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

Web Analytique par Simon Caillé de Parkour3

  • 1.
  • 2.
  • 3.
    ORDRE DU JOUR PRESENTATION LE WEB ANALYTICS PANORAMA DES TACTIQUES L’INTELLIGENCE D’AFFAIRES UNIVERSAL ANALYTICS DASHBOARD
  • 4.
    • 3 ansd’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.
    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.
    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.
    Questions à seposer 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.
    Type d’objectifs webExemples 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.
    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.
    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.
    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.
    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.
    Définition Ensemble dessolutions 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.
    Conséquence de l’Intelligenced’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.
    Un bon outilconçu 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.
    Universal Analytics estun 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.
    Le tableau debord (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.
    Exemple de tableaude bord sur le modèle Acquisition-Behavior-Conversion (A-B-C) TABLEAU DE BORD ACQUISITION COMPORTEMENT CONVERSION
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    Simon CAILLÉ ConseillerPerformance web scaille@parkour3.com T. 514.861.3332 poste 46 MERCI