AUDIT DE QUALITÉ DES DONNÉES

De manière périodique ou avant un audit complet de la performance du site, il est indispensable de conduire un examen de la qualité des données.

Cela permet de repérer des erreurs qui peuvent induire de mauvaises interprétations et par conséquent faire prendre de mauvaises décisions. Ces audits de qualité de données consistent à rechercher les variations aberrantes.

1. Connaître la période sur laquelle va porter l’audit et la période de comparaison

Dès que la période d’analyse est connue, il faut lister toutes les interruptions de suivi survenues au cours de cette période et évaluer leur possible impact sur les données nécessaires à l’audit.

Il ne faut pas oublier la période de comparaison. Elle est tout aussi importante que la période d’analyse car une sous-estimation des résultats durant la période de comparaison peut faire croire à tort à une progression des résultats sur la période d’analyse.

2. Identifier tous les types d’analyses qui vont être nécessaires à la réalisation de l’audit

Imaginons un audit qui porte sur une campagne de publicité. Il sera nécessaire de garantir la qualité des données :

  • au niveau des bannières, étudier la courbe d’évolution du nombre d’impressions et de clics recueillis par les bannières de la campagne
  • au niveau des landing pages , étudier la courbe d’évolution du nombre de visites recueillies par chaque landing page
  • au niveau de la page de confirmation d’achat, étudier la courbe d’évolution du nombre de conversions et du chiffre d’affaires

3. Evaluer dans quelle mesure les carences en qualité de données vont influencer l’audit

L’examen de la qualité des données doit permettre de dire dans quelle mesure l’audit de performance peut être conduit. Les résultats de l’examen peuvent mener à la décision que l’audit de performance ne peut être mené, la qualité des données étant trop mauvaise.

Cependant, dans la plupart des cas, des problèmes de suivi sont observés mais sans interdire la réalisation de l’audit. L’audit de la qualité des données doit aussi dire dans quelle mesure on peut tirer des enseignements et les appliquer sans risque.

4. Proposer des contournements à l’absence de données lorsque cela est possible

Il est souvent possible de contourner certains problèmes de données d’audience.
On peut par exemple jouer sur la période d’analyse pour ne pas prendre en compte la période durant laquelle le suivi a été interrompu. Pour reprendre notre exemple de l’audit sur une campagne de publicité, imaginons que le suivi de la landing page de la campagne de publicité soit interrompu mais que le marquage des bannières avec la méthode par redirection est correct.

Nous avons par conséquent un nombre de clics exact mais un nombre de visites inexact. Les visites qui s’arrêtent à la landing page ne sont pas comptabilisées. Il est alors possible de prendre le taux d’entrée moyen sur la période où les données sont complètes, de l’appliquer sur le nombre de visites de la campagne pendant la période où le marquage a été défaillant afin d’obtenir une estimation du nombre total de visites générées par la campagne.

Ce genre de contournements permet de maintenir la réalisation de l’audit même si toutes les données ne sont pas disponibles.

AT Internet vous accompagne dans l’examen de la qualité de vos données. AT internet a construit un partenariat très étroit avec iPerception éditeur de WASP : Web Analytics Solution Profiler.

WASP est  un outil dédié à l’assurance qualité des données créé par Stéphane Hamel en novembre 2006. Il fournit les données recueillies par les requêtes envoyées par le marqueur d’AT Internet. iPerceptions a développé de nouvelles fonctionnalités adaptées à notre outil. Cela nous permet de nous aider dans les recettages et dans les audits de marquage. WASP permet à la fois de vérifier à la volée le contenu des hits et d’effectuer des balayages automatiques de l’ensemble d’un site. Il permet de détecter l’ensemble des erreurs de suivi. Le consultant AT Internet a alors les moyens de repérer les erreurs de marquage et fournit les actions correctives à mener pour parfaire la qualité de vos données.

Auteur

Responsable Succès Client - GENERALEADS Avec un master en Economie de l’Université de Bordeaux, Benoit a acquis 10 ans d’expérience dans le web analytics au sein de la société AT Internet. Benoit a rejoint début 2015 l’agence GENERALEADS, Spécialiste Adwords, en tant que Responsable Succès Client. En parallèle, il participe à la création de la start-up GetLandy, 1er outil de création de landing pages dédié aux traffic managers."

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