L’outil de mesure d’audience permettant d’évaluer les sites et de fait leurs attractivités est indispensable aujourd’hui. Il a répondu à de nombreux besoins en affichant des mesures standardisées permettant à tous d’avoir un mètre étalon. Pendant longtemps, seules les métriques basiques tels que visites, visiteurs et pages vues ont été correctement exploitées. Ces mesures répondaient aux besoins des équipes en charge de la mesure d’audience de l’époque. Les interfaces ont été réalisées sur ces bases et ont servis des analyses pré-formatées et facilement interprétables par tous. Aujourd’hui, l’analyste doit s’appuyer sur des indicateurs plus précis, personnalisables, donc plus cohérents avec son secteur d’activité et son métier. Heureusement les technologies ont évoluées avec les besoins, et de nouveaux outils existent !

Une question de maturité

En effet, le niveau maturité des équipes marketing en termes d’analyse digitale à globalement évolué ces dernières années. Les métriques figées et les analyses standardisées des débuts ont montré leurs limites, pour laisser place à de nouvelles méthodes et possibilités d’analyses. Ainsi, l’analyse de trafic à travers les indicateurs visites, visiteurs, pages vues n’est plus suffisante. Il faut aller plus loin et adapter son analyse à son contexte métier en utilisant des indicateurs plus appropriés comme par exemple les visites engagées, les visiteurs par pays, ou les pages vues depuis une source naturelle…

La maturité des utilisateurs de solution Web Analytics tend à devenir stratégique dans l’entreprise. Ce phénomène est d’ailleurs évoqué par de nombreux experts du digital analytics (lire par exemple l’article « Marketing Analytics maturity » de Jim Sterne).

Un objectif de « Full Customisation »

Le besoin de personnalisation est indispensable dorénavant. Il y a autant de besoins que d’analystes. Une campagne marketing peut être analysée grâce aux leviers standards (visites, conversions, taux de rebond, …) mais aussi à travers des besoins métiers très spécifiques : visites ayant vues une page particulière, conversion par pays, taux d’abandon sur la page de paiement, etc.

L’outil Data Query va permettre d’explorer ces données. Il donne la possibilité de croiser ces données autrefois cloisonnées, d’appliquer des segments sur des modèles de données inédits et d’exporter ceux-ci.

  • Qui n’a jamais souhaité suivre plus précisément le chiffre d’affaires par ville et/ou selon les heures de la journée dans une seule analyse ?
  • Imaginez le gain de temps si vous pouviez récupérer intégralement les informations de longue traine de votre SEO sans faire de multiples opérations de retraitement ?
  • N’est-il pas pertinent d’identifier la performance de ces sources à travers un parcours particulier ou un pays particulier ?

Tout cela est possible via Data Query à travers ces croisements et ces métriques personnalisées. On peut croiser bien plus de choses qu’auparavant et obtenir des modèles d’analyses de données pertinents par métier.

Interface Data Query

API  & portabilité des données 

Cette nouvelle utilisation des données doit s’accompagner d’outils performants, efficaces et facilement utilisables par des néophytes. L’hétérogénéité des environnements décisionnels pousse à utiliser des outils d’exportation plus flexibles. Il faut pouvoir exporter des données sous de nombreuses formes : fichier plat de type CSV, fichier XML provenant d’un appel API ou encore un export immédiat pré-formaté sous format Excel. Plus les possibilités de récupération de données seront nombreuses, plus simples seront leurs utilisations.

Avec Data Query, les modèles de données (ou templates) sont votre base pour l’analyse. L’avantage principal est qu’on peut les modifier à volonté. Ces templates vous permettent d’aller chercher vos données directement via notre API et de les réintégrer dans vos systèmes en utilisant un short code unique.

« IQY » : l’analyse des données directement dans Excel

Si des intégrations techniques des données de type API sont envisageables (et très efficaces), n’oublions pas que le web analyste n’est pas obligatoirement un profil technique et peut être limité en termes de ressources. En effet, les outils bureautiques standards, comme un tableur de type Excel par exemple, sont de très bons supports pour l’analyse et le reporting. Un export dans un fichier dynamique de type IQY intégrable directement dans Excel est une alternative qui peut donc s’avérer pertinente.

Fichier IQY

Ce genre de fichier peut faire appel à de multiples templates Data Query et vous permettre de réaliser un tableau de bord détaillé sans connaissance technique très pointue.

Tableau de bord Excel actualisable avec Data Query

Ces données disponibles en temps réel, actualisables et facilement modifiables permettront à vos équipes d’être réactives et autonomes dans leurs décisions.

Retrouvez plus d’informations sur Data Query :

Auteur

Technical Marketing Manager Expert en Ingénierie et Management de la Communication Numérique, Guillaume a intégré AT Internet en tant que consultant Web Analytics en 2010. Il a depuis formé à nos outils et accompagné dans leurs projets un grand nombre de nos clients (Accor, vente-privée.com, Danone, GDF Suez…). Soucieux de répondre au mieux aux besoins clients, il est dorénavant en charge de l'évolution de nos produits ainsi que de l' accompagnement de nos grands comptes dans leurs projets d'envergures."

3 Comments

  1. Un article très clair et très explicite, bravo. Tout à fait d’accord avec vous en ce qui concerne l’analyse des données directement depuis excel.

  2. Bonsoir,
    Article trés complet pour une débutante comme moi,
    il me permet de comprendre enfin comment évaluer le trafic sur mon site
    bonne soirée
    anne

  3. Pingback: Partager la data au sein de son organisation : 3 questions à se poser - Blog AT Internet