos sources de trafic :

• Moteurs de recherche (référencement naturel)
• Référencement payant et campagnes publicitaires
• Campagnes d’email marketing
• Réseaux sociaux
• Sites affluents
• Trafic direct

Vous pourrez ainsi évaluer la capacité de chaque source de trafic à attirer sur votre site web ou mobile des visiteurs potentiels, susceptibles de consulter votre contenu et, à terme, d’aboutir à une conversion. Vous pourriez vous rendre compte que des sources qui génèrent des volumes élevés de trafic obtiennent de faibles scores en termes d’engagement ou de conversion. Dans ce cas, réfléchissez aux raisons pour lesquelles ces utilisateurs ont été attirés par votre site mais n’ont pas poursuivi ou donné suite à leur visite. (Votre message publicitaire est-il bien en phase avec votre site ? Votre page de destination est-elle suffisamment directive ? Menez votre enquête !)

Pour approfondir l’analyse des performances de vos sources de trafic, regardez les éléments suivants :

• Type d’appareil (ordinateur, tablette, smartphone) par source de trafic

En étudiant la répartition du trafic par type d’appareil, vous pourrez ajuster et optimiser vos campagnes et pages de destination. Par exemple, imaginons que la majorité des visiteurs issus de vos campagnes d’e-mailing arrivent sur votre site avec un smartphone. Sachant cela, il pourrait être intéressant d’optimiser vos campagnes et pages de destination pour les appareils mobiles.

• Proportion de visites aboutissant à une page relative à la marque (ex. page « À propos » ou « Historique de l’entreprise »), sources de trafic principales vers ces pages et taux de rebond

Cette analyse vous permet de déterminer ce qui génère le plus de trafic : votre marque, un produit en particulier ou tout autre contenu spécifique. Étudiez l’évolution de la part de ces visites au cours du temps pour savoir si la notoriété de votre marque augmente. Mesurez le taux de rebond sur ces pages pour déterminer si votre marque incite les visiteurs à en savoir plus sur votre site (ou non).

• Proportion de visites aboutissant à une page produit ou catégorie, sources de trafic principales vers ces pages et taux de rebond

Identifiez si un certain produit, une certaine gamme ou une certaine catégorie de contenu éclipse les autres en matière de génération de trafic. Mesurez le taux de rebond sur ces pages pour déterminer si ces types de produits incitent les visiteurs à rechercher d’autres contenus sur le site (ou pas).

• Pourcentage de nouvelles visites pour chaque source de trafic

Découvrez quelles sources de trafic ou campagnes vous apportent de nouveaux visiteurs ou des visiteurs récurrents sur le long terme.

Engagement des visiteurs de votre site

Selon le type de site web ou mobile et le contenu que vous proposez, vous n’aurez pas forcément la même définition de l’« engagement des visiteurs ». Cette notion peut renvoyer à la consultation d’informations sur les produits, de vidéos ou d’articles, à l’utilisation des outils proposés (ex. barre de recherche, calculatrice, carte), à l’ajout d’articles au panier ou encore au partage de contenu sur les réseaux sociaux, pour ne citer que quelques exemples.

Vos principaux KPI d’engagement doivent refléter les objectifs spécifiques de votre entreprise et le contenu de votre site. Mais, d’une manière générale, vous devez suivre les éléments suivants pour votre site dans sa globalité, ainsi que pour chaque catégorie et chaque type de contenu :

Les KPI incontournables

• Taux de rebond
• Nombre moyen de pages vues par visite
• Temps moyen passé sur le site par visite

Ces KPI vous fourniront une vision d’ensemble de la capacité de votre site à susciter l’engagement des utilisateurs. Ensuite, en les étudiant pour chacun des types de contenus et chacune des catégories, vous pourrez voir si certaines sections sont moins performantes et doivent être optimisées ou si certains formats de contenu attirent plus d’utilisateurs que d’autres, par exemple.

Pour approfondir votre connaissance des visiteurs qui interagissent avec votre site, analysez les éléments suivants :

• Outils et fonctionnalités les plus utilisés de votre site (outil de localisation de magasins, calculatrice, barre de recherche, outil de comparaison de produits, téléchargement de fiches produits, etc.)
• Pourcentage de visiteurs ayant utilisé un outil ou une fonctionnalité et taux d’utilisation des outils
  L’analyse de ces données peut vous aider à comprendre quelles sont les fonctionnalités les plus efficaces de votre site en matière d’engagement et de conversion des visiteurs. Elle peut également vous indiquer quels outils devraient être optimisés pour améliorer l’ergonomie.

• Utilisation de votre moteur de recherche interne (nombre moyen de recherches par visite, nombre de recherches ne renvoyant aucun résultat, mots-clés les plus cherchés)
  Vous êtes-vous déjà demandé ce que vos utilisateurs veulent vraiment? Vous trouverez la réponse dans les données sur votre outil de recherche interne. En analysant la façon dont les visiteurs utilisent votre moteur de recherche, vous obtiendrez des informations précieuses (et vous saurez si leur recherche a abouti).

• Pourcentage de visites se terminant sur une page de résultats de recherche (après utilisation de votre recherche interne)
  Cet indicateur, qui s’appuie sur l’analyse précédente, vous donnera la fréquence à laquelle vos visiteurs quittent votre site parce qu’ils n’ont pas trouvé ce qu’ils recherchaient.

• Clics sur les boutons de partage sur les réseaux sociaux et nombre de clics par type de partage (e-mail, Facebook, Twitter, etc.)
  Découvrez quels sont les produits, les thèmes et les formats de contenu qui suscitent le plus d’intérêt de la part de vos utilisateurs (assez pour leur donner l’envie de partager l’information avec d’autres personnes !). Analysez l’endroit et la façon dont se déroulent les partages, en fonction des types de contenus. Par exemple, vous pourriez vous rendre compte que vos vidéos de démo produit sont principalement partagées sur Facebook et vos articles sur Twitter. De telles informations vous aideront à optimiser vos initiatives marketing sur les différents canaux.

• Pourcentage d’utilisateurs atteignant une étape clé au cours de leur visite
  En fonction de votre entreprise, du contenu de votre site et de vos objectifs, vous établirez une série d’étapes clés à atteindre pour les utilisateurs : par exemple, un ajout au panier pour les sites d’e-commerce, une lecture de vidéo pour les sites de médias ou une demande d’informations pour les sites financiers. En mesurant la part de visiteurs qui atteignent cet objectif, vous pourrez déterminer si votre site est suffisamment performant en termes d’engagement et d’évolution des utilisateurs dans votre tunnel de conversion.

• Nombre de créations de comptes
• Taux de création de comptes

La semaine prochaine, découvrez la deuxième partie de cette série, dans laquelle nous étudierons les KPI de mesure des comportements de fidélisation des clients sur votre site.

Au-delà du constat fait dans notre premier article, voyons maintenant comment relever le défi de la transformation digitale. Comment être aussi agile, aussi innovant que les nouveaux entrants sur le marché de la banque/assurance tout en capitalisant sur un savoir-faire et une notoriété acquis au fil des années ? En s’appuyant sur la donnée ! C’est elle qui peut nous apprendre ce que recherchent les clients comme service, comme conseil, nous montrer quels sont leurs besoins en matière de produits d’épargne ou de crédit, nous aider à décrypter de nouvelles tendances du secteur : quels sujets font réagir, quels produits suscitent l’intérêt. C’est elle aussi qui va nous permettre d’innover : tester des nouveaux produits financiers, des nouveaux canaux de communication, des contenus inédits… et corriger si nécessaire. Enfin, elle va nous permettre à nous, acteurs de la banque, de nous fédérer autour de ce projet commun de digitalisation pour amorcer une mutation. En mettant en avant la preuve par les chiffres, il devient plus simple d’obtenir les moyens nécessaires et de mobiliser les compétences correspondantes.

Obtenir une donnée fiable

Avant de prétendre améliorer l’expérience utilisateur d’un service bancaire en ligne, il faut commencer par l’analyser et, pour cela, tracker le visiteur sur tous les points de contact, tous les supports et donc collecter un maximum de données. Être sûr de la qualité de la donnée, compter sur sa disponibilité, c’est LE prérequis inconditionnel avant d’engager des ressources et des moyens dans un projet de digitalisation.

Commencez par lister les critères incontournables dans vos choix de prestataires :

Être vigilant en termes de sécurité : mieux vaut vérifier dès le début que votre prestataire sera en mesure de répondre aux exigences de confidentialité et protection des données d’un établissement financier ; vous garantissez ainsi le déploiement de votre projet. De plus, en impliquant votre DSI dès le début, vous vous assurez de son soutien ce qui vous fera gagner un temps précieux.

Anticiper les volumes de données : même si vous démarrez avec un projet restreint portant sur quelques sites et applications, il y a fort à parier qu’il se développe rapidement, que ce soit au niveau du périmètre ou du trafic. Le prestataire choisi saura-t-il traiter de gros volumes de données ? Avec quel niveau de performance ? Quel niveau de fiabilité ? Autant de critères pour lesquels il faudra exiger un niveau d’engagement à la mesure de vos enjeux.

Se faire accompagner lors du marquage : préparez soigneusement le déploiement du projet et en particulier la phase de marquage. Cette étape constitue l’assurance d’obtenir des données exploitables. Quelles prestations d’accompagnement sont proposées ? Comment valider l’implémentation des marqueurs ? Quelle assurance de la fiabilité des données ? Comment optimiser cette étape ?

Chez AT internet, notre solution est conforme aux législations européennes, les plus exigeantes au monde en matière de protection des données. Nous sommes en mesure de garantir de hautes performances sur l’ensemble du service. Enfin, certains de nos consultants sont spécialisés dans le domaine de la finance. Pour toutes ces raisons, nous accompagnons au quotidien des grands groupes du secteur de la banque et de l’assurance dans leur process de digitalisation.

Développer la culture de la mesure

Analyser l’impact de toutes les actions marketing et mesurer les parcours, mettre en place les actions correctives et ainsi optimiser l’expérience utilisateur… C’est ce cercle vertueux qu’il s’agit d’initier, à tous les niveaux. L’objectif est d’être toujours à l’écoute des besoins du client toujours plus exigeant en matière de services bancaires, pour proposer une offre correspondante et innovante et avoir un temps d’avance sur la concurrence.

Aujourd’hui, le travail en mode start-up séduit de plus en plus : favoriser l’accès à l’information pour tous, encourager l’esprit d’initiative… L’accès aux outils de Web Analytics doit être au cœur du processus.

C’est une opportunité formidable de donner à chacun la possibilité de mesurer les actions qu’il initie pour pouvoir s’auto-évaluer et adapter sa stratégie au jour le jour :

• Vous hésitez entre 2 types de campagnes pour promouvoir une nouvelle offre de prêts personnels ? Menez les 2 en simultané et mesurez la performance de chacune en terme d’acquisition (volume de trafic généré), d’engagement (qualité des parcours) et de conversion (inscriptions, ventes).
• Vous lancez un nouveau produit d’assurance à destination des étudiants ? Analysez précisément l’intérêt qu’il génère, identifiez des synergies ou d’éventuels effets de cannibalismes avec d’autres produits.

En encourageant cette culture de la mesure, la créativité et l’esprit d’innovation sont décuplés : cela devient à la fois plus simple, moins risqué et plus productif de tester des nouveautés afin de décider de les déployer à plus grande échelle.

Responsables de gamme de produits / services, chargés de la communication, des RP, responsables d’agences ou du recrutement… les équipes opérationnelles sont souvent rebutées par la complexité des outils qui rendent l’analyse des données fastidieuse. De fait, leur pratique du Digital Analytics se borne à la consultation d’un reporting mensuel, réalisé par un web analyst. Chez AT Internet, nous pensons que chacun doit pouvoir accéder directement aux données, pour mesurer et améliorer ses propres performances. Notre Suite Analytics propose une application dédiée à ces « utilisateurs métiers » Des rapports préconstruits, spécifiques par secteur d’activité permettent d’accéder uniquement aux analyses adaptées à ses besoins métier.

Diffuser la donnée à bon escient

Partager la donnée pour permettre à tous de prendre des décisions éclairées implique de la rendre disponible et aussi attractive. La diffusion de la donnée au sein de l’entreprise est un enjeu considérable : bien exploitée, la donnée devient vite un atout pour convaincre, un bon moyen de mobiliser des ressources, de débloquer des budgets.

Pour communiquer des données pertinentes et à valeur ajoutée, construisez des tableaux de bord percutants et synthétiques. Choisissez les bons indicateurs : limitez volontairement leur nombre, évitez les termes trop techniques, surtout si vous devez vous adresser à des publics non-initiés (conseillers financiers, personnels administratifs, etc.). Ajoutez quelques commentaires contextuels qui pourront éclairer le lecteur. Trouvez le mode et la fréquence de diffusion adaptés : un partage sur le réseau de l’entreprise, un envoi par mail hebdomadaire aux Managers, un écran de monitoring mis à jour en temps réel dans le bureau d’une équipe marketing ? Nos outils permettent de construire en quelques clics des tableaux de bord et de les partager ; un bon moyen de mettre en lumière vos résultats et de les diffuser.

Pour rendre la donnée « actionnable », il est parfois nécessaire de la diffuser directement dans les outils utilisés par les opérationnels, pour qu’elle vienne s’ajouter à des indicateurs existants. Ainsi, vos collaborateurs peuvent visualiser l’ensemble des données (online/offline) utiles à l’amélioration de la relation client. En fonction des usages envisagés, elle peut s’intégrer dans les systèmes d’information de l’entreprise et dans l’écosystème digital existant : enrichir le CRM de données comportementales pour que le conseiller de clientèle identifie les services financiers qui intéressent son client et anticipe ses besoins injecter des informations sur le parcours du visiteur dans un outil d’Adserving ou d’Emailing pour permettre aux équipes Marketing -Acquisition de faire du retargeting et générer des leads sur le site web ou en agence.

L’Analytics Suite d’AT Internet est une plateforme ouverte : notre API puissante vous offre une haute capacité d’extraction vers vos outils BI, CRM, CMS, etc.

Quel que soit le mode de diffusion envisagé, nous souhaitons faciliter l’exploitation de la donnée. Nous sommes convaincus qu’en s’appuyant sur des données, il est plus facile de faire avancer ses projets, de mobiliser des ressources et favoriser l’adhérence de ses partenaires. En communicant sur les résultats obtenus, puis sur quelques actions concrètes mises en œuvre, une émulation se met en place au sein des équipes. De (petits) succès doivent permettre de s’arroger le soutien d’acteurs clés dans l’entreprise pour en faire des alliés et construire ainsi le changement, petit à petit.

Aujourd’hui plus que jamais les banques doivent mettre le client au cœur de leur stratégie. Que ce soit en phase d’acquisition ou de fidélisation, il faut être à l’écoute et anticiper ses besoins, être toujours plus réactif. Lorsqu’il interagit avec sa banque, le client s’attend à une expérience performante et innovante. Il exige des produits et des services sur mesure, des réponses rapides et des propositions pertinentes. La multiplicité des offres, des prestataires, des supports et canaux de communication le rendent plus volatile. Mettre la donnée au service d’un maximum de métiers à l’intérieur de grands groupes de la banque ou de l’assurance, c’est donner les moyens, à chacun, de mesurer ses actions, d’en tirer des enseignements, d’avoir le droit de se tromper et donc d’inciter à tester et innover d’avantage. En engageant cette dynamique, vos projets, votre équipe, votre entreprise, vont gagner en agilité et en créativité, deux moteurs majeurs pour la conduite du changement qui s’impose aujourd’hui dans ce secteur d’activité.

La transformation digitale ou « disruption »… Un véritable challenge pour le secteur des banques et de l’assurance. Dans cette série dédiée au secteur financier, nous faisons un tour d’horizon des tendances du marché, puis nous donnerons quelques pistes pour aider les professionnels à relever ce défi en s’appuyant sur le digital analytics.

Plusieurs facteurs interviennent dans ce phénomène de transformation digitale, le rendant inéluctable, et mettant ainsi les banques et assurances traditionnelles au pied du mur. En voici les raisons.

L’effet « Big Data » 

Pas un jour sans un article, un tweet ou autre infographie sur le sujet. Les banques, comme les compagnies d’assurances, sont directement concernées. Un client qui se rend dans une agence, appelle son conseiller, se connecte sur son espace client, utilise sa carte… Autant de points de contacts qui permettent de collecter un volume de données considérable. Les banques utilisent déjà ces données pour développer et optimiser leur business et c’est en train de s’accélérer. Le potentiel est énorme : identification de besoins client, définition de profils de clients à risque, détection d’actions frauduleuses, amélioration de l’expérience utilisateur…

La digitalisation de la relation client 

Un internaute sur deux consulte au moins une fois par mois le site de sa banque; une tendance en hausse et qui s’accentue si on zoome sur les CSP+ (étude Médiamétrie). En parallèle, des réseaux d’agences bancaires annoncent qu’ils vont supprimer des postes dans les années à venir. Passer d’un système de distribution traditionnel à du online implique un double enjeu : réduire les coûts et veiller à la satisfaction du client.

L’explosion annoncée du Mobile banking 

« Simple » aux Etats Unis, « Hello », « Soon » en France, « Mondo », « Atom » au UK, « Number26″ en Allemagne… À côté des banques traditionnelles et des banques en ligne apparaissent de nouvelles banques prévues pour une utilisation à partir de mobile et de tablettes uniquement.  KPMG, dans son Mobile Report a répertorié un nombre d’utilisateurs pour le mobile banking de 0,8 milliards en 2014. Ce niveau d’adoption impressionnant doit continuer de progresser rapidement dans les années à venir avec une prévision globale de 1,8 milliards d’utilisateurs en 2019.

Découvrez plus en détail la montée en puissance des nouvelles banques en ligne dans notre étude du marché des apps bancaires en France réalisée en partenariat avec Decode Apps.

La concurrence des pure-players

Le secteur bancaire, jusqu’à présent plutôt concentré, voit arriver de nouveaux entrants d’horizons divers et variés : des start-up, des plateformes de crowdfunding, des réseaux de points de vente… Les grands leaders historiques sont confrontés à des acteurs innovants qui captent l’intérêt des clients et diversifient l’offre commerciale.

Ce n’est pas sans rappeler ce qu’il se passe dans les transports, les medias, la distribution ou le tourisme…

Cette infographie, qui a fait le tour des réseaux sociaux, montre comment des géants du net viennent bousculer un marché en offrant à l’usager une proposition simple et innovante, compétitive et parfaitement adaptée à ses besoins.

« Digitization will change the traditional retail-banking business model, in some cases radically. The good news is that there is plenty of upside awaiting those European banks willing to embrace it. The bad news is that change is coming whether or not banks are ready. »

Source Mc Kinsey. 2014 dans l’article « The rise of the digital bank« .

La digitalisation est bel et bien en train de transformer le secteur traditionnel de la banque. Le comportement des clients évolue, le marketing doit changer à son tour. Proposer une expérience utilisateur innovante et de qualité devient la priorité pour être compétitif.

Au prochain épisode, nous verrons comment accompagner cette mutation de manière très concrète grâce au Digital Analytics. En attendant, inspirez-vous des bonnes pratiques abordées lors d’un précédent entretien avec Benjamin Mercier, VP Digital Analytics au sein de la banque Barclays, et n’hésitez pas à télécharger notre dernier cas client sur la plateforme financière en ligne Prêt d’Union :

Vous avez entendu parler de ce concours chronométré qu’est le hackathon et de ses bénéfices, mais vous ne savez pas comment l’organiser ? Cet article est fait pour vous !

Chez AT Internet, nous avons organisé notre premier hackathon le mois dernier lors de notre convention annuelle d’entreprise (AT Summit).

Le principe était très simple : une compétition interne de 24h pour innover.

Il s’agissait de réaliser un projet en équipe et d’aboutir à quelque chose de présentable, démontrable. Qui dit compétition dit vainqueur : au bout de 24h, chaque équipe a fait une présentation de sa réalisation, puis un vote a été effectué pour élire la plus prometteuse.

Avant de vous lancer dans l’aventure, si vous le pouvez, échangez avec des entreprises qui ont déjà pratiqué l’exercice. En attendant, voici notre retour d’expérience à travers ces dix conseils.

1. Définissez les règles du jeu

Définissez un périmètre large pour le choix des sujets. Cela limitera l’autocensure et favorisera la constitution d’équipes de personnes qui n’ont pas forcément l’habitude de travailler ensemble. Pour cela, proposez simplement à vos collaborateurs de trouver une idée qui les inspire : le choix des sujets est ouvert, tant qu’il y a un rapport avec votre entreprise. Ils peuvent décider de créer la fonctionnalité de leurs rêves, mettre un terme définitif à un bug récurrent qui les agace ou améliorer le rack à vélo du parking ! Pour vous donner quelques exemples concrets tirés de notre hackathon, 11 sujets ont été menés, parmi lesquels il y avait :

• Un outil permettant de réduire notre utilisation de post-its
• Une app mobile
• Un prototype d’architecture innovante
• L’ajout de services collaboratifs au sein de notre solution

2. Créez un espace d’enregistrement des projets

Pour faciliter la création des équipes, mettez à disposition un espace dans lequel chacun pourra poster ses idées ou consulter celles des autres afin de pouvoir rejoindre un projet. Chaque projet devra avoir un statut permettant d’indiquer si l’équipe est au complet ou s’il reste des places. Pas besoin de comité de sélection : le jour du hackathon, seuls les projets créés dans cet espace et ayant suffisamment de membres pour le réaliser pourront démarrer.

3. Choisissez une récompense… ou pas !

Le hackathon, lorsqu’il n’est pas interne à l’entreprise, est souvent assorti d’une récompense de taille. Dans un contexte intra-entreprise, on cherche à libérer la créativité. Or les études en psychologie sociale des 30 dernières années montrent que si les récompenses sont utiles pour les tâches peu intéressantes et nécessitant peu de pensée créative, elles peuvent au contraire nuire à la créativité pour les autres types de tâches.

L’idée est donc de rester sur un niveau de motivation dit intrinsèque : l’action est conduite uniquement par l’intérêt et le plaisir que l’individu trouve à l’action, sans attente de récompense externe. Si toutefois, vous ou vos collaborateurs n’étiez pas à l’aise avec cette idée, je vous conseille de choisir une récompense d’équipe (comme un escape game, un dîner au restaurant, une partie de laser game, etc.).

4. Soyez humble

L’expérience montre qu’une faible participation à un premier hackathon est normale. Le hackathon n’est pas une pratique si répandue : vos collaborateurs ne verront pas forcément l’intérêt pour cette première occurrence, ou seront peut-être en panne d’idées ! Fixez-vous dès à présent un objectif de participation à partir duquel vous considérerez l’évènement comme un succès. A titre d’exemple, notre objectif était de 20% de participation (et nous en avons eu bien plus !).

D’autre part, il est important d’insister auprès des équipes sur le fait que le hackathon reste un évènement décontracté et qu’il n’y a pas d’obligation de résultat. En effet, c’est la pratique régulière de hackathons qui permet de faire émerger des innovations de rupture. Ce contexte donnant le droit à l’erreur est indispensable pour augmenter le taux de participation et libérer la créativité. Et je vous garantis que vous serez bluffé des idées et projets réalisés par les équipes !

5. Communiquez régulièrement

Deux mois avant l’évènement, il faut faire une première communication expliquant les règles du jeu : principe, date, périmètre et organisation.

Un mois avant l’évènement, ouvrez l’espace permettant d’enregistrer les projets.

Puis toutes les semaines, envoyez un récapitulatif des projets proposés pour inciter les gens à rejoindre un projet ou proposer une nouvelle idée. Pendant cette dernière phase de communication, si vous observez peu de participation, c’est qu’il y a peut-être des obstacles qui empêchent vos collaborateurs de participer. N’hésitez pas à parler avec eux pour identifier ces obstacles et voir les aménagements qui pourraient être faits pour leur permettre de participer sereinement.

6. Prévoyez le ravitaillement des troupes

24h pour livrer quelque chose de démontrable, c’est court ! Pour que les équipes puissent rester concentrées un maximum sur leur travail, il est judicieux de leur fournir ce dont ils auront besoin pour se nourrir et s’hydrater. Au minimum, il faudra assurer la distribution de café et de douceurs pendant la journée. Vous pouvez aussi organiser les commandes pour les différents repas, ou même avoir une équipe à la cuisine. C’est d’ailleurs cette dernière option qui s’est mise en place chez AT Internet : une équipe dédiée au « soutien des troupes » s’est montée pour cuisiner et distribuer gâteaux, gaufres et crêpes pour les participants.

7. Préparez la démonstration

• La démonstration doit être ouverte à tous, peu importe le service auquel on appartient ou si on participe ou non à l’événement. Communiquez largement sur son lieu et son horaire.
• Faites bien passer le message aux équipes participantes que les votes se feront sur ce qu’ils présenteront et que la démo est une part importante du projet : elle doit être bien préparée. Pour les aider en ce sens, la salle de démo doit être installée et disponible quelques heures à l’avance afin que les équipes puissent effectuer des tests en conditions réelles.
• La démo doit être « time boxée ». Chaque projet doit être présenté en 5 à 10 minutes (selon le nombre de projets : l’idée est de tenir en 1 heure et demie maximum). La démo devra donc être facilitée par quelqu’un qui surveillera le timing, assurera la transition entre les équipes et rappellera à chaque équipe de parler fort et distinctement.

8. Organisez le vote

Pas de jury restreint pour le vote, tout le public donne son avis ! Cependant, demander de choisir un seul des sujets présentés peut s’avérer assez frustrant et difficile. Je vous conseille donc de permettre le vote multiple, dans la limite de 2 à 3 votes par personne. Pour la mise en œuvre du vote, je vous conseille d’utiliser un système qui permet de connaitre le résultat de façon immédiate : à main levée, en utilisant des gommettes ou avec un outil de quizz en ligne si tous vos collaborateurs ont des smartphones, ou qu’ils visualisent la démo à distance.

Le projet qui a remporté notre premier hackathon est le projet « Geode Academy », dont l’objectif était de fournir un cadre d’apprentissage rassurant aux nouveaux utilisateurs à travers des tutoriels et challenges interactifs et ludiques intégrés directement dans nos outils.

9. Célébrez !

Vous pourrez mesurer le succès de votre évènement à l’énergie qui se dégagera pendant la démo. Prolongez ce moment en organisant un cocktail ou goûter festif qui permettra aux personnes présentes de discuter avec les équipes, et de clôturer dignement l’évènement.

10. Préparez la suite

Attendez-vous à devoir refaire quelques démonstrations suite à ce premier hackathon qui devrait faire du bruit dans votre entreprise ! Pour satisfaire les personnes absentes lors de la démo, vous pouvez également mettre à disposition une fiche récapitulative de chaque projet donnant son objectif et les résultats obtenus.

Bonus

Après l’évènement, vous pourrez créer un comité qui étudiera la suite que vous pourriez donner à chaque projet, et partager ce suivi avec les participants du hackathon.

Chez AT Internet, nous retenons, après cette première expérience, que le hackathon permet effectivement de libérer les énergies et la créativité dont les entreprises ont besoin aujourd’hui. Nous avons également pu constater que la création libre des équipes aide à casser les silos et à faire travailler ensemble des collaborateurs n’ayant jamais l’opportunité de le faire. Au final, cet événement a permis à nos valeurs d’entreprise de s’exprimer pleinement : enthousiasme, innovation et intelligence collective, et nous pensons déjà à en organiser un autre !

L’omniprésence des applications mobiles dans la vie quotidienne des utilisateurs de smartphones et de tablettes offre aux entreprises la possibilité de susciter l’engagement de leurs clients et de dégager plus de chiffre d’affaires grâce aux achats et aux publicités in-app.

Dans les faits, les recettes mondiales provenant des « stores » devraient atteindre 51 milliards de dollars en 2016 (soit presque 24 % de plus qu’en 2015). Ce chiffre devrait quasiment doubler au cours des années à venir, le volume des dépenses des consommateurs sur les applications mobiles prévu pour 2020 s’élevant à au moins 101,1 milliards de dollars. (Source : Prévisions App Annie sur les applications mobiles, 1^er trimestre 2016)

Compte tenu du potentiel que peut offrir une application mobile attrayante et appréciée à une marque, la majorité des entreprises recherchent constamment de nouvelles façons de stimuler l’engagement et l’intérêt des utilisateurs.

L’engagement : une étape cruciale du cycle de vie de l’app

Avant de nous pencher sur la mesure de l’engagement des applications mobiles, revenons un peu en arrière. Le cycle de vie d’une application mobile comprend 4 étapes clés : l’acquisition, l’engagement, la monétisation et la fidélisation.

L’engagement est essentiel pour atteindre vos objectifs et réussir les étapes ultérieures de monétisation et de fidélisation. (En effet, si votre application ne suscite pas au préalable l’engagement des utilisateurs, il est probable qu’ils ne reviennent pas très souvent dessus.)

Pour étudier le niveau d’engagement de votre application mobile et comprendre comment les utilisateurs interagissent avec elle, voici 4 KPI à suivre absolument :

1. Temps passé sur l’application (durée de session)

Compte tenu du type et de la quantité de contenu disponible dans votre application, le temps passé sur votre application semble-t-il cohérent ? Si votre application propose une quantité importante de contenu et de fonctionnalités de qualité mais que la durée de session semble être courte, c’est peut-être le signe de problèmes de navigation ou d’ergonomie ; il peut être intéressant d’examiner et d’améliorer le déroulement de votre expérience utilisateur.

Si la durée de session diminue avec le temps, vous pouvez partir du principe que les utilisateurs ne sont tout simplement pas intéressés. Il est temps de chercher à ajouter du contenu de qualité !

2. Fréquence d’utilisation

Mesurez la fréquence d’utilisation pour savoir si vos utilisateurs trouvent votre application intéressante et s’ils s’y attachent. En examinant la fréquence d’utilisation, vous pourrez également connaître la proportion d’utilisateurs occasionnels et d’utilisateurs assidus de votre application. Utilisez la segmentation pour vous concentrer sur ces utilisateurs réguliers et observer leurs comportements.

3. Utilisation répétée

Les utilisateurs sont-ils accros à votre application ? C’est ce que le KPI de l’utilisation répétée vous indiquera. Mais, pour que ces KPI vous fournissent des informations exploitables, vous devez d’abord fixer un objectif d’utilisation répétée en fonction du type d’application que vous proposez. Par exemple, une application de service (actualités, infos trafic, météo, etc.) pourra être utilisée tous les jours, tandis qu’une application de loisirs (jeux, divertissement, achats, etc.) ne sera peut-être utilisée que quelques fois par semaine. Si vous voulez augmenter votre utilisation répétée, réfléchissez à des moyens de multiplier les interactions avec vos utilisateurs.

4. Taux d’abandon

Analysez vos taux d’abandon afin d’identifier les éventuels écrans affichant des taux anormalement élevés. Puis concentrez-vous sur ces écrans : pourquoi les utilisateurs quittent-ils l’application en ce point précis ? Utilisez l’analyse des incidents pour savoir sur quelles pages votre application a tendance à se fermer et aider vos développeurs à identifier d’éventuelles anomalies.

BONUS ! Mettez en parallèle le contenu de votre application avec l’information sur la connexion Internet de vos utilisateurs. Avec l’analyse « Vitesse de connexion » de l’Analytics Suite d’AT Internet, vous pourrez voir la répartition des utilisateurs qui accèdent à votre application avec la 3G, la 4G et le Wi-Fi. Si la plupart utilisent la 4G ou le Wi-Fi, vous pouvez leur offrir une application riche en vidéos, par exemple.

Pour aller plus loin dans l’app analytics et apprendre à mesurer les performances de votre application mobile tout au long de son cycle de vie (acquisition, monétisation et fidélisation), téléchargez gratuitement notre Guide du Mobile App Analytics :

Avec notre partenaire Decode Apps, spécialiste du benchmark-veille des applications mobiles, nous réalisons des études offrant un éclairage unique et des chiffres clés sur les tendances du marché des applications : par secteur d’activité, pays, système d’exploitation, etc.

Ce premier benchmark se concentre sur le secteur bancaire en France. Le périmètre d’étude est d’environ 500 applications. Avec 33,7 millions de mobinautes en janvier 2016*, tous les acteurs redoublent d’efforts pour faciliter l’accès à leurs services bancaires sur mobile. Fin 2015, 87% des téléphones vendus étaient des smartphones. Les apps sont désormais un canal de connexion incontournable pour les clients des grands réseaux bancaires.

Top 10 des applications bancaires & fintech sur iOS & Android

Retrouvez ci-dessous le classement des 10 meilleures apps bancaires et fintech par nombre de notes en France au mois de mars 2016.

Sur iOS :

Sur Android :

N° 1 du top 10 avec environ trois fois plus de notes que le suivant sur les deux OS, l’application « Ma Banque du Crédit Agricole » est de loin l’application mobile bancaire la plus notée en France.

Les applications de gestion de finance personnelles des fintech Bankin’et Linxo s’installent dans les top 10 par OS. Sur iOS leur audience estimée dépasse même celle de toutes les apps de réseaux bancaires (en dehors du Crédit Agricole).

Encore plus de données dans l’étude complète !

En téléchargeant l’étude dans son intégralité, découvrez :

• Une analyse détaillée de l’application « Mes Comptes – LCL »
• Les Top 10 en évolution du nombre de notes des applications bancaires en France (sur Android et iOS)
• Un focus sur les performances de l’appli « Pumpkin »

Pour approfondir le sujet de l’analyse des applications mobiles, assistez à notre prochain webinar « Démarquez-vous sur les stores ». Vous découvrirez comment booster votre trafic et renforcer votre visibilité sur les stores.

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*Source : © Mobile Marketing Association France – 2016

Comment les données analytiques aident à la compréhension des usages numériques ? Au-delà de l’aspect purement « business », le Digital Analytics sert aussi à alimenter des travaux de recherche universitaire. Les données digitales sont exploitées à l’Université de Haute Alsace (UHA) dans le cadre de projets très concrets à la croisée des sciences exactes et des sciences humaines. Pour en parler, nous avons recueilli les propos de Carsten Wilhelm, chercheur au laboratoire CRESAT (Centre de Recherche sur les Économies, les Sociétés, les Arts et les Techniques) et enseignant au département Information-Communication de l’UHA.

Quelle place occupe le digital analytics à l’Université de Haute Alsace ?

L’université d’Haute Alsace Mulhouse-Colmar est une université multi-disciplinaire avec un volet sciences et techniques important et proposant parallèlement des formations en communication et culture numérique innovantes. L’intérêt pour les méthodes digitales pour le CRESAT et pour le département information-communication, Campus Fonderie, à Mulhouse est double. D’une part, nous avons souhaité intégrer ces compétences dans le cursus des étudiants qui se destinent aux métiers du numérique, dans notre Master communication et édition numérique par exemple. Les futurs chefs de projet web, chargé de communication ou consultants en agence se doivent de connaître le métier d’analyste, certains ont, depuis leur Master, évolué dans ce secteur dans des entreprises internationales. Les intervenants professionnels jouent un rôle important dans notre offre pédagogique et nous travaillons avec plusieurs entreprises dont AT Internet pour la formation aux analytics, la gestion de la ‘e-reputation’, les learning analytics, ou encore les fonctions de community management et la place du numérique dans l’organisation. Pour cela, nous cultivons de nombreux partenariats afin de pouvoir proposer aux étudiants des lieux de stage dans le monde des entreprises et dans l’univers culturel.

D’autre part, nous investissons depuis plusieurs années des méthodes de recherche tirant partie du numérique. Dans ce cadre nous portons un intérêt tout particulier aux méthodes d’analyse des données web pour la recherche en Sciences Humaines et Sociales (SHS) afin de comprendre leur intérêt pour les humanités numériques.

Utilisez-vous le digital analytics à des fins de recherches ?

Oui. Il a été tout naturel pour nous à l’UHA de commencer une collaboration entre les sciences exactes et les sciences humaines, afin de mieux comprendre les approches des uns et des autres. Un premier projet interne combinant spécialistes du traitement des données et chercheurs en SHS a d’ailleurs été financé dans ce but dès 2013.

Nous souhaitons pousser plus loin les outils à disposition des chercheurs quand ceux-ci travaillent sur une matière omniprésente mais en même temps très particulière dans son traitement que sont les données web, les traces d’usage. Notre collègue Dominique Boullier parle dans ce cadre d’une troisième génération de recherche en SHS après les grandes explications des données statistiques d’Etat du début du siècle dernier et une période de méthodes empiriques d’enquêtes plus proches du sondage d’opinion depuis l’après-guerre jusqu’à aujourd’hui. Les traces d’usage, le bruit numérique, les « Big Data » d’aujourd’hui ont changé la donne, deviennent une matière intéressante, quoique complexe à utiliser et appellent les SHS à les intégrer dans leurs démarches et à mieux les comprendre. Contrairement à Chris Anderson qui pensait il y a quelques années que la profusion de données rendra caduc les travaux en SHS car les ‘data’ allaient expliquer le monde sans besoin d’interprétation, nous pensons au contraire qu’il est très important que les SHS connaissent le fonctionnement de ces outils de collecte, agrégation et traitement des données pour en tirer le meilleur parti. Ceci n’empêche qu’une approche solide en SHS est toujours nécessaire pour organiser et interpréter ce type de données, comme le montre le projet Algopol de nos collègues autour de Dominique Cardon. Nous croisons donc systématiquement les données web avec d’autres méthodes d’enquête et combinons quand c’est possible données numériques et enquête qualitative.

« Nous voulons savoir comment l’analyse des données peut enrichir la compréhension du chercheur en Sciences Humaines et Sociales». Carsten Wilhelm

Quelles sont vos méthodes d’exploration des données ?

À côte des méthodes qualitatives (observations, entretiens, focus groups) et quantitatives classiques (enquêtes par questionnaire) nous souhaitons donc savoir comment l’analyse des données peut enrichir la compréhension du chercheur en SHS.

Idéalement nous croisons ces données quantitatives analytiques avec les méthodes plus classiques en sciences de l’information et de la communication. Les cadres fournis par les outils tels que l’Analytics Suite d’AT Internet sont eux-mêmes des objets de nos recherches. Notre collègue Dominique Cardon a parlé [revue Réseaux 2014/6 (n° 188)] de l’intérêt particulier que le chercheur en SHS doit porter sur les catégories employées dans ces outils. Ils étaient conçus dans un but précis et suivent un mode de pensée adapté aux métiers concernés, et ils le font plutôt bien. Leur usage en SHS nécessite de mettre en question leur architecture et d’interroger les évidences de leur analyse. C’est très enrichissant.

Quels projets sont par exemple mis en place ?

Le premier projet en dehors de nos murs qui tirera profit des outils AT Internet sera une étude de l’usage des ressources en ligne du Forum des images à travers un suivi des traces web et des enquêtes sociologiques du public plus classiques. Ce projet vise à mieux comprendre les comportements des internautes visiteurs du site et du public du forum (qui ne sont pas forcément les mêmes) face à l’offre de ressources pour mélomanes (master class, accès aux productions, festivals…). L’hétérogénéité du public ne pourra pas être comprise avec la seule mesure d’audience, des analytics ou les enquêtes par questionnaire. Ce type de contexte et de question de recherche demande une méthodologie combinée.

Cette méthodologie sera particulièrement utile dans le cadre du projet CUMEN (Culture des médias numériques, un projet Idex/Novatris), qui s’intéresse aux usages des médias et représentations d’usages de la jeune génération, du lycée à l’université et au-delà, avec la particularité de travailler sur un terrain international multilingue (France, Allemagne, Suisse, Etats-Unis) en collaboration avec nos partenaires universitaires à l’étranger. Ce projet croise d’ores et déjà plusieurs méthodologies (journal d’usage personnel, interview, focus group, questionnaire). Des réflexions sur la place des analytics sont en cours.

Les résultats de tels projets peuvent-ils influencer vos méthodes d’enseignements en Sciences de la communication ?

L’usage numérique en soi a déjà fortement fait évoluer nos pratiques d’enseignement. Nous intégrons dès la troisième année de Licence communication et multimédia des travaux sur projet mobilisant les compétences numériques des étudiants en la matière. À partir du Master Communication et édition numérique les Analytics sont intégrés dans le cursus et nous tâchons à chaque projet de recherche de mettre les étudiants en position de pilote, d’enquêteur, d’analyste, jusqu’au rapport managérial à produire pour nos partenaires. Ils sont confrontés ainsi aux deux faces d’une recherche appliquée. La production d’un rapport répondant aux questions plus classiques de l’usage des outils numériques et des questionnements des chercheurs qui interprètent ces mêmes données avec leurs catégories, permet aux étudiants de prendre une position de cadre et d’opérer des changements d’approches selon le besoin. Nous portons une attention particulière à la compétence d’usage, à travers nos projets sur la littératie numérique dans le cadre de CUMEN par exemple, et à travers des thèses en préparation.

Nous invitons les professionnels souhaitant rencontrer nos étudiants actuels ou anciens de nous rejoindre sur les groupes LinkedIn et Facebook de l’Université de Haute Alsace.

Pour plus d’informations sur les cursus, rendez-vous sur le site Campus-fonderie de l’université de Haute Alsace.

Un grand Merci à Carsten Wilhelm et à l’équipe pédagogique du département Information et communication de l’Université pour leur contribution à cet article.

La protection des données personnelles et le respect de la vie privée sont des engagements majeurs d’AT Internet. En ce moment, de nombreux changements ont lieu au sujet de la « Data Privacy », que ce soit en France, en Europe ou outre-Atlantique. Quels sont les bouleversements récents et à venir ? Quels seront les impacts sur vos données et votre solution Digital Analytics ?

L’entrée en vigueur du GDPR européen régulant la collecte et le traitement des données :

Le principal sujet « Privacy » de ces derniers jours est l’entrée en vigueur le 4 mai 2016 du General Data Protection Regulation (GDPR), un règlement européen visant à harmoniser les règles relatives à la protection des données. Ce règlement européen est directement applicable dans tous les Etats membres de l’Union Européenne deux ans après la date d’entrée en vigueur. Avant l’adoption de cette réforme, la législation en vigueur datait de 1995 et devait donc être mise à jour pour suivre le rythme de l’évolution technologique.

Alors, qu’est-ce qui va changer par rapport à l’ancienne directive ? Dans les grandes lignes, le droit à l’oubli est affirmé, le consentement explicite d’une personne pour utiliser des données la concernant sera obligatoire. Enfin, les responsables du traitement des données doivent informer l’autorité de surveillance compétente ( par exemple la CNIL en France) en cas de piratage/vol de données de la nature de la violation, des catégories de données et du nombre de personnes concernées. Ce règlement s’appliquera à de très nombreux acteurs : tous les acteurs économiques (entreprises) et sociaux (administrations, syndicats, collectivités, associations…) manipulant des données.

Pour aller plus loin :

• Le glossaire de la protection des données
• Comprendre le droit à l’oubli
• À qui cela s’applique et quels sont les sanctions risquées par les entreprises ?
• Le règlement européen
• Une analyse complète et en profondeur de ce règlement
• Suivre le projet sur Twitter : les hashtags #EUdataP et #GDPR

Le « Privacy Shield » entre l’Europe et les Etats-Unis : où en est le projet ?

Autre sujet majeur dans l’actualité, la mise en place d’un nouvel accord est une priorité pour les législations américaines et européennes après l’invalidation en octobre 2015 du « Safe Harbor » par la Cour de Justice de l’Union Européenne. Le Safe Harbor permettait à 4 000 entreprises le transfert de données d’utilisateurs européens vers les Etats-Unis. Désormais, il n’est plus possible de réaliser un tel transfert sur la base du Safe Harbor. Les autorités nationales de protection des données telles que la CNIL doivent examiner la validité des transferts qui leurs sont soumis par les entreprises, tout en prenant en compte que la situation des Etats-Unis n’offre pas une protection adéquate en terme de confidentialité des données : le Safe Harbor a été invalidé à cause des pratiques de surveillance du gouvernement américain, qui menace la protection des données des citoyens européens.

 
Ce nouvel accord, le « Privacy Shield » est en cours de négociation entre les autorités européennes et américaines et est espéré pour juin 2016.  Que va-t-il changer par rapport au Safe Harbor ? À l’état actuel des négociations, ce nouvel accord serait plus protecteur des droits des Européens que ne l’était le Safe Harbor. Ils pourront par exemple bénéficier de plusieurs recours en cas d’utilisation abusive de leurs données personnelles par les entreprises américaines. Cet accord sera également révisé tous les ans. Aussi, les obligations des entreprises américaines seront renforcées et seront directement supervisées par le département du commerce américain. Les grandes lignes du Privacy Shield ont été dévoilées le 29 février par la commission européenne. Cet accord est donc un consensus entre les enjeux business des entreprises américaines et la protection des données des utilisateurs européens.
 
Pourquoi ça bloque ?
Isabelle Falque-Pierrotin, présidente du G29 (le groupe européen regroupant les CNIL de tous les Etats membres de l’UE) et de la CNIL, dénonce la complexité du texte et certains points se contredisant. Le sujet tabou de la surveillance des agences américaines a également été abordé et fait l’objet de négociations pour définir le cadre de cette surveillance, qui reste encore flou. Le projet est également critiqué par les défenseurs des droits des données européens comme l’activiste Max Schrems, à l’origine de l’annulation du Safe Harbor grâce à sa plainte contre Facebook, ou encore de nombreux politiques qui dénoncent la trop grande marge de manœuvre accordée aux agences de renseignement américaines.  
 
 

Le texte du 29 février était donc un premier pas nécessaire et important mais encore insuffisant selon de nombreux acteurs.

Pour aller plus loin :

• Comment le Safe Harbor a été annulé et pourquoi ?
• Où en est actuellement le projet ? (Mai 2016)
• Que prévoit le projet en détail et quelles sont les critiques envers le futur Privacy Shield ?
• Le communiqué de presse du 29 février avec l’accord Privacy Shield en entier
• Suivre le projet sur Twitter : le hashtag #PrivacyShield

La protection des données en France et dans le monde : l’actu de la CNIL

En France, la CNIL met à disposition une carte interactive très intéressante résumant la protection des données dans le monde, les autorités en vigueur dans chaque pays et leur niveau de conformité avec la réglementation européenne, la plus exigeante au monde en terme de data privacy.

  Par ailleurs, la commission a lancé LINC, le Laboratoire d’Innovation Numérique de la CNIL. Concrètement, ce laboratoire apportera son éclairage sur les innovations numériques, proposera quelques expérimentations et analysera l’actualité numérique. Les premiers articles de LINC concernent des sujets émergents comme les données dans les contenus culturels, les applications éphémères, la blockchain, les jeux vidéo et les données utilisateurs…

 On remarquera au passage le petit jeu de mot, LINC est l’inverse de CNIL 

Pour aller plus loin : les sites et comptes Twitter à suivre pour être à jour sur tous les sujets Privacy :

• Le site de la CNIL et de LINC
• Leurs deux comptes twitters : @CNIL et @LINCnil
• Le compte twitter d’Aurélie Pols, experte en Data Privacy et auteur du livre blanc « Confidentialité et Protection des Données: comprendre les grands principes et garantir la conformité de vos activités Digital Analytics ».
• Le compte twitter de Florence Bonnet, experte et entrepreneuse en protection des données.
• Les hashtags #Privacy #DataProtection #ProtectionDesDonnées sur Twitter.

Quel impact ont ces nouvelles mesures sur les solutions Digital Analytics d’AT Internet ?

AT Internet applique depuis de nombreuses années une politique de transparence sur la collecte des données et de respect de la vie privée. Toutes les données recueillies sont stockées en toute sécurité sur nos serveurs propriétaires en France (donc sous l’autorité de la législation française et européenne). Gage de la confiance de la CNIL envers notre solution et notre politique, les utilisateurs de notre solution peuvent être  exemptés du recueil du consentement de l’internaute pour l’utilisation des cookies de mesure d’audience. Si vous voulez en savoir plus sur la politique de protection des données d’AT Internet, consultez notre section dédiée.
 
 

Après le graphisme et l’ergonomie des tableaux de bord, entrons maintenant dans le vif des données avec ce dernier post de notre série spéciale « Data visualisation ». Passons en revue les différents diagrammes et types de graphique appropriés à vos analyses et interprétations. Ici, pas de place au hasard. Chaque visuel a une fonction bien précise : suivi global, comparaison, évolution, corrélation, etc.

KPI : pour un pilotage global

Utilisez le type de graphique « KPI » qui vous donne un chiffre précis et immédiat selon la période d’analyse définie.

En pratique : mettez bien en évidence ces chiffres sur votre tableau de bord, en haut de votre écran par exemple, de manière à les visualiser immédiatement. Pour en savoir plus, lisez notre article sur la mise en page des tableaux de bord.

Graphique à barres : comparer des valeurs

Préférez plutôt des graphiques à barres qui proposent un aperçu précis pour comparer des valeurs entre elles.

En pratique :

• Verticaux ou horizontaux, les graphiques à barres se prêtent bien aux comparaisons de catégories (sources de trafic, produits vendus, etc.).
• Pensez aux graphiques à barres « empilés » pour obtenir une profondeur d’analyse plus importante et analyser plusieurs éléments simultanément.

Courbe : suivre une évolution

Les courbes mettent en avant des grandes tendances en prenant en compte le facteur temps.

En pratique :

• Le changement de granularité (c’est-à-dire l’affichage du jour, semaine, mois, ou année) vous permet d’affiner votre analyse ou au contraire de prendre du recul pour obtenir une vue globale.
• Si vous avez plusieurs courbes, le mode « aire empilée » met en exergue des ensembles de données relatifs à chaque élément analysé.

Camembert : afficher des proportions

Le camembert (mais aussi les représentations en « donut », ou « demi-donut ») est naturellement adapté à la mise en avant d’éléments dominants d’un tout, dont la somme est égale à 100%.

En pratique :

• Attention, n’affichez pas plus de 6 éléments dans un camembert au risque de ne pas pouvoir distinguer les segments représentant de faibles valeurs.
• La comparaison entre plusieurs diagrammes circulaires n’est pas évidente, du fait qu’il est difficile d’évaluer la taille de chaque segment.
• En termes de mise en page, ils prennent plus de place que d’autres types de graphiques car ils nécessitent l’ajout d’une légende.

Diagramme à bulles : établir des corrélations

Les diagrammes à bulles sont utiles pour déceler des corrélations entre plusieurs métriques. Chaque point correspond à une catégorie, laquelle a plus ou moins de poids selon sa grosseur et sa position sur le graphique.

En pratique :

• Des couleurs différentes permettent de distinguer chaque catégorie, et la transparence des cercles met en lumière les relations qu’on peut établir entre eux.
• Attention, limitez là aussi le nombre d’éléments à analyser pour garantir une bonne lisibilité.

Tableau : pour un suivi éditorial

Adaptés au suivi de contenus éditoriaux, les tableaux de données sont utiles pour mesurer la performance de vos articles, qui nécessitent l’affichage de titres plus ou moins longs.

En pratique :

• Associez des courbes de tendances (« sparklines ») en face de chaque article pour suivre son évolution en termes de trafic.
• En complément du tableau, la représentation graphique en nuages de mots apporte une information éditoriale intéressante en mettant en avant les sujets les plus populaires.

Carte de chaleur : déterminer des facteurs d’intersection

Elle permet de comparer les données de différentes dimensions, et de constater leur interdépendance, à l’aide de variation de couleurs chaudes et froides.

En pratique :

• Les couleurs (plus ou moins franches) vous permettent de déterminer la concentration de plusieurs facteurs d’intersection.
• En un coup d’œil, repérez par exemple l’impact d’une source de trafic au cours d’une journée précise.
• Les éléments placés en abscisses et ordonnées peuvent être de différentes natures (période, métriques, dimensions).

Matrice de rétention : mesurer l’engagement sur les apps

Le graphe (ou matrice) de rétention est utilisé pour mesurer le succès d’une application mobile. L’étude du taux de rétention sur une période d’observation relativement longue (plusieurs jours ou semaines) vous permet d’analyser la récurrence d’utilisation d’une appli.

En pratique :

• Sur un graphe de rétention, la période analysée se retrouve aussi bien dans le sens lecture horizontal que vertical.
• Pour aller plus loin sur ce sujet, consultez notre dernier article sur la façon de lire un graphe de rétention.

Il existe beaucoup d’autres représentations visuelles, ou de combinaisons de graphiques qui permettent d’interpréter vos données. Les outils AT Internet peuvent bien sûr vous permettre d’ajouter l’ensemble de ces représentations à vos tableaux de bord de pilotage.

Pour finir cette série, voici nos 2 derniers conseils :

• Commenter vos résultats: documentez vos graphiques en fonction de vos interlocuteurs et de leur niveau de connaissance en Digital Analytics (définition de métrique, tendances qui se dégage, nuance à comprendre…).
• Apporter votre touche perso : n’hésitez pas à vous approprier l’outil analytique en intégrant le logo de votre entreprise, ou toute donnée externe utile : image, tweets, commentaires FB, données météo, …

Bonne analyse !

Après le Design graphique, ce deuxième volet de notre série spéciale « Dataviz » se concentre sur l’ergonomie et l’expérience utilisateur (UX). Sur votre dashboard, tout se joue dans les premières secondes. Souvent, la première impression est décisive. Si l’aspect général est clair, concis, et cohérent, vous avez déjà fait 50 % du travail.Vous devez donc soigner votre mise en page en priorité.

1. Commencer par la fin

Réfléchissez d’abord à l’utilisation finale de votre tableau de bord. Mettez-vous à la place de celui (ou de ceux) qui consultera les données. C’est une évidence, mais il est bon de le rappeler.

En pratique : si le tableau de bord a vocation à être imprimé sur papier, utilisez des modèles avec zones d’impressions pour éviter que vos graphes soient coupés.

2. Ne pas confondre Monitoring vs. Pilotage

Faites la différence entre ces 2 types de tableaux de bord. Le monitoring fait référence à la surveillance de données, avec une notion forte de temps réel, mais sans action directe sur l’écran. Le tableau de bord de pilotage est quant à lui dédié à une utilisation plus proche de l’analyse, et sur lequel on interagit (clic, partage, navigation dans les onglets, etc.).

En pratique : les écrans de monitoring, qui sont consultés pendant de longues périodes, ont généralement un fond de couleur sombre pour apporter plus de contraste avec les graphiques présentés. Les fonds clairs (blancs) sont plutôt réservés au pilotage car ils facilitent la lecture des textes descriptifs qui accompagnent les diagrammes et autres représentations graphiques.

3. Faire un prototype, tester, re-tester…

Ne croyez pas réussir le dashboard parfait du premier coup. Mais une approche itérative permettra de l’améliorer en continu. Pour cela, faites des tests sur des périodes suffisamment longues pour être probantes.

En pratique : sollicitez les utilisateurs finaux dès le départ pour recueillir leur besoin, mais continuez à les interroger au cours du cycle de vie de votre tableau de bord (leurs besoins évoluent forcément avec le temps).

4. Structurer vos analyses

Créez plusieurs onglets dans lesquels vous affichez 5 ou 6 graphiques par élément mesuré, ni plus ni moins. L’enchainement de ces différents onglets doit être cohérent. Il doit raconter votre histoire.

En pratique : si vous analysez des performances de vos ventes en ligne, l’enchaînement de vos onglets peut être celui-ci : Aperçu global / Leads generation / Ventes /  ROI

5. Hiérarchiser l’information

Placez vos indicateurs « critiques » (volumétrie, chiffre d’affaires, conversions… selon vos objectifs) en haut de l’écran. Vous avez ainsi un aperçu global, et pouvez réagir rapidement en cas de chute de trafic, un pic de CA…

En pratique : un site media devra par exemple se focaliser sur l’acquisition de trafic avec un aperçu détaillé des performances par device.

6. Ne pas avoir peur du vide

Ne cédez pas au syndrome du remplissage.Veillez à espacer vos blocs d’informations et à bien séparer les parties qui doivent l’être. Ne pas surcharger votre écran améliore la lisibilité du Tableau de bord.

En pratique : inutile de surcharger votre écran pour une question de lisibilité. Ecartez les infos superflues. Posez-vous la question : quels sont les 3 ou 4 indicateurs réellement important pour le décideur ?

7. Etre cohérent dans votre mise en page

Si votre tableaux de bord propose plusieurs onglets, conservez le même style de mise en page dans chacun d’eux (titres, placement des graphiques, couleurs, …).

En pratique : si vos éléments visuels sont centrés, alors centrez tous vos titres et vos textes. S’ils sont alignés à gauche, faites de même partout.

8. Attention au rapport Hauteur x Largeur

Pensez que l’écran sur lequel vous concevez le tableau de bord est peut-être différent de celui sur lequel il sera consulté. D’où l’intérêt de mettre les infos clés en haut évoqués dans le point précédent.

En pratique : si vous créez des tableaux de bord de monitoring, attention à la hauteur : l’utilisateur final ne pourra pas ajuster la taille de l’écran.

9. Parler le même langage que l’utilisateur

Adaptez vos contenus textes aux destinataires du tableau de bord. S’il est destiné à l’équipe du département Finance, RH, Direction ou Marketing, assurez-vous d’employer les termes compréhensibles.

En pratique : tous vos collaborateurs ne sont pas experts en Digital Analytics. Evitez les jargons ou les termes trop techniques. Inutile de parler de « Taux de conversion (contribution, post impressions) » à quelqu’un qui ne maitrise pas l’analyse des affichages de bannières pub.

10. Limiter les périodes d’analyses

Sur un même écran, n’affichez pas trop d’informations avec des filtres de période différents. Sinon, vous risquez la confusion et vous vous exposez aux erreurs d’interprétation.

En pratique : consacrez par exemple un onglet de votre tableau de bord à l’analyse de vos KPI en « temps réel ». Sur un autre onglet, affichez vos données mensuelles.

L’Analytics Suite d’AT Internet vous permet de concevoir des tableaux de bord qui respectent ces grands principes. N’hésitez à nous contacter pour plus d’information.

Dans notre dernier épisode, nous verrons comment choisir des graphiques adaptés à vos analyses.

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Merci à Erwan Lumbroso, Ergonome chez AT Internet, d’avoir contribué à la rédaction de cet article.

De plus en plus de sociétés organisent des Hackathons pour accélérer leur innovation et se forger une image d’entreprise séduisante auprès des développeurs. Ces concours de programmation ont pour objectif de décloisonner l’innovation au sein des organisations mais aussi de favoriser une certaine forme de crowd-sourcing lorsqu’ils sont ouverts au public.

Chez AT Internet, nous avons organisé notre premier Hackathon à l’occasion de notre convention interne bisannuelle, l’AT Summit 2016. Nous l’avons appelé le « ShipIt Day » car le principe était de livrer une innovation en 24h maximum. Cet article se propose de détailler l’un des projets que nous avons mené au cours de cet événement. Avec cinq autres collègues nous avons constitué une équipe sur le thème de la collaboration autour des outils d’analytics.

Les modes de collaboration se transforment

Avec la popularisation du pilotage par la donnée et les transformations digitales engagées par de nombreux acteurs du marché, le digital analyst n’est plus isolé dans son organisation mais est devenu le point de convergence de nombreux besoins de ces organisations. Nous avons récemment mis à disposition de nos clients des outils pour mieux diffuser la donnée au sein de leur organisation avec les applications Rapports et Tableaux de bord. La démocratisation de la donnée est un besoin fondamental mais désormais insuffisant.

Les usages de nos solutions et les méthodes de travail évoluent très rapidement au sein des organisations pour se faire de plus en plus collaboratives. L’arrivée massive des millenials sur le marché du travail, ces collaborateurs hyper-connectés qui privilégient les usages digitalisés, tirent des modes d’interactions radicalement différents dans notre environnement professionnel. L’écosystème des outils collaboratifs explose et des produits inconnus il y a 5 ans deviennent la référence en termes de collaboration. Par exemple, les outils de messagerie temps réel prennent le pas sur l’e-mail. Le rachat de Yammer par Microsoft et plus récemment la diffusion quasi virale de Slack sont des preuves de l’intérêt provoqué par ces nouveaux produits.

Un terrain favorable à l’intégration des services

Si les usages sont en pleine transformation, le marché des applications suit lui aussi une mutation de fond que nous pourrions appeler la mondialisation des services. On passe d’une ère où les métiers sont cloisonnés dans les applicatifs à une ère où une myriade de services est disponible au travers de simples appels HTTP (comme votre navigateur), ce sont les fameuses API (application programming interface). Cette vague de fond a été initiée par Amazon avec son manifeste pour des systèmes entièrement accessibles par API. Ainsi aujourd’hui la plupart des outils et services à disposition sur le web proposent des intégrations avec d’autres applicatifs. Les mastodontes du digital montrent l’exemple : Twitter, LinkedIn, Facebook, et Google permettent tous de communiquer avec leurs produits sans passer par l’interface graphique. Nous trouvons même des petits outils qui s’occupent de faire la glue entre plusieurs applications SaaS pour proposer une intégration simple et sans avoir besoin d’être développeur. Citons par exemple Zapier et IFTTT.

La dernière vague de cet écosystème porte sur l’apparition des « chatbots ». Ces services embarquent une petite intelligence et sont capables d’effectuer des actions simples dans le cadre d’une discussion. Facebook a ainsi récemment annoncé le lancement de sa plateforme de chatbot intégrée à Messenger. Les perspectives de ces chatbots sont énormes et les plus enthousiastes les voient devenir nos assistants personnels. Sans aller jusque-là, on peut aisément considérer ces bots comme une nouvelle approche des interactions homme-machines en lieu et place d’une interface graphique classique. C’est peut-être la mort du web design et de ses composants graphiques très travaillés que nous sommes en train de vivre.

L’Analytics Suite über-collaborative

Nous nous sommes lancé le défi de faire passer notre Analytics Suite à l’ère du tout collaboratif digital en réutilisant au maximum les outils disponibles sur le marché et les API web.

Afin d’obtenir rapidement des résultats et éviter de se retrouver sans rien à démontrer au bout de 24h nous avons adopté un mode de fonctionnement extrêmement itératif :

• Des sessions de travail de 30 mn maximum pendant lesquelles chaque membre de l’équipe est libre de travailler sur ce que bon lui semble, avec qui il veut dans l’équipe, tant qu’il reste dans la thématique définie.
• À l’issue de chaque session, un débrief de 5 mn avec toute l’équipe. Chacun expose ce qu’il a fait, ses blocages, ses perspectives et nous décidons collectivement d’abandonner une idée si elle n’aboutit pas sur des résultats concrets à l’issue de 2 sessions de travail.

Nous avons ainsi exploré plusieurs pistes dont voici les plus prometteuses, c’est à dire celle sur lesquelles nous avons pu aboutir à un prototype convaincant :

• Une intégration de notre Suite Analytics avec Zapier afin de déclencher le stockage d’un export de notre application Tableaux de bord dans Dropbox. Nous avons réutilisé le système de notification de notre Analytics Suite pour déclencher un Zap qui récupère le lien de votre export et stocke le document dans votre espace Dropbox.
• Une intégration entre Slack et notre Application Tableaux de bord qui permet d’afficher dans la barre de menu du tableau de bord un fil de discussion issu de Slack. Chaque dashboard pourrait ainsi disposer de son propre fil de discussion dans votre groupe Slack et permettre de collaborer soit directement dans l’interface Slack, soit lorsque vous consultez votre tableau de bord.
• La création d’un chatbot qui permet d’exécuter des commandes simples au sein de l’Analytics Suite. Nous avons donné la capacité à notre chatbot d’effectuer deux opérations. Vous pouvez ainsi demander depuis Slack à notre bot d’exporter un tableau de bord en lui donnant son nom, et vous recevrez une réponse du bot avec le lien de téléchargement de ce document directement dans votre fil de discussion Slack. Vous pouvez également demander à notre bot de vous donner le nombre de visites sur la journée d’hier en lui précisant le nom du site et il vous répondra avec cette métrique dans votre fil de discussion.

Quelles sont les perspectives ?

Les perspectives offertes par l’intégration de ces différents outils sont très enthousiasmantes et nous avons pu constater la rapidité avec laquelle il est possible de mettre à disposition des services collaboratifs au sein de notre solution. Les interconnexions avec Slack pour communiquer au sein de l’Analytics Suite permettraient de s’appuyer sur des outils clé en main pour favoriser la collaboration et éviteraient de développer des fonctionnalités redondantes. On peut imaginer dans la même approche une interconnexion avec Yammer. L’utilisation d’un chatbot pourrait faire office de véritable assistant de l’équipe d’analystes et remplacer dans une certaine mesure l’utilisation d’une interface. Enfin, l’intégration entre différents services web, via des outils comme Zapier, semble la plus atteignable à court terme en se connectant à notre système de notification. On peut imaginer n’importe quelle intégration avec un outil web à partir d’événements qui remontent dans les notifications de notre interface.

En revanche l’aspect le plus consommateur et qui nécessitera un effort plus conséquent sera de sécuriser ces services et d’en permettre une exploitation à grande échelle. Il sera également nécessaire de poursuivre l’ouverture technologique de notre plateforme pour en permettre une intégration de plus en plus simple avec l’écosystème web.

Et vous, quels outils de collaboration utilisez-vous dans votre quotidien au sein de votre organisation ? Seriez-vous intéressé par l’un des projets explorés par notre équipe sur le thème de la collaboration ?

Avec des objectifs clairs, quelques connaissances en graphisme, UX et data viz, vous avez toutes les cartes en mains pour que vos données prennent forme ! Nous vous avons concocté une série spéciale « Dataviz » pour donner à vos tableaux de bord analytiques l’impact visuel qu’ils méritent.

Premier volet : les bases du graphisme. Si vous souhaitez que vos dashboards fassent « pro », soient parlants et compréhensibles, appliquez ces quelques principes éprouvés. Suivez le guide !

1. « Croquez » votre dashboard

Avant de vous lancer, mettez vos idées à plat : objectifs, KPI, métriques, visuels, etc.

Comme un graphiste, posez les fondations de votre tableau de bord sur une feuille blanche.

En pratique : pensez à la structure, aux grandes parties, aux représentations visuelles et surtout aux personnes de votre entreprise qui consulteront le tableau de bord.

2. Faites simple

Simplicité = Lisibilité. Tout élément visuel ou effet qui n’apporte pas de sens va brouiller la communication. N’oubliez pas que vos tableaux de bord ont vocation à être partagés, donc faites simple pour être clairs.

En pratique :

• Ne surchargez pas vos écrans avec trop de graphiques, trop près les uns des autres.
• Évitez les contours sur les zones qui encadrent vos représentations graphiques.

3. Adaptez les couleurs au contexte

Si vous partagez vos tableaux de bord, les couleurs utilisées doivent avoir un sens compris de tous. Respectez les symboliques. L’exemple le plus fréquent est celui des variations de valeurs (baisse et hausse de trafic par exemple).

Attention : certaines couleurs passent mal dans certains pays (ex. Russie : éviter le beige et le rouge). À retenir si vous devez partager vos données à l’international.

4. Évitez la cacophonie

Associez intelligemment les couleurs. Choisissez des teintes complémentaires. Elles sont diamétralement opposées sur le cercle chromatique. Elles renforcent les contrastes, et donc facilitent la lecture. Les palettes proposées en standard dans votre outil doivent respecter ces règles.

En pratique :

• Ne choisissez pas les mêmes familles de couleurs dans un même écran de tableau de bord. Par exemple : uniquement des couleurs froides (bleu, vert, violet, gris….).
• Sur le fond de votre écran, utiliser une couleur « franche », c’est-à-dire qui n’est pas mélangée avec d’autres couleurs. Le blanc, par exemple, c’est bien !

5. N’abusez pas des nuances

Utilisez 6 variations d’une même couleur maximum dans un graphique, sinon vous risquez de ne plus les distinguer.

En pratique : sur une représentation géographique le trop plein de nuances vous empêche de comparer clairement vos pays, surtout sur des espaces restreints.

6. Forcez les contrastes

Attention aux contrastes de couleurs trop faibles. Les visuels aux couleurs contrastées font ressortir les éléments les uns par rapport aux autres.

En pratique : n’écrivez pas vos textes en noir sur des fonds sombres, et inversement.

7. Proportions : mettez la donnée en valeur

Trouvez un équilibre entre les titres et les visuels. Faites en sorte que vos écrits soient suffisamment grands pour être lisibles, mais qu’ils n’empiètent pas sur l’information principale : la donnée.

En pratique : faites en sorte que vos données soit plus grandes que vos textes.

8. Harmonisez vos pictos

Utilisez les mêmes pictogrammes partout. Conservez un style identique dans tous les onglets de vos dashboard analytics (ex. Tablette, smartphone, ou desktop).

9. Limitez les polices

Pas plus de 3 familles de polices différentes dans un même dashboard. Comme pour les couleurs, il est ici question de l’harmonie générale de votre tableau de bord. Respectez si possible les polices officielles de la charte graphique de votre entreprise.

En pratique :

• Reprenez systématiquement la même police, avec même la couleur et la même taille par niveau de titre. Adaptez la taille de cette police à l’importance du titre.
• Non aux polices avec Serif (ou empâtement), par exemple la célèbre « Times New Roman », si la taille de votre texte est petite.
• Evitez les ombres portées qui alourdissent vos textes.

10. Travaillez vos contenus textes

Documentez vos graphiques lorsque c’est nécessaire avec des titres clairs, courts, et dont la taille permet une lecture aisée. L’objectif : situer le contexte et savoir où on se trouve rapidement.

En pratique :

• Préférez les textes épars repartis aux abords de chacun des visuels, plutôt que de long paragraphes (pas franchement engageants !).
• Si vous nommez un élément d’une certaine façon à un endroit, faites de même partout. Exemple : si vous parlez de « taux de conversion » sur un onglet, ne parlez pas de « taux de transformation » sur l’onglet suivant.

L’application Tableaux de bord disponible dans l’Analytics Suite d’AT Internet vous permet d’appliquer ces règles pour concevoir vos propres dashboards personnalisés. N’hésitez à nous contacter pour plus d’information.

Au prochain épisode, nous parlerons mise en page, ergonomie et expérience utilisateur (UX/UI).

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Merci à Romain Zampieri, Graphiste & Web designer chez AT Internet, d’avoir contribué à la rédaction de cet article.

Aujourd’hui, Julian de quintly, expert en Social Analytics, partage avec nous des bonnes pratiques pour choisir les KPI d’analyse des réseaux sociaux. À l’instar des KPI classiques qui vous aident à gérer et évaluer vos performances web et mobile, les KPI des réseaux sociaux vous permettent de mesurer et d’optimiser votre stratégie et vos campagnes Social Media. Lisez la suite pour découvrir les conseils de Julian !

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Les ressources financières dépensées par les entreprises se concentrent de plus en plus sur l’activité en ligne et, en particulier, les réseaux sociaux. Les marketeurs veulent par conséquent mesurer leur ROI (retour sur investissement) sur ce canal. Comme pour tous les autres aspects de l’entreprise, les KPI sont la clé du succès. Voici quelques éclairages qui vous permettront de comprendre quels sont les KPI les plus adaptés aux réseaux sociaux dans différentes catégories.

La mise en œuvre d’une stratégie en matière de réseaux sociaux se structure souvent de la façon suivante : dans un premier temps :

1. L’entreprise veut agrandir son rayon d’influence dans un objectif de croissance ;
2. Il lui faut ensuite intéresser les nouveaux fans et abonnés, les sensibiliser à l’entreprise, à ses produits et à son histoire ;
3. Une fois cette phase d’engagement terminée, l’objectif est d’en faire de véritables ambassadeurs de la marque.

Voyons maintenant 3 indicateurs à surveiller pour chacune de ces étapes (proposés par l’outil de social analytics quintly).

Indicateurs de croissance

Ce sont des indicateurs quantitatifs centrés sur les objectifs de croissance et permettant d’identifier les performances des concurrents. Ces KPI sont importants pour les marketeurs sociaux qui souhaitent développer la sphère d’influence de l’entreprise.

• Croissance du nombre de fans

Presque tous les marketeurs de la sphère sociale veulent toucher une audience plus large et afficher une certaine croissance. Le suivi est un élément important pour atteindre cet objectif.

Le compteur vous permet de visualiser votre objectif et de savoir à quelle étape vous vous trouvez. Les marketeurs peuvent ainsi conserver ou modifier des stratégies en fonction des résultats.

• Évolution du nombre de fans

La croissance des fans connaît toujours des variations, à la hausse ou à la baisse. En les surveillant, vous pouvez identifier les campagnes réussies et les actions qui n’ont pas porté leurs fruits. Il peut être très utile de comparer les variations de votre nombre de fans avec celles du nombre de fans d’autres acteurs de votre secteur pour mieux connaître les performances de vos concurrents.

Sur cette capture d’écran, on peut voir que MINI a connu une grande hausse du nombre de fans, largement supérieure à celle de ses concurrents BMW, Audi et Mercedes-Benz.

• Portée (indicateur Facebook Insights)

Facebook Insights peut mettre en évidence de nombreux KPI très révélateurs de vos propres performances. Au-delà des KPI de type rythme de croissance, les marketeurs doivent également mesurer leur capacité à développer leur portée effective. Cet indicateur devient de plus en plus important à mesure que l’audience naturelle diminue et que les entreprises sont contraintes d’investir de plus en plus de ressources financières dans les publications sponsorisées.

Indicateurs d’engagement

L’engagement des fans est souvent considéré comme le but ultime du marketing sur les réseaux sociaux. Les indicateurs ci-dessous permettent de mesurer les performances de l’entreprise et de ses concurrentes en matière d’engagement de leur public ou de leur communauté. Il est essentiel d’aller encore plus loin dans l’analyse et d’identifier les types de contenus, les hashtags et les heures de publication qui suscitent le plus d’engagement.

• Nombre total d’interactions par réseau

Le premier KPI d’engagement sur les réseaux sociaux est le nombre total d’interactions par réseau. Cet indicateur indique d’un seul coup d’œil le réseau le plus performant. Grâce à lui, les marketeurs peuvent identifier celui sur lequel leur contenu et le contenu de leurs concurrents font l’objet du plus grand nombre d’interactions (mentions « J’aime », commentaires, partages).

Si votre entreprise reçoit plus de mentions « J’aime » et de commentaires sur Instagram que sur Facebook, il peut être intéressant d’investir dans Instagram, plutôt que dans un réseau moins performant. Ce KPI est très révélateur et doit figurer dans tous les rapports.

• Nombre d’interactions par tranche horaire

Depuis les débuts des réseaux sociaux, la question du moment de la journée le plus efficace pour publier du contenu est très controversée. Il n’existe aucune règle générale car tout dépend de l’audience ciblée, du secteur et du produit. Le KPI du nombre d’interactions par tranche horaire permet aux marketeurs de savoir à quel moment les publications font l’objet du plus grand nombre d’interactions, pour leur produit ou service en particulier.

Cet indicateur permet de voir quelles sont les heures de publication efficaces pour le groupe et la communauté analysés.

• Nombre moyen d’interactions par publication (pour aller plus loin : analyse de contenu, ex. répartition par filtre ou hashtag)

Pour approfondir son analyse, l’entreprise doit maintenant s’intéresser au premier KPI de mesure situé au niveau de la publication. L’indicateur du nombre moyen d’interactions par publication est à cet égard significatif. Grâce à lui, les entreprises peuvent découvrir le contenu le plus efficace et le publier plus souvent ou le mettre en avant.

Les pics de la figure ci-dessus indiquent des contenus particulièrement performants.

Indicateurs sur la qualité de l’audience

L’objectif des indicateurs de qualité de l’audience est de susciter davantage d’engagement des utilisateurs particulièrement intéressés par votre entreprise, et de consacrer plus de temps aux ambassadeurs de marque. Les indicateurs ci-dessous peuvent vous aider :

• Des affichages et de la portée aux utilisateurs uniques intéressés

L’entonnoir ci-dessous permet aux marketeurs de comparer le nombre d’affichages et le nombre d’utilisateurs uniques finalement touchés et intéressés (mentions « J’aime », commentaires, partages, clics sur votre contenu). Ils peuvent ajuster leurs stratégies en fonction, s’ils ne sont pas satisfaits des pourcentages obtenus à chaque niveau.

• Des utilisateurs intéressés aux clics sur les liens

Les réseaux sociaux sont souvent utilisés par l’entreprise pour orienter son trafic vers ses blogs, pages de destination ou pages de fonctionnalités. Les clics sur les liens sont par conséquent un autre indicateur de succès d’une publication, d’une campagne ou d’un contenu sponsorisé.

• Des clics sur les liens aux conversions

Après avoir mesuré le nombre de clics sur un lien spécifique, le web analytics entre en jeu pour analyser l’activité des utilisateurs sur le site web. Pour mesurer aussi précisément que possible les comportements et la réussite par rapport aux objectifs, nous devons aller plus loin et passer du social analytics au web analytics.

Conclusion

Il est essentiel de mesurer vos activités digitales. Intégrer de façon régulière l’analytics dans vos actions quotidiennes vous permet d’identifier vos marges de progression. S’il est crucial d’appuyer vos décisions sur des données web analytics précises, la règle s’applique également aux réseaux sociaux, dans lesquels de plus en plus d’entreprises investissent du temps et de l’argent. Ce n’est qu’après avoir mis en place les KPI adéquats que vous pourrez mesurer vos succès ou échecs. Si votre entreprise utilise les réseaux sociaux, vous avez besoin de savoir ce qui a fonctionné.Dès lors que votre campagne sur les réseaux sociaux génère des clics, vous devez mesurer les performances sur votre site web, là encore avec les bons KPI. Mettez ainsi toutes les chances d’avoir une longueur d’avance sur vos concurrents.

Sur une application mobile, les efforts consentis pour engager et fidéliser vos utilisateurs sont considérables. Vos investissements doivent donc être rentables à long terme. Si vos visiteurs aiment votre appli, ils vont l’utiliser, plusieurs fois, pendant un certain temps (idéalement le plus longtemps possible…). Pour mesurer cet engagement, voici le graphe de rétention.

Pourquoi mesurer l’engagement sur vos applis ?

Le succès d’une application mobile peut être fulgurant si on observe uniquement certaines métriques (comme le taux d’installation de l’app par exemple). Oui, mais le fait d’installer une application et la conserver sur son téléphone ne signifie pas que l’on s’en sert régulièrement.

Pour étudier le cycle de vie d’une application, il est intéressant d’étudier le taux de rétention sur une période d’observation relativement longue (plusieurs jours ou semaines) et de segmenter ses données en plusieurs cohortes de visiteurs.

Comment est calculé le taux de rétention ?

Selon la méthode de calcul dite « classique », le taux de rétention correspond à la proportion d’utilisateurs revenus sur une application un jour donné (sans prendre en compte les éventuelles interactions de l’utilisateur sur l’appli avant ce jour précis). Il existe d’autres méthodes de calcul (« full retention », « rolling retention », « return retention », …) que nous ne développerons pas ici. Le mode de calcul « classique » est le plus répandu et donne un bon aperçu du niveau global de rétention de l’application.

Entrez dans la matrice…

Avec le graphe de rétention, vous pouvez comparer différentes populations en un coup d’œil.Choisissez la bonne granularité (jour ou semaine) et observez la récurrence d’utilisation. Vous pouvez ainsi évaluer l’efficacité d’un facteur en particulier (campagne, événement, contenus, etc.).

Ce qu’il faut savoir…

Pour lire un graphique de rétention, il faut comprendre que l’élément temporel (la période analysée) se retrouve aussi bien dans le sens lecture horizontal que vertical. Voici un aperçu des principaux éléments à connaitre :

Prenons un exemple…

Dans le graphique de rétention ci-dessous, on analyse une période de 6 semaines pendant laquelle différentes cohortes d’utilisateurs ont installé et lancé une application pour la première fois.

Même s’ils sont plus nombreux en valeur absolue, les utilisateurs de la cohorte A (ayant lancé l’application en semaine 1) sont moins revenus que ceux de la cohorte B. En effet, la semaine P+2 montre qu’ils étaient 53 % pour la cohorte B, contre 38 % pour la cohorte A.

Pourquoi cette forme d’escalier inversé ?

Il faut savoir que chaque semaine (ou chaque jour, selon la granularité sélectionnée), une nouvelle cohorte d’utilisateur est analysée. Plus le temps passe, plus la période d’analyse se restreint. La période d’analyse étant fixe, le temps restant d’analyse diminue mécaniquement (donnant au graphe cette forme d’escalier inversé).

Des outils Digital Analytics, comme le Tableaux de bord Apps Analytics d’AT Internet, permettent de générer des matrices pour l’analyse de la rétention. Pour en savoir plus, consultez notre vidéo sur la rétention (en anglais) :

Si vous souhaitez approfondir le sujet Mobile, téléchargez notre guide Apps Analytics & Multidevice :

Vous utilisez tous les jours un outil de Digital Analytics ? Mais savez-vous comment être parfaitement en règle en termes de confidentialité et de protection des données ?
Cette infographie doit vous éclairer sur les notions à connaitre autour des « cookies », sur ce que dit la loi à propos du recueil de consentement des internautes, sur les outils conformes aux recommandations de la CNIL, et sur les principales actions à mettre en place pour être « clean ».

Younited Credit (ex Prêt d’union) est le leader des plates-formes de crédits en France. Via son site web sécurisé, cette société met en relation des emprunteurs et investisseurs pour financer directement des crédits à la consommation. De par son modèle économique novateur et influencée par une forte culture de la donnée, l’équipe marketing s’appuie en permanence sur le Digital Analytics et l’A/B Testing dans sa stratégie d’optimisation de la conversion.

Challenge : optimiser le tunnel de conversion en continu

La société Younited Credit a mis en place une stratégie intensive de « Test & Learn ».  Chaque idée est testée et validée avant son déploiement (couleurs, terminologie, boutons, iframe et scenarii). La quête d’amélioration et de maîtrise de la conversion sur le site est permanente. Tout le processus d’acquisition et de conversion de leads se déroulant en ligne, le challenge principal est d’optimiser le tunnel de conversion.

Solution : utiliser l’analytique comme clé de diagnostic

Younited Credit systématise le recours à l’analyse des données analytiques pour établir un diagnostic en amont des projets. Les indicateurs standards, comme les taux de rebond, pages vues et clics, sont une bonne base de départ pour établir un premier état des lieux. Puis, l’analyse détaillée du tunnel permet de repérer très facilement les points d’échauffement sur lesquels prioriser la mise en place des tests.

Résultats : augmentation significative des conversions

Grâce à une analyse préalable des parcours utilisateurs, Younited Credit a pu identifier de gros blocages en début de tunnel de simulation de crédit. Après avoir testé un changement dans l’ordre des champs, l’équipe marketing a mis en production nouveau formulaire optimisé.

« La force d’AT Internet est de contribuer à sécuriser des modifications qui peuvent être importantes. »

Caroline Roullet, Responsable Fidélisation et Monétisation

Résultats :

• +5 % de formulaires complétés
• +10% de conversions sur tous les canaux d’acquisition marketing

Pour découvrir les autres résultats obtenus grâce aux données analytiques et les enseignements à retenir :

Les téléphones et les tablettes ont révolutionné notre façon d’accéder aux informations sur le web. Afin d’améliorer l’expérience des utilisateurs et réduire le temps de chargement des pages sur mobiles, le projet Accelerated Mobile Pages (AMP) est né. À l’instar de Facebook avec « Instant Articles », cette nouvelle approche propose de créer des pages web mobiles plus légères selon une structure commune et prédéfinie.

Le projet mené par Google est open-source. Cela signifie que même si la firme encadre AMP, tout le monde peut proposer des évolutions et des réalisations.

Accélérer les performances de chargement des pages sur mobile

L’objectif principal est de pouvoir proposer des pages avec un contenu riche comme des vidéos, des animations ou des images se chargeant instantanément. Pour atteindre cet objectif plusieurs actions sont menées :

• La restriction technologique imposée. Seules des ressources statiques avec une limitation assez importante en termes d’HTML et de CSS seront utilisées. Par conséquent, avec une structure commune et harmonisées, les pages seront plus légères et plus simples à charger. La structure AMP impose par exemple d’afficher systématiquement une image puis un texte. Le moteur AMP va donc pouvoir charger les éléments correctement en évitant tout problème.
• Le carrousel va simplifier la mise en avant des articles. Grâce au « pre-rendering », dès qu’un article passe dans le carrousel, le navigateur initie le chargement de la page. Ainsi, au clic sur l’article, une bonne partie du contenu sera déjà affiché instantanément. Cet affichage dans le carrousel est un levier important pour inciter les médias et éditeurs de contenus à passer à l’AMP et ainsi profiter d’une mise en avant.
• Au-delà de cette refonte de code il y a aussi la volonté de rapprocher (techniquement) le contenu des utilisateurs. Toutes les pages AMP seront mises en cache sur le CDN (système de stockage) de Google. Conséquence : le serveur le plus proche de l’utilisateur sera sollicité, faisant ainsi gagner de précieuses secondes au chargement de la page.

Dernier point important, depuis de nombreuses années Google insiste sur l’adhésion à l’https et aux protocoles sécurisés. Sachez que si vous voulez utiliser AMP, toutes les ressources de votre page devront donc être appelées avec un protocole sécurisé.

Quel est l’impact d’AMP sur le marquage ?

Concrètement, l’arrivée d’AMP n’a pas de répercussion sur le travail des analystes. Il faut simplement prévoir un marquage supplémentaire, car la création d’une page en AMP nécessite l’ajout d’un code spécifique.

Le tag AT Internet intégré nativement dans le projet AMP

AT Internet a participé au développement de la partie Analytics d’AMP en y intégrant son propre code de marquage. Ainsi, pour implémenter notre solution sur vos pages AMP, il faudra uniquement récupérer le code disponible dans notre documentation. Il ne sera pas nécessaire de télécharger un fichier JavaScript. Pour toute question ou pour obtenir plus d’informations sur le projet AMP, contactez-nous.

Pour conclure, précisons que les projets du type AMP ou Instant Articles sont largement destinés aux éditeurs. Même si ces initiatives contribuent à l’amélioration de l’expérience utilisateur sur les plateformes mobiles, on peut aussi y voir une dépendance toujours plus grande des diffuseurs de contenus aux géants américains… Mais c’est un autre débat.

Le rôle central des données analytiques au sein des entreprises n’est plus à prouver. Avec les volumes des données qui augmentent de façon exponentielle et des profils d’utilisateurs qui se diversifient, la démocratisation de l’analyse des données est en marche. Une étude Gartner évoque l’omniprésence indispensable de l’analytique dans l’entreprise : « Every business is an analytics business, every business process is an analytics process and every person is an analytics user. » Gartner insiste aussi sur la mutation des marketeurs en experts de l’analytics.

Oui, mais quelle démarche entreprendre sur le terrain ? Voici quelques pistes de réflexions.

La réalité du terrain

Que ce soit pour gérer les stocks d’un site e-commerce, optimiser les disponibilités d’un site de réservation d’hôtels, gérer ses ressources humaines, ou améliorer les performances de campagnes marketing, le recours à l’analyse des données s’impose.

Tous les départements de l’entreprise sont aujourd’hui demandeurs de données analytiques. De nouveaux profils d’utilisateurs-décideurs (souvent néophytes) émergent, et se tournent vers les analystes pour les alimenter en données et solliciter leur expertise.

Résultat : les analystes sont sous pression et débordés par les demandes qui se multiplient. La conséquence de cela est la création de goulets d’étranglement qui freinent le processus décisionnel.

Libérer les analystes

L’enjeu est d’offrir de l’autonomie à ces nouveaux utilisateurs de données pour libérer du temps côté analystes. Ils pourront ainsi se concentrer sur le cœur de métier : analyses avancées et en temps réel des performances, investigations, tests, prévisions, recommandations et projets d’optimisation. L’analyste doit dépasser le stade de l’observation et de la retranscription des données, pour être davantage focalisé sur des tâches proactives à plus forte valeur ajoutée. En résumé : « Moins de reporting, plus d’Analyse ! ». Au final, son efficacité et son image au sein de l’entreprise n’en seront que meilleures.

« Verticaliser » les données analytiques

Si chaque département devient consommateur de données, chaque utilisateur doit s’approprier l’outil analytique. Comment ? En s’appuyant sur des analyses personnalisées au maximum. Les rapports consultés par l’utilisateur métier doivent s’adapter au secteur d’activité, à sa fonction, à son niveau d’expertise et à ses objectifs d’affaires. En tant qu’analyste, c’est à vous de concevoir la matrice de ces analyses métiers, en échangeant avec l’utilisateur final sur ses besoins actuels et en anticipant ses demandes futures. Inutile de donner trop d’informations. Limitez-vous à l’essentiel.

Par exemple, le responsable d’une ligne de produits d’un site e-commerce voudra retrouver ses données d’acquisition, de conversion et de rétention dans son interface. Il pourra également comparer ses ventes et son chiffre d’affaires avec les résultats globaux du site.

Chez AT Internet, l’application Rapports est spécialement conçue pour ce profil d’utilisateur néophyte. Elle propose des rapports prêts à l’emploi, synthétiques et facilement exploitables.

Pour découvrir cette application, regardez notre webinar « L’Analyse pour tous » :

Favoriser le partage

C’est une des clés de la démocratisation de l’Analytics. Vous devez pouvoir partager des chiffres clairs et lisibles dans un format adapté à vos interlocuteurs, pour que les décisions soient prises sans attendre.

Quelques situations très simples dans lesquelles le partage des données crée de la valeur :

• Mettre à disposition des chefs d’équipe des modèles de tableaux de bord de pilotage qu’ils pourront enrichir eux-mêmes, puis diffuser à leurs équipes.
• Partager en temps réel à des journalistes les performances de leurs articles.
• Informer, de façon régulière, son agence médias des résultats de ses campagnes marketing

L’application Tableaux de bord disponible dans l’Analytics Suite d’AT Internet dispose de fonctionnalités collaboratives permettant de répondre à toutes ces problématiques.

Pour découvrir cette application, regardez notre webinar « Démocratisez vos données » :

Les outils de démocratisation de l’Analytics permettent déjà aux utilisateurs métiers d’extraire eux-mêmes l’information dont ils ont besoin. La tendance au « Libre-service Analytique » se développe dans les entreprises. Mais cela ne signifie pas que les analystes vont disparaitre. Leur travail va davantage se concentrer sur la préparation de modèles d’analyse, la formation, la mise en oeuvre d’une gouvernance des données (gestion des droits et des règles d’usage de la donnée) et le suivi de la qualité des processus. Beau programme !

L’analyse des différents profils des consultants Digital Analytics AT Internet nous a permis de réaliser cette Infographie. Véritables experts en analyse digitale, les consultants offrent un accompagnement technique et stratégique aux clients d’AT Internet qui utilisent l’Analytics Suite. Formations et parcours universitaires, déplacements, ou évolution professionnelle, mettez-vous dans la peau d’un consultant !

Vous êtes passionné(e) par le digital et le secteur de l’Analytics en particulier ?

« L’agilité » n’est pas simplement un mot à la mode dans le monde de l’entreprise : la méthodologie et les principes agiles ont fait leur apparition dans de nombreuses activités, non seulement de développement logiciel, mais également de développement des ventes et du marketing.

Que vous les appliquiez à la lettre ou que vous vous en inspiriez pour améliorer la flexibilité et la productivité de vos procédures, vous pouvez utiliser les principes agiles dans vos initiatives de Digital Analytics.

La phase d’implémentation et de marquage de votre projet de digital analytics se prête particulièrement bien à une approche agile.

Pourquoi ?

Le processus de mise en place d’une solution de Digital Analytics est souvent long et fastidieux, en raison du nombre important d’éléments à marquer. Ajoutez à cela le fait que cette opération doit être répétée sur chacune de vos plateformes et pour chacune de vos propriétés. (Félicitations, vous avez marqué votre site web ! Mais il vous reste les applications iOS, Android et Windows ! Et cela ne va pas se faire tout seul. Au travail !). Et, bien sûr, votre marquage doit également s’adapter à l’évolution de vos KPI et des besoins de votre entreprise.

En somme, l’implémentation de votre marquage est essentielle, mais chronophage… et sans fin.

La bonne nouvelle ? L’agile analytics facilite et accélère le processus de marquage, ce qui vous laisse le temps et la flexibilité nécessaires pour améliorer continuellement vos méthodes.

Voici 4 astuces qui vous permettront d’intégrer une approche agile à l’implémentation de votre outil Digital Analytics :

1. Limitez le périmètre de marquage

Résistez à la tentation de tout marquer. En mode agile, il est important de restreindre votre marquage aux éléments essentiels à vos objectifs de performances. Non seulement vous réduirez à court terme la charge de travail, mais vous éviterez également de vous retrouver ensuite inondé de données superflues ou inutiles. Pour savoir « ce qui a vraiment de l’importance », référez-vous toujours à vos KPI et utilisez-les comme une feuille de route. Décidez de ce qui doit être mis en place au minimum pour obtenir ces informations, et tenez-vous-en à cela.

2. Avancez progressivement

Cela peut vous paraître surprenant, mais vous n’avez pas besoin d’attendre la fin de la phase de marquage pour commencer à travailler avec vos données. En agile analytics, il est recommandé de décomposer votre implémentation en plusieurs étapes et d’exploiter vos données sans délai. N’attendez pas que l’ensemble de votre plan de marquage soit en place pour commencer à analyser vos données. Si, par exemple, les performances des pages web vous intéressent, étudiez vos données de consultation de pages avant d’avoir marqué les clics ou les partages sur les réseaux sociaux. Établissez des priorités en fonction des pages et concentrez-vous d’abord sur votre page d’accueil puis, lors des phases ultérieures, sur des pages moins prioritaires.

3. Travaillez de façon itérative

Votre marquage n’est pas gravé dans le marbre. Et heureusement ! Comme dans tout projet agile, il est nécessaire d’étudier vos besoins, de définir votre plan de marquage, de l’implémenter, de le tester et de passer à l’itération suivante. Ajoutez, supprimez et modifiez des éléments de votre marquage au fur et à mesure.

Pour vous faciliter la tâche, nous avons développé l’outil Data Manager, qui vous permet de contrôler l’ensemble de vos règles de marquage. Avec Data Manager, pas besoin de savoir coder ou de demander à votre équipe technique de corriger et d’optimiser votre marquage : vous pouvez créer des règles à la volée pour modifier le mode de calcul et de stockage de vos données.

4. Faites simple

En agilité, on parle de la démarche KISS (Keep It Simple Stupid). Quand vous rencontrez une difficulté au cours de la phase d’implémentation, décomposez-la en plusieurs tâches plus petites, plus simples et plus réalistes. Vous pourrez ainsi vous concentrer sur la qualité et vous tourner petit à petit vers la quantité.

Nous avons appliqué ce principe de simplification à notre propre code de tracking : SmartTag est une méthode de marquage basée sur l’utilisation d’un code plus léger, entièrement modulaire et personnalisable. Concevez votre marquage en quelques clics en ajoutant uniquement les éléments que vous souhaitez mesurer : rien de plus, rien de moins.

Mesurez moins pour mesurer mieux

Quand vous appliquez l’approche agile à l’analytics, souvenez-vous de ceci : limiter vos mesures aux zones prioritaires vous permet de dégager du temps pour vérifier, tester et améliorer vos méthodes. Plus le marquage est de qualité, plus les données sont fiables et plus vous êtes sûr de prendre les bonnes décisions.

Pour vous aider à atteindre vos objectifs 2016, nous lançons une première série de 4 webinars autour de notre suite d’applications. De la collecte jusqu’à la visualisation, découvrez comment exploiter le plein potentiel de vos données :

 

Le suivi des parcours cross-device est devenu l’un des enjeux majeurs du digital.  Il reste complexe pour nombre d’acteurs du fait des ruptures d’identification entre les différents supports. Mais vente-privee, le leader français des ventes évènementielles, dispose d’un sérieux atout pour piloter sa stratégie : ses membres doivent s’identifier pour accéder au contenu du site et aux ventes, et ce, quel que soit le device.

Challenge : optimiser le parcours global

L’enjeu central de vente-privee est de comprendre et anticiper la réalité des comportements cross-device et leurs impacts sur les conversions. L’objectif ultime est de capitaliser sur les spécificités de chaque support et d’optimiser le parcours cross canal global.

Solution : connecter les données analytiques au datamart

Un système d’échange de données (via API) est mis en place entre l’outil digital analytics et le datamart vente-privee. Cela permet d’une part d’enrichir la base CRM avec des indicateurs volumétriques et comportementaux, mais également d’alimenter l’Analytics Suite d’AT Internet avec des données de profils utilisateurs (CSP, âge, sexe,…). Les équipes Data Mining peuvent ainsi réaliser des croisements avancés par ligne de produit, par dépense sur des produits particuliers, par marque, etc.

« Grâce à la connexion API de la solution AT Internet avec notre datamart, nous obtenons une vision quantitative, comportementale mais également segmentée au sens marketing du terme. » Julien Bizet, vente-privee.

Conclusion : priorité aux optimisations sur mobile

La donnée analytique enrichie a permis de détecter et révéler les spécificités comportementales, transactionnelles mais également en termes de profils clients sur chacun des devices. Les analyses et résultats observés démontrent que le mobile modifie profondément les usages tant en terme de fréquence, timing de consultation que sur la nature des produits visualisés et achetés et les comportements associés (impulsifs ou réfléchis).

Sur la base de ces analyses, vente-privee a mis en place différentes actions pour :

• Adapter le merchandising à chaque device spécifique
• Faciliter et raccourcir le processus d’achat sur mobile
• Développer des fonctionnalités pensées en priorité pour le mobile : sur l’Appli Apple Watch, l’Appli Le Pass ou l’Appli Le Voyage).

Pour connaître le détail des analyses et résultats obtenus :

Cédric Ferreira est Directeur Marketing Produit chez AT Internet depuis 2013. Il revient sur le positionnement de la solution AT Internet et les grands enjeux auxquels elle répond. Il nous dévoile également, en exclusivité, quelques nouveautés de la roadmap 2016.

En ce début 2016, comment se positionne AT Internet dans l’écosystème Digital Marketing ?

Nous restons, plus que jamais, un éditeur de solution focalisé sur le digital analytics, notre cœur de métier depuis près 20 ans. A l’heure où beaucoup d’acteurs se diversifient pour proposer des « suites marketing », nous souhaitons pour notre part proposer ce qui se fait de mieux en matière d’analytics. Il est important pour nous que chaque client  puisse choisir la solution la plus adaptée dans chacune des disciplines du digital marketing. Notre solution est donc conçue pour être suffisamment ouverte et flexible pour s’intégrer avec ces outils complémentaires, et assurer que nos données puissent être très facilement transformées en actions concrètes.

Une étude récente* montre une progression des parts de marché en 2015. Qui sont justement les clients d’AT Internet ?

Nos clients sont essentiellement des grands comptes dans les secteurs des médias et petites annonces, du e-commerce, mais également de la Finance et de la Banque.

Nous avons par exemple parmi nos plus belles références des marques comme France Télévisions, Le bon coin, vente-privee, PriceMinister ou encore Total.

Quels profils d’utilisateurs sont ciblés en priorité ?

Au sein des entreprises, la variété de profils que nous touchons est toujours plus importante, mais Nous pouvons globalement les classer en deux catégories : les experts et les utilisateurs métiers. Dans la première catégorie, nous retrouvons des utilisateurs ayant des besoins très avancés, comme les Digital analysts ou Business analysts, voire parfois même des Data Scientists. Les utilisateurs métiers, quant à eux, varient fortement d’une industrie à une autre, mais nous citerons à titre d’exemple des journalistes, des marketeurs, des chefs de marque, des Products Owners, des responsables  financiers et d’une manière générale des décisionnaires désireux de s’appuyer sur de la donnée de qualité. Pour adresser efficacement cette diversité, notre solution est composée de plusieurs applications complémentaires qui peuvent être utilisées indépendamment les unes des autres, permettant de s’adapter à l’usage de chacun.

A quels enjeux et problématiques font-ils face aujourd’hui ?

Là aussi, les enjeux sont divers, mais je peux les résumer en 4 points qui, à mes yeux, sont fondamentaux :

1. Franchir rapidement la (douloureuse) étape de la collecte des données. Il y a 10 ans, les entreprises avaient généralement 1 seul site internet à gérer. Aujourd’hui, avec les apps et sites mobiles le périmètre à mesurer est beaucoup plus étendu, ce qui rend le marquage complexe, long, et différent selon les plateformes. Nous devons réduire considérablement le temps d’implémentation avec des outils toujours plus agiles et sans compromis sur la qualité de la donnée.
2. Obtenir une vision exhaustive et consolidée des parcours visiteurs quels que soient les canaux et supports empruntés. La mesure cross-canal que nous pouvons offrir est indispensable. Tout l’enjeu est ici de pouvoir mettre en perspective, dans une même interface, des indicateurs analytics qui relèvent des usages et comportements sur mobiles avec ceux observés sur desktop ou même offline.
3. Actionner la donnée avec agilité, c’est-à-dire être capable d’en retirer le maximum de valeur. Pour cela, nos clients doivent l’analyser en profondeur, la comparer facilement, la segmenter, et même l’extraire facilement de l’outil digital analytics pour l’injecter dans d’autres systèmes.
4. Démocratiser l’usage des data dans l’entreprise pour répondre à une demande qui augmente sans cesse et se diversifie. En effet, les profils d’utilisateurs de données se multiplient dans les organisations, mettant ainsi les analystes sous une forte pression. L’une des solutions se trouve dans notre capacité à aider l’analyste à partager une donnée claire et lisible dans un format adapté. L’autre enjeu est de pouvoir donner un accès direct au décideur dans l’outil analytique, en lui proposant des modèles d’analyses préconstruits en fonction de ses besoins.

Peux-tu nous dévoiler en exclu quelques nouveautés 2016 ?

La roadmap 2016 est particulièrement riche mais je peux déjà révéler quelques sujets pour chacune des thématiques couvertes.

De nombreuses innovations vont voir le jour sur la thématique de la simplification de la collecte de donnée, et je citerai notamment SmartSDK qui permettra de marquer une application de la manière la plus simple qui soit : en l’utilisant !

Nous travaillons également sur la thématique de la vision unifiée, avec un enrichissement fonctionnel sur la mesure des apps (diagramme de rétention, nouvelles analyses…) et de la création de valeur sur le sujet du Cross-Device.

Pour une donnée toujours plus actionnable, nous proposerons une toute nouvelle façon d’analyser les tunnels, et nous enrichirons le portefeuille de connecteurs avec des solutions de l’écosystème digital.

Enfin, nous continuerons de faire évoluer tout au long de l’année les applications Tableaux de bord et Rapports, conçues pour accompagner nos clients dans la démocratisation de la donnée.

Merci Cédric pour ces infos !

* Etude converteo : http://www.converteo.com/blog/web-analytics/barometre-webanalyse-et-tag-management-s2-2015/

 

Les responsables marketing et leurs équipes ont accès à une quantité de données immense et en constante croissance. Les études marketing, les enquêtes de satisfaction, les données clients, les données des plateformes de réseaux sociaux fournissent chacun leurs lots de données. Les outils de digital analytics produisent, eux-aussi, une quantité importante de données. Pour quelles raisons les directeurs marketing devraient-ils examiner ces données ? Y a-t-il réellement des enseignements profitables pour les marketeurs ? La collecte de données online a-t-elle un intérêt ? La réponse est oui, deux fois oui ! Nous verrons d’ailleurs au cours de ce billet, de quelle manière les données issues des outils de mesure d’audience répondent en fait aux deux plus grandes préoccupations des marketeurs !

Qui sont mes clients potentiels ?

Le marketeur digital a un besoin essentiel, une condition fondamentale dans la réussite de ces actions marketing : une plus large compréhension de ses clients potentiels.

L’une des missions des équipes marketing est de trouver le message déclencheur d’un comportement : inscription, prise de contact, mise en panier d’un produit. Pour trouver le message efficace, il est indispensable de connaître les attentes de l’internaute, son état esprit, être ainsi capable de se mettre à sa place.

Pour cela, le marketeur a besoin d’accéder à des enseignements précieux sur ses habitudes, ses motivations, ses craintes. Certes, chaque internaute est différent, mais certains invariants caractérisent les visiteurs d’un site. Cette connaissance permet de communiquer de manière efficace auprès de ces personnes et d’obtenir une réelle amélioration des résultats.

Les données quantitatives fournies par les outils de digital analytics sont d’une aide précieuse. Les analyses digitales fournissent des enseignements avantageux sur votre audience, sur ses centres d’intérêts, ses modes de navigation, ses points de blocages, ses préférences, etc. Voici quelques exemples de digital analytics incontournables :

• Les expressions-clés saisies dans le moteur interne au site internet révèlent les préoccupations et les problèmes que souhaitent résoudre vos prospects.
• La comparaison des indicateurs de performance d’annonces publicitaires ou de landing pages indique ce par quoi votre cible est attirée, quels sont les messages les plus porteurs : ceux qui portent sur les prix, sur la facilité d’utilisation, sur le service client ou bien sur la sécurité de la transaction ?
• La comparaison du trafic recueilli par chaque rubrique ou rayons dévoilent les préférences de votre audience.
• La lecture de billets de votre blog et le trafic généré par ces mêmes billets sur les pages de présentation de vos produits signalent à quel stade sont vos prospects dans leur cycle d’achat, au tout début en mode découverte ou plutôt vers la fin en mode sélection de l’entreprise.
• La consultation de la page des conditions générales de paiement ou de la politique de retour des produits informe sur l’aversion au risque de votre clientèle.

La collecte de l’ensemble de ces données quantitatives permet ainsi la construction de persona. Les actions et les comportements des internautes fournissent une matière précieuse à la détermination de profils de clients potentiels. Reste à créer le message et les expériences personnalisées qui persuadent chaque profil.

Quelles améliorations puis-je apporter à mes actions marketing ?

Les marketeurs se font leur propre idée de la performance de leurs actions. Cette évaluation se base sur leur intuition et leur expérience et aboutit à la conclusion que le maximum a été fait et qu’il n’est pas possible de faire mieux. Pourtant, les concurrents prennent des parts de marché, les clients existants ne rachètent pas, les coûts des publicités augmentent considérablement et les budgets sont bloqués.

La bonne nouvelle est qu’il y a toujours possibilité d’améliorer la performance des pages de votre site, de vos campagnes ou de vos actions sur les réseaux sociaux. Les données issues du digital analytics sont là pour vous aider. Elles révèlent les contre-performances et l’emplacement précis du point de blocage.

Prenons l’exemple d’une campagne emailing. Les résultats de cette campagne engendrent des résultats trop faibles par rapport à ce qui était attendu.

Les données vous permettent de répondre aux questions suivantes :

• L’emailing a-t-il été ouvert ?
• L’emailing a-t-il été cliqué ?
• La page de destination de la campagne a-t-elle été cliquée ?
• Les visites issues de cette campagne ont-elles abouties à une conversion ?
• A quel moment et sur quelle page les destinataires de l’emailing ont-ils arrêté leurs consultations du site ?

Les analyses favorisent une plus grande compréhension des causes de la contre-performance de l’emailing. Vous savez ainsi si cela vient du sujet de l’emailing, de son contenu, du contenu de la landing page, de la fiche produit ou d’un problème d’inadéquation entre la promesse faite sur l’emailing et l’offre proposée sur le site.

Les données permettent d’affiner les campagnes dans leur contenu, leur emplacement et leur fréquence. Elles fournissent les évaluations nécessaires au pilotage des actions suivantes :

• Campagnes de publicité, d’emailing et de liens sponsorisés,
• Actions de référencement et de positionnement sur les moteurs,
• Actions sur les réseaux sociaux,
• Productions de contenus sur le site comme les blogs, livres blancs, vidéos,…
• Campagnes d’auto-promotion, mises en avant de produits à l’intérieur du site,
• Actions de merchandising, mises en avant sur le moteur interne,
• Actions de fidélisation.

L’analyse des données peut  également conduire à la conclusion qu’une action marketing doit être arrêtée si elle n’apporte pas les résultats escomptés malgré les différents réglages réalisés.

Un second exemple avec une campagne sur Adsense, le réseau de sites de contenu de Google. Malgré l’ajustement de la diffusion des annonces sur un nombre restreint et ciblé de sites de contenus, le trafic généré reste de très faible qualité. L’action à mener est de suspendre ce type de publicité. Le budget dédié à ce type d’annonces peut alors être redistribué vers d’autres campagnes comme les campagnes d’annonces Adwords où le trafic généré est de qualité supérieure et la concurrence élevée.

Ainsi, même si vous avez l’impression que vos sites Internet, votre contenu, vos campagnes, vos landing pages sont conformes à ce qui est attendu par les internautes, et que vous respectez les bonnes pratiques partagées dans la communauté marketing, il y a toujours une marge de progrès pour favoriser la conversation que souhaitent engager les internautes avec vous.

Comment trouver ces opportunités ?
L’exploitation des données d’audience permet de les dévoiler.

Vous souhaitez être aidé pour exploiter le plein potentiel du digital analytics et ainsi transformer vos données en de réelles recommandations pour rentabiliser au maximum vos projets ? Nos consultants, experts en digital analytics, vous accompagnent dans vos démarches techniques et stratégiques. Contactez-nous pour en savoir plus ! 

Première publication de l’article le 12 septembre 2012.

Aussi visible dans votre site que la surface de réparation sur un terrain de football, c’est la zone critique à atteindre. C’est la zone dans laquelle la moindre action peut être décisive, c’est de là que sont marqués la plupart des buts, mais c’est aussi là que les erreurs peuvent coûter très cher…

Quelles sont les erreurs les plus courantes ?

La complexité ou au contraire le manque de précision du tunnel sont souvent à l’origine des difficultés que rencontre le visiteur.

Le but est que 100% des visiteurs entrant dans le tunnel de conversion transforment.
Pour cela, il faut donc qu’ils aient reçu au préalable et de façon claire l’ensemble des informations utiles, qu’ils soient assurés de ne pas rencontrer le moindre obstacle ni la moindre suspicion, et que le parcours soit simple.

Le tunnel doit donc comporter le moins d’étapes possibles ?

 

Il ne faut pas non plus en faire un dogme absolu, ce qui prime c’est l’expérience utilisateur… et in fine la conversion et plus largement l’amélioration du ROI, qui est le but.

Dans la surface de réparation, le joueur ne doit pas forcément tirer au but. Mieux vaut parfois faire une bonne passe décisive pour optimiser les chances de succès.

Une étape supplémentaire peut s’avérer utile si elle renforce la confiance ou lève une interrogation, mais elle doit être conçue dans une continuité encadrée du processus et ne pas créer de diversion (exemple des infos livraison)

Mais au-delà de la conception, j’ai souvent relevé une insuffisance au niveau analytique : la seule étude du nombre et pourcentage de passage d’une étape à l’autre n’apporte rien de plus qu’un constat de performance.

Il faut aller chercher les insights un peu plus loin.

Comment obtenir des insights exploitables pour le tunnel de conversion ?

Pour l’améliorer, tu dois avoir une vision claire de l’expérience visiteur pour déceler les éléments posant problème et donc les résoudre.
C’est pourquoi ton interface te permet de consulter, pour chacune des pages déclarées, le nombre et le détail des abandons, backs, erreurs et pages externes.

Ce niveau de détail est critique pour apporter les correctifs utiles à tes contenus et améliorer tes taux de conversion… et donc la dernière ligne !

Si les abandons sont généralement mis sous surveillance, cela n’est pas toujours suffisant.

Dans cet exemple, aucun abandon, donc tout va bien.
Tout le monde est content…

… Sauf que plus de 30% des visiteurs ne suivent pas le chemin qu’on a tracé pour eux (=Next).
Cela n’échappe pas à l’analyste qui doit alors apporter des solutions à un problème qu’il est parfois (souvent ?) le seul à identifier.

Les « backs » ou la consultation de  pages externes au tunnel démontrent clairement des insuffisances dans le tunnel de conversion. Pourquoi les visiteurs, pourtant déjà engagés, éprouvent-ils le besoin de sortir du rail, qu’est-ce qui les dérange ?

Il sera donc utile de travailler sur des segments ou des cohortes pour mesurer les gaps qui en résultent.
L’analyste ne se contente pas de travailler sur les évidences.

Il soulève les tapis et déplace les meubles pour chasser la poussière qui pourtant ne se voyait pas :
Sa valeur ajoutée réside aussi dans la recherche de points d’amélioration sur des « vices cachés »

… Encore faut-il que sa suite analytique soit capable de lui fournir tous les  éléments nécessaires à son analyse, et  la possibilité de créer ses propres KPI personnalisés.

Au-delà des données quantitatives, il est capital d’obtenir des informations qualitatives afin d’intervenir très précisément sur les points froids du tunnel de conversion.

Car si les volumétries sont importantes pour cerner les zones froides et déterminer les priorités, cela ne suffit pas pour agir précisément.

Quelles données qualitatives dois-je traiter ?

Les véritables insights résident dans le détail des pages d’abandon, de retour et des pages externes, car il indique en clair les points qui contrarient l’expérience utilisateur, et donc les points d’amélioration.

Comparons les comportements à l’entrée du tunnel et à l’étape 1 :

Entrée (panier)                                                                            Etape 1
                      

Nous constatons l’importance de la suppression produit et la fiche produit dans le premier cas, la connexion dans le second.  Le taux d’abandon est respectivement de 57% et 10%.
Ces données sont-elles logiques dans le contexte du site étudié ou nécessitent-elles une action corrective ?

Les conversions d’étape répondent aux questions « Où ? » et « Combien ? » alors que cette vision détaillée répond à la question « Comment ? », ce qui va aider à résoudre la question « Pourquoi ? ».

Pour aller encore au-delà, tu disposes d’une aide précieuse avec une double vision du tunnel : Les « chemins de conversion » (visites) et la « navigation complète » (clics)

En quoi la vision clics ou visite peut-elle m’aider ?

Une finesse d’analyse unique

Seule solution à proposer cette double approche, notre interface permet à l’analyste de découvrir des insights déterminants, voyons un exemple :

En comparant les deux tu vas révéler des comportements atypiques :

Dans cet exemple, considérons les figures de gauche (chemins de conversion).
Nous constatons que de six visites vers étape1, puis 4 vers l’étape suivante.

Mais en examinant les figures de droite (navigation complète) nous constatons quarante clics puis 4 vers l’étape suivante.

40 clics au cours de 6 visites = Problème rencontré

Que signifie un tel écart ? Tout simplement qu’au cours de ces  six visites de nombreux allers-retours ont été faits, ce qui semble indiquer que les visiteurs ont longtemps hésité, ont cherché une réponse à leurs questions.

En bref, ces visiteurs a priori très motivés pour aller plus loin ont rencontré un point de blocage.

Ce fait ne peut être mis en valeur qu’en comparant l’approche par clics et l’approche par visites.

C’est en allant chercher ce niveau de détail que l’analyste pourra fournir aux métiers de vrais insights exploitables permettant d’améliorer le tunnel de conversion.

Mais si le parcours client se termine par le tunnel de conversion, c’est que nous avons fait le nécessaire pour le convaincre d’y entrer. Tout le cheminement qui précède est le parcours de persuasion, qui mérite toute l’attention de l’analyste. Ce sera le sujet de mon prochain article.

 

Sarah Bouvil, française d’origine, s’expatrie au Brésil en 2013 afin de travailler pour Décathlon. Elle occupe aujourd’hui le poste de Directrice de l’e-commerce. Dans cet entretien, Sarah nous démontre qu’un bon usage des données permet de mener à bien les transactions online et prendre les meilleures décisions.

Décathlon a une forte identité dans le monde, notamment au Brésil où l’enseigne est très célèbre. Pouvez-vous nous en dire plus sur l’histoire de cette entreprise, sa mission et ses valeurs ?

Chez Décathlon, nous travaillons à la démocratisation du sport. Nous offrons les meilleurs produits du marché à des tarifs très abordables car nous pensons que l’innovation n’est pas une question de prix. La vitalité et la responsabilité sont nos principales valeurs.

C’est en France que Décathlon a été fondé en 1976. Aujourd’hui, nous sommes les leaders mondiaux dans la distribution d’articles sportifs, avec 930 magasins à travers le monde. Nous proposons 7 000 articles de 55 disciplines sportives avec 20 marques exclusives.

Décathlon est apparu au Brésil en 2001 et on dénombre aujourd’hui 19 magasins dans tout le pays, sans compter la boutique en ligne decathlon.com.br lancée en 2012.

Quels étaient les principaux objectifs du projet de Digital Analytics ?

Beaucoup d’entreprises ne prennent pas en considération la valeur des données qu’elles ont au sein de leurs structures. Je rencontre régulièrement des confrères qui prennent des décisions sans analyser l’historique des données. Pour moi, analyser les données avant de définir un plan de communication, élaborer le merchandising d’une marque, ou encore organiser les vitrines des pages principales du site, me permet de gagner du temps et me garantit la meilleure prise de décision possible. Nous n’avons pas de réunions de « spéculations », nous voulons comprendre les attentes de nos consommateurs et agir en conséquence.

Ainsi, le projet de Digital Analytics à été lancé pour favoriser la culture de données au sein de tous les départements de l’e-commerce : acquisition, fidélisation, ergonomie, produits, service à la clientèle… Tout le monde peut apprendre et s’améliorer grâce à l’Analytics.

Outre l’aspect culturel, la fiabilité de nos données, la performance des restitutions et la simplicité de l’usage et du partage de l’information sont des éléments qui font la différence au moment de prendre une décision.

Une dernière chose, l’Analytics ne se résume pas à un simple tableau de bord qui affiche des métriques en temps réel. Mes KPI (indicateurs clé de performance) sont toujours liés aux actions. Par exemple, un tableau de bord doit nous permettre de comprendre en un clin d’œil si les performances sont conformes aux prévisions et ainsi, pouvoir réagir rapidement. Si ce n’est pas le cas, nous analysons plus en détail les rapports.

Pouvez-vous nous expliquer les principales étapes du projet ?

Nous avons fait appel à des consultants AT Internet qui nous ont accompagnés dans l’implémentation et la prise en main des solutions. La première étape a consisté à fixer les objectifs de l’entreprise pour ainsi en définir les indicateurs clés de performance.

L’étape suivante a été la phase de mise en œuvre. Avec le plan de marquage, notre équipe de IT a actualisé la couche liaison de données et a configuré des tags directement via notre TMS (Tag Management System, gestionnaire de tags). Nous avons également actualisé certains éléments du site pour pouvoir y suivre toutes les interactions des visiteurs.

Une fois les tags posés, nous avons commencé à utiliser les outils. Les consultants AT Internet nous ont aidés à personnaliser certains tableaux de bord spécifiques relatifs aux besoins de nos différentes équipes. Grace à cela, nous avons pu trouver rapidement des perspectives intéressantes, sans se baser sur l’historique. Pour vous donner un exemple concret, nous avons pu identifier les produits les plus demandés qui ne sont pas trouvés sur notre site par certains de nos clients.

Il est important de noter également qu’un projet d’Analytics évolue continuellement. En effet, les objectifs s’adaptent au contexte, et celui-ci change constamment. Que ce soit en Analytics où dans le monde du sport, l’agilité est très importante.

Pouvez-vous nous donner des exemples d’utilisations de la solution ?

Oui bien sûr. Il est gratifiant de voir qu’aujourd’hui, les équipes utilisent beaucoup les données. Sans accès aux rapports, les personnes semblent perdues. Imaginez-vous dans les embouteillages à Sao Paulo sans l’appli Waze… C’est exactement la même chose.

L’équipe Marketing a mis l’accent sur la performance du site. Les responsables des univers étudient les chemins de navigation, la performance des publicités internes des différentes pages et positions, les taux de conversion des produits ou le comportement des clients au moment de l’achat. Les analyses du moteur de recherche permettent d’identifier les produits qui suscitent le plus d’intérêt et ainsi, suivre et comprendre les tendances du moment.

Chaque service a accès à une interface personnalisée pour l’analyse des données. Nous avons aussi un écran dans la salle de pause où un tableau de bord affiche les données en temps réel avec les principaux indicateurs clés de performance. Nous recevons aussi dans la matinée un rapport journalier par mail. Certains utilisent directement Excel, en prélevant automatiquement les données Web Analytics. Par exemple, nous avons un fichier configuré pour montrer la quantité d’abandon des produits, le nombre d’achats et le taux de conversion sur la fiche de l’article.

Personnellement, j’accéde aux données directement depuis mon smartphone à toute heure de la journée comme de la nuit.

Donc, au petit déjeuner, vous êtes déjà connectée pour pouvoir réagir si la performance du magasin n’est pas conforme à ce qui a été projeté ?

Oui bien sûr. En fait, la plupart du temps, avant le petit déjeuner.

D’autres équipes utilisent les données du Web Analytics ?

Oui, l’équipe produit.

Chez Décathlon, nous avons une équipe produit pour chaque univers. Les univers sont les sports d’hiver, la natation, les sports d’équipe… et au sein de chaque univers, nous pouvons avoir plusieurs marques.

Nous avons commencé un test avec une des équipes en leur donnant accès à un tableau de bord montrant les principaux KPIs (Indicateurs clés de performance) des produits de manière globale. Nous avons aussi fait la même chose pour identifier les produits les plus oubliés, et les plus achetés.

L’autre équipe qui tire profit de la solution est l’équipe Communication. En effet, pour la création, l’outil apporte une aide précieuse. L’équipe surveille les performances d’une campagne et peut, en quelques minutes, évaluer l’impact positif ou négatif d’une nouvelle action. La possibilité de pouvoir « tester » stimule la créativité de l’équipe. Au final, c’est bel et bien notre client qui a le dernier mot pour nous faire savoir si cela fonctionne ou pas. Les responsables des campagnes obtiennent des quantités d’informations précises sur les interactions des clients sur nos sites. À l’aide de l’API, ils arrivent aussi à extraire des listes afin de planifier des campagnes de reciblage publicitaire par e-mail.

Comment voyez-vous l’évolution de Digital Analytics de manière générale ?

Aujourd’hui, l’Analytics nous aide à mieux comprendre nos clients et nous permet d’adapter au mieux notre relation avec eux. J’aimerais arriver à démocratiser encore plus l’utilisation des données et récolter ainsi davantage d’informations sur les interactions avec le monde physique. Nous sommes aujourd’hui dans l’« omni-channel » ; nous nous rendons compte que les personnes veulent vivre des expériences dans des environnements à la fois online et offline. Je constate déjà le phénomène de convergence des données qui permet de personnaliser encore plus l’expérience client. Avec le Big Data, je rêve de pouvoir tirer parti des données météo, de circulation, et des actualités afin d’enrichir et d’adapter au mieux mes offres pour une plus grande démocratisation du sport !

Merci pour nous avoir fait partager cette expérience !

Noël, c’est la fête dans les rayons des sites e-Commerce, période d’intense activité avec son lot d’enthousiasme mais aussi de stress.

Et chacun sait que pour bien réussir une fête, il faut une bonne préparation.

Les métiers ont travaillé dur pour cette fin d’année : acheteurs, marketeurs, graphistes, ergonomes, techniciens, community managers, conseillers clientèle, logisticiens, services facturation et RH, tous sont sur les starting blocks.

C’est maintenant à mon tour d’entrer en scène.    (roulement de tambour)

Je suis Jack l’Analyste, et je vais mettre mes compétences au service des métiers.

Et je porte sur mes épaules la clé de voûte qui va consolider le travail de cette fourmilière.

Attention, je n’ai pas droit à l’erreur, chacun attend de moi un travail millimétré.

Ma  mission est de fournir aux métiers les données et insights qui vont leur permettre de contrôler puis d’évaluer la performance de leurs actions, de valider leurs choix, et de prendre les bonnes décisions au bon moment.

Pour cela, je dois donc préparer minutieusement la production de données en pleine connaissance des objectifs métiers.

Foi de Jack Skelligton l’Analyste, c’est un véritable cauchemar !

La tâche est rude, les pièges sont nombreux (Oogie Boogie est tapi dans son antre, prêt à gâcher la fête) et il me faudra être vigilant et rigoureux pour mener à bien ma mission.

Vous êtes aussi dans le cas de Jack?

Un analyste averti en vaut deux : vous connaissez l’histoire de Jack et, contrairement à lui, vous disposez d’un paquet cadeau qui vous permettra de ne pas confondre Père Noël et Perce Oreilles. Cette boite magique est votre suite analytique et ses applications.

Nos scénaristes vous ont concocté un petit synopsis  (que Tim Burton les pardonne, nous en appelons à sa bienveillance) : suivez-le  et adieu le cauchemar !

Première étape : collecte des actions menées par les métiers et de leurs besoins.

Ces informations permettront de créer un Tableau de bord compilant le suivi de l’ensemble des informations pour l’analyse de l’opération Fin d’Année 2015.

Deuxième étape : Tag et configuration

Avant de se lancer dans les campagnes de Noël et afin de s’assurer des données remontées. Il est nécessaire de re-tester l’implémentation de votre solution web analytique. Deux actions primordiales seront alors nécessaires.

La première est d’accéder à votre interface et de vérifier tous les éléments de configuration et de se demander s’ils sont à jour ou s’il sera nécessaire de rajouter des éléments avant les campagnes. Par exemple, si vous lancez une nouvelle campagne marketing, a-t-elle été déclarée dans votre interface ? Ou alors, il s’agit d’un nouvel identifiant que vous allez devoir créer afin de pouvoir récupérer vos données. Cette étape est primordiale, si un problème de configuration est présent les données pourraient ne pas remonter du tout, prenez donc le temps de faire cette vérification.

Une fois que tout a bien été configuré dans l’interface, il est temps de « recetter » votre site. Si vous n’avez que peu de temps il faudra alors se concentrer sur les éléments les plus importants même si nous recommandons une recette complète :

– Testez les liens de vos campagnes. Si vous avez préparé à l’avance vos campagnes, vous devriez déjà avoir la liste de tous les liens qui seront utilisés, que ce soit des liens sponsorisés, des publicités ou des mails. Cliquez sur tous vos liens et vérifiez s’ils remontent bien dans l’interface. Vous pouvez aussi vérifier les hits directement dans la console réseau de votre navigateur (F12).

Attention, pour tester les liens il est important de supprimer vos cookies entre chaque clic, sans quoi les données qui remonteront seraient incorrectes. Pour éviter cette étape fastidieuse, vous pouvez ouvrir votre navigateur en navigation privée, après chaque clic fermez votre fenêtre et ré-ouvrez-là.

– Vérifiez vos objectifs et leur marquage. Si vous êtes un site e-commerce la première chose à faire sera de faire une commande sur votre site et vérifier sa bonne remontée.
Pour les autres sites, il vous faudra réaliser l’objectif final de votre campagne, que ce soit un clic sur un bouton de formulaire ou l’atteinte d’une page spécifique.
Effectuez ces tests, puis regardez dans votre interface si les conversions sont bien comptées.

Si lors de vos vérifications les résultats ne sont pas conformes à vos attentes il vous faudra rectifier le marquage.
Si les délais sont trop courts, vous pouvez toujours vous rapprocher du support technique AT Internet. Il pourra vous aider à trouver des alternatives via l’utilisation de règles dans Data Manager.

Troisième étape : Rapports et Tableaux de Bord

Dans l’idéal, le tableau de bord contiendra les données de référence de la campagne 2014, et il servira lui-même de base de travail pour l’organisation de la fin d’année 2016.

NB : L’analyse comparative, pour être objective,  devra tenir compte de l’incidence calendaire  (si Noël est un vendredi ou un lundi cela aura un impact sur les comportements d’achat, sur les livraisons, sur le service après-vente, etc.)

Les tableaux de bord permettront aux métiers de suivre en temps réel leurs réalisations par rapport aux objectifs fixés

Les rapports porteront sur les éléments spécifiques plus ciblés.

Points pris en compte (liste non exhaustive):

1/ Préparatifs de Noël, mise en place et suivi

• Habillage du site aux couleurs des fêtes: résultats A/B Tests sur les éléments graphiques et accroches
• Planning promotionnel : marquage rigoureux des Calls To Action spécifiques, création des campagnes (publicités externes mais aussi internes) et des landing pages, emailings, SEO, planification des scenarii de marketing automatisé, liaison CRM.
• Suivi par support/media/source : Mobile, Web, Apps, réseaux sociaux, moteurs de recherche, etc.
• Logistique : politique de livraison, de retours, et renforcement du support.
• A mi-parcours, prévoir le suivi des actions ponctuelles : offres de déstockage et la mise en avant des produits de substitution pour pallier les ruptures, promotions flash.
• Création à la volée d’un historique des évènements, actions et résultats

2/ Entre Noël et Jour de l’An

• Analyse et débriefing de l’opération : création d’un historique (Rapport) détaillé
• Réajustements pour fin d’année
• Gestion du suivi du pic d’activité prévu au Service Après-Vente : création Tableau de Bord

3/ Après fin d’opération

• Analyse et debriefing opération complète
• Rapport complet et précis de l’historique qui servira pour l’opération de l’année suivante.

Applications utilisées dans l’Analytics Suite d’AT Internet pour les  Rapports et Tableaux de Bord

Si vous êtes utilisateur de l’Analytics Suite d’AT Internet, voici la liste des applications qui feront votre bonheur. Pour les autres, il n’est pas trop tard, Noël approche !

• Tag Composer : Après vérification de la version du marqueur version, si besoin utiliser Tag Commander pour modification, ajouts, mvtesting etc.
• Configuration : Configuration (campagnes, objectifs, conversions, auto promotion)
• Data Manager : Création de variables et tables de correspondance.
• Segments : Création de  segments et/ou de cohortes (particulièrement si on dispose des données A-1)
• Custom Metrics : Calcul des KPI personnalisés
• Data Query : Préparation des requêtes et templates pour les tableaux de bord
• Gestionnaire de rapport : Création  Rapports
• Gestionnaire de tableaux de bord  : Création des Tableaux de Bord

Bonne fêtes à tous !

Article co-écrit par Jean-Marie Camiade et Florian Rieupet.

L’analyse de l’utilisation de nos interfaces nous a inspiré cette infographie.

Elle permet de se faire une idée du quotidien du web analyste à travers la comparaison de l’utilisation d’un web analyste américain vs celle d’un web analyste français.

Voici la suite tant attendue de la première serie des photographies qui vont vous faire avancer dans votre pratique du web analytics. Plutôt que de longs discours, voici les 5 dernières photographies qui vont vous servir de repères dans la conduite de vos audits web analytics.

6. Segmenter pour isoler.

Si les données sont traitées de manière globale, l’ensemble des populations du site Internet sont mélangées.

La segmentation permet d’isoler des comportements de populations particulières. Elle peut porter sur la qualité anciens/nouveaux des visiteurs, sur les actions réalisées sur le site ou enfin sur le type des actions marketing.

Pour faire le tri parmi l’ensemble des données enregistrées au niveau global, utilisez la segmentation pour isoler et concentrer l’analyse sur une couleur unique de trombones.

7. Utiliser sans limite les graphiques.

Les données présentées dans un tableau sont difficiles à interpréter. Les représentations visuelles des données permettent de rendre visibles et compréhensibles les similitudes, les tendances de fond et les anomalies. Les graphiques sont indispensables pour décrire et expliquer les problèmes.

Alors, n’hésitez pas à faire comme Marshall, un des personnages de la série « How I met your mother », en présentant les résultats sous forme de graphiques.

8. Se méfier des erreurs de raisonnement.

Confrontés à un grand nombre de données à analyser rapidement, il est tentant de traiter les informations en simplifiant l’analyse. Ce qui est pris pour un lien de cause à effet peut tout simplement être une corrélation ou même une coïncidence.

Les erreurs de raisonnement sont semblables aux illusions d’optique.  L’erreur reste convaincante même si on en est pleinement conscient.

Interrogez-vous sur ce que vous voyez pour ne plus confondre l’arbre et la toile.

9. Tester avant d’agir.

Décider de la mise en place d’une correction sur le site représente une prise de risques. Il y a besoin, par conséquent, de pouvoir expérimenter de nouvelles choses mais également de rapidement s’apercevoir de la contre-performance de ces expérimentations pour pouvoir retirer les modifications en question.

Organiser des tests permet de valider en conditions réelles une hypothèse d’amélioration de la performance. Ce sont les internautes qui décident du bien-fondé ou non de l’action testée.

Avant de vous jeter à l’eau, n’hésitez pas à recourir au test et ainsi à juger de la température de l’eau.

10. Adapter les présentations.

Lorsque les analyses sont terminées, reste à présenter les résultats et les conclusions aux décideurs. Le défi est de capter leur attention et de les convaincre de la pertinence des recommandations.

La présentation doit se focaliser sur ce qui est important à leurs yeux et sur ce qui a le plus de chances de les faire agir.

Ne faîtes pas comme Arnold Schwarzenegger, essayez de trouver d’autres arguments que la courbe de vos biceps pour convaincre deux vieilles dames.

La série des 10 photographies s’achève. Il ne vous reste plus qu’à mettre en pratique ces conseils. Vous recherchez d’autres conseils en digital analytics ? Parcourez notre librairie de ressources sur notre site web !

 

La pratique du web analytics se développe et de nombreux professionnels du marketing sont amenés à analyser les données collectées sur les services en ligne de l’entreprise. Nous avons sélectionné 10 des meilleurs conseils pour progresser dans sa pratique du web analytics. Nous avons associé à chaque conseil une photographie qui aide à mieux comprendre la portée du message.

Voici la première série de 5 photographies qui vont vous faire progresser en web analytics !

1. Partir de l’objectif principal du site

Chaque site Internet a une finalité. Il a été créé pour remplir un objectif principal. Pour un site e-commerce, tout le monde comprend  que l’objectif est de vendre des produits. Pour d’autres types de site Internet, il est plus difficile d’extraire l’objectif principal. Il est trop souvent oublié pour un site BtoB que l’objectif principal est celui de récupérer des adresses emails de professionnels. Ainsi, avant de commencer à analyser la performance du site, posez-vous la question : Quel est le « panier de basket » de ce site Internet ?

2. Suivre les micro-conversions

A l’intérieur d’une visite, l’internaute peut effectuer de multiples actions. S’abonner à la newsletter, s’inscrire au prochain évènement, télécharger un livre blanc, regarder une vidéo de présentation d’un produit, toutes ces actions indiquent que ces internautes portent un intérêt aux produits proposés. Il s’agit de micro-conversions par lesquelles les internautes passent avant de réaliser la macro-conversion l’achat ou la demande de contact par exemple. Ainsi, lors de l’analyse des parcours clients, pensez au jeu de la marelle et analysez les différentes étapes par lesquels les internautes passent avant d’atteindre la case « ciel ».

3. Mesurer pour s’améliorer et non pas pour juger

Les données sont le reflet de ce qui se passe sur le site. Le reflet peut être flatteur ou révéler des contre-performances. Il est important de bien indiquer que l’intention de la mesure n’est pas trouver le coupable mais de repérer les endroits où l’amélioration des résultats est possible. N’utilisez pas les données pour indiquer au petit oiseau qu’il est loin d’être un aigle mais pour lui dire comment devenir un oiseau plus fort.

4. S’assurer de la qualité des données

Un problème de marquage ou de collecte de données peut dégrader la qualité des données. La mauvaise qualité des données peut occasionner une analyse erronée de la situation. Le travail d’analyse est mis en doute, la portée de l’analyse web est contestée.

La qualité des données doit par conséquent être contrôlée préalablement à tout travail d’analyse web.

Sans que les données atteignent le niveau de précision et d’exactitude d’une montre suisse, efforcez-vous de garantir un niveau acceptable de qualité de données.

5. Définir ses objectifs d’analyse

La méthode d’analyse qui consiste à explorer les données sans avoir de but précis peut mener à des enseignements instructifs. Mais la plupart du temps, cela aboutit à des points de non-retour, l’analyste ne sachant plus ce qui est cherché, perdant même espoir de trouver quoi que ce soit.

La question ou le problème doit être exprimé avec précision. Il faut débuter une analyse en ayant une vision claire de la question à laquelle il faut répondre.

Vous saurez ainsi, comme Arthur Miller l’indique à Marylin Monroe, dans quelle direction vous souhaitez porter l’analyse.

L’analyse de l’utilisation de nos interfaces nous a inspiré cette infographie. Elle permet de se faire une idée du quotidien du web analyste à travers la comparaison de l’utilisation d’un web analyste russe vs celle d’un web analyste français.

Pourquoi se limiter aux KPI standards ? Soyez agiles, créez vos propres KPI, changez-les selon le besoin du moment,  faites les vivre ! On a à peu près tout écrit sur les Indicateurs Clé de Performance (KPI). On connait très bien les KPI fournis par l’ensemble des éditeurs de solution, qui sont en général très pertinents.
Mais cela ne signifie pas qu’on doive s’arrêter là : de nombreux autres KPI, ou méta-KPI, peuvent nous aider à y voir plus clair… Nettement plus clair.

Que sont ces KPI et où les trouve-t-on ?

On peut d’abord utiliser la segmentation. Comparer deux segments (par exemple Acheteurs/Non acheteurs, ou Anglais/Allemands, ou encore Ont fait/N’ont pas fait telle action, etc.) ou cohortes apportera de vraies informations exploitables sur de très nombreuses analyses.
On pourra ensuite créer ses propres KPI selon les besoins.

Qu’apporte une comparaison Acheteurs vs Non Acheteurs ?

Prenons l’exemple d’un indicateur basique, bien souvent inexploité, le Temps passé par Visite.
Tout le monde le connaît, rares sont ceux qui pensent qu’il peut être d’une utilité critique. Et pourtant…
Exemple : capture de l’interface pour les visites entrantes (Etude sur deux semaines, juillet 2015. Site spécialisé dans la vente d’Electroménager/Photo/Cinéma/Son/Informatique) :

Comparons avec la même métrique  pour le segment « Acheteurs » :

On constate déjà que l’achat se fait quasi exclusivement au cours de visites de longue durée.
En considérant les tranches significatives (supérieures à 2mn) on devine même une probable corrélation négative (voir flèches rouges).

C’est encore plus marqué avec le Chiffre d’Affaires :

On remarque par ailleurs que 22% des visites génèrent 86% du chiffre d’affaires.
(Tiens, tiens, la bonne vieille loi de Pareto se vérifie encore au XXIe siècle…)
Du fait de cette tendance, il convient de regarder les taux de conversion qui devraient donc amener quelques informations très utiles :

Etonnant, non ? Une forte corrélation apparaît entre la durée de visite et le taux de conversion. Pour aller plus loin et améliorer le ROI, il faudra déterminer plusieurs facteurs comme le nombre de rayons/produits vus avant décision d’achat et le nombre de produits achetés.

En conclusion, il serait utile dans ce cas d’orienter sa stratégie de contenus vers la rétention, de manière à conserver le prospect sur une longue durée ; Des call-to-action, mais aussi des compléments d’information, des suggestions, et enfin des offres particulières déclenchées suivant la durée de visite.

Les visites de moins de 10mn convertissent beaucoup moins, c’est donc dans ce créneau temps qu’il sera profitable d’agir pour motiver le prospect. Simplement augmenter la durée de visite ne suffit pas, il faut construire des contenus attractifs, clairs, de l’information utile (et si possible ciblée) qui facilite et agrémente l’expérience utilisateur.

Pour le suivi, chacun pourra créer ses KPI et graphiques selon son besoin.

Par exemple, on peut résumer la problématique sur un graphique qui montre clairement le poids que pèse chaque tranche en termes de visites, conversions, et chiffre d’affaires :

Certains préfèreront « dramatiser » un peu la visualisation en  raisonnant sur l’impact positif/négatif de chaque tranche  (ici, le KPI calcule par tranche les différentiels de poids Conversions et CA vs Visites) :

Quels KPI dois-je utiliser pour le suivi ?

Comme nous venons de l’évoquer, chacun pourra personnaliser un ou des KPI selon son besoin et ses préférences. Dans l’exemple des deux graphiques ci-dessus, on peut choisir les pourcentages ou les transformer en indices relatifs ou absolus. Ce n’est qu’une question de confort d’utilisation.

Quel que soit votre choix, la démarche type est simple et rapide, elle passe par l’utilisation d’applications chères aux analystes : Custom Metrics, Segments et Dashboard Manager.

Custom metrics

Segments

Dashboard Manager

En utilisant ces trois applications, il est possible en juste quelques clics de créer des segments, des métriques, des KPI et d’en intégrer les data et représentations graphiques dans un tableau de bord.*

C’est une très bonne nouvelle pour la dernière ligne de votre compte d’exploitation !

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*NB : J’ai choisi dans cet exemple de travailler sur  la durée de visite, mais bien sûr la démarche peut être dupliquée à bon nombre d’indicateurs.

Mesures et biais coexistent souvent. Les ignorer ou les nier serait risqué. L’analyste saura toujours en tirer des enseignements utiles. L’analyste, quel que soit son champ d’intervention, doit avoir l’humilité d’admettre qu’un certain nombre de ses mesures sont biaisées.

Dans le Digital Analytics, cela peut provenir du marquage, de la technique de collecte, de la consolidation des données, ou de tas d’autres bonnes raisons. Des biais de mesure existent aussi dans de nombreux autres domaines d’activité. Prenons l’exemple de Paco, William et Günther qui partent en vacances au Gran Bahia Principe Akumal (Península de Yucatán, México).

Aller, Madrid (MAD) :

• Pesée des bagages avec leur balance de voyage (#1)
• Une deuxième pesée sur balance fixe de l’aéroport donne (#2)

Retour, à Cancún (CUN)   :

• Avec leur balance de voyage, voici les poids relevés (#3)
• Nouvelle pesée sur une balance fixe ils constatent respectivement (#4)

Données :

Nous constatons un écart de 0.8kg entre les deux pesées Aller, et un écart de 0,5kg entre les deux pesées retour. Nous ne pouvons pas savoir si le biais porte sur une ou plusieurs des balances utilisées (la balance manuelle, la balance fixe de Madrid ou la balance fixe de Cancún).

 Pouvons-nous obtenir des informations pertinentes malgré ce biais connu mais non quantifié ?

Oui, des informations de qualité sont exploitables.

Considérons les écarts de poids d’une valise à l’autre, à l’aller (Günther a 4,7kg de plus que Paco) comme au retour (Gunther a 1kg de plus que Paco), et le poids additionnel pour chacune d’entre elles entre aller et retour

• avec le premier mode de mesure (pesées #1 et #3 étalonnées, balance manuelle) : Paco a ajouté 5,2kg, William 8,3kg et Günther 1,5kg
• avec le second mode (pesées #2 et #4 non étalonnées, deux balances différentes) : Paco a ajouté 4,9kg, William 8kg et Günther 1,2kg
• Les 0.3kg d’écart correspondent à la différence du biais entre les mesures (écart entre balances fixes et balance mobile) aller (0,8) et retour (0,5). Ces valeurs absolues sont donc erronées.

Nous pouvons aussi analyser les instruments de mesure :

• Factuel : Ecart de 0,8 kg entre balance manuelle et balance fixe au départ
• Factuel: Ecart de 0,5 kg entre balance manuelle et balance fixe au retour
• On peut en déduire un écart de 0,3 kg entre les balances fixes départ et arrivée… A condition toutefois d’avoir la certitude que la balance manuelle (qui permet l’étalonnage) ne s’est pas déréglée entre les deux !!

On peut supposer que la balance manuelle sous-estime le poids, mais il est impossible de savoir dans quelle mesure. Cela permettra cependant de pondérer les pesées à l’avenir…

 Mais pour d’autres analyses, le biais peut-il entraîner des erreurs ?

Oui, principalement sur les raisonnements en valeurs absolues.

Exemple : pour le retour, il faut organiser les valises pour rester dans la limite autorisée de 23kg par bagage.

• D’après la première pesée, William devra enlever 1 kg et le mettre dans la valise de Paco, ou répartir entre Paco et Günther.

D’après la deuxième pesée, William doit enlever 1,5kg, mais il ne peut rien mettre dans la valise de Günther et seulement 1kg dans celle de Paco. Les 0.5kg restants seront facturés en supplément.

 Comment savoir si un biais de mesure est acceptable ou pas ?

La plupart du temps, un biais constant dans le temps et dans l’espace permettra une analyse pertinente de valeurs comparatives ou relatives (écarts, proportions, etc.).
Une fois encore, le contexte est capital pour l’analyste : C’est toujours en fonction du contexte qu’il devra choisir le fond et la forme des analyses qu’il effectuera. Chacun l’aura compris, cela s’applique tout particulièrement au Digital Analytics, la collecte de données étant très dépendante de facteurs externes mais aussi de choix de méthodes et techniques (en premier lieu la qualité du marquage).

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L’analyse de l’utilisation de nos interfaces nous a inspiré cette infographie. Elle permet de se faire une idée du quotidien du web analyste à travers la comparaison de l’utilisation d’un web analyste français vs celle d’un web analyste allemand.

Infographie Webanalyste France / Allemagne

Lorsqu’on travaille avec les chiffres l’erreur peut vite arriver. Formules mathématiques fausses, filtres erronés, mauvaise addition de données qui ne devraient pas l’être, représentent autant de cas de figure problématiques. L’agrégation de données de plusieurs sites et canaux est surement un des points les plus sensibles car l’envie et le besoin d’avoir une vue d’ensemble de son environnement digital est primordial.

88% des reportings sur Excel sont (partiellement) faux

D’après une étude de MarketWach en 2013*, 88% des documents Excel contiennent des erreurs. Autant l’admettre, ce chiffre est énorme, et chacun peut vite se rendre compte de l’étendue des dégâts que cela peut occasionner dans une entreprise : mauvaises interprétation des chiffres et donc mauvaises décisions qui en découlent.

Si l’on rajoute à cela la complexification du parcours visiteur ainsi que la démultiplication des points d’interactions qu’un prospect peut avoir avec une marque, on imagine aisément que le suivi d’activité est laborieux à mettre en place.

Pour couronner le tout le cabinet Cisco nous annonce que d’ici 2020, chaque personne disposera d’environ 6 objets connectés en moyenne**. C’est alors que se pose la question suivante : Comment obtenir des données de digital analytics fiables, justes et qui soient représentatives de l’ensemble de mes supports digitaux ?

3 facteurs indispensables à prendre en compte

• L’exhaustivité. Il est loin derrière nous le temps où les marques disposaient d’un seul et unique site web, sur lequel la grande majorité des chemins de navigation commençaient par la page d’accueil. Comment faire aujourd’hui pour mesurer PC, téléphone portable, tablettes, etc. ? La liste des différents canaux digitaux est déjà longue et elle s’allonge en permanence, preuve en est avec le lancement récent de l’Apple Watch. Dans ce contexte, la mesure d’une campagne marketing est complexe, nécessitant temps et concentration. Il faut pouvoir analyser plusieurs sites en simultané, avec le moins de configuration et marquage possible, tout en ayant la possibilité de rajouter des sites et/ou apps au fur et à mesure.

• La simplicité. Lundi matin, réunion d’équipe à 10h30, vous avez 1H pour mettre à jour vos tableaux de bords de campagnes diffusées à la fois sur votre site web, 1 site mobile, 3 applications. Pour y arriver, vous allez jongler entre les différents sites, récupérer les données, les consolider dans un tableur pour ensuite les intégrer dans votre tableau de bord. Pour gagner du temps, un outil central, vous permettant de regrouper vos données dans une seule et même interface est primordial.

• La consistance : Nul besoin de citer à nouveau les chiffres illustrés plus haut, la nécessité de disposer de données fiables n’est plus à prouver. C’est au moment crucial de l’implémentation qu’il vous faudra prendre le temps nécessaire pour tester le marquage et vous assurer de l’intégrité totale des données. Cette fiabilité est d’autant plus importante qu’elle vous permettra de fédérer l’ensemble des utilisateurs de telle sorte que la véracité des chiffres ne soit jamais remise en question. Bref, si votre donnée n’est pas « robuste » les conséquences peuvent être désastreuses. Le plus simple pour éviter tout problème lié au retraitement de la donnée est aussi de récupérer la donnée déjà retraitée, filtrée, et agrégée.

Utilisez des outils pour agréger vos données de reporting

Sur toute bonne plateforme Digital analytics, vous devez pouvoir effectuer un reporting multi-site. C’est-à-dire être capable d’analyser, en quelques clics, votre performance de manière globale : trafic, campagnes, recherches, etc.

L’application Data Query d’AT Internet vous permet de répondre à toutes ces exigences. Pour vous simplifier encore plus le travail nous vous proposons des analysés pré-construites, que nous consolidons sur tous vos sites et que vous pourrez demander régulièrement, ou sur de longues périodes allant jusqu’à 6 mois.

Pour en savoir plus, regardez la vidéo de notre webinar sur le reporting multisite.

*Source : http://www.marketwatch.com/story/88-of-spreadsheets-have-errors-2013-04-17

** Source :Cisco  « IoT in Logistics », 2015

Et Si On Parlait… ROI ? Le calcul du Retour Sur Investissement (ROI) est primordial pour évaluer la performance d’une action. Son calcul est simple. Encore faut-il respecter quelques règles de base.

J’ai acheté une campagne qui m’a coûté 4000 €
Je regarde mon interface : j’ai vendu 100 articles à 200€ pièce  (CA = 20000)…

So what ?

Dois-je  me féliciter pour ce magnifique ROI de 500% (20000/4000) ?

 

Non, bien sûr…
Chacun m’objectera que pour calculer mon ROI il me faut une marge, pas un chiffre d’affaires.
Soit, disons que j’ai acheté le produit à 150€ pièce. J’ai donc réalisé une marge  de 5000 (20000-15000).

A la bonne heure !

Cette fois, je peux me féliciter pour ce magnifique ROI de 125% (5000/4000) ?

Non, bien sûr…
De cette marge brute, je soustrais l’investissement et obtiens un ROI de 1000 (5000 de marge  pour 4000 investis = 1000 de profit) soit 25% (1000/4000).

Chaque euro investi a produit 1,25 euro de marge et donc 25 cents de profit

Bon, cette fois je suis sûr de mon calcul. J’envoie un petit mail au prestataire pour renouveler la campagne ?

Pas si sûr…

Il se trouve que je vivais déjà avant d’acheter cette campagne, et que je vendais déjà ce produit, en moyenne 25 articles sur une période identique…
Je n’ai donc que 75 ventes additionnelles. CA : 15000. Marge : 3750.
Je n’ai plus gagné 1000 mais perdu 250 (4000 investis, 3750 produits). Mon ROI est de -6.25%.

Chaque euro investi a produit 94 cents de marge et donc m’a fait perdre 6 cents

Autrement dit j’ai acheté une campagne qui m’a fait perdre de l’argent !!

Là, j’ai un grand moment de solitude… Dois-je remettre ma démission ?

 

Non, bien sûr…
Je vais d’abord récupérer le préjudice puis mettre en place des outils pour éviter de reproduire cela.

Deux axes s’offrent à moi :

• Je présente les résultats au prestataire et lui dis qu’il doit revoir à la baisse le tarif de la deuxième vague de la campagne. A prendre ou à laisser…
• Je contacte mon fournisseur, lui explique que j’ai quadruplé les ventes de son produit en investissant en publicité, qu’il doit donc participer à l’effort commercial pour la deuxième vague. A prendre ou à laisser…

Ouf ! Les nouvelles conditions sont 3000 € (remise 25%) pour la campagne et un prix d’achat unitaire de 120 € (remise 20%).

Tout est bordé pour la deuxième vague, je déclenche ?

 

Oui, bien sûr…

Je me retrouve ainsi avec 100 ventes pour un investissement de 3000 €. Résultat de campagne : 75 ventes. CA : 15000. Marge : 6000 (15000-9000).
J’ai gagné 3000 (3000 investis, 6000 produits). Mon ROI est de 100%.

Chaque euro investi a produit 2 euros de marge et donc m’a fait gagner un euro

Cela dit, à chaque étape, mon interface m’annonçait toujours 100 ventes et 20000 de CA, ce qui est exact mais très éloigné des résultats comptables, faute d’information permettant l’analyse.

Pour y remédier,  il suffira d’une part de renseigner dans votre interface un indicateur Prix d’achat ou marge brute

Puis dans Data Manager des variables, tables de correspondance et  calcul de (VRAI) ROI.

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Article publié pour la première fois le 24 février 2014.

L’utilisation d’un autre écran (tablette, smartphone…) en même temps que l’on regarde la télévision est de plus en plus répandue : c’est ce qu’on appelle « le second écran ». Ainsi, dans le dernier rapport du Ericsson ConsumerLab, « TV and media », sur 15 000 personnes interrogées dans le monde, 75% utilisent des supports mobiles en même temps qu’elles regardent la télévision. Catch-up TV, applis bonus, social TV, TV-commerce…. Cette nouvelle façon de regarder la télévision a de fortes répercussions sur le marketing.

Pubs TV et Second Ecran : une révolution pour les annonceurs

Pour les annonceurs, un des enjeux majeurs aujourd’hui est de tirer profit au mieux de leur campagne TV en s’appuyant sur les canaux web et mobiles. Au-delà de l’interactivité avec et entre les téléspectateurs, la combinaison de la TV et du web permet en effet de répondre à des objectifs marketing distincts : si la TV séduit et incite à l’achat, le passage à l’online l’intensifie et le rend directement possible. Les 30 plus gros annonceurs de l’e-commerce l’ont bien compris : si la pub télé est en recul sur 2012 et 2013, eux ont augmenté leurs investissements en pub TV de 11% sur un an (source Kantar Media). Pour juger de l’efficacité d’une campagne TV, il est alors primordial pour eux de mesurer la performance du drive to web…

La rencontre du offline et du online en temps réel

L’enjeu est pour les annonceurs de connaître en temps réel l’impact de leur campagne TV sur leurs supports online : trafic supplémentaire, produits consultés, ventes générées… Aujourd’hui, des systèmes de reconnaissance automatique du contenu développés sur certaines plateformes permettent d’identifier en temps réel le passage d’un spot TV. Si cette information est immédiatement corrélée avec les données d’une solution web analytics, on peut instantanément mettre en avant et quantifier le trafic online lié à la diffusion du spot.

Cette complémentarité technologique présente un réel avantage, celui de ne plus subir le plan media : risque d’une analyse faussée si le plan media connaît un décalage de dernière minute, analyse tardive si l’annonceur attend les heures de diffusion souvent communiquées un mois après… Ainsi, l’analyse de l’impact des pubs TV sur le online se fait maintenant en temps réel et de manière précise. Les données mesurées pour analyser l’efficacité d’une campagne TV sont si riches (l’information enregistrée permet même de reconnaître le visiteur s’il revient sur le site plus tard) que la mise en place d’un tableau de bord de pilotage est souvent utile pour tirer profit au maximum de toutes ces données et faciliter la prise de décision.

Un dashboard pour piloter la performance des campagnes TV

La construction d’un dashboard est une étape indispensable pour les annonceurs afin que la mesure de l’efficacité de leurs campagnes TV serve au mieux le pilotage de leur stratégie online : implémentation, définition des KPI et mise en place du tableau de bord. Si l’interface de restitution d’une solution webanalytics offre des données exhaustives sur le trafic généré par les spots TV, le grand intérêt d’un tableau de bord personnalisé va être d’avoir une lecture directe, rapide et efficace de la performance des spots TV sur son site :

• Quel est précisément le trafic supplémentaire généré par ma campagne TV comparé à une période sans campagne TV ?
• Quelle combinaison « spot x chaîne de télévision x heure » m’a apporté le plus de trafic ?
• Combien m’a coûté une visite liée à un spot TV ?
• Quel est mon retour sur investissement ? Combien une vente générée par ma campagne TV m’a-t-elle fait gagner ?

Au-delà de l’analyse de la performance des spots TV sur le trafic web, la mesure online permet aux annonceurs de contrôler que le spot payé est bien diffusé à l’heure définie… Et également de piloter leur media planning en le faisant évoluer au gré des analyses de performance online.

A l’ère du second écran, il est impératif pour les marques de mieux comprendre les enjeux de l’interactivité qui se créée entre elles et les téléspectateurs. Et, encore plus pour les annonceurs, il devient essentiel de pouvoir se baser sur des analyses de performance multicanal solides.

D’ailleurs, le téléviseur restera-t-il encore longtemps le premier écran ? Des deux écrans utilisés en même temps, lequel capte finalement le plus l’attention ?

Webinar gratuit: Optimisez vos dépenses sur vos campagnes TV

Apprenez dans ce webinar comment analyser et optimiser l’effet « drive-to-web » de vos campagnes télévisées en temps réel, sur tous les canaux et déterminez votre ROI, heure par heure, avec précision.

Voir l’enregistrement directement en cliquant sur l’image ci-dessous :

Article publié pour la première fois le 27 septembre 2013.

Ca y est, nous y sommes ! Le ‘ not-provided ‘ est sur le point d’atteindre 100%… Google invoque des raisons de sécurité des données, mais personne n’est à ce point naïf pour ne pas entrevoir la volonté du géant américain d’imposer son modèle publicitaire payant. Nous avions déjà publié plusieurs articles sur le sujet. Ces derniers jours, beaucoup de professionnels du secteur SEO (Abondance, Web Rank Info, Search Engine Land) viennent également constater les dégâts.

Quand le combat n’est pas égal, l’humour et la dérision restent les seules armes… En guise de kit de survie, voici quelques petites créations, pour vous redonner le sourire (malgré tout) tout en essayant de dénoncer une situation bien pénible… Il est peu probable que cela change quelque chose, mais nous aurons au moins essayé.

Quelques films qui nous ont inspirés…

 

Et Si On Parlait… cohorte ? Dans cette nouvelle série d’articles, je vous propose de décrypter les mots qui font l’actualité du digital analytics. Pas de définitions fleuves, ni de démonstrations complexes, mais juste du concret, de la pédagogie et de la mise en pratique. Premier terme : la cohorte.

Une cohorte est une segmentation visiteur sur un évènement précis dans un temps précis.

La segmentation est incontournable pour définir les cibles et bâtir des plans d’action. Contrairement aux apparences, il existe plusieurs stratégies d’utilisation en fonction de l’objectif recherché, tant pour la rétention que pour l’acquisition.

La segmentation me sert donc à isoler un comportement pour appliquer une action type chaque fois qu’il se reproduit ?

Oui, mais on peut aller plus loin…
La segmentation visites sur l’abandon de panier, par exemple, va déclencher une action marketing automatisée. Mais en-deçà de cette action curative, je peux aussi tenter une action préventive. Je vais étudier ce segment pour savoir s’il existe des corrélations fortes (une source, un chemin, une action, un profil, etc.). Dans ce cas, je pourrai agir en amont pour éliminer ou atténuer une possible cause d’abandon.

Par exemple, on a pu constater en segmentant les visites qu’une majorité des paniers abandonnés font suite à la consultation des frais de livraison.

En segmentant les visites, j’obtiens donc une vision complète qui me permet de poser un diagnostic fiable, et donc de résoudre la plupart des problèmes ?

En partie seulement…
La segmentation visiteurs* est complémentaire : elle permet de créer des profils types sur lesquelles on peut agir (pour en savoir plus, téléchargez le white paper de Stéphanie Legrand).
Je segmente sur les critères qui m’intéressent, je peux donc agir sur cette population.

Par exemple, les visiteurs ayant consulté les frais de livraison puis abandonné le panier proviennent majoritairement du sud de l’Europe, via un emailing promotionnel, et étaient déjà clients.

Puis-je connaître le comportement présent de visiteurs qui sont déjà venus à une occasion particulière?

Oui, la cohorte* s’obtient en utilisant la segmentation visiteurs.

L’intérêt est ici de figer une population exposée à un événement précis dans un temps précis puis d’étudier son  comportement ultérieur, en la comparant à la population non exposée.
La cohorte met en évidence de précieux insights et permet entre autres de valoriser un impact à terme de certaines actions passées, ce qui en augmente le ROI.
C’est aussi adapté aux actions de fidélisation, rétention, calls-to-action et incentives.

Par exemple, je veux étudier les clients qui ont fait un abandon de panier pendant la période de soldes et les suivre dans le temps, à travers d’autres événements.

Je veux être proactif autant que réactif. Puis-je anticiper et lancer une action en amont ?

Oui, tout à fait. Pour répondre à ce besoin, nous allons traduire la cohorte en persona*,  qui est quant à elle plus connotée acquisition ou prévention de risque.

En médecine, on étudie une cohorte (population de malades) pour définir la population à risques (=persona) vers laquelle on orientera les efforts de sensibilisation, de prévention.

Après avoir créé ma cohorte, je parcours l’ensemble des analyses et note les caractéristiques majoritaires qui dessineront un portrait-robot.

Par exemple, prédominance d’un  profil socio-demo, d’un profil CRM, des visiteurs italiens ou espagnols, qui utilisent Firefox, ont déjà commandé, regardé une vidéo, laissé un commentaire, consulté les frais de livraison, etc.

Ces éléments mis ensemble forment un profil type de ma cohorte.
Je crée alors un segment visiteurs sur ces caractéristiques : c’est la persona.

Par rapport à la cohorte, je m’autorise ici un champ d’action plus vaste, car je présume que les personnes avec les mêmes caractéristiques vont majoritairement avoir un comportement similaire. Ainsi, je pourrai donc agir sur les visiteurs ayant ce profil pour diminuer le risque d’abandon à l’avenir.

Je crains que ce ne soit trop complexe et surtout très chronophage?

 

Non, l’application Segment Manager est très intuitive, elle propose de simplement sélectionner « visiteurs » et « période » puis de sélectionner les éléments par simple « glisser/déposer ».
Le temps passé sera productif, car dédié à l’analyse.

* Une segmentation visiteur sur un évènement précis dans un temps précis est une cohorte.
** Cette cohorte possède des caractéristiques distinctives.
*** Une segmentation visiteur sur ces caractéristiques est une persona.

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Desktop, Tablette ou Smartphone ? Quels supports sont privilégiés lorsqu’il s’agit de consulter la presse française sur le web ? Retrouvez dans cette infographie une analyse détaillée réalisée du 1er juin 2014 au 30 juin 2015 sur 12 titres français d’actualité généraliste. Taux de rebond, saisonnalité, évolutions par device… Tous les usages sont passés au crible.

Aujourd’hui, grâce au digital analytics, il est possible de suivre le parcours d’un utilisateur à travers 3 appareils et 15 canaux, sur un mois entier, même s’il utilise principalement des applications hors ligne (si si c’est vrai !). Mais comment utiliser ce type de données pour développer votre entreprise ? Par où commencer pour tirer le meilleur parti du digital analytics ? Tout commence par une stratégie solide de digital analytics, qui reflète les besoins et les défis spécifiques à relever de votre entreprise, ainsi que le contexte commercial. En mettant en place une approche adaptée, vous aurez l’assurance de mesurer et d’analyser précisément les éléments traduisant vos objectifs commerciaux. Vous obtiendrez ainsi des données qui vous permettront de prendre des mesures concrètes, et d’en retirer des résultats pour votre entreprise. Que vous débutiez en analytics ou que vous soyez un analyste web chevronné, il est essentiel de garder à l’esprit certains points essentiels à la conception d’un plan de marquage stratégique ou à la mise en place de tableaux de bord qui aident vraiment à la prise de décision. Voici 4 questions business à vous poser lorsque vous définissez votre stratégie de digital analytics :

1) Quel est l’objectif de mon site Web, quels moyens ai-je de dégager des profits ?

Réfléchissez à vos cibles et à ce que vous attendez d’elles sur votre site Web. La réponse à cette question vous permettra de définir votre plan d’analytics, et ainsi de suivre de façon fiable le comportement de vos utilisateurs par rapport à ces objectifs. Quelques exemples :

Je veux qu’ils s’abonnent à mon offre premium.

• Fixez comme objectif l’abonnement à l’offre premium.
• Elaborez un tunnel de conversion aboutissant à cette page afin de comprendre les raisons pour lesquelles les utilisateurs s’abonnent, ainsi que leur provenance.

Je veux mettre en avant certains types de publicités ou de produits, plus rémunérateurs que les autres.

• Marquez les actions liées aux publicités (impression, clics), créez une carte de chaleur (heatmap) de la page produit.
• Récupérez les taux de clics par publicité et de clics par impression et exploitez la zone la plus performante sur la page pour mettre en avant votre produit. Retirez les placements publicitaires les moins rentables de façon à améliorer la navigation des utilisateurs.

Le rêve de tout analyste Web est de pouvoir dire « En modifiant cette partie du site Internet, ou en utilisant cette campagne plutôt que celle-là, je contribue au succès de mon entreprise ! ».

2) Quels sont mes indicateurs clés de performance ?

Tout ce que vous marquez et analysez sur votre site Internet doit être piloté par un indicateur clé de performance. Commençons par revoir la définition d’un indicateur clé de performance (KPI, « key performance indicator ») :

« Un KPI est une mesure évaluant la qualité de l’exécution de la vision stratégique. » (Tiré du livre blanc « Les indicateurs clé de performance : définir et agir » de Jacques Warren… bonne nouvelle, vous pouvez le télécharger ici !)

Il existe des KPI de toutes sortes, et aucun KPI universel. Votre stratégie d’entreprise détermine vos KPI, et ces KPI déterminent votre stratégie d’analytics. Revenons aux répercussions sur le marquage et prenons un exemple :

J’ai un site de petites annonces. Parmi ses KPI figure le nombre de clics sur les boutons « contact » publicitaires. Afin d’inciter les gens à cliquer sur ce bouton, j’ai besoin de trouver un juste équilibre entre l’offre (annonces relatives à des produits) et la demande (utilisateurs à la recherche de ces produits). Pour assurer une adéquation parfaite entre l’offre et la demande, j’ai besoin de marquer, de suivre et d’optimiser les pages de résultats, les performances des pages publicitaires et l’entonnoir de publication des annonces, entre autres.

Ces données me permettent de comprendre que les annonces incluant entre 4 et 6 photos présentent un meilleur temps de conversion que les autres. Je peux maintenant fournir cette information aux utilisateurs qui publient les annonces, ou même rendre obligatoire l’utilisation de 4 à 6 photos par annonce. De cette façon, mon marquage et mon tracking sont l’application directe de mon KPI concernant les clics « contact ».

3) Mes données d’analytics me permettent-elles de prendre des décisions ?

Il y a tellement de possibilités de tracking, tellement de segments à utiliser, tellement de façons de présenter les données que j’en rêve la nuit (ma vie n’est pas palpitante).

Il est facile de se perdre dans l’océan des données. Mais gardez bien ceci à l’esprit : en matière de stratégie d’analytics, les micro-analyses et les rapports ultra-détaillés n’ont aucun intérêt si vous ne savez pas utiliser les données. À titre d’exemple, si le Big Data représente l’avenir et doit être envisagé dès lors que vous avez des ressources suffisantes, il peut pourtant suffire de commencer avec un rapport hebdomadaire contenant cinq tableaux de bord. (En particulier si ces tableaux de bord sont clairs et directement exploitables, et vous permettent de prendre des décisions.)

En simplifiant, on pourrait résumer les choses ainsi :

Comme vous pouvez le constater, il y a un élément qui peut avoir des conséquences sur vos KPI, sur votre marquage et votre tracking, et même sur vos décisions : les tendances du marché et le contexte commercial.

4) Quelles sont les dernières tendances de mon marché ?

Votre stratégie d’analytics doit également intégrer les facteurs externes, dans la mesure du possible : votre marché, les tendances actuelles et le contexte général. Illustrons cette idée avec deux histoires :

1) Une entreprise de médias remarque une tendance dans les applications de flux d’informations.

Malheureusement, ils ne l’avaient pas identifiée plus tôt grâce aux analyses de données, car ils n’avaient pas prêté attention à ce format et n’avaient pas marqué cette source. Grossière erreur !

Ils marquent les liens des flux d’informations et commencent à les suivre de plus près. Même s’ils ont peu d’articles au bon format, ils semblent obtenir une proportion élevée d’utilisateurs provenant de cette source. L’entreprise commence donc à se concentrer sur les applications de flux d’informations plutôt que sur des sources moins performantes, et à développer un format standard pour les applications de flux d’informations à destination de l’équipe éditoriale. Ils ont maintenant de nombreux lecteurs toujours au fait des dernières nouvelles… Et tout est bien qui finit bien.

2) Une société d’e-commerce prévoit d’effectuer une analyse multi-plateforme sur la base des adresses email et des noms des utilisateurs.

Ils investissent fortement dans ce plan de marquage. Mais, à la dernière minute, ils apprennent qu’il est interdit dans leur pays de stocker et de vérifier ces données personnelles dans leur outil d’analytics.

Pas d’happy end ici : juste une perte de temps et d’argent.

Conclusion ? Les tendances et le contexte doivent façonner votre approche du tracking.

 Conclusion

Pour établir une stratégie de digital analytics efficace, posez-vous ces questions dès le début, et assurez-vous de préparer et de mettre en pratique votre plan de marquage en fonction de ces éléments. Gardez toujours à l’esprit pourquoi vous faites ces mesures, cela vous aidera à améliorer sans cesse votre tracking et à mieux appuyer vos KPI et vos décisions commerciales. Consultez également la 2^e partie de cet article : vous y découvrirez les principaux avantages que vous pourrez retirer de ce que nous avons vu jusqu’ici.

Attention spoiler :

Une stratégie d’analytics solide vous permettra de mieux attirer vos utilisateurs cibles sur votre site Internet et de les aider à trouver ce qu’ils souhaitent. Vous saurez plus précisément ce qu’ils cherchent et, par conséquent, vous aurez toutes les cartes en main pour le leur fournir.

Une situation qui profite à tous, n’est-ce pas ?

Nous vous proposons aujourd’hui une compilation des 10 citations « cultes » issus de nos interviews et articles diffusés sur notre blog. Retrouvez les déclarations les plus marquantes de ces professionnels aguerris du digital analytics qui s’expriment sur tous les sujets : évolutions du métier, big data, SEO, tracking, KPIs… Et vous, laquelle préférez-vous ? (A lire jusqu’au bout !)

1. « Je n’aime pas les chiffres ! Je préfère les décortiquer pour percevoir leur véritable signification. »

Denis Dupouy, Web Analyste

Lire l’article complet

2. « Sans connaissance de son audience, et sans hypothèses préalables solides, la Big data ne sert à rien. »

Benjamin Mercier, Responsable Digital Analytics

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3. « Ce métier est une quête infinie, qui nous rend parfois « schizophrène » à force de faire et de défaire tout ce qu’on met en place, est aussi la plus intéressante. »

Sarah Alem, Responsable Acquisition

Lire l’article complet

4. « Nous avons perdu 50% de notre référencement naturel après la refonte. Il a fallu recommencer… C’est sûr, le SEO n’est pas mort. »

 Kamel Boudjema, Web Analyste

Lire l’article complet

5. « Le web analyste n’a pas beaucoup de futur, c’est le digital analyste qui en a ! Le web est juste une plateforme parmi d’autres. »

Matthias Bettag, Consultant Web Analyste

Lire l’article complet

6. « La data est hype, le geek est chic et le marketing ne sera qu’algorithme et corrélations dans un futur proche. Super, mais c’est plus compliqué que ça. […] »

Mathieu Llorens, CEO AT Internet

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7. « Le World Wide Web connaît désormais le même mouvement que celui du « Gondwana », le nom du supercontinent qui structurait la surface de la terre avant qu’il se divise au moment de la formation des continents. »

Michael Froment, CEO Tag Commander

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8. « À la question Comment se porte le volet interactif du business ?, la réponse devrait pouvoir s’appuyer sur trois à cinq chiffres. Pas plus… »

Jacques Warren, CEO KWANTYX

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9. « Il faut toujours tout tagguer ! Même si l’on pense que certaines informations ne seront pas exploitables, il faut anticiper le tracking. »

Fabien Le brusq, Chef de produit Web

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 10. « Vous obtiendrez avec une simple souris, tout ce que vous voudrez »

Les Deschiens, Visionnaires, 1996

Utiliser Internet pour générer des leads

Les forces de vente dans les entreprises BtoB font l’expérience d’un plus grand rejet de la part des prospects en cas d’appels téléphoniques non sollicités. C’est un véritable problème auquel elles sont confrontées. Il y a besoin de prendre contact avec les entreprises à la bonne période et en abordant immédiatement des sujets qui les préoccupent.

Le site Internet a pour mission de répondre à ce problème en générant des leads que peuvent traiter les forces commerciales par la suite. Cependant, vos clients potentiels ou existants qui visitent votre site ne laissent pas nécessairement un message ou une demande d’information.

Pourtant, les informations telles que le fait qu’ils soient venus et le comportement qu’ils ont suivi sur votre site sont extrêmement utiles. Votre outil de web analytics vous fournit cette information.

L’adresse IP : une bonne source d’information web analytics

En utilisant l’adresse IP, il est possible de fournir le nom de l’entreprise à la condition qu’elle ait réservé cette adresse IP. Une fois l’organisation à laquelle appartient le prospect identifiée, reste à découvrir son comportement sur le site. Le fait d’atteindre la fiche d’une prestation de services par exemple révèle l’intérêt porté à votre offre. L’expression-clé par laquelle il est venu ou celle qui l’a renseigné dans votre moteur dévoile ses intentions et son niveau dans le cycle de décision d’achat.

Ainsi, l’activité sur le site vous fournit une vue sur les projets de vos prospects ou de vos grands comptes existants.

Les commerciaux, profitant de ces informations, peuvent alors mieux préparer le contenu de leur discours lors de leur prochain appel téléphonique ou visite du client. Ils détectent le niveau d’avancement de leurs contacts dans leurs projets d’investissement ce qui leur permet de savoir à quel moment il est préférable de renouer contact.

La prospection commerciale subira moins de refus et gagnera en efficacité.

3 informations enrichissantes à communiquer à vos forces de vente :

• Le nom de l’entreprise ; ils n’auront pas le nom de la personne qui a rendu visite à votre site, mais l’information qu’une personne d’une entreprise est venue sur le site est déjà capitale
• L’expression-clé saisie par l’employé de cette entreprise ; elle informe des raisons de sa visite. Cela constitue une information extrêmement instructive sur les intentions de la personne.

Astuce : Si la recherche porte sur le nom de votre entreprise ou d’un de vos produits, le commercial sait qu’au moins une personne dans cette entreprise a connaissance de votre existence ou de celle d’un de vos produits.

• Les documents ou les pages téléchargées indiquent ce par quoi la personne a été attirée ou sur quoi elle souhaitait être informée

Astuce : observez le nombre de chargements de page au cours de la visite ; ainsi, si une fiche produit recueille plusieurs chargements, cela peut témoigner de l’intérêt porté par la personne au produit décrit dans la fiche sur laquelle elle est revenue plusieurs fois.

Jeudi 11 juin dernier se déroulait à Paris l’édition 2015 du Digital Analytics Forum, événement organisé chaque année par AT Internet pour ses clients. C’était bien entendu l’occasion de faire le point sur les nouveautés sorties récemment et les innovations à venir tout en renforçant sa connaissance des outils et de l’analytics en général. Conférences, cas clients, ateliers : tour d’horizon de cette intense journée sous le signe de la donnée.

« From Data to Value » : tel était le thème du DAF cette année. Collecter des données, les traiter, les analyser, oui mais dans quel but ? Comment en retirer rapidement de la valeur pour l’entreprise ? Les technologies aidant, nous souhaitons tous perfectionner le ROI de nos actions avec rapidité et précision. Mathieu Llorens, directeur général d’AT Internet, a introduit cette journée avec ces réflexions qui mettent en lumière l’importance de la « data intelligence » et de la donnée en tant que valeur monétaire du 21è siècle.
 

« From Data to Value » : @mathieu_Llorens, directeur général d’AT Internet introduit le thème de cette journée #DAF2015 pic.twitter.com/qqyKUhshxn

— AT Internet France (@AT_Internet_FR) 11 Juin 2015

 
Le Digital Analytics Forum était aussi l’occasion pour nos équipes de présenter les grandes nouveautés à venir dans notre solution, avec entre autres :

• Le SmartTag, un marqueur plus léger et plus intelligent pour faciliter vos plans de marquage et la performance générale de votre site internet. N’oubliez pas que 57% des internautes abandonnent une page qui met plus de 3 secondes à se charger ! (source Radware 2015)
• Le Tableau de bord Apps Analytics qui vous permettra d’accéder à des tableaux de bord entièrement dédiés à vos applications en intégrant des données provenant de Google Play ou de l’App Store d’Apple par exemple.
• La toute nouvelle application Rapports conçue pour l’utilisateur métier qui souhaite accéder en un clin d’œil aux données qui l’importent avec des rapports prêts à l’emploi, sans configuration.

Si ces nouveautés sont bien prévues cette année, Sébastien Carriot, directeur des technologies chez AT Internet, nous proposait d’aller encore plus loin avec son atelier « Buy a future ». Inspiré de la méthode agile « Buy a feature » (littéralement « achète une nouveauté » !), les participants étaient appelés à répartir leur argent fictif sur les innovations qu’ils jugent les plus utiles, classées en deux grandes catégories : la collecte et la visualisation des données. Les votes influenceront certainement les développements à venir comme le data search engine ou le form analysis… de nouvelles possibilités s’ouvriront alors aux web analystes et aux business users.  

Ma liste au père Noël @AT_Internet_FR #DAF2015 pic.twitter.com/Rt6bO9O1qA — Vincent Canneva (@vincentcanneva) 11 Juin 2015

Après un cocktail déjeunatoire arrosé d’une sélection de grands crus bordelais, il était temps d’écouter des retours d’expériences dans une session « cas client et bonnes pratiques » :

• Michel Moreno du groupe Carrefour nous a montré l’utilisation faite des données par le numéro deux mondial de la grande distribution : une approche multicanale et l’utilisation de l’indémodable catalogue en online et offline pour séduire et récolter 2,8 millions de visites chaque mois sur son site.
• Benoît Bourdon est revenu sur les centaines d’A/B tests actuellement en cours sur Priceminister. Ils interviennent à tous les niveaux du parcours d’achat et concernent à la fois l’ergonomie globale du site mais également l’optimisation des fiches et listings produits pour une meilleure visibilité. L’objectif est de faire cohabiter la marketplace avec la publicité, tous deux indispensables pour le géant du e-Commerce.
• Julien Bizet de vente-privee.com nous a présenté l’étendue de la stratégie cross-canal de l’entreprise et la nécessité d’être présent à la fois sur desktop, tablette et mobile. Selon les moments de la journée, le site est consulté différemment : le matin serait mobile, la journée desktop et la soirée tablette. A savoir que près de 50% du chiffre d’affaire de vente-privee.com est réalisé sur mobile…
• Delphine Chardon nous rappelle que le groupe La Poste est placé à la 11^ème place des e-Commerçants français. L’utilisation des données fournies aura permis de mettre en place le projet de refonte du site internet.

C’est une vision d’expert dont nous avons profité lors du Digital Analytics Forum avec  l’intervention de Thomas Husson, Vice-President et Principal Analyst au sein du cabinet d’études Forrester. Il était question de la « révolution mobile » : la place des smartphones dans notre vie est incontestable et de nombreuses entreprises l’ont bien compris. Uber, Tripit, WeChat ou Airbnb : tous ces acteurs ont connu une progression fulgurante en agissant « mobile first », mais pas que. Il ne s’agit pas de s’adapter au mobile et d’en faire une priorité, mais de « penser » mobile : l’utilisation d’un smartphone est bien loin des standards du web consulté sur un ordinateur portable ou de bureau. On parle désormais d’ « instants mobiles », de courtes sessions d’utilisation pendant lesquelles il faut capter l’attention de l’utilisateur grâce à une interface complètement repensée et des notifications push pertinentes par exemple. Les attentes des utilisateurs mobiles sont élevées et un site qui ne serait pas optimisé pour le mobile en 2015 a peu de chance de survivre… Il ne reste alors qu’une chose à faire : s’adapter !
 

En écoutant @Thomas_Husson on se dit qu’après la notion de rétention, la notion de « moment mobile » sera le buzz de demain #DAF2015

— Gilles Mantel (@gmantel) 11 Juin 2015

La journée s’est ensuite prolongée avec divers ateliers pour parfaire ses connaissances et découvrir de nouvelles possibilités d’analyse. TV tracking, data privacy, vision « end-to-end », exploitation de données, API, application dashboard, multi-device et analyse des cohortes : il y en avait pour tous les goûts ! Sur un format court de 30 minutes, consultants et chefs de produits se tenaient à disposition pour conseiller nos clients sur des problématiques métiers.
 

 
Une journée intense qui démontre une fois de plus la valeur ajoutée de la donnée pour l’entreprise lorsqu’elle est bien restituée et utilisée. Si il y avait un message à retenir du Digital Analytics Forum cuvée 2015, il serait le suivant : ne nous laissons pas submerger par la donnée et prenons le temps de l’apprivoiser pour la rendre utile ! Retrouvez les photos du Digital Analytics Forum 2015 sur notre page Facebook.
 

Dans cette nouvelle série, nous allons étudier le digital analytics pour l’e-commerce avec Gerrard, l’un de nos experts AT Internet. Tout au long de cette série, Gerrard partagera des conseils et des bonnes pratiques pour vous aider à tirer le meilleur parti des données et à développer votre activité e-commerce. Quel que soit votre niveau d’expertise en analytics, et si vous faites de la vente en ligne, cette série vous sera utile !

Le tracking est la clé du succès

Si vous êtes dans le e-commerce, évidement votre principal objectif est la vente. Et quoi de plus simple que la vente en ligne ? Il suffit de proposer le bon produit au bon prix, et voilà… Vous faites fortune et devenez le prochain Alibaba, eBay ou Amazon.

On aurait pu imaginer ça il y a 10 ans mais, aujourd’hui, les sites e-commerce fleurissent partout ! Alors, comment sortir du lot ? Offrir une excellente expérience utilisateur ? Donner à vos clients l’envie d’acheter encore plus ? Et d’en faire les ambassadeurs de votre marque ?

Marquer ou ne pas marquer ? Telle est la question…

Les clients qui débutent dans le domaine du digital analytics me demandent toujours : « Que doit-on marquer pour obtenir des rapports pertinents ? » Ils expliquent ensuite qu’ils ne veulent mesurer que l’essentiel et, si à ce stade ils détectent de la valeur ajoutée, ils iront plus loin dans le tracking de leurs sites. On peut comprendre leur hésitation à se lancer et à s’investir dans le marquage du moindre élément de leur site.

De plus, d’après mon expérience, la plupart des décisions de marquage dépendent de trois aspects :

1. Les exigences de reporting de la direction, en fonction des besoins actuels ou de l’expérience passée, afin de définir des KPI stratégiques pour l’entreprise ;
2. Les compétences des analystes et le type d’information qu’ils peuvent fournir à la direction ;
3. Les moyens internes du service technique pour déployer la solution.

Malgré ces contraintes générales, ma philosophie reste simple : marquez tout, même si vous n’en voyez pas tout de suite l’intérêt ou le bénéfice ! Ainsi, vous vous assurez d’avoir une vision exhaustive des performances de votre site, et pas seulement d’une moindre partie. Prises indépendamment, les données ne sont pas suffisantes : chacune des analyses prendra tout son sens avec le contexte, c’est-à-dire avec en toile de fond des données complémentaires. Vous vous féliciterez par la suite d’avoir anticipé des besoins et obtenu des informations précieuses à partir de données précises.

Pour revenir sur les fondamentaux du marquage, gardez à l’esprit ces 10 aspects qu’il est essentiel de suivre :

1. L’arborescence du site web et des sites associés qui ne sont pas sur le même domaine : analysez le parcours des clients à travers votre site et sur l’ensemble des domaines.
2. La recherche interne, pas seulement sur la page d’accueil, mais sur l’ensemble des pages proposant un champ de recherche ou une fonction de recherche multicritères, et aussi sur les pages de résultats de recherche : découvrez ce que recherchent vos clients, le nombre de résultats de recherche trouvés, ainsi que les termes recherchés qui ne renvoient pas de résultats.
3. Les pages de contenu non associées à un produit comme les pages Contactez-nous, FAQ, Conditions générales et Trouver un magasin : quand vos clients consultent votre site, quelles informations recherchent-ils avant l’achat ?
4. Les comportements de navigation ou contenus au sein des pages comme les vidéos, les documents à télécharger, les livres blancs, les avis clients et les appréciations : le contenu proposé est-il vraiment exploité par vos clients ? Aide-t-il à accroître la valeur des clients au fil du temps, même s’ils n’ont pas encore passé commande ?
5. Les informations d’inscription fournies dans les formulaires, les programmes de récompenses, les abonnements aux newsletters, les réponses aux sondages, etc. : apprenez-en plus sur vos clients grâce aux informations qu’ils vous ont explicitement fournies.
6. Les partages sur les réseaux sociaux : observez ce que les utilisateurs partagent le plus sur LinkedIn, Facebook et Google+.
7. Les pages de catégories, de sous-catégories et de produits : étudiez la façon dont les clients trouvent vos produits quand ils n’utilisent pas la recherche.
8. Les produits et les caractéristiques des produits comme la taille, la couleur, la quantité, la version, le numéro de modèle, les accessoires, la description, les vidéos, les images, les avis, les notes, etc. (cette liste dépendra du type de produits que vous vendez) : aidez les acheteurs à acquérir les produits les plus pertinents et définissez les articles à mettre en vente.
9. Le panier et tous les aspects associés, comme la quantité de produits ajoutés, les produits achetés ou abandonnés, le type de paiement, les informations de paiement, l’expédition et la préparation, l’adresse de livraison : identifiez les produits qui se vendent le mieux et ceux qui sont le plus souvent abandonnés, ainsi que les préférences de vos clients en matière d’expédition des produits et d’options de paiement.
10. Les canaux marketing comme l’e-mail, le SEO, le SEM, les bannières publicitaires sur des sites tiers, les bannières publicitaires et autres moyens d’autopromotion sur votre propre site, les médias sociaux : étudiez la façon dont les visiteurs trouvent votre site, et attribuez les ressources et les dépenses marketing appropriées.

Au fur et à mesure de la croissance de votre entreprise, les données gagneront en pertinence et de plus en plus de services voudront leur part du gâteau… Alors gardez bien ceci à l’esprit : vous devrez toujours fournir de nouveaux KPI et de meilleurs insights au fil du temps. Vous devrez creuser plus loin que prévu dans les données, mais ceci ne sera pas possible sur des données élémentaires si vous n’avez pas commencé par tout marquer. Épargnez-vous la frustration causée par l’insuffisance des données en planifiant à l’avance et en préparant dès maintenant le terrain avec un marquage approprié.

Dans les mois à venir vous pourrez découvrir d’autres épisodes de la série Analytics et e-commerce : rappel des fondamentaux. Consultez de nouveau cette page pour accéder à la 2^e partie : Maintenant que mon marquage est opérationnel, que faire de toutes ces données ? Elle vous aidera à éviter certains écueils lors de la montée en puissance de votre site e-commerce…

 

Les différences d’utilisations de nos interfaces nous ont inspiré cette infographie. Faites-vous une idée du quotidien d’un web analyste et découvrez la comparaison d’utilisation d’un web analyste brésilien vs celle d’un web analyste français.

Analystes, nous vous avons compris. La sensibilisation aux performances digitales de l’entreprise n’est pas chose aisée, notamment lorsque les chiffres s’en mêlent. Le risque de redondance et d’incompréhension de vos collaborateurs est omniprésent, pour autant, en suivant de simples (mais nécessaire) conseils, vous serez en mesure de proposer un tableau de bord clair, éclairé et efficace rendant alors le pilotage de votre activité plus simple, logique et limpide.

Afin de faciliter la prise de décision de vos interlocuteurs, mais également de leur éviter une abominable migraine, nous vous invitons à parcourir aujourd’hui, 9 conseils qui rendront à coup sûr vos tableaux de bord cohérents et efficaces.

1 : Soyez clair et concis

Nul besoin de créer un tableau de bord à rallonge, plus il y aura d’informations annexes moins il sera consulté… Concentrez-vous sur l’identification des indicateurs clés et leurs restitutions nettes et concises. Faites la chasse aux informations parasites pouvant perturber la lecture. Au-delà du « fond », la « forme » prend ici toute son importance. L’idéal étant de ne pas excéder une page, il se peut que cela soit trop peu. Dans cette éventualité, organisez le tableau de bord différemment avec plusieurs onglets contenant chacun une thématique précise par exemple.

2 : Personnalisez-le pour tout un chacun 

Le tableau de bord unique est une utopie. En revanche, le tableau de bord personnalisé est une réalité et une nécessité. Pour garantir leur pertinence et leur performance, assurez-vous d’identifier les indicateurs clés nécessaires à chacun de vos interlocuteurs et usez d’une personnalisation totale. Pour cela, interrogez-les, apprenez à connaitre leurs besoins ou leurs préoccupations et faites leurs des suggestions quant aux indicateurs incontournables dans leurs cas. Le tableau de bord doit s’adapter au destinataire qu’il sert et non pas l’inverse

3 : Résistez à la tentation de le modifier  

Après sa création, la consultation du tableau de bord a pour but de devenir quotidienne et indispensable pour son utilisateur. C’est pourquoi il est primordial de ne pas supprimer ou ajouter un indicateur tous les jours. La stabilité et l’équilibre du tableau de bord s’en trouverait perturbé. De ce fait, l’interprétation de l’ensemble du tableau serait alors remise en cause à chaque modification.  Il n’est pas interdit d’effectuer une modification de temps à autre dans le but d’ajuster la fiabilité à long terme du tableau. En revanche pensez bien que tout changement se doit d’être réfléchi et approuvé par toutes les parties impactées par celui-ci, avant sa mise en œuvre.

4 : Rendez-le agréable

Les chiffres en tant que tels n’ont rien d’attrayant, aucun doute possible. De quoi avoir une grande peine à faire accepter vos tableaux de bord par vos collaborateurs. Mais les chiffres sont tout autant des propriétés mathématiques que visuelles, c’est pourquoi vous devez prioriser la « Data Visualisation ». Histogramme, courbe, KPI précis agrémenté d’images ou de logo, de nombreuses possibilités qui sauront rendre vos tableaux de bord non seulement attrayants mais également parlants et impactants. Mais attention à consommer cette personnalisation visuelle avec modération au risque de les rendre tout bonnement incompréhensibles.

5 : Eclairez le lecteur

L’analyse et l’interprétation des données comme axe stratégique sont des phénomènes récents et maîtrisés de peu d’acteurs. Il est nécessaire de leur apporter un soutien par l’intermédiaire de commentaires simples et éloquents, de définitions claires et précises ou encore par un vocabulaire adapté. L’analytics est un monde à part entière, et l’analyse de la cohorte, de la longue traine ou encore du third-party cookie n’est pas forcément évident si l’on n’est pas spécialiste en la matière.

6 : Replacez toujours le contexte

L’interprétation de données n’a aucune valeur si elle n’est pas replacée dans un contexte particulier. Une mauvaise performance peut par exemple s’expliquer par un contexte météorologique défavorable ou encore une conjoncture politique complexe. Les évènements extérieurs affectent nécessairement votre activité et se ressentent dans vos données. N’oubliez jamais de situer systématiquement le contexte des données de votre tableau de bord afin de le rendre toujours plus intelligible. Pour cela, usez de notes, commentaires ou d’un journal d’évènement quotidien couplé à votre tableau de bord par exemple.

7 : Facilitez sa prise en main  

Point logique direz-vous, mais qui mérite d’être mis en lumière. Le fond, la forme, les visuels, les commentaires ou encore la contextualisation de vos données. Toutes autant de petites astuces qui rendront vos tableaux de bord intelligibles. Car la lecture et l’interprétation d’un tableau de bord ne doit nécessiter aucune formation, mais une prise en main instantanée. Les données sont une histoire, et le tableau de bord est le livre qui la détient, c’est le Data StoryTelling. L’ajustement de vos indicateurs, leurs formes, leurs couleurs ou encore les commentaires associés doivent donc être combinés avec cohérence et logique.

8 : Tenez-le à jour

La clé du tableau de bord est le temps réel, une mise à jour constante des données consultées afin d’ajuster les décisions de la plus efficace des manières. Votre tableau de bord se doit donc d’être automatique, préférez ainsi une interface Excel ou un accès SaaS afin de ne pas être sollicité à chaque utilisation de votre interlocuteur et garantir la pertinence des données affichées.

9 : Finalement, rendez-le utile !   

Le fin mot de l’histoire est assez simple, un tableau de bord se doit d’être un outil majeur du pilotage d’activité, s’il ne l’est pas, il est nécessaire de se (re)poser les bonnes questions. L’essence même du tableau de bord est d’être utile, c’est donc cette ligne directrice qui doit vous guider lors de son élaboration.

Pour vous exercer ou simplement découvrir, n’hésitez pas également à visionner notre vidéo sur l’application tableaux de bord.

Si vous souhaitez que les tableaux de bord n’aient plus aucun secret pour vous, venez découvrir notre guide complet qui vous dévoilera toutes les facettes de la solution digital analytics aujourd’hui devenu indispensable.

Les différences d’utilisations de nos interfaces nous ont inspiré cette infographie. Faites-vous une idée du quotidien d’un web analyste et découvrez la comparaison d’utilisation d’un web analyste européen vs celle d’un web analyste d’Asie du sud-est.

 

Reprenez un de vos tableaux de bord et jetez-y un coup d’œil. Il affiche sûrement le logo de l’entreprise, le périmètre et la période d’analyse, les différents indicateurs clés de performance et des graphiques. Dans de nombreux tableaux de bord, peut-être aussi sur le vôtre, celui que vous avez conçu pour votre entreprise, il y a un espace, laissé libre. Assez d’espace pour pouvoir écrire quelques lignes, et laisser la liberté aux destinataires d’y apporter des annotations. Ou peut-être une boîte bien délimitée avec le titre Commentaires, indiquant nettement que cette boîte vierge de contenu est destinée aux commentaires des résultats obtenus par l’entreprise. Ou encore vous ou une personne de votre équipe avez apporté des commentaires sur les valeurs enregistrées par les KPI, les évolutions anormales, des débuts d’explications, des indications de contexte pour relativiser la forte évolution d’un KPI.

Il y a beaucoup d’interrogations autour de cet élément du tableau de bord : faut-il laisser une place aux commentaires ? Faut-il définir l’emplacement de ces commentaires ? Faut-il renseigner cette partie ? Si oui que faut-il y mettre ? Qui doit s’en occuper ? Doit-on juste décrire ce qu’il se passe ? Des débuts d’interprétations ? Faut-il aller jusqu’à faire des recommandations concrètes d’actions ? Ces questions, j’en suis certain, vous vous les êtes posées, vous êtes peut-être vous-même réellement embarrassé vis-à-vis des commentaires. Voici quelques éléments pour vous décider à franchir le pas et à prendre à bras-le-corps les commentaires de tableaux de bord.

Faut-il apporter des commentaires sur les tableaux de bord ?

Tout le monde n’est pas d’accord. Tim Wilson, dans cet article, donne plusieurs raisons selon lesquelles on ne devrait pas intégrer des commentaires dans les tableaux de bord.

Je ne partage pas ce point de vue et voici les 3 raisons principales qui me font penser qu’il faut intégrer des commentaires dans les tableaux de bord :

• Tous les destinataires n’ont pas forcément les compétences pour le faire ou une bonne compréhension de ce qui est mesuré. Apporter des premiers éléments d’interprétation aide les personnes à comprendre ce qui se passe et éviter les malentendus.
• Tous les destinataires n’ont pas forcément connaissance de ce qui s’est passé sur la période d’analyse, des évènements externes ou internes qui ont pu avoir un impact sur la performance du site. Afficher au préalable le contexte permet d’éviter les mauvaises interprétations, et aux lecteurs de sur-réagir.
• Tous les destinataires n’ont pas non plus le temps de le faire. Les personnes en charge de la décision ont peu de temps à consacrer à l’analyse des chiffres et des graphiques affichés dans les tableaux de bord. Elles ont par conséquent besoin qu’une partie du travail d’analyse soit réalisée. Les responsables d’entreprise ou de services Marketing apprécieront que le travail d’analyse soit déjà entamé.

A savoir :
La nouvelle application de Dashboarding d’AT Internet rend facile l’insertion de commentaires et permet de positionner la boîte Commentaires au meilleur emplacement sur le tableau de bord.

Est-ce le rôle de l’analyste web de commenter les tableaux de bord ?

Oui ! Oui ! Mille fois oui !

Le rôle d’un analyste web n’est pas seulement de fournir des données, sa mission va au-delà, il doit aider son entreprise à mieux se connaître grâce aux données et à améliorer sa performance.

Il n’est peut-être pas le spécialiste du marketing, il n’est peut-être pas au courant de toutes les actions mises en place sur la période, il n’est peut-être pas au fait des décisions importantes qui sont prévues dans les semaines à venir. Mais il est sûrement le seul à avoir une compréhension complète de la manière dont sont mesurés les KPI, à quoi correspondent les éléments affichés dans le tableau et le seul apte à vérifier, si nécessaire, la qualité des données.

Il sera toujours possible par la suite aux différents destinataires des tableaux de bord de rectifier, de compléter ces premiers commentaires. Le but est d’initier ce travail d’analyse pour que cela devienne plus facilement une habitude dans l’esprit de chaque destinataire du tableau de bord.

Jusqu’où faut-il aller dans les commentaires ?

Ce qui est certain, décrire ce qui se passe sans apporter un premier niveau d’interprétation n’apporte pas grand-chose. Il faut aller au-delà du descriptif. Les commentaires permettent d’extraire les éléments les plus importants survenus sur la période d’analyse. Décider de parler d’une valeur d’un KPI c’est indiquer son importance et la nécessité d’y prêter attention.

Mais peut-on aller plus loin ? Toutes les données ne sont pas présentes sur le tableau de bord. Pour tirer des enseignements, il y a souvent besoin d’obtenir plus d’informations sur l’élément mesuré. Il peut être nécessaire d’accéder aux données de l’interface pour obtenir plus de renseignements, nuancer, relativiser, qualifier l’information fournie par le KPI. Il est peut être aussi possible de donner quelques éléments d’analyses des causes possibles d’un problème ou du moins avancer des pistes d’explications possibles à explorer. Le tableau de bord n’est pas un audit, c’est pourquoi il est préférable de  conseiller de faire un travail supplémentaire d’investigation pour en savoir plus.

Les commentaires donnent un état de la connaissance et des pistes possibles d’explications des problèmes et également donnent lieu à des suggestions d’analyses supplémentaires à mener pour en savoir plus sur un problème.

Vous êtes désormais convaincu de l’importance des commentaires dans les tableaux de bord. Mais cela vous semble difficile ou chronophage ? Nous pouvons vous aider.

AT Insight, Agence de conseil en Business Analytics,  lance un nouveau type de prestation, qui est un accompagnement sur le long terme d’un client qui a fait appel à nous pour la conception d’un tableau de bord.

A fréquence régulière, le consultant AT Insight apporte des éléments d’interprétation des résultats obtenus par l’entreprise cliente à partir du tableau de bord.

Cela donne lieu à des commentaires directement insérés dans le tableau de bord.

Voici la matrice d’interprétation du tableau de bord qui nous permet d’organiser notre travail :

Après avoir énoncé les éléments de contexte, le consultant extrait les enseignements et les range dans les différentes catégories : Succès, Contre-performances, Points forts, Points de vigilance.

Ce travail boucle le travail de conception de tableau de bord, apporte la dernière pierre à l’édifice du suivi de la stratégie digitale de l’entreprise et légitime le tableau de bord comme l’outil ultime et indispensable dans la gestion d’une entreprise ou d’un département Marketing.

Avec la démocratisation de la donnée, le digital analytics occupe une place considérable dans les décisions stratégique des entreprises. Et le secteur des médias est en première ligne. Ce dernier fait face à de nombreux challenges, que ce soit l’acquisition de trafic, l’accroissement de la fidélisation et de la satisfaction de ses lecteurs ou encore la rentabilité du contenu existant. Le digital analytics permet aujourd’hui de répondre à ces besoins. Concrètement, il permet d’orienter la ligne éditoriale en temps réel et d’optimiser le contenu et sa production. Pour gagner ce pari du média piloté par la donnée, 3 éléments nous paraissent indispensables.

Faire adhérer vos équipes à une gouvernance analytique

C’est la première étape. L’instauration d’une culture « data-driven » généralisée dans l’entreprise est essentielle. Mais beaucoup sont encore réfractaires, car les chiffres peuvent parfois rebuter. Pourtant, il est possible d’optimiser les lettres par les chiffres. C’est un projet à l’échelle de l’entreprise qui doit être initié, expliqué, et validé par la direction, puis piloté par le département en charge du digital analytics. Il implique des actions fortes de conduite du changement et de formation.

Rendre les données accessibles (à tous)

Il est nécessaire de ne plus cantonner les données à un département dédié à l’analytics mais bien de les diffuser globalement au sein de la société. Chaque corps de métier, comme les journalistes par exemple, doit pouvoir accéder facilement aux données qui les concernent. Comment ? En consultant, en temps réel, des indicateurs simples directement depuis son CMS. Les technologies API permettent maintenant de distribuer aisément la donnée dans tous les systèmes de l’entreprise.

(Re-)exploiter le contenu existant

L’époque où il était impossible de revenir sur un article publié est révolue. Adapter son contenu en fonction de ses performances est désormais possible : tester plusieurs titres pour un même article, approfondir certains sujets lorsqu’une thématique intéresse particulièrement vos lecteurs, travailler vos accroches en temps réel en fonction de l’actualité…  Par ce biais, les journalistes pourront extraire tout le potentiel de leur contenu..

 Le cas Lagardère Active

La preuve par l’exemple : découvrez comment le groupe média, Lagardère Active, par l’adoption de la gouvernance par la donnée a pu réussir son virage Digital Analytics et mener à bien ses objectifs, dans notre nouveau Cas Client: Lagardère Active.

Les outils d’A/B Testing connaissent de plus en plus de succès. Beaucoup d’entre vous se demandent souvent ce qu’ils peuvent tester sur leur site. Vous avez conscience que le test aide à trouver la meilleure de façon de convertir les visiteurs de votre site mais lorsque vous ouvrez  votre outil d’A/B testing, vous ne savez pas quels éléments tester : « Que pourrais-je tester aujourd’hui? » Vous allez alors sur votre site et naviguez pour trouver d’éventuelles choses à améliorer ou bien vous cherchez sur de multiples articles qui traitent d’A/B Testing des idées qui pourraient s’appliquer à votre site. Mais vous manquez d’inspiration.
Pour éviter le syndrome du « test blanc », je vous propose de suivre la méthode OOH (Objectifs Opportunités Hypothèse) que j’ai créée pour vous aider à trouver des tests à mener, propres à votre site et qui ont le plus de chances d’augmenter de manière significative sa performance.

Pour mieux faire comprendre cette méthode, je vais l’illustrer avec un exemple qui sert de fil conducteur à l’article.
Imaginez que vous êtes Responsable Optimisation de la Conversion d’un site Internet qui propose du papier peint personnalisable à la vente.
Sur ce site, les internautes configurent le papier peint qu’ils désirent en indiquant les dimensions, la texture, l’épaisseur, la couleur, les dessins à faire imprimer, etc.,…  Il leur est aussi possible de demander un devis pour un papier peint dont les caractéristiques sont absentes dans le configurateur en ligne.

1. Objectifs : bien les définir dès le départ

Un des principaux écueils que j’ai souvent observé dans la pratique de l’A/B Testing est la sur-optimisation.
La sur-optimisation est l’obtention de meilleurs résultats de performance sur des éléments qui ont très peu d’influence sur la performance globale de l’entreprise.
Dit autrement, c’est comme si vous nettoyez la poussière dans une maison qui est en train de brûler. Nettoyer la poussière est utile mais ne contribue à éteindre le feu qui est un problème bien plus important.
La sur-optimisation survient lorsqu’on mène des tests un peu par hasard, sans trop savoir pour quelles raisons on teste un élément plutôt qu’un autre.

La première étape est alors de définir l’objectif du test : quelle est la finalité de mon test ? Qu’est-ce que je veux changer ? Qu’est-ce que je veux améliorer ?
Mais cela ne suffit pas. Encore faut-il le définir à partir de la stratégie digitale de votre entreprise.
Grâce aux données fournies par votre outil de Digital Analytics, vous avez établi un tableau de bord qui permet de contrôler la performance de vos dispositifs en ligne. Le tableau de bord affiche les différents objectifs stratégiques et opérationnels avec la valeur du ou des KPI qui permettent de contrôler s’ils ont été atteints. Dès qu’un objectif n’est pas atteint, vous savez qu’il y a un besoin de tester des actions correctrices.

C’est ainsi que Netflix pratique l’AB Testing car selon Todd Yellin, VP of Product Innovation de Netflix « Nous faisons de l’AB Testing incrémental uniquement sur des sujets qui ont un impact sur notre business : c’est la stratégie de l’entreprise qui guide nos expérimentations. »
Relier vos tests avec la stratégie digitale de votre entreprise permet de baser vos tests sur ce qui est réellement important pour votre entreprise. Grâce à ce lien avec la stratégie de l’entreprise, vous donnez du sens à vos tests, votre travail va être pris au sérieux par le management et vous n’allez plus tomber dans le piège de la sur-optimisation.

Reprenons notre exemple : la dernière édition du tableau de bord du site de vente de papiers peints personnalisés indique que l’objectif stratégique « Augmenter les demandes de devis » enregistre des résultats insatisfaisants : le nombre de demandes de devis en ligne progresse beaucoup moins vite que celui des commandes. Vous décidez par conséquent d’orienter vos prochains tests sur l’amélioration de cet objectif stratégique.

2. Opportunités : identifier les meilleures

Le fait d’avoir défini un objectif aide à trouver l’objet des prochains tests.
Il s’agit maintenant d’analyser les données d’audience dans votre outil de Digital Analytics pour trouver les causes possibles de la contre-performance :

• Les analyses de navigation révèlent à quel endroit sur le site les internautes sont bloqués ou la présence d’allers-retours entre deux pages, signes d’une mauvaise compréhension,
• Les analyses d’évolution de la performance indiquent à quel moment la contre-performance a débuté et si elle est sur une tendance baissière
• Les analyses de comparaison avec la même période de l’année précédente permettent de contrôler s’il s’agit d’un effet de saisonnalité
• Les analyses des sources marketing permettent de repérer les campagnes marketing inefficaces ou d’éventuelles contradictions entre ce qui est promis sur l’annonce publicitaire et ce que le site propose
• Les analyses de segmentation permettent d’isoler les populations plus particulièrement confrontées au problème
• Les analyses e-commerce mettent la lumière sur le produit ou la catégorie de produits qui enregistre le problème

Toutes ces analyses permettent de focaliser les tests sur les éléments à l’origine du problème en question. Vous identifiez les meilleures opportunités pour résoudre le problème grâce à l’analyse des données d’audience du site.
Enfin, toujours dans ce même souci de porter ses tests sur des éléments qui comptent, les analyses permettent de contrôler qu’une part importante d’internautes est bien touchée par le problème à l’endroit où vous souhaitez porter les tests.

Vous analysez les données d’audience du site de vente de papier peint. Les analyses de la navigation mettent en évidence que les demandes de devis se font essentiellement à partir de la page d’accueil ou des pages d’accueil des catégories de produits mais très rarement à partir des fiches produit. Or, sur les fiches produit, les internautes peuvent être tentés de demander un devis après avoir commencé la configuration de leur papier peint et s’être rendu compte que ce qu’il désire n’est pas proposé par défaut. Il y a une réelle opportunité de développement des demandes de devis en ligne à partir des fiches produit. Vous savez désormais où tester : sur les fiches produit.

3. Hypothèse : trouver celle à tester en premier

Une fois trouvé l’élément sur lequel travailler, la dernière étape consiste à trouver pourquoi l’élément en question ne parvient pas à convaincre les internautes. Que se passe-t-il ? Pourquoi les internautes ne poursuivent pas leur visite ? Qu’est-ce qui les bloquent ? Pour quelles raisons ne cliquent-ils pas ?
Il s’agit de l’étape la plus difficile. Mais les données d’audience sont encore une fois là pour nous aider. Elles apportent des indices sur ce qui se passe dans l’esprit des internautes : motivations, contexte, attentes,…

Voici des exemples d’analyses qui peuvent être utiles :

• Analyse du taux d’affichage de la page (ScrollView) pour identifier des éléments qui ne sont pas vus par les internautes,
• Analyse des clics sur la page (ClickZone) pour savoir sur quels liens de la page les internautes préfèrent porter leurs clics,
• Analyse des pages vues après la page pour comprendre ce qu’il se passe dans l’esprit des internautes,
• Analyse des termes de recherche dans le moteur interne pour découvrir les intentions et les attentes des internautes,
• Analyse du temps passé sur la page pour déceler des problèmes de compréhension.

En détenant la cause possible du comportement des internautes, il est plus facile de déterminer l’hypothèse à tester et les traitements à apporter sur la page.

Dans notre exemple de sites de vente de papier peint, le constat est que les demandes de devis depuis les fiches produit sont trop faibles. La cause possible est que les internautes ne savent pas qu’il est possible de demander un devis ou bien ils pensent que cela va être trop compliqué ou trop long ou trop cher.

Aucun bouton de demande de devis n’est présent sur la fiche produit. Cela est voulu pour ne pas réduire le nombre de commandes directes. Le Responsable du site a peur qu’en proposant la demande de devis à proximité du configurateur, cela perturbe les internautes qui vont hésiter et au final ne rien faire, ni commander, ni demander un devis. Vous proposez alors de tester la mise en place du bouton « Demander un devis » sur les fiches produit.

Si on reprend les différentes étapes:

Constat du problème :
Les demandes de devis depuis les fiches produit sont trop faibles.
Cause possible :
Les internautes ne savent pas qu’il est possible de demander un devis ou bien ils pensent que cela va être trop compliqué ou trop long ou trop cher.
Hypothèse à tester :
La mise en place d’un bouton Demande de devis accompagné d’arguments va faire augmenter le nombre de devis sans faire baisser le nombre de commandes directes.
Traitements à apporter sur la page de test :
Implémentation d’un bouton « Demande rapide de devis »
Insertion de textes à proximité du bouton : Réponse en moins de 24 heures, Convient aux budgets limités.

Habituellement, beaucoup d’entre nous débutent leurs tests à la troisième étape, tentant de trouver ce qui ne va pas sur une page et ce qu’il faudrait tester. Le respect de la méthode OOH présentée ici permet de professionnaliser son approche du Testing et éviter de tester des variations sans trop savoir à quels problèmes elles répondent et sur quelle hypothèse elles se fondent.

Vous l’avez remarqué en lisant cet article : le recours à l’outil de Digital Analytics est constant dans une démarche professionnelle d’A/B Testing. La pratique du Testing ne peut être réalisée sans connaissance et pratique de l’analyse de données. C’est une condition indispensable pour décider des objectifs, des emplacements et du contenu de vos tests. La prochaine fois que vous vous demandez ce que vous allez tester, je vous invite à reprendre la méthode OOH, cela vous aidera à avancer vite dans votre travail et à influer de manière décisive les résultats de votre entreprise.

Si en 1999 le terme objet connecté voyait le jour de la bouche de Kevin Ashton, ce n’est que récemment que le marché des objets connectés a commencé à prendre de l’ampleur et se retrouver en tête d’affiche. En 2015 ce marché devrait représenter 4.9 milliards d’objets connectés selon une étude menée par le cabinet Gartner, et en à peine 5 ans il pourrait monter à plus de 25 milliards. Cet article revient sur les définitions, les enjeux et des exemples très concrets d’utilisations du digital analytics dans l’univers des objets connectés.

Qu’est-ce qu’un objet connecté ?

Tout d’abord, il est nécessaire de mettre en avant qu’on distinguera un objet connecté d’une interface d’accès au web. Les objets de type interface sont ceux qui peuvent substituer l’utilisation d’un ordinateur, les plus connus sont les smartphones et les tablettes, ils ne sont donc pas considérés comme des objets connectés. A partir de là, les objets connectés sont tous les périphériques dont l’objectif n’est pas d’accéder au web mais qui ont une connexion Internet permettant d’apporter une valeur ajoutée à ce dernier (fonctionnalité, information, interaction etc.)

Pourquoi l’engouement autour des objets connectés est-il si récent ?

Il est intéressant de noter que le terme date de 1999 et le premier objet connecté Français a vu sa commercialisation en 2003 (la lampe DAL), suivi de près par le célèbre lapin Nabaztag. Cependant plus de 16 ans après le Marché n’en est encore qu’à ses débuts et il semblerait que son réel développement vient uniquement de commencer, voilà trois des raisons expliquant ce changement de comportement :
– Les technologies nécessaires pour les objets connectées existent depuis longtemps cependant, les prix de ces dernières étaient le premier obstacle. Là où il fallait débourser plusieurs centaines d’euros pour une puce permettant de connecter un objet à internet, aujourd’hui cette même technologie réduite en taille coûte aux alentours de dix euros ce qui rend la commercialisation possible.
– Les équipes techniques ne connaissaient pas bien ces technologies il était donc très difficile de pouvoir avoir des ingénieurs à-même de gérer ce type de projet. Aujourd’hui le cabinet Evans Data mets en avant qu’un développeur sur cinq se tourne désormais vers l’Internet des objets.
– Les cultures évoluent, il y a plusieurs années les objets connectés étaient perçus comme gadgets et inutiles. Ces pensées appartiennent presque au passé puisqu’à l’heure actuelle plus de 50% des Français connaissent les objets connectés et plus d’un tiers se dit prêt à s’équiper d’un voire plus de ces objets connectés.
– Les grandes marques comme Apple ont mis en avant ces objets connectés via notamment l’Apple Watch. La montée des wearables provenant de diverses marques a aussi un rôle important.

La data : le nerf de la guerre

Ces évolutions nous amènent alors à nous intéresser à ces objets connectés. A l’heure actuelle on entend beaucoup parler de ces technologies mais elles ne sont pas pour autant maîtrisées. La clé de réussite d’une entreprise voulant se lancer dans ce domaine sera de proposer un objet qui à la fois plaira aux consommateurs mais qui permettra à l’entreprise de se rapprocher de l’utilisateur pour mieux le comprendre et ainsi répondre au plus prêt à ses attentes. Un problème arrive cependant, des millions d’objets connectés vont générer des flux de données encore plus importants qu’aujourd’hui. De ce fait il va vite devenir compliqué de s’occuper des données, en plus de l’activité déjà prenante de la création et l’amélioration de ces objets connectés. Dans cette optique là le digital analytics va pouvoir aider l’entreprise, cela fait désormais de nombreuses années que les sociétés de Digital Analytics traitent des immenses volumes de données en les agrégeant et proposant une vision simple des résultats. Son cœur de métier n’est pas directement le stockage de ces données mais la transformation de ces dernières, ainsi le Digital Analytics vous apportera des possibilités d’afficher ces données pour les utiliser.

Des applications déjà très concrètes

Dans sa stratégie d’assureur Axa a décidé de faire un pas en avant et d’offrir à ses nouveaux clients de leur formule Modulango un bracelet connecté. Ce dernier va permettre d’obtenir des informations qui vont permettre à l’assureur de récompenser les utilisateurs en offrant aux plus vaillants en nombre de pas, des séances de médecine douce en mettant en avant la prévention de problèmes physiques. Mais l’utilisation de ces données pourraient aller plus loin, imaginons une assurance automobile pouvant savoir le nombre de kilomètres effectués. Il serait alors possible de facturer concrètement l’utilisation du véhicule ou on pourrait imaginer des tarifs modulables selon les efforts réalisés par les utilisateurs de ce bracelet afin de les récompenser.

L’objet connecté en permanence sur l’utilisateur n’est pas l’unique possibilité d’obtenir des informations supplémentaires sur ses habitudes, une technologie dérivée des objets connectés peut aussi être utilisé, il s’agit des iBeacon. Ces petits objets sont à disposer dans des endroits physiques (un magasin par exemple) et vont communiquer avec le smartphone des utilisateurs selon certaines conditions (nécessité d’avoir l’application installée sur son téléphone). Grâce à ça il va être possible de suivre le parcours d’un visiteur dans son magasin en identifiant dans quel rayon il est resté le plus longtemps, s’il est resté face à un produit un certain moment voire même de savoir ce qu’il est en train de faire, et c’est là que le lien avec le digital analytics va prendre toute son ampleur. En croisant les informations que l’entreprise aura déjà dans son CRM, son outil de digital analytics ou sa base client, il sera alors possible de pousser des promotions sur le téléphone de l’utilisateur si nous identifions qu’il hésite dans un rayon ou dans la réflexion inverse, le relancer plusieurs jours après si nous nous rendons compte qu’il est parti sans effectuer d’achat dans le magasin et ainsi le faire venir sur son site web afin de convertir complètement son processus d’achat.

Les objets connectés sont donc uniquement à leurs débuts, mais dès aujourd’hui nous identifions beaucoup d’actions réalisables grâce à ces technologies. Les véhicules connectées par exemple laissent imaginer des possibilités immenses ! Connecter les véhicules pour éviter les accidents entre ces derniers, programmer des itinéraires, fluidification du trafic, une priorisation du trafic (véhicules urgentiste avertissant un feu rouge de son passage) etc.

L’enrichissement de la donnée de base client qu’il est possible d’obtenir est lui aussi immense et va permettre d’avoir un niveau de détail très fin afin de pouvoir personnaliser complètement le contenu proposé à ses clients.

Et vous, quelles utilisations imaginez-vous des objets connectés ?

 

Un des défis des gestionnaires de stock d’un site e-commerce est de réduire au maximum la quantité de stocks de produits et fournir le plus rapidement possible le produit lorsqu’il est demandé. C’est la finalité de la méthode du juste-à-temps utilisée en logistique.
Pour arriver à relever ce challenge, le gestionnaire doit anticiper la demande future de produits.

Utiliser les données d’audience sur les fiches produits

Les données d’audience sur les pages de présentation de produit et les recherches dans le moteur interne donnent une indication sur le niveau de demande d’un produit.

A l’approche de fêtes commerciales comme Noël, Saint-Valentin, Fête des mères, il est capital pour le Responsable de la logistique de fournir à temps les produits demandés et éviter la constitution de stocks mal proportionnés. Ces informations permettent aux responsables de l’approvisionnement de faire une estimation des besoins futurs et de décider de l’approvisionnement supplémentaire de certains produits. L’intérêt porté par l’audience du site Internet conditionne l’approvisionnement des stocks.

Comparer l’audience de plusieurs produits similaires

Cependant, selon les produits, une forte fréquentation de la fiche produit ne signifie pas obligatoirement que les ventes du produit vont connaître une évolution parallèle. Pour vérifier cette relation, il est possible de se baser ce qu’il a été observé sur d’autres produits similaires ou mieux sur la version précédente du produit.

Le calcul du ratio Commandes/Visites sur la fiche produit permet de faire une estimation des commandes en ne disposant que du nombre de visites sur la fiche produit. Ainsi, en ayant cette estimation des ventes futures, le logisticien peut décider de la taille du lot qu’il va demander à ses fournisseurs pour chaque référence de produit.

3 informations cruciales à communiquer à votre Responsable Logistique :

• Communiquer l’apparition de pics de trafic sur la fiche de produits. Cela signifie que le produit connaît du succès, qu’il est judicieux de prévoir un réapprovisionnement de ce produit avant que l’entreprise qui fournit le produit ne puisse plus alimenter les stocks.

• Estimer le nombre de ventes futures en utilisant un ratio Commandes du produit / Visites de la fiche du produit enregistré par le même produit sur une période comparable ou par un autre produit aux caractéristiques similaires.

• Fournir le nombre de chargement de fiches produits dont le produit n’est pas en stock pour aider à établir la priorité de chaque réapprovisionnement.

Astuce : Donner une idée de l’attente du produit en indiquant la fréquence de visite (Visites/visiteurs) qui révèle si des internautes reviennent souvent sur la fiche produit pour contrôler si le produit est à nouveau disponible.

MeasureCamp London est devenu en peu de temps le plus grand évènement dédié aux web Analytics en dehors des Etats-Unis. Il a réuni samedi dernier près de 300 analystes passionnés venus de toute l’Europe.

L’originalité et le succès de l’évènement repose sur son concept de  ‘Unconference’ : exit les conférences formelles. Le programme n’est pas défini à l’avance mais construit à la volée par les participants proposant un thème qui est abordé sous forme de présentation ou discussion ouverte. Un seul objectif : le partage ! De connaissances, d’expérience et d’idées. Et cela prend ! Plus de soixante sessions se sont tenues au cours de la journée couvrant de thématiques tant techniques qu’analytiques : ‘utilisation d’un datalayer’, ‘l’attribution multi-device’, le ‘prédictif’ ou encore le ‘CMO’. La variété portait également sur l’approche, le style et format des présentations mais une constante : la richesse des échanges et la convivialité :

Ce fut un plaisir pour AT Internet de sponsoriser à nouveau cet événement fait par et pour les passionnés d’analytics !

Sylvain Léauthier est spécialiste Web & Social Media au sein de l’Université catholique de Lyon. Après une formation universitaire en communication et webmarketing, il a d’abord travaillé comme concepteur-rédacteur avant de rejoindre l’Université Catholique de Lyon et se consacrer pleinement au digital. Il répond à toutes nos questions.

Quelle est la compétence clé dans un métier comme le vôtre ?

La communication et plus particulièrement la compétence rédactionnelle est pour moi essentielle dans le digital : même si nous sommes souvent focalisés sur les outils et notamment les nouveaux, il ne faut pas s’y perdre et se rappeler que c’est le message qui est important, et ce quel que soit notre site, service ou objectif dans le digital. En plus des métiers purement éditoriaux (peu importe comment on le nomme : web éditorial, éditeur, rédacteur en chef…), la rédaction est au cœur de beaucoup d’autres métiers du digital : SEO, le community management, l’ergonomie des sites web et applications,…et aussi finalement le web analytics, puisque celui-ci sert –en partie-  à tenter de mesurer l’efficacité éditoriale.

En quelques mots, présentez-nous le dispositif digital de l’université Catholique de Lyon ?

Notre éco-système digital repose sur nos sites internet (celui de l’Université Catholique de Lyon et 13 autres sites d’écoles, instituts, centres de recherche et chaires) dont les cibles principales sont les futurs étudiants, c’est-à-dire les futurs candidats et les candidats. Le volume de trafic est entre 70 et 80.000 visites par mois, soit de 200 à  300.000 pages vues. Autour de ces sites qui sont le cœur de notre dispositif, nous utilisons comme outils d’acquisition bien évidemment le SEO (j’utilise l’outil SEMRush pour auditer les mots-clés notamment) et les campagnes Adwords (nous avons délaissé le display et l’affiliation) et comme outils de fidélisation principalement le emailing et  les réseaux sociaux. Pour les étudiants qui sont chez nous, le dispositif repose sur un site web étudiant (200.000 pages vues mois pour 20.000 visiteurs / mois), plateforme de contenus et de services, fonctionnant aussi comme un portail vers toutes les ressources administratives et pédagogiques (ressources documentaires, cours en ligne,…).

Quels sont les challenges lorsqu’on adresse un public étudiant sur le digital ?

Les sites internet dans l’enseignement supérieur possèdent une fréquentation très spécifique : la première spécificité est la forte périodicité, à la fois hebdomadaire (avec des courbes hautes en semaines et basses le weekend) et annuelle (forte fréquentation de janvier à juin qui correspond à la période d’inscription, pic en septembre et octobre pour la rentrée, et faible fréquentation pendant les vacances d’été). Autre point, la fréquentation est peu fidèle sur nos sites : quand les étudiants souhaitent s’inscrire chez nous, ils viennent sur notre site 3, 4, 5 ou 6 fois sur une période  de quelques mois, avant de prendre leur décision. Une fois inscrit, ils ne reviendront pas à priori sur ce site (sauf peut-être à la rentrée). La fréquentation est donc peu fidèle (sauf pour certaines cibles secondaires) mais très exigeante, car l’enjeu est important : il s’agit de choisir une formation, dans laquelle on va passer 3 ou 5 ans et qui va marquer notre vie, en tout cas au moins notre carrière professionnelle. On ne choisit pas une formation comme on choisit une paire de baskets !

Comment ces particularités se traduisent-elles dans les résultats observés ?

Cela est perceptible dans les analytics car les temps de visites sont longs (5, 6 minutes), et les taux de rebond assez faibles (inférieur à 50%). Une fréquentation très passagère donc, mais forte et impliquée. La provenance de devices smartphone n’est d’ailleurs pas si forte car il s’agit de sessions de consultations qui se font généralement sur desktop, au calme, avec une demande forte en terme d’information pédagogique mais aussi pratique. Sur le web étudiant la fréquentation est différente, c’est l’outil de travail des étudiants ; la fréquentation est donc fidèle et récurrente. Le rythme de publication éditorial doit donc s’adapter à cette spécificité.

D’un point de vue digital, où se situe la concurrence entre écoles et universités ?

La concurrence entre universités et écoles est évidemment forte, mais elle ne se situe pas sur toute l’offre de formation. Il y a une grosse différence culturelle sur ce point entre les universités et les écoles dans lesquelles la concurrence est claire, assumée et gérée. Au niveau digital, la concurrence est d’abord dans l’acquisition, mais aussi dans la transformation, même si beaucoup de paramètres rentrent en jeu dans la décision de choisir ou pas une formation, dont certains que l’on ne maîtrise pas (choix géographique, recueil de témoignages et d’avis sur les forums et dans les cercles proches…). Pour autant, nous travaillons et échangeons beaucoup entre collègues. Nous avons notamment une communauté, webuniv, qui rassemble plus de 250 professionnels du web dans les grandes écoles et universités, et qui est très active.

Comment exploitez-vous les données Web analytics ?

Nous avons une utilisation assez classique des web analytics : identification des indicateurs-clés pertinents en fonction des objectifs définis, si besoin paramétrage spécifique (marquage notamment sur les sources, objectifs, tunnels de conversion, métrique personnalisée),  lecture des données, et enfin interprétation et reporting. Dans notre établissement, les personnes en charge de la communication de leur formation (dans les différentes facultés, écoles et instituts de notre université) sont très en demande de données chiffrées sur la fréquentation de leur site, et sur la transformation des actions d’acquisition. Certains ont directement accès aux analytics, il y a donc dans ce cas une plus grande autonomie et un fort besoin de formation à l’outil. Pour des utilisateurs moins fréquents, je me charge du reporting car cela serait sans doute un peu trop complexe pour eux d’appréhender un outil très complet. Un de mes objectifs cette année est de créer des tableaux de bord personnalisés pour les personnes en charge de la communication, avec les indicateurs identifiés comme pertinents avec eux. Cependant et même si cela prend du temps, j’aime bien faire les rapports « à la main » car il s’agit souvent de consolider des données provenant de plusieurs outils.

Comment voyez-vous votre métier dans 10 ans ?

Je suis peu adepte de la prédiction, mais  je peux vous dire les évolutions qui me semblent nécessaires dans nos métiers. Dans le digital, je pense que nous devons passer d’une « stratégie de présence » (qui raisonne en supports et en outils, et qui me semble une vision trop statique) à une « stratégie de flux », dans laquelle l’objectif n’est pas d’être présent ou de publier mais de délivrer le bon message au bon moment et à la bonne cible.

Autrement dit, de ne plus se satisfaire de la publication d’une information, du lancement d’un site, d’une page Facebook ou d’un tweet, mais de replacer ces outils dans une stratégie de contenu qui prend en considération d’autres éléments et notamment la qualité du message (contenu, timing en adéquation avec la cible). Il ne faut plus penser en supports mais en flux, car c’est cela que nous gérons aujourd’hui : nous ne construisons plus des sites comme on construit une maison, nous identifions des flux en essayant de les diriger vers des contenus adaptés. Cette approche suppose évidemment une évaluation du contenu et donc une culture de l’analytics. Certes, on ne peut pas tout mesurer, mais l’enjeu à mon sens est d’ouvrir davantage les analytics aux personnes qui produisent et publient du contenu, afin qu’ils puissent facilement évaluer l’efficacité de leur production. Concrètement, cela signifie sans doute qu’il faut une accessibilité plus forte de ces données par les producteurs de contenu, exactement comme aujourd’hui on voit lorsqu’on tweete combien il y a de retweets ou de favoris. Cela passe certainement par une meilleure intégration des analytics aux CMS.

Selon-vous quelles sont les 3 qualités essentielles d’un professionnel du digital ?

Pour le digital, je pense que la compétence rédactionnelle est la plus importante. La connaissance des outils est importante, mais à mon sens secondaire car plus facile à apprendre et appréhender. De plus, les outils changent continuellement, donc ce n’est pas tant la connaissance de l’outil qui est importante que la faculté à prendre du recul et à poser des objectifs et méthodes pertinents, fonctionnant quel que soit l’outil et son évolution.

Pour les analytics, il faut je trouve une intelligence mathématique, mais aussi savoir prendre du recul sur les métriques. Je vois souvent des présentations avec de telles choses « Objectif : 10.000 fans pour notre page Facebook ou 100.000 pages vues pour notre site). Mais à quoi sert d’avoir 10.000 fans ou 100.000 pages vues ? En soi, à rien. C’est ce que les personnes vont faire qui est important (s’inscrire, acheter, consulter, venir à un événement). Il ne faut pas confondre la métrique avec l’objectif.

Autre point : il est très difficile de mesurer certaines choses : comment mesurer l’efficacité d’un contenu éditorial ?  Le nombre de pages vues n’est pas un bon indicateur, car il évalue plus la promotion de ce contenu (sur les réseaux sociaux, SEO, sur le site) ou la qualité du titre et / ou de l’accroche et du visuel (ce qui est visible avant de cliquer sur la page de contenu) que le contenu en lui-même. Le nombre de pages vues est simplement le nombre de chargement d’une page, quand on le dit comme ça on comprend mieux qu’une page peut être chargée sans que son contenu soit consommé !

Comment aller plus loin pour mesurer cette efficacité éditoriale ?

Les plateformes comme Medium ou des procédés comme le Scrollview chez AT Internet sont très intéressants car ils sont certainement des indicateurs plus pertinents de la qualité d’un contenu.

On pourrait citer tant d’autres exemples : un taux de rebond important est toujours considéré comme un indicateur négatif, mais tout dépend de la qualité et de l’intensité de la promotion qui est faite de contenu, et tout dépend aussi du contenu en lui-même. Si l’on gère un blog, le taux de rebond va être très fort car les visiteurs vont arriver par les réseaux sociaux, lire le billet, puis repartir. Est-ce que cela veut dire que le contenu du billet est mauvais ? Non.

Enfin dernier point, je pense qu’il faut interroger la façon dont sont calculées certaines métriques : par exemple un returning visitor sur Google Analytics (basé seulement sur le cookie _utma ou _ga) n’est pas du tout calculé de la même manière qu’un visiteur fidèle sur AT Internet (basé aussi sur cookie mais surtout sur une période p vs p-1) , pourtant on a un indicateur qui semble vouloir dire la même chose à première vue.

Merci Sylvain d’avoir partagé votre expérience. Retrouvez Sylvain Léauthier directement sur Twitter @sleauthier ou sur son blog Communications et internet.

La donnée est un capital qui offre une représentation de la réalité. En effet, vous prenez connaissance des problèmes rencontrés par les internautes, du comportement et des intentions de vos clients et prospects, de la performance de vos investissements en ligne,… Les données issues de l’activité sur vos supports en ligne vous apportent des indices, des signaux ou des enseignements qui éclairent la prise de décision. Une décision basée sur l’analyse des données a plus de chances d’être appropriée que celle prise uniquement selon l’intuition ou le flair.

La donnée n’est pas la réalité.

Elle peut être même, en raison d’un problème de marquage ou de collecte de données, très éloignée de la réalité et engendrer des erreurs d’interprétation.

Une dégradation de la qualité des données induit en erreur l’analyste et occasionne une analyse erronée de la situation. Le travail de l’analyste est mis en doute, la portée de l’analyse web est contestée. La situation est grave car toutes les analyses, passées et futures, deviennent suspectes. Si des décisions sont prises à la suite des conclusions de l’analyse, il y a un très grand risque que celles-ci détériorent les résultats de l’entreprise.

La qualité des données est une condition nécessaire à la prise de bonne décision.

Elle doit par conséquent être contrôlée préalablement à tout travail d’analyse web (audit de performance). Sans que les données atteignent un niveau parfait de précision et d’exactitude, efforcez-vous de garantir un niveau acceptable de qualité de données.

3 conseils pour contrôler la qualité des données :

• Contrôler que le nombre de pages auditées se rapproche le plus du nombre de pages de votre site. Si un différentiel important est observé, il faut vérifier si de nouvelles pages ont bien été marquées, ou qu’un marqueur n’a pas été retiré sur certaines pages.
• Surveillez l’évolution des accès directs : si un brusque accroissement de la source des accès directs est observé, cela peut signifier que le marquage d’une campagne a été omis ou incorrectement réalisé.
• Vérifier que le chiffre d’affaires enregistré via l’outil web analytics est très proche de celui indiqué par l’outil de gestion. Si une différence de plus de 2% est notifiée, cela rend les analyses de ROI des campagnes marketing infidèles à la réalité.

Et rappelez-vous : la prise de décision peut être trahie par les données.

Le Digital analytics est souvent présenté comme une discipline visant à déceler les problèmes, les contre-performances ou les échecs. Certes, il est important de savoir ce qui ne va pas. C’est une première étape pour améliorer les résultats de vos actions marketing. Une fois le problème mis en évidence via les données d’audience, l’analyste propose des interventions à mener sur le site pour corriger le problème. Le travail d’analyse est alors intégré dans une démarche plus globale d’amélioration continue : vous définissez les objectifs, vous mesurez, vous analysez, vous améliorez, vous contrôlez.

Mais, rien n’oblige dans la démarche d’amélioration continue de ne travailler que sur les problèmes. Paradoxalement, les réussites peuvent aussi servir à  améliorer la performance. Vous ne voyez pas encore comment ? Voici, par conséquent, trois excellentes raisons de passer beaucoup plus de (bon) temps sur vos succès !

#1 – Cela fait du bien au moral!

Certains jours, le métier du marketing digital semble réellement difficile. Pensez à ces moments où rien ne semble marcher. Les investissements publicitaires obtenus tant bien que mal auprès de la direction n’engendrent pas les résultats escomptés. Les campagnes longuement préparées sont enfin lancées et les retours ne sont pas bons. Les données ont beau être triturées dans tous les sens, rien n’y fait, les résultats ne sont pas au rendez-vous.

Alors, lorsqu’une action marketing a de bons retours, il faut savoir en profiter. Les données servent aussi à mettre en évidence les succès et à permettre à chacun de vos collaborateurs d’en percevoir l’ampleur. Les managers doivent s’en servir pour féliciter tous les intervenants dans les projets et par là même leur redonner de l’énergie et de l’enthousiasme. Car il en faut pour s’attaquer aux problèmes qui attendent.

Il est important également de s’attarder sur les succès car ils valident les choix effectués. Sur chaque action marketing, des choix sont effectués, basés sur l’expérience, les acquis et les bonnes pratiques du métier. Lorsque les internautes cliquent, s’inscrivent ou commandent, ils apportent la preuve qu’ils adhèrent à ce qui est proposé. Cela constitue une forme de validation de l’offre de l’entreprise et de la manière dont elle est présentée. Les partis pris de l’équipe marketing ont été les bons, chaque personne qui est intervenue sur la mise en place de l’action marketing doit savoir que cela a bien fonctionné.

#2 – Cela permet de mieux comprendre les internautes et leur perception de votre entreprise.

Les succès vous disent énormément de choses. Ce n’est pas parce que cela est un succès qu’il faut s’arrêter au constat et passer à autre chose. Il faut savoir tirer des enseignements de vos succès. La question fondamentale à se poser est : pourquoi ?

De la même manière que, confrontés à des problèmes, vous cherchez les causes possibles, cherchez également ce qui a pu engendrer la performance. Qu’est-ce qui a fait que vous avez réussi ? Est-ce dû à un contexte particulier, à un moment plus opportun, aux produits mis en avant, à la population ciblée, au support utilisé, à la conjonction de plusieurs évènements ? L’analyse plus approfondie des données peut donner plus d’informations sur ce qui a séduit les personnes. Le décryptage de leurs chemins de navigation, l’analyse de leurs recherches dans le moteur interne, l’étude des caractéristiques des personnes qui ont acheté fournissent des informations intéressantes sur les raisons du succès.

Ce qui peut encore être plus précieux, c’est de s’attarder sur les mots que vous avez employés, les arguments mis en avant, les propositions de valeur utilisées. Vous apprenez alors ce qui a touché et séduit vos clients ou prospects. Il n’est pas rare d’être surpris par la réaction de prospects à certains arguments. Cela peut remettre en question vos croyances. Vos clients ont une perception de votre entreprise, elle est sûrement éloignée de ce que vous croyez. Un des rôles des marketeurs est d’acquérir une plus grande connaissance et compréhension de la perception qu’ont leurs clients de leur entreprise. C’est une première étape indispensable s’ils veulent être écoutés et s’ils veulent faire évoluer la perception de leur entreprise.

L’étude des succès permet ainsi d’acquérir une idée plus précise de la place singulière de votre entreprise dans l’esprit des internautes.

#3 – Cela permet d’obtenir des succès supplémentaires.

Ce n’est pas parce qu’il y a succès qu’il n’y a pas marge de progression. C’est une tendance toute naturelle de penser que lorsqu’on obtient d’excellentes performances, il sera très difficile voire impossible d’en obtenir de meilleures. Pourtant, rien n’interdit d’améliorer la performance.

Il s’agit alors de s’appuyer sur ce qui a fait le succès de l’action. Après s’être interrogé sur le pourquoi du succès, cela consiste à insister sur ces éléments de succès : un argument efficace à mettre encore plus en avant, une manière de présenter le produit à intensifier, un témoignage client percutant à étoffer.

Si une de vos actions a rencontré le succès, il est tout à fait envisageable d’en étendre l’impact en l’exposant à un nombre plus important de personnes. Si une annonce a bien fonctionné auprès des abonnés de votre fanpage Facebook, pourquoi ne pas tester cette même annonce auprès des abonnés de Facebook qui ont les mêmes caractéristiques que vos abonnés ? Si le texte d’une annonce publicitaire sur Google a recueilli un très bon taux de clics, pourquoi ne pas l’essayer dans l’objet d’un emailing ? Si le mode de présentation d’un produit a été particulièrement percutant, pourquoi ne pas la tester sur d’autres produits ? Testez et il y a de fortes chances que vous propagiez le succès vers d’autres territoires de votre périmètre d’action.

Ainsi, dans vos prochains commentaires de tableau de bord, dans vos prochains reportings ou audits de performance, je vous invite à mettre l’accent sur les succès. Non seulement, cela fera du bien au moral de vos collaborateurs mais également ils pourront s’en inspirer pour les reproduire lors de futures actions marketing. Le Digital Analytics ne sert pas seulement à mettre le doigt là où cela fait mal, il peut aussi servir à donner le sourire !
 
 

Si le digital analytics est un sujet fascinant, on peut en dire autant de ceux qui se trouvent derrière les données ! Vous trouverez d’ailleurs sur notre blog des entretiens avec des professionnels de l’analytics de tous les secteurs. Aujourd’hui, pleins feux sur notre équipe : Jasmin partage son expérience en tant que consultante digital analytics chez AT Internet.

Comment êtes-vous devenue consultante digital analytics ?

Je suis littéralement tombée dedans par hasard. Après avoir fait des études dans le domaine des médias, j’ai souhaité faire « quelque chose en rapport avec les médias », de préférence dans le secteur de la télévision. Lors d’un stage au Royaume-Uni, j’ai eu une première expérience avec le web analytics ; j’ai découvert Google Analytics et j’ai fait ma thèse sur le ciblage comportemental. Dans le cadre de mes recherches, j’ai rencontré quelqu’un d’AT Internet à une réunion d’experts, à la suite de quoi on m’a proposé un poste. Au début, je n’avais pas la moindre idée de ce en quoi consistait le poste mais, après réflexion, j’ai fini par l’accepter.

Quelles sont vos principales activités en tant que consultante digital analytics chez AT Internet ?

Je passe entre 30 et 35 % de mon temps en déplacement et entre 65 et 70 % au bureau. La plupart des rendez-vous clients se font en ligne. En tant que consultante digital analytics, j’ai des responsabilités très variées. Je fais des démonstrations d’outils et j’assiste à des réunions d’avant-vente pour convaincre des prospects de la qualité de nos services et produits. Les projets de marquage sont également très intéressants, en raison de la diversité des secteurs impliqués. Je détermine les besoins et objectifs des clients puis je crée les plans de marquage adaptés. Ensuite viennent les tests d’implémentation. Tout cela demande beaucoup d’échanges avec les clients. J’apprécie également organiser des formations pour aider les utilisateurs à manipuler nos outils.

Je m’occupe d’environ 10-15 clients, sans compter les réunions d’avant-vente. Cependant, ils n’ont pas tous en même temps des projets actifs. Je suis également responsable de l’un de nos plus grands clients médias, qui a plus de 100 sites Web, sites mobiles et applications. Mes autres clients proviennent de secteurs très variés. Les sites peuvent être des sites d’entreprises, des sites de médias et des sites de vente en ligne. Et, bien sûr, beaucoup d’applications.

Par mes fonctions de responsable de la protection des données et de formatrice, mon rôle dépasse le simple conseil. En collaboration avec mes collègues du service juridique, j’ai la responsabilité de m’assurer que toutes les lois sur la protection des données sont bien respectées. Je recrute et forme de nouveaux stagiaires. Comme vous pouvez le constater, un consultant digital analytics a de nombreuses missions.

Qu’aimez-vous le plus dans votre travail ?

Le plus intéressant dans mon travail, c’est sa variété. J’adore tout simplement avoir toujours quelque chose à apprendre de nouveau de l’industrie numérique. En ce qui concerne mes activités de consultante, je préfère les formations. C’est valorisant de partager des informations avec des clients, de telle sorte qu’ils puissent ensuite travailler en autonomie avec leurs rapports et analyses. Et ça l’est encore plus quand vous maîtrisez les analyses et allez plus loin dans l’exploration des données !

De plus, j’aime mener des audits et vérifier que les marqueurs sont correctement implémentés. Si quelque chose ne va pas avec les marqueurs, le consultant devient détective pour trouver la cause du problème.

Ce que j’apprécie beaucoup, également, c’est d’encadrer de nouveaux employés et de vérifier les progrès de nos stagiaires. J’aime beaucoup transmettre mes connaissances.

Pouvez-vous citer les 3 qualités principales d’un bon consultant digital analytics ?

Un consultant doit avoir un certain niveau de compréhension technique, de bonnes aptitudes à communiquer et une facilité d’adaptation aux différentes tâches. Ça ne saute peut-être pas aux yeux, mais c’est vraiment un métier pour les femmes ! Cela étant, comme vous pouvez vous en douter, il y a plus d’hommes consultants que de femmes.

Il est important de rester ouvert à l’apprentissage de nouvelles choses et de s’efforcer de dépasser ses limites. Que vous soyez un homme ou une femme n’a pas d’importance : être consultant digital analytics, c’est faire partie de l’avenir !

Quels sont les plus grands défis de vos clients ?

Le plus grand défi est de faire communiquer tous les acteurs au début d’un projet. La plupart du temps, on ne parle qu’aux analystes. Mais il vaut mieux réunir tout le monde pour un projet de site Web. Cela comprend les partenaires techniques chargés d’implémenter le code, les spécialistes du marketing, la rédaction et, bien sûr, les analystes.

Lors de la mise en place d’un projet pour un client, il est important de savoir ce qu’il faut surveiller. Souvent ce n’est pas clair du tout. Si l’on ne laisse pas s’exprimer l’avis de chacun, il peut arriver que les données mesurées ne soient pas pleinement acceptées dans l’entreprise.

Avez-vous vécu des expériences marquantes au cours de votre carrière ?

Au début du printemps 2014, j’ai passé deux mois à Singapour pour une prestation de consulting à notre client Singapore Press Holdings (SPH). C’était mon premier voyage en Asie et je m’étais préparée à rencontrer des différences culturelles. Mais ce n’est que lors de notre formation utilisateurs avancés que j’en ai découvert l’ampleur. Les participants venaient d’Inde et d’autres pays d’Asie. J’ai expliqué les analyses, et les Indiens secouaient constamment la tête. Au bout d’un moment, je leur ai demandé pourquoi ils faisaient cela. Il s’est avéré que c’était leur façon de manifester leur approbation. C’était amusant.

Ce n’est pas la seule formation que j’aie organisée là-bas : sur 8 jours, j’ai formé plus de 100 utilisateurs. C’était un grand défi, mais également un réel plaisir.

Que réserve l’avenir aux consultants digital analytics ?

Je crois qu’il réserve beaucoup de choses aux consultants digital analytics. Il va devenir de plus en plus important pour les entreprises de comprendre les utilisateurs, d’analyser et d’utiliser les données pour améliorer la prise de décision. C’est le plus grand défi de toutes les entreprises.

Merci beaucoup, Jasmin, d’avoir partagé votre expérience avec nous ! 

Et vous, vous souhaitez devenir consultant digital analytics ? Vous trouverez des offres d’emploi mises à jour régulièrement sur notre site Web. Jetez-y un œil ou bien contactez-nous !

Vincent Canneva est responsable de l’analyse web et mobile dans la branche Marketing & Services de Total. Il revient avec nous sur son activité dans le cadre du déploiement international de tous les sites du groupe. Les problématiques multi-sites, multi-lingues et multi-produits du dispositif digital de Total en font un cas unique. Il nous fait l’honneur de répondre à nos questions. Entretien.

Quel est votre périmètre de mesure ?

J’ai en charge la mesure de tous les sites web / mobile et applications de la branche commerciale Total Marketing Services qui a pour mission de commercialiser des produits et services du groupe à travers le monde. La stratégie web de Total est donc de livrer à chacune des filiales un site clé en main via lequel elle pourra communiquer sur toute sa palette de produits et de services. Il existe aujourd’hui plus de 140 filiales, ce qui correspond environ à 200 sites. En termes de volumétrie, on peut parler d’environ 32 millions de visites sur l’année 2014.

Quelle est votre approche de la mesure de la performance ?

Nous nous basons évidemment sur des indicateurs de volumétrie pour évaluer nos sites web et mobile, mais n’étant pas un pure-player, nous avons un défi de sensibilisation de nos équipes commerciales et marketing à la web analytics. Notre approche est pragmatique : donner un sens pratique, concret, business à ces indicateurs web. Par exemple, nous accordons une attention particulière à la lead generation, avec l’ambition d’envoyer des prospects qualifiés à nos équipes commerciales, pour maximiser le taux de conversion.

 Par où commencer lorsqu’on s’attaque à un déploiement d’une telle envergure ?

Il y a 2 ans et demi, nous avons lancé le nouveau site Total.fr sur la base d’un CMS développé sous Oracle, puis nous avons engagé un déploiement à l’international en commençant par les sites européens. Aujourd’hui nous terminons la phase de déploiement sur les zones asiatiques et africaines. Même si chaque filiale est indépendante au niveau commercial, la stratégie digital analytics reste centralisée.

Quelles sont les particularités d’un déploiement multi-sites à l’international ?

La réussite d’un tel projet dépend du travail coordonné de toute l’équipe dédiée au déploiement : pour accompagner chaque filiale dans l’installation du site, la formation au CMS, le référencement et le tagguage du site web. L’ultime étape est l’accompagnement des agences digitales locales pour déclarer puis analyser les campagnes marketing propres à chaque filiale. Pour résumer, la spécificité de notre mission est qu’elle est multi-lingues, multi-sites et multi-produits et services .

Y’a-t’il justement des différences de maturité, selon les pays, dans la manière d’aborder l’analyse digitale ?

Oui, on observe des niveaux de maturité très variables. Certains pays possèdent une vraie culture de la mesure de performance alors que d’autres utilisent des KPI très simples. Il y a par exemple un pays comme le Kenya qui réalise beaucoup d’opérations de marketing digital et qui est donc plus mûr en termes de digital analytics. La Turquie fait également partie des pays très actif sur les medias sociaux, ce qui a pour effet de générer beaucoup de trafic sur le site de Total. Autre exemple : le Sénégal a la particularité d’être en pointe dans l’utilisation du mobile (notamment via Orange money). Cela modifie profondément les stratégies marketing du groupe, et donc notre manière d’analyser les données.

Peut-on parler d’une approche data-driven chez Total ?

Disons que nous en sommes aux prémices car la création de la nouvelle direction digitale est assez récente. Nous avons néanmoins engagé une vraie démarche de diffusion de la culture de la donnée au sein de l’entreprise, via la création d’un département entièrement dédié à cela. Au niveau local, nous essayons de faire raisonner les responsables digitaux non plus en termes de communication descendante, mais plutôt en termes de communication multicanale et mobile. Cela passe par exemple par le développement de partenariats avec des acteurs du marché de l’automobile connectée. De manière plus générale, Total étend son domaine d’intérêt aux marchés innovants des objets connectés et tout ce qui peut rassembler de la donnée.

Comment voyez-vous le web analytics dans 10 ans ?

Dans le futur, le Web analytics comptera comme une source parmi beaucoup d’autres dans un environnement résolument multicanal. Les analyses d’achats et de comportements sur le web resteront primordiales, mais elles seront croisées avec toutes les interactions issues des objets connectés utilisés par le consommateur dans son quotidien.

Merci Vincent d’avoir partagé votre expérience avec nous.

Retrouvez Vincent Canneva sur Twitter : @vincentcanneva

Jeanne est responsable Digital Analytics au sein d’une grande enseigne Ecommerce. Son quotidien est rythmé par des plans de marquage, des tests d’optimisation, des reportings, des segments et autres investigations, avec toujours la même idée en tête : extraire le sens et les enseignements ultimes de la masse de données qu’elle manipule. Oui, mais après ?… Si l’objectif final est de fournir des insights, elle doit le faire de la façon la plus claire et compréhensive possible. Problème : tous ses interlocuteurs ne sont pas des spécialistes de l’analytique. Elle fait face à des publics hétérogènes avec des métiers, des cultures, des niveaux de maturité ou des objectifs différents… La solution ? Construire une histoire autour des données… C’est le data StoryTelling.

Le ‘Pitch’

Mardi matin, 11h. L’heure de la Grand-messe du Reporting mensuel avec la Direction marketing. Le mois a été chargé car les projets sont nombreux. Au programme : point sur l’évolution du trafic, les actions SEO et SEA, les recommandations avant refonte du site web, les résultats des tests A/B sur les nouveaux CTA, le projet d’optimisation des formulaires d’achat.

Jeanne est confiante. Elle a bien préparé sa réunion et elle maitrise les techniques du Data Story Telling. Démonstration.

Elle contextualise la donnée

Dans sa présentation, Jeanne prend le soin de ne jamais présenter un chiffre seul. Elle donne le périmètre, la période mesurée et toutes les informations de contexte utiles à l’explication et à la compréhension d’une tendance ou d’un chiffre. Jeanne rappelle par exemple que la baisse de trafic de 10% du mois dernier est directement liée au problème serveur chez l’hébergeur qui avait entrainé le crash du site pendant 3h.

L’une des premières règles du data StoryTelling est de toujours mettre les chiffres en perspective d’un contexte particulier (refonte de site, campagne marketing, crash technique…).

Elle s’adapte à son audience

Face à sa direction, Jeanne évite soigneusement d’employer des termes trop techniques ou du jargon complexe de Web analyste. Elle axe son discours sur les informations décisives pour son Directeur marketing. Par exemple, concernant le SEA, elle présente des chiffres globaux sur le ROI, plutôt que de détailler les termes achetés qui convertissent plus ou moins sur les moteurs de recherche.

Connaitre son audience permet de s’adapter à son niveau technique et d’évaluer la complexité des informations à présenter. Ainsi, on évite les incompréhensions et on délivre des données pertinentes vraiment utiles à ses interlocuteurs.

Elle communique 1 ou 2 chiffres clés, pas plus…

Pour capter l’attention de son auditoire, Jeanne va à l’essentiel. Elle sait qu’il est inutile de passer en revue des tableaux entiers de données. Elle évite ainsi le ‘Data puking’. Dans sa communication sur les résultats d’A/B Testing, elle préfère également donner des ordres de grandeurs (ex. ‘cette version génère 2 fois plus de trafic’) plutôt que des chiffres exacts, qui seront moins bien mémorisés.

Pour bien faire passer un message, il faut rester simple, en s’appuyant sur quelques indicateurs seulement.

Elle élabore des scenarii

Sur la base du chiffre de baisse du trafic de 10%, Jeanne bâtit des hypothèses. Elle imagine ce qui pourrait advenir si cette tendance se confirmait ou s’infirmait.  Elle se projette dans l’avenir et s’interroge sur les conséquences du projet de refonte du site : Est-ce le bon moment ? Comment pallier la perte de trafic durant la période de ré-indexation des nouveaux contenus sur les moteurs de recherche ? Les actions d’optimisation des CTA auront-elles un impact immédiat sur les conversions ? Elle développe ainsi tous les cas de figures possibles, en proposant des actions concrètes à chaque étape clé : investissements, mobilisation de ressources supplémentaires, tests, action spécifique, etc.

Proposer plusieurs scenarii permet à votre interlocuteur d’avoir tous les éléments pour trancher.

Elle utilise des « Emotional impacts »

En déroulant ses scenarii, Jeanne n’hésite pas à évoquer les conséquences directes que peuvent  produire des résultats présentés. En l’occurrence, si le projet d’optimisation des formulaires d’achat est encore repoussé, le taux d’abandon de panier continuera d’augmenter et les objectifs ne seront pas atteints cette année.

Apporter une dimension émotionnelle a pour but de mieux capter l’attention et de provoquer une réaction dans votre auditoire.

Elle se pose la question des répercussions

Jeanne sait que les chiffres présentés peuvent constituer une menace ou une opportunité pour son auditoire. Elle a cependant besoin de réponses rapides du Directeur marketing pour avancer sur ses projets. En préparant sa réunion elle s’est posé les questions suivantes : Que va-t-il entendre ? Que va-t-il faire de ces résultats ? Ces données vont-elles être utiles à une prise de décision ? Ou serviront-elles à justifier un résultat ?

Se mettre à la place de son auditoire permet aussi d’anticiper que cela peut créer une certaine tension.

Elle intègre des visuels forts dans sa prez

Enfin, sur la forme, Jeanne a soigné sa présentation PPT. En plus d’une histoire qui tient la route, elle réussit à convaincre avec des éléments visuels forts et adaptés. Son outil de dashboarding y est pour beaucoup. Pour commenter les résultats des ventes en ligne pendant les soldes par exemple, elle utilise une représentation Heatmap (carte de chaleur) bien plus parlante qu’un tableau de chiffres sans saveur.

Morale de l’histoire

Au final, l’exercice du Data StoryTelling a incité Jeanne à se projeter dans le futur, à pousser plus loin ses analyses et donc à être davantage proactive. Elle est passée du mode ‘Squirrel reporting’  au mode ‘Ninja’.

Si vous vous lancez dans le Data StoryTelling, attention à la façon de construire le discours. L’objectif n’est pas d’inventer des histoires sans queues ni têtes, mais de connecter vos data avec le réel pour anticiper des actions cohérentes.

Si l’on pouvait s’autoriser un parallèle cinématographique, disons qu’il faut plutôt rester dans l’esprit du documentaire d’anticipation que du film fantastique du box-office américain.

Matthias Müller est responsable web analytics chez Deutsche Telekom AG. Il gère un grand nombre de sites web, mobiles et apps, dont le géant allemand T-Online. En tant que consultant en mesure d’audience Web, il est en charge de projets tels que la mise en œuvre et l’optimisation stratégique de solutions de web analytics. Entretien.

Matthias, quel est votre parcours ?

J’ai une formation universitaire en Commerce, avec une spécialisation en marketing touristique et management. J’étais, à l’époque, l’un des premiers utilisateurs de l’Internet « moderne ». J’aime me considérer comme un « digital native ». Je me suis particulièrement intéressé par ce que l’on appelle les nouveaux médias et j’ai étudié le « marketing one-to-one sur Internet » dans le cadre de ma thèse. Pour mon premier emploi, on m’a confié un poste de gestionnaire / superviseur des ventes. Mais, indépendamment de ce titre, mon principal travail consistait à développer la boutique en ligne, à coordonner les activités de web marketing et à tirer les enseignements des web analytics. Ensuite, il y a dix ans, j’ai rejoint Deutsche Telekom. Dès le premier jour, j’ai utilisé les web analytics. Au départ, nous avions lancé des projets de mesure d’audience intéressants mais très basiques. Nous sommes montés en puissance pour atteindre progressivement un niveau professionnel.

Pouvez-vous nous dire en quelques mots quels sont les atouts de Deutsche Telekom ?

Deutsche Telekom (DTAG) possède plus de 150 sites web, sites mobiles et applications, tous gérés à partir de lieux géographiques et ‘business units’ différents. Nos offres numériques comprennent un vaste éventail de ‘business models’ : portails de contenus (ex. : T-online), eCommerce et libre-service pour les clients (ex. : centres d’assistance à la clientèle). Dans l’ensemble, DTAG enregistre un volume d’échange de plus de 3,5 milliards d’appels serveur.

T-Online est le principal portail d’information généraliste en Allemagne et c’est notre meilleur atout pour adresser nos visiteurs.

À quels défis une entreprise comme Deutsche Telekom est-elle confrontée en matière de web analytics ?

Notre équipe en charge des web analytics doit gérer de nombreuses offres différentes. Ceci peut s’avérer compliqué car beaucoup de personnes impliquées sont rattachées à des ‘business units’ différentes, elles-mêmes réparties sur plusieurs zones géographiques. Les contenus sont de surcroît très variés et distribués sur plusieurs plateformes CMS. Au vu de cette complexité, il est impossible de centraliser complètement la gestion des web analytics. À Darmstadt, notre équipe fait partie du département qui gère les portails. En matière de web analytics, nous nous concentrons principalement sur ce type de sites. Nos principaux défis sont :

• L’instauration d’une culture des web analytics
• La gestion des demandes
• La gestion des projets de marquage
• L’analyse des données

Notre équipe de Darmstadt constitue le noyau central pour tous les autres départements. Ils peuvent s’adresser à nous s’ils ont des questions concernant le marquage d’AT Internet. C’est notre équipe qui a développé les plans de marquage pour les différents ‘business models’. Cependant, nous ne sommes pas dimensionnés pour suivre chaque entité une fois le marquage effectué. Les phases comme l’analyse de données et l’interprétation des données sont gérées localement, avec le soutien de nos services.

Quelles sont les questions que vous vous posez quotidiennement ?

La première est : Comment garantir à chaque projet un financement suffisant pour le marquage ? Disons que nos processus sont standardisés et qu’ils garantissent le financement de nos portails sur le long terme. Nous devons cependant encore travailler sur certains cas. Les autres questions habituelles sont : Comment instaurer une culture des Web analytics et la faire fructifier ? Comment obtenir que les données soient analysées et pas seulement  rapportées ?

Nous nous concentrons sur la construction de tableaux de bord ou sur l’intégration des données, par exemple, dans notre CMS (en superposant les analyses dans l’aperçu du CMS). Je pense que la visualisation optimisée et un accès simplifié aux données sont essentiels. Il ne devrait pas y avoir de barrière lorsqu’une personne souhaite accéder aux web analytics pour en tirer profit au niveau de son travail.

Comment votre marché influence-t-il l’analyse de vos performances, notamment en termes de KPIs ?

La monétisation de nos sites Web est le business model majeur de T-Online. Notre réussite est donc étroitement liée au taux de ’Reach’. En matière de données, nous suivons les directives fournies par l’IVW/AGOF (le consortium d’études en ligne des marketeurs Web allemands). Avec les données AT Internet, nos KPIs sont donc évalués en fonction du nombre de page vues et de visites, et nous suivons leur évolution. La page d’accueil de T-Online étant essentielle pour inciter les visiteurs à découvrir davantage notre offre. Elle était auparavant principalement gérée en fonction du taux de clics pour les teasers. Mais AT Internet nous a aidés à développer de nouveaux KPIs grâce à l’analyse du panier d’achat virtuel. Désormais, chaque teaser est évalué sur sa capacité à générer un parcours de navigation long au sein de notre offre. Par ce biais, nous ne surveillons pas seulement le flux de navigation de la page A à la page B, mais nous sommes en mesure de suivre la totalité du parcours du client. Une autre problématique est née de la transition mobile : avec la nécessité de fournir sur T-Online davantage de contenus pour les plus jeunes. La segmentation par appareil et les données sociodémographiques revêtent aujourd’hui une importance inédite dans nos bases de données afin de toujours rester pertinents. AT Internet nous permet de contrôler les KPIs d’engagement afin d’optimiser nos contenus. Pour les études de marché et d’autres actions, nous utilisons des outils supplémentaires pour obtenir des données qualifiées (suivi de notoriété, suivi de l’expérience client).

Comment imaginez-vous les web analytics dans 10 ans ?

J’espère que le niveau professionnel en matière de web analytics continuera de croître au cours des 10 prochaines années. Dans ce domaine, j’espère que :

• Plus de sociétés auront une direction qui comprendra la nécessité d’avoir une équipe dédiée aux web analytics ; les web analytics seront au carrefour entre la direction et les opérations.
• Les Web analytics serviront à générer des profits.
• « La culture d’entreprise axée sur les données » sera devenue une réalité : les données seront le fondement de la prise de décision ; des séries de KPIs pertinents pour la société seront définies ; les données d’audience seront recueillies, communiquées et analysées en permanence.
• La visualisation des données sur tableaux de bord restera très importante pour s’assurer que les bons intervenants obtiennent les bonnes informations pour leur activité, et ce sous la bonne forme.
• Les analyses en temps réel seront plus importantes que jamais pour diriger une entreprise en temps réel.
• Les fournisseurs de Web Analytics utiliseront les données d’une manière plus souple – dans les bonnes interfaces, les données de web analytics pourront être très facilement croisées avec d’autres sources de données.
• « L’analytics avancé » et la BI constitueront le fondement de la mesure d’audience – l’analyse des données brutes (‘row data’) deviendra plus importante.
• Les outils de Web analytics deviendront des fournisseurs de services complets grâce à une intégration avec d’autres outils spécifiques (par exemple, les campagnes pub sur mobile).
• Le marquage deviendra moins fastidieux grâce à l’automatisation (partielle).
• Il y aura des alternatives valides aux cookies en accord avec la législation protégeant le respect de la vie privée.
• Les analyses Multi-devices seront beaucoup plus faciles qu’aujourd’hui.

Quelles sont les 3 qualités essentielles d’un analyste web ?

Le travail d’un analyste web est exigeant, parce que son environnement est en constante évolution. Un analyste web doit être capable de s’adapter aux technologies, aux secteurs d’activité, aux marchés et aux nouvelles tendances :

La capacité d’adaptation et la volonté de se tenir à jour.

Chaque intervenant dans l’entreprise doit prendre conscience de l’impact des données en termes de business. Les analystes Web doivent transformer des besoins en spécifications techniques.

De bonnes compétences en communication.

Les analystes Web doivent savoir comment présenter l’information et savoir composer avec les contraintes qui lui sont imposées (par exemple, les visiteurs uniques et les cookies). C’est le seul moyen d’obtenir une interprétation claire des KPIs.

Une bonne maîtrise technique (ex. méthodes de mesure, JavaScript, HTML).

Autre chose à ajouter ?

J’ai remarqué que nous avons nettement progressé grâce à la collaboration étroite entre les équipes techniques, rédactionnelles, produits, web analytics et la direction, tout particulièrement ces trois derniers mois. Grâce à l’utilisation des tableaux de bord, l’intégration des données d’AT Internet dans notre CMS et des tests de plus en plus précis, nous avons trouvé de nouvelles solutions et des approches intéressantes pour faire face à nos défis de mesure d’audience. Mais ce n’est que le début, je suis convaincu que nous trouverons d’autres sources d’inspiration pour des développements passionnants en 2015.

Merci à vous, M. Matthias Müller, de nous avoir accordé cet entretien !

Alice Lamotte est responsable Web Analytics et Tag Management chez Bouygues Telecom. Après des expériences dans le secteur des études media et chez l’annonceur dans le domaine de la banque et du voyage, elle a rejoint l’éditeur Weborama. La recrudescence des outils de tracking, de bid management, et le rachat d’Urchin par Google ont largement influencé son choix et son envie d’entrer dans le cœur de la technique. En arrivant chez Bouygues Telecom il y a presque deux ans, elle a retrouvé la position de l’annonceur pour y mettre à profit toute sa technicité. Elle possède une vision précise des enjeux de la mise en place d’un outil de mesure. Elle nous fait l’honneur de répondre à nos questions. Entretien.

En quelques mots, présentez-nous le dispositif digital de Bouygues ?

Le dispositif digital chez Bouygues Telecom a récemment été largement remanié. De ces deux marques  ‘Bouygues Telecom ’et ‘b&you’ (la marque ‘SIM only Web Only’), le groupe a décidé de n’en garder qu’une, Bouygues Telecom,  et deux gammes gardant le meilleur des deux  offres.  Ce changement s’inscrit dans une volonté de simplification de la gamme de forfaits proposée  (14 offres commerciales contre une cinquantaine auparavant) et de fidélisation des clients en répondant mieux aux besoins de chacun. Un nouveau site boutique proposant les deux gammes (‘b&you’ et ‘Sensation’) est né tandis que  l’espace client Bouygues Telecom a été remanié pour accueillir les clients b&you. Les dispositifs de communication autant prospects que clients ont bien sûr été totalement revus.

Comment cela a impacté votre activité ?

Un chantier de grande ampleur, mené en quelques mois seulement, au cours desquels la contribution de l’équipe Web analytics a été importante. La refonte de la nouvelle boutique s’est faite dans une démarche ‘data-driven‘ en s’appuyant sur l’analyse des flux et de la performance des parcours existants sur les deux sites des deux marques.  Nous avons mis en place un nouveau dashboard de pilotage proposant une vision centralisée mais aussi la vision par gamme et nous accompagnons aujourd’hui les équipes internes dans l’analyse de performance des changements d’offres et le suivi du maintien des objectifs par gamme dans ce nouveau contexte. L’équipe de consulting AT Internet nous a beaucoup accompagné sur toute la phase de ‘remodelage’ de la mesure et la mise en place des KPIs de ce nouveau dispositif. Bouygues Telecom met également à disposition de ses clients fixes et mobiles de nombreuses applications, qui sont pour la plupart également mesurée avec AT Internet.

Quels sont les enjeux Web analytics chez un acteur de la téléphonie comme Bouygues ?

Dans le secteur ultra concurrentiel des Telecom, et ce d’autant plus depuis l’arrivée de Free sur le marché, avoir une approche basée sur l’analytique est primordiale.  La rétention client est un enjeu tout aussi important que l’acquisition. En effet, il est désormais facile de changer d’opérateur, pour autant les consommateurs ne souhaitent pas en changer régulièrement, sauf en cas d’insatisfaction. Les tunnels d’acquisition sont donc scrupuleusement monitorés mais aussi les actes clients ré-engageants. Les signaux d’insatisfaction qui peuvent être décelés sur les sites sont également suivis  dans le cadre de plans d’actions de rétention (push d’offres sur le site, par email et par téléphone). Par ailleurs, pour un acteur comme Bouygues Telecom qui dispose d’un réseau de vente physique ainsi bien sûr que d’un centre d’appel, un enjeu majeur reste d’avoir une approche multicanale pour pouvoir fluidifier l’expérience sur les différents points de contacts. L’autre point capital pour la société, rendu d’autant plus compliqué par l’augmentation des offres sans engagement, est l’estimation de la valeur client dans le temps par offre, et dont l’analyse web à elle seule ne peut rendre compte.

Les évolutions du marché des FAI ont-elles changé vos objectifs (KPI) ?

Tout comme sur le mobile, le marché du FAI est très actif et caractérisé par une course à l’innovation et à la baisse des prix. Par ailleurs la tendance sectorielle de la convergence fixe-mobile s’amplifie (notamment avec le rapprochement de Numericable SFR et récemment Virgin mobile). Pour se démarquer dans ce contexte, Bouygues Telecom avait lancé en novembre dernier la box pour ses clients b&you, puis a lancé en mars dernier la Box triple-play (Internet – Télévision – Téléphonie) à 19,99€ et vient d’annoncer pour début 2015, le lancement de la nouvelle Box Miami, proposant une ergonomie améliorée  et un mélange de l’expérience TV et mobile avec notamment la possibilité d’utiliser son smartphone comme télécommande. Une campagne de teasing et un mini site destiné à faire découvrir la nouvelle Bbox Miami et à collecter des contacts viennent tout juste d’être lancés. L’objectif de conquête est le plus important. Des AB tests sont très souvent mis en place pour tester la mise en avant des nouvelles offres FAI ainsi que les évolutions sur le tunnel. Outre le tunnel de conversion online, les métriques suivies sont le taux de succès à l’éligibilité aux différentes offres (Fibre/ADSL) et les parcours vers les autres canaux (web call back et prise de rendez-vous en boutique).

Est-ce que vos analyses et recommandations de Web analyste pèsent directement sur les actions offline ?

Je ne peux pas dire que les analyses web aient aujourd’hui un impact sur des actions offline. L’inter-canalité reste encore un point sur lequel nous devons avancer, car même si des dispositifs de ‘renvois’ intercanaux  (du web vers le call center et les réseaux ou inversement) existent et sont mesurés, les canaux On et Off fonctionnent encore pour l’instant plutôt de manière indépendantes.

Comment voyez-vous le web analytics dans 10 ans ?

Le marché évolue tellement rapidement qu’une vision à 10 ans me semble très compliquée à avoir. Le web analytics, ne sera et n’est déjà plus seulement ‘web’.  Il doit nécessairement être holistique et prendra de ce fait une place de plus en plus centrale. L’individu (qu’il soit client ou prospect) sera assurément placé au centre de l’analyse et celle-ci doit être cross canal pour donner à l’annonceur une vision complète de la performance de ses actions.  L’intégration de la donnée Offline dans la même plateforme que la donnée Online n’en est qu’à ses prémisses. Les solutions gagnantes seront il me semble, celles qui facilitent la prise de décision mais aussi qui facilitent l’automatisation des dispositifs d’acquisition et CRM. Ainsi elles devront être capables de collecter, traiter et restituer des données granulaires dans un but d’analyse mais aussi avoir la capacité à rendre ces données directement actionnables sur des plateformes tierces (retargeting,  emailing ou inventaires en programmatic buying…). Ces quelques dernières années ont vu l’émergence de nombreux type de solutions (DMP, plateforme d’attribution…). Une rationalisation est à prévoir, l’offre complète reste encore à construire et les outils d’analytics et de TMS me semblent avoir une carte à jouer car le cœur restera la collecte de données.

Selon-vous quelles sont les 3 qualités essentielles d’un professionnel de la data ou du web analytics ?

Il me semble qu’il est d’abord nécessaire d’avoir des bonnes capacités d’écoute afin de bien comprendre les besoins et les problématiques et pouvoir les retranscrire en plan de tagguage et KPIs. Il faut avoir beaucoup de curiosité, mais aussi de la méthode pour avoir une approche rigoureuse dans l’analyse de données en général. N’oublions pas qu’il est primordial, pour interpréter correctement les données, de savoir comment elles sont collectées (c’est-à-dire qu’il faut maitriser la partie technique de l’implémentation et bien connaitre le fonctionnement de l’outil utilisé).

Une anecdote à nous confier ?

Plutôt qu’une anecdote, quelques dates incroyables relatives à la collaboration privilégiée entre Bouygues Telecom et AT Internet : 2002 année de la première implémentation de la solution AT Internet sur le site de Bouygues Telecom, 2008 année du début de la régie AT Internet chez Bouygues Telecom.

Merci Alice d’avoir répondu à nos questions !

Quelles tendances pour 2015 dans le monde du digital analytics ? Automatisation, profiling, attribution, DMP, TV-to-Web… 10 professionnels du secteur, issus de tous horizons, nous donnent leurs visions pour l’année à venir.

L’automatisation au service du prédictif

Je crois que le Digital Analytics va jouer un rôle toujours plus important au sein des équipes de marketing numérique. Le message a finalement été entendu. Parler de « cuture analytique » ou bien d’organisation orienté données (Data-Driven Organization) est cependant encore présomptueux pour la vaste majorité des entreprises. Mais nous sommes sur la voie. Je crois aussi que nous assisterons ces prochaines années à la montée spectaculaire des plateformes dites de « Marketing Automation » et cela aura des conséquences profondes sur le rôle de l’analytique. Je pense qu’elle deviendra une fonction de l’automatisation, plus préoccupée par l’optimisation prédictive des règles d’affaires à implanter que par les analyses diagnostiques. L’analyste deviendra lui-même de plus en plus un marketeur, une grande partie de son travail actuel étant devenu automatisé.

Jacques Warren, CEO – PDG Kwantyx

Renforcement des interactions TV-to-Web

Il existe des liens de plus en plus étroits entre le média TV traditionnel et le digital, et ils vont se renforcer en 2015. Désormais la diffusion de contenus d’actualités impacte directement nos dispositifs online. Je parlerai par exemple d’une émission que nous avions réalisée avec le président François Hollande et pour laquelle nous avions mis en place un dispositif online avec relais depuis l’antenne. Dans ce type de programme, il y a une réelle nécessité de mesurer l’impact TV-to-Web.

Fabien Le Brusq, Chef de produit – E-TF1

2015 sera (ou devra être) l’année de la gouvernance des données digitales

Après une année 2014 marquée par les enjeux de la mesure multi-plateforme & cross-canal, du big data, de l’attribution et du respect de la vie privée, je pense que l’année 2015 va être placée sous le signe de la gouvernance des données digitales. Maintenant que les différents canaux digitaux ont été marqués, que les intégrations avec les systèmes tiers comme les CRMs ont été réalisées, que les tableaux de bord ont été mis en place, le focus va se déplacer sur la gestion et la communication des données digitales au sein des entreprises. Si une gouvernance saine n’est pas mise en place au sein des entreprises avec une vision long terme, tous les efforts précédents risquent d’être annihilés par des considérations de politique interne à court terme.

Nicolas Malo, CEO, Optimal Ways

Think Big, Start Small, Go Fast

Le World Wide Web connaît désormais le même mouvement que celui du « Gondwana », le nom du supercontinent qui structurait la surface de la terre avant qu’il se divise au moment de la formation des continents. Ceux-ci sont aujourd’hui matérialisés par des « Clouds ». Au sein de ces «  Clouds », les solutions technologiques (Analytics, Retargeting, Emailing, Merchandising, Personnalisation, Affiliation,…) sont indispensables aux équipes marketing pour exécuter leurs stratégies digitales. Dans ce nouveau contexte, leur défi est de sélectionner et d’assembler les meilleures solutions, y compris quand ces solutions appartiennent à des Clouds concurrents, et même lorsque certains Clouds fermés tentent d’imposer l’intégralité de leur Suite là où les CMO aimeraient construire librement un portefeuille d’assets technologiques indépendants des contraintes introduites par chaque éditeur. Pour moi, 2015 sera  l’année de la Smart Data, l’année où les équipes marketing construiront leurs propres Clouds en assemblant des solutions hétérogènes, en faisant circuler leurs données d’une solution à l’autre avec un triple objectif : Valoriser le capital Data existant dans l’entreprise ; Optimiser leurs process métiers par des quick wins pragmatiques ; Améliorer l’expérience utilisateur. C’est dans ce contexte que le Tag Management jouera un rôle toujours plus essentiel en étant le pivot des stratégies digitales.

 Michael Froment, CEO TagCommander

 L’analyse du dernier clic ne suffira plus

Avec la multiplication des sources de trafic, les parcours d’achats en ligne se diversifient. Les internautes sont très souvent exposés à plusieurs canaux marketing avant un achat (display, search, email, etc.). C’est pourquoi, l’analyse des performances au dernier clic ne suffit plus. Depuis quelques années, les annonceurs web passent progressivement à une logique d’analyse contributive : l’attribution marketing. Cette méthode permet de prendre en compte toutes les sources de trafic ayant impacté directement ou indirectement les ventes. Je pense que cette tendance s’accentuera en 2015.

Fabien Dutrieux, ‎Responsable Marketing – Mazeberry

2015, vers l’émergence des hubs de collecte de données

Les mêmes événements (pages vues et clics) sont mesurés plusieurs fois par différentes solutions marketing (Digital Analytics, Retargeting, DMP…). 2015 verra l’émergence de la notion de hub de collecte de données pour répondre au besoin croissant d’optimisation des performances des plateformes digitales (web et mobile) ainsi que de la nécessité de comparer, intégrer et corréler plusieurs sources de données. Intégrés dans votre solution analytique ou votre Tag Management System, ces hubs permettront de mesurer un événement une seule fois côté client (moins de tags à déployer) et de le diffuser à plusieurs solutions côté serveur. Ils poseront ainsi les fondations des Digital Marketing Hubs pour faciliter la mise en place des stratégies marketing automatisées.

Alexandre Métier, Senior Manager Consumer & Advertiser Analytics, Yellow Pages Group

Focus sur les utilisateurs

Pour réussir l’année 2015, les entreprises devront mieux connaitre leurs clients. Cela passera par la collecte d’insights sur leurs intentions, leurs actions et leurs motivations. Les outils sont déjà là : les analyses des parcours clients, des cohortes, de la rétention ou de l’engagement sont déjà le lot quotidien des entreprises qui ont réussi à faire croître leur business en 2014. Pour aller encore plus loin, elles devront être capables de segmenter leurs données sur n’importe quelle source d’information disponible.

Ole Bahlman, Digital Analytics Consultant & Public Speaker

Profiling : nouveau souffle de la segmentation

En 2015, les nouvelles possibilités de ciblage de la publicité offertes par le Big Data vont séduire de plus en plus d’entreprises. Cela va donner un nouveau souffle à la segmentation des outils web analytics. Grâce à un marquage fin des campagnes de publicité, il sera possible de segmenter les données d’audience sur la base de critères sociodémographiques et ainsi de mettre en lumière des comportements particuliers sur le site selon l’âge, le sexe ou la catégorie socio-professionnelle.

Benoit Arson, Consultant Business Analytics

Tracker l’utilisateur à travers la diversité des plateformes

L’utilisateur dispose désormais de multiples plateformes pour accéder au contenu et aux services proposés par une entreprise (ordinateur personnel, smartphone, tablette, application, logiciel etc.). Le challenge actuel est de pouvoir récolter toutes ces données provenant de sources diverses (Data center, Web Analytics, Online Marketing) afin de les réconcilier et de pouvoir analyser un utilisateur unique au travers des différentes plateformes disponibles. Ceci permettra de mieux comprendre le rôle et la fonction de chaque plateforme mais aussi de pouvoir segmenter les utilisateurs en fonction des plateformes utilisées et ainsi mieux comprendre le processus de conversion et de fidélisation.

Morgan Bellouguet, Online Analytics Specialist, Blizzard Entertainment

La 10ème et dernière prédiction sera la vôtre. Quelle tendance voyez-vous se dessiner pour 2015 ? A vos commentaires !

Etre guidé par les données. C’est le nouveau mantra du moment. L’accès à des données massives ouvre la voie à la mesure comme cela n’a jamais été possible auparavant. Mais il ne suffit pas d’avoir des données pour que l’entreprise devienne « data driven ».  Cela ne se produit pas en un coup de baguette magique. Le recours aux données doit s’inscrire dans les réflexions, dans les modes de prises de décisions, dans les conversations, dans le quotidien de l’entreprise. C’est par conséquent en observant le comportement des employés que l’on peut dire si une entreprise est data driven ou non.

Voici 10 comportements qui prouvent que votre entreprise est data driven :

Une personne est responsable de la qualité de vos données

Une personne a pour responsabilité que les données collectées et communiquées au sein de l’entreprise ont un niveau de qualité suffisant. Ainsi, chaque membre de l’entreprise sait qu’il peut se fier avec confiance aux données qu’il étudie.

Pour tout nouveau projet en ligne, la question de la récupération de données d’audience est posée dès le cahier des charges

Avant même que la première ligne de code soit écrite, la question du marquage et de la récupération de la donnée est posée. Ainsi, lorsque le projet est mis en ligne, les données de fréquentation sont collectées sans délai et l’analyse de la performance peut être menée.

Dès que quelqu’un apporte un avis, il l’accompagne d’une donnée chiffrée

Chaque fois qu’une personne avance une opinion sans chiffre, vous avez pris l’habitude de lui demander, sur quels chiffres elle se base pour dire cela. Ainsi, les décisions ne sont pas prises sur des préjugés ou croyances mais bien sur des faits et le risque d’erreur est réduit.

Les chiffres sont communiqués même s’ils témoignent d’une mauvaise performance

Lorsque votre entreprise connait des contre-performances, vous ne cherchez pas à les dissimuler. Ainsi, vous savez sur quels points il faut améliorer la performance.

Tout le monde a accès à la donnée qui le concerne

Tous les membres de votre entreprise ont accès aux chiffres de l’activité de son équipe. Ainsi, une connaissance précise à la fois des atouts et des faiblesses de l’équipe est partagée par l’ensemble de ses membres.

A chaque objectif sont associés un indicateur et une cible à atteindre

Dès qu’un objectif est assigné à une équipe ou une personne, elle connaît l’indicateur qui permet de contrôler que l’objectif est atteint. Ainsi, les employés savent si l’objectif est atteint et ont une meilleure vision de leur contribution à la réalisation de l’objectif.

Les équipes bénéficient de formations à l’analyse de données

Chaque membre de l’entreprise a suivi des formations à l’analyse et interprétation des données.  Ainsi, les employés sont plus à l’aise dans l’interprétation des données et ont connaissance de la méthode à suivre pour analyser et agir en conséquence.

Les projets de collecte de données n’ont pas de mal à trouver leur financement

Dès qu’il est possible d’obtenir de nouvelles données, le budget nécessaire est facilement trouvé. Ainsi, les acteurs de l’entreprise obtiennent de nouvelles données pour prendre des décisions et savent que la direction accorde beaucoup d’importance à la donnée.

Les données ne sont pas utilisées pour trouver les responsables des échecs

Dès qu’un échec survient, les données sont partagées non pas pour pointer du doigt le ou les responsables mais pour créer les conditions d’une amélioration de la performance. Ainsi, les employés ont moins peur de prendre des risques et moins peur d’utiliser des données qui potentiellement révèlent leurs contre-performances.

Le recours aux tests est devenu une habitude

Avant qu’une correction soit mise en place pour l’ensemble de l’audience, un test est mené sur un échantillon de la population pour contrôler que ce correctif améliore bien la performance. Ainsi, les données valident les projets d’amélioration et permettent d’acquérir une meilleure compréhension des comportements et des motivations des internautes.

Néanmoins, faisons attention au sens que nous donnons à « driven » car là est la source de malentendus dans l’expression « data driven ». Si nous traduisons « driven » par « orienté », « conduit », « guidé », cela signifie bien que les données sont là pour nous emmener, nous conduire, nous accompagner. En revanche, si la traduction de « driven » est « poussé », « motivé », cela peut porter à confusion. Les données sont au service d’un projet d’entreprise. Elles permettent de savoir où en est l’entreprise et le chemin qu’il lui reste à parcourir pour atteindre son but. Mais une entreprise ne sera jamais motivée par des chiffres. Elle le sera par une vision, une vision qui donne du sens au travail de chaque membre de l’entreprise. Il est préférable alors que l’entreprise cherche à devenir à la fois « vision driven » et « data informed ».

Vous rêvez d’une stratégie digitale entièrement pilotée par la donnée ? L’entreprise « data-driven » est pleine de promesses, de grandes opportunités mais aussi de nouveaux challenges. Découvrez dans notre dernier White Paper le parcours de John, digital analyste, dont le rôle n’est pas de fournir des chiffres vides de sens, mais de révéler toute la valeur business des données pour les rendre immédiatement exploitables.

 

Dernier volet de notre série sur le livre blanc « Un jour dans la vie d’un digital analyste » de Jim Sterne. Au cours de ses discussions, John arrive à expliquer les atouts de sa stratégie digital analytics.

Episode 5 : l’entreprise data-driven

L’histoire :

Après son échange avec son collègue Ed sur le suivi et l’analyse des parcours clients Multi-device, John déjeune avec le nouveau CMO. Il lui fait part de tous les avantages de la solution digital analytics, et la discussion se poursuit sur la manière d’instaurer la culture de la donnée à l’échelle de l’entreprise.

Extrait :

Ce qu’il faut retenir :

Evidemment les fonctionnalités de votre outil digital analytics sont essentielles, mais au-delà de ça, c’est l’adhésion des collaborateurs à une stratégie data-driven à l’échelle de l’entreprise qui conditionne la réussite. La gouvernance par la donnée ne doit pas être considérée comme une menace ou un moyen de contrôle des collaborateurs. Il faut que chacun, en fonction de ses besoins métiers, y trouve une réelle valeur ajoutée.

Retrouvez les épisodes précédents : épisode 1, épisode 2, épisode 3 et épisode 4.

Nous approchons du dénouement de notre livre blanc « Un jour dans la vie d’un Digital Analyst ». Au gré de ses échanges, John, notre héros, réussit à imposer sa vision pragmatique et à démontrer toute la puissance du digital analytics.

Episode 4: Multi-device & ‘Magic Data’

L’histoire :

Après avoir démontré toute la flexibilité de la solution digital analytics, John prépare sa réunion avec le nouveau CMO. Il est interpellé par Ed du département « Expérience Clients » qui lui demande s’il possède des « données magiques » sur les comportements Multi-device. Une conversation riche en enseignements s’engage…

Extrait :

Ce qu’il faut retenir :

Aujourd’hui les clients naviguent, recherchent et achètent sur plusieurs appareils différents. Il est donc primordial de les pousser à s’identifier sur chaque device pour ensuite retracer leur parcours et analyser l’intégralité de leurs interactions avec votre marque. Avec le bon outil analytique, vous pouvez mesurer et comparer leur activité sur desktop, smartphone et tablette – et optimiser leur parcours sur chaque plateforme.

Vous avez manqué le début ? Retrouvez l’épisode 1, l’épisode 2 et l’épisode 3.