Rendez-vous des Web Analytics à Lille - 18 mars 2010
Ecommerce connect octobre 2014 - final
1. Quelles sont les bonnes
étapes à suivre pour
analyser efficacement votre
stratégie e-commerce ?
15 septembre 2014
2. Présentateur
2
• Nicolas Malo : Diplômé de l’EDHEC. 5 ans d’expérience en
Web agency à Paris pour BDDP / TBWA puis pour EuroRSCG
/ Havas Advertising comme directeur de production. 3 ans
d’expérience chez Oracle en Silicon Valley comme directeur
des opérations Emarketing. 4 ans d’ expérience chez
Vidéotron au Canada comme directeur du site Internet. Co-auteur
du livre « Web Analytics : mesurer le succès et
maximiser les profits de votre site Web ». A plein temps sur le
Web Analytics depuis 2008.
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3. A propos d’Optimal Ways
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• Création en 2011 à Wasquehal (métropole lilloise)
• 4 collaborateurs permanents
• 90 % des clients dans le domaine du e-commerce, de la grande
distribution et de la vente à distance (de 1 M € à 1 G € de chiffre d’affaires)
• Plus de 30 % du chiffre d’affaires réalisé dans la formation
professionnelle continue. 0 % réalisé en régie.
• Multi-solutions : Adobe Analytics, AT Internet, comScore Digital
Analytics, Eulerian Analytics, Google Analytics + Adobe Dynamic Tag
Management, Google Tag Manager et Tag Commander
• 0 % de commissions avec les éditeurs de logiciels de Digital
Analytics
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4. 4
Nouvelle baseline
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5. Agenda
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1. Les enjeux de l’analyse des sites E-commerce dans un
contexte de commerce connecté
2. Les différents niveaux de maturité
3. Notre approche
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6. Partie 01
Les enjeux de l’analyse e-commerce
dans un
contexte de commerce
connecté
7. Enjeu #1 : la complexification des parcours clients
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Prospects /
Clients
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8. Enjeu #2 : l’explosion des points de collecte de données
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Enseigne
Réseaux
sociaux
Sites Web /
Mobile
Applications
Trafic
CRM
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9. Enjeu #3 : la sophistication des besoins de mesure des
équipes
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Enseigne
Community
Management
Trafic
Merchandising
Searchandisin
g
Contrôle
Commercial
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10. Enjeu #4 : l’alongement des délais d’implémentation des
solutions
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Code
Freeze
Lot #1 Lot #2 Lot #3
Assurance
qualité
Data Layers
Tag
Management
Intégrité des
données
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11. Enjeu #5 : la montée en compétences des équipes
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Concepts
Technologie Processus
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13. Le modèle de maturité analytique pour le commerce
connecté
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14. Niveau #1 : Fondations
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Principales analyses :
- Analyse simple des campagnes
- Performance pages d’entrées
- Opérations commerciales
- Principaux produits consultés & commandés
- Recherche interne simple
- Entonnoirs de conversion simples
- Taux de conversion e-commerce
- Taux de satisfaction des visiteurs et des clients
Méthodes d’analyses :
- Comportementale
- Attitudinale
Connaissances
- Concepts Digital Analytics
- E-commerce & E-marketing
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15. Niveau #2 : Merchandising
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Principales analyses :
- Analyse avancée des campagnes
- Performance des pages de listes produits
- Performance des produits (taux de mise au panier,
…)
- Recherche interne avancée
- Entonnoirs de conversion avancés
- Indice de visibilité sur les moteurs de recherche
- Taux de satisfaction par rapport au merchandising
- Commentaires fiches produits
Méthodes d’analyses :
- Comportementale
- Attitudinale
- Concurrentielle
Connaissances
- Niveau 1 + Concepts de Merchandising
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16. Niveau #3 : Attribution & Cross-device
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Principales analyses :
- Recoupement entre les différentes interfaces
- Analyse post-impression & post-clic
- Modèles d’attribution
- Analyse des campagnes par segment client
- Analyse des campagnes par comportement sur le site
- Earned Media sur réseaux sociaux
Méthodes d’analyses :
- Comportementale
- Sociale
Connaissances
- Niveau 2 + Concepts Traffic Management
- Législation sur le respect de la vie privée
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17. Niveau #4 : Merchandising avancé
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Principales analyses :
- Analyse avancée des listes produits
- Analyse des filtres et des facettes
- Méthode d’accès aux produits
- Chiffre d’affaires généré par noeud d’arborescence
- Cross / up-sell
- Recherche interne avancée
- Analyse avancée des pages produits et de l’activité sociale
- Comparaison taux de conversion avec concurrents
Méthodes d’analyses :
- Comportementale
- Concurrentielle
- Sociale
Connaissances
- Niveau 3 + Merchandising avancé
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18. Niveau #5 : Cross-canal & personalisation
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Principales analyses :
- Analyse de la contribution des campagnes off-line
- Analyse des campagnes de ciblage comportemental
- Analyse du parcours client cross-canal
- Entonnoirs de conversion par individus
- Intention de visite en magasin
- Impact du trafic magasin sur le site Web
Méthodes d’analyses :
- Comportementale
- Attitudinale
Connaissances
- Niveau 4 + analyse cross-canal
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19. Niveau #6 : analyse prédictive & temps réel
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Principales analyses :
- Analyse prédictive
- Modèles prédictifs
- Analyse de l’impact des actions d’optimisation
réalisées en temps réel
Méthodes d’analyses :
- Comportementale
Connaissances
- Niveau 5 + Analyse prédictive
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21. 1ère étape : évaluer le niveau de maturité de votre entreprise
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22. 2ème étape : mise en place d’un plan d’action pour passer au
prochain niveau
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Amélioration
collecte des
données
Méthodologie
d’analyse
Formation
Pilotage
performance
23. Nos principaux services
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