SiĂšge d’AT Internet. CrĂ©dit : Xavier Bellenger

Les besoins analytics ont Ă©normĂ©ment Ă©voluĂ© ces derniĂšres annĂ©es avec la diversitĂ© des profils d’utilisateurs de donnĂ©es. Les enjeux de flexibilitĂ©, de personnalisation et de puissance sont toujours plus grands. Avec la dĂ©multiplication des acteurs tech, l’offre de solutions de mesure de la performance digitale s’est diluĂ©e dans un marchĂ© complexe, parfois incohĂ©rent et paradoxalement incomplet.

Acteur historique et pionnier du digital analytics depuis 1999, AT Internet a fait un pas de recul, et a repensĂ© totalement ses technologies. Avec une approche clairement centrĂ©e sur les besoins de nos utilisateurs, dans le respect de nos valeurs (Ă©thiques et responsables), nous avons entamĂ© une vĂ©ritable rĂ©volution produit. L’idĂ©e n’était pas de se lancer dans une course Ă  la fonctionnalitĂ©, puisqu’aujourd’hui c’est avant tout la capacitĂ© Ă  agir et Ă  comprendre simplement qui fait dĂ©faut. Nous avons cherchĂ© Ă  exploiter au mieux les Ă©volutions technologiques rĂ©centes, de rĂ©pondre plus intelligemment aux rĂ©alitĂ©s des mĂ©tiers du marketing, de la stratĂ©gie produit, de l’UX et des Directions GĂ©nĂ©rales, tout en ayant un souci de frugalitĂ© Ă©nergĂ©tique et de respect de la privĂ©e by design.

DĂ©couvrez la vision, l’approche technique et les impacts de ce virage technologique structurant pour AT Internet.

Un marchĂ© digital analytics hĂ©tĂ©rogĂšne et paradoxal

Lorsque nous avons dĂ©butĂ© ce mĂ©tier, nous mesurions essentiellement des interactions entre des ordinateurs et des pages web. 20 ans plus tard, les utilisateurs combinent de multiples appareils (smartphones, montres connectĂ©es ou assistants vocaux) pour accĂ©der aux nombreuses plateformes que chaque marque propose (site web, site mobile, application iOS, application Android, etc.). La prioritĂ© des clients d’une solution Digital Analytics est dĂ©sormais de mesurer de la maniĂšre la plus exhaustive possible la rĂ©alitĂ© de ces parcours, aussi complexes soient-ils. Le champ d’utilisation de ces donnĂ©es particuliĂšrement Ă©tendu et stratĂ©gique exige par ailleurs un grand niveau de fiabilitĂ©.

La rĂ©alitĂ© du marchĂ© du Digital Analytics est pourtant paradoxale. Si tout le monde s’accorde sur l’importance d’avoir une connaissance complĂšte, homogĂšne et fidĂšle de la rĂ©alitĂ© des usages, une entreprise cherchant Ă  s’équiper devra comprendre les diffĂ©rentes philosophies des solutions.

Les outils de Digital Marketing Analytics, conçus pour rĂ©pondre aux problĂ©matiques spĂ©cifiques du marketing digital ont leur lot de notions complexes (acquisition de trafic, monĂ©tisation, nombreuses mĂ©triques et analyses spĂ©cifiques…). C’est dans cette catĂ©gorie que se positionnent naturellement AT Internet, Adobe Analytics et le leader en part de marchĂ© Google Analytics. Chez ces acteurs, la quantitĂ© et la variĂ©tĂ© d’informations en standard sont probablement leur atout principal, en particulier pour des profils rattachĂ©s Ă  la direction marketing. En revanche, ces outils peuvent rapidement atteindre leurs limites de flexibilitĂ© quand il s’agit d’analyser des notions trĂšs spĂ©cifiques Ă  l’entreprise.

Les outils de Product Analytics ont su exploiter les manques de la premiĂšre catĂ©gorie pour se faire une place sur le marchĂ©. Des acteurs amĂ©ricains comme Mixpanel, Amplitude ou Heap analytics, peuvent miser sur une grande flexibilitĂ©, permettant de mesurer des interactions trĂšs spĂ©cifiques au dĂ©veloppement d’un produit ou service. Leur apparente simplicitĂ© est convaincante pour des profils de l’univers produit (Product Manager, Product Owners etc.). InconvĂ©nient : le haut degrĂ© de flexibilitĂ© devient source complexitĂ© quand il s’agit d’avoir des donnĂ©es fiables et exhaustives puisque trĂšs peu d’analyses sont prĂȘtes Ă  l’emploi. Reconstituer la mĂ©trique visite ou rebĂątir les dizaines d’analyses marketing disponibles et nĂ©cessaires en digital analytics est un exercice aussi fastidieux que pĂ©rilleux. Les risques d’erreurs sont innombrables et il est illusoire d’imaginer certifier ainsi des audiences.

Enfin, les outils In-house (conçus en interne), ont Ă©tĂ© longtemps rĂ©servĂ©s aux entreprises particuliĂšrement matures, mais la dĂ©mocratisation des plateformes cloud a dĂ©mocratisĂ© les outils nĂ©cessaires Ă  de tels projets. Ces outils peuvent faire valoir des capacitĂ©s de personnalisation de bout en bout (nature des donnĂ©es collectĂ©es, traitements appliquĂ©s, interfaces de restitution) tout en offrant une puissance de calcul paramĂ©trable. NĂ©anmoins, au-delĂ  des compĂ©tences rares requises pour mener ce type de projet Ă  bien, cette approche nĂ©cessite souvent de nombreux sacrifices fonctionnels pour une Ă©quilibre Ă©conomique souvent trĂšs dĂ©licat Ă  maintenir dans le temps (coĂ»ts de dĂ©veloppement, risques, dette technique, maintenance etc.). En outre les Ă©volutions techniques (cookies, adblocking, nouveaux supports) et lĂ©gislations rĂ©centes (RGPD en tĂȘte) rendent la fiabilisation et la mise en conformitĂ© trĂšs dĂ©licates. ConcrĂštement, les entreprises possĂ©dant les compĂ©tences pour livrer et surtout maintenir durablement de tels projets sont rares.

Bilan : pour rĂ©pondre Ă  toutes les questions qu’elle peut se poser sur ses utilisateurs, une entreprise peut ĂȘtre tentĂ©e de combiner les outils Digital Marketing Analytics et Product Analytics tout en ayant la flexibilitĂ© d’une solution In-House. La rĂ©alitĂ© des coĂ»ts rend cette hypothĂšse peu viable dans la durĂ©e, surtout pour des outils fonctionnant en silo au dĂ©triment de la qualitĂ© de la donnĂ©e.

Les ingrĂ©dients d’une nouvelle plateforme technologique

À la robustesse et Ă  la fiabilitĂ© du cƓur analytique de notre solution, dĂ©veloppĂ© et Ă©prouvĂ© depuis plus de 20 ans par des dizaines de milliers d’utilisateurs, nous ajoutons trois nouveaux ingrĂ©dients cruciaux afin d’offrir le meilleur des trois options prĂ©sentĂ©es plus haut.

  • Une vision rĂ©solument user centric : nous allons offrir encore plus de souplesse dans la capacitĂ© Ă  analyser la globalitĂ© du parcours utilisateur, tout en permettant de manipuler plus simplement des mĂ©triques telles que les Utilisateurs uniques (coĂ»teux en ressources de calcul). 
  • Un degrĂ© de flexibilitĂ© supĂ©rieur : sur la base d’un modĂšle de donnĂ©es plus complet, chaque entreprise va pouvoir prendre en compte ses spĂ©cificitĂ©s grĂące Ă  des capacitĂ©s de personnalisation quasi-illimitĂ©es (variables personnalisĂ©es, mĂ©triques ou Ă©vĂ©nements customs).
  • Une puissance de calcul sans limite : c’est probablement le point le plus attendu. Pour rĂ©pondre Ă  des questions de plus en plus nombreuses et de plus en plus complexes (dĂ©duplication, segmentation, croisements), la puissance d’analyse et de calcul est dĂ©multipliĂ©e. Certains de nos clients collectent d’ores et dĂ©jĂ  des dizaines de milliards d’interactions par mois.

Cette nouvelle dimension de notre solution digital analytics est l’aboutissement d’un des projets les plus ambitieux de l’histoire d’AT Internet. Pour combiner intelligemment les 3 forces Ă©voquĂ©es plus haut avec notre savoir-faire, nous sommes repartis de zĂ©ro pour construire une toute nouvelle plateforme. Son nom de code : New Data Factory. Le projet est d’autant plus ambitieux que nous choisissons de le mener en toute transparence pour nos clients, en leur livrant des fonctionnalitĂ©s au grĂ© du dĂ©veloppement. Sans le savoir, ils utilisent depuis des mois Ă  la fois l’ancien systĂšme de mesure et cette nouvelle plateforme technologique. Certaines fonctions phares du produit reposent entiĂšrement sur ce nouveau systĂšme : notre analyse de Navigation, les analyses e-commerce Sales Insights, ou plus rĂ©cemment la nouvelle version de notre outil de data mining Data Query 3.

Autre fondement de notre stratĂ©gie produit : l’éthique by design. Le respect de la vie privĂ©e des internautes fait partie intĂ©grante de l’ADN de notre sociĂ©tĂ©. Nous ne concevons pas d’analytique fiable et efficace sans une relation de confiance totale entre la solution, le site et ses internautes. Non seulement nous garantissons techniquement une transparence et une indĂ©pendance totale, notre mĂ©tier est exclusivement celui de l’analytique, et la propriĂ©tĂ© de la donnĂ©e est intĂ©gralement celle du client (sans le moindre usage secondaire). Nous sommes en outre convaincus que la valeur principale de l’analytique consiste avant tout Ă  mieux comprendre pour mieux servir. Il n’y a aucune crĂ©ation de valeur durable Ă  partir des donnĂ©es sans un contrat de confiance limpide avec les internautes. Les garanties que nous offrons en termes de respect de la vie privĂ©e et le travail effectuĂ© avec la CNIL, garante de l’application du RGPD, nous permet par exemple de pouvoir bĂ©nĂ©ficier en France d’une exemption de recueil du consentement. Cette exemption est sujette Ă  condition mais permet de fiabiliser considĂ©rablement l’exhaustivitĂ© de la donnĂ©e tout en respectant l’indispensable confiance des internautes.

Enfin, en parallĂšle du respect de la privacy, notre approche Ă©thique consiste Ă©galement Ă  minimiser l’impact de nos activitĂ©s sur la planĂšte. RĂ©colter et traiter des informations en masse est une activitĂ© particuliĂšrement Ă©nergivore. Nous nous engageons dans le dĂ©veloppement d’une solution dont l’impact carbone sera rĂ©duit, notamment grĂące Ă  une gestion intelligente des ressources et une recherche systĂ©matique de minimisation des informations collectĂ©es et stockĂ©es. Le Big Data ne se souciant pas de la finalitĂ© de la collecte et de la qualitĂ© des donnĂ©es ingĂ©rĂ©es et digĂ©rĂ©es nous semble aujourd’hui irresponsable et irrespectueux des attentes des internautes.

Respect de la vie privĂ©e, frugalitĂ© des donnĂ©es collectĂ©es et calculĂ©es et Ă©quilibre Ă©conomique des dĂ©penses s’inscrivent dans un cercle vertueux oĂč la donnĂ©e est plus juste, plus fiable, plus respectueuse et moins toxique pour la planĂšte…

L’Analytics Suite : pertinence et valeur augmentĂ©es

Dans les faits, notre stratĂ©gie produit consiste Ă  livrer des fonctionnalitĂ©s Ă  valeur ajoutĂ©e au grĂ© du dĂ©veloppement de cette nouvelle plateforme technologique. Nos clients ont donc dĂ©jĂ  pu tester quelques briques de cette version augmentĂ©e de l’Analytics Suite.

Analytics Suite value-added functionalities

PrioritĂ© Ă  l’activation de la donnĂ©e grĂące au Machine Learning

L’Analytics Suite propose des fonctionnalitĂ©s de Data Science, basĂ©es sur des algorithmes de Machine Learning : dĂ©tections d’anomalies, prĂ©visions, contribution et clustering automatique. Nous enrichissons continuellement notre offre de fonctions intelligentes (AXON) pour assister l’analyste dans son travail en lui suggĂ©rant automatiquement des insights. Les analyses traditionnelles de Core analytics restent disponibles et Ă©voluent Ă©galement au rythme des releases. Le Sunburst par exemple, utile pour dĂ©crypter les parcours de navigation, ou les tunnels pour illustrer les points de fuite lors du parcours d’achat, sont toujours disponibles dans la solution.

Notre volontĂ© de proposer un systĂšme entiĂšrement ouvert et prĂȘt Ă  s’interconnecter avec l’ensemble de l’écosystĂšme de nos clients reste aussi d’actualitĂ©. Une API de nouvelle gĂ©nĂ©ration fait son apparition et est complĂ©tĂ©e par des mĂ©canismes d’extractions de gros volumes de donnĂ©es inĂ©dits, pour assurer une distribution de la valeur aussi large que possible. Les connecteurs AT Connect prĂȘts Ă  l’emploi seront aussi plus nombreux et intĂ©grĂ©s nativement Ă  la plateforme. Sous rĂ©serve du recueil du consentement Ă©clairĂ© de l’internaute, ces flux d’informations vont faciliter la valorisation des donnĂ©es via des outils partenaires.

FlexibilitĂ© et personnalisation, jusqu’à 1000 variables

Chaque entreprise a des spĂ©cificitĂ©s qui requiĂšrent une grande capacitĂ© de personnalisation. Les attentes sont d’autant plus fortes quand il s’agit de rĂ©pondre Ă  des problĂ©matiques autres que liĂ©es au marketing digital, comme l’UX ou la stratĂ©gie produit. Notre solution est pensĂ©e pour permettre Ă  nos clients de collecter une grande variĂ©tĂ© d’information sur les interactions des utilisateurs avec leur marque. Lorsqu’un Ă©vĂ©nement est mesurĂ© (le chargement d’une page, la lecture d’une vidĂ©o, etc.), il est qualifiĂ© par un certain nombre de paramĂštres que nous appelons propriĂ©tĂ©s. C’est cette structuration qui rend l’information exploitable et pertinente. Chaque type d’interaction peut avoir des propriĂ©tĂ©s spĂ©cifiques. Nous allons permettre Ă  nos clients d’ajouter une grande quantitĂ© de propriĂ©tĂ©s personnalisĂ©es (jusqu’à 1000).

Analytics Suite Event properties

Au-delĂ  de la trentaine d’évĂ©nements prĂ©dĂ©finis proposĂ©s par AT Internet, nos utilisateurs pourront crĂ©er un nombre illimitĂ© d’évĂ©nements personnalisĂ©s. Exemples : le tĂ©lĂ©chargement d’une brochure, l’ajout d’une musique Ă  une liste de lecture, ou le contact d’un vendeur sur un site de petites annonces. Ils pourront ainsi mesurer des interactions qui correspondent Ă  leurs objectifs stratĂ©giques ou qui enrichiront les donnĂ©es collectĂ©es jusqu’alors, en utilisant leur propre jargon. Ces Ă©vĂ©nements seront Ă©galement qualifiĂ©s par des propriĂ©tĂ©s disponibles dans le modĂšle de donnĂ©e AT Internet ou personnalisĂ©es.

Marquage : l’approche tag first

Pour rĂ©ussir cette ultra personnalisation, la philosophie du tag first sera appliquĂ©e. Elle signifie que toute donnĂ©e prĂ©sente dans la librairie de collecte (JS, SDK) est automatiquement collectĂ©e. Finies les configurations et dĂ©clarations prĂ©alables lorsqu’il s’agit d’ajouter de nouveaux types d’évĂšnements ou de nouvelles propriĂ©tĂ©s personnalisĂ©es. Pour assurer une qualitĂ© de la donnĂ©e et une gouvernance sans faille, les utilisateurs autorisĂ©s seront informĂ©s lorsque des modifications seront appliquĂ©es au modĂšle de donnĂ©es. Une simple autorisation leur permettra de les rendre effectives.

Analytics Suite tag first approach

Pour toutes les informations qui n’ont pas leur place dans les librairies de marquage, nous proposons dĂ©sormais la possibilitĂ© d’importer trĂšs simplement des donnĂ©es dans la plateforme :

  • CritĂšres d’utilisateurs  
  • Catalogues produits (couleurs, modĂšle, marque, stock, etc.) 
  • Catalogues de contenus (genre, durĂ©e, rĂ©alisateur, etc.) 
  • Listing de campagnes (type, coĂ»t, formats, etc.) 
  • D’une maniĂšre gĂ©nĂ©rale, toute information qui peut ĂȘtre associĂ©e grĂące Ă  une clĂ© (ID). 

Bien sĂ»r, il sera toujours possible de crĂ©er facilement des rĂšgles de traitement personnalisĂ©es pour corriger ou enrichir les donnĂ©es collectĂ©es avant qu’elles soient stockĂ©es dans la plateforme.

Un outil prĂȘt Ă  l’emploi avec 400 propriĂ©tĂ©s et 120 mĂ©triques standards

L’aspect self-service analytics, qui est dĂ©jĂ  une vĂ©ritable force du produit, sera renforcĂ©. Le nouveau modĂšle de donnĂ©es de la plateforme est enrichi, portant Ă  plus de 400 le nombre de propriĂ©tĂ©s standards (sources de trafic, e-commerce, audio/vidĂ©o, publicitĂ©, technologies
) et 120 le nombre de mĂ©triques. L’utilisation de ce modĂšle de donnĂ©es associe gain de temps incontestable et haute qualitĂ© d’analyse.

Analytics Suite new data model KPIs

Une expérience ultra-fluide

Un analyste doit pouvoir dĂ©celer un potentiel d’optimisation dans Explorer, poursuivre ses investigations dans Data Query et partager le fruit de son analyse dans un tableau de bord personnalisĂ©. Adaptatives et Ă©volutives, l’utilisateur aura la possibilitĂ© de choisir Ă  quelles fonctionnalitĂ©s accĂ©der en fonction de son profil.

Analytics Suite experience features

Les dessous d’une rĂ©volution technologique

Pour s’inscrire dans notre vision produit, le dĂ©veloppement d’une nouvelle plateforme technologique a fait l’objet d’un certain nombre de choix techniques structurants.

Architecture : des technos adaptĂ©es et une mĂ©thode DevOps

Partir de zĂ©ro pour dĂ©velopper un produit permet de choisir ce qui se fait de mieux en termes de technologies. Historiquement, notre plateforme reposait quasiment sur une seule gamme de solutions technologiques. Nous changeons de philosophie et nous choisissons maintenant d’utiliser autant de technologies que nĂ©cessaire pour atteindre nos objectifs. Certaines sont de vĂ©ritables rĂ©fĂ©rences, comme Kafka pour le processing temps rĂ©el, ou Snowflake qui est probablement le datawarehouse le plus performant du marchĂ©. Mais au-delĂ  des technos, c’est la qualitĂ© des combinaisons d’outils qui est Ă  l’origine des bĂ©nĂ©fices attendus. Pour que ces diffĂ©rentes briques fonctionnent de maniĂšre harmonieuse, scalable et rĂ©siliente, nous appliquons une approche DevOps au sein de nos Ă©quipes de dĂ©veloppement et utilisons massivement l’orchestration de containers (Kubernetes).

Architecture: adapted technologies and a DevOps approach

Stockage : une approche radicalement diffĂ©rente pour unifier les donnĂ©es

La nouvelle plateforme technologique repose sur un stockage unifiĂ© de l’ensemble des donnĂ©es collectĂ©es pour le compte d’une entreprise. Qu’elles soient standards ou personnalisĂ©es, toutes les propriĂ©tĂ©s deviennent une colonne dans cette structure de stockage des donnĂ©es. Les interactions mesurĂ©es sont autant de lignes de cette structure (potentiellement plusieurs milliards par mois), quels que soient les sites ou appareils dont elles sont issues.

Ce changement d’approche technique radical prĂ©sente deux avantages :

  • Une vue rĂ©ellement unifiĂ©e : toutes les donnĂ©es gĂ©nĂ©rĂ©es par un utilisateur sont rassemblĂ©es et disponibles. Un analyste pourra Ă©tudier un pĂ©rimĂštre trĂšs Ă©tendu (toutes les plateformes), un ensemble de sites (toutes les applications) ou mĂȘme une section de site, sans contraintes.  
  • Une performance inĂ©galĂ©e : ce mode de stockage adossĂ© aux choix technologiques effectuĂ©s permet d’obtenir une rapiditĂ© d’exĂ©cution des requĂȘtes sans prĂ©cĂ©dent. Le volume de donnĂ©es et la complexitĂ© des requĂȘtes n’imposent plus de limites.

Dans un prochain article, nous reviendrons en dĂ©tail sur les avantages techniques d’un stockage unifiĂ© en colonnes vs. une approche traditionnelle.

Crédits photo : Xavier Bellenger

Author

Cédric Ferreira est Chief Product Officer chez AT Internet. Avec plusieurs années d'expérience dans le management d'équipes produit à l'international, il occupe la position idéale pour façonner l'avenir de la solution d'AT Internet.

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