Et si on remettait de l’analyse dans « web analytics »?

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De nombreux clients nous parlent des rapports qu’ils reçoivent depuis leur solution de web analytics. Ces rapports prennent généralement la forme d’un tableur Excel avec force graphes en colonnes et autres camemberts.
Ces rapports arrivent dans une boite mail le premier lundi de chaque mois comme pièce-jointe d’un message assez sommaire indiquant qu’il s’agit d’un rapport automatisé.

Et maintenant, que faire?

Si justement vous ne savez pas quoi faire de ce fameux rapport mensuel, vous avez perdu du temps et de l’argent.
Le problème c’est que ce type d’outil d’analyse (sic) même configuré de façon optimale ne fait que vous fournir des chiffres… et pas d’analyse!

Et c’est bien là que le bât blesse : ces outils sont vendus – indépendamment de leur coût ou de leur gratuité – comme des moyens de vous fournir aisément une recommandation basée sur l’analyse des données de mesure de l’activité de votre site web.

Bien entendu, des outils comme Google Analytics et leur module Analytics Intelligence font bouger les choses dans le bon sens mais attention : ce genre de module ne fait que du repérage d’écarts ou d’anomalies par rapport à une moyenne historique et à des valeurs attendues.

En effet, comme le veut l’adage anglais,

Correlation does not equate causation

Ceci sous-entend que même si un outil détecte des pics ou des chutes de trafic, ces anomalies de trafic ne sont pas forcément causées par les leviers identifiés par l’outil.

C’est un peu comme si on déclarait que les attaques de méduses font vendre plus de crème glacée. Il n’y a aucun lien entre ces deux évènements : c’est simplement le fait qu’ils se produisent tous les deux en été (une saison chaude) qui peut « enduire d’erreur » l’observateur ou, dans ce cas, la solution de web analytics.

Alors vous me direz :

« Mais Julien, si les données sont là, ce doit être significatif, non? »

Et vous aurez partiellement raison : ces outils de web analytics à capacité « prédictive » ont le mérite d’exister mais ils ne font que vous offrir des pistes d’exploration.

Il vous appartient de creuser un peu plus loin et d’analyser sérieusement ces pistes d’exploration pour en tirer la substantifique moëlle!

Pas le temps de faire cette analyse? Besoin d’aide?

Contactez-nous pour vous assister dans l’analyse de vos données et la mise en place d’une réelle stratégie du chiffre dans l’entreprise!


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À propos de Julien Coquet

Julien est passionné de web analytics depuis les balbutiements du Web. Il dirige maintenant l'offre de services Business Analytics chez Hub'Sales.

Il a travaillé pour des noms prestigieux tels que HP, Canal Plus, Decathlon, Philips, Toyota, Volvo, Audi, Airbus, Total, Bayer, Merck, Becton Dickinson, RTL, Belgacom, Nestlé, ING, Danone, Orange.

Responsable de la Web Analytics Association pour la France, formateur et conférencier, Julien anime également la communauté francophone de la mesure d'audience Internet sur analyseweb.fr.

Il a également traduit en français les livres suivants:

  • Web Analytics 2.0 d'Avinash Kaushik
  • La Bible des Indicateurs Clé de Performance d'Eric T. Peterson
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