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[#AtelierFW] Web Analytics: comment générer de la valeur au delà du reporting?

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Le Web Analytics, ou comment générer de la valeur au-delà du reporting, était le thème du dernier atelier FrenchWeb auquel sont intervenus Charles Thumerelle (Responsable Web Analytics) et Christian Pawlowski (Directeur du développement) de l’agence Altima.

Le Web Analytics, défini comme « la collecte et la mesure de données pour améliorer l’utilisation du Web » par Charles Thumerelle, permet aux acteurs du e-business de suivre l’état et l’évolution de certaines métrics clefs pour leurs activités. Taux de conversion pour les e-commerçants, nombre de visiteurs uniques pour les éditeurs de contenus… La première leçon à retenir de cette intervention est qu’il n’y a pas de métrics standards car il n’y a pas de sites standards.

Les reportings doivent être personnalisés afin de faire ressortir en priorité les données les plus importantes pour le destinataire. Plutôt que de présenter des données brutes, le reporting gagne en valeur en mettant en avant une dynamique, un taux de croissance ou de décroissance, notamment sur ces indicateurs clefs de performance (KPI).

Une deuxième façon d’améliorer votre Web Analytics est d’élargir la typologie des données recueillies.

Si certains phénomènes sont facilement explicables (baisse du taux de conversion à la veille des soldes, les consommateurs venant se renseigner sur le site avant d’acheter en magasin), d’autres échappent à l’analyste. Afin d’augmenter la typologie des données recueillies, Charles Thumerelle pose une seule question: « Pourquoi ne pas simplement donner la parole aux internautes? »

Les ventes d’un site marchand de vêtements masculins en grandes tailles sont basses? En consultant les internautes avec des outils comme Q4 ou Crazyegg, le site se rend compte que 37% des visiteurs recherchent des produits féminins. Un changement d’adwords et un meilleur référencement ont alors permis de ramener ce nombre à 9% et d’augmenter le R.O.I des campagnes d’adwords de 10%.

La deuxième façon d’obtenir des données qualifiées est la veille sur les réseaux sociaux. L’analyse des mentions positives ou négatives, et les mots-clefs qui y sont associés, donne de précieuses données sur l’image d’une marque sur les réseaux sociaux, dans l’actualité ou sur des blogs spécialisés.

Vient ensuite le temps de l’analyse des données du reporting, primordiale pour Charles Thumerelle: sur 10 euros investis en Web Analytics, seul 1 euro doit aller à l’achat de l’outil et son implementation, le reste étant destiné à l’analyste. Le responsable Web Analytics d’Altima pointe du doigt l’importance de recouper et différencier les données: en segmentant les comportements de ses utilisateurs, un site marchand découvre que les nouveaux inscrits ont un taux de conversion très bas par rapport aux clients plus anciens.

La faute à un bug qui efface le contenu du panier d’un internaute lorsque ce dernier s’inscrit pour la première fois… Une anomalie qui, sur l’année, coûtait près d’un demi million d’euros à l’e-commerçant!

Enfin, Charles Thumerelle est revenu sur l’importance du test lors de la mise en place d’une action. Plutôt que de laisser décider la hiérarchie sur des bases subjectives, une phase de test, grâce à des outils comme Avenseo, permet d’avoir des données objectives sur ce qui fonctionne ou non. Le simple choix de la couleur d’une page a parfois des retombées sur vos metrics.

D’où la conclusion de Christian Pawlowski, après un parallèle entre K2000 et le Web Analytics: qu’importe le perfectionnement des outils, l’essentiel, c’est le pilote!

Crédit photo: Shutterstock, des millions de photos, illustrations, vecteurs et vidéos

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