Le Web Analytics consiste à mesurer l’utilisation des parcours web (sites web et applications mobiles) afin de faire des retours d’experience et de faciliter la prise de décision pour améliorer la performance.
Pour atteindre cet objectif, plusieurs outils sont disponibles pour réaliser différents types de mesures :
- Mesure de la navigation
- Mesure du trafic des campagnes
- Mesure des interactions
- Mesure des AB tests
- Mesure des avis des utilisateurs avec des sondages (QCM)
- Mesure des notes et avis des applications dans les stores d’applications
- Mesure des campagnes de telechargement d’application dans les stores
Pour la mesure de la navigation, il s’agit de mesurer la séquence de pages consultées tout au long de la session (que ce soit sur site web ou application mobile) avec des informations parlant du contenu de la page e/ou du contenu du panier (Ecommerce). Les outils classiques de Web Analytics font cette mesure comme Google Analytics ou Matomo.
Pour la mesure du trafic des campagnes, il s’agit d’avoir des vues avec regroupement du trafic généré par différents types de campagne. Les outils classiques de Web Analytics font cette mesure, mais les outils spécialisés dans cette mesure permettent d’aller plus loin avec des rapports avancés de contribution et d’attribution des commandes, comme Eulerian.
Pour la mesure des interactions, il s’agit de connaitre l’utilisation des pages avec les mouvements de souris et clics dans les différents blocs (taux de clics, récurrence de clic, temps avant clic, etc). Les outils classiques de Web Analytics peuvent faire cette mesure, mais les outils spécialisés ont l’avantage de proposer des visualisations plus attractives des interactions, avec des cartes de clics et des videos de sessions. L’outil le plus connu dans ce domaine est ContentSquare.
Pour la mesure des AB tests, il s’agit de mettre en place un AB test (test d’un parcours en comparant une version A non modifiée avec une version B modifiée) et de mesurer sa performance (notamment avec les lois statistiques pour savoir si une différence est significative). Ces outils permettent également de faire des tests multivariés (avec plus de 2 version à tester), comme AB Tasty.
Pour la mesure des avis des utilisateurs avec des sondages, il s’agit de proposer un questionnaire pendant l’experience de l’utilisateur (sur le site web ou l’application mobile). Ce questionnaire avec un choix de reponses multiples (QCM) permet de récolter des avis « à chaud », notamment en ciblant les utilisateurs concernés, comme avec Usabilla.
Pour la mesure des notes et avis des applications dans les stores d’applications, il s’agit d’avoir une vue synthétique des avis laissés selon les différentes versions d’une application. Cela peut nécessiter d’utiliser des analyses textuelles afin de categoriser les avis par thématique. Ces outils utilisent les données provenant des stores d’application Android et iOS, comme AppFigures.
Pour la mesure des campagnes de telechargement d’application dans les stores, il s’agit de connaitre la performance de campagnes faisant la promotion de l’application. Il s’agit de savoir si après avoir cliqué sur une campagne, l’app a été télécharge, si elle a été utilisé et si l’utilisateur ne l’a pas désinstallé par la suite. Des outils comme Adjust permettent d’arriver à faire ce suivi (en mettant en place leur SDK dans l’app et en utilisant des URLs de campagnes spécifiques).
Et à partir de toutes ces mesures, le Web Analytics est aussi la base solide sur laquelle une Customer Data Platform – CDP (ou Data Management Platform – DMP) peut s’appuyer, ainsi que d’autres outils pouvant bénéficier de ces mesures et les récupérer dans un flux, comme par exemple pour alimenter un Entrepot de Données.
