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Publications digitales d'experts UX, UI et webmarketing

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Il y a deux ans, l'institut d'études américain dévoilait The Six Steps For Justifying Better UX" . Un rapport d'analyse démontrant avec brio le lien entre expérience utilisateur et performance business . On peut y lire une phrase marquante : " optimiser le design d'un site en s'appuyant sur la data peut permettre d'augmenter son taux de conversion de 400% ".

Chez Limpide, nous ne promettons pas de miracles à nos clients, mais nous croyons fortement en cette corrélation, et nous avons la conviction qu'une expérience digitale doit répondre aux attentes de celles et ceux qui la vivent.

Pour atteindre cet objectif, mieux vaut ne pas être subjectif, et c'est là que la data dévoile tout son potentiel. En révélant ce qui nuit véritablement à l'expérience, du point de vue des utilisateurs, elle permet de résoudre des problématiques en toute objectivité.

L'optimisation de l'expérience utilisateur est une démarche délicate, qui résulte d'une réflexion constante sur la présentation de l'offre et les attentes de l'audience. Une méthodologie UX globale donc, qui englobe différents process. Dans cet article, nous abordons l'un d'entre eux.

On vous explique comment mettre en place un dispositif d'amélioration continue. Autrement dit, comment allier digital analytics et UX design pour augmenter votre taux de conversion !

Optimiser le design d'un site en s'appuyant sur la data peut permettre d'augmenter son taux de conversion de 400%.

Digital analytics + UX design = ❤️

Tout d'abord, on vous rappelle le périmètre de ces deux disciplines :

Le digital Analytics consiste à lire dans la data ( ), entre autre, pour déceler le comportement des visiteurs d'un site. Ainsi peut-on dégager les moment clés du parcours utilisateur, ses points forts et ses carences. Quelles sont les pages les plus empruntées ? À quel moment les internautes décident-ils d'envoyer une demande devis ? Pourquoi quittent-ils le site ?

L' UX design vise à matérialiser l'expérience. Maxime Mangeret , UX designer chez Limpide, définit la discipline comme une méthode de production en co-création qui consiste à concevoir un projet en équipe. On l'utilise pour apporter une solution à un problème identifié."

A ce stade, on comprend mieux pourquoi l'analyse data et l'UX design sont deux expertises complémentaires. La première permet de formuler une problématique, la seconde de la résoudre !

Mettre en place un dispositif d'amélioration continue

Pour arriver à mettre en place votre dispositif, on vous recommande de le décomposer en 3 étapes : l' , la résolution, et la vérification .

Pour arriver à mettre en place votre dispositif, on vous recommande de le décomposer en 3 étapes : l' enquête, la résolution, et la vérification.

#Mener l'enquête

Comment identifier un point de friction ?

Pour y parvenir, vous devrez solliciter un professionnel capable de lire et analyser la data. On vous recommande de collaborer avec un data analyst, un traffic manager, ou encore un chargé de communication digitale. Il devra être assez expérimenté pour identifier clairement les carences de l'expérience utilisateur, et les exposer par la suite à l'UX designer. Privilégiez un profil maîtrisant au moins un outil de chacune de ces catégories :

Un outil d'analyse d'audience, comme Google Analytics ou AT Internet, pour identifier rapidement les temps forts du parcours utilisateur. Sur cette base, il pourra savoir quelles pages méritent d'être optimisées. Prenons un exemple : si 20% des internautes quittent un site lors de la complétion du formulaire de contact, il serait judicieux de creuser pour comprendre ce qui coince. Ont-il des difficultés à comprendre l'un des champs à remplir ? Le bouton "envoyer" est-il fonctionnel dans 100% des cas ? Sur tous les navigateurs ?

Un gestionnaire de balises, comme Google Tag Manager, pour tracker les clics sur les éléments clés d'une page. Cela permet d'avoir une analyse plus poussée. Pour reprendre notre exemple, admettons que la complétion du formulaire se fasse en deux temps. D'abord, l'internaute inscrit ses coordonnées, puis il clique sur le bouton "suivant". La seconde partie du formulaire apparaît. On l'invite à détailler sa demande. Ensuite, le bouton "envoyer ma demande" apparaît. Si vous constatez qu'il y a eu 100 clics sur le bouton "suivant", mais seulement 10 sur le bouton "envoyer", vous saurez que c'est l'étape 2 qui coince. Un gestionnaire de balises permet aussi de configurer des conversions marketing avec plus de précision.

Un outil de heatmap / screencast, comme Hotjar, pour infirmer ou confirmer la problématique pré-sentie, en visualisant les sessions des internautes.

Après avoir identifié un point de friction, évitez d'expliquer oralement la problématique à l'UX designer, reportez votre analyse sur un document. Cela lui permettra de comprendre le fond de la problématique, et de s'assurer que son travail aura une réelle valeur ajoutée. Comme nous le dit Maxime : " est un moyen de comprendre objectivement ses utilisateurs, là où la recherche UX seule peut parfois être sujette à des biais. L'UX est une méthode. Pour moi, sans data il n'y a pas d'UX car cette méthode s'appuie sur la connaissance des utilisateurs plutôt que les idées préconçues par le regard d'un expert. C'est la data, complétée par la recherche, qui doit guider les choix de conception."

Pour moi, sans data il n'y a pas d'UX car cette méthode s'appuie sur la connaissance des utilisateurs plutôt que les idées préconçues par le regard d'un expert.

#Résoudre l'énigme

Comment concevoir une solution ?

A ce stade, vous devrez solliciter un UX designer. Cette phase du projet s'opère en 3 temps : l'idéation, qui désigne le processus de recherche par lequel émergent les idées, l'esquissage, et l'élaboration du prototype.

Pour ce faire Maxime utilise principalement 4 outils :

Keynote, car le travail d'UX comprend beaucoup de recherche et d'analyse, et implique donc de synthétiser et de communiquer ce qui en ressort

Sketch, pour mettre à plat ses idées

#Prendre du recul

Comment mesurer l'impact de l'intervention ?

En général, après avoir optimisé un site, on hâte de voir le résultat ! Mais mieux vaut être patient. Dans le meilleur des mondes, pour rester dans une démarche empirico-scientifique, il faudrait attendre un an. Pourquoi autant ? Pour pouvoir comparer les performances d'un site sur une même période. Par exemple mai 2020 vs mai 2021. Mais les sites se développent à vitesse grand V, et bien souvent, on doit confirmer plus rapidement ses hypothèses. Alors on vous recommande a minima d'attendre un mois, trois, si possible, pour pouvoir observer les tendances.

Autre point d'attention : gare aux vanity metrics ! Certains KPI permettent davantage de flatter l'ego des webmarketers, que de mesurer le succès d'un projet. Pour évaluer l'impact de l'intervention, basez vous sur les indicateurs qui vous ont permis d'identifier le point de friction lors de l'enquête.

De plus, à cette étape, n'hésitez pas à recourir au screencast. En utilisant , vous pourrez observer en toute transparence la façon dont les internautes interagissent avec votre nouvelle page, et si vous avez apporté des optimisations profondes et risquées, vous pouvez même envisager la mise en place d'un questionnaire UX , qui vous permettra de savoir ce que les internautes en pensent concrètement.

L'avantage, c'est que toutes les données récoltées à ce moment là pourront être de nouveau fournies à l'UX designer. De cette manière, vous serez véritablement dans un process "cyclique". C'est ça, l'amélioration continue !

Aller plus loin avec l'A/B testing

On ne peut pas toujours trouver la solution à un problème du premier coup. Si cela vous arrive, ne le vivez comme un échec. Pour mettre toutes les chances de votre côté, vous pouvez recourir à l'A/B testing, qui consiste à proposer deux solutions simultanément, puis à se recentrer sur la meilleure. Pour limiter les coûts, vous pouvez passer par un outil comme Google Optimize , qui vous évitera de solliciter systématiquement un développeur.
L'amélioration continue, c'est une démarche faite de remises en question, qui nous apprend que la solution idéale n'existe pas, et que l'on peut toujours aller plus loin !

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Comment allier digital analytics & UX design ?

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Il y a deux ans, l'institut d'études américain dévoilait The Six Steps For Justifying Better UX" . Un rapport d'analyse démontrant avec brio le lien entre expérience utilisateur et performance business . On peut y lire une phrase marquante : " optimiser le design d'un site en s'appuyant sur la data peut permettre d'augmenter son taux de conversion de 400% ".

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Les 6 metrics utiles sur Google Analytics pour suivre le user experience

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Les 6 metrics utiles sur Google Analytics pour suivre le user experience

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Google Analytics is a fantastic tool because it eliminates the guesswork as to how visitors behave on a website. Conversion rates are one of the top priorities for many marketing websites, and Google Analytics can certainly help give you insight as to why the conversion rate is what it is. It can also shed light on additional user experience issues.

Google Analytics is a tool for improving products, not just marketing websites. It tells you exactly what users are doing, where they're coming from, how long they engaged, and so on. All of those things impact conversion rates and retention rates, among other metrics. Google Analytics can be a complicated tool, but it provides an enormous amount of data and insights. So, today we'll be talking about two subsets of what you can use alternative to Google Analytics as a UX designer: user behavior and user intent.

Looking at User Behavior with Google Analytics

In order to improve the user experience, you need to understand how users behave. What are they doing on your site? Where are they going? Where are they coming from? By learning different aspects of user behavior through Google Analytics, you can discover potential problem areas that you can then prioritize and address.

Behavior Flow

Behavior flow in Google Analytics identifies pages, volume of traffic, and paths of traffic, such as the most common routes visitors take to get in and out of specific pages. You can get a great view of the overall flow of traffic surrounding a specific page, customer journey, or funnel. When you compare the behavior flow against the time spent on your site, you can quickly identify pages that are bridges and areas of the site, which are conversion hubs.

How are people move around your site

Take a look at the behavior flow is a great way to analyze the current user journey to optimize further. For example, you can optimize the number of pages a visitor encounters to get to an opt-in form, to make a purchase, or to read a blog post. You can also see if visitors are clicking back and forth between many pages. This is an excellent indicator of confusing navigation, misleading design, or confusing copy.

Additionally, behavior flows identify pages that people visit that you wouldn't necessarily expect. For example, this could suggest that your visitors have difficulty getting where you want them to go, they are interested in those pages more than you initially thought, or they simply might be a lot more important to their customer journey than anticipated. It could mean that you maybe misunderstood what the visitors are actually trying to do.

Where are visitors leaving?

Behavior flow does provide much insight. An example of this is seeing where the visitors are leaving your site, especially in large numbers. This can be a good or a bad thing. It can mean that people are leaving from the "Thank you" page like you want them to. Or, it can mean that they leave before they convert, which is indicative of a poor customer journey. This implies there's something in the way that is stopping them from completing their goal.

Questions behavior flows answer

To iterate, Google analytics' behavior flow tool answers many questions, such as:

Which pages do visitors land on?

Where do they exit the site?

What a visitor's journey looks like on the website: which pages do they visit, and in what order?

Whether or not they converted?

Where in the funnel did they drop out if they haven't?

"By thoroughly analyzing the behavior flow, designers can optimize a user's journey to produce logical, meaningful, and easy steps to encourage them towards conversions." - Al Gomez

Event Tracking

Event tracking is another fabulous tool in Google Analytics because it lets you track actions that are otherwise invisible. Event tracking allows you to track specific clicks like on CTA buttons, links, navigation, or anything else that's interactive. Simply put, event tracking lets you figure out whether or not people are interacting with a specifically identified interactive element on your site.

You will have to set them up yourself, but it's well worth it. For example, you can test whether a new CTA button or strategy is performing well. It is also a fantastic tool to track the success of downloadable items. It's great to track video plays, ad clicks, and pop-up interaction.

Anything and everything that a visitor or a user can click on, you can track with event tracking.

Compare event tracking against behavior flows

You can, and you should compare event tracking data with behavior flows to get a great visualization of how your visitors move through a funnel, a journey or flow, and what within those flows catches their attention, or not.

Some designers describe the Audience feature of Google Analytics, as a "UX designer's best friend," because it gives you a comprehensive breakdown of who your visitors are. The audience insights give you a significant number of details such as your visitors' location, demographics like gender, and even which devices they used to visit your site.

Additionally, this is where you can find out not only the devices, browsers, or OSs your visitors are using but also the screen size of their browsers. Think of it this way, just because your visitor has a monitor of 1200px by 1200px, doesn't mean they use their browser in full screen. That's paramount in designing for the best possible user experience.

The audience tool can go into many details, which gives you insightful information on how to get a better understanding of who your audience is and how they like to engage with the internet.

Finding useful audience patterns

Audiences can help identify a variety of visitor patterns. For example, it can show a spike of visitors at night or early mornings. This is important stuff as it helps shape the visitor's mentality. And it can help your team craft better user experience and better marketing campaigns. If you notice most of your visitors convert in the early afternoon, or maybe they never convert on the weekends. Use this knowledge to better time your marketing campaign, for instance. Yes, you will have to investigate further as to why those patterns exist, but Google Analytics' Audience feature is the first step in identifying and spotting these patterns.

Find opportunities in audience patterns

All of these patterns are opportunities. They will allow you to create a much more specific user experience. For instance, if you notice many of your visitors are using a particular device, or browser window size, it's an opportunity to experiment with device-specific content or layouts. Or, it could be an opportunity to test native apps.

Another great idea is to determine whether or not your audience is coming from a country or region where English isn't the primary language. That's also an opportunity to rewrite the content in the simplest terms, or maybe even write it in their native language.

Compare audiences against metrics

Without a doubt, an audience is a useful tool. It gives you insight as to different subsets of your audience, and it can identify secondary audiences as well. Compare various audience profiles and patterns you've found against metrics such as conversion rates and behavior flows or events tracking to get a more in-depth understanding of what's working for the visitors or against them.

Looking at User Intent with Google Analytics

What does user intent mean regarding Google Analytics? It's using the tool as a means to understand why people chose to visit your website in the first place. It answers questions like:

What are visitors trying to accomplish?

What information are they looking for?

What are they trying to do?

Google Analytics, unfortunately, can't spell anything out for you. It's up to you to interpret the data, find and analyze patterns, and so on. However, this data is useful in supporting or disputing theories. It helps you formulate new ones as you find new opportunities for improvement, such as running A/B tests.

Take a look at the pageviews to see how often a page is visited. That's a no brainer. However, when you compare all pageviews against unique pageviews, you can figure out whether or not visitors are looking at content multiple times. Compare this once more against when they return, and you can start to get a better picture of the visitor's relationship with your content. For example, maybe a blog post has been a reliable resource to that visitor over time if they keep revisiting it every few weeks. Maybe, they need to revisit a landing page multiple times before they finally convert? This is often true for more expensive purchases where customers need more reassurance or are on the fence.

Pageviews and user engagement

Yes, pageviews are a good way to measure user engagement. You do so by checking pageviews against goals and conversion rates. When you compare pageviews, behavior flows, and conversion rates, you can determine if people are moving from one page to another repeatedly because they cannot find what they're looking for. That's certainly one big reason visitors aren't converting.

Having high pageview and low conversion rates isn't great, but it's a pattern worth identifying. It's an opportunity to investigate and fix what's getting in the visitor's way. It could be as simple as a broken link or as complicated as poor navigation coupled with a confusing copy.

And that's why Google Analytics is so valuable. It lets you see patterns in actual, real visitors to your site. Look at the data and analyze it further to figure out exactly how your website is affecting your visitors.

Bounce Rates

Bounce rates specifically refer to the percentage of people who entered your site and left without clicking through somewhere else. High and low bounce rates can mean many different things. For example, a high bounce rate on a landing page could indicate a broken opt-in or a poorly targeted offer. If your opt-in form isn't working, no wonder the bounce rate is high, and that's an easier fix than redoing your whole landing page. Overall, bounce rates are a great indicator of a landing page's performance, especially for PPC campaigns.

When high bounce rates are good

High bounce rates can be a good thing, especially when you also have high conversion rates. This data can also imply that the page is turning away people who aren't part of your target audience very quickly, which is actually a good thing. That's because the page is qualifying your leads efficiently. When it comes to a service-based landing page, it saves you money in the long run because you can then focus on further converting or serving the qualified leads instead of wasting additional time vetting or otherwise dealing with unqualified leads.

Depending on the specific goals of your website or individual webpages, a high bounce rate could indicate that people did find the information they were looking for. However, the page failed to keep them interested in wanting more or in converting them. This is especially true for blogs or informational sites. A visitor may have received the exact information they were looking for, but the page was a dead end with no CTA, no opt-in offer, or links to additional content. In this case, the page will need to be redone to accommodate a lead capture or related blog posts section.

Bounce rates and A/B tests

If you're experiencing high bounce rates with low conversion rates and/or low time spent on a page, that's an opportunity for you to optimize the page further. Many things can impact bounce rates, which is why it's so important to investigate any data you find from Google Analytics. For example, it could indicate that your CTAs aren't clear, or maybe the information is insufficient to convince the visitor to convert. Perhaps you're offering them something that they don't want or need as your email opt-in. When you notice these issues, it's a sign of an excellent opportunity for you to AB test the page's design or content.

Time on Page

As the name suggests, this Google Analytics tool tells you how long people stay on your website and its individual pages. You can gain great insights from this, such as how much time visitors take to act. It's an insightful tool for blogs or informational websites. But, it's also good data to track against funnels in behavior flows. This way, you can literally see how long your visitors take on each step of your funnel.

On sites with a lot of long-form content or large forms like surveys, visitors staying for a long time is a good thing. It implies that people are engaging with what's on the page. Contrast time-on-page against bounce rates to see how quickly people realize that the site is not for them or how immediately they are enticed to explore more of the site.

Always compare data insights

One of the greatest things about Google Analytics is that you don't have to look at the different data points in silos. Frankly, you shouldn't. Comparing various data points is the only way to get the most detailed picture of what's going on. As you saw, having high bounce rates (because the page is good at qualifying leads) may be a good thing, but having multiple pageviews (because users can't find what they're looking for) can be a bad thing.

Always compare the data you see in Google Analytics against your other metrics or KPIs. If you have other analytic tools on your site, examine their data against the information you've found in Google Analytics too. Use analytics to gain critical insight into what is serving your visitors well and what isn't.

Conclusion

Google Analytics can be quite helpful for user experience designers to get a closer look at how people behave on websites. These are only six tools that we've covered. It's especially important to compare and analyze the different types of data that Google Analytics can provide. This way, you'll get the fullest possible picture of what people are doing on your site, what is working for them or against them, and so on.

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Using 6 Google Analytics Features to Improve User Experience and Website Metrics - Designmodo

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Google Analytics is a fantastic tool because it eliminates the guesswork as to how visitors behave on a website. Conversion rates are one of the top priorities for many marketing websites, and Google Analytics can certainly help give you insight as to why the conversion rate is what it is.

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Créer un compte et installer Google Tag Manager sur votre site internet

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Créer un compte et installer Google Tag Manager sur votre site internet

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2. Comment installer GOOGLE TAG MANAGER sur votre site ? (WordPress ou HTML)

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Tutoriel pour la création d'un compte Google Analytics

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Tutoriel pour la création d'un compte Google Analytics

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2. Comment installer GOOGLE ANALYTICS sur son site ? (WordPress ou HTML)

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Autre tutoriel pour la création d'un datastudio

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Autre tutoriel pour la création d'un datastudio

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Google Data Studio : Comment réussir son Tableau de Bord 📶 [2021]

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Créer un tableau de bord via Google DataStudio

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Créer un tableau de bord via Google DataStudio

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Comment créer un Dashboard Data Studio (de A à Z)

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Qu'est-ce qu'un plan de tracking ? Comprendre les objectifs, les KPIs et les metrics

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Qu'est-ce qu'un plan de tracking ? Comprendre les objectifs, les KPIs et les metrics

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Bruno Guyot - Expert en marketing digital, Google Trainer - Suisse romande

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Ce tuto a pour but de vous expliquer ce qu'est un plan de taggage pour le tracking de votre site internet (appelé aussi plan de marquage ou plan de tracking).

A travers un exemple concret suivi de A à Z, nous allons voir comment réaliser un plan de taggage marketing avec Google Tag Manager (GTM).

Celui-ci tiendra compte du taggage analytics, du taggage Facebook et du taggage Adwords (Google Ads).

A la fin, nous aurons réalisé ensemble un plan de taggage qui vous servira d'exemple (ou de template).

Avant de commencer, prends 30 secondes pour t'abonner à ma newsletter et reçois régulièrement du contenu premium soit exclusif, soit avant tout le monde.

Bonne lecture !

Attention : il ne s'agit pas d'un tuto analytics pour débutant.

Il s'agit là d'un contenu avancé à destination des responsables marketing qui souhaitent être éclairés sur le plan de marquage avant de faire appel à un spécialiste.

Ou de professionnels du web analytics qui souhaitent apprendre à réaliser un plan de taggage.

Sommaire

Qu'est-ce qu'un plan de taggage ?

Un plan de taggage est un document qui définit les besoins de tracking pour permettre de mesurer des indicateurs clés de performance (KPIs) spécifiques.

Il s'inscrit dans un processus global (que nous allons détailler par la suite).

Pour vous donner une rapide vue d'ensemble dès maintenant, ce processus est le suivant :

Objectifs business ➡️ Objectifs digitaux ➡️ Indicateurs et segments à suivre ➡️ création du plan de taggage ➡️ implémentation du plan de taggage.

Mais un plan de marquage n'est pas quelque chose de gravé dans le marbre.

Il va logiquement évoluer avec le temps, au même titre que les objectifs d'une entreprise.

Nouveaux objectifs business ➡️ Nouveaux objectifs digitaux ➡️ Nouveaux indicateurs et segments à suivre ➡️ audit du plan de taggage existant ➡️ modification et/ou enrichissement du plan de taggage existant ➡️implémentation du nouveau tracking.

Il peut être réalisé sous plusieurs formes, même si pour ma part je fais mes plans de marquage dans Excel (Google Sheet depuis peu, plus facile à partager et à modifier).

Pourquoi toutes les entreprises devraient élaborer un plan de taggage

Par défaut, un outil de webanalytics permettra le suivi d'un grand nombre d'indicateurs génériques.

Quelques exemples : nombre de pages vues, taux de rebond, temps passé sur la page, source de trafic, nombre de visiteurs, etc.

Mais ceux-ci ne sont pas assez spécifiques et devraient toujours être enrichis par des données plus directement liées à votre activité.

Les données les plus évidentes sont les objectifs (appelés aussi transformations ou conversions) qui représentent la capacité de votre site à servir et soutenir votre activité.

Il s'agit des actions clés réalisées par les visiteurs sur votre site web, par exemple :

remplir un formulaire de contact,

télécharger une brochure,

passer une commande,

etc.

D'autres données moins évidentes pourraient être utilisées comme éléments de "segmentation métier".

Ces éléments de segmentation métier amèneront une forte valeur aux rapports et analyses.

Par exemple, des thématiques de landing pages :

Un autre exemple classique serait de pouvoir segmenter avec les informations renseignées par les visiteurs dans vos formulaires.

C'est simple, si vous vous contentez des données par défaut, votre analyse sera forcément beaucoup plus superficielle.

De fait, vous passerez à côté du vrai potentiel de votre solution analytics et les enseignements que vous obtiendrez auront dès lors moins de valeur.

De la stratégie business au plan de taggage

Nous l'avons dit : un plan de taggage (ou plan de marquage) s'inscrit dans quelque chose de plus grand.

Il découle de votre stratégie business.

Pour en arriver au plan de taggage, vous devrez :

1. Traduire la stratégie business en objectifs web

2. Traduire les objectifs web en KPIs analytics et segments à mesurer

3. Traduire les KPI Analytics et segments à mesurer en plan de taggage

J'ai posé la question à d'autres spécialistes analytics : comment le plan de taggage s'inscrit plus largement dans la stratégie globale d'une entreprise ?

Mehdi Oudjida, consultant web analytics freelance :

Chaque direction d'une entreprise intègre des grilles de lecture et de suivi de performance permettant de s'assurer qu'elle respecte la stratégie globale de l'entreprise dans son domaine d'intervention.

La particularité de la direction digitale est son rôle transversal par rapport aux autres directions (marketing, communication, relation et fidélisation clients, informatique...).

Le plan de taggage restitue les choix faits pour construire la grille de lecture de la performance digitale, donc pour la stratégie globale de la société, de par son implication dans de nombreuses préoccupations stratégiques et critiques.

Par ailleurs, il répertorie toutes les données collectées pour une vision:

macroscopique : s'assurer que les dispositifs de collecte de données adressent correctement les KPI identifiés ;

mais aussi microscopiques : se donner les moyens d'avoir des données tactiques permettant une première compréhension des raisons du niveau de performance.

En ce sens, et de par sa construction stratégique (comment découper un problème en petits bouts pour anticiper une compréhension facile), il s'intègre naturellement dans celle plus globale de l'entreprise en prévoyant les coups à l'avance dans le domaine digital, pour orienter les actions et participer à l'atteinte des objectifs de l'entreprise.

Franck Scandolera, Expert et Formateur Analytics Freelance :

La stratégie globale doit déterminer les stratégies opérationnelles.

En ce sens, elle sera la cause des effets opérationnels.

Les données doivent permettre de contrôler l'efficacité opérationnelle pour atteindre les objectifs stratégiques. Simple, non 😉.

Le plan de taggage est la traduction technique des besoins de mesure de l'entreprise pour piloter son activité.

Aujourd'hui, le contrôle des KPI est crucial pour éviter de se mentir en se basant uniquement sur l'instinct.

C'est indispensable d'avoir de l'instinct, du pif mais ça doit rester une hypothèse et la donnée, une preuve.

Thomas Gadroy, content strategist et bloggeur Analytics :

Le plan de taggage doit être réfléchi à l'échelle de l'entreprise. Et pas juste piloté par un service. Pour deux raisons.

1/ En fonction de la taille de votre entreprise (ou de ses objectifs de croissance), la data peut vite devenir un sujet de tension entre les différentes équipes.

Le marketing, les ventes, le support client... : chaque équipe va avoir des besoins spécifiques, propres à son périmètre et ses objectifs.

Il est risqué de laisser un seul service piloter le plan de taggage (surtout si toutes les équipes n'ont pas la même maturité sur le sujet) ... et de se rendre compte, quelques mois plus tard, que le plan adopté après de longs efforts est en fait inutile pour un ou plusieurs services.

2/ Deuxième raison pour laquelle le plan de taggage doit s'inscrire dans la stratégie globale de l'entreprise : la conception de ce plan est LE moment ou jamais pour votre entreprise de se poser certaines questions.

Utilisons-nous les bons indicateurs de performances ? Sont-ils alignés avec les objectifs du moment ? Les équipes sont-elles toutes alignées sur ces objectifs et ces priorités ?

Xavier Naudeau, expert Data & Analytics :

Le plan de taggage a un rôle clef dans la définition des KPIs qui vont soutenir la stratégie digitale.

Celui-ci sera alors le pendant technique de la définition des targets (cibles) et objectifs pour le mandat donné à la stratégie digitale.

Malheureusement, et à tort je pense, ce plan reste encore très axé " IT " et perd sa place centrale dans toute stratégie.

Il y a encore beaucoup à faire pour le rendre exploitable par le plus grand nombre dans le sens où l'on parle bien trop souvent à une cible avertie reléguant ainsi ce support dans une des archives de l'IT.

Au final, je dirai que le plan de taggage pourrait réellement devenir une clef de voute de toute stratégie digitale (la notion de globale dépendant essentiellement de la maturité de l'entreprise et du secteur d'activité) dans le sens où il rappelle aux objectifs et cibles fixées à travers une explication technique de la manière de récupérer ces informations.

Mais encore une fois, il y a un certains gap à franchir pour sortir d'une vision purement IT et transcender ce plan en un outil business.

Traduire la stratégie business en objectifs web

A partir de maintenant et pour la suite de ce guide, nous allons passer par un exemple (fictif, mais réaliste) pour rendre ça très concret.

Imaginons que nous sommes une école de commerce (une business school).

L'objectif business n°1 pour 2020 est de compter 150 élèves pour la rentrée.

Un plan d'action (en ligne et hors ligne) a été défini pour atteindre cet objectif.

Pour la partie digitale, voici les actions retenues :

1. créer 5 pages de destination ( landing pages) persuasives à fort potentiel de transformation pour les 5 masters proposés par l'établissement (le pari étant qu'elles convertiront 2 fois mieux que le site institutionnel)

Exemple d'une telle page :

Celle-ci a été réalisée par mon partenaire Blaise Reymondin pour notre client BSL Lausanne.

2. investir dans la publicité ciblée (Linkedin Ads, Facebook Ads, Google Ads) pour promouvoir ces 3 pages. Budget annuel : 60k

3. L'objectif de cette opération est de générer 50 inscriptions

4. D'après les données historiques, il faudra environ 500 demandes de documentation et de contact ( leads) pour obtenir au final 50 inscriptions effectives (taux de conversion prospect ➡️ inscrit = 10%)

Traduire les objectifs web en KPI analytics & segments à mesurer

Avant de continuer sur notre exemple concret, j'ai posé la question à d'autres confrères : quel conseil peux-tu donner aux entreprises pour déterminer correctement leurs kpis web.

Franck Scandolera, Expert et Formateur Analytics Freelance :

Si je devais donner qu'un seul conseil, ce serait de s'assurer que chaque métier connaisse clairement ses objectifs opérationnels à atteindre.

Pour les 6 prochains mois, quels sont les indicateurs importants à suivre pour vous assurer de tenir la feuille de route négociée avec vos supérieurs.

J'aime assez l'analogie du tableau de bord d'une voiture où je demande d'imaginer le KPI qui représenterait la destination GPS, la réserve d'essence, la vitesse, la température du moteur, la météo...

Un dernier conseil, faites en sorte que les KPI soient connues de toute l'entreprise.

Animer différents workshops Analytics pour partager les analyses, les expériences, la connaissance pour stimuler le pilotage par les données.

Thomas Gadroy, content strategist et bloggeur Analytics :

Le meilleur conseil que je puisse donner à une entreprise qui cherche à identifier ses KPIs web, c'est d'être pragmatique et rationnel.

J'ai conscience que ce conseil paraît ridiculement évident. Mais je vous assure que, sur le terrain, il est loin d'être facile à appliquer.

Il faut une vigilance constante au fil des discussions et réflexions pour vous assurer que les indicateurs que vous allez choisir sont directement liés aux objectifs business que l'entreprise cherche à atteindre.

Ce qui implique de :

ne pas se laisser distraire par des " vanity metrics " (les indicateurs séduisants par les volumes qu'ils montrent, mais qui sont faussement encourageants),

ne pas s'arrêter aux KPI "évidents" ou aux premiers indicateurs qui viennent à l'esprit,

ne pas laisser les contraintes techniques ("On ne peut pas mesurer ça") interférer à ce stade de la réflexion.

Il y a un équilibre à trouver entre :

Une approche " Top -> Bottom " (= partir du projet de l'entreprise, le traduire en objectifs, eux-mêmes convertis en leviers actionnables, déclinés à leur tour en KPI) et

Travailler main dans la main avec les équipes pour être certain que l'on mesure les indicateurs qui comptent. Et pour que ces équipes n'aient pas l'impression de se retrouver devant le fait accompli.

Xavier Naudeau, expert Data & Analytics :

Je dirais qu'il faut d'abord partir sur un point central : comprendre les tenants et aboutissants de chaque KPI et surtout faire en sorte que vos KPI ne deviennent pas des " I " à force de les multiplier dans vos suivis.

La première question à se poser serait donc de savoir si je comprends, pour chaque KPI, les points suivant:

Que représente ce KPI ?

Quel impact " direct " sur mon business a-t-il à la hausse/baisse ?

Comment puis-je l'impacter (facteurs internes/externes) ?

À quelle fréquence puis-je le consulter ?

Comment est-il mesuré ?

Quel(s) outil(s) ?

Quelle source prioriser ?

Quel niveau de fiabilité pour chaque source ?

Et surtout... comment le comparer ?
Ces différentes questions doivent être répondues pour valider l'utilisation d'un KPI. Sinon il s'agira bien souvent d'indicateurs simples, sous-jacents.

Enfin je terminerai en disant que la première des choses est d'ouvrir la porte à des profils plus techniques sur ces décisions, profils qui permettront de matérialiser des objectifs en KPI mesurables là où bien trop souvent, la stratégie est décorrelée de ce qui est faisable... et mesurable.

Ok, revenons à notre exemple et comment concrètement, comment nous allons traduire les objectifs web en KPI analytics & segments à mesurer.

Nous devons mesurer le nombre de pages vues pour nos 5 nouvelles pages. Ces pages vues devront être segmentées par :

source de trafic

qualité de page vue (taux de rebond, niveau de scroll de la page, temps passé, interactions avec les fonctionnalités de partage, d'impression...)

caractéristiques des visiteurs (âge, sexe, type d'appareil, pays, audience Google)

données métier : nom de la formation

Nous devons mesurer le nombre de demandes d'information issues de ces pages. Ces demandes d'information devront être segmentées par :

Nous devons mesurer le nombre d'inscriptions effectives générées grâce à ces pages. Ces demandes d'information devront être segmentées par :

Traduire les KPI Analytics et segments en plan de taggage

Pour suivre les indicateurs clés et segments définis à l'étape d'avant, il va falloir implémenter du tracking analytics qui n'est pas présent par défaut.

Dans notre exemple, partons du principe que l'école de commerce utilise Google Tag Manager pour déployer son outil web analytics, Google Analytics.

Par défaut (comprendre sans paramétrage supplémentaire), Google Analytics permet de mesurer les pages vues et le temps passé sur la page.

Attention toutefois, parce que par défaut Google Analytics ne compte le temps passé sur une page que si une deuxième page est vue (techniquement si une deuxième interaction a eu lieu, comme un nouvel événement déclenché).

Il va donc falloir modifier ça.

Par défaut, Google Analytics permet de segmenter par :

type d'appareil,

source de trafic (encore faut-il que la source de trafic soit bien attribuée),

pays,

titre de la page (pourrait s'apparenter au nom de la formation)

Ainsi, il y a un travail de configuration analytics à réaliser.

Il faudra aussi effectuer un travail de taggage sur le site.

C'est pourquoi il est recommandé de réaliser un plan de taggage, il facilitera ainsi la configuration par un travail de planification :

1. mettre en place le taux de rebond ajusté afin que Google Analytics puisse comptabiliser correctement le temps passé sur chacune des pages,

2. mettre en place la mesure du taux de défilement (scrolling) des pages, par exemple lors de leur consultation à 25%, 50%, 75% et 90% de la page complète.
Source de l'image : amazeemetrics.com
3. s'assurer que les campagnes seront bien taggées avec des paramètres UTM pour que les sources de trafic soient bien attribuées.

Source de l'image : blog-alexa.com

4. créer une catégorisation (on parle aussi de taxonomie) pour les pages plutôt que d'utiliser le titre de la page. Un regrouprement de contenu ou une dimension personnalisée semble plus appropriée ici.

5. s'assurer que les rapports sur la publicité sont activés dans Google Analytics afin d'obtenir l'âge et le sexe des visiteurs, ainsi que les audiences dans lesquelles Google les classe au vu de leurs centres d'intérêts et des sites qu'ils ont visités

6. mettre en place le tracking des champs du formulaire de demande d'information pour qu'on puisse ensuite récupérer l'information sur le niveau d'étude des personnes et leur établissement précédent (puis les envoyer à Google Analytics sous la forme de dimensions personnalisées).

7. synchroniser Google Analytics avec le système CRM, de sorte à obtenir les inscriptions effectives dans Google Analytics (et que ces inscriptions soient segmentables par toutes les autres données collectées).

Comme vous le voyez, des besoins pourtant évidents peuvent vite demander un plan de taggage assez complexe.

Maintenant que vous avez eu la vue d'ensemble, reprenons tous les éléments les uns après les autres en détail.

Déterminer les objectifs de votre site web

Votre site web n'est pas qu'une carte de visite sur internet.

Il est bien plus que ça.

En 2020, il est un véritable apporteur d'affaires pour votre entreprise.

Il doit impérativement contribuer à générer de la valeur (obtenir des contacts commerciaux ou générer des revenus) en complément des autres dispositifs non digitaux.

Reprenons l'exemple de notre école de commerce.

L'objectif global est donc de générer 1'500 prospects sur l'année.

Pour l'atteindre :

Chaque effort prend un tiers du budget marketing.

L'idée serait donc que chaque effort ramène un tiers des prospects (soit environ 500).

Par conséquent, l'objectif des landing pages sera de générer 500 prospects sur l'année (42 par mois en moyenne).

Notez qu'il faut rester flexible et adapter le plan au fur et à mesure.

Au bout du 1er trimestre vous faites le point et ajustez le budget selon la réussite des différents efforts.

Déterminer les indicateurs de performance

Déterminer nos KPIs est la phase suivante.

Les indicateurs clé macro

Ces indicateurs permettent de mesurer votre progression par rapport à vos objectifs... macro.

Reprenons notre exemple :

Il faut donc que nos landing pages convertissent au moins 1,67% des visiteurs en prospect.

Nos indicateurs clés macro seront donc :

le nombre de demandes d'information

le taux de conversion des visiteurs en prospects

Mais d'autres indicateurs seront nécessaires pour nous aider à faire progresser ces indicateurs macro.

Il s'agit des indicateurs micro.

Les indicateurs clé micro

Nous cherchons ici des moyens d'influencer nos indicateurs de performance macro.

Ainsi, nous posons 3 leviers d'optimisation :

Ces 3 leviers permettront de mesurer une influence positive sur le taux de conversion des visiteurs en prospects.

Pour augmenter le temps passé sur les pages, nous testerons :

d'y ajouter des vidéos,

de mettre 10 témoignages plutôt que 5,

d'ajouter davantage de photos
etc.

Pour augmenter le taux de défilement ( scrolling) sur les pages, nous testerons :

d'ajouter des indices visuels tels que des flèches,

d'ajouter un indicateur de scroll de la page

Ainsi, nos indicateurs clés de performance micro seront :

le temps passé sur chaque page,

le taux de scroll de chaque page

Déterminer les critères de segmentation

Le web analytics ne sert pas qu'à mesurer votre progression par rapport à vos objectifs.

Il sert également à apprendre.

Le meilleur moyen d'apprendre, c'est de segmenter.

Les données moyennes ne vous apprennent rien, et ne sont pas actionnables.

Contrairement aux données segmentées.

En amont, vous devez donc déterminer un moyen de segmenter vos données de manière à pouvoir tirer des enseignements des segments les plus profitables pour votre entreprise.

Hormis les segmentations classiques offertes par défaut dans l'outil d'analytics, il est conseillé de l'enrichir avec des données métiers qui sont spécifiques à votre entreprise.

En génération de prospects (lead generation), l'un des meilleurs moyen d'enrichir vos données à des fins de segmentation, c'est d'utiliser les données saisies par les prospects dans les champs de formulaire.

Reprenons notre exemple :

Par défaut dans Google Analytics, nous pouvons segmenter nos prospects par :

En améliorant le paramétrage analytics, nous pourrons aussi segmenter nos prospects par :

âge,

sexe,

centres d'intérêt,

produits ou services (autres que le vôtre) pour lesquels les prospects sont sur le marché actuellement

C'est pas mal. Mais cela reste assez générique.

Nous pouvons faire mieux!

Imaginons que nos formulaires contiennent 5 champs :

nom,

email,

niveau d'étude,

établissement précédent,

programme d'intérêt (pré-sélectionné d'avance sur chaque page)
message

Segmenter par niveau d'étude, établissement précédent ou programme d'intérêt présentera dans ce cas beaucoup d'intérêt.

Imaginez que les anciens élèves d'un établissement X aient un taux de conversion prospects ➡️ inscrits 5x supérieur à la moyenne.

Ou que les personnes de niveau d'étude Y ne convertissent pas du tout.

Ces informations valent de l'or pour ajuster nos efforts marketing.

Aussi, les segments que nous souhaiterons pouvoir analyser (en plus des segments par défaut offerts par Google Analytics) seront :

Déterminer les données à envoyer aux tiers

Pourquoi vous devez utiliser une solution de tag management

Dans le monde d'aujourd'hui, notre site web qui doit envoyer des données vers :

Il est tout à fait possible d'intégrer directement les pixels et tags de plateformes tierces sur votre site.

Quand je dis directement, j'entends de les copier-coller directement dans votre code source.

Mais il y a une manière beaucoup moderne et plus élégante de faire : utiliser une solution de tag management (ou TMS).

Le plus connu et celui que je recommande, c'est Google Tag Manager.

L'avantage majeur : tous vos tags sont regroupés dans un même endroit (dans Google Tag Manager).

Et vous gérez facilement le déploiement (ou non) des balises ou des scripts, selon un tas de règles qui sont personnalisables à souhait.

En guise de bonus, et non des moindres, le chargement de ces pixels se fait de manière asynchrone, c'est-à-dire que le temps de chargement des pages est moins impacté qu'en les intégrant directement.

Aussi, je prends le parti pris d'utiliser Google Tag Manager et de créer le plan de taggage avec des instructions GTM.

J'ai demandé à d'autres experts analytics leur avis sur la question : Est-ce que pour l'implémentation d'un plan de taggage, un TMS est recommandé ?

Julien Coquet, Senior Digital Analytics & Marketing Consultant :

En 2020, passer par un système de gestion de balise (tag management system ou TMS) est non seulement un gage d'agilité marketing mais aussi un moyen de travailler efficacement en équipe sur des projets Web ou mobile.

Quand on crée son plan de marquage en pensant à son TMS, il faut se dire qu'on établit un document de référence, une sorte de Bible pour votre marketing digital.

En effet, c'est dans ce document qu'on formalise les éléments les plus importants à capturer sur le site.

L'essentiel est de créer une couche de données (data layer) basée sur le plan de marquage contenant les éléments importants à mesurer: type de page, famille du produit affiché, prix du produit, nombre de mots du contenu, etc.

Pour limiter les efforts de développement, il convient de mutualiser dans ce datalayer les éléments qui seront utiles à tous les tags utilisés (Google Analytics, Facebook ou autre).

Ce plan de marquage doit être enrichi et maintenu de manière régulière, tous les 3, 6 ou 12 mois.

Sur une note plus technique, la mise en place d'un plan de marquage pour un TMS tel que Google Tag Manager impose aux équipes techniques de produire du code de qualité et d'inclure un maximum de métadonnées utiles dans les pages.

On pensera notamment aux attributs HTML ainsi qu'aux classes et identifiants CSS qui permettent la capture rapide d'interactions dans les pages du site.

Franck Scandolera, Expert et Formateur Analytics Freelance :

À moins d'une forte contrainte technique, je recommande fortement d'utiliser GTM pour déployer une nouvelle implémentation et gérer ses tags au fil du temps.

Une fois GTM intégré dans toutes vos pages, fini la douloureuse gestion de vos tags Analytics, marketing, etc., codés en dur dans chaque page de votre site.

GTM n'a que des avantages,

Réduction de la dépendance à votre IT.

Réduction des coûts grâce à la réduction du temps dédié à la gestion des tags.

Amélioration de la maitrise de son implémentation grâce à la centralisation des tags.

Réduction du temps de chargement de page

Une fois les professionnels du marketing formés (autopromo pour mes formations GTM 1, 2 et 3 ;), ils gagnent sensiblement en autonomie et en agilité pour gérer leurs tags Analytics, Marketing, RGPD...

Xavier Naudeau, expert Data & Analytics :

De manière générale, l'utilisation d'un TMS sera recommandée.

Pour les TPE et PME, je recommande Google Tag Manager. Pourquoi ?

De la même manière que Google Analytics a inondé le marché grâce à son UI et sa gratuité, GTM a très rapidement intégré nombre de TPE, PME et de plus en plus de grandes entreprises.

La réponse à ce pourquoi s'explique à travers la simplicité de mise en place d'un niveau basique de tracking, un mélange d'efficacité et de rapidité.

Mais surtout on a à disposition un outil qui évolue sans cesse et qui ne se contente pas de surfer sur le succès de sa gratuité pour gagner des part de marchés.

Les limites étant pour moi à un niveau soit de technique trop avancé pour la majorité des entreprises, soit trop philosophique (peur de l'ogre Google).

Il existe alors d'autres acteurs (payants) qui se veulent plus " éthiques " (CommanderActs) et/ou avec un support technique à disposition (Tealium, DTM, CommandeActs).

Ceux-ci pourront, sur des grands comptes, venir entrer en compétitions avec GTM.

À ce moment là, la question sera plus large que la simple utilisation d'un Tag Management System puisque la réflexion se portera à une échelle plus importante étant donné que l'on réfléchit plus facilement en " stack technologique " qu'individuellement.

Bien souvent les entreprises partiront sur un stack Adobe ou Google (voire un mix dans le bancaire) pour des raisons de protections/accès aux données mais également d'inter-connectivité avec les systèmes déjà en place.

Plan de taggage Analytics

Il s'agit d'envoyer des informations enrichies à votre outil de mesure (dans notre exemple Google Analytics).

De manière générale, le plan de marquage analytics comprendra :

Reprenons notre exemple.

Ici, nous voudrons ajouter Google Analytics à nos 5 landing pages.

A voir si nous souhaitons créer un marqueur analytics spécifique ou réutiliser celui qui est déjà installé sur le site principal (le site institutionnel).

Dans la plupart des cas, ma préférence va à l'utilisation d'un seul marqueur Google Analytics.

Cela évite d'avoir des données cloisonnées à 2 endroits différents.

De plus, il nous faudra également modifier la configuration analytics :

1. Activer les fonctions de suivi publicitaire (si elles ne sont pas déjà activées) pour obtenir les données d'âge, de sexe, d'audiences

2. Comme les landing pages sont sur un sous-domaine du site Web, il convient de créer un filtre basé sur le nom d'hôte pour ajouter le sous-domaine comme préfixe des URLs traquées par Google Analytics

Ensuite, nous devrons créer plusieurs événements :

des événements de suivi du défilement (scrolling) à 25%, 50%, 75% et 90% de la page. Double avantage : ils ajusteront le taux de rebond et nous permettront d'avoir un temps passé sur les pages très proche de la réalité

un événement pour l'envoi du formulaire de demande d'information
(cet événement deviendra également un objectif)

Enfin, nous devrons créer plusieurs dimensions personnalisées :

Ces dimensions personnalisées seront récupérées grâce aux données remplies dans les formulaires.

Plan de taggage Adwords (Google Ads)

Il s'agit d'envoyer des informations à Google Ads pour pouvoir optimiser nos campagnes et faire du reciblage publicitaire (aussi appelé remarketing).

Reciblage publicitaire : toucher à nouveau des visiteurs passés qui auraient (ou n'auraient pas) accompli une action spécifique.

De manière générale, le plan de marquage Google Adwords comprendra :

la balise de remarketing (avec si nécessaire la récupération de données dynamiques, pour faire du remarketing dynamique),

la mise en place de conversions

Reprenons notre exemple.

Ici nous voudrons :

mettre en place la balise de remarketing Google Ads (sans paramètres spécifiques),

mettre en place une conversion pour les formulaires envoyés.

Plan de taggage Facebook Ads

Il s'agit d'envoyer des informations à Facebook Ads pour pouvoir optimiser nos campagnes et faire du reciblage publicitaire.

De manière générale, le plan de marquage Facebook Ads comprendra :

le pixel Facebook (avec si nécessaire la récupération de données dynamiques, pour faire du remarketing dynamique),

la mise en place d'évènements de pixel (suivi d'actions spécifiques réalisées sur le site)

Reprenons notre exemple.

Ici nous voudrons :

mettre en place le pixel Facebook (sans paramètres spécifiques),

mettre en place une événement de pixel de type "Lead" ou "contact".

Construire votre plan de marquage étape par étape

Maintenant que tout a été défini de manière écrite, nous allons mettre ça en forme dans un document Google Sheet.

Nous allons aussi monter d'un cran au niveau technique.

Pour ce faire, voici les colonnes que j'utilise :

Fournisseur (du tag), par exemple Google Ads, Analytics, Facebook, etc.

Type (de tag), par exemple pixel, code de suivi, évènement, dimension personnalisée, etc.

Id du compte (de fournisseur de tag), par exemple id analytics, id Google Ads, id Facebook Ads, etc.

Interaction visiteur, par exemple scroll 25% ou envoi du formulaire

Condition de déclenchement (Google Tag Manager), par exemple All pages ou form_id = NLBlockForm_footer

Valeur à remonter (dans le tag), par exemple en e-commerce chiffre d'affaires, id produit, currency (généralement des variables de couche de données, autrement appelées variables de datalayer)

Exemple / template de plan de taggage

Ainsi, dans notre exemple, le plan de taggage ressemblera à ça :

Bien qu'il soit simple et assez court, cet exemple de plan de taggage peut être utilisé comme template.

Implémenter le plan de taggage

L'implémentation du plan de marquage correspond au moment l'on configure la collecte des données avec Google Tag Manager.

Je ne vais pas vous montrer ici comment faire pour notre exemple puisqu'il est fictif.

Je vous renvoie toutefois à mes guides Google Tag Manager si vous souhaitez vous former sur cet outil :

Quelques captures d'écran du résultat dans Google Tag Manager :

Scroll tracking pour Analytics :

Envoi du Formulaire pour Analytics, Google Ads, Facebook Ads :

dimensions personnalisées :

Audit de plan de taggage

Comme dit précédemment, un plan de taggage représente vos besoins en tracking à un instant T en fonction de vos objectifs à ce moment là.

Mais les objectifs évoluent régulièrement.

C'est la raison pour laquelle à chaque nouveaux objectifs, il conviendra de faire un audit du plan de taggage.

Il sera également nécessaire d'auditer et/ou de refaire un plan de taggage lorsque le site web évolue.

Supprimez régulièrement le tracking dont vous n'avez plus besoin

Il s'agit de voir si les marquages dont vous aviez besoin précédemment sont toujours d'actualité.

Il ne sert à rien de conserver des éléments de tracking dont vous n'avez plus besoin sur votre site internet.

En effet, tout élément superflu doit être éliminé.

La vitesse de votre site en dépend.

Et au-delà de la vitesse, vous avez la responsabilité de vos données.

Ne continuez pas à les transmettre à des tiers avec lesquels vous ne travaillez plus.

Ajoutez / modifier le tracking nécessaire pour répondre aux nouveaux enjeux de votre entreprise

Vous avez de nouveaux objectifs nécessitant l'ajout de nouveaux tags.

Il convient alors de modifier le plan de taggage initial pour l'enrichir avec vos nouveaux besoins.

C'est une bonne pratique très importante de conserver le plan de marquage initial et de le compléter au fur et à mesure.

Il s'agit-là d'une question de gouvernance et de sécurité.

Si vous changez de webanalyste en cours de route, le nouvel arrivant sera heureux d'hériter d'un plan de taggage complet.

Il gagnera en temps de compréhension et pourra ainsi éviter bien des erreurs.

Créer un nouveau plan de taggage après la refonte d'un site

Après la refonte complète d'un site web, ma recommandation est de redémarrer avec un nouveau plan de taggage.

Vous n'aurez pas à repartir de zéro puisqu'un certain nombre d'éléments trackés sur le site précédent seront toujours d'actualité.

Vous devrez simplement copier-coller tous les éléments qui sont encore pertinents et modifier la manière de les tracker (vos règles de déclenchement GTM).

Julien Coquet, Senior Digital Analytics & Marketing Consultant :

Il est crucial que vous collectiez des données de qualité.

Tous vos efforts marketing sont voués à l'échec si vos données sont manquantes, incomplètes ou incorrectes.

En effet, il n'y a rien de plus frustrant que de se retrouver avec des rapports vides, pleins de trous ou remplis de données sans queue ni tête!

Vous devez donc absolument utiliser des méthodes d'audit et de vérification de la bonne mise en place de votre plan de marquage.

Si vous utilisez Google Tag Manager, vous avez plusieurs outils à votre disposition:

1. Le mode Prévisualisation de Google Tag Manager: activez le mode prévisualisation pour visualiser les éléments gérés par GTM à un moment donné, par étape du chargement de la page ou par clic par exemple. C'est aussi avec cette méthode que vous verrez quels tags sont déclenchés - ou non.

2. La console pour développeur de votre navigateur (Chrome, Firefox ou Safari): tapez dataLayer et observez les éléments contenus dans votre data layer

3. Utilisez une extension de navigateur telle que DataSlayer, qui vous affiche l'équivalent de la console de prévisualisation de GTM mais impacte beaucoup moins la visualisation de la page

N'oubliez pas que vous êtes responsables de vos données : vous devez ajouter une dose d'assurance qualité à vos efforts de marquage de site.

Pourquoi vous devriez sous-traiter la réalisation de votre plan de taggage

La situation idéale et fortement recommandée est de recruter un expert analytics freelance ou une agence analytics pour la réalisation de votre plan de tracking.

Plusieurs raisons à cela :

La personne qui le réalise devra idéalement avoir :

1. une connaissance pointue de Google Analytics pour savoir exactement ce que signifie chaque indicateur, comment il est obtenu, les biais éventuels dont il faut tenir compte.

2. une connaissance transversale du webmarketing (incluant les moyens de conversion des différentes plateformes publicitaires, ainsi que les données dont elles ont besoin pour effectuer du remarketing dynamique),

3. une connaissance technique des langages web et des différents CMS sur le marché pour savoir comment opérer de la manière la plus efficace et ainsi vous éviter de payer des tâtonnements inutiles.

4. une compétence business au sens large, afin de pouvoir parler aux membres de la direction de votre entreprise et glaner les objectifs business à retranscrire en indicateurs clés de performance ( KPIs) pour votre site web.

La encore, j'ai posé la question à d'autres spécialistes analytics: pourquoi sous-traiter la réalisation d'un plan de taggage ?

Franck Scandolera, Expert et Formateur Analytics Freelance :

Si l'on souhaite mesurer un site ou une application pour collecter des données personnalisées, valides et efficaces via une implémentation accessible, évolutive et optimisée, il faut faire appel à un vrai expert webanalyste.

Les experts vous assureront de la portée, de la qualité et de l'intérêt des mesures de votre site ou app.

Thomas Gadroy, content strategist et bloggeur Analytics :

Si vous hésitez entre sous-traiter et internaliser le plan de taggage, je vous recommanderais de commencer par vous poser cette simple question :

" De quelles ressources en interne disposons-nous pour assurer un résultat fiable ? ".

Concevoir et réaliser le plan de taggage va vite devenir un gouffre de ressources si vous n'avez pas en interne une personne qui possède réellement l'expertise du sujet.

Prenez le temps de vous poser et d'évaluer les deux solutions.

D'un côté, le salaire du ou des porteurs de projet pendant la période où ils vont lire de la documentation, cogiter, rechercher des bonnes pratiques, se renseigner auprès d'autres entreprises... bref " Découvrir le sujet " et

De l'autre côté, le coût forfaitaire d'une prestation confiée à un partenaire.

Gardez en tête que vous voulez éviter un retour en arrière, dans quelques mois, parce que les décisions prises au départ étaient mauvaises.

Un expert externe pourra vous apporter de la visibilité sur " ce qui se fait ailleurs " et arbitrer de manière objective pendant les discussions entre les services.

Xavier Naudeau, expert Data & Analytics :

Le monde du WebAnalytics est presque aussi vieux que celui du web (tout court). On parle des barres xiti qui affichaient le nombre de visiteurs comme on parle aujourd'hui de compte Google Analytics sur plus de 85% des sites qui utilisent un système de tracking.

Cependant c'est encore une compétence relativement rare à trouver de part son manque de formation, d'évangelisation ou tout simplement d'intérêt.

Ce métier est à la fois technique mais également business car il faut comprendre le besoin pour le traduire en un système de collecte juste et efficace.

De ce fait je dirais qu'aujourd'hui, à moins d'intégrer une cellule interne de spécialistes en WebAnalytics, c'est surtout une absence de choix qui se présente face à nous quant à la délégation des plans de taggage à des tiers de confiance.

Conclusion

J'espère que ce guide vous aura donné toutes les clés pour comprendre ce qu'est un plan de marquage et pourquoi son importance est capitale pour votre marketing.

Les données sont le pétrole du 21ème siècle et peuvent vous donner un avantage concurrentiel significatif, dès lors qu'elles sont " saines " et utilisées correctement.

La première étape pour y parvenir est de réaliser un plan de marquage impeccable, puis de l'implémenter en suivant les meilleures pratiques.

Vous voilà maintenant éclairé sur le sujet pour en discuter en interne et/ou avec n'importe quel prestataire spécialiste en web analytics compétent.

PS : Avant de partir, prends 30 secondes pour t'abonner à ma newsletter. Tu recevras régulièrement du contenu premium comme celui-ci soit exclusivement, soit avant tout le monde.

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Afficher tous les articles par Bruno Guyot

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Plan de taggage : guide concret, étape par étape (2020)

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Ce tuto a pour but de vous expliquer ce qu'est un plan de taggage pour le tracking de votre site internet (appelé aussi plan de marquage ou plan de tracking). A travers un exemple concret suivi de A à Z, nous allons voir comment réaliser un plan de taggage marketing avec Google Tag Manager (GTM).

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Tour d'horizon du nouveau Google Analytics 4

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Tour d'horizon du nouveau Google Analytics 4

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Walkthrough of the Google Analytics 4 User Interface

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Les avis et les avantages sur la plateforme Hotjar

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Les avis et les avantages sur la plateforme Hotjar

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En soit la data est une information objective et neutre. Elle va donner des indications sur la façon dont les utilisateurs se comportent, ce qu'il font, comment et pendant combien de temps...La data est un des éléments clés de la recherche UX.

La data quantitative et collectée par une machine, la plupart du temps de façon invisible et transparente pour l'utilisateur (Google Analytics, les outils de carte de chaleurs). L'utilisateur ne peut pas consciemment influencer ces données.

La data ne ment pas mais étant neutre, elle donne peut d'information sur le contexte. Les premiers problèmes arrivent au moment de l'interprétation de cette data dans un cadre UX.

Il ne faut pas oublier que derrière ces " simples " chiffres, des utilisateurs avec des situation très différents (Stress, urgence, mauvaise connection, environnement bruyant...) sont bien réels. Une moyenne peu donc parfois difficilement représenter tous les usages. La tentation est forte de chercher dans les nombres des " preuves " que notre vision est juste.

La donnée doit être analysé si le volume de celle si est conséquent. Si 10 personnes ont visité une page, les chances que des biais apparaissent sont énormes. Si cette même page est vue par 5 000 personnes, les datas seront plus fiables. Il est facile de parfois oublier cet éléments dans le flux d'une analyse webanalytics.
Plus une décision est importante plus elle doit être appuyée sur de la data significative.

Par quels moyen collecter de la data objective ?

Les outils Analytics

Sans doute la méthode la plus connue et la plus utilisée. Principalement Google Analytics, mais également AT Internet, Heap ou Mixpanel. Gratuit dans certain cas, cela permet d'avoir une base de donnée à traiter. Attention cependant à bien paramétrer ces outils : Propriétés, vues, filtres, objectifs, événements... sinon la donnée collectée sera plus difficilement utilisable.

L'A/B Testing

Kameleoon, A/B tasty, Beampulse ou Optimizely, des outils d'A/B tests, permettent d'avoir de la donnée chiffrées sur les comportements en réponse à des designs différents. Ils évitent la situations ou tout le trafic est du jour au lendemain envoyé sur une nouvelle versions d'un site ou d'un page, avec les risques que cela comprend... L'A/B test sert de filet de sécurité mais peut aussi permettre, dans le cas de sites à fort trafic, un ajustement très précis de quelques éléments d'une page clé.

L'Eye-Tracking

Pratiqué en labo, l'eye tracking permet de voir ou un utilisateur regarde durant une navigation. Il nécessite un investissement en matériel adapté pour le réaliser dans de bonnes conditions. Il est interessant car les zones de clics et mouvement de la souris ne sont pas forcément corrélés au regard. La durée d'attention peut être mesurée, ainsi que le cheminement : Qu'a vu l'utilisateur en premier ? Y a t'il des éléments qu'il regarde souvent sans interagir avec ?

Source : nngroup.com

Les Cartes de clics

Autre source de donnée neutre, la heatmap, scrollmap ou carte de clics. Elles permettent de voir comment vont interagir les utilisateurs avec les pages du site. Il est essentiel de coupler cette étude avec au minium de la webanalyse, car une heatmaps en soit peut être interprétée de différentes manières sans contexte.
La scroll map (ou carte de scroll) est particulièrement intéressante pour voir quels sont les contenus réellement visualisés par les visiteurs.

Les Sondage en ligne

Bien réalisés, ils peuvent s'avérer très puissants et apporter des informations intéressantes. Un sondage en ligne va permettre de poser des questions bien spécifiques à un utilisateur et de recueillir de la donné pour former des statistiques. Les questions à choix multiples sont a privilégié dans une approche " data " quantitative. Les questions ouvertes, seront plus utilisées pour le qualitatif. Dans tous les cas, la manière de poser les questions ainsi que les éventuelles réponses pré-rédigées doivent éviter au maximum de créer des biais.

Source : hotjar.com

La donnée est un élément essentiel à la bonne conduite d'une refonte UX de site et page. Cette phase de recherche UX est essentielle afin de prendre en compte un volume de données supérieur à des entretiens utilisateurs, qui ne permettent pas d'obtenir des retours de plusieurs dizaines de milliers d'utilisateurs.

N'hésitez pas à découvrir tous les articles de notre blog ou à nous contacter pour plus d'informations !

# data[].attributes.attachment_link.title
Comment utiliser la Data pour améliorer votre UX ? - Arquen

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Comment lier data et UX ? En soit la data est une information objective et neutre. Elle va donner des indications sur la façon dont les utilisateurs se comportent, ce qu'il font, comment et pendant combien de temps...La data est un des éléments clés de la recherche UX.

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Bruno Guyot - Expert en marketing digital, Google Trainer - Suisse romande

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Quels distributeurs traditionnels gèrent leur réseau de distribution à vue, sans outil de pilotage adapté? Pour ainsi dire aucun. Quels e-marchands gèrent leur site e-commerce à vue, sans outil de pilotage adapté? La plupart!

Nous allons donc voir comment grâce aux outils de Web Analytics, il est possible de suivre des indicateurs de performance pour mesurer la rentabilité de votre site e-commerce et le piloter au quotidien.

Cet article se veut simple et efficace. Nous n'allons donc pas rentrer dans le détail des mesures élémentaires et nous concentrer uniquement sur les 10 indicateurs de performances (KPI) qui selon nous sont les plus importants pour piloter votre activité e-commerce au quotidien.

1. Taux de conversion

Le taux de conversion est exprimé en pourcentage. Il se définit comme le résultat du nombre de visiteurs (ou de visites) divisé par le nombre de conversions (généralement une commande).

Les acheteurs réalisant généralement plusieurs visites avant achat, il nous parait plus pertinent d'opter pour une approche qui reflète ce comportement et de vous baser sur les visiteurs uniques pour calculer votre taux de conversion.

Pour comparaison, le taux de conversion moyen d'un site e-commerce est de 2%, même si cela dépend du secteur d'activité. Un taux de conversion faible indique qu'il y a un problème. Tarifs ou frais de port trop élevés, site n'inspirant pas confiance, processus de commande trop compliqué, etc... Les causes possibles sont diverses et variées. C'est pourquoi il faudra pousser l'analyse plus loin. Notons qu'il est intéressant de segmenter les taux de conversion selon différents critères : source de trafic, type d'appareil, nouveau visiteur ou visiteur connu...

La segmentation par source de trafic vous donnera une ventilation du taux de conversion selon l'origine du visiteur. Il est parfois intéressant de constater qu'un canal d'acquisition sur lequel on n'investit pas est finalement celui qui convertit le mieux.

La segmentation par type d'appareil (ordinateur, tablette, smartphone) vous donnera une idée des performances de votre site en fonction des appareils et éventuellement des différentes versions de votre site (mobile ou responsive par exemple).

2. Panier moyen

Le panier moyen correspond au montant moyen des commandes passées sur votre site e-commerce.

Il s'obtient en divisant pour une période donnée le chiffre d'affaires par le nombre de commandes.

Augmenter votre panier moyen doit faire partie de vos priorités. Pour ce faire vous disposez de plusieurs leviers : cross selling, up selling, packs, prix dégressifs ou encore avantage à partir d'un certain montant. Il est donc intéressant de tester ces stratégies et de suivre les conséquences sur le panier moyen afin de l'augmenter au maximum.

Comme pour le taux de conversion, il est intéressant de segmenter le panier moyen selon différents critères : par source de trafic, par type d'appareil, par visiteurs nouveaux ou connus, etc...

3. Jours et visites avant achat

Les jours avant achat présentent la répartition du nombre de jours qu'il faut à un visiteur pour acheter un produit sur votre site. Les visites avant achat, le nombre de visites avant de finaliser la commande.

Selon ce que révèlent ces données, il convient d'adapter votre marketing, vos messages et vos incitations à l'action.

Par exemple, si un achat nécessite plusieurs jours, fournissez plus d'informations à vos visiteurs et aidez les à faire des recherches (comparatifs, guides d'achat, vidéos de démonstration, etc...). Au contraire, si le délai avant achat est court, l'achat est plus spontané et vous pourrez, par exemple, proposer plus de promotions ou ajuster vos prix pour augmenter les ventes.

La encore, une segmentation par source de trafic est intéressante. En effet, il est fréquent que des tendances nettement différentes se dessinent selon le canal d'acquisition (résultats naturels, campagnes publicitaires, comparateurs de prix, accès directs, sites référents, réseaux sociaux etc...). Selon les tendances des différents canaux, il est intéressant de mettre en place différentes landing pages qui collent au comportement avant achat des visiteurs.

Par exemple, si le trafic en provenance des campagnes Adwords achètent très vite, il convient de proposer des landing page ayant un maximum de chance de convertir tout de suite. Au contraire, si le trafic en provenance des sites référents achètent très lentement, il convient de proposer des landing page avec un maximum d'informations et de conseils.

4. Taux de rebond sur les fiches produits

Le taux de rebond mesure le nombre de visiteurs qui arrivent sur votre site et en repartent aussitôt. Bien que toujours très intéressante en général, la mesure du taux de rebond l'est encore plus au niveau des fiches produits.

Cela permet entre autre d'identifier s'il y a un problème sur un ou plusieurs produits (problème de prix, de visuel, de description).

5. Coût par acquisition (CPA)

Théoriquement, le CPA est la division entre le coût d'un moyen d'acquisition (Adwords, comparateurs de prix, affiliation, etc...) et le nombre de commandes générées. Cela vous permet d' identifier les méthodes d'acquisition rentables et celles qui ne le sont pas. Et de pouvoir réagir.

Le CPA est toutefois plus difficile à calculer en réalité à cause des comportements multi-canal.

En effet, désormais, les clients potentiels visitent votre site depuis leur mobile en ayant cliquer sur l'une de vos annonces Adwords (par exemple), s'en vont et peuvent revenir commander le lendemain depuis leur ordinateur en ayant cliquer sur l'un de vos liens naturels.

Pour pouvoir y voir plus clair, Google Analytics propose d'analyser l'entonnoir multi-canal. C'est à dire de retracer les parcours des internautes avant une conversion. Vous pourrez ainsi identifier avec précision les moyens d'acquisition les plus rentables en fonction de l'avancement du processus d'achat de vos clients. Un outil super mais assez complexe à maîtriser.

6. Taux d'abandon de panier

Le taux d'abandon de panier correspond au nombre de visiteurs qui ajoutent un produit au le panier et ne vont pas plus loin dans le processus.

On l'estime entre 55% et 75% selon les secteurs d'activité. Les raisons peuvent être multiples : le visiteur fait seulement du shopping, souhaite acheter plus tard, trouve les frais de port trop élevés, n'a pas confiance en votre site, ne veut pas créer de compte, trouve le processus de commande trop compliqué, etc...

Plusieurs pistes sont exploitables pour diminuer le taux d'abandon de panier. On peut entre autres : sauvegarder le panier et relancer par email, augmenter les éléments de réassurance (paiement sécurisé, livraison express, satisfait ou remboursé, garantie 2 ans, retour gratuit, etc...), simplifier le processus de commande, donner la possibilité de commander sans créer un compte, etc...

Selon nous, c'est l'association de plusieurs pistes qui permettra de réduire au maximum l'abandon du panier. Il convient de faire des tests et de mesurer l'impact de chaque modification.

7. Taux d'abandon dans le processus de commande

Dans Google Analytics, sous réserve qu'il soit correctement paramétré, vous avez la possibilité de mesurer les abandons à chaque étape du processus de commande.

L'affichage du nombre d'abandon sur chacune des pages du processus vous permet de rapidement déterminer les points de fuite. Peut être ces pages sont elles trop longues? Peut être y a t'il trop d'étapes? Peut être vos boutons ne pas pas assez visibles?

Par ailleurs, une segmentation par type d'appareil vous permettra d'appréhender si votre processus de commande est aussi performant sur ordinateur que sur tablette que sur mobile.

8. Fidélité des visiteurs et écart entre les visites

Au risque de nous répéter, la fidélisation est la réponse à l'envolée des coûts d'acquisition. Comprendre combien de fois un visiteur est venu sur votre site et à quel intervalle il revient vous permet de savoir si votre site établit une relation de long terme avec ses clients.

La nature de votre activité influera forcément. En effet, un site de vente de cartouches d'imprimantes fidélisera à priori plus qu'un site de vente de canapés. Mais toute activité permet de fidéliser ses clients.

Il est important de développer cette fidélité. Plusieurs techniques peuvent être mise en jeu : emails avec des promotions, emails avec des nouveautés, ventes privées, liste de souhaits, coupons de réductions, ventes flash, programmes de fidélisation, actualités sur les réseaux sociaux, etc...

9. Notoriété : Accès directs

Il s'agit des visiteurs qui viennent sur votre site en saisissant son URL ou en utilisant un favori. Ce trafic est très intéressant, notamment parce qu'il est gratuit!

Un point clé de votre stratégie analytique est de comprendre ce trafic gratuit et d' identifier des tactiques pour alimenter et augmenter ce segment de vos visiteurs.

Il convient donc d'examiner la tendance du trafic direct sur le long terme, par exemple les 12 derniers mois. Suit il la même évolution que les autres sources de trafic? Est il en hausse? Quels types de contenus regardent ils? Quels produits achètent ils?

Outre le fait qu'il vous éclaire sur votre notoriété, le trafic direct vous donne de précieuses informations : il vous apprend ce qu'aiment vos clients. Cela permet d'adapter ses stratégies commerciales et de contenu à leurs attentes.

10. Le nombre de recherches internes et celles sans résultats

Le moteur de recherche interne de votre site e-commerce permet en quelque sorte de comprendre les intentions de vos visiteurs. Il vous permet de comprendre ce qu'ils recherchent vraiment.

Il est donc primordial de s'intéresser aux recherches les plus fréquentes. Si la top requête est un produit que vous ne proposez pas, il est peut être temps de l'ajouter au catalogue ...

Vous devez également déterminer si votre moteur de recherche fournit des résultats de qualité. Pour cela, il vous suffit de regarder le pourcentage de sorties après avoir consulté les résultats de recherche sur une requête donnée. Si le taux de sortie est élevée, ce n'est pas bon.

Un autre moyen consiste à comptabiliser le nombre de pages de résultats de recherche par visite. Logiquement, les résultats les plus pertinents sont en tête. Donc le nombre de pages de résultats vues doit être faible. S'il ne l'est pas, c'est que votre moteur interne n'est pas performant.

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10 KPI Analytics pour piloter votre activité e-commerce

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Quels distributeurs traditionnels gèrent leur réseau de distribution à vue, sans outil de pilotage adapté? Pour ainsi dire aucun. Quels e-marchands gèrent leur site e-commerce à vue, sans outil de pilotage adapté? La plupart!

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Les techniques pour permettre de tracker un utilisateur sur plusieurs plateformes - utilisation du userId via Google Analytics

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Les techniques pour permettre de tracker un utilisateur sur plusieurs plateformes - utilisation du userId via Google Analytics

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Bruno Guyot - Expert en marketing digital, Google Trainer - Suisse romande

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Pour nombre de nos clients, Google Analytics est et reste ce qu'il a toujours été : un outil qui mesure ce qui se passe sur leur site. Bien que ce soit loin d'être la majorité, certains d'entre eux s'en servent correctement. Ils tentent donc de recueillir les bonnes données pour optimiser leur site, évaluer le retour sur investissement de leurs campagnes d'acquisition, etc...

Mais depuis l'an dernier, une nouvelle version de l'outil est disponible : Universal Analytics. Bien que ce soit une véritable révolution (et je pèse mes mots), dans l'ensemble, les entreprises n'ont pas pas vraiment conscience des changements entre Google Analytics et Universal Analytics. D'ailleurs peu sont passées à la nouvelle version. Pourtant, l'un est un outil de d'analyse de ce qui se passe sur un site alors que l'autre permet d'avoir une vue complète de votre business. Explications...

Google Analytics est mort

Avec la fragmentation du trafic global (ordinateurs, tablettes et mobiles) puis la fragmentation du trafic mobile (sites mobiles, applications), les outils de WebAnalytics se sont retrouvés petit à petit complètement perdus et inadaptés.

La faute à la méthode de suivi qui utilise les cookies pour comptabiliser les sessions des visiteurs.

Si le visiteurs revient dans les 30 jours avec le même appareil, le même navigateur et qu'il n'a pas supprimé ses cookies alors il est un visiteur connu.

Sinon il est un visiteur nouveau.

Et c'est bien la le problème.

Les personnes ont un comportement multi-device. On se connecte depuis son smartphone, sa tablette, son ordinateur, son mac au travail, la tablette de la copine, etc...

C'est ainsi qu'une personne devient plusieurs visiteurs différents.

Dans le même temps, le digital continu à prendre des parts de marché dans l'activité globale et son influence ne cesse de grandir.

Tout ou presque passe par une recherche numérique multi-device à un moment du stade d'achat (produit ou service).

Le digital est donc plus que jamais stratégique.

Question : comment faire pour prendre les bonnes décisions si toutes les mesures que nous avons sont fausses !

C'est alors qu'arrive Universal Analytics.

Vive Universal Analytics

Universal Analytics est arrivée en version béta depuis 2013 et est effectif depuis Avril 2014.

L'évolution de Google Analytics est arrivée avec 3 promesses phares :

Pouvoir suivre les personnes plutôt que les visites (suivi multi device multi plateforme)

Permettre de tracker ce qui se passe hors ligne (achats en magasin, carte de fidélité, appel en call center, etc...)

Centraliser toutes les données business en important les données externes à l'intérieur de l'outil (importer des données CRM, importer les données de coût, etc...)

En d'autre terme, de passer d'un outil d'analyse de site web à un outil d'analyse business complet.

Et nous allons voir que le pari est plutôt réussi.

Utilisé de manière correcte, Universal Analytics vous offre une vue complète de votre business et vous permet de piloter votre entreprise par les données.

Et pas seulement celles issues du web, qui par définition ne sont qu'une partie de l'équation.

Toutefois, nous le verrons aussi, la mise en place d'Universal Analytics et son paramétrage sont des choses complexes.

Il faudra donc passer par un consultant analytics.

Commençons donc par passer les fonctionnalités en revue pour voir de plus près comment ça fonctionne et quelles sont les opportunités qui en découlent.

Le User-ID ou comment suivre des personnes

Universal Analytics permet de tracker des personnes plutôt que des visites.

C'est un changement fondamental.

Comme je l'expliquais un peu plus haut, le moyen de tracking utilisé par les outils de WebAnalytics, c'est le cookie.

Celui-ci est déposé dans un navigateur bien précis pour un appareil bien précis.

Or les visiteurs ont désormais un comportement cross-device, les données sont donc largement faussées.

Universal Analytics introduit une nouvelle manière de faire du suivi : la fonctionnalité User-ID.

Concrètement, celle-ci permet d' associer les données issues de différents appareils et de plusieurs sessions à des identifiants uniques (le User-ID).

Celui-ci va correspondre le plus souvent à un Identifiant unique généré par votre site web au moment ou l'internaute se connecte à son compte.

Si l'on reprend le schéma d'en haut, cette fois ci on aurait quelque chose de plus cohérent :

Vous aurez donc la possibilité de mesurer le parcours utilisateur à travers les différents canaux et les appareils pour les utilisateurs identifiés (site web, appli mobile, carte de fidélité, etc...).

Imaginez la compréhension profonde que vous pouvez désormais obtenir sur vos utilisateurs.

Les données ne sont plus faussées !

Vous pourrez dès lors répondre à des questions jusqu'alors sans réponses telles que par quel canal et quel appareil la majorité de nos clients nous trouvent ils en premier ?

Par quel canaux et quel appareils nos clients réalisent il majoritairement une conversion?

Est ce que, comme on l'entend partout, nos clients font des recherches sur mobiles et achètent ensuite sur leur ordinateur ?

Combien d'utilisateurs visitent notre site avec plusieurs appareils ?

Quels sont les chemin cross-device les plus utilisés pour convertir ? etc...

C'est sans doute la fonctionnalité qui était la plus attendue.

Mais c'est également une fonctionnalité qui nécessite une implantation technique d'un certain niveau de technicité.

Faire appel à un professionnel est fortement recommandé.

En effet, pour pouvoir en profiter, il faut activer la fonction (dans Google Analytics), modifier le code de suivi (dans vos pages ou dans Google Tag Manager), et créer un script qui va pousser l'User ID généré par votre site dans Universal Analytics (c'est la la partie vraiment technique).

Lecture pertinente : Mise en place pas à pas de l'user-id par Google Tag Manager pour Prestashop

Et il ne faut pas se tromper.

Il est évidemment interdit (par la loi et par Google) de collecter des données permettant d'identifier les utilisateurs.

On ne peut pas faire n'importe quoi.

Vous devrez également informer vos utilisateurs de manière claire et spécifique du périmètre et de l'usage de vos mesures analytics et leur offrir la possibilité de ne pas être suivi.

Enfin, puisque l'User-Id n'est activé que pour les utilisateurs connectés, vous allez devoir utiliser différents leviers marketing pour les y inciter.

Dans le cadre d'une activité e-commerce, vous pourrez par exemple proposer une création de compte simplifiée avec juste un nom d'utilisateur et une adresse email vous permettant de faire des sauvegardes de sélections de produits ou de pouvoir mettre en place des alertes.

Dans le cadre d'un blog, la possibilité d'accéder à du contenu premium en échange d'une création de compte gratuite ou la aussi, la possibilité de faire des sélections d'article sauvegardées.

Ce ne sont que des exemples.

La seule limite c'est votre imagination.

Le tout est d'adapter à votre activité.

En bonus, voila un avant goût de ce que vous aurez comme rapport dans Google Analytics une fois la fonctionnalité installée :

Le protocole de mesure

Cette fonctionnalité permet de collecter et d'envoyer des données vers votre compte Analytics depuis n'importe quel objet connecté (portique, scanner, caisse enregistreuse, etc...).

Cela implique qu'il est possible de suivre et d'intégrer des objectifs hors ligne (comportements et/ou conversions et/ou achats) dans Universal Analytics.

Les applications sont multiples : suivi de l'utilisation d'une carte de fidélité, suivi des achats hors ligne, etc...

Et ce qui est d'autant plus intéressant c'est qu'avec l'User -ID activé, les interactions hors ligne permettant l'identification seront combinées avec les autres activités en ligne du client (non identifiée personnellement, on se rappelle).

Une fois mis en place, vous pourrez par exemple obtenir des rapport mélangeant taux de conversion d'objectifs en ligne et hors ligne comme celui ci :

Imaginez maintenant le pouvoir de décision si vous segmentez ce rapport par appareil.

Par canal d'acquisition.

Vous aurez alors une vue beaucoup plus profonde et vous pourrez faire des ajustements synchronisés pour vos stratégies en ligne et hors ligne.

Les dimensions personnalisées

C'est avec le protocole de mesure l'un des moyens d' envoyer des données dans Universal Analytics.

Vous pouvez désormais ajouter 20 dimensions personnalisées (contre 5 variables personnalisées auparavant).

Le but de celles-ci est d'envoyer des données externes afin de d'apporter plus de contexte aux rapports.

Il est par exemple possible d' importer des données CRM pour analyser l'utilisation du site selon les centres d'intérêt des utilisateurs, leurs taux de fidélité, leur valeur client, etc...

Vous pouvez aussi importer des données de coûts liés à une campagne publicitaire avec une autre plateforme qu'Adwords, importer des données de votre CMS pour découvrir quels sont les auteurs les plus populaires sur votre site.

Dans le cadre d'une activité e-commerce, vous pouvez également vouloir importer des données pour générer des rapports sur les produits selon le prix, la couleur, la taille, etc... ou encore importer des données liées aux retours et aux remboursements.

Et ce ne sont que quelques exemples. Parce qu' il est possible d'aller encore beaucoup plus loin !

Du Web Analytics au Business Analytics

Universal Analytics vous donne la possibilité d'avoir une vue globale de votre business.

Vous pouvez désormais vous focaliser sur les vrais éléments de profitabilité de votre entreprise en les important directement pour vous en servir dans vos rapports.

En ce moment plus que jamais, on parle beaucoup de pilotage par les données.

Si l'on y pense, qu'est ce que l'on peut attendre de mieux d'un outil d'Analyse ?

Ma réponse à cette question est simple.

Il doit me permettre de prendre les bonnes décisions pour augmenter la profitabilité de mon entreprise.

En clair m'indiquer ce qui est rentable pour que je le développe et m'indiquer ce qui ne l'est pas pour que je l'arrête (ou l'optimise).

Certains vont être tenté de me dire que c'est exactement ce que fait l'outil de Webanalytics aujourd'hui.

Mais ce n'est pas le cas.

Les outils de Webanalytics s'arrêtent à la conversion.

Et dans 95% des cas, la conversion enregistrée sur un site ou une application ne correspond pas à l'élément ultime de profitabilité.

Par conséquent, lorsqu'arrive le temps des arbitrages et que vous ne vous fiez qu'aux conversions, vous risquez fort de vous tromper.

Oui, ce canal est celui qui donne le plus de conversions.

Mais est ce que ces conversions la sont celles qui contribuent le plus à la rentabilité de l'entreprise ?

Voyons deux exemples.

Commençons par le E-commerce.

La conversion ultime enregistrée par votre outil Analytics va être une commande.

Mais si le client fait un retour, en définitif vous n'avez rien gagné, vous avez même perdu de l'argent.

Et ça, au niveau de l'outil vous ne pouvez pas le savoir.

Imaginons maintenant que vous soyez dans un milieu très compétitif et que le coût d'acquisition d'un nouveau client fait que vous ne gagnez pas d'argent tant que qu'il n'a pas recommandé.

Vous ne pouvez pas savoir quel canal vous apporte le plus de clients qui recommandent.

Dernier exemple, imaginons une activité qui utilise son site pour générer des contacts à convertir hors ligne.

Une société d'informatique admettons.

La vente de matériel apporterait une faible rentabilité, contrairement à la signature d'un contrat de maintenance.

L'outil de webanalytics ne peut pas vous indiquer le canal qui nous apporte le plus de personnes qui achètent et prennent un contact de maintenance.

Bien souvent, l'un des canaux qui amène un faible nombre de conversions est pourtant celui qui amène les clients les plus intéressants...

Toutes ces informations manquantes vont pouvoir être importées et intégrées à la plateforme et vous permettre d' utiliser les éléments de profitabilité comme critère de segmentation principal.

Une révolution!

Le E-commerce amélioré avec Universal Analytics

Cette fonctionnalité d'Universal Analytics est une complète refonte du tracking E-commerce traditionnel.

En effet, il donne beaucoup plus de moyens d'analyse grâce à une collecte de données beaucoup plus importante.

Vous pourrez analyser la performance de vos produits en fonction de nombreux paramètres.

Idem pour la performance de vos listes de produits (catégories, meilleures ventes, page de marque, page de recherche, page d'accueil...) ou de vos catégories de produits.

Vous pourrez également visualiser l'expérience shopping sur votre boutique et ainsi détecter la ou les phase de l'expérience shopping qui nécessitent une amélioration.

Vous bénéficierez également d'un rapport beaucoup plus précis qu'auparavant sur les performances de votre entonnoir de conversion :

La encore, c'est une vraie révolution.

Vous n'aurez jamais eu les moyens d'analyser aussi finement ce qui se passe sur votre site e-commerce et vous pourrez optimiser ses performances comme jamais.

Par contre la encore, la mise en place est technique et nécessite le recours à un professionnel qualifié.

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Savez vous vraiment ce qu'est Google Universal Analytics ?

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Pour nombre de nos clients, Google Analytics est et reste ce qu'il a toujours été : un outil qui mesure ce qui se passe sur leur site. Bien que ce soit loin d'être la majorité, certains d'entre eux s'en servent correctement.

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Les erreurs d'interprétation des plus fréquentes - Partie 2

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Les erreurs d'interprétation des plus fréquentes - Partie 2

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Bruno Guyot - Expert en marketing digital, Google Trainer - Suisse romande

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Cet article est le deuxième de la série sur les erreurs d'interprétation les plus fréquentes dans Google Analytics. Après avoir vu les erreurs concernant le rapport Fréquence / Nombre de sessions, les métriques nombre de sessions par page, Temps moyen par page ou encore durée moyenne des sessions, nous allons aujourd'hui nous attacher à l'attribution des conversions, au trafic direct, au trafic social et au niveau des interactions. Vous êtes prêt? Alors c'est partit !

Attribution des conversions

Quasiment toutes les solutions de WebAnalytics utilisent par défaut le modèle d'attribution " Dernier clic ". Cela signifie que dans le cadre d'une conversion, celle-ci est attribuée uniquement au dernier canal d'interaction, même si le chemin de la conversion en compte plusieurs.

Pour bien comprendre, prenons l'exemple d'un utilisateur qui nous a d'abord trouvé par une bannière Display, qui est ensuite revenu en cliquant sur une annonce Google Adwords puis qui est revenu une dernière fois par Google en naturel et a réalisé une conversion. Le modèle dernier clic donnera l'attribution de cette conversion à Google en naturel sans tenir compte des canaux d'acquisition précédents. (Ce qui est complètement déconnecté de la réalité en l'occurrence, un article complet sur les modèles d'attribution est en préparation).

Revenons en à nos moutons. Contrairement aux autres, Google Analytics utilise un modèle d'attribution " Dernier clic indirect " dans tous les rapports standards. Concrètement, cela signifie que tous les rapports standards donnent 100% du crédit des conversions à la dernière campagne avant la conversion.

La encore, pour bien comprendre, reprenons un exemple. Reprenons l'utilisateur du dessus. Il nous a d'abord trouvé par une bannière Display, il est revenu une seconde fois en cliquant sur une annonce Google Adwords, une troisième fois par Google en naturel mais cette fois, il a réalisé une conversion lors de sa quatrième visite pour laquelle il a tapé l'url de votre site directement dans son navigateur. Une visite directe, donc.

Le modèle dernier clic indirect donnera l'attribution de cette conversion à Google en naturel. Il ne tiendra pas compte des canaux précédents et n'attribuera pas non plus la conversion au trafic direct. Bizarre n'est ce pas...

En fait, il faut comprendre que pour Google, une campagne est définie comme tout sauf du trafic direct : Réseaux sociaux, Résultats naturels, Email, Display, Affiliation, site référent, etc... Et ce modèle minimise donc délibérément les visites directes qui conduisent à une conversion. On peut se demander pourquoi.

En effet, pourquoi donner l'attribution de la conversion à une campagne alors que le visiteur s'est souvenu de notre Url et que donc notre travail de branding porte ses fruits? Je sais pas trop. Mais en tout cas c'est comme ça et c'est très important d'en être conscient lorsque l'on étudie la performance de ses canaux d'acquisition.

Autre chose importante à noter. Ce modèle d'attribution dernier clic indirect n'est pas celui utilisé dans les entonnoirs multicanaux. Dans les entonnoirs multicanaux, Google Analytics utilise le modèle dernier clic. C'est pourquoi vos rapports standards ne correspondent pas à vos rapports multicanaux, même si vous regardez les conversions dans le rapport vue d'ensemble multicanale ou dans le rapport sur les conversions indirectes. Bizarre ça aussi. La encore, le tout c'est de le savoir.

Interprétation du trafic direct

Pour la plupart des utilisateurs novices à intermédiaires, le trafic direct correspond aux visiteurs qui tapent votre URL directement dans un navigateur ou qui arrivent depuis un favori. En d'autres termes des visiteurs fidèles, qui vous connaissent déjà et qui donc décident de revenir sur votre site.

Ceci est vrai mais le trafic direct inclus en réalité un panel de visiteurs beaucoup plus large. En fait, des sessions directes se produisent à chaque fois que Google Analytics ne peut déterminer un référant. Cela peut être la cas lorsque par exemple :

Un visiteur clic sur un lien depuis un email (selon le fournisseur/programme d'email)

Un visiteur clic sur un lien depuis un document Microsoft Office ou PDF

Un visiteur accède à votre site depuis une URL raccourcie (selon le raccourcisseur d'URL)

Un visiteur clic sur un lien depuis une application mobile sociale (Facebook, Twitter, etc...). Les applications mobiles ne laissent en général pas passer le réferrant.

Un visiteur clique sur un lien (http) qui pointe vers votre site depuis un site sécurisé (https).

Un visiteur accède à votre site depuis une recherche organique. Il n'est pas rare que les navigateurs aient des problèmes et que du trafic organique passe en trafic direct.

A titre d'exemple, sur le site Chablais Web, je tourne en moyenne à 15% de visiteurs connus dans mon trafic direct. Ainsi, la proportion de visiteurs fidèle est en réalité beaucoup plus faible que la proportion de trafic direct.

Cela étant, il faut garder en tête l' utilisation cross-device de nos visiteurs. Et un visiteur unique qui visite votre site depuis son smartphone, sa tablette et son ordinateur va compter pour 3 visiteurs différents (sauf si la fonctionnalité User-Id est activée et que l'utilisateur est connecté à travers tous ces appareils)

Le meilleur moyen pour avoir une allocation la plus juste possible du trafic direct est d'ajouter des paramètres de tracking systématiquement dans toutes vos campagnes. Dans vos emails, vos annonces, vos catalogues, sur les réseaux sociaux, etc... Taguez, taguez taguez !

Interprétation du trafic social (notamment Twitter)

Sur Twitter plus qu'ailleurs, vous devez faire attention à la taille de vos messages. Chaque caractère est compté. Pour cela, les raccourcisseurs d'URL tels que biy.ly sont géniaux n'est ce pas ? Ils permettent de diviser par deux, trois et parfois plus la taille de l'URL réelle que vous souhaitez partager.

Le problème, c'est que ces services impactent les données de votre site web dans Google Analytics. En effet, généralement, ils ne laissent pas passer le référent. La conséquence est simple : votre trafic Twitter (mais peu être aussi Facebook, Google+, Instagram, selon que vous partagiez partout l'URL raccourcie) se transforme en trafic direct.

Résultat, cela devient compliqué de pouvoir mesurer l'impact de vos actions sur le ou les réseaux sociaux.

Voyons maintenant comment faire pour que cela n'arrive pas. En premier lieu, sachez que vous n'êtes pas obligé de raccourcir vos liens. En utilisant votre vraie URL, vous aurez beaucoup plus de chance de voir la source des visiteurs dans vos rapports. D'autant que Twitter raccourcie automatiquement les URL via t.co donc vous n'avez pas à vous soucier que votre URL vous mange des caractères inutiles.

Visuellement, on peut avoir l'impression avant de tweeter que l'Url prend énormément de place mais si vous regardez le décompte des caractères restant, vous verrez qu'il ne tient pas compte de la taille physique de l'url. Il tient compte de la taille rétrécie par t.co (mais invisible à ce moment la).

Sur les autres réseaux sociaux, la taille du post n'est généralement pas un problème. Vous n'avez donc pas besoin de raccourcir vos URL. Cela étant, si vous souhaitez tout de même les raccourcir, taguez les avant. Ajoutez vos paramètres avec l'URL builder de Google et raccourcissez ensuite. Et encore une fois, quoi qu'il en soit, url raccourcie ou non, taguez, taguez taguez !

Confusion entre interactions de niveau hit et de niveau session

Dans Google Analytics, les rapports standards sont ne sont souvent pas totalement adaptés à votre activité. C'est pourquoi il vous faut créer des rapport personnalisés. Le problème, c'est que Google nous permet de faire des rapports personnalisés mélangeant des dimensions de différents niveaux, ce qui conduit à de graves erreurs d'interprétations.

Pour bien comprendre, il faut d'abord définir la différence entre un hit et une session. Un hit est une interaction individuelle qu'un visiteur a avec votre site. Par exemple l'affichage d'une page, un clic sur un bouton, un ajout au panier, etc... Une session va être la somme, la collection de tous les hits réalisés lors d'une visite.

Google Analytics va collecter des métriques de niveau hit comme le temps sur une page, le taux de rebond, la valeur d'une page, le taux de sortie sur une page, etc... Il va également collecter des métriques de niveau session comme le temps passé sur le site, la valeur de l'objectif, le taux de conversion, etc...

Ce qu'il faut bien comprendre, c'est qu'on doit utiliser des métriques de niveau hit uniquement pour mesurer des dimensions de niveau hit. Et on ne doit utiliser des métriques de niveau session que pour mesurer des dimensions de niveau session. Par exemple, cela n'a pas vraiment de sens de mesurer le taux de conversion (métrique de niveau session) d'une page (dimension de niveau hit). Ou de mesurer la valeur de page (métrique de niveau hit) pour nos canaux d'acquisition (dimension de niveau session).

Le problème, lorsque l'on réalise des rapports personnalisés, c'est que Google Analytics n'empêche pas le mélange des deux types de dimension. Pire, il va donner des valeurs, qui seront toutes différentes et qui du coup donneront l'impression de données utilisables, alors qu'elles n'ont juste pas de sens !

Vous devez donc être vigilent lorsque vous réalisez vos rapports personnalisés et n'utiliser que des métriques et des dimensions de même niveau. La seule exception à la règle va être le taux de rebond. Cette métrique est à la fois de niveau session et de niveau hit. En effet, lors d'une session rebond, il n'y a qu'un seul hit.

Conclusion

Comme nous l'avons vu dans cet article et le précédent, de nombreuses données prêtent à confusion dans Google Analytics. De plus, l'outil donne souvent l'impression d'être très accessible et facilement simple à utiliser, ce qui n'est pas totalement le cas.

Si le web est un domaine stratégique pour votre entreprise (et c'est de plus en plus le cas pour de plus en plus d'entreprises), analyser les données web correctement pour pouvoir prendre les bonnes décisions est primordial. C'est pourquoi avoir une personne qualifiée en interne ou en externe pour vous assurer d'avoir les bonnes données et les bonnes interprétations n'est plus vraiment une option.

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Les erreurs d'interprétation les plus fréquentes dans Google Analytics (partie 2)

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Cet article est le deuxième de la série sur les erreurs d'interprétation les plus fréquentes dans Google Analytics. Après avoir vu les erreurs concernant le rapport Fréquence / Nombre de sessions, les métriques nombre de sessions par page, Temps moyen par page ou encore durée moyenne des sessions, nous allons aujourd'hui nous attacher à l'attribution des conversions, au trafic direct, au trafic social et au niveau des interactions.

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Les erreurs d'interprétation les plus fréquentes sur Google Analytics - Partie 1

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Les erreurs d'interprétation les plus fréquentes sur Google Analytics - Partie 1

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Bruno Guyot - Expert en marketing digital, Google Trainer - Suisse romande

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Google Analytics est un formidable outil. Complet, puissant et gratuit, il est indispensable pour tout possesseur de site web qui souhaite savoir ce qui se passe sur son site et qui souhaite améliorer ses performances en l'adaptant toujours plus à ses visiteurs clé. Si dans l'ensemble, un utilisateur novice ou intermédiaire peut avoir une idée assez correcte de pas mal de choses grâce aux nombreux rapports standards délivrés par l'outil, certaines métriques ne reflètent pas forcément ce que leur nom laisse supposer et certains rapports peuvent prêter à confusion, entraînant des erreurs d'interprétation qui peuvent parfois être fâcheuses. Voyons les plus fréquentes.

Fréquence / Nombre de sessions

Le nombre de sessions indiquées provient des cookies implantés dans le navigateur de vos visiteurs. Ceux-ci gardent la trace de chaque visite effectuée sur votre site. L'intérêt du rapport est de voir la fidélité de vos visiteurs.

Dans l'exemple ci-contre, 3558 visiteurs ont fait une première visite durant la période étudiée. Si vous vérifiez le rapport Nouveaux vs connus, vous pouvez d'ailleurs voir que ce nombre correspond bien au nombre de nouveaux visiteurs.

Mais c'est ici qu'il faut faire attention. Ca ne signifie pas que 3558 visiteurs ont fait uniquement 1 visite sur votre site. Cela signifie qu'ils ont fait leur première visite sur cette période. Mais ils peuvent l'avoir visité 3 fois sur cette même période. Et si c'est le cas, ils vont également être comptabilisés dans la ligne des visiteurs à 2 sessions et dans celle des visiteurs à 3 sessions. C'est ce que l'on appelle la duplication.

Le problème vient de la manière dont google Analytics va comptabiliser les sessions. Peut être qu'une majorité de visiteurs ont fait 2 visites et qu'une petite poignée seulement sont revenus beaucoup plus. On ne peut pas savoir le nombre de visites par nombre d'utilisateurs. C'est pourtant l'interprétation que la majorité des gens font de ce rapport.

Pour savoir si les tendances données par ce rapport sont justes et si vous pouvez vous appuyer dessus, vous allez devoir vérifier s'il est soumis fortement à duplication ou pas. Pour ce faire, vérifiez si le nombre total de sessions pour la période est proche du nombre d'utilisateurs. Si c'est le cas, vous pouvez faire confiance au rapport. Les chiffres, sans être parfaits, vous retranscrivent la vraie tendance. Dans le cas contraire, ce rapport est faussé et je vous conseille de ne pas baser vos analyses dessus.

Dernière chose concernant ce rapport. Jusqu'à 8 visites, une ligne est égale à une visite supplémentaire. Mais à partir de 9, on groupe. 9-14, 15-25, etc...
Quasiment pour chaque site, on a l'impression d'avoir un groupe de visiteurs ultra fidèles qui reviennent de nombreuses fois dans ces tranches la (souvent de 9 à 14 d'ailleurs).

Il s'agit d'une illusion créée par la duplication. Si un visiteur a effectivement fait 14 visites, 5 sessions seront comptabilisées pour lui tout seul dans la ligne 9-14. Si la ligne était éclatées en lignes d'une seule visite supplémentaire, la tendance suivrait la même décroissance que les lignes du dessus.

Nombre de sessions par page

Imaginons que vous vouliez évaluer les performances des 10 meilleures pages de votre site. Pour une période donnée, vous souhaitez connaître le nombre d'utilisateurs qui les ont vues, le nombre de sessions dans lesquelles elles ont été incluses et le nombre de fois ou elles ont été vues.

Le nombre d'utilisateurs vous donne le chiffre et la part que cela représente par rapport au nombre total d'utilisateurs sur la période. Le nombre de sessions dans lesquelles la page est incluse est à comparer au nombre d'utilisateurs. Si le nombre de sessions est beaucoup plus élevé cela signifie que globalement la page est vue une nouvelle fois quand les utilisateurs reviennent. Et vice versa. Ce sont donc des insights intéressants.

Ces données n'étant pas accessible dans les rapports standards, vous créez donc un rapport personnalisé .

C'est alors que vous remarquez quelque chose de bizarre. Pour certaines pages, vous constatez un nombre de sessions très inférieur au nombre d'utilisateurs, ce qui techniquement est impossible puisqu'un utilisateur fait au moins une session. Explications...

Pour bien comprendre, il faut saisir la manière dont Google comptabilise les métriques. Lors d'une session, Google va compter une page vue pour chaque page affichée, y compris si l'on voit plusieurs fois la même. Il va compter une consultation unique pour chaque page vue indépendamment du nombre de fois on on l'aura vue. Il va compter une entrée au moment ou l'on voit la première page et une sortie au moment on l'on voit la dernière page. Jusqu'à la rien d'anormal.

Maintenant LA question. Comment Google comptabilise les sessions ? Et bien, la réponse est simple. Une session est comptabilisée une seule fois lors de l'ouverture de la première page de cette session.

La logique voudrait que lors de l'édition d'un rapport tel que celui-qui nous intéresse, Google attribue une session à chacune des pages (même si en définitive, le total serait toujours une seule session). C'est d'ailleurs ce qu'il fait pour les utilisateurs. Mais ce n'est pas le cas. En fait, la métrique sessions reflète les entrées pour la page (à quelques exceptions près). C'est une incohérence, c'est comme ça. En conséquence, vous ne devez pas utiliser la métrique session lorsque vous éditez un rapport sur les pages.

Mais comment donc connaître le nombre de sessions dans lesquelles nos top pages ont été incluses ? Et bien vous devez regarder à la place le nombre de consultations uniques. En effet, cette métrique est comptée une seule fois pour chaque page dans une session. Elle reflète donc le nombre de sessions dans lesquelles la page a été vue.

Temps moyen par page / Durée moyenne des sessions

Toujours dans l'optique d' analyser les performances de vos top pages, cette fois-ci en terme d'engagement, vous souhaitez maintenant voir la durée moyenne que les visiteurs passent sur celles ci et la durée moyenne des sessions dans lesquelles elles sont inclues. Vous pourrez ainsi savoir si les utilisateurs prennent le temps de les lire comme il faut et de voir si elles sont vues par des visiteurs qui restent longtemps, et donc intéressés.

Vous faites de nouveau un rapport personnalisé et encore une fois, les données vous paraissent bizarres. Comment la durée moyenne des sessions peut elle être inférieure au temps moyen passé sur la page... ?

Pour répondre à cette question, vous devez comprendre la manière dont Google mesure le temps. En fait, celui-ci ne connaît jamais le temps qu'un utilisateur passe à regarder la dernière page de leur visite sur votre site.

En effet, la durée de consultation d'une page correspond au temps écoulé entre l'entrée sur cette page et l'entrée sur une nouvelle page. Or sur la dernière page, du fait qu'il n'y a pas de page suivante, le temps est inconnu (et donc enregistré à 0) et la durée de session se termine lorsqu'ils ouvrent la dernière page.

Ainsi, pour des sessions ou les utilisateurs ne consultent qu'une seule page (ce que l'on appelle un rebond), la durée de session est de 0. Ce n'est pas parce que Google sait qu'il sont partis immédiatement, c'est simplement qu'il ne sait pas mesurer la durée avant que l'utilisateur ne parte. Dans ce cas, le système considère ce manque de donnée comme signifiant 0.

Cela peut être 2 secondes ou 10 minutes, Google ne sait pas donc c'est un 0. Est ce que l'utilisateur a lu la page ? Peut être, peut être pas. Tout ce que nous savons c'est qu'il n'a pas regardé d'autres page sur votre site durant les 30 minutes suivantes (durée d'une session par défaut). Devez vous considérer qu'ils sont partit sans lire la page ? Non. Il y a d'ailleurs quelques techniques que l'on peut utiliser pour voir si les visiteurs lisent nos pages ou s'ils rebondissent réellement.

Il est par exemple possible de définir plusieurs événements basés sur le taux de scroll de la page. Par exemple un événement si l'on arrive à la moitié de la page, un pour la fin d'un article et un pour l'extrême bas de la page. En utilisant cette technique pour ce blog, j'ai découvert que pour mes articles (qui ont un taux de rebond moyen aux alentours de 90%), près de 50% des utilisateurs les lisent en entier, 25% en lisent plus de la moitié et 25% rebondissent réellement. C'est beaucoup mieux pas vrai !

Revenons en à la métrique temps moyen passé par page. Si la page n'est pas la dernière de la visite, le temps est mesuré. Si la page est celle de sortie, le temps sur la page est égal à 0.

Google Analytics en tient compte pour calculer le temps moyen par page et supprime l'influence du manque de données pour la page de sortie. Ainsi, il calculera le temps moyen passé sur une page avec la formule : Somme du temps mesuré pour chaque visiteur sur cette page / (nombre de fois ou la page a été vue - nombre de fois ou cette page a été la page de sortie).

Ainsi, si une page n'a pas un taux de sortie élevé, alors le temps moyen sur cette page est plutôt juste et un bon reflet de la réalité. Par contre, si cette page est une porte de sortie régulière, vous ne pourrez pas avoir confiance dans la durée moyenne parce que la moyenne se basera sur une faible portion des utilisateurs totaux.

Parlons maintenant de la durée moyenne de session. Cette métrique n'a pas la même capacité à ignorer l'effet de sortie des pages. Chaque session a une page de sortie, et s'il n'y a pas beaucoup de pages dans la visite, les pertes de temps liées à cette page de sortie peuvent avoir un import fort sur le total. Dans le cas extrême d'un rebond, GA compte une session de 0 seconde.

Pour calculer la durée de session moyenne, Google utilise la formule : Durée moyenne de session = Somme des durées de toutes les sessions / nombre total de sessions. Ce calcul est donc fortement influencé par le manque de mesure de temps des pages de sortie, spécialement pour les sites avec des faibles valeur de pages par session.

Pour cette raison, utiliser la durée de session moyenne comme indicateur de performance n'est pas recommandé vu comme le nombre de pages vues par sessions, le nombre de rebonds et le nombre de sessions peuvent influencer la métrique.

Ainsi, si comme mon site, le votre a un taux de rebond important , la durée de session moyenne est donc faible et bien souvent inférieure au temps moyen par page !

Voila, on s'arrête la pour aujourd'hui. Mais je vous prépare déjà un autre article de la même trempe. On y parlera notamment d'attribution et de trafic direct. Keep in touch !

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Les erreurs d'interprétation les plus fréquentes dans Google Analytics (partie 1)

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Google Analytics est un formidable outil. Complet, puissant et gratuit, il est indispensable pour tout possesseur de site web qui souhaite savoir ce qui se passe sur son site et qui souhaite améliorer ses performances en l'adaptant toujours plus à ses visiteurs clé.