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Ce n’est pas parce que nous sommes en 2017 qu’il ne faut pas prendre les bonnes mesures qui s’imposent pour bien faire de la web analyse. A en croire notre expérience, Chez Digitaleez, et sans intention de s’ériger en donneurs de leçons, il faut bien constater que l’état de maturité, et surtout la capacité à exploiter les données webs des sociétés que nous sommes amenées à croiser, demeurent encore inférieures à un stade de ce qu’elles pourraient être, ou du moins, semblent ne pas retenir toute l’attention qu’elles mériteraient et qui permettrait fort sûrement de dégager des marges par un pilotage de la stratégie digitale par les données.

En cause, la plupart du temps, le manque de ressources humaines affectées à ce job et le manque d’organisation dédié à cette activité. Comme nous l’avons vu dans un dernier article, et comme l’expliquait fort précisément l’expert des web analytics Avinash Kaushik, ce n’est pas parce que vous êtes une grande ou une petite entreprise que vous ne pouvez pas et ne devez pas faire de la web analyse. Tout le monde peut en faire et, si en 2017, vous n’avez pas encore atteint le niveau de maturité correspondant à votre organisation, comme on dit, il n’est jamais trop tard pour s’y mettre.

Et pour vous aider à vous mettre sur la voie, voici les résolutions, les bonnes que vous pourriez prendre, pour enfin faire de la vraie web analyse et surtout pour déployer une activité qui pourrait vous rapporter bien plus que vous ne pensez ! 🙂

Résolution n°1 : Je mets au propre mon plan de taggage

Le plan de taggage est un peu la base de la web analyse. Sans un bon plan de taggage, sans pages correctement taggées, pas de données propres, pas de données utiles.

Vous allez me dire que « oui, bon, mais des fois, c’est pas très grave… » Peut-être, mais parfois, ça l’est. Je discutais récemment avec la responsable d’un site éditorial qui comptabilisait tout son trafic en double et qui ne s’en est aperçue que lorsque le site a été mis un jour et l’erreur corrigée. Depuis un an, toute sa mesure du trafic était estimée sur le double de visiteurs de ce qu’il était réellement. Si ça n’est « pas grave », je ne sais pas ce qui est grave, surtout si vous vendez des espaces publicitaires… vos clients auraient le droit de ne pas être très contents.

Autre exemple, qui vous parlera peut-être. Nous avions un client qui avait décidé de tracker tous les clics de son site (jexagère… beaucoup de clics, dirais-je).

Un plan de taggage avait été créé en conséquence et rapidement les données avaient commencé à remonter. Mais très vite, le flot avait été tel qu’il devint très rapidement impossible d’en tirer quoique ce soit. Les données étaient trop nombreuses et, plus embêtant encore, en tirer la moindre conclusion relevait de l’art divinatoire plus que de la web analyse. Tout était devenu trop compliqué.

2 sous recommandations pour le même prix ! :

  1. Quand vous faites un plan de taggage, faites qu’il soit simple. Résistez à la tentation de tout pister
  2. Et évidemment, assurez-vous et faites en sorte que ce plan ne saute pas à la moindre mise en production. C’est d’ailleurs le corollaire du premier point, plus c’est simple, moins ça sautera 🙂

 

Résolution n°2 : Cette année, je fais des rapports simples et compréhensifs pour tout le monde

Vous, le sorcier des datas, dans la savane de vos données

Ok, le data-scientist, c’est vous ! Le spécialiste de la données, c’est vous ! Vous surfez allègrement entre les tableaux de données, générez des rapports Google Analytics comme si vous étiez né dedans, vous êtes capable de détecter la moindre fuite de trafic à travers des dizaines de données imbriquées les unes dans les autres et vous le faites un bandeau sur les yeux. Bravo, vous êtes le Houdini de la web analyse.

En revanche, ce que vous avez du mal à comprendre, c’est que les autres ne lisent pas vos rapports ou alors ne les comprennent tout simplement pas. Et ce ne sont pas les hochements de têtes polis de vos patrons ou de vos collègues en réunion qui vous rassurent. Vous avez de plus en plus l’impression de faire partie d’un autre monde (ou alors, ce sont les autres qui sont d’un autre monde).

Il y a peut-être une raison à cela. Une raison simple.

Votre langage doit être celui de vos interlocuteurs

Vos interlocuteurs ne parlent pas le même langage que vous. Ils veulent des résultats simples, des données lisibles qu’ils peuvent appréhender rapidement et à partir desquelles ils pourront prendre des décisions.

Si vous les inondez de chiffres, sans doute très juste, vous risquez rapidement de les perdre (et de recueillir ces fameux hochements de tête poli) et de passer pour un doux dingue.

Il est temps dès lors de réfléchir à la manière dont vous pourriez mieux communiquer votre savoir-faire.

Pour cela, prenez le temps de discuter avec chacun de vos commanditaires de ce qu’ils ont réellement besoin de savoir, quels sont leurs objectifs, leurs leviers et comment vous pourriez les aider.

Générez des rapports simples qui tiennent sur une feuille A4. Parfois, une idée par page peut suffire et sera plus percutante que des défilés de colonnes et de camemberts.

Résolution n°3 : Concentrez-vous sur l’analyse et pas le reporting

En tant que web analyste, votre métier devrait se répartir en 3 tâches simples :

  • la maintenance
  • le reporting
  • l’analyse

Il est essentiel que vous vous concentriez notamment sur la dernière tâche, car c’est elle qui va générer la véritable plus value de votre métier.

L’analyse va au delà du simple reporting et permet réellement à vos interlocuteurs de prendre des décisions en connaissances de cause sur les données que vous leur fournissez.

Si vous ne comprenez pas la différence entre reporting et analyse, encore une fois, reportez-vous à ce qu’en dit Avinash Kaushik, mais vous pouvez aller encore plus vite en comprennant bien que :

  • Le reporting est l’art de créer des tableaux de bords lisibles, clairs, simples, séparant le bon grain de l’ivraie de la données et donnant un aperçu global de la marche de votre site par rapport à lui même.
  • L’analyse consiste à connaître en profondeur les mécanismes de l’entreprise, ses objectifs micro et macro-stratégiques, les contraintes techniques liées aux évolutions des sites et des apps, la compréhension de votre offre et de votre marché, des actions marketing et de tirer partie de cette connaissance en la croisant avec vos données de reporting pour en tirer des observations « actionnables ».

« Actionnable », là est le mot clé. Quand vous constatez une baisse de votre taux de transformation (faisons simple), la question n’est pas de savoir pourquoi… c’est parfois bien trop compliqué de le comprendre, mais plutôt d’émettre des hypothèses et de proposer des actions qui permettront soit d’enquêter plus en avant dans la compréhension de ce résultat, soit de préconiser des recommandations si des éléments de réponses apparaissent objectivement à la lumière de vos connaissances (ce qui peut aussi arriver).

Ainsi, vous avez mis été au courant qu’un nouveau système de paiement a été intégré au tunnel de commande de votre site. Or, depuis sa mise en service le taux de transformation a diminué. Voilà une bonne et simple raison d’enquêter et de déterminer ce qui se passe. Les web analytics ne vous donneront peut-être pas immédiatement la réponse à votre problème, mais pourront du moins vous aider à désigner le coupable, puis à éventuellement proposer des solutions d’actions. Voilà ce que j’appelle faire des recommandations « actionnables. »

Conclusion

En 2017, la web analyse n’a rien de nouveau, mais force est de constater que son utilisation au sein des entreprises, même les grandes, reste encore soit sous-estimée, soit mal exploitée. Par manque de directive, par manque de partage d’informations concernant les objectifs à court et à long terme de l’entreprise, par une trop grande complaisance envers les chiffres. S’inonder de données n’est pas une vertu ni une garantie d’omniscience. Oserai-je dire que trop de données tue la donnée ? Oui, c’est la vérité : mieux vaut peu de chiffres, patiemment et solidement construits, que des océans de données, de tableaux, de graphiques dont la beauté graphique ne font masquer un manque de profondeur dans l’analyse et une perte de temps.

Dans nos grandes entreprises, on craint toujours de ne pas en faire assez. Eh bien, faites le pari, prenez le courage : dites-vous que le moins vaut mieux que le plus. L’essentiel que le superflu. On ne vous reprochera jamais d’être pertinent, direct et incisif. Les web analytics ne sont pas un art, ils sont un outil d’intelligence puissant, mais avec des limites. A vous de trouver cet équilibre.