SlideShare une entreprise Scribd logo
1  sur  33
Télécharger pour lire hors ligne
L’importance de la collecte et de l’
analyse de données pour votre
entreprise
Vendredi 19 Juin 2015
1. L’importance des données
2. Les données issues de la Web Analyse
3. La collecte
4. L’analyse
5. Le traitement
6. Les recommandations
7. Démonstration
Sommaire
L’importance
des données
➔ Quels sont les objectifs business ?
➔ Quels sont les pôles d’importance dans votre entreprise ?
➔ Où se trouve la valeur ?
➔ Pôles de coûts ?
➔ Pôles de profits ?
➔ Les facteurs clés de succès ?
➔ Les avantages concurrentiels ?
Qu’est-ce qui est important pour votre entreprise ?
➔ Prendre des décisions dans votre entreprise
➔ Mesurer vos actions marketing
➔ Analyser votre rentabilité
➔ Identifier les problèmes
La donnée pour quoi faire ?
➔ Comment évaluer le coût d’un problème ?
➔ Analyser si cela vaut le coût de répondre à un problème
➔ Analyser aussi si on peut répondre au problème en termes de:
◆ Temps / Planning
◆ Ressources humaines
◆ Ressources matérielles
Évaluer le coût d’un problème
➔ Complexité des systèmes d’informations
➔ Complexité liée au volume de données (Big Data ?)
➔ Complexité liée à l’intelligence d’affaires derrière les données
Les difficultés liées aux données
On ne sait souvent pas ce que l’on va pouvoir faire de la donnée jusqu’à qu’on l’ait.
Le mieux reste de faire l’inverse :
1. Partir d’une question liée à un constat, à une problématique réelle (produit,
communication, business, etc.)
2. Découper en différentes questions / étapes permettant de répondre à la question ou
constat de départ
3. Faire un audit d’un problème existant pour en arriver à connaître les données liées à ce
problème
Ne pas laisser place à l’inconnu
Est-ce réellement important d’avoir des données ?
La question est intéressante. Posons-nous les questions suivantes :
➔ Durant combien de temps je peux me passer de données ?
➔ Que se passe-t-il si je perds toutes mes données demain ?
➔ Est-ce que le contrôle de mon entreprise est lié aux données ?
➔ Est-ce que je peux éviter de mauvaises décisions en utilisant la
donnée ?
➔ Puis-je en prendre des bonnes ?
➔ Est-ce que mes concurrents utilisent la donnée ?
Les données & mon entreprise
La Web Analyse
D’après le Web Analytics Association, la web analyse correspond à la mesure, la
collecte, l'analyse et la présentation des données sur le web à des fins de
compréhension et d'optimisation de l'utilisation du Web.
Parkour3 rajoute une étape qui est l’établissement d’objectifs avant de commencer la
mesure de la donnée.
Définition
Objectifs de la Web Analyse
La Web Analyse réponds à plusieurs objectifs :
1. Mesurer la rentabilité d’une présence Internet
2. Obtenir de l’information stratégique sur vos prospects/cibles et leur comportement
3. Analyser les performances du site à travers notamment le processus de conversion
4. Détecter les problèmes d’ergonomie / d’utilisation
5. Mesurer et éventuellement qualifier l’audience
6. Identifier les sources des visites
7. Mesurer l’efficacité et la rentabilité des différents canaux marketing utilisés
8. Effectuer des tests marketing ....
La Web Analyse n’est que la mesure de la stratégie de votre entreprise appliquée sur le
Web. Il est important de toujours partir de la stratégie marketing de l’entreprise avant de
se lancer dans la Web Analyse.
Plan de la Web Analyse
Définition
Un KPI est un indicateur clé (de votre activité) qui permet d’avoir une aide décisionnelle
(aux actions pour votre activité).
Par exemple : la vitesse qui s’affiche sur votre tachymètre dans votre voiture, est un
indicateur clé vous permettant d’ajuster celle-ci aux conditions de circulation.
Intérêts
➔ Les KPIs permettent d’évaluer l’échec ou la réussite des actions
➔ Ils transforment les données en informations utilisables
➔ Ils conduisent à des actions et évitent des erreurs
Les Indicateurs clés (Kpis)
La collecte
La collecte des données n’est pas gratuite :
➔ Coûts serveur
➔ Coûts du support (humain / logiciel)
➔ Coûts d’installation
➔ Coûts de nettoyage (Extract, Transform, Load)
➔ Coûts d’import (Big Data)
Pré-requis sur la collecte
Identifier les possibilités ou les biais
Les possibilités :
➔ Qu’est-il possible de collecter ?
➔ Peut-on tout collecter ?
➔ Avons-nous les ressources pour tout collecter ?
Les biais de collecte :
➔ Technique (trop de connexion, collecte impossible)
➔ Technologique (logiciel, données mal collectées)
➔ Echantillonnage
➔ Fausses données (volontaires ou involontaires, les fausses données sont
nombreuses)
➔ Le facteur humain (erreur de manipulation, erreur sur les indicateurs et
leur traitement, etc.)
Sources de collecte :
➔ Google Analytics / Omniture, Piwik, etc.
➔ Flurry / Google Analytics pour Mobile App
➔ Votre CRM
➔ Sondage en ligne (pour des données qualitatives par exemple)
➔ Les agences publicitaires
➔ Les données provenant de vos campagnes marketing
➔ Les données publics (open data)
➔ Les données de vos partenaires
➔ Les bases de données achetées
➔ Vos bases de données (back-end)
Choix des sources de collecte
Outils pour la Web Analyse (dans notre exemple)
Universal Analytics & Google Tag Manager ⇒ Gratuits et reconnus dans leur
domaine
Excel ⇒ Facilite le travail / croisement des données, outil courant
L’analyse
Avant de commencer l’analyse, il est nécessaire de se poser les questions
suivantes :
➔ Quels sont les objectifs ?
➔ Est-ce que la problématique est mesurable (sous-entendu facilement) ?
➔ Est-ce que l’on récupère les bonnes données ? (sous-entendu, quand on
s’est posé la question de l’analyse, avions-nous déjà lancé la collecte ?)
➔ A-t-on assez de données ? Est-ce que les données sont représentatives
de ce qu’il y a à analyser ? (temps, saisonnalité ou échantillon)
➔ Quel est le coût de l’analyse (elle-même, incluant les temps de traitement,
main d’oeuvre, logiciels, etc…)
Analyser dans quel but ?
Questions à se poser :
➔ Qu’est-ce qui répond le mieux à la problématique ?
➔ Comment l'interprétons ? (limite haute, limite basse, moyenne et médiane, bounce
rate) ?
➔ Comment ce dernier est-il interprété ? Quelles sont ses limites ?
Si l’indicateur est lié à une temporalité :
➔ Vérifier que l’on est dans temporalité “classique” (vacances, jours fériés, campagne
marketing, black friday, etc…)
➔ Impact de la temporalité
A retenir :
➔ La collecte des données aura une influence sur le Kpi (changement de Kpi en cours
de route et/ou d’outils de collecte)
Choisir les Kpis
Avinash Kaushik co-fondateur de Market Motive Inc a dévelopé la méthode du “So
What” test qui consiste à confirmer qu’un indicateur est correct ou non en fonction de l’
objectif voulu.
Le principe est de faire répéter trois fois la question lorsqu’une personne demande
la collecte d’un indicateur. Si la personne n’arrive pas à justifier ce choix trois fois de
suite ou à traduire son Kpi en une action à faire alors cela signifie que l’indicateur est
mauvais.
Exemple :
1. Les Returns Visitors augmentent de mois en mois. So What ?
2. C’est fantastique car cela veux dire que nos visiteurs sont fidèles. So What ?
3. Nous devons faire plus d’actions pour continuer l’augmentation. So What ?
4. Je ne sais pas ce que l’on peux faire mais c’est bien non ?
Autres méthodes de choix du Kpis : “So What”
Objectifs et Kpis
Types d’objectifs web Kpis
Reliés aux sources de revenus Revenus par source
Reliés aux coûts
Analyse du ROI des campagnes
publicitaires
Reliés au contenu et au trafic
Temps passé sur le site
Nombre de pages vues
Reliés à la conversion
Taux de conversion
Coût par acquisition
Taux d’abandon
Le traitement
Le traitement de l’analyse
Faire attention aux biais :
➔ Erreur de calcul
➔ Limitation technologique (pas assez de puissance machine, etc…)
➔ Limitation des outils (pas possibilité de faire tel ou tel graphique, etc...)
Corrélation / Causalité :
➔ Corrélation n’est pas une causalité
➔ Une action ne mène pas forcément à une causalité (même si on a corrélation),
exemple Adwords
Corrélation ≠ Causalité
Représentation des données et Rapports
La création d’un tableau de bord et de rapport est nécessaire pour la lisibilité des
données et des enseignements.
Bonnes pratiques à respecter :
➔ Faire attention aux échelles
➔ Faire une représentation des données compréhensible
➔ Faire une représentation qui permet de répondre à la problématique
➔ Cohérence des couleurs entre les KPIs
➔ Prévoir que ça peut être imprimé en niveau de gris
➔ Adapter le rapport au destinataire !
➔ Garder ça simple !
Modèle A-B-C
Modele A-B-C fondé par Avinash Kaushik est le modèle le plus basique et efficace pour
présenter ses données issues du web et de les reliés aux objectifs d’affaires.
Il est structuré en trois colonnes et les données sont divisées par type :
➔ Acquisition
➔ Behavior (Comportement)
➔ Conversion
Les
recommandations
Une fois que les rapports sont fournis il est primordial de :
➔ Mettre une recommandation derrière chaque indicateur clé
➔ Poser une action concrète pour améliorer/diminuer l’indicateur clé
➔ Proposer un planning d’actions et du suivi des recommandations
➔ Fixer une date pour revoir l’indicateur dans le temps
➔ Améliorer si nécessaire la collecte de données si de nouveaux besoins
apparaissent
Suivi des recommandations
Démonstration
Merci !

Contenu connexe

En vedette

L'utilisation du Big Data en entreprise
L'utilisation du Big Data en entrepriseL'utilisation du Big Data en entreprise
L'utilisation du Big Data en entrepriseMathieu Lahaye
 
élaborer un questionnaire
élaborer un questionnaireélaborer un questionnaire
élaborer un questionnaireDrag'n Survey
 
La bourse pour les nuls
La bourse pour les nulsLa bourse pour les nuls
La bourse pour les nulsStephane Darry
 
Types de questions d'un questionnaire
Types de questions d'un questionnaireTypes de questions d'un questionnaire
Types de questions d'un questionnaireDrag'n Survey
 
COMMENT LE BIGDATA CHANGE LA BUSINESS INTELLIGENCE ?
COMMENT LE BIGDATA CHANGE LA BUSINESS INTELLIGENCE ?COMMENT LE BIGDATA CHANGE LA BUSINESS INTELLIGENCE ?
COMMENT LE BIGDATA CHANGE LA BUSINESS INTELLIGENCE ?Vincent Heuschling
 
Comment investir en bourse (l'analyse technique)
Comment investir en bourse (l'analyse technique)Comment investir en bourse (l'analyse technique)
Comment investir en bourse (l'analyse technique)Zakaria Naim
 
Analyse financier s4
Analyse financier s4Analyse financier s4
Analyse financier s4hassan1488
 
IQ Crash Course - Big Data Analytics
IQ Crash Course - Big Data AnalyticsIQ Crash Course - Big Data Analytics
IQ Crash Course - Big Data AnalyticsInterQuest Group
 
Startup Metrics for Pirates
Startup Metrics for PiratesStartup Metrics for Pirates
Startup Metrics for PiratesDave McClure
 
Mémoire de fin d'étude: L’analyse fondamentale et l’analyse technique peuvent...
Mémoire de fin d'étude: L’analyse fondamentale et l’analyse technique peuvent...Mémoire de fin d'étude: L’analyse fondamentale et l’analyse technique peuvent...
Mémoire de fin d'étude: L’analyse fondamentale et l’analyse technique peuvent...christophe da rocha
 
Conférence Big Data HEC Paris 2015
Conférence Big Data HEC Paris 2015Conférence Big Data HEC Paris 2015
Conférence Big Data HEC Paris 2015Francois Cazals
 
Blend conference 2013 bigdata 4
Blend conference 2013   bigdata 4Blend conference 2013   bigdata 4
Blend conference 2013 bigdata 4lmugnier
 
Analyse fondamentale
Analyse fondamentaleAnalyse fondamentale
Analyse fondamentaleAyman Settar
 
Pratique De Lanalyse Technique Des Actions
Pratique De Lanalyse Technique Des ActionsPratique De Lanalyse Technique Des Actions
Pratique De Lanalyse Technique Des ActionsLuigi Chiavarini
 

En vedette (20)

Internet
InternetInternet
Internet
 
L'utilisation du Big Data en entreprise
L'utilisation du Big Data en entrepriseL'utilisation du Big Data en entreprise
L'utilisation du Big Data en entreprise
 
élaborer un questionnaire
élaborer un questionnaireélaborer un questionnaire
élaborer un questionnaire
 
La bourse pour les nuls
La bourse pour les nulsLa bourse pour les nuls
La bourse pour les nuls
 
Types de questions d'un questionnaire
Types de questions d'un questionnaireTypes de questions d'un questionnaire
Types de questions d'un questionnaire
 
COMMENT LE BIGDATA CHANGE LA BUSINESS INTELLIGENCE ?
COMMENT LE BIGDATA CHANGE LA BUSINESS INTELLIGENCE ?COMMENT LE BIGDATA CHANGE LA BUSINESS INTELLIGENCE ?
COMMENT LE BIGDATA CHANGE LA BUSINESS INTELLIGENCE ?
 
Conférence big data
Conférence big dataConférence big data
Conférence big data
 
Comment investir en bourse (l'analyse technique)
Comment investir en bourse (l'analyse technique)Comment investir en bourse (l'analyse technique)
Comment investir en bourse (l'analyse technique)
 
Analyse financier s4
Analyse financier s4Analyse financier s4
Analyse financier s4
 
Analyse financiere
Analyse financiereAnalyse financiere
Analyse financiere
 
IQ Crash Course - Big Data Analytics
IQ Crash Course - Big Data AnalyticsIQ Crash Course - Big Data Analytics
IQ Crash Course - Big Data Analytics
 
Startup Metrics for Pirates
Startup Metrics for PiratesStartup Metrics for Pirates
Startup Metrics for Pirates
 
Mémoire de fin d'étude: L’analyse fondamentale et l’analyse technique peuvent...
Mémoire de fin d'étude: L’analyse fondamentale et l’analyse technique peuvent...Mémoire de fin d'étude: L’analyse fondamentale et l’analyse technique peuvent...
Mémoire de fin d'étude: L’analyse fondamentale et l’analyse technique peuvent...
 
Conférence Big Data HEC Paris 2015
Conférence Big Data HEC Paris 2015Conférence Big Data HEC Paris 2015
Conférence Big Data HEC Paris 2015
 
Methodologie des enquete
Methodologie des enqueteMethodologie des enquete
Methodologie des enquete
 
Marketing des services
Marketing des servicesMarketing des services
Marketing des services
 
Blend conference 2013 bigdata 4
Blend conference 2013   bigdata 4Blend conference 2013   bigdata 4
Blend conference 2013 bigdata 4
 
technique d'enquete
technique d'enquetetechnique d'enquete
technique d'enquete
 
Analyse fondamentale
Analyse fondamentaleAnalyse fondamentale
Analyse fondamentale
 
Pratique De Lanalyse Technique Des Actions
Pratique De Lanalyse Technique Des ActionsPratique De Lanalyse Technique Des Actions
Pratique De Lanalyse Technique Des Actions
 

Similaire à Web Analytics : L’importance de la collecte et de l’analyse de données pour votre entreprise

Parkour3- L’importance de la collecte et de l’analyse de données pour votre e...
Parkour3- L’importance de la collecte et de l’analyse de données pour votre e...Parkour3- L’importance de la collecte et de l’analyse de données pour votre e...
Parkour3- L’importance de la collecte et de l’analyse de données pour votre e...Parkour3
 
Introduction aux webanalytiques et KPIs
Introduction aux webanalytiques et KPIsIntroduction aux webanalytiques et KPIs
Introduction aux webanalytiques et KPIsMohammed ALAMI ✅
 
Webinar Axys Consultants & Alteryx - Analyser les relations dans vos réseaux
Webinar Axys Consultants & Alteryx - Analyser les relations dans vos réseauxWebinar Axys Consultants & Alteryx - Analyser les relations dans vos réseaux
Webinar Axys Consultants & Alteryx - Analyser les relations dans vos réseauxAxys
 
Le Growth Hacking: Optimisez votre croissance
Le Growth Hacking: Optimisez votre croissanceLe Growth Hacking: Optimisez votre croissance
Le Growth Hacking: Optimisez votre croissanceCleverToday
 
Google Analytics pour les décisionnaires
Google Analytics pour les décisionnairesGoogle Analytics pour les décisionnaires
Google Analytics pour les décisionnairesJGMconseil
 
Comment la Dataviz peut vous aider à améliorer vos campagnes Google Ads ?
Comment la Dataviz peut vous aider à améliorer vos campagnes Google Ads ?Comment la Dataviz peut vous aider à améliorer vos campagnes Google Ads ?
Comment la Dataviz peut vous aider à améliorer vos campagnes Google Ads ?Thomas BART
 
Decizia Décisionnel et Pilotage Courte
Decizia Décisionnel et Pilotage CourteDecizia Décisionnel et Pilotage Courte
Decizia Décisionnel et Pilotage CourteDecizia
 
Les Ateliers du Web - Le Web Analytique
Les Ateliers du Web - Le Web AnalytiqueLes Ateliers du Web - Le Web Analytique
Les Ateliers du Web - Le Web AnalytiqueTheDarkPixel
 
Adw #17 : Le outils analytics de sites web
Adw #17 : Le outils analytics de sites webAdw #17 : Le outils analytics de sites web
Adw #17 : Le outils analytics de sites webAtlantic 2.0
 
Refonte de site, comment exploiter les datas
Refonte de site, comment exploiter les datasRefonte de site, comment exploiter les datas
Refonte de site, comment exploiter les datasaltima°
 
Analyser les données Analytics de mon site
Analyser les données Analytics de mon siteAnalyser les données Analytics de mon site
Analyser les données Analytics de mon siteConcept Image
 
Competitic - Google analytics - numerique en entreprise-1
Competitic - Google analytics - numerique en entreprise-1Competitic - Google analytics - numerique en entreprise-1
Competitic - Google analytics - numerique en entreprise-1COMPETITIC
 
OnCrawl @ Digital Analytics Forum 2018 : le référencement naturel augmenté
OnCrawl @ Digital Analytics Forum 2018 : le référencement naturel augmentéOnCrawl @ Digital Analytics Forum 2018 : le référencement naturel augmenté
OnCrawl @ Digital Analytics Forum 2018 : le référencement naturel augmentéAT Internet
 
Tableau Drive, Une méthodologie innovante pour les déploiements en entreprise
Tableau Drive, Une méthodologie innovante pour les déploiements en entrepriseTableau Drive, Une méthodologie innovante pour les déploiements en entreprise
Tableau Drive, Une méthodologie innovante pour les déploiements en entrepriseTableau Software
 
Conférence Welcom : la web analyse
Conférence Welcom  : la web analyseConférence Welcom  : la web analyse
Conférence Welcom : la web analyseBrigitte Marandon
 
Web Analytics: Optimiser sa performance web
Web Analytics: Optimiser sa performance webWeb Analytics: Optimiser sa performance web
Web Analytics: Optimiser sa performance webOSERESO
 
Voyou! rends moi mon budget!
Voyou! rends moi mon budget!Voyou! rends moi mon budget!
Voyou! rends moi mon budget!Alban Gérôme
 
Le marketing par scénarios de quêtes 16 avril 2013
Le marketing par scénarios de quêtes   16 avril 2013Le marketing par scénarios de quêtes   16 avril 2013
Le marketing par scénarios de quêtes 16 avril 2013MXO | agence totale
 
Livre blanc optimisation_ressources_marketing
Livre blanc optimisation_ressources_marketingLivre blanc optimisation_ressources_marketing
Livre blanc optimisation_ressources_marketingAmel Miaoulis
 
#Fiche Produit : Diagnostic & Feuille de Route (Big) Data Marketing !
#Fiche Produit : Diagnostic & Feuille de Route (Big) Data Marketing !#Fiche Produit : Diagnostic & Feuille de Route (Big) Data Marketing !
#Fiche Produit : Diagnostic & Feuille de Route (Big) Data Marketing !Camp de Bases (Webedia Data Services)
 

Similaire à Web Analytics : L’importance de la collecte et de l’analyse de données pour votre entreprise (20)

Parkour3- L’importance de la collecte et de l’analyse de données pour votre e...
Parkour3- L’importance de la collecte et de l’analyse de données pour votre e...Parkour3- L’importance de la collecte et de l’analyse de données pour votre e...
Parkour3- L’importance de la collecte et de l’analyse de données pour votre e...
 
Introduction aux webanalytiques et KPIs
Introduction aux webanalytiques et KPIsIntroduction aux webanalytiques et KPIs
Introduction aux webanalytiques et KPIs
 
Webinar Axys Consultants & Alteryx - Analyser les relations dans vos réseaux
Webinar Axys Consultants & Alteryx - Analyser les relations dans vos réseauxWebinar Axys Consultants & Alteryx - Analyser les relations dans vos réseaux
Webinar Axys Consultants & Alteryx - Analyser les relations dans vos réseaux
 
Le Growth Hacking: Optimisez votre croissance
Le Growth Hacking: Optimisez votre croissanceLe Growth Hacking: Optimisez votre croissance
Le Growth Hacking: Optimisez votre croissance
 
Google Analytics pour les décisionnaires
Google Analytics pour les décisionnairesGoogle Analytics pour les décisionnaires
Google Analytics pour les décisionnaires
 
Comment la Dataviz peut vous aider à améliorer vos campagnes Google Ads ?
Comment la Dataviz peut vous aider à améliorer vos campagnes Google Ads ?Comment la Dataviz peut vous aider à améliorer vos campagnes Google Ads ?
Comment la Dataviz peut vous aider à améliorer vos campagnes Google Ads ?
 
Decizia Décisionnel et Pilotage Courte
Decizia Décisionnel et Pilotage CourteDecizia Décisionnel et Pilotage Courte
Decizia Décisionnel et Pilotage Courte
 
Les Ateliers du Web - Le Web Analytique
Les Ateliers du Web - Le Web AnalytiqueLes Ateliers du Web - Le Web Analytique
Les Ateliers du Web - Le Web Analytique
 
Adw #17 : Le outils analytics de sites web
Adw #17 : Le outils analytics de sites webAdw #17 : Le outils analytics de sites web
Adw #17 : Le outils analytics de sites web
 
Refonte de site, comment exploiter les datas
Refonte de site, comment exploiter les datasRefonte de site, comment exploiter les datas
Refonte de site, comment exploiter les datas
 
Analyser les données Analytics de mon site
Analyser les données Analytics de mon siteAnalyser les données Analytics de mon site
Analyser les données Analytics de mon site
 
Competitic - Google analytics - numerique en entreprise-1
Competitic - Google analytics - numerique en entreprise-1Competitic - Google analytics - numerique en entreprise-1
Competitic - Google analytics - numerique en entreprise-1
 
OnCrawl @ Digital Analytics Forum 2018 : le référencement naturel augmenté
OnCrawl @ Digital Analytics Forum 2018 : le référencement naturel augmentéOnCrawl @ Digital Analytics Forum 2018 : le référencement naturel augmenté
OnCrawl @ Digital Analytics Forum 2018 : le référencement naturel augmenté
 
Tableau Drive, Une méthodologie innovante pour les déploiements en entreprise
Tableau Drive, Une méthodologie innovante pour les déploiements en entrepriseTableau Drive, Une méthodologie innovante pour les déploiements en entreprise
Tableau Drive, Une méthodologie innovante pour les déploiements en entreprise
 
Conférence Welcom : la web analyse
Conférence Welcom  : la web analyseConférence Welcom  : la web analyse
Conférence Welcom : la web analyse
 
Web Analytics: Optimiser sa performance web
Web Analytics: Optimiser sa performance webWeb Analytics: Optimiser sa performance web
Web Analytics: Optimiser sa performance web
 
Voyou! rends moi mon budget!
Voyou! rends moi mon budget!Voyou! rends moi mon budget!
Voyou! rends moi mon budget!
 
Le marketing par scénarios de quêtes 16 avril 2013
Le marketing par scénarios de quêtes   16 avril 2013Le marketing par scénarios de quêtes   16 avril 2013
Le marketing par scénarios de quêtes 16 avril 2013
 
Livre blanc optimisation_ressources_marketing
Livre blanc optimisation_ressources_marketingLivre blanc optimisation_ressources_marketing
Livre blanc optimisation_ressources_marketing
 
#Fiche Produit : Diagnostic & Feuille de Route (Big) Data Marketing !
#Fiche Produit : Diagnostic & Feuille de Route (Big) Data Marketing !#Fiche Produit : Diagnostic & Feuille de Route (Big) Data Marketing !
#Fiche Produit : Diagnostic & Feuille de Route (Big) Data Marketing !
 

Plus de AQT-presentations

Atteignez vos objectifs grâce à votre tableau de bord
Atteignez vos objectifs grâce à votre tableau de bordAtteignez vos objectifs grâce à votre tableau de bord
Atteignez vos objectifs grâce à votre tableau de bordAQT-presentations
 
Maximiser la valeur de votre entreprise
Maximiser la valeur de votre entrepriseMaximiser la valeur de votre entreprise
Maximiser la valeur de votre entrepriseAQT-presentations
 
Les outils d’automatisation de tests (scripting) : Adoption et enjeux (comple...
Les outils d’automatisation de tests (scripting) : Adoption et enjeux (comple...Les outils d’automatisation de tests (scripting) : Adoption et enjeux (comple...
Les outils d’automatisation de tests (scripting) : Adoption et enjeux (comple...AQT-presentations
 
Benchmark: Pratiques ventes et marketing des PME des TIC du Québec
Benchmark: Pratiques ventes et marketing des PME des TIC du QuébecBenchmark: Pratiques ventes et marketing des PME des TIC du Québec
Benchmark: Pratiques ventes et marketing des PME des TIC du QuébecAQT-presentations
 
Kaihan Krippendorff Outhink Competition Part1
Kaihan Krippendorff Outhink Competition Part1Kaihan Krippendorff Outhink Competition Part1
Kaihan Krippendorff Outhink Competition Part1AQT-presentations
 
Alexandre Sagala Le marketing relationnel, des stratégies d'acquisition et de...
Alexandre Sagala Le marketing relationnel, des stratégies d'acquisition et de...Alexandre Sagala Le marketing relationnel, des stratégies d'acquisition et de...
Alexandre Sagala Le marketing relationnel, des stratégies d'acquisition et de...AQT-presentations
 
Joseph Jaffe Zero Paid Media as the New Marketing Model
Joseph Jaffe Zero Paid Media as the New Marketing ModelJoseph Jaffe Zero Paid Media as the New Marketing Model
Joseph Jaffe Zero Paid Media as the New Marketing ModelAQT-presentations
 
10 étapes pour s’assurer que votre programme de maturation de prospects se tr...
10 étapes pour s’assurer que votre programme de maturation de prospects se tr...10 étapes pour s’assurer que votre programme de maturation de prospects se tr...
10 étapes pour s’assurer que votre programme de maturation de prospects se tr...AQT-presentations
 
Atelier de prise de décisions rapides par Philippe Glaude
Atelier de prise de décisions rapides par Philippe GlaudeAtelier de prise de décisions rapides par Philippe Glaude
Atelier de prise de décisions rapides par Philippe GlaudeAQT-presentations
 
René Vézina - Revue économique 2015
René Vézina - Revue économique 2015René Vézina - Revue économique 2015
René Vézina - Revue économique 2015AQT-presentations
 
Web Analytique par Simon Caillé de Parkour3
Web Analytique par Simon Caillé de Parkour3Web Analytique par Simon Caillé de Parkour3
Web Analytique par Simon Caillé de Parkour3AQT-presentations
 
4 axes de la stratégie «Montréal, ville intelligente et numérique 2014»
4 axes de la stratégie «Montréal, ville intelligente et numérique 2014»4 axes de la stratégie «Montréal, ville intelligente et numérique 2014»
4 axes de la stratégie «Montréal, ville intelligente et numérique 2014»AQT-presentations
 
Loi C-28: Comment effectuer votre démarche de conformité en vue de l'entrée e...
Loi C-28: Comment effectuer votre démarche de conformité en vue de l'entrée e...Loi C-28: Comment effectuer votre démarche de conformité en vue de l'entrée e...
Loi C-28: Comment effectuer votre démarche de conformité en vue de l'entrée e...AQT-presentations
 
Attract new clients by using modern marketing tactics
Attract new clients by using modern marketing tacticsAttract new clients by using modern marketing tactics
Attract new clients by using modern marketing tacticsAQT-presentations
 
Comment attirer de nouveaux clients avec des tactiques de marketing modernes
Comment attirer de nouveaux clients avec des tactiques de marketing modernesComment attirer de nouveaux clients avec des tactiques de marketing modernes
Comment attirer de nouveaux clients avec des tactiques de marketing modernesAQT-presentations
 
Loi C-28 : Consentements-Tactiques
Loi C-28 : Consentements-TactiquesLoi C-28 : Consentements-Tactiques
Loi C-28 : Consentements-TactiquesAQT-presentations
 
Redéfinir les affaires à l'ère de la Présence
Redéfinir les affaires à l'ère de la PrésenceRedéfinir les affaires à l'ère de la Présence
Redéfinir les affaires à l'ère de la PrésenceAQT-presentations
 
The Irresistible Power of Storytelling for High-Tech Companies
The Irresistible Power of Storytelling for High-Tech CompaniesThe Irresistible Power of Storytelling for High-Tech Companies
The Irresistible Power of Storytelling for High-Tech CompaniesAQT-presentations
 
Comment développer un service à la clientèle proactif et rentable?
Comment développer un service à la clientèle proactif et rentable? Comment développer un service à la clientèle proactif et rentable?
Comment développer un service à la clientèle proactif et rentable? AQT-presentations
 

Plus de AQT-presentations (20)

Atteignez vos objectifs grâce à votre tableau de bord
Atteignez vos objectifs grâce à votre tableau de bordAtteignez vos objectifs grâce à votre tableau de bord
Atteignez vos objectifs grâce à votre tableau de bord
 
Maximiser la valeur de votre entreprise
Maximiser la valeur de votre entrepriseMaximiser la valeur de votre entreprise
Maximiser la valeur de votre entreprise
 
Les outils d’automatisation de tests (scripting) : Adoption et enjeux (comple...
Les outils d’automatisation de tests (scripting) : Adoption et enjeux (comple...Les outils d’automatisation de tests (scripting) : Adoption et enjeux (comple...
Les outils d’automatisation de tests (scripting) : Adoption et enjeux (comple...
 
Benchmark: Pratiques ventes et marketing des PME des TIC du Québec
Benchmark: Pratiques ventes et marketing des PME des TIC du QuébecBenchmark: Pratiques ventes et marketing des PME des TIC du Québec
Benchmark: Pratiques ventes et marketing des PME des TIC du Québec
 
Kaihan Krippendorff Outhink Competition Part1
Kaihan Krippendorff Outhink Competition Part1Kaihan Krippendorff Outhink Competition Part1
Kaihan Krippendorff Outhink Competition Part1
 
Alexandre Sagala Le marketing relationnel, des stratégies d'acquisition et de...
Alexandre Sagala Le marketing relationnel, des stratégies d'acquisition et de...Alexandre Sagala Le marketing relationnel, des stratégies d'acquisition et de...
Alexandre Sagala Le marketing relationnel, des stratégies d'acquisition et de...
 
Joseph Jaffe Zero Paid Media as the New Marketing Model
Joseph Jaffe Zero Paid Media as the New Marketing ModelJoseph Jaffe Zero Paid Media as the New Marketing Model
Joseph Jaffe Zero Paid Media as the New Marketing Model
 
10 étapes pour s’assurer que votre programme de maturation de prospects se tr...
10 étapes pour s’assurer que votre programme de maturation de prospects se tr...10 étapes pour s’assurer que votre programme de maturation de prospects se tr...
10 étapes pour s’assurer que votre programme de maturation de prospects se tr...
 
Atelier de prise de décisions rapides par Philippe Glaude
Atelier de prise de décisions rapides par Philippe GlaudeAtelier de prise de décisions rapides par Philippe Glaude
Atelier de prise de décisions rapides par Philippe Glaude
 
René Vézina - Revue économique 2015
René Vézina - Revue économique 2015René Vézina - Revue économique 2015
René Vézina - Revue économique 2015
 
Web Analytique par Simon Caillé de Parkour3
Web Analytique par Simon Caillé de Parkour3Web Analytique par Simon Caillé de Parkour3
Web Analytique par Simon Caillé de Parkour3
 
4 axes de la stratégie «Montréal, ville intelligente et numérique 2014»
4 axes de la stratégie «Montréal, ville intelligente et numérique 2014»4 axes de la stratégie «Montréal, ville intelligente et numérique 2014»
4 axes de la stratégie «Montréal, ville intelligente et numérique 2014»
 
Loi C-28: Comment effectuer votre démarche de conformité en vue de l'entrée e...
Loi C-28: Comment effectuer votre démarche de conformité en vue de l'entrée e...Loi C-28: Comment effectuer votre démarche de conformité en vue de l'entrée e...
Loi C-28: Comment effectuer votre démarche de conformité en vue de l'entrée e...
 
Attract new clients by using modern marketing tactics
Attract new clients by using modern marketing tacticsAttract new clients by using modern marketing tactics
Attract new clients by using modern marketing tactics
 
Comment attirer de nouveaux clients avec des tactiques de marketing modernes
Comment attirer de nouveaux clients avec des tactiques de marketing modernesComment attirer de nouveaux clients avec des tactiques de marketing modernes
Comment attirer de nouveaux clients avec des tactiques de marketing modernes
 
Loi C-28 : Consentements-Tactiques
Loi C-28 : Consentements-TactiquesLoi C-28 : Consentements-Tactiques
Loi C-28 : Consentements-Tactiques
 
Redéfinir les affaires à l'ère de la Présence
Redéfinir les affaires à l'ère de la PrésenceRedéfinir les affaires à l'ère de la Présence
Redéfinir les affaires à l'ère de la Présence
 
The Irresistible Power of Storytelling for High-Tech Companies
The Irresistible Power of Storytelling for High-Tech CompaniesThe Irresistible Power of Storytelling for High-Tech Companies
The Irresistible Power of Storytelling for High-Tech Companies
 
Retour vers le commerce
Retour vers le commerceRetour vers le commerce
Retour vers le commerce
 
Comment développer un service à la clientèle proactif et rentable?
Comment développer un service à la clientèle proactif et rentable? Comment développer un service à la clientèle proactif et rentable?
Comment développer un service à la clientèle proactif et rentable?
 

Web Analytics : L’importance de la collecte et de l’analyse de données pour votre entreprise

  • 1. L’importance de la collecte et de l’ analyse de données pour votre entreprise Vendredi 19 Juin 2015
  • 2. 1. L’importance des données 2. Les données issues de la Web Analyse 3. La collecte 4. L’analyse 5. Le traitement 6. Les recommandations 7. Démonstration Sommaire
  • 4. ➔ Quels sont les objectifs business ? ➔ Quels sont les pôles d’importance dans votre entreprise ? ➔ Où se trouve la valeur ? ➔ Pôles de coûts ? ➔ Pôles de profits ? ➔ Les facteurs clés de succès ? ➔ Les avantages concurrentiels ? Qu’est-ce qui est important pour votre entreprise ?
  • 5. ➔ Prendre des décisions dans votre entreprise ➔ Mesurer vos actions marketing ➔ Analyser votre rentabilité ➔ Identifier les problèmes La donnée pour quoi faire ?
  • 6. ➔ Comment évaluer le coût d’un problème ? ➔ Analyser si cela vaut le coût de répondre à un problème ➔ Analyser aussi si on peut répondre au problème en termes de: ◆ Temps / Planning ◆ Ressources humaines ◆ Ressources matérielles Évaluer le coût d’un problème
  • 7. ➔ Complexité des systèmes d’informations ➔ Complexité liée au volume de données (Big Data ?) ➔ Complexité liée à l’intelligence d’affaires derrière les données Les difficultés liées aux données
  • 8. On ne sait souvent pas ce que l’on va pouvoir faire de la donnée jusqu’à qu’on l’ait. Le mieux reste de faire l’inverse : 1. Partir d’une question liée à un constat, à une problématique réelle (produit, communication, business, etc.) 2. Découper en différentes questions / étapes permettant de répondre à la question ou constat de départ 3. Faire un audit d’un problème existant pour en arriver à connaître les données liées à ce problème Ne pas laisser place à l’inconnu
  • 9. Est-ce réellement important d’avoir des données ? La question est intéressante. Posons-nous les questions suivantes : ➔ Durant combien de temps je peux me passer de données ? ➔ Que se passe-t-il si je perds toutes mes données demain ? ➔ Est-ce que le contrôle de mon entreprise est lié aux données ? ➔ Est-ce que je peux éviter de mauvaises décisions en utilisant la donnée ? ➔ Puis-je en prendre des bonnes ? ➔ Est-ce que mes concurrents utilisent la donnée ? Les données & mon entreprise
  • 11. D’après le Web Analytics Association, la web analyse correspond à la mesure, la collecte, l'analyse et la présentation des données sur le web à des fins de compréhension et d'optimisation de l'utilisation du Web. Parkour3 rajoute une étape qui est l’établissement d’objectifs avant de commencer la mesure de la donnée. Définition
  • 12. Objectifs de la Web Analyse La Web Analyse réponds à plusieurs objectifs : 1. Mesurer la rentabilité d’une présence Internet 2. Obtenir de l’information stratégique sur vos prospects/cibles et leur comportement 3. Analyser les performances du site à travers notamment le processus de conversion 4. Détecter les problèmes d’ergonomie / d’utilisation 5. Mesurer et éventuellement qualifier l’audience 6. Identifier les sources des visites 7. Mesurer l’efficacité et la rentabilité des différents canaux marketing utilisés 8. Effectuer des tests marketing ....
  • 13. La Web Analyse n’est que la mesure de la stratégie de votre entreprise appliquée sur le Web. Il est important de toujours partir de la stratégie marketing de l’entreprise avant de se lancer dans la Web Analyse. Plan de la Web Analyse
  • 14. Définition Un KPI est un indicateur clé (de votre activité) qui permet d’avoir une aide décisionnelle (aux actions pour votre activité). Par exemple : la vitesse qui s’affiche sur votre tachymètre dans votre voiture, est un indicateur clé vous permettant d’ajuster celle-ci aux conditions de circulation. Intérêts ➔ Les KPIs permettent d’évaluer l’échec ou la réussite des actions ➔ Ils transforment les données en informations utilisables ➔ Ils conduisent à des actions et évitent des erreurs Les Indicateurs clés (Kpis)
  • 16. La collecte des données n’est pas gratuite : ➔ Coûts serveur ➔ Coûts du support (humain / logiciel) ➔ Coûts d’installation ➔ Coûts de nettoyage (Extract, Transform, Load) ➔ Coûts d’import (Big Data) Pré-requis sur la collecte
  • 17. Identifier les possibilités ou les biais Les possibilités : ➔ Qu’est-il possible de collecter ? ➔ Peut-on tout collecter ? ➔ Avons-nous les ressources pour tout collecter ? Les biais de collecte : ➔ Technique (trop de connexion, collecte impossible) ➔ Technologique (logiciel, données mal collectées) ➔ Echantillonnage ➔ Fausses données (volontaires ou involontaires, les fausses données sont nombreuses) ➔ Le facteur humain (erreur de manipulation, erreur sur les indicateurs et leur traitement, etc.)
  • 18. Sources de collecte : ➔ Google Analytics / Omniture, Piwik, etc. ➔ Flurry / Google Analytics pour Mobile App ➔ Votre CRM ➔ Sondage en ligne (pour des données qualitatives par exemple) ➔ Les agences publicitaires ➔ Les données provenant de vos campagnes marketing ➔ Les données publics (open data) ➔ Les données de vos partenaires ➔ Les bases de données achetées ➔ Vos bases de données (back-end) Choix des sources de collecte
  • 19. Outils pour la Web Analyse (dans notre exemple) Universal Analytics & Google Tag Manager ⇒ Gratuits et reconnus dans leur domaine Excel ⇒ Facilite le travail / croisement des données, outil courant
  • 21. Avant de commencer l’analyse, il est nécessaire de se poser les questions suivantes : ➔ Quels sont les objectifs ? ➔ Est-ce que la problématique est mesurable (sous-entendu facilement) ? ➔ Est-ce que l’on récupère les bonnes données ? (sous-entendu, quand on s’est posé la question de l’analyse, avions-nous déjà lancé la collecte ?) ➔ A-t-on assez de données ? Est-ce que les données sont représentatives de ce qu’il y a à analyser ? (temps, saisonnalité ou échantillon) ➔ Quel est le coût de l’analyse (elle-même, incluant les temps de traitement, main d’oeuvre, logiciels, etc…) Analyser dans quel but ?
  • 22. Questions à se poser : ➔ Qu’est-ce qui répond le mieux à la problématique ? ➔ Comment l'interprétons ? (limite haute, limite basse, moyenne et médiane, bounce rate) ? ➔ Comment ce dernier est-il interprété ? Quelles sont ses limites ? Si l’indicateur est lié à une temporalité : ➔ Vérifier que l’on est dans temporalité “classique” (vacances, jours fériés, campagne marketing, black friday, etc…) ➔ Impact de la temporalité A retenir : ➔ La collecte des données aura une influence sur le Kpi (changement de Kpi en cours de route et/ou d’outils de collecte) Choisir les Kpis
  • 23. Avinash Kaushik co-fondateur de Market Motive Inc a dévelopé la méthode du “So What” test qui consiste à confirmer qu’un indicateur est correct ou non en fonction de l’ objectif voulu. Le principe est de faire répéter trois fois la question lorsqu’une personne demande la collecte d’un indicateur. Si la personne n’arrive pas à justifier ce choix trois fois de suite ou à traduire son Kpi en une action à faire alors cela signifie que l’indicateur est mauvais. Exemple : 1. Les Returns Visitors augmentent de mois en mois. So What ? 2. C’est fantastique car cela veux dire que nos visiteurs sont fidèles. So What ? 3. Nous devons faire plus d’actions pour continuer l’augmentation. So What ? 4. Je ne sais pas ce que l’on peux faire mais c’est bien non ? Autres méthodes de choix du Kpis : “So What”
  • 24. Objectifs et Kpis Types d’objectifs web Kpis Reliés aux sources de revenus Revenus par source Reliés aux coûts Analyse du ROI des campagnes publicitaires Reliés au contenu et au trafic Temps passé sur le site Nombre de pages vues Reliés à la conversion Taux de conversion Coût par acquisition Taux d’abandon
  • 26. Le traitement de l’analyse Faire attention aux biais : ➔ Erreur de calcul ➔ Limitation technologique (pas assez de puissance machine, etc…) ➔ Limitation des outils (pas possibilité de faire tel ou tel graphique, etc...) Corrélation / Causalité : ➔ Corrélation n’est pas une causalité ➔ Une action ne mène pas forcément à une causalité (même si on a corrélation), exemple Adwords
  • 28. Représentation des données et Rapports La création d’un tableau de bord et de rapport est nécessaire pour la lisibilité des données et des enseignements. Bonnes pratiques à respecter : ➔ Faire attention aux échelles ➔ Faire une représentation des données compréhensible ➔ Faire une représentation qui permet de répondre à la problématique ➔ Cohérence des couleurs entre les KPIs ➔ Prévoir que ça peut être imprimé en niveau de gris ➔ Adapter le rapport au destinataire ! ➔ Garder ça simple !
  • 29. Modèle A-B-C Modele A-B-C fondé par Avinash Kaushik est le modèle le plus basique et efficace pour présenter ses données issues du web et de les reliés aux objectifs d’affaires. Il est structuré en trois colonnes et les données sont divisées par type : ➔ Acquisition ➔ Behavior (Comportement) ➔ Conversion
  • 31. Une fois que les rapports sont fournis il est primordial de : ➔ Mettre une recommandation derrière chaque indicateur clé ➔ Poser une action concrète pour améliorer/diminuer l’indicateur clé ➔ Proposer un planning d’actions et du suivi des recommandations ➔ Fixer une date pour revoir l’indicateur dans le temps ➔ Améliorer si nécessaire la collecte de données si de nouveaux besoins apparaissent Suivi des recommandations