Bonnes feuilles : Web Analytics L'amélioration continue : vers un ROI affirmé de la mesure Web

"Une importante littérature existe sur l'amélioration continue, ses principes et ses applications en entreprise. Elle suit notamment l'exemple de quelques grandes entreprises japonaises qui ouvrirent la voie de cette approche grâce à la mise en pratique de la qualité totale. Ces méthodes ont été depuis reprises par la plupart des sociétés à travers le monde, sous diverses formes.

 

L'amélioration continue, connue aussi sous son nom japonais de kaizen, n'est pas étrangère à la mesure. En fait, cette dernière en constitue plutôt l'un des piliers, car il est difficile d'améliorer ce que l'on ne mesure pas. En Web Analytics, nous ne pouvons pas vraiment parler d'amélioration continue, surtout sous ses importants aspects fonctionnels et organisationnels, car il manque encore beaucoup d'éléments à l'organisation du marketing interactif dans la majorité des entreprises.

 

Nous employons surtout le terme "optimisation", avec comme idée maîtresse que tout ce que l'on fait peut générer davantage, c'est-à-dire être optimisé. Après tout, l'optimisation est la raison d'être du Web Analytics, sa profitabilité et sa croissance constituant le but ultime de l'application de tous ces outils, concepts et méthodes. L'optimisation devient ainsi une sorte d'état d'esprit ou de dynamique qui focalise les équipes sur l'extraction constante de valeur et non une "méthode" qu'il suffit de suivre.

 

Au cœur de l'effort d'optimisation, se trouve une compréhension profonde du secteur d'activité dans lequel vous et vos collègues travaillez. Sans cette capacité d'aligner tous les efforts de marketing interactif avec les besoins d'affaires, on ne peut simplement pas réussir à créer la valeur nécessaire pour soutenir indéfiniment tous ces investissements. L'optimisation du marketing interactif est avant tout l'optimisation du business.

 

Pour y arriver, il faut exercer beaucoup de contrôle sur l'activité analytique :

 définir rigoureusement les objectifs (KPI, drivers) ;

 établir précisément les actions à mesurer correspondant à ces indicateurs ;

 implanter une solution et la maintenir avec diligence pour la collecte et le traitement des données ;

 interpréter ces données ;

 évaluer les résultats en fonction des objectifs et du parcours réalisé ;

 prendre des décisions sur les actions à entreprendre ;

 bien définir les critères de succès de ces nouvelles initiatives ;

 s'assurer que les choses apprises le demeurent, en instaurant des processus explicites et documentés afin de ne pas répéter ce qui ne fonctionne pas. "

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