Pilotage et Optimisation : les deux piliers des web analytics

Que faire avec les web analytics ? Et surtout comment faire ? Une bonne adoption des web analytics obéit à une méthodologie qu'il est intéressant de rappeler.

L'amélioration du ROI comme finalité

Les web analytics permettent d'améliorer le ROI, d'augmenter le fameux taux de conversion. Ce postulat ne devient une réalité que si la mesure de la performance et les enseignements qu'elle apporte s'intègrent dans le cycle décisionnel d'une entreprise.

 

Une démarche de web analytics ne se résume pas à mesurer le taux de conversion et à se focaliser dessus. Il s'agit de mettre en oeuvre une organisation, de suivre une méthodologie que l'on peut résumer ainsi : " Les actions entreprises sur un site ne sauraient être conduites sans avoir, au préalable, une idée des résultats attendus".

 

Avec le recul de plusieurs années d'expérience, nous pouvons affirmer aujourd'hui que l'amélioration des résultats d'un site ne dépend pas de la hauteur des investissements consentis, ni de la créativité des offres, ni d'un positionnement agressif sur les prix, ni de la chance, etc. Tous ces facteurs ont un rôle, certes, mais ils produiront le maximum de leurs effets s'ils sont intégrés dans une méthodologie que l'on appelle le Cycle d'Amélioration Continue.

 

Le Cycle d'Amélioration Continue

Chaque niche du web a ses gourous. Dans les web analytics, des personnes comme Jim Sterne ou Eric Peterson figurent en bonne place. Tous deux ont défini le Cycle d'Amélioration Continue comme un processus itératif à plusieurs étapes (4 ou 5 selon les cas).

Nous le présentons sous la forme des 4 étapes suivantes : Mesurer, reporter, analyser, optimiser.

Mesurer

Tout part de la mesure, de la collecte d'informations comportementales car comment pourrait-on imaginer une seule hypothèse ou tirer une seule conclusion sans se baser sur des données tangibles.

 

En web analytics, la mesure s'effectue avec un outil de collecte de données (outil de web analytics), il en existe de nombreux sur le marché, gratuits ou payants.

 

Toutefois, avant de se lancer dans l'installation d'un outil, deux questions se posent :

 

- Que veut-on mesurer ? Chaque outil fournit des mesures basiques comme le nombre de pages vues, de visites ou visiteurs, le temps passés sur les pages, etc. Ces informations ne sont pas inutiles mais elles ne permettent pas de prendre des décisions : elles apportent une vue "macro" alors que la démarche d'analyse repose sur des données "micro". Il convient donc d'identifier ce que l'on veut mesurer, les indicateurs qui résumeront au mieux la performance de son activité (les fameux KPIs).

Par exemple : un site de ecommerce voudra mesurer l'ajout de produits au panier autant que l'achat desdits produits, un site de banque ou d'assurance sera plutôt intéressé par le comportement des utilisateurs sur les formulaires.

 

- Comment s'assurer de la qualité de la mesure ? Installer une solution(1) de web analytics ne se résume pas à placer un bout de code sur chaque page du site. Le code doit être adapté pour prendre en compte la spécificité de certaines pages du site,  les liens entrants depuis les campagnes doivent porter des paramètres spécifiques, etc. Il faut également une forme de contrôle qualité pour vérifier que toutes les pages sont bien marquées et que les données remontées sont cohérentes.

 

Reporter

La solution mise en place, les équipes internes doivent se l'approprier pour suivre l'activité du site. L'objectif est que chaque personne puisse s'aider des chiffres remontés pour sa propre activité quotidienne.

 

Les outils de Web Analytics sont relativement hermétiques pour des néophytes malgré les efforts des éditeurs. Ce n'est pas tant que les interfaces soient compliquées, c'est plutôt que les notions utilisées sont inhabituelles, que les rapports disponibles sont très nombreux, qu'il faut interpréter certaines mesures.

 

Pour aider à l'adoption de la solution :

 

- La création de rapports personnalisés pour telle ou telle personne ou tel ou tel département et celle de tableaux de bords d'activité pour suivre semaine après semaine les KPIs principaux sont une bonne démarche

 

- Une formation à l'utilisation de l'outil ou au moins une bonne session d'information est plus que nécessaire. Elle permet d'expliquer le contexte, les principales notions, de montrer les rapports disponibles tout en expliquant leur utilité au quotidien

 

A terme, l'habitude aidant, les équipes utiliseront les rapports au quotidien et chaque utilisateur pourra suivre son domaine d'activité propre.

 

Analyser

Le coeur des web analytics. Les outils fournissent de très nombreuses données comportementales que l'on peut exploiter pour comprendre les attentes des visiteurs et les dynamiques de conversion d'un site.

 

L'analyse web requiert une certaine technicité et une bonne dose d'expérience. On ne s'improvise pas analyste, on le devient avec la pratique. Creuser les rapports, créer des segments, interpréter les données pour en tirer des enseignements, voilà le travail quotidien des analystes web.

 

Les axes d'analyse sont extrêmement nombreux, on ne s'arrête jamais d'analyser car il y a toujours plus à savoir et à comprendre.

 

Parmi les classiques de l'analyse web :

- L'analyse des processus : processus de commande pour un site e-commerce, formulaires d'inscription ou de souscription pour les sites de génération de leads. Limiter le taux de perte des visiteurs à chaque étape d'un processus est critique pour les responsables d'un site.

 

- L'analyse des campagnes webmarketing : les campagnes constituent des dépenses directes et souvent importantes des sites, il est impératif d'analyser finement le poids relatif des campagnes dans la conversion selon plusieurs approches (premier clic, dernier clic, assistance ...) et de creuser les niveaux de granularité des campagnes pour y trouver des pistes d'optimisation.

 

Optimiser

L'analyse permet d'identifier des problèmes, des comportements non satisfaisants, des actions ayant des KPIs moins bons que les autres, etc.

Vient alors le temps de l'optimisation : en corrigeant les problèmes identifiés, on agit naturellement sur la performance.

 

L'optimisation est un très vaste sujet qui dépasse de loin les limites des web analytics car :

-D'une part l'optimisation ne se limite pas à un domaine particulier : on peut optimiser en modifiant le message d'une publicité, la manière dont un produit est mis en avant, le design d'une landing page, l'agencement d'un formulaire, le message  voire même la position et la couleur d'un bouton;

-D'autre part, précisément du fait de cette multitude de possibilités, les actions conduisant à des optimisations ne peuvent que rarement être accomplies par des personnes seules. Bien souvent, cela requiert un processus interne faisant intervenir des marketeurs, des créatifs, des développeurs ou des agences externes le tout avec la validation de l'équipe dirigeante

 

De plus, les moyens d'optimiser ne sont pas toujours évidents à appréhender : si une campagne à des taux de conversion très bas, est-ce le message qui est mauvais ou est-ce la cible qui a mal été choisie ?

 

Au-delà de ce que l'on appelle communément - dans le jargon des Web Analytics - les  "Quick wins"(2), la démarche d'optimisation requiert une coordination des équipes du site et l'adoption d'une démarche très pragmatique de tests impliquant des outils dédiés (outils de tests A/B ou multivariés).

 

Des technologies plus ou moins récentes se chargent aussi de l'optimisation adaptative du marketing comme les outils de bid management ou du site comme les outils de recommandations produits ou de ciblage comportemental.

 

Pilotage et Optimisation : les deux "temps" du cycle d'optimisation

Ainsi donc, si l'on réfléchit au cycle d'amélioration continue dans le contexte d'une organisation, on remarque qu'il y a deux "rythmes" différents :

-       Le premier est le Pilotage, correspondant aux phases de mesure et de reporting : les équipes pilotent leur activité quotidienne avec des tableaux de bord ou des rapports leur permettant de vérifier la bonne marche du site et d'être réactif en cas de problème

-       Le second est l'Optimisation (phases Analyse et Optimisation du cycle) qui est un rythme plus lent. Nécessitant de prendre du recul et de creuser en profondeur les données disponibles pour en tirer les hypothèses d'amélioration

 

La compréhension de ces rythmes et leur application au sein d'une organisation sont  les premières étapes d'une utilisation approfondie des web analytics.


 

  Notes de bas de page

(1)  : Solution de web analytics : l'expression est importante. Un outil est un outil, une solution est un outil dont la mise en place a été pensée et personnalisée pour un site donné. Dans les faits, la différence est de taille.

(2)   : Quick Wins : terme communément utilisé pour désigner les gains que l'on peut retirer rapidement de l'analyse web. Exemple : une campagne qui ne performait pas du tout, ce dont les marketeurs n'avaient pas conscience avant.

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