Comprendre le Web Analytics : Comparaison avec la fabrication d'un jouet pour enfant


Le WebAnalytics est un domaine mal connu. L'envergure et la complexité du métier de Chef de projet Web Analytics ou Analyste Web est même parfois méconnu par des managers.

Tout comme un dessin vaut parfois mieux qu'un long discours, une métaphore permet de mieux cerner un ensemble. Par exemple, pour expliquer la structure et l'utilisation d'un site internet par l'internaute,  on le compare souvent à un hypermarché avec ses rayons, sa galerie marchande, ses caisses, ses caddies, etc. Le web analytics a, quant à lui, été comparé à un jeu de Lego.

En essayant de faire le même exercice avec le WebAnalytics, une comparaison pourrait être faite avec l'industrie du jouet. La finalité est de répondre aux besoins de jouer des enfants, ce qui leur permet d'explorer le monde par eux-même. De même, les managers, correspondant aux enfants, souhaitent faire avancer leur business et le faire grandir grâce aux connaissances qu'apporte le Web Analytics (business is a game).

Il n'y a rien de plus beau que de voir un enfant (heureux) jouer. La même phrase s'applique biensur pour un manager 😉

L'industrie du jouet est liée à l'industrie du pétrole à partir duquel est fait le plastique, leurs chaines de valeur se combinent et font appel à des compétences différentes. Il en est de même pour le Web Analytics et le développement informatique. Pas de Web Analytics, sans développement informatique. Et le Web Analytics demande d'aller plus loin que les missions et capacités du développement informatique.

Nous allons poursuivre la métaphore en prenant les différentes étapes de la chaine de valeur permettant de répondre au besoin en partant d'un pétrole brut qui sera transformé en jouet et mis à disposition des enfants.

1ere étape : "Trouver des réserves naturelles de pétrole" vs "Identifier l'information à récolter"

Tout part du besoin. Pour l'industrie du jouet, le besoin est celui de l'enfant. Pour le WebAnalytics, c'est celui du ou des managers (et de ses équipes).

Le pétrole peut être présent partout sous différents formes, en profondeur ou à la surface, sous l'eau, sous la terre. C'est pareil pour l'information à récolter sur un site internet. Il faut déterminer quelle information il est nécessaire de récolter et identifier où elle peut être présente selon l'environnement du site et ses différentes couches de code. Ainsi par exemple, une information présente dans une URL pourra correspondre au pétrole présent à la surface, à l'opposé d'une information dans la couche la plus profonde du site.

2eme étape : "Forage et extraction du pétrole brut" vs "Création de variables"

Il y a différentes techniques de forage et d'extraction selon le lieu où doit être extrait le pétrole. Des puits de forage seront creusés pour le pétrole, tandis que des variables enregistrant l'information seront créées.

Il faut le faire de manière fiable. Le pétrole est dangereux et est inflammable, tandis que la donnée est fragile, il ne faut pas la casser. Il faut donc déterminer le meilleur processus pour faire remonter le pétrole ou l'information en évitant tout accident.

3eme étape : "Acheminement et Stockage" vs "Marquage et Récolte des données"

Le pétrolier ramène le pétrole depuis la plateforme pétrolière jusqu'aux entrepôts de la raffinerie. Les étapes de pompage pour le chargement et déchargement restent dangereuses étant donné la nature inflammable du pétrole. Il faut donc fiabiliser le process pour éviter tout accident.

Pour le WebAnalytics, cette étape correspond à l'envoi des informations vers le serveur où elles seront enregistrées. Cela se fait via des hits générés le plus souvent par javascript. Pour fiabiliser le process, il faut donc s'assurer de la façon dont les données seront envoyées, puis stockées. Une certaine structure est à respecter pour garantir la cohérence et la consistance des différentes données (plan de marquage).

4eme etape : "Transformation du pétrole brut en plastique, puis en jouet" vs "Traitement des données et création de KPI"

Afin d'obtenir un jouet, le pétrole est transformé en différentes matières plastiques qui seront utilisés pour assembler le jouet. Il peut être fait de plusieurs produits plastiques durs et mous, de toutes couleurs, chacun ayant une fonctionnalité. Chaque pièce du jouet correspond à un indicateur de performance (KPI) qui est le résultat du traitement des données. C'est une mesure spécifique et adaptée au business qui synthétise l'information. Elle est faite sur-mesure, tout comme la pièce de plastique doit avoir des dimensions précises pour s'intégrer sur le jouet.

Puis tous les KPIs sont assemblés pour former le jouet. Il est possible d'avoir à intégrer des pièces qui ne sont pas issues du pétrole, comme par exemple des pièces en bois. Il faut donc prendre en compte le rajout et l'intégration de ces pièces pour que le jouet soit fini. Les pièces en bois peuvent correspondre à des données externes au WebAnalytics, comme des données offline.

Cette étape correspond aussi au design du produit afin qu'il puisse plaire et ne soit pas dangereux pour l'enfant. La réflexion sur le design du produit commence lors de la 1ere étape (le design étant fait selon les ressources disponibles) et se termine à cette étape.

5eme étape : "Packaging" vs "Intégration des KPI dans un tableau de bord"

Avant d'être commercialisé, le produit va être conditionné et emballé, de sorte à bien le présenter et le mettre en avant pour donner envie à l'enfant de le prendre. Il en est de même pour les KPIs qui vont être mis en forme dans un tableau de bord. Le tableau de bord synthétise l'information et doit donner envie de le lire. Sa lecture doit être rapide à faire et enrichissante, en poussant notamment le manager à être curieux.

On peut considérer que la valeur du produit final dépend du tableau de bord, et non des KPIs. Cependant, il ne faut pas négliger les KPIs, car un bon tableau de bord avec de mauvais KPIs sera mauvais.

A noter que l'on parle ici de tableau de bord et de reporting (suivi d'indicateurs de performance). Mais, la démarche est similaire pour une analyse de données ponctuelle et spécifique pour répondre à une question précise (souvent à la suite d'un reporting).

6eme etape : "Distribution et Mise en avant dans les magasins" vs "Reporting et Partage des résultats"

Une fois le jouet prêt à être commercialisé, il est alors distribué dans les magasins où il sera mis en avant afin que les enfants puissent le voir et le prendre. C'est une étape importante car un produit qui n'est pas présent en magasin ou qui est mal référencé (caché au fond des rayons) ne sera pas connu et pris par les enfants.

Le même process doit être réfléchi et travaillé pour le partage des reporting ou des résultats des analyses. L'objectif est que l'information soit lue par les managers et leurs équipes.

La livraison doit donc être suivie et planifiée afin de s'assurer que les managers reçoivent et lisent reporting et qu'ils ont connaissance des informations qu'il contient et qui pourrait les intéresser. Cela peut se traduire par la mise en place d'une réunion régulière pour discuter des résultats.

7eme etape : "Consommation" vs "Décision et Mise en place d'un plan d'actions"

La dernière étape correspond à l'enfant qui joue avec le jouet. Le jouet va permettre à l'enfant de développer sa motricité et créativité, il en est de même pour le manager qui va pouvoir enrichir sa réflexion pour prendre les bonnes décisions pour son business.

Cependant les managers ont des attentes différentes, il faut donc parfois décliner en plusieurs versions certains jouets. Et ils peuvent aussi être des enfants exigeants dont les gouts peuvent vite changer ou qui peuvent casser certains jouets. Il faut donc perpétuellement retravailler les étapes et la conception des différents produit pour mieux répondre à leurs besoins. La vérité d'un jour n'étant pas celle du lendemain.

Comprendre le Web Analytics : Comparaison avec la fabrication d'un jouet pour enfant
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