Dans le cadre d'une session peer-to-peer marketing de l'Asssociation québécoise des technologies

1. PRESENTATION
WEB ANALYTIQUE
9 octobre 2014

2. Bienvenue

3. ORDRE DU JOUR
PRESENTATION
LE WEB ANALYTICS
PANORAMA DES TACTIQUES
L’INTELLIGENCE D’AFFAIRES
UNIVERSAL ANALYTICS
DASHBOARD

4. • 3 ans d’expérience sur Google Analytics
• 3 ans d’expérience sur Google Adwords
• 4 ans d’expérience en agence
• Certifié Google Analytics et Google Adwords
SIMON CAILLÉ
Conseiller de la performance web

5. WEB
ANALYTIQUE
Objectifs
1. Mesurer la rentabilité d’une présence Internet
2. Analyser les performances du site à travers
notamment le processus de conversion
3. Détecter les problèmes d’ergonomie /
utilisabilité
4. Mesurer et éventuellement qualifier l’audience
5. Identifier les sources des visites
6. Mesurer l’efficacité et la rentabilité des
différents canaux marketing utilisés
7. Effectuer des tests ergonomiques et marketing
Définition
La mesure, la collecte,
l'analyse et la présentation
des données sur le web à des
fins de compréhension et
d'optimisation de l'utilisation du
Web.*
* Michel Dionne, Université de Laval

6. WEB
ANALYTIQUE
Intérêts
1. Les KPIs permettent d’évaluer l’échec ou la
réussite des actions.
2. Ils transforment les données en informations
utilisables.
3. Ils conduisent à des interventions.
Définition du KPI
Key Performance Indicator
Indicateur Clé de Performance
Mesure qui permet à une
entreprise de définir et
d’atteindre ses objectifs.

7. Questions à se poser pour le choix des KPIs
1. De quel type de site Internet s’agit-il ?
2. À quel objectif d’affaire veut-on répondre ?
3. Quel est le KPI qui répond le plus à cet objectif ?
WEB ANALYTIQUE

8. Type d’objectifs web Exemples de KPIs
WEB ANALYTIQUE
Reliés aux sources de revenu Ventes pour un site de commerce électronique
Reliés aux coûts
Reliés à la loyauté
Reliés au trafic
Reliés à la conversion
Analyse du retour sur investissement des
campagnes publicitaires sur le web
Nombre de fois qu’un visiteur visite un site dans
un horizon temporel donné
- Temps passé sur le site
- Nombre de pages vues
- Taux de conversion ou CPA
- Valeur moyenne d’une commande
- Nombre de jours/visites avant un achat

9. Première tactique « traditionnelle »
Visite Centrique
• Implémentation de base avec Google Analytics
• Récupération simple des données (Kpis)
• Absence de personnalisation
• Peu coûteux – Peu efficace
Conséquence
 DIFFICULTÉ À LA PRISE DE DECISION
PANORAMA DES TACTIQUES

10. PANORAMA DES TACTIQUES
Visite
Temps
passé sur le
site
Page vue
Transaction
effectuée
Informations
liés à la
plateforme
Taux de
rebond
Source de
provenance
Page
d’entrée
Première tactique
« traditionnelle »
Visite Centrique

11. Seconde tactique « Nouvelles Tendances »
Visiteur Centrique
• Implémentation avancée avec Universal Analytics ou Omniture
• Récupération poussée des données
• Personnalisation des données
• Importation des données offline
• Partage les données
Conséquence
 FACILITE LA PRISE DE DECISION
PANORAMA DES TACTIQUES

12. PANORAMA DES TACTIQUES
Visiteur
User ID
Cycle de vie
Chemin de
conversion
Fréquence
de retour
sur le site
Utilisation
des
plateformes
Nombre de
visites
Informations
externes
Seconde tactique
« Nouvelle Tendance »
Visiteur Centrique

13. Définition
Ensemble des solutions informatiques permettant de vous aider à
mieux prendre une décision liée à vos objectifs d’affaires basés sur la
récolte de vos données (à la fois interne et externe)
L’intelligence d’affaires prend en compte dans l’analyse des données :
- Le passé
- Le contexte
- Plusieurs indicateurs web
INTELLIGENCE D’AFFAIRES

14. Conséquence de l’Intelligence d’Affaires
• Permet d’identifier les actions à mettre en place et les leviers à
pousser
• Transforme les données en information pour la prise de décision
Exemples de décisions liées à l’Intelligence d’Affaires
• Optimisation des sources de trafic
• Optimisation des landing pages
• Optimisation du CRM (fréquence des relances….)
• Mise en place d’A/B testing sur des points clés
INTELLIGENCE D’AFFAIRES

15. Un bon outil conçu pour la prise de décision repose sur 5 piliers
• Conçu pour l’entreprise
• Automatisé et souple
• Facile à utiliser
• Évolutif
• Précis
INTELLIGENCE D’AFFAIRES

16. Universal Analytics est un outil permettant d’accroitre l’Intelligence
d’Affaires à travers plusieurs solutions :
• Custom Dimensions et Custom Variables
• User ID (nécessite un log)
• Importation des données
• Objectifs et Événements
• Measurement Protocol (ajout d’informations externes au web)
UNIVERSAL ANALYTICS

17. Le tableau de bord (dashboard) est un résumé de l’activité en fonction
des objectifs d’affaires.
Dans le cadre d’une activité en B2B le tableau de bord doit reprendre les
éléments suivants
• Le nombre d’envoi des formulaires
• Le suivi des pages erreurs
• Les demandes validées (relation entre Analytics et le CRM)
• Le nombre d’actions marketing offline et online (infolettre, placement publicitaire…)
Ce qu’il ne permet pas
• De connaitre les leviers d’actions business à actionner
• D’obtenir une visibilité globale (il limite les résultats au 5-10 premiers)
• De prendre en compte la saisonnalité
• De faire une comparaison des données à périmètre constant
TABLEAU DE BORD

18. Exemple de tableau de bord sur le modèle
Acquisition-Behavior-Conversion (A-B-C)
TABLEAU DE BORD
ACQUISITION COMPORTEMENT CONVERSION

19. Simon CAILLÉ
Conseiller Performance web
scaille@parkour3.com
T. 514.861.3332 poste 46
MERCI