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Au commencement était le Web Analytics

Si je devais résumer l’importance que revêt à mes yeux le Web Analytics, je dirais que le Web Analytics est au e-marketing ce que le renseignement est à la guerre. C’est assez dire que si l’on a pas l’intelligence de ce qui se passe sur son site Web, les chances sont médiocres pour qu’on prenne les meilleures décisions, partant qu’on atteigne les objectifs désirés.

Je n’ai pas toujours été clairement conscient de cela. J’ai longtemps pataugé dans les rapports et les chiffres avec insatisfaction et frustration. C’était comme de lire un mot sur vingt d’un texte qu’on devine important. Mais un jour Avinash Kaushik vint, et sa bonne parole me déboucha l’esprit. Je commençais de savoir lire, et ce qui me fit plus encore progresser, c’est son livre Web Analytics an hour a day.

Mon propos n’est pas de résumer ce livre de plus de 400 pages mais, plutôt, de dégager quelques éléments clés selon notre perspective, qui est celle d’une société qui va lancer un service nouveau et pour qui donc il est cardinal d’avoir l’intelligence de ses utilisateurs pour être en mesure de l’améliorer.

Commençons par ce qui donne la vision générale : le concept de Trinité. L’idée de base est que les outils de mesure d’audience (Google Analytics, Omniture…) ne nous renseignent que sur ce qui se passe. Tant de visiteurs ont vu telles pages, ont cliqué sur tels liens, sont restés tant de temps, etc. Mais quel est le pourquoi de cela ? Aussi, ces comportements traduisent-ils un échec ou un succès vis à vis de nos objectifs comme des intentions des visiteurs ? L’amont et l’aval sont en défaut. Le concept de Trinité a l’ambition de savoir ce que font les visiteurs, pourquoi ils le font et s’ils le font avec succès.

Context ! S’il n’y avait qu’un seul mot à retenir du livre d’Avinash Kaushik, c’est celui-ci. On pourrait le traduire par mise en perspective. Une donnée seule n’a pas de sens : c’est son rapprochement avec d’autres qui permet de la lire. Un million de visites, est-ce peu ou beaucoup ? On ne peut répondre que si l’on rapproche ce nombre de celui de ses concurrents, d’un historique, etc.

Les moyennes sont comme la réalité par temps de brouillard : on ne distingue que des formes. C’est la segmentation qui permet de repérer les personnes. Derrière un nombre de visites, il y a des intentions différentes : quelles sont-elles ? On peut chercher à le savoir en subdivisant ce nombre selon les sources de provenance (moteurs de recherche, e-mail…), en le mettant en relation avec ses occurrences passées (cela pourrait permettre d’identifier un facteur saisonnalité, l’effet d’une promotion exceptionnelle…), etc.

Avinash Kaushik insiste grandement sur l’intérêt d’un indicateur méconnu : le taux de rebond (bounce rate). C’est le nombre de personnes qui ne visitent qu’une seule page de votre site ou, selon une autre définition, qui n’y restent que cinq à dix secondes. En d’autres termes, ce sont les personnes qui, à peine posé le pied chez vous, repartent aussitôt. Quel meilleur indicateur de la qualité d’une politique d’acquisition d’audience ? Si de plus on segmente cet indicateur, on est alors à même d’identifier quels efforts payent et lesquels sont inefficaces.

Il y a un indicateur dont on pourrait penser qu’il ralliera notre expert : le taux de transformation. Que nenni ! Kaushik nous montre ce qu’il y a d’aberrant de concentrer tous ses efforts sur 1 à 3% seulement des visiteurs de son site. Il explique que tous les visiteurs, s’agissant d’un site marchand, ne viennent pas pour acheter : certains recherchent des critiques, d’autres un e-mail où envoyer une candidature, un dossier de presse à télécharger, etc. Aussi un site n’a-t-il pas un mais plusieurs taux de taux de transformation, selon l’intention des visiteurs.

A/B testing, multivariate testing, usability tests, heat maps, etc. Ce sont autant d’outils que l’auteur ajoute à son arsenal, élargissant ainsi le champ du Web Analytics traditionel. Le but est d’obtenir des aperçus éclairants – Kaushik parle d’insights – de l’internaute.

On le voit, et c’est patent dans son livre, tout indicateur, toute donnée qui ne permettent pas de remonter aux personnes pour comprendre leur intention, mesurer leur satisfaction, etc. est inutile. Et j’en viens à un dernier terme qu’il emploie souvent : actionable. On pourrait le traduire par utilisable. Chaque fois que je tombe sur ce terme, c’est l’image d’une anse qui me vient à l’esprit : ces chiffres, ces données, pouvons-nous nous en saisir pour agir ?

Je conclurai en laissant doublement la parole à l’auteur, durant une conférence donnée chez Google et… au travers de son livre.