Comment automatiser l'exploitation de vos données webanalytics

Comment automatiser l’exploitation de vos données webanalytics
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2 ©#ParisRetailWeek COMMENT AUTOMATISER L’EXPLOITATION DE VOS DONNEES WEBANALYTICS
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Data
Web Analytics
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Optimisation outils data déployés
Optimisation
Experience Client
Conception (wireframe, design html)
Campagnes d’AB / MVT Testing
Campagnes de Personnalisation
what we do
Audit
des performances
Audit Statistiques (ad, site centric)
Audit UX (ergonomie, user tests)
Road Map d’optimisation

nos références

#ParisRetailWeek COMMENT AUTOMATISER L’EXPLOITATION DE VOS DONNEES WEBANALYTICS ©
Remettons-nous dans le contexte

Data & Analytics : LA priorité des priorités
« Classez ces cinq activités par ordre de priorité pour votre entreprise en 2016 »
cf. Tendances Digitale 2016 (eConsultancy & Adobe) – échantillon de 2716 personnes interrogées

Des données toujours plus riches et variées

Une profusion de données complexe à exploiter
Data Exports Reportings

Exploiter des données = récolter des informations pour prendre des décisions
Data Reporting Analyse Décision Valorisation
80% 20%

Automatiser = faciliter l’accès aux données et accélérer la prise de décision

Automatiser ≠ la solution qui fait TOUT tout seul

Automatiser l’exploitation des données
Tips & Best practices

#1.
Personnaliser les rapports

#1. Personnaliser les rapports
Acquisition
eShop
CRM
 Par métier

 Par type de destinataires
Rapports executiveRapports opérationnels

Besoin :
La directrice marketing d’un site e-commerce de mode masculine souhaite ajuster ses campagnes de
communication en fonction des intérêts saisonniers de ses utilisateurs.
Pistes d’analyses & KPIs:
Analyser les volumes de visiteurs en fonction des catégories de produits et des périodes
Solution :
Tableau croisé affichant la part des visiteurs par catégorie de produits et par mois
Case study – Comprendre ses visiteurs pour mieux leur parler

month Jeans Chinos Chemises Polos T-shirts Sweats Vestes Gilets Costumes Accessoires
Jan 5 % 6 % 22 % 13 % 9 % 4 % 5 % 3 % 6 % 5 %
Feb 7 % 10 % 9 % 7 % 7 % 7 % 8 % 6 % 7 % 7 %
Mar 8 % 11 % 8 % 8 % 10 % 10 % 8 % 14 % 8 % 8 %
Apr 7 % 7 % 6 % 8 % 9 % 5 % 9 % 9 % 7 % 7 %
May 9 % 7 % 6 % 8 % 8 % 7 % 8 % 3 % 8 % 8 %
June 8 % 10 % 5 % 9 % 8 % 8 % 11 % 13 % 11 % 7 %
July 8 % 9 % 5 % 9 % 8 % 10 % 5 % 6 % 9 % 7 %
Aug 7 % 10 % 5 % 7 % 11 % 4 % 7 % 6 % 6 % 19 %
Sept 17 % 21 % 13 % 8 % 9 % 6 % 8 % 6 % 5 % 5 %
Oct 15 % 9 % 9 % 8 % 10 % 7 % 10 % 9 % 10 % 9 %
Nov 9 % 9 % 10 % 9 % 6 % 15 % 11 % 10 % 11 % 8 %
Dec 7 % 6 % 6 % 7 % 7 % 8 % 13 % 8 % 14 % 7 %
Résultats :
Un tableau en forme de calendrier des permettant de comprendre les intérêts des visiteurs selon les saisons
Source de données
Google Analytics
(visites organic)

Résultats :
Une exploration avec des croisements de catégories permet de visualiser les centres d’intérêts communs
Jeans Chinos Chemises Polos T-shirts Sweats Vestes Gilets Costumes Accessoires
Jeans 100 % 4 % 1 % 6 % 2 % 1 % 0 % 1 % 1 % 1 %
Chinos 5 % 100 % 1 % 1 % 1 % 1 % 0 % 1 % 1 % 1 %
Chemises 1 % 1 % 100 % 1 % 1 % 0 % 9 % 8 % 11 % 1 %
Polos 1 % 0 % 0 % 100 % 0 % 1 % 1 % 0 % 0 % 0 %
T-shirts 1 % 2 % 2 % 1 % 100 % 2 % 18 % 2 % 2 % 1 %
Sweats 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % 100 % 1 % 0 % 0 % 0 %
Vestes 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % 2 % 100 % 0 % 1 % 0 %
Gilets 0 % 0 % 1 % 0 % 0 % 0 % 0 % 100 % 0 % 0 %
Costumes 0 % 0 % 0 % 0 % 3 % 1 % 1 % 1 % 100 % 0 %
Accessoires 0 % 1 % 0 % 0 % 1 % 1 % 1 % 1 % 24 % 100 %

#2.
Optimiser la lisibilité des données

#2. Optimiser la lisibilité des données
Besoin :
Le responsable acquisition souhaite explorer la performance des pages de destination de ses
campagnes marketing CPC. L’objectif est d’isoler les pages les moins performantes afin de prioriser des
chantiers d’optimisations les plus rentables possibles.
Isoler les campagnes CPC et lister l’ensemble des pages de destination et croiser ces pages avec la
volumétrie d’arrivée et leur performance (taux de conversion).
Solution :
Utilisation d’une dataviz permettant la mise en évidence des notions de volumes croisées avec des
indicateurs de performances.
Case study – Identifier les pages à optimiser et obtenir un ROI significatif

Problématiques :
Des tableaux longs (des milliers de lignes) et difficilement lisibles, le tri et la mise en forme du tableau ne suffit pas à obtenir une vision claire.
urls visites taux de rebond
http://www.url.fr/home 3897583 68%
http://www.url.fr/cat1 4632993 74%
http://www.url/cat1/product1 72243 86%
urls visites taux de rebond
http://www.url.fr/home 3897583 68%
http://www.url.fr/cat2/product86 546363 74%
+ 218K lignes + 218K lignes

Résultats :
Une data visualisation permettant d’identifier rapidement des cibles d’optimisation alliant volume et sous performance

Résultats :
Une exploration avec regroupements permettant de ne pas se tromper de potentiel

#3.
Simplifier l’accès aux données

#3. Simplifier l’accès aux données
PULL PUSHvs.

 Intégrer les rapports dans les outils du quotidien
#3. Simplifier l’accès aux données
Source - Tagetik

#4.
Favoriser la diffusion des données

#4. Favoriser la diffusion des données
Besoin :
Le directeur digital d’un cabinet d’audit présent dans plus de 50 pays souhaite diffuser les performances
des sites web de chaque marché aux directions de ces marchés
Solution
Systématiser la création et l’envoi de rapports standards basés sur des objectifs communs en
segmentant les données par pays
Specs techniques :
Outil permettant la gestion des envois automatiques à des destinataires multiples
Case study – Diffuser des données personnalisées en masse

Résultats :
Un rapport standardisé basé sur des objectifs et KPIs communs remontant des données segmentées par pays

Résultats :
Envoi automatique des rapports tous les 1ers de chaque mois aux directions des 50 pays ainsi qu’à la direction monde

#5.
Faire évoluer les rapports au rythme de votre activité

#5. Faire évoluer les rapports au rythme de votre activité
Besoin :
Le directeur communication d’un organisateur de salons souhaite piloter son activité éditoriale en
fonction du ROI des actions de communication entreprises par chacune de ses équipes
Définir des objectifs business communs à toutes les équipes (leads, CA…)
Mesurer les résultats des campagnes par rapport à ces objectifs macro
Solution :
Graphiques et tableaux remontant les performances de conversion selon les typologies de contenu
Case study – Mesurer le ROI des activités éditoriales

0
200
400
600
800
1000
1200
Leads générés par type de contenu
Résultats :
Les premiers rapports mensuels permettent de comprendre rapidement que les livres blancs ont plus d’impact sur la conversion
3000
5000
7000
9000
11000
13000
15000
Visiteurs par type de contenu
Vidéos Livres blancs Articles Autres Vidéos Livres blancs Articles Autres

Résultats :
Les rapports mensuels v2 remontent les performances de conversion précises pour chaque livre blanc, ces derniers
étant devenus une part importante de l’activité éditoriale du site
Publications Nombre de visites
Nombre de
téléchargements
Taux de
conversion
Lead converti en
client
Taux de transformation
RM_WhiteP-20160823
1146 256 22% 8 3%
RM_WhiteP-20160824 1099 134 12% 3 2%
RM_WhiteP-20160825 916 168 18% 2 1%
RM_WhiteP-20160826
895 300 34% 4 1%
RM_WhiteP-20160827 841 214 25% 0 0%
RM_WhiteP-20160828
726 89 12% 2 2%
RM_WhiteP-20160829
517 78 15% 8 10%

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