Parisweb 2010 Web Analytics

Web Analytics Octobre 2010

Le Web Analytics
Le Web Analytics est un des éléments clef de l’optimisation de la capacité de conversion du site. C’est un sujet à la fois technique et marketing .
Technique car il est nécessaire de bien comprendre les problématiques liées au plan de marquage, aux spécificité de chaque outils, aux notions de visiteurs uniques, de cookie, de session, etc afin de pouvoir générer des rapports fiables et complets.
Marketing car une vision business est nécessaire à la définition des indicateurs clés de performance (KPI), à l’analyse des rapports et à la mise en œuvre des actions qui découlent de ces analyses.
On distingue généralement la mesure d’audience du tracking de campagne .
Sur le marché FR les annonceurs sont généralement matures sur le tracking de campagne – excepté sur la contribution des sources multiples : ils savent d’où viennent les visiteurs sur leurs sites, combien cela leur coûte et combien ça rapporte.
En revanche ce qu’il se passe sur leur site est souvent une boite noire…

Usability VS performance ?
L’ utilisabilité (ou usabilité) = « le degré selon lequel un produit peut être utilisé, par des utilisateurs identifiés, pour atteindre des buts définis avec efficacité, efficience et satisfaction, dans un contexte d’utilisation spécifié ».
Quels sont les « buts définis » d’un site ?
Chaque entité ayant construit un site va définir des objectifs différents en fonction de ses activités et de ses aspirations
L’expérience utilisateur du site va ainsi être orientée, de par la conception du site, autour des objectifs des concepteurs
Exemple avec un blog :
Blog personnel : échange - partage / notoriété – influence / trouver un emploi
Blog corporate : notoriété / service client / récolte de lead / fidélisation
Blog MFA (Made For Adsense)
Les Usability (ou UX) Analyst orienteront ainsi fréquemment leurs travaux selon les objectifs de performance affichés par le commanditaire
Nous nous pencherons durant cet atelier sur la partie du Business Analyst qui consiste à bien identifier les objectifs de l’interface/application/site Web, déterminer les KPIs et améliorer la « conversion »

Sommaire
Identification des indicateurs clefs de performance
Selon quelques typologies de sites fréquentes
Présentation des fonctionnalités de Google Analytics
Fonctionnement général
Quelques filtres utiles
Quelques indicateurs utiles
La segmentation
D’autres outils utiles pour comprendre ce qu’il se passe sur une interface
Suivi de visites, heatmap, questionnaires…
Tester et mesurer pour optimiser la conversion
A/B & multivariable testing

Quelques exemples de site :
Forums
Blogs
Presse en ligne
Petites annonces
Plateforme vidéo
E-Commerce :
Cybermarchés
VPC traditionnelle / High tech
Voyage
Finance
Différences Achats impliquant / non impliquant
Et quelques objets communs :
Moteur de recherche interne
Fiche produit
Panier d’achat

Ci-dessous quelques exemples d’objectifs de sites discutés durant l’atelier
Forums
nb de nveaux MP/j
nb moyen de MP/user actif
Vérifier l'érosion des user qui se sont plus actifs, hausse des plaintes pour spam par mp ?
Augmenter le taux de satisfaction : mesurer l'arrivée sur les pages de thread à un seul post ou non flagués resolu
+ MP, inscription membre, login, participation à un thread, ouverture de thread
Blogs
Objectifs : etre connu, invité, trouver des clients, référencement, être embauché...
MFA =! blog perso =! blog d'entreprise

eCommerce
transactions (nouveau client / déjà client)
différences en fonction du cout / de l'implication de l'achat ? De la fréquence à laquelle le visiteur reviens faire une commande…  suivre les avis utilisateurs et l’influence de la marque
Exemples :
cybermarché
recommande potentiellement fréquente
différencier les premières commandes : déjà client VS nouveau client
Qu'est-ce qui est acheté plus le matin VS le soir ?
Est-ce qu'on achète plus de vin le soir et plus de lait le matin ?
Finance :
récolte de lead ==> tracking formulaires : objectifs de conversion
Outils : simulateurs
> Voyages :
moteur de recherche interne (idem moteur à facette) : réécrire les URLs avec des URLs virtuelles contenant chaque champs dispo dans le moteur - conserver l'ordre - montrer ex. TC
utilisation fiche produit
process de réservation : combien d'étapes, quels champs en priorité ?

Sites de presse :
Suivre l’évolution du taux de rebond suite à la reprise de la Une en bas de chaque article
Obj. =! selon qu'on est au marketing, finance, redac...
Petites annonces (auto, immo, rencontre...) :
Dépôt d'annonce
Vue d'un détail d'annonce
Inscription en deux temps / renouvellement / alertes

Sommaire
La segmentation

Vision globale des fonctionnalités de Google Analytics :
Mesure de la fréquentation
Volume des visites, nombre de pages vues, durée, etc…
Mesure de l'usage du site : comment les internautes s'approprient le site
Ce qu'ils voient / ne voient pas
Les fonctionnalités qu'ils utilisent (inscriptions newsletter, simulateurs, recherche…)
Les pages qui déclenchent l'achat
L'utilisation de l'espace client/membre
Suivi des souscription ou formulaires remplis (demande de devis, contact…)
Chaque souscription aboutie est associée aux données de visite et d'origine de la visite
Suivre la provenance des internautes
Intégration des données de coût AdWords
Détail des sites qui génèrent des visiteurs
Identifier les opérations qui ne fonctionnent pas
Optimiser chaque levier d’acquisition de trafic
Segmenter la fréquentation, les usages et les conversions par campagne marketing
Identifier toutes les actions marketing et les fonctionnalités du site dans la fréquentation
Différencier les usages par segment de trafic
Identifier les leviers efficaces en acquisition comme en fidélisation

Principe de la mesure avec marqueur (image distante)
1 . Flux HTML de la page arrive dans le navigateur
2. Après chargement des fonctions JS depuis Google, instanciation de l'objet JS d'analyse et de mesure
3. Paramétrage de l'objet JS via son API
4. Déclenche la mesure de la page vue (après analyse du contexte)
5. Charge une image distante de 1x1 pixel provenant de Google, les paramètres véhiculent des informations essentielles, pas de cookie
5 bis. il est possible d'appliquer des filtres sur chaque chargement d'image
6. Les données sont traitées, consolidées de façon asynchrone puis restituées dans l'interface de consultation plusieurs heures plus tard
http://code.google.com/apis/analytics/docs/concepts/gaConceptsOverview.html

Pages vues : variantes de mesure
Pages vues de l'URL vue par le navigateur
pageTracker._trackPageview();
Pages virtuelles
pageTracker._trackPageview('/chemin/page/virtuelle');
Pages vues basées sur des URLs simplifiées
pageTracker._trackPageview(document.location.pathname);
Supprime les paramètres de query string
Exemple pour tracker les 404 : passer au trackPageview
/erreurs/404/?page=' + document.location.host + document.location.pathname + document.location.search + '&ref=' + document.referrer

Possibilité de voir les répertoires les plus vus par source de trafic, leur évolution dans le temps, le rapport à la moyenne du trafic de chaque répertoire pour tout type d’indicateur (PV/Visite, Temps passé sur le site…)

Le taux de rebond (« bounce rate »)
Permet d’identifier rapidement la capacité des pages à inciter au clic
Peu d’intérêt sans segmentation préalable
Exemple sur une liste d’articles : permet d’identifier les articles sur lesquels un grand nombre d’internautes arrive et repart aussitôt. Action potentielle : enrichir une boîte d’articles sur le même sujet

Exemple du module de recherche interne
Ex : identifier les recherches qui génèrent le plus de sortie de site afin d’améliorer les résultats présentés

Exemple d’entonnoir de conversion
Il est possible sur Google Analytics de définir des étapes de conversion basées sur l’atteinte d’une URL spécifique, en paramétrant plusieurs étapes intermédiaires. Cela permet de visualiser un entonnoir de conversion avec pour chaque étape le nombre de visiteurs passant à l’étape suivante. Nouveauté : objectifs de conversion basés sur le temps passé sur le site ou le nombre moyen de PV (attention : ne tient compte que des visites à minimum 2 PV)

Exemple de transaction d’un supermarché en ligne

Capacité de tracking de campagnes
Accès à l’outil URL Builder permettant de générer des URLs de tracking avec 5 niveaux de détail

Possibilités de segmentation : distinguer les publics
Identifier les visiteurs anonymes / les prospects chaud / les déjà clients
Utiliser la capacité de GoogleAnalytics à conserver une valeur personnalisée : nouveau_visiteur déjà_client prospect_chaud
…
Donne une souplesse maximale dans l’analyse croisée des données et des comportements (utilisation d’une dimension standard)
Peut servir de base à une segmentation croisée plus fine via les Segments Personnalisés
Conservé dans un cookie : valable y compris avant l’authentification
Le cookie de tracking de campagne par défaut sur Google Analytics est de 6 mois. Il est paramétrable, il est ainsi possible de le passer à 1 mois par exemple.

Possibilité de générer différents types de profils permettant d’obtenir tous les rapports Google Analytics sur une partie spécifique du trafic
Exemples de profils mis en place par RESONEO pour un de ses clients Ex : ce profil permet de voir les mots clés réellement tapés par les internautes en face du mot clé acheté via Adwords Détail des rapports disponibles sur le module e-commerce Possibilité de voir par exemple : - l’évolution des transaction - type de paiement (et montant) - choix du moyen de paiement - détail des campagnes ayant généré chaque vente - …

Google Analytics : quelques filtres utiles
La puissance de Google Analytics réside dans la possibilité de créer des filtres qui seront appliqués aux profils.
Ces filtres sont appliqués au moment du processing des données et ne sont à ce titre pas rétroactifs – en revanche on peut utiliser les segments avancés mais data sampling !
Il convient donc généralement de conserver un profil vierge de filtres afin de garder les data brutes à disposition
Quelques exemples de filtres utiles :
Exclusion du trafic interne via les adresses IP : http://www.google.com/support/googleanalytics/bin/answer.py?answer=55572
Récupérer le referer complet dans un champs de valeur personnalisée

Google Analytics : quelques filtres utiles
Une fois le referer récupéré au complet, il va être possible de le traiter par l’application de nouveaux filtres (attention à l’ordre des filtres, ils sont traités les uns à la suite des autres)
Ex : récupérer les requêtes qui génèrent du trafic depuis Google Image
http://www.wagablog.com/2008/03/repuperer-les-requetes-de-google-images/45
On pourrait faire la même chose pour isoler le trafic issu de Google News ou identifier les requêtes issues de la page 2 des résultats Google qui génèrent le plus de trafic afin de les optimiser en priorité par ex.

Google Analytics : les regexp
Que ce soit pour les filtres, les objectifs de conversion ou simplement pour fouiller dans les lignes d’un rapport, les expressions rationnelles seront nos amies 
http://www.wagablog.com/2010/04/options-de-recherche-avancee-dans-google-analytics/101

Exemple d’un filtre permettant de regrouper les webmails référents entre eux
http://www.wagablog.com/2007/08/regrouper-les-webmails/9

Exemple d’un filtre permettant de regrouper les webmails référents entre eux
Permet d’éviter d’avoir :
Et de les remplacer par

Google Analytics : les objectifs de conversion
Exemple jeu de 4 objectifs de conversion mis en place chez un site ecommerce

Sommaire
La segmentation

Suivi de visites, heatmap, questionnaires
Un outil de mesure d’audience permet d’identifier ce qu’il se passe sur un site
Mais souvent il ne suffit pas pour comprendre pourquoi les internautes agissent de telle ou telle manière
Parfois, le meilleur moyen de savoir pourquoi un internaute interagit d’une certaine manière avec une interface, c’est de le lui demander

Il existe un grand nombre d’outils de questionnaires en ligne, peu chers et faciles à paramétrer
Exemple : http://www.4qsurvey.com/
Gratuit
Lancé par la société de Avinash Kaushik (Analytics Evangelist chez Google)
Récolter au moins 1200 réponses
Echantillonner l’affichage : placer un peu avant la moyenne des PV par ex.  inutile d’embêter tout le monde !
QCM de préférence, juste une ou deux questions ouvertes optionnelles
Ex : Que n’avez-vous pas trouvé/réussi à faire sur le site ? Ou Si vous n’avez rien acheté aujourd’hui sur le site, pourquoi ?

Crazy Egg : les outils de type « heat map » qui analysent les clics des internautes sur une page donnée offrent une vision réaliste de la pertinence des éléments et des zones d’une page
ClickTale : un outil permettant d’enregistrer toutes les actions de l’internaute sur un site. Il enregistre :
Les mouvements du curseur sur l’écran de l’utilisateur
Les clics de souris (droit et gauche)
Les scrolls
Les frappes au clavier dans les champs de formulaire

ClickTale : exemple de rapport de « mouse moove »
Démo live de suivi d’une visite chez User Testing : http://userfly.com/demo

User Testing : payer des internautes pour effectuer un scenario de test et le commenter par enregistrement à l’oral durant environ 15 minutes.
D’autres outils du même type : http://www.openhallway.com/ ou http://www.trymyui.com/

Sommaire
La segmentation

Présentation des outils – AB testing
Optimisation de la conversion
Les premiers à avoir industrialisé l'AB testing sont les rooteur email : dès 2000 / 2002 ils segmentaient les envois, testaient des Objets différents pour optimiser le taux d'ouverture et faisaient de l'analyse comportementale, par exemple pour envoyer un mail dédié à tout ceux qui n'avaient pas ouvert de newsletter depuis plus de 6 mois
http://pignonsurmail.typepad.fr/pignonsurmail/2010/09/etude-originale-sur-les-objets-des-emails.html
Avec le couplage du CRM aux outils de mesure d'audience, on va pouvoir aller encore plus loin et par exemple envoyer un mail dédié à tous ceux qui sont aller visiter tel type de produit sur le site lors du dernier envoi sans avoir acheté

Présentation des outils – Google Website Optimizer
Optimisation de la conversion : Google Website Optimizer
L’outil est intégrable à Google Analytics et permettent de tester différentes versions de landing pages afin d’identifier celle qui a le meilleur potentiel
Il est par exemple possible de tester sur une landing page simultanément plusieurs visuels, titres et boutons
Dans le cadre d’un chantier conversion, les outils de testing sont à envisager une fois les analyses de performance du site effectuées

L’outil permet de mettre en place des tests multi variable (jusqu’à 10 000 versions de la même page testées en simultanée) ou de l’A/B/x testing, utile pour tester des landing pages radicalement différentes
L’installation est simplifiée par la pose de tags javascript.
Les rapports présentent la version ayant le taux de conversion le plus élevé, selon de degré de confiance attribué au test.
La version gagnante peut être déployée sur le site sans intervention technique.

Un cas d’école : comment un ancien Product Manager de Google a participé à optimiser le site de campagne électorale de Barack Obama
http://www.slideshare.net/leonaressi/google-website-optimizer-in-obama-landing-pages

Conclusion
Conclusion

Conclusion
Dans la pratique, la dimension projet / organisation est primordiale
Le rôle d’un Web Analyst est de réussir à monter un process efficace au sein d’une organisation parfois complexe
Traduire les objectifs business en fonctionnalités sur un site
Spécifier les plans de marquage
Spécifier les évolutions nécessaires et servir de support aux équipes techniques
Définir ou aider à définir les scenarios de tests nécessaires
Valider l’intégrité des données récoltées
Générer des tableaux de bord pertinents et différents par type de destinataire
Former les utilisateurs
Analyser les résultats
…
Dans certaines entreprises une partie de ces rôles est répartie sur plusieurs personnes au sein d’un pôle dédié. Mais dans d’autres il n’y a tout simplement pas d’interlocuteur identifié en charge du Web Analytics…

Conclusion
Faire des beaux rapports c’est bien !
Faire en sorte qu’ils servent à quelque chose c’est mieux 

Merci
Olivier de Segonzac : [email_address] http://twitter.com/5eg
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Parisweb 2010 Web Analytics

by resoneo on Oct 16, 2010

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