En travaillant avec plusieurs professionnels du marketing de différentes organisations, j'ai constaté que l'engouement pour la mesure sur le web était bel et bien existant. Tous connaissent l'importance de comprendre les données et ont pour résolution de passer plus de temps à l'analyse de leur performance web.
Toutefois, la réalité de ces gens fait en sorte qu'ils ont bien peu de temps disponible et n'arrivent pas à changer leurs méthodes de travail afin de s'impliquer davantage dans l'analyse des données web. En discutant avec eux, on constate que la mesure de la performance web est trop souvent très générale et prise hors contexte par les professionnels du marketing :"Au cours du dernier mois, j'ai obtenu 400 visites, dont 50 provenant du mobile."
"Nous sommes parvenus à aller chercher près de 2000 "J'aime" sur Facebook en un an!"
Bien que ces énoncés mettent de l'avant des constats encourageants, ils ne font pas vraiment ressortir la pleine valeur des données. Cet article présentera plusieurs façons de contextualiser les métriques afin de mieux comprendre leur réelle signification.
Lorsque l'on parle de contextualiser les métriques, essentiellement, on veut souligner l'importance de mettre les métriques en relation avec d'autres données afin de juger de leur signification. Vous avez eu 400 visites? C'est peut-être bien, mais si vous en aviez 800 à la même période l'année dernière, on parle d'une performance plutôt décevante.
L'analyse d'une métrique simple cache donc d'importantes réalités lorsque réalisée hors contexte.
Afin de vous permettre de contextualiser les métriques les plus populaires sur le web, je vous donnerai un conseil qu'a mis de l'avant Avinash Kaushik : «Joignez chacune de vos métriques principales à une métrique qui lui est complémentaire!»
Voici donc plusieurs exemples de métriques à coupler ensemble afin de mieux saisir la signification de vos données web et ainsi construire de puissants indicateurs de performance web (KPI) :
Tout d'abord, pour ceux parmi vous qui n'utilisez pas Google Analytics de façon régulière, vous n'aurez peut-être pas remarqué que les termes "visites" et "visiteurs" ne font plus partie du champ lexical utilisé par l'outil. En effet, les terminologies utilisées sont désormais "sessions" pour indiquer la période d'interaction entre le fureteur Internet et le site web, puis "utilisateurs" pour décrire la personne qui visite votre site web, identifiée à l'aide d'un «cookie».
Maintenant, il est certain que d'avoir un bon nombre de sessions est un résultat qui paraît bien.
Plus de trafic sur le site? Hourra! Ne crie pas victoire si vite, cher marketeur. En comparant le nombre de sessions avec le nombre d'utilisateurs, nous serons en mesure de nous poser de nouvelles questions.
Reprenons l'exemple des 400 sessions au cours du dernier mois. Supposons que le nombre d'utilisateurs pour la période soit de 100. Cela signifierait qu'en moyenne, un utilisateur ouvre quatre sessions sur le site web. Si le nombre d'utilisateurs avait plutôt été de 400, cela aurait signifié que les utilisateurs n'ouvrent qu'une seule session sur le site web. Vous pouvez aussi comparer le nombre de sessions et d'utilisateurs selon la source de trafic :
Cette façon de segmenter la donnée permet de voir si les sources de trafic ont la même capacité à amener des utilisateurs qui reviendront sur le site pour plusieurs visites.
Bref, mettre ces deux métriques en parallèle vous amènera donc par la suite à vous poser un ensemble de questions : pourquoi les utilisateurs sont-ils venus qu'une seule fois? Ont-ils trouvé ce qu'ils recherchaient? Dépendamment de la nature de votre industrie et de l'objectif de votre site web, la nature des interactions que vous voulez avoir avec vos utilisateurs variera grandement.
Lorsque vous faites de la publicité dirigeant vers votre site web, le taux de clic est une métrique qui s'avère être clé dans le succès de vos campagnes. En effet, si la proportion des gens qui voient votre publicité et qui cliquent dessus est élevée, alors Google vous récompensera en tant qu'annonceur en priorisant votre publicité comparativement aux autres.
Toutefois, vous conviendrez qu'au final, l'objectif de la publicité est de générer des résultats pour votre entreprise. On pourrait avoir une campagne AdWords avec le meilleur taux de clic qui apparaît au sommet des résultats de recherche, mais si elle ne rapporte rien de concret, elle ne remplit pas bien sa fonction.
En regardant de façon conjointe le taux de clic et le taux de rebond de vos utilisateurs, vous vous assurez qu'ils soient arrivés sur une page qui aura été pertinente selon leur recherche. Par exemple, vous pourriez faire cet exercice pour chacun des mots-clés sur lesquels vous vous positionnez, ou encore plus globalement sur les groupes d'annonces. Ainsi, vous pourrez identifier pour quels mots-clés votre annonce ou votre page de destination aura été peu performante :
À première vue, le temps passé sur le site paraît comme une métrique très intéressante pour mesurer l'engagement d'un utilisateur envers votre site web. Toutefois, si l'utilisateur est sur votre site et n'y accomplit absolument rien, on ne peut pas dire qu'il est vraiment engagé envers votre contenu.
En mettant en relation le temps moyen passé sur le site et le nombre de pages vues par session, vous serez en mesure de voir si le nombre de pages vues justifie le temps passé sur le site. Par exemple, si le temps moyen passé sur le site est de deux minutes et que le nombre de pages moyen de pages vues est de dix, alors le deux minutes devient soudainement beaucoup moins intéressant!
Dans l'exemple ci-dessous, on peut remarquer qu'à partir du mois de mai, le comportement des utilisateurs du site a changé, puisque le nombre de pages par session a grandement augmenté par rapport à la durée moyenne de la session.
Grossir votre base d'abonnés est un bon début si vous désirez bâtir une communauté autour de votre marque. Cependant, il est important de rappeler qu'un "J'aime" est une action à très faible implication pour l'utilisateur. Si vous donnez des incitatifs pour que les gens aiment votre page, comme un concours ou un jeu, alors la valeur du «J'aime» est encore moins importante.
Afin de mieux comprendre ce que les "J'aime" représentent pour votre organisation, assurez-vous de coupler la quantité de «J'aime» au nombre d'interactions que votre activité sociale arrive à générer. Regardez le taux d'amplification de vos publications en faisant ressortir le nombre de partages de votre publication. Ces initiatives vous permettront de voir si les «J'aime» que vous obtenez génèrent réellement quelque chose pour votre organisation.
Lorsque vous intégrez des objectifs de conversion précis sur un site web, vous devenez capables de mesurer la capacité de votre site à faire compléter certaines actions à vos utilisateurs. Google Analytics vous permet même d'attribuer les conversions aux différentes sources générant du trafic vers votre site, ce qui vous permet de mieux comprendre quels canaux amènent le trafic le plus qualifié vers votre site.
Toutefois, la façon dont Google Analytics attribue les conversions par défaut fait en sorte que la totalité de la conversion est attribuée au dernier canal utilisé avant la conversion. Pourtant, l'origine première de votre utilisateur est possiblement autant sinon plus importante que la dernière! Vous pouvez donc modifier le modèle d'attribution afin qu'il reflète plus qu'uniquement le canal le plus récent, ou encore comptabiliser à la fois le nombre de conversions et le nombre de conversions assistées :
Vous voilà désormais mieux outillé pour mettre vos métriques préférées en contexte! Ceci vous permettra de mieux saisir leur apport réel à votre organisation et, par le fait même, d'entreprendre des actions beaucoup mieux réfléchies.
De votre côté, quels sont vos trucs pour mettre les métriques que vous utilisez en contexte?
