web analytique par simon caillé de parkour3

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PRESENTATION WEB ANALYTIQUE 9 octobre 2014

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Marketing


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Dans le cadre d'une session peer-to-peer marketing de l'Asssociation québécoise des technologies

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Page 1: Web Analytique par Simon Caillé de Parkour3

PRESENTATION

WEB ANALYTIQUE

9 octobre 2014

Page 2: Web Analytique par Simon Caillé de Parkour3

Bienvenue

Page 3: Web Analytique par Simon Caillé de Parkour3

ORDRE DU JOUR

PRESENTATION

LE WEB ANALYTICS

PANORAMA DES TACTIQUES

L’INTELLIGENCE D’AFFAIRES

UNIVERSAL ANALYTICS

DASHBOARD

Page 4: Web Analytique par Simon Caillé de Parkour3

• 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 CAILLÉConseiller de la performance web

Page 5: Web Analytique par Simon Caillé de Parkour3

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

Page 6: Web Analytique par Simon Caillé de Parkour3

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.

Page 7: Web Analytique par Simon Caillé de Parkour3

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

Page 8: Web Analytique par Simon Caillé de Parkour3

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

Page 9: Web Analytique par Simon Caillé de Parkour3

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

Page 10: Web Analytique par Simon Caillé de Parkour3

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

Page 11: Web Analytique par Simon Caillé de Parkour3

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

Page 12: Web Analytique par Simon Caillé de Parkour3

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

Page 13: Web Analytique par Simon Caillé de Parkour3

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

Page 14: Web Analytique par Simon Caillé de Parkour3

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

Page 15: Web Analytique par Simon Caillé de Parkour3

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

Page 16: Web Analytique par Simon Caillé de Parkour3

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

Page 17: Web Analytique par Simon Caillé de Parkour3

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

Page 18: Web Analytique par Simon Caillé de Parkour3

Exemple de tableau de bord sur le modèle

Acquisition-Behavior-Conversion (A-B-C)

TABLEAU DE BORD

ACQUISITION COMPORTEMENT CONVERSION

Page 19: Web Analytique par Simon Caillé de Parkour3

Simon CAILLÉ

Conseiller Performance web

[email protected]

T. 514.861.3332 poste 46

MERCI