Web Analytique par Simon Caillé de Parkour3

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

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Web Analytique par Simon Caillé de Parkour3

  1. 1. PRESENTATION WEB ANALYTIQUE 9 octobre 2014
  2. 2. Bienvenue
  3. 3. ORDRE DU JOUR PRESENTATION LE WEB ANALYTICS PANORAMA DES TACTIQUES L’INTELLIGENCE D’AFFAIRES UNIVERSAL ANALYTICS DASHBOARD
  4. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 18. Exemple de tableau de bord sur le modèle Acquisition-Behavior-Conversion (A-B-C) TABLEAU DE BORD ACQUISITION COMPORTEMENT CONVERSION
  19. 19. Simon CAILLÉ Conseiller Performance web scaille@parkour3.com T. 514.861.3332 poste 46 MERCI

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