Projet Web Analytics : organiser un dispositif d’analyse des données web

Un projet de Web Analytics ne se réduit pas à l’installation de Google Tag Manager ou de Looker Studio. Nous allons explorer dans ce guide complet tous les sujets structurants associés à ce type de projets : la définition des objectifs de tracking, le plan de taggage, le choix des outils, la construction des reportings et la mesure de la performance. On vous partage notre méthodologie et nos conseils pour analyser efficacement vos données web.

Les 3 piliers d’un projet Web Analytics

1 – Définir des objectifs clairs

La premier pilier de réussite d’un projet de Web Analytics est la définition d’objectifs clairs et mesurables. Quels sont les objectifs du projet ? Que souhaitez-vous mesurer ? De quel dispositif de pilotage avez-vous besoin ? Pour quelles finalités ? Toutes ces questions doivent être traitées lors de la session de kick off.

En dernière instance, un projet Web Analytics vise l’amélioration de la performance digitale. Mais cet objectif est trop vague, trop large. Les objectifs doivent être plus précis, décomposés en sous-objectifs ou en objectifs intermédiaires.

Voici quelques-uns des principaux objectifs qu’un projet de Web Analytics peut viser :

• Mieux comprendre le comportement des utilisateurs avec votre site web (pages visitées, temps passé par page, chemins de navigation…) ou votre application mobile. Cette compréhension sert à identifier les points de friction et les axes d’amélioration de l’expérience utilisateur.
• Optimiser votre taux de conversion, en identifiant les éléments du site web qui contribuent à convertir les visiteurs en clients ou en leads. Cela peut inclure l’optimisation des pages de produit, des formulaires d’inscription, des CTA…
• Augmenter le trafic du site web, en comprenant mieux les sources de trafic et les axes d’optimisation pour attirer plus de visiteurs qualifiés.
• Améliorer le contenu. Un projet Web Analytics peut servir à identifier les types de contenus qui génèrent le plus d’engagement et de conversions, dans le but d’optimiser votre stratégie de contenus (sujets à couvrir, formats à privilégier, canaux de distribution…).
• Segmenter votre audience suivant des critères comportementaux, psychographiques, démographiques pour personnaliser l’expérience web et mieux répondre aux besoins de vos utilisateurs.
• Analyser la performance de vos campagnes marketing, que ce soit en termes de génération de trafic, d’engagement ou de conversions (souvent, les 3 ensemble !).
• Améliorer le référencement SEO de votre site internet. L’analyse des données web, qui constitue la finalité d’un disposition de Web Analytics rappelons-le, peut servir à identifier les mots-clés et les thématiques qui performent ou qui présentent le meilleur potentiel SEO.
• Optimiser l’expérience utilisateur sur mobile. L’analyse des données des utilisateurs sur mobile permet d’identifier des axes d’amélioration de l’UX sur mobile.

Etc.

La qualification des objectifs du projet va permettre de cadrer le projet dans son ensemble. C’est l’étape qui détermine les contours des étapes suivantes. Les objectifs doivent être SMART, c’est-à-dire spécifiques, mesurables, atteignables, réalistes et temporellement définis. Par exemple : augmenter le nombre de visiteurs uniques de 15% dans les 3 mois suivant le déploiement du projet. Cela suppose d’associer à chaque objectif un ou plusieurs KPI.

Le cadrage du projet consiste aussi à définir les modalités d’exécution du projet. Donc, le « pourquoi » (les objectifs) mais aussi le « comment » :

• Les moments de partage : points hebdos, réunions, COPIL, etc.
• La répartition des rôles.
• Le choix des outils de collaboration.
• Les modes d’accompagnement si vous vous faites accompagner par un consultant.

Idéalement, la réunion (ou l’atelier) de cadrage doit réunir les représentants des différents services concernés par le projet de webanalytics : marketing, ventes, service client, DSI, équipe data, équipe digital…

2 – Collecter et structurer les données

Les projets de Web Analytics peuvent être très variés, mais on retrouve à chaque fois ces 4 macro-étapes :

• Définition des objectifs.
• Collecte et structuration des données.
• Analyse des données.
• Plan d’actions.

Une fois les objectifs définis, l’étape qui suit est la collecte et structuration des données en provenance du site web et/ou de l’application mobile. Elle consiste, techniquement, à :

• Construire un plan de tracking. Cela consiste à définir les événements / interactions que vous voulez suivre et faire remonter de vos sources de collecte (site web, application mobile) vers l’outil d’analytics qui va vous servir à analyser ces informations (Data Studio, Matomo, etc.). Un plan de tracking bien conçu garantit que vous collectez des données pertinentes et utiles pour vos objectifs d’analyse. La gestion du plan de trackint s’effectue dans des outils appelés Tag Management Systems, comme par exemple Google Tag Manager, le « TMS » gratuit de Google.

• Choisir et paramétrer la solution de Tag Management / Web Analytics. Si vous disposez déjà d’une solution de webanalytics, il faut évaluer sa capacité à répondre à votre besoin et envisager si besoin la sélection d’un outil plus adéquat. Cela suppose, vous vous en doutez, une bonne compréhension du marché des outils analytics. La solution doit ensuite être correctement configurée, ce qui n’est pas une simple formalité et peut occasionner bien des problèmes si elle est mal menée. Une configuration incorrecte peut conduire à des données inexactes ou incomplètes. Un bon paramétrage des outils est une condition de réussite de votre projet.
• Vérifier la qualité des données. Il est important de vérifier que les données collectées et remontées dans votre solution de webanalytics correspondent à la réalité, en faisant des tests et des audits réguliers de vos tags et flux de données. Des problèmes de paramétrage (entre autres) peuvent aboutir à des données erronées qui impacteront toutes vos analyses ultérieures.
• Respecter les réglementations en matière de confidentialité et de sécurité des données. Les réglementations en matière de manipulation des données web se sont durcis, notamment depuis l’entrée en vigueur du RGPD. Il est important, tout au long du projet, et en particulier en phase de collecte des données de s’assurer que vous êtes bien en conformité avec la loi.

3 – Analyser et prioriser les actions

Une fois les données collectées ou extraites de vos sources de données web, une fois ces données structurées, vient le moment de l’analyse. L’analyse de vos données web/mobile va vous permettre de disposer d’une compréhension claire de la situation actuelle, de découvrir des enseignements utiles et d’imaginer les axes d’amélioration de l’expérience web à même de vous aider à atteindre vos objectifs de performance.

L’analyse suppose :

• La conception et l’implémentation de reportings automatisés adaptés aux objectifs de l’analyse. L’automatisation des reportings est essentielle pour maintenir une vue constante et à jour des performances.
• Souvent, la mise en place d’un modèle d’attribution ou de suivi du Retour sur Investissement (ROI) des actions marketing.
• Un reporting du budget marketing mis en temps réel et réévaluable sur la base des insights tirés de l’analyse des données.

L’analyse permet de concevoir le plan d’actions qui permettra d’atteindre les objectifs marketing associés au projet de web analytics. Toutes les analyses et insights doivent se traduire par des actions concrètes. Cela implique de décider quelles initiatives méritent une mise en œuvre immédiate, lesquelles nécessitent davantage de recherche, et celles qui doivent être mises en attente ou abandonnées. Cette priorisation doit être guidée par les données et alignée avec les objectifs stratégiques globaux de l’entreprise.

Nos convictions pour construire un dispositif de webanalytics efficace

Notre cabinet de conseil, fort d’une longue expérience, est guidé par des convictions fortes qui façonnent notre approche et notre méthodologie. Ces convictions sont le résultat d’années de pratique, d’observations et d’adaptations aux évolutions constantes de l’univers du Data Marketing.. Elles constituent le socle de notre expertise et de notre valeur ajoutée pour nos clients.

1. Le dispositif de webanalytics doit faire l’objet d’une appropriation par les équipes et adapté pour chaque famille d’utilisateurs. Une solution de Web Analytics ne peut être véritablement efficace que si elle est comprise, acceptée et utilisée correctement par les différents acteurs de l’entreprise. Cela implique un choix judicieux d’outils adaptés à chaque famille d’utilisateurs, un accompagnement régulier et une montée en compétences continue. La formation et l’autonomisation des équipes sont au cœur de notre stratégie pour maximiser l’exploitation des données.
2. Le dispositif doit proposer différents niveaux d’analyse. Tout d’abord, il doit fournir des mesures et des insights opérationnels qui aident au quotidien dans la prise de décision et l’optimisation des actions. En parallèle, une analyse plus stratégique et profonde doit être menée pour comprendre les parcours clients, identifier les tendances de fond et évaluer l’impact global des stratégies digitales. Cette approche bi-niveau permet de répondre à la fois aux besoins immédiats et aux objectifs à long terme.
3. Le projet doit être progressif. La réussite dans le domaine du Web Analytics exige une certaine maturité technique et organisationnelle. Nous aidons nos clients à franchir progressivement les paliers nécessaires, depuis l’utilisation de solutions basiques comme Google Analytics jusqu’à la réconciliation de données complexes issues de différentes sources. Sur le plan organisationnel, nous accompagnons la transition du simple reporting vers une culture de l’analyse de données autonome et intégrée (self-service Analytics). Cette maturité est fondamentale pour exploiter pleinement le potentiel des données web et soutenir la croissance et l’innovation.
4. Chaque projet est unique, parce que chaque entreprise est unique, avec ses propres défis, sa culture et ses objectifs. Nous croyons en une approche personnalisée pour chaque projet de Web Analytics. Cela implique de comprendre en profondeur l’entreprise de nos clients, de construire des solutions sur mesure qui répondent à leurs besoins spécifiques, et de rester flexibles pour évoluer avec eux. Cette personnalisation est cruciale pour garantir l’efficacité et la pertinence des projets de Web Analytics que nous menons.

Cadrer un dispositif Web Analytics

Le cadrage d’un dispositif de WebAnalytics est une étape déterminante qui pose les fondements d’une analyse de données réussie. Cette phase stratégique consiste à définir le cadre global dans lequel s’inscrira l’ensemble du projet de Web Analytics, garantissant ainsi que les efforts déployés sont en parfaite adéquation avec les besoins spécifiques de l’entreprise. Voici les étapes clés que nous suivons pour cadrer efficacement un dispositif Web Analytics.

#1 Définition des indicateurs cibles et des modalités d’exploitation

La première étape consiste à identifier les indicateurs clés de performance (KPI) qui seront au cœur du dispositif. Ces indicateurs doivent être étroitement liés aux objectifs stratégiques de l’entreprise. Il est également crucial de déterminer les modalités d’exploitation de ces KPI, c’est-à-dire comment ils seront collectés, analysés et utilisés pour prendre des décisions. Cette étape implique une compréhension approfondie des processus d’affaires et des objectifs à long terme de l’entreprise.

#2 Choix des outils

Le choix des outils et des solutions de Web Analytics est une décision clé qui doit être alignée avec les besoins techniques et organisationnels de l’entreprise. Cette sélection va au-delà des plateformes d’analyse standard pour inclure des outils de tag management, des solutions d’intégration de données, et potentiellement des plateformes de Data Management (DMP/CDP). Une attention particulière doit être accordée à la personnalisation de ces outils pour qu’ils répondent aux exigences spécifiques de l’entreprise.

#3 Définition de l’architecture IT cible

Après avoir sélectionné les outils appropriés, nous construisons une architecture qui intègre ces outils de manière cohérente et efficace. Cette architecture doit être robuste, évolutive et capable de gérer les volumes de données attendus. Elle doit également être conçue pour faciliter le partage et l’interprétation des données au sein de l’organisation.

#4 Pilotage du projet en collaboration avec les parties prenantes

Le succès d’un projet de webanalytics repose sur une collaboration étroite entre différentes équipes – DSI (Direction des Systèmes d’Information), BI (Business Intelligence), marketing, etc. Nous jouons un rôle de coordination et de facilitation pour assurer que toutes les parties prenantes sont alignées, que les délais sont respectés, et que les solutions mises en place répondent aux besoins de toutes les parties impliquées.

#5 Accompagnement et formation continue

Enfin, la mise en place d’un dispositif de webanalytics ne s’arrête pas à l’implémentation technique. Nous nous engageons à accompagner nos clients dans l’utilisation effective de leur dispositif. Cela inclut la formation des équipes, la mise en place de bonnes pratiques et le support continu pour garantir que le dispositif reste performant et pertinent au fil du temps.

La construction du plan de taggage (ou plan de tracking)

La construction d’un plan de taggage est une étape essentielle dans la mise en place d’un projet de Web Analytics. Le plan de taggage (ou plan de tracking) détermine comment les interactions des utilisateurs avec le site web seront suivies, analysées et interprétées. Cette phase nécessite une attention méticuleuse pour garantir que toutes les données pertinentes sont capturées de manière précise et efficace.

#1 Définition des indicateurs et évènements cibles

La première étape dans la construction d’un plan de taggage est d’identifier les actions et comportements des utilisateurs qui doivent être suivis. Cela peut inclure des clics sur des boutons, des soumissions de formulaires, des interactions avec des éléments spécifiques de la page, ou des mesures de l’engagement telles que le temps passé sur une page. Ces indicateurs et évènements doivent être en alignement direct avec les objectifs et les KPI définis au préalable.

#2 Élaboration du plan de taggage

Après avoir déterminé quels évènements et interactions suivre, la prochaine étape est d’élaborer un plan de taggage détaillé. Ce plan doit spécifier les tags à utiliser pour chaque type d’interaction, la manière dont ces tags seront implémentés sur le site, et comment ils interagiront avec les outils d’analyse. Ce plan doit être clair, structuré et facilement compréhensible pour les développeurs qui seront chargés de son implémentation.

Si vous utilisez Google Analytics 4 pour tracker les événements sur votre site internet, nous vous invitons à utiliser notre modèle de plan de tracking pour GA 4. Il vous servira de support pratique pour qualifier les différents événements et variables que vous souhaitez tracker.

#3 Validation du schéma directeur

Avant de procéder à l’implémentation, il est crucial de valider le plan de taggage avec toutes les parties prenantes. Cela inclut les équipes de marketing, de vente, de développement et IT. Cette étape assure que le plan de taggage répond aux besoins de toutes les parties impliquées et qu’il est techniquement réalisable.

#4 Implémentation & recette des tags

Une fois le plan de taggage approuvé, nous accompagnons nos clients dans l’implémentation des tags sur le site web. Cela implique de travailler étroitement avec les équipes techniques pour s’assurer que le taggage est effectué conformément au plan. Après l’implémentation, une phase de recette (ou de test) est cruciale pour vérifier que les tags fonctionnent correctement et collectent les données comme prévu.

#5 Paramétrage des outils de Tag Management et d’Analytics

La dernière étape consiste à paramétrer les outils de Tag Management et d’Analytics pour qu’ils interprètent correctement les données collectées par les tags. Cela peut impliquer la configuration de règles spécifiques dans le système de Tag Management, ainsi que l’ajustement des paramètres dans les plateformes d’Analytics pour assurer que les données sont correctement traitées et présentées.

Un plan de taggage bien construit est fondamental pour garantir la collecte de données précises et utiles. Cela permet de transformer les interactions des utilisateurs sur le site web en insights actionnables, qui alimentent la prise de décision et optimisent les stratégies digitales. Notre expertise dans la construction de plans de taggage assure que nos clients bénéficient d’une base solide pour leurs initiatives de Web Analytics.

La construction des reportings d’analyse des données web

La construction de reportings d’analyse des données web est une étape clé pour convertir les données collectées en insights actionnables. Un reporting bien conçu offre une vue claire des performances et aide à guider les décisions stratégiques. Voici notre approche pour construire des reportings efficaces et pertinents.

#1 Définition des familles et périmètres des reportings

La première étape consiste à définir les différents types de reportings nécessaires, ainsi que leur périmètre. Cela dépend des objectifs spécifiques de l’entreprise et des différents publics (marketing, vente, direction, etc.) qui utiliseront ces reportings. Il est essentiel d’adapter le contenu et le niveau de détail de chaque reporting à son audience cible pour assurer sa pertinence et son efficacité.

#2 Choix de la solution de BI / Dataviz appropriée

La sélection d’une solution de Business Intelligence (BI) et de visualisation de données (Dataviz) ne doit pas être prise à la légère. Il faut choisir un outil qui non seulement répond aux exigences techniques et aux capacités d’intégration de données de l’entreprise, mais qui est également convivial et accessible pour les utilisateurs finaux.

#3 Intégration des données tierces et création des reportings

Une fois la solution choisie, l’étape suivante est l’intégration des données, qui peut inclure des données de Web Analytics, mais aussi potentiellement des données tierces (comme les données CRM, les données de vente, etc.). La création des reportings implique la conception de tableaux de bord intuitifs qui présentent les KPIs clés, les tendances, les comparaisons et les insights de manière compréhensible et engageante.

#4 Formation et coaching des utilisateurs

La mise en place de reportings n’est que la première étape. Il est essentiel de s’assurer que les équipes sont formées et à l’aise avec l’utilisation de ces outils. Nous proposons des sessions de formation et de coaching pour aider les utilisateurs à comprendre comment interpréter les reportings, à les utiliser de manière régulière et à en tirer des insights pour guider leurs actions.

#5 Mise en place d’un comité de pilotage de la performance

Nous recommandons l’établissement d’un comité de pilotage régulier pour passer en revue les performances. Ces sessions sont des opportunités pour discuter des résultats, identifier les domaines d’amélioration et prendre des décisions basées sur les données. Elles permettent également de réaliser des analyses plus avancées, d’explorer des questions spécifiques et de mettre en lumière des tendances ou des modèles qui ne sont pas immédiatement évidents.

La construction de reportings d’analyse des données web, vous l’aurez compris, est un processus dynamique et continu qui nécessite un ajustement et une mise à jour réguliers. Notre approche vise à fournir des outils de reporting puissants et accessibles qui transforment les données en insights pratiques, facilitant ainsi une prise de décision éclairée et propulsant les performances de l’entreprise.

Améliorer la conversion par l’analyse des parcours web

L’analyse approfondie des parcours web permet d’identifier les axes d’amélioration de la conversion. Cette analyse permet de comprendre comment les utilisateurs interagissent avec votre site web et de découvrir des opportunités d’amélioration pour guider les utilisateurs plus efficacement à travers le tunnel de conversion. Voici notre méthode pour exploiter au mieux cette analyse.

#1 Analyse des leviers et campagnes d’acquisition

Le processus commence par une évaluation approfondie des différentes campagnes et leviers d’acquisition. Cette analyse vise à comprendre quels canaux attirent le plus de visiteurs, quels sont les plus efficaces pour générer des conversions et comment les utilisateurs interagissent avec le site dès leur arrivée. En examinant des métriques comme le taux de rebond, la durée des sessions et le comportement de navigation, nous pouvons identifier les forces et les faiblesses des différentes stratégies d’acquisition.

#2 Analyse de l’audience et définition des segments clés

La segmentation de l’audience est un aspect essentiel pour personnaliser l’expérience utilisateur et améliorer les conversions. En analysant les données démographiques, les comportements de navigation et les préférences des utilisateurs, nous pouvons définir des segments clés de l’audience. Cette segmentation permet de personnaliser les messages, les offres et les parcours sur le site pour répondre aux besoins et aux intérêts spécifiques de chaque groupe.

#3 Analyse détaillée des mécaniques d’engagement et du tunnel de conversion

Une fois les segments d’audience établis, l’étape suivante consiste à analyser en détail les mécanismes d’engagement et le tunnel de conversion. Cela implique l’examen des étapes par lesquelles un utilisateur passe de la première interaction avec le site jusqu’à la conversion. L’objectif est d’identifier les points de friction, les obstacles à la conversion, et les opportunités d’améliorer l’expérience utilisateur pour encourager l’avancement dans le tunnel de conversion.

#4 Autres analyses visant à améliorer l’engagement, la conversion et la rétention

Au-delà du tunnel de conversion, des analyses supplémentaires sont nécessaires pour améliorer l’engagement global, la conversion et la rétention des clients. Cela peut inclure l’examen des parcours post-conversion, l’analyse des motifs de rétention ou d’attrition des clients et l’étude des interactions sur les plateformes de réseaux sociaux ou d’autres canaux numériques.

#5 Formulation de recommandations et maquettage des évolutions

Sur la base de ces analyses, nous formulons des recommandations stratégiques pour améliorer les taux de conversion. Ces recommandations peuvent inclure des modifications de la conception du site, l’optimisation des parcours utilisateurs, des ajustements dans les stratégies de contenu ou de marketing, entre autres. Nous proposons également des maquettes ou des prototypes pour visualiser les évolutions suggérées, permettant aux clients de comprendre concrètement les changements recommandés.

L’amélioration de la conversion par l’analyse des parcours web est un processus complexe qui nécessite une compréhension approfondie du comportement des utilisateurs. Notre approche se concentre sur l’analyse détaillée des données, la segmentation de l’audience, l’examen des mécanismes d’engagement et des tunnels de conversion, et la formulation de recommandations ciblées pour optimiser l’expérience utilisateur et améliorer les taux de conversion.

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