Comment mieux comprendre pour mieux cibler ? Comment analyser posément vos statistiques de site pour en extraire la substantifique moelle et apporter de vraies solutions aux clients. C'est tout le sujet de cette conférence

1. User Profile & Analytics
Mieux comprendre pour mieux cibler

2. Des données, pour quoi faire ?

3. Comment transformer les datas en connaissance ?
“Si vous ne pouvez pas mesurer, vous ne pouvez pas améliorer” Lord Kelvin
“Si vous ne savez pas mesurer, vous ne pourrez pas pérenniser”

4. 4 questions auxquelles peut répondre Google Analytics
1. Comment connaître le parcours réel d’un acheteur sur mon site ?
2. Ai-je bien identifié les cibles primaires, secondaires et périphériques ?
3. Pourquoi le taux de rebond d’un site est-il si important et comment le corriger ?
4. Quels sont mes visiteurs utiles ? Comment les garder ?

5. Supprimer le
facteur “Chance”

6. Données brutes Connaissances
Configuration
A/B Testing
Recherche
Segment
Analyse

7. Facteurs d’influence de Google Analytics sur votre stratégie
Webperformance User Experience Entonnoir conversion Cible

8. Quelle source d’acquisition pour quels comportements ?

9. Parcours réel d’un acheteur

10. Mieux qu’un long discours, une courte vidéo…

11. Que peut nous apprendre le “flux de comportement” ?
➔ Quel est le comportement de l’internaute en fonction des sources d’acquisition
de trafic ?
➔ Quelle page génère le plus de sorties/abandons du site ?
➔ Est-ce que mon utilisateur “tourne en boucle” et n’arrive pas à se diriger sur
mon site ?
➔ Est-ce qu’il se dirige aisément vers le tunnel d’achat ?

12. Le flux de comportement : Data + UX = Stratégie payante
➔ Il y a plusieurs possibilités de sourcer le flux de comportement (voir image
ci-contre)
➔ Sur Analytics, on peut évaluer le flux de l’utilisateur selon :
◆ La source de trafic
◆ Le comportement (sur quel bouton a-t-il cliqué par exemple)
◆ Dimensions personnalisées (ab-testing)
◆ Publicité (Campagne Adwords ou Affiliation)
◆ Réseaux sociaux
◆ De la démographie et de la sociologie (âge, sexe, support, etc…)
◆ Variables personnalisées

13. Comportement dans le tunnel d’achat

14. Quelles solutions ?
En fonction de ce qui a été analysé en amont sur le flux de navigation des utilisateurs
sur le site et dans le tunnel d’achat, il faut :
➔ Installer une carte de chaleur pour appuyer les données d’Analytics
➔ En fonction des résultats apportés par la carte de chaleur :
◆ Retravailler l’ergonomie de/des page.s faisant défaut
◆ Repenser le tunnel d’achat.
◆ Ou les deux
➔ Opter pour des retouches ou une refonte totale.

15. Connaissez-vous vraiment vos cibles ?

16. De l’utilité des personas
➔ Créer un persona est indispensable pour viser juste au niveau de votre cible.
➔ Cela vous permettra de déterminer un profil type d’utilisateurs ou d’acheteurs.
➔ Mais le persona pourra être “challenger” par l’analyse de vos statistiques.
➔ Vous n’avez peut être pas la cible que vous croyez…

17. Exemple de personas

18. Corrélation Cible - Persona - Analytics
➔ Google Analytics peut être utilisé avant la création du persona (pour en créer
un tout nouveau après avoir recueilli un volume de statistiques adéquat)
➔ Après la construction du persona (pour affiner un profil existant)
➔ Pour garantir une corrélation correcte entre persona et analytics, il faut avant
tout créer des segments.

19. Segments
personnalisés
Créer un segment personnalisé va
vous permettre de savoir si vous
avez visé juste, ou si vous passez à
côté d’un quorum qualifié.
Prenons l’exemple d’un site dédié
à la belote et à la coinche.
Cible primaire : +65 ans. Habitant dans une zone
rurale ou péri-urbaine. Jouant sur Tablette.

20. Création d’un segment personnalisé

21. Quelles sont les cibles du site de belote ?

22. Quelles sont les cibles du site de belote ?

23. Quelles sont les cibles du site de belote ?

24. Quelles sont les cibles du site de belote ?

25. Quelles sont les cibles du site de belote ?

26. Persona
Issu de l’observation approfondie
d’Analytics
Nom : Durand
Prénom : Michel
Âge : 57 ans
Genre : Homme
Lieu de résidence : Lyon
Sites favoris : Jeux de
cartes, sites de
programmes ciné, etc…
Support de navigation :
Desktop

27. Taux de rebond et bonnes pratiques

28. Qu’est-ce que le taux de rebond
Le taux de rebond est le pourcentage de sessions avec consultation d'une seule
page, c'est-à-dire les sessions (ou visites) dans lesquelles l'utilisateur a quitté votre
site sur la page d'entrée sans avoir interagi avec cette dernière.
Mais qu’est-ce qu’une interaction pour Google Analytics ?
➔ Une interaction pour GA équivaut - a minima - à une page vue (en dessous des
30 minutes)

29. Scénarii pour lesquels un taux de rebond est enregistré
• Une personne visite votre site et le quitte immédiatement.
• Une personne atterrit sur un article de votre blog, passe 20 minutes à le lire, et
quitte votre site.
• Une personne atterrit sur une landing page ou votre page « contactez-nous »,
compose votre numéro de téléphone, et quitte le site.
• Une personne atterrit sur votre page d’accueil, visionne une vidéo YouTube de 5
minutes qui y est intégrée, et quitte le site après.

30. 80%
Taux de rebond moyen sur un site one-page
Source : Kissmetrics

31. 20%
Taux de rebond moyen sur un portail
Source : Kissmetrics

32. 50%
Taux de rebond moyen sur un site de media/contenu
Source : Kissmetrics

33. 40%
Taux de rebond moyen sur un site générateur de lead, type landing Page
Source : Kissmetrics

34. 30%
Taux de rebond moyen sur un site e-commerce
Source : Kissmetrics

35. Autres données sur le taux de rebond
➔ L’outil RockFuel propose une vision différente :
◆ Entre 26% et 40% : Taux de rebond exceptionnel
◆ Entre 41% et 55% : Taux de rebond satisfaisant
◆ Entre 56% et 70% : Taux de rebond acceptable
◆ Au-dessus de 70% : Taux de rebond préoccupant

36. Taux de rebond et Web-performance
➔ Un taux de rebond élevé doit vous alerter
sur :
◆ Un temps de chargement trop long (> 5 sec)
◆ Une structure de site désuète
(arborescence trop profonde, pages liées
entres elles de manière non pertinente, …)
◆ Une navigation peu ergonomique.
L’utilisateur se perd en conjectures et ne
trouve pas l’information au bon moment
Exemple ci-dessus.
Site se chargeant en 6,5 secondes en moyenne
(sur toutes les pages), mauvaise arborescence :
65% de taux de rebond moyen

37. Le visiteur utile : la clé de votre stratégie

38. Pourquoi étudier le “visiteur utile” ?
➔ Vous avez déterminé vos cibles plus précisément grâce à Analytics
➔ Vous avez pu déterminer quel était le parcours de l’utilisateur sur votre site
➔ Vous avez trié les pages à fort taux de rebond de celles qui captent l’attention
de l’internaute ?
➔ Il vous faut maintenant séparer “le bon grain de l’ivraie” et observer quels
sont vos visiteurs utiles et comment se comportent-ils ?

39. > 120 secs & > 2 pages vues
Critères déterminant le “visiteur utile.”
Le “VU” reste sur votre site, s’y plaît et potentiellement achète.

40. 11%
Sur 77 sites étudiés, le taux de visiteur utile est de 11%.

41. Création du segment personnalisé : “Visiteur utile”

42. Flux de comportement “VU” vs. Néophyte

43. Visiteur utile : clé de votre stratégie
L’étude du “VU” répond à plusieurs questions :
➔ Pourquoi ces visiteurs restent et pas les autres ?
◆ Comment améliorer l’ergonomie du site pour capter les néophytes et de ne pas perdre
➔ Comment réussir à amener ces visiteurs utiles à plus convertir sur notre site ?
➔ Quelles sont les pages les plus vues par ces visiteurs utiles ?
➔ Etc…

44. Pour aller plus loin…

45. 15%
On estime à 15%, la connaissance des fonctionnalités d’Analytics par les personnes
travaillant dans le milieu du Web.

46. Source : Ben Plumer

47. Pour compléter votre analyse : Carte de chaleur

48. S’intéresser à la certification Analytics

49. Dès demain, plongez-vous dans Analytics pour …
➔ Bien mieux comprendre l’existant pour pérenniser vos stratégies webmarketing
➔ Découvrir de nouveaux leviers à activer pour augmenter votre taux de
conversion
➔ Faire un focus sur l’ergonomie de votre site, sur les freins à la bonne navigation
de l’internaute
➔ Pour comprendre l’écosystème global de votre site en vous plongeant dans ses
statistiques et réaliser des analyses croisées.

50. Thomas Leonetti - www.thomas-leonetti.com
Mail : contact@thomas-leonetti.com
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