1.
DIGITAL ANALYTICS
Comment éclairer ses décisions stratégiques
grâce à la donnée lors d’une refonte de site?
#EMP2015

2.
INTRODUCTION
5 ans
VICTOR ARIZA
Consultant
Web Analytics
SOPHIE HEBETTE
Responsable
SEM, Optimisation
et Web Analytics

3.
3
NOS ENTITÉS, EN QUELQUES CHIFFRES
30 ANS
Expertise vente de crédit à la
consommation à distance
LEADER
sur le marché Belge
450
Collaborateurs
600K
Clients
18 ANS
De projets digitaux
PREMIERE
Agence indépendante
250
Collaborateurs
7
Bureaux

4.
4
C’EST L’HISTOIRE…
LA
GENESE
UN
OBSTACLE
DE
L’ ATTENTE
DES
ANALYSES

5.
5
UN CONSTAT SIMPLE
2011 20143 ans de données collectées
Des nouveaux besoins
& Certaines données inexploitables

6.
6
UNE VOLONTÉ MUTUELLE
Utiliser
la donnée
Dégager des
enseignements
Optimisation

7.
7
DES AMBITIONS NOUVELLES
Remise à plat de la mesure
Éléments
non exploités
Éléments
stratégiques
Enrichir
Les données

8.
8
LE PLAN DE MARQUAGE
Tag Management System Web Analytics Solution
GOOGLE
TAG
MANAGER
GOOGLE
UNIVERSA
L
ANALYTICS
Unique
Tagging
plan

9.
9
UNE LONGUE PHASE D’INTÉGRATION
Planning
Être réaliste
Capacité de mise en œuvre?
Intégration difficile dans la road map

10.
10
LAISSER LA DONNÉE « GRANDIR »
Data
Data
Data
Octobre Novembre Décembre
Volumétrie
Mesure
non représentative
de l’évolution
Mesure de l’évolution
Q4 2014 significative
Mesure non stabilisée
de l’évolution

11.
11
UNE REFONTE DU SITE COFIDIS.BE EN APPROCHE…
Mai 2015

12.
12
UNE REFONTE DU SITE COFIDIS.BE EN APPROCHE…
Dans un
monde parfait
Dans le
Monde réel
UTILISATION DE LA DONNÉE
Un maximum
en amont
des décisions!
Partis pris
Confirmer/
Contredire

13.
13
ORGANISATION DES ANALYSES POUR LA
REFONTE
LOT 2 :
SIMULATEURS
LOT 3 :
STRUCTURE DE
L’INFORMATION
LOT 4 :
FORMULAIRES
LOT 1 :
DESIGN/
GRAPHISM
E

14.
14
LOT 1 : DESIGN/GRAPHISME
=
0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%
35%
40%
45%
50%
CSP A
CSP B
CSP C
CSP D
CSP E
CSP F
CSP G
CSP H
CSP I
CSP J
CSP K
CSP L
FR NL
CSP
TRANCHE A
TRANCHE B
TRANCHE C
TRANCHE D
NLFR
ÂGE

15.
15
LOT 2 : SIMULATEURS

16.
16
LOT 2 : SIMULATEURS
x %
Simulateurs x %
x
%
Blocs
produits x
%
x
%
Barre de
navigation x
%
x%
x%
x%
x%
x%
x%
Interactions ConversionsVs
Simulateurs Blocs
produits
Barre de
navigation

17.
17
LOT 3 : STRUCTURE DES PAGES INFORMATIONS
Guide crédit,
FAQ…
QUESTIONS
Placement
liste FR
Placement
liste NL
Classement
FR
Classement
NL
DIFFERENTIEL
Ques%on
1
7
7
1
2
-­‐1
Ques%on
2
4
4
2
3
-­‐1
Ques%on
3
16
15
3
5
-­‐2
Ques%on
4
22
21
4
12
-­‐8
Ques%on
5
20
19
5
11
-­‐6
Ques%on
6
17
16
6
10
-­‐4
Ques%on
7
2
2
7
16
-­‐9
Ques%on
8
10
10
8
4
4
Ques%on
9
21
20
9
9
0
Ques%on
10
18
17
10
18
-­‐8
Ques%on
11
25
24
11
20
-­‐9
Ques%on
12
11
11
12
13
-­‐1
Ques%on
13
3
3
13
6
7
Ques%on
14
14
14
14
7
7
Ques%on
15
5
5
15
1
14
Informer,
Rassurer

18.
18
LOT 4 : FORMULAIRES
Etape obligatoire
Pages clés
Contraintes légales fortes
Optimisations limitées

19.
19
LOT 4 : FORMULAIRES – IMPACT DES ERREURS
-10%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
1-3
Nov
4-6
Nov
7-9
Nov
10-12
Nov
13-15
Nov
16-18
Nov
19-21
Nov
22-24
Nov
25-27
Nov
28-30
Nov
1-3
déc
4-6
Déc
7-9
Déc
10-12
Déc
13-15
Déc
16-18
Déc
19-21
Déc
22-24
Déc
25-27
Déc
28-30
Déc
31-déc
1, 2, ou 3
erreurs sur
formulaire
4, 5, ou 6
erreurs sur
formulaire
Taux de conversion

20.
20
LOT 4 : FORMULAIRES – CHAMPS BLOQUANTS
1%
1%
2%
0%
0%
0%
0%
0%
0%
0%
0%
6%
0%
3%
0%
1%
0%
0%
0%
3%
73%
5%
1%
57% 0%
0%
0%
0%
24%
0%
0%
0%
1%
0%
0%
0%
0%
Identifier
les champs
bloquants

21.
21
LOT 4 : FORMULAIRES – MESSAGES D’ERREURS
FR NL

22.
22
QUE FAUT-IL RETENIR?
Utilisez la data
un maximum !

23.
23
QUE FAUT-IL RETENIR?
Ne l’utilisez pas seule,
elle n’est pas toute puissante!

24.
24
QUE FAUT-IL RETENIR?
« Trop de données
tue la donnée »
« Collectez moins,
collectez mieux »

25.
25
QUE FAUT-IL RETENIR?
Web analyse
en continue
Web analyse
ponctuelle

26.
Merci !