Comment prendre des décisions avec ses données ?


ORSYS google analytics

Comment prendre des décisions avec ses données ?

Beaucoup de personnes utilisent Google Analytics mais ne savent pas vraiment quoi regarder. Le nombre de visiteurs ? Un nombre de sessions ? Si le nombre augmente, comment le rapprocher des objectifs ? Et s’il descend, pourquoi ?

La quantité de données que présentent la plupart des outils d’analyse moderne est déstabilisante… Et peut parfois vous faire oublier que se contenter de regarder les statistiques ne suffit pas à la croissance de votre activité.

Google Analytics, l’outil le plus complet

Prenons par exemple la nouvelle page d’accueil fournie par Google Analytics.

On y trouve beaucoup de données sur des points différents. Mais comment prendre une décision à partir de cela ? Il est très peu probable que vous puissiez faire quoi que ce soit avec ces seules données. Ce type de rapport est utile pour avoir une vue globale de votre activité, mais n’aide absolument pas pour une prise de décision.

Dans ce cas, comment appréhender les données ?

La première chose à faire est de filtrer les données dont on a vraiment besoin. Pour ce faire, il faut les regarder par un angle précis ! Il faut donc définir un objectif.

Un objectif ?

Avant de se lancer dans la lecture des données, il faut toujours décider de ce qui importe à ce moment-là, ou le point à prioriser.

  • Besoin de plus de 30 leads par semaine ?
  • De faire connaître sa marque ?
  • De vendre un produit particulier ?

Cet objectif sera l’angle par lequel regarder les datas. Plus de lecture à la volée mais une lecture approfondie en fonction de ce qui doit être accompli.

Attention : plus l’objectif sera vague plus il sera complexe à suivre et à améliorer, car les angles de résolutions seront d’autant plus nombreux. Il vaut donc mieux être précis pour commencer.

Un objectif précis : une nécessité

Cela permettra de savoir comment regarder les datas, mais aussi d’avoir une vision plus fine, pour vous et pour l’équipe, de l’avancée de vos campagnes.

Un panel d’objectifs précis sera la pierre angulaire de toute votre stratégie marketing.

Une fois l’objectif choisi, il faut réfléchir à la façon dont nous allons suivre et étudier nos données.

Plus les objectifs sont vagues (plus de visiteurs, plus de ventes en général, etc.) plus les paramètres à prendre en compte sont grands.

Il est nécessaire de garder des objectifs bien précis en tête, tels que : avoir 5 leads de plus par mois sur mon offre B, vendre 10 produits B de plus par mois en B2B, avoir plus de lectures sur les nouveaux articles de mon blog…

Ils permettent de concentrer les analyses et donc d’en ressortir des actions avec plus de facilité.

Un exemple concret :

Prenons un site e-commerce avec plusieurs catégories de produits. Il serait question d’augmenter le nombre d’ajouts au panier sur une catégorie précise, car il faut vérifier si ce type de produit a du potentiel. Appelons-la : CATÉGORIE APPAREL.

L’objectif est donc : amener les utilisateurs à ajouter au panier des produits de la CATÉGORIE APPAREL.

Comment utiliser vos données maintenant ?

ORSYS google analytics

Comment prendre des décisions avec ses données ?

Un rapport standard aide t-il à mieux comprendre l’état de la CATÉGORIE APPAREL ? Non, car ces informations sont trop imprécises. Maintenant, il faut se concentrer sur les données concernant directement l’objectif.

Il faut alors déterminer l’angle par lequel analyser la CATÉGORIE APPAREL. Et créer un rapport permettant de voir l’apport de visiteurs sur ces pages en fonction des canaux d’acquisition.

Exemples de données mises en avant 

  • Campagne => il s’agit des campagnes marketing ayant amené des utilisateurs sur cette partie du site (ex : mail, publicités Facebook, Adwords, campagnes partenariats, etc.)
  • Utilisateurs => visiteurs ayant initié une interaction avec le site
  • Nombre de fois où le produit a été ajouté au panier => nombre d’ajouts au panier d’un article de la catégorie

1ère analyse | La campagne (not set)

(Not set), quesako ? Il s’agit de la valeur attribuée par défaut par Google Analytics lorsqu’il ne peut pas donner d’autre information. Ce sont donc des utilisateurs étant venus sur le site sans passer au préalable par une campagne traquée.

Elle comprend 97% des visiteurs sur cette partie du site, et il n’y a aucun moyen de savoir d’où sont venus la majorité d’entre eux.

Conclusion : il faut vérifier avec toutes les personnes en charge de la création des campagnes que le tracking est systématiquement mis en place.

Pourquoi ? Sans une idée assez précise de l’origine de tous ces utilisateurs, nous diminuons nos moyens d’action. Alors qu’avec une idée plus claire de leurs origines, nous aurions pu savoir quelles campagnes auraient apporté le plus d’ajouts au panier, de visiteurs, etc. Sans ce genre d’information, il s’agit d’un marketing à l’aveugle, qui ne permet pas de savoir ce qui fonctionne et ne fonctionne pas.

Objectif : diminuer le taux de visiteurs avec pour origine (not set).

2ème analyse | Les taux de conversion :

Afin de tirer des conclusions plus pertinentes, il vaut mieux prendre des décisions en fonction de la règle des 1000. C’est-à-dire attendre d’avoir un panel de 1000 utilisateurs avant de décider du bienfait ou non de chaque action marketing (Landing Page, image d’accroche, Message d’accroche etc.).

Il existe une multitude de campagnes, mais l’une d’entre elle se dégage des autres avec près de 4000 utilisateurs : la campagne AW – Dynamic Search Ads Whole Site .

Cette campagne a un taux d’ajout au panier de 25%, ce qui est exceptionnel pour le secteur. (Pour 4000 utilisateurs, 1000 avec ajouts au panier).

C’est donc une campagne qui fonctionne avec un très bon taux de conversion. Il faut étudier si l’opération peut être répétée ou s’il s’agit d’une publicité payante, et s’il faut augmenter le budget.

Avec ces premiers exemples ne réunissant qu’une petite partie des données disponibles pour le site, nous avons déjà quelques idées d’actions à mettre en place pour améliorer le tracking et approcher de l’objectif.

Il est donc fondamental de définir des objectifs avant d’analyser ses données. Ces objectifs détermineront la trajectoire à emprunter pour répondre à la stratégie globale.

Conclusion :

Vous avez maintenant une idée plus précise de la méthodologie à adopter pour regarder vos données différemment. Bien sûr, les objectifs ne sont pas immuables et changent en fonction de votre planning. Ils doivent s’adapter aux priorités et à la direction souhaitée.

Aujourd’hui, la question des datas est sur toutes les langues, mais la mise en place de ce type de processus est encore nouvelle pour nombre de services marketing. Son apprentissage est empirique, et une mise en place rapide vous permettra d’arriver de façon efficace à des modèles éprouvés et propre à votre entreprise.

 

Liens vers formations

Google Analytics, analyser le trafic de votre site Web

Maîtriser Google Analytics

Inbound marketing : convertir ses prospects en clients

Auditer et optimiser l’approche marketing d’un site Web

 

Sophiane Ammour*Sophiane Ammour

Durant son Master d’architecte logiciel, il crée une association qui, avec le temps, a pris une certaine ampleur. Elle s’est transformée en entreprise pour enfin devenir leader sur son marché en Europe (compétitions de jeux vidéo ). Via cette expérience, il a pu développer des compétences avancées en marketing. Après ce projet, il décide de se lancer dans le consulting. Formateur depuis 3 ans, il aide les entreprises à mieux gérer la transition digitale de leur force marketing.

Share

Laissez un commentaire

Votre adresse de messagerie ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *