Le Web Analytics cherche à analyser des parcours web afin de recueillir un maximum d’informations sur l’expérience des utilisateurs et simplifier la prise de décision pour améliorer la performance.
Les mesures du Web Analytics
Pour atteindre cet objectif, il existe plusieurs outils disponibles pour effectuer différents types de mesures :
Mesure de la navigation : Cela consiste à suivre la séquence de pages consultées au cours d’une session, que ce soit sur un site web ou une application mobile. Les outils courants tels que Google Analytics ou Matomo sont utilisés pour cette mesure.
Mesure du trafic des campagnes : Il s’agit de regrouper le trafic généré par différents types de campagnes. Les outils classiques de Web Analytics effectuent cette mesure, mais des outils spécialisés tels qu’Eulerian permettent d’aller plus loin avec des rapports avancés de contribution et d’attribution des commandes.
Mesure des interactions : Cette mesure consiste à analyser l’utilisation des pages en observant les mouvements de souris et les clics dans les différents blocs. Les outils classiques de Web Analytics peuvent effectuer cette mesure, mais des outils spécialisés comme ContentSquare offrent des visualisations plus attrayantes des interactions, telles que des cartes de clics et des vidéos de sessions.
Mesure des AB tests : Il s’agit de mettre en place des tests de parcours en comparant une version A non modifiée à une version B modifiée, puis de mesurer leur performance. Des outils tels qu’AB Tasty permettent de réaliser ces tests, y compris des tests multivariés avec plus de deux versions à tester.
Mesure des avis des utilisateurs via des sondages : Cette mesure implique de proposer un questionnaire pendant l’expérience de l’utilisateur pour recueillir des avis « à chaud ». Des outils comme Usabilla permettent de cibler les utilisateurs concernés et de collecter des réponses à choix multiples.
Mesure des notes et avis des applications dans les stores d’applications : Cela consiste à obtenir une vue synthétique des avis laissés pour différentes versions d’une application. Des outils comme AppFigures utilisent des analyses textuelles pour catégoriser les avis par thème, en utilisant les données provenant des stores d’applications Android et iOS.
Mesure des campagnes de téléchargement d’application dans les stores : Il s’agit de mesurer la performance des campagnes de promotion d’une application, en suivant si l’app a été téléchargée, utilisée et si l’utilisateur ne l’a pas désinstallée par la suite. Des outils tels qu’Adjust permettent de réaliser ce suivi en utilisant leur SDK dans l’application et des URLs de campagnes spécifiques.
Toutes ces mesures constituent la base solide du Web Analytics, sur laquelle une CDP (Customer Data Platform) ou DMP (Data Management Platform) peut s’appuyer, ainsi que d’autres outils pouvant bénéficier de ces mesures et les intégrer dans un flux de données.
Pour aller plus loin
Voici quelques approches et techniques avancées utilisées dans l’analyse de données digitales :
Analyse prédictive : Elle consiste à utiliser des modèles statistiques et des algorithmes pour prédire les comportements ou tendances futurs.
Segmentation avancée : Elle peut utiliser des techniques de segmentation avancées pour regrouper les utilisateurs en fonction de comportements, d’intérêts ou de caractéristiques spécifiques.
Analyse du sentiment : Elle consiste à utiliser des techniques de traitement du langage naturel pour évaluer et comprendre les sentiments exprimés par les utilisateurs dans les commentaires, les avis ou les réseaux sociaux.
Analyse du parcours utilisateur : Elle vise à comprendre le comportement des utilisateurs tout au long de leur parcours sur un site web ou une application.
Analyse de cohorte : Elle consiste à regrouper les utilisateurs en fonction d’une caractéristique ou d’un événement communs, puis à analyser leur comportement et leurs performances au fil du temps.
Analyse en temps réel : Elle permet de surveiller et d’analyser les données digitales au fur et à mesure de leur génération.
Analyse de l’expérience utilisateur (UX) : Elle vise à évaluer et à optimiser l’ergonomie, la convivialité et la satisfaction des utilisateurs sur un site web ou une application.
Voilà les majeurs inconvénients de Shopify.
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