This blog has moved!

Try my regular blog at https://juliencoquet.com/en/

Les métiers des web analytics: #2 le plombier

Et nous continuons notre série sur les métiers des web analytics!

Cette semaine: le plombier.

Après la sage-femme, la transition n’est certes pas des plus subtiles mais ce terme de plombier illustre bien le côté technique (parfois mêlé de magie noire) qui entoure cette occupation.

Concours de Haiku pour eMetrics

Vous pouvez gagner une entrée à un sommet eMetrics en composant un haiku sur le sujet des web analytics.

Il doit être en anglais et idéalement dans la forme suivante: 5-7-5

Je vous fais partager ma participation:

Confusion lingers
The Useless Excel Report
Returns next Monday

Bonne écriture!

Liens:

• eMetrics
• concours haiku

Les métiers des web analytics: #1 la sage femme

Dans cette “conjoncture actuelle morose” (sic), il convient pour les entreprises de se munir des outils et des méthodes pour aborder la reprise le mieux possible, tout en prenant bien garde de ne pas dépenser/gaspiller/voter/embaucher (rayer les mentions inutiles).

Dans l’intervalle, le métier d’analyste web se porte très bien, merci 🙂

“Anéfé”, même si beaucoup traitent encore leur site web comme une vulgaire plaquette commerciale, les entreprises sont nombreuses à comprendre l’intérêt d’Internet dans leur stratégie. Et donc, pour bien piloter son activité sur Internet, quelqu’un doit bien se pencher à un moment sur la santé du ou des sites web de son entreprise, analyser et en tirer des recommandations d’optimisation.

Le problème, c’est que si l’analyse web est un travail à plein temps, c’est aussi l’affaire de plusieurs métiers différents.

On ne s’improvise pas analyste web, on le devient. Sans trop envoyer de fleurs à la profession, c’est une mentalité bien à part. Si le côté caméléon/couteau suisse est un atout pour s’adapter à des problématiques particulières (chaque client est unique), on se rend compte que, de plus en plus, une spécialisation devient nécessaire.

Nous allons essayer d’en faire le tour dans une série de différents billets où j’essayerai d’apporter un éclairage plus humain sur les différents traits de caractère représentatifs de ces personnages. Mais commençons la série avec le métier numéro 1: la sage femme.

Google Analytics: champs personnalisés

Outre le fait que l’interface de Google Analytics est traduite de l’anglais avec un chausse-pied, de nombreux contacts et clients me posent souvent la question:

C’est quoi ces champs personnalisés? Je les retrouve pas dans les rapports!?

Vous ne les verrez pas dans vos rapports, il s’agit en effet de variables temporaires!
On va maintenant voir de quoi il retourne!

Copiez vos filtres et profils dans Google Analytics

Grâce à nos confrères de ROI Revolution et particulièrement de Jeremy Aube, je vous mets à disposition une adaptation en français de leur billet sur leur plug-in Greasemonkey pour Firefox qui permet de copier les profils Google Analytics, et donc les filtres qui font la spécificité de chaque profil.

Google Analytics: De l’importance des referrers complets

Comme vous vous en apercevez peut-être quand vous consultez vos rapports, les sites externes qui amènent du trafic vers votre site (aussi appelés referrers ou sites référants ou de provenance) sont très souvent des sites dynamiques.

Quand vous essayez de mesurer l’activité provenant d’un catalogue produit, d’un site communautaire, d’un blog ou d’un forum, il y a de fortes chances que l’URL des pages de provenance contienne des caractères cabalistiques auquels vous ne comprenez rien et ce même si cette page a un titre tout à fait orthodoxe.

Par exemple, si vous recevez du trafic depuis

http://www.site.com/forum?forum=56&topic=24&sessid=123

il est très probable que vous ne puissiez pas reconnaître le document à première vue 😉

La plupart des outils de Web Analytics permettent de visualiser l’intégralité du referrer.

Ce n’est pas le cas de Google Analytics car la façon de stocker l’URI du referrer est tronquée après le point d’interrogation ‘?’ qui marque le début de la chaîne de requête (querystring).

De l’approche scientifique du marketing

[traduction par votre serviteur de l’article de Joseph Carrabis, de Nextstage Analytics]

Petit rappel sur ce qu’est la science:

• la capacité à trouver des solutions à un problème donné.
• la capacité à prédire avec précision le résultat d’une expérience à partir de données sur les conditions dans lesquelles l’expérience se produit.

J’ai travaillé une bonne partie du 1er trimestre 2009 à résoudre des problèmes de maths et de logique, en compagnie de bon nombre de personnes (avec dans le lot, pas mal d’étudiant, je le reconnais: il ne coûtent pas grand’chose.)

J’ai commencé par travailler avec un étudiant et, de fil en aiguille, je me suis retrouvé avec plusieurs étudiants. Les problèmes de logique étaient bien sûr mes préférés. Vous vous souvenez sans doute de problème du genre:

Cinq personnes sont assises autour d’une table: Alice, Bob, Carol Dave et Ed.
Deux d’entre eux sont mariés mais pas l’un avec l’autre.
Une des personnes est fiancée.
Les deux personnes sur les cinq sont plus grandes que les autres mais moins grande que l’autre.
Deux des hommes sont mâles.
Un lundi sur deux, Bob vérifie la hauteur de sa montre.
Qui est assis à la gauche de Ted?
Quel est l’âge du capitaine?

Ce qui n’auraît du être qu’une séance de partage de principes de logique, de raisonnement et de résolution d’une série de problèmes élémentaires s’est vite transformé en exercice très prenant. J’ai d’ailleurs pu observer que les capacités intellectuelles de personnes intelligentes et éduquées se heurtaient à ces problèmes, pour faiblir et parfois carrément bloquer! Pour la plupart, ils ont été dépassés par ces problèmes. Pour certaines personnes, les problèmes se sont avérés être littéralement épuisants.

J’ai déjà observé ce genre de réactions alors que j’essayais d’expliquer d’expliquer mon approche scientifique du marketing. Ce qui n’est en aucun cas une critique des hommes et des femmes de marketing, soit dit en passant.

Je peux tout à fait comprendre que beaucoup de professionels du marketing, du design, etc., fonctionnent à l’instinct pour décider de ce qui peut ou ne peut pas marcher. Un des mantras les plus connus d’Eric Peterson, “Web Analytics is hard!” (les web analytics c’est difficile), n’est peut être plus tant d’actualité que ça.

Ma philosophie personnelle (qui a d’ailleurs été validée plusieurs fois au cours de ce premier trimestre 2009) consiste à dire que si un problème est difficile à résoudre, alors il y a de grandes chances qu’on ne prenne pas le problème en question par le bon bout. Là où je veux en venir, c’est qu’on ne prend pas le marketing par le bon bout pour en résoudre les problèmes facilement et/ou efficacement.

Mais bon, c’est vrai que cela fait des lustres que j’analyse et que je mesure les réactions du cerveau face à l’information. J’ai par ailleurs déclaré plusieurs fois, en public et sur Internet, que le futur fera intervenir une synthèse de plusieurs modèles d’analyse.

Que se passerait-il si le marketing devenait une science, c’est à dire si il se dotait d’une réelle imputabilité? A mon avis, si cela devait arriver, de nombreux soi-disant gourous du marketing devraient alors sérieusement songer à se reconvertir…

Mais prenons un exemple d’approche scientifique du marketing.

Le problème de base

Admettons que nous ayons investi une belle somme d’argent dans la réalisation d’un site web (disons 100.000€) visant un public féminin (et je simplifie pour rendre tous les calculs plus faciles). Le site comprend un parcours de navigation/conversion de 3 pages et un outil de web analytics classique fournit l’information suivante: page 1 – 100.000 visitors. Sauf que 40.000 sur 100.000 cliquent pour atteindre la 2ème page et seulement 2.000 arrivent à la page de conversion. Dans l’absolu, vous dépensez 50€ par conversion.

OK, et la science dans tout ça?

Maintenant, intéressons-nous au sexe de ces visiteurs. Après tout, le site pour lequel nous avons dépensé 100.000EUR est dédié à un public féminin, donc avoir une idée de la différence de public par sexe serait plutôt pertinent, non?

Ce qu’on découvre alors est que la proportion homme/femme est… comment dire… intéressante! Surtout qu’on nous a vendu un site qui cible un public féminin, n’est-ce pas?

Mais alors pourquoi fichtre est ce que les quotients homme/femme sont de 3:7, 1:1 et de 3:1 ?

L’approche scientifique de l’analyse

Analysons maintenant les pages pour voir à qui elles sont vraiment destinées. D’accord, ce n’est pas vraiment ce qui avait été convenu au départ (surtout que la facture du site a été payée) mais essayons plutôt de nous servir de techniques de psycholinguistique, de neurologie et d’anthrolopogie – entre autres – pour déterminer quels sont les visiteurs qui vont vraiment interagir avec l’information disponible sur chacune des pages de notre site fictif.

En fin de compte, vos pages ont du succès (?)

Félicitations! Après avoir appliqué un peu de méthode scientifique à nos données marketing, il s’avère que vos pages fonctionnent bien comme prévu. Elle avaient été conçues pour cibler un public homme/femme dans une proportion 75:25 et… c’est bien le cas! Vous avez /dépensé tout cet argent pour faire fuir votre public féminin. Bravo!

(Oui, le ton est bien sarcastique puisque vous êtes passés à côté de la plaque.)

La bonne nouvelle, c’est qu’on peut corriger tout ça.

Eh oui, ce problème peut être facilement résolu. Il a même été résolu plusieurs fois mais je ne vais pas entrer dans les détails dans ce billet.

Ce que je peux vous dire c’est qu’on pouvait éviter ce problème. Il vaut mieux éviter de corriger a posteriori mais ici, on peut corriger a priori. Si on regarde les chiffres cités plus haut dans ce billet, on aurait pu passer d’une perte de 50€ par conversion à un coût de seulement 4€ par conversion.

On peut vraiment se servir du marketing se façon scientifique et, vu l’état actuel de l’économie, ne croyez-vous pas que cela devienne nécessaire?

Pour plus d’informations, sur NextStage Analytics,

• consultez le blog Making Marketing Actionable
• visitez le site NextStage Evolution

Mon interview dans 01 Informatique du 7 mai

Je vous fais partager ma modeste contribution à un article qui présente le choix de NetInsight d’Unica par Inspirational Stores, une agence qui construit des sites marchands pour des marques de luxe, avec l’exemple de Antik Batik, une boutique de vêtements.

L’article est disponible sur 01 Informatique

Aurélie Pols joins Eric T. Peterson’s Web Analytics Demystified

Eric Peterson’s consultancy grows with the addition of Aurélie Pols, of OX2 fame.
Link to press release