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Description

Après avoir investi significativement dans la conception, la promotion et la mise à jour de leurs sites Internet, les entreprises et les organisations publiques sont souvent déçues par les résultats obtenus. Malgré un trafic croissant, peu de visiteurs réalisent les actions souhaitées, telles qu'acheter un produit ou gérer un compte en ligne.



Pourtant, grâce aux solutions de Web analytics, des informations inestimables sont disponibles sur le comportement des visiteurs : leur provenance, ce qu'ils font sur le site et à quelle page ou étape ils en sont. En maîtrisant l'ensemble de ces informations, il est possible de réduire les coûts d'acquisition du trafic, d'augmenter les ventes et les transactions réalisées en ligne et ainsi générer des profits sur votre site Internet.



Toutefois, faire des analyses pertinentes et bien optimiser les parcours des visiteurs ne s'improvise pas. Pas à pas, cet ouvrage vous aidera à maîtriser les principaux concepts du Web Analytics ainsi qu'à mettre en place votre propre programme d'analyse, de test et d'optimisation.



Cette deuxième édition, révisée et augmentée, offre une vingtaine de témoignages de Web analystes et de dirigeants d'entreprises aussi bien en Europe qu'en Amérique du Nord.




  • Mesurer le succès de votre stratégie Internet


    • La raison d'être et les objectifs de votre activité Web


    • Les indicateurs clés de performance et les tableaux de bord


    • Les principaux indicateurs de mesure Web, sociaux, mobiles et attitudinaux




  • Analyser les résultats de vos actions sur l'Internet


    • Le trafic et l'acquisition


    • Les parcours et la transformation


    • La monétisation et la profitabilité




  • Optimiser votre potentiel sur l'Internet


    • L'amélioration continue et les programmes de test


    • La mise en oeuvre et la maturité analytique


    • La sélection et l'utilisation des solutions technologiques



Sujets

Informations

Publié par
Date de parution 30 août 2012
Nombre de lectures 417
EAN13 9782212172096
Poids de l'ouvrage 1 Mo

Informations légales : prix de location à la page 0,0157€. Cette information est donnée uniquement à titre indicatif conformément à la législation en vigueur.

Exrait

R sum
Après avoir investi significativement dans la conception, la promotion et la mise à jour de leurs sites Internet, les entreprises et les organisations publiques sont souvent déçues par les résultats obtenus. Malgré un trafic croissant, peu de visiteurs réalisent les actions souhaitées, telles qu’acheter un produit ou gérer un compte en ligne.
Pourtant, grâce aux solutions de Web analytics, des informations inestimables sont disponibles sur le comportement des visiteurs : leur provenance, ce qu’ils font sur le site et à quelle page ou étape ils en sont. En maîtrisant l’ensemble de ces informations, il est possible de réduire les coûts d’acquisition du trafic, d’augmenter les ventes et les transactions réalisées en ligne et ainsi générer des profits sur votre site Internet.
Toutefois, faire des analyses pertinentes et bien optimiser les parcours des visiteurs ne s’improvise pas. Pas à pas, cet ouvrage vous aidera à maîtriser les principaux concepts du Web Analytics ainsi qu’à mettre en place votre propre programme d’analyse, de test et d’optimisation.
Cette deuxième édition, révisée et augmentée, offre une vingtaine de témoignages de Web analystes et de dirigeants d’entreprises aussi bien en Europe qu’en Amérique du Nord.
Biographie auteur
Nicolas Malo, diplômé de l’EDHEC, est consultant en Web Analytics chez Optimal Ways, cabinet de conseil et centre de formation qu’il a fondé en 2011. Depuis 1996, il a conçu, géré et optimisé des sites Web à fort trafic, aussi bien chez l’annonceur (Oracle et Vidéotron), qu’en agence (BDDP/TBWA et EuroRSCG/Havas). Après avoir vécu aux États-Unis et au Canada, il se spécialise dans le Web Analytics à son retour en Europe en 2008. Il est également l’auteur du blog Web Analytics & E-commerce accessible à l’adresse www.nicolasmalo.com .
Jacques Warren, diplômé de l’université de Montréal, est consultant en Web Analytics chez WAO Marketing, firme qu’il a fondée en 2007. Il démarre sa carrière dans le marketing interactif en 1996 et se spécialise dans le domaine de l’analytique digitale dès 2002. Ses clients sont basés aussi bien aux États-Unis, au Canada qu’en Europe. Il partage ses pensées dans ses blogs Analytics Notes et Web Analytique & Optimisation et œuvre comme éditeur de la newsletter The WAO/FACTOR que l’on retrouve sur www.waomarketing.com .
www.editions-eyrolles.com
Nicolas Malo – Jacques Warren
Préface de Marc Lolivier
Web Analytics
Mesurer le succès et maximiser les profits de votre site Web
www.webanalyticsprofits.com
Deuxième édition revue et augmentée
Groupe Eyrolles
61, bd Saint-Germain
75240 Paris Cedex 05
www.editions-eyrolles.com
En application de la loi du 11 mars 1957, il est interdit de reproduire intégralement ou partiellement le présent ouvrage, sur quelque support que ce soit, sans autorisation de l’éditeur ou du Centre français d’exploitation du droit de copie, 20, rue des Grands-Augustins, 75006 Paris.
© Groupe Eyrolles, 2009, 2012
ISBN : 978-2-212-55398-7
Remerciements
Ce livre est le résultat de plus de trente années cumulées d’expérience dans le domaine du marketing interactif et de l’analytique Web et il serait difficile de nommer ici tous les collègues, confrères, clients et partenaires qui nous ont permis d’améliorer notre compréhension du comportement des internautes sur un site Web. Pour tous ceux qui vont se reconnaître, nous vous remercions de nous avoir accompagnés sur ce chemin.
Cet ouvrage n’aurait pas été possible sans le soutien apporté à notre projet par Marguerite Cardoso, éditrice aux Éditions d’Organisation, que nous tenons à remercier ici.
Nous remercions aussi Marc Lolivier, délégué général de la FEVAD (Fédération du e-commerce et de la vente à distance), d’avoir rédigé la préface du livre en apportant ainsi un éclairage exceptionnel sur la contribution du Web Analytics au monde du commerce électronique et de la vente à distance.
Pour la rédaction de la deuxième édition de ce livre, nous avons eu la chance d’être accompagnés en chemin tout d’abord par nos lecteurs, qui nous ont éclairés sur les améliorations à faire par rapport à la première édition. Nous tenons ainsi à remercier Michaël Baron, Patrice Bilodeau, Paméla Bonneau, Aurélien Bouchard, Vincent Briet, Lionel Damm, Olivier Dancot, Laurence Declety, Ludovic Legall, Sébastien Fouqueteau, Élodie Galo, Nathalie Gonzalves, Hasnene Goulam, Florian Guidicelli, Ramon Maita, Aurélien Morlinghem, Laurent Myoux, Éric Perreault, Géraldine Wherlin et Martin Wiedenhoff.
Ensuite, plus de 25 annonceurs et e-commerçants ont accepté de prendre la plume pour partager leur expérience d’utilisation du Web Analytics dans le cadre de citations. Nous remercions ainsi vivement Sébastien Aéby, Yann Battard, Akim Demora, Alain Bidjenaro, Patrice Bilodeau, Loïc Bonnaillie, Sami Bouguerra, Jean-Baptiste Duquesne, David Jenkins, Jérôme Gayet, Olivier Guillaume, Jean-Paul Isson, Manoj Jasra, Michel Koch, Stéphane Kozlowski, Céline Lemaire, Jérôme Laurent, Gautier Lemesle, Antoine Menet, Sophie Néron, Michael Notté, Mickael Pynson, Pierre Roussin, Arnaud Vanpoperinghe, Christophe de Saint-Viance, Pierre-Paul Trépanier et Nicolas Verhulst.

Laurent Evain et Guillaume Spriet de Drawer.fr nous ont aussi prêté main-forte en acceptant la publication des captures d’écran de leurs données de Web Analytics dans le chapitre 4 . Un grand merci à eux !
Nos remerciements vont également au professeur Jean-Louis Malo et à Jérôme Gayet de BDC (Business Development Consultants) pour leurs conseils et remarques judicieuses.
Enfin, nous remercions nos familles pour leur infatigable soutien, ainsi que nos conjointes, Marie Malo et Danielle Globensky, qui ont pris une part active dans la relecture de cet ouvrage.
Sommaire
Remerciements
Préface
Avant-propos
Introduction
Partie 1 - Mesurer le succès de votre stratégie Internet
Chapitre 1 - La raison d’être et les objectifs de votre activité Web
Modèle d’analyse des activités Web
Sites d’information
Sites médias
Sites de génération de pistes de vente
Sites de commerce électronique
Sites de service à la clientèle
Les six types d’analyse
La segmentation dans le Web Analytics
Chapitre 2 - Les indicateurs clés de performance et les tableaux de bord
Quelques définitions et considérations
Méthodologie de détermination des indicateurs de performance
Les tableaux de bord
Variations et tendances

Chapitre 3 - Les principaux indicateurs de mesure Web, sociaux, mobiles et attitudinaux
Les trois grandes mesures de base
Les indicateurs de qualité du trafic
Les indicateurs de qualité de la visite
Les indicateurs des sites d’information
Les indicateurs des sites médias
Les indicateurs des sites de génération de pistes de vente
Les indicateurs des sites de commerce électronique
Les indicateurs des sites de service à la clientèle
Les indicateurs mobiles
Les indicateurs attitudinaux
Partie 2 - Analyser les résultats de vos actions sur l’Internet
Chapitre 4 - Le trafic et l’acquisition
Les trois niveaux d’analyse du trafic
Déterminer vos propres points de référence
L’attribution des sources et des campagnes
Le référencement naturel
Le référencement payant
E-mail marketing
Publicité en ligne
Affiliation
Les médias sociaux
Marketing multicanal
Chapitre 5 - Les parcours et la transformation
Contenus
Navigation
Objectifs et processus
Exemples d’interprétation par types de site
Chapitre 6 - La monétisation et la profitabilité
Visiteurs ou consommateurs : identifier les activités de valeur véritable
Monétiser les résultats et calculer la profitabilité
Le Web Analytics et le ROI

Partie 3 - Optimiser votre potentiel sur l’Internet
Chapitre 7 - L’amélioration continue et les programmes de test
L’amélioration continue : vers un ROI affirmé de la mesure Web
Mythes et réalités de la transformation
Pourquoi tester ?
Que tester ?
Comment tester ?
Les applications sur le marché
Les contraintes liées au testing
Chapitre 8 - La mise en œuvre et la maturité analytique
Définir les objectifs, les moyens et les résultats attendus
Comprendre le processus de collecte des données avec l’analyse comportementale
Les quatre équipes clés
Les trois grandes étapes stratégiques
Les principaux risques à intégrer dans votre plan d’action
Comment gérer et réduire ces risques ?
Les deux personnages clés : le champion et le Web analyste
Chapitre 9 - La sélection et l’utilisation des solutions technologiques
Les acteurs en analyse comportementale
Les acteurs en analyse attitudinale
Les acteurs en analyse concurrentielle
Les acteurs en analyse mobile
Les acteurs en analyse des médias sociaux
Les acteurs en analyse multicanal
Sélection
Installation
Formation des utilisateurs
Exploitation
Amélioration
Conclusion
Bibliographie

Dictionnaire des termes français/anglais
Glossaire
Index
Préface
En 2011, la France compte près de 40 millions d’internautes. Une majorité de foyers a désormais accès à Internet, le plus souvent en haut débit ; les internautes, désormais majoritaires, ont pris le pouvoir… Bientôt, plus de 80 % de la population seront connectés via l’ordinateur et/ou le téléphone portable, comme cela est déjà le cas chez certains de nos voisins européens.
Parallèlement, les Français sont toujours plus nombreux à acheter à distance : 77 % des internautes le font. C’est 8 points de plus en deux ans.
Un des faits marquants de ces dernières années réside dans la très forte progression des commandes en ligne. Internet est en effet devenu le principal canal de commande : 56 % des Français utilisent ce moyen alors qu’ils étaient à peine 4 % en 2000. Et cette proportion continue d’augmenter. Internet attire donc de nouveaux clients, particuliers ou entreprises, vers l’achat à distance : il augmente la fréquence et la diversité des produits et services commandés.
Mais qu’est-ce qui fait courir les internautes vers l’achat en ligne ?
Ce succès est principalement dû à la simplification des achats et la compétitivité des prix. Une écrasante majorité des acheteurs déclare gagner du temps et pense qu’Internet facilite la comparaison des offres et des prix. Dans un contexte de crise et de valorisation de l’achat malin, l’ecommerce fait figure de valeur sûre. D’autant que les freins traditionnels à l’achat en ligne ne cessent de reculer.
Après plusieurs années de croissance exponentielle, le commerce électronique a franchi en 2010 la barre des 30 milliards d’euros. Cette dynamique va-t-elle se poursuivre ? Les résultats enregistrés sur les 9 premiers mois de 2011 témoignent de la vitalité du secteur qui devrait dépasser les 37 milliards d’euros en 2011. Malgré la crise, la croissance est toujours au rendez-vous et devrait se maintenir dans les prochaines années.
Cette croissance pourra compter sur l’arrivée de nouveaux internautes. Il y a là un réservoir de croissance important pour le e-commerce. Avec 74 % de foyers connectés, la France peut s’enorgueillir d’avoir rattrapé une partie de son retard et ces chiffres devraient continuer à progresser.
L’autre moteur de la croissance repose sur la multiplication de l’offre. Le commerce électronique attire sans cesse de nouveaux acteurs. On comptera fin 2011 plus de 100 000 sites marchands, 60 % de plus qu’il y a deux ans. Il se crée actuellement plus de 2 sites marchands toutes les heures en France. Les entreprises françaises n’ont jamais été aussi nombreuses à avoir « pignon sur Web ».
Cette ruée sur le Net est un formidable stimulant. Elle a créé de nouveaux réflexes : les internautes ne se contentent pas d’acheter davantage sur Internet, ils déclarent également s’informer sur le Web avant un achat en magasin, sur Internet ou sur catalogue. La révolution Internet est en marche. Elle bouleverse nos habitudes de consommation et devient un enjeu pour toutes les entreprises.
Attirer des internautes sur son site et transformer les visites en commandes devient alors à la fois plus facile et plus complexe. Plus facile parce que les internautes sont plus nombreux, plus complexe parce que la concurrence s’est considérablement intensifiée. Le consommateur dispose donc d’un plus grand choix. Aussi les investissements pour se démarquer ont, eux, tendance à augmenter et l’exigence d’efficacité n’en est que plus grande.
Comment, dans ce cas, faire la différence ? Comment améliorer son site, augmenter ses taux de conversion, optimiser ses coûts d’acquisition ?…
Le plus sûr moyen d’y arriver passe par une meilleure connaissance des internautes : analyser leur parcours, leurs requêtes, comprendre leurs attentes et les causes de leurs abandons, identifier ce qui fonctionne et ce qui, au contraire, ne fonctionne pas sur un site…
Cette connaissance permet, à la fois, de booster le trafic, de doper les commandes, mais aussi d’optimiser les investissements et d’orienter les actions à mettre en œuvre sur le site.
Pour y parvenir, des outils existent. Parmi eux figurent les solutions d’analyse de sites Web, plus communément appelées Web Analytics. Ces dernières sont devenues nécessaires, voire indispensables, pour réussir sur Internet. Autrefois réservées aux plus gros sites, elles sont désormais proposées à des prix abordables et même, pour certaines, gratuites. Encore faut-il savoir les utiliser pour pouvoir en tirer le meilleur parti.
Cet ouvrage vous livre toutes les clés pour une démarche Web Analytics réussie. Rédigé par deux experts en Web Marketing, auteurs de nombreux travaux sur le sujet, il aborde le Web Analytics de manière claire, complète et sous un angle véritablement opérationnel. Les différentes approches existantes et les bénéfices stratégiques de chacune d’elles y sont détaillés. Mais l’ouvrage ne s’arrête pas là, il propose également des méthodologies concrètes de mise en œuvre des stratégies d’analyse pour les sites.
Destiné à ceux qui souhaitent développer un site performant comme à ceux qui cherchent à optimiser la performance de leur site, cet ouvrage s’adresse tout particulièrement aux professionnels du Web qui cherchent à tirer le meilleur profit du Web Analytics afin d’être davantage rentables et d’augmenter leur croissance.
M ARC L OLIVIER
D ÉLÉGUÉ GÉNÉRAL
F ÉDÉRATION E-COMMERCE ET VENTE À DISTANCE
(F EVAD )
WWW.FEVAD.COM
Avant-propos
Ce livre est né de la coopération transatlantique entre un Québécois, Jacques Warren, et un Français, Nicolas Malo.
Nous nous sommes attachés à concevoir un ouvrage qui soit le plus universel possible et qui soit pertinent, autant dans le contexte culturel et économique de l’Europe que dans celui de l’Amérique du Nord. Rappelons qu’il existe déjà de nombreux livres sur le Web Analytics en anglais et que notre objectif est de pouvoir rendre accessible ce domaine au plus grand nombre possible de francophones.
Nous avons souhaité rédiger ce livre dans une langue française qui soit la plus universelle possible, ce qui n’a pas toujours été évident. La relation entre la langue française et anglaise est en effet vécue différemment de chaque côté de l’Atlantique.
Au Québec, on s’attache à utiliser le moins de mots anglais possible et on adoptera rapidement une traduction en français dès qu’un nouveau concept ou mot naît en anglais. Citons par exemple « clavardage » pour « chat » , « entrepôt de données » pour « datawarehouse » ou encore « intelligence d’affaires » pour « business intelligence ».
En France, l’utilisation de mots anglais entraîne de longs débats entre les différentes instances chargées de la normalisation de la langue française et, le temps qu’un consensus soit trouvé, l’expression en anglais a souvent déjà été adoptée dans l’usage de la langue courante. Il devient ainsi trop tard pour imposer la traduction officielle. Par ailleurs, il y a aussi une certaine tendance, voire une certaine mode, à privilégier l’utilisation de termes anglais en France.
Nous avons décidé d’utiliser en priorité la traduction française d’un mot anglais lorsqu’elle est comprise et acceptée des deux côtés de l’Atlantique. Sinon, nous avons conservé le mot anglais qui appartient à l’usage courant. Un glossaire en fin d’ouvrage vous indique les correspondances entre les principaux mots anglais et français.
Mais alors, pourquoi n’avons-nous pas utilisé l’équivalent français de « Web Analytics » , c’est-à-dire « Web analytique » ? Le terme « Web analytique » étant une marque déposée en France lors de la publication de la première édition en 2009, nous avons décidé de conserver le mot anglais.
Enfin, la rédaction de ce livre s’est achevée en avril 2012 ; il se peut que certaines informations soient déjà obsolètes lors de sa sortie en librairie, tant le secteur du Web Analytics est en mutation rapide. Vous trouverez par conséquent un site Web accompagnant le livre avec des mises à jour à l’adresse suivante : www.webanalyticsprofits.com .
Introduction
Lorsque nous avions proposé notre projet pour la première édition de ce livre aux Éditions d’Organisation en septembre 2008, le Web Analytics était alors encore peu connu et peu utilisé en France, au Québec, en Belgique et en Suisse.
Force est de constater que le Web Analytics est passé depuis sur le devant de la scène, et que plus aucune direction générale ne peut aujourd’hui se permettre d’ignorer le sujet. Avec l’avènement de l’Internet mobile et des réseaux sociaux, l’Internet sous toutes ses formes est en effet devenu central dans l’expérience d’achat et de divertissement, ainsi que dans les relations entre les consommateurs et les marques.
Malgré les feux des projecteurs, le Web Analytics reste toutefois une discipline méconnue, souvent survolée et réduite à l’utilisation d’un outil d’analyse comportementale. La mise en place du Web Analytics est aussi trop souvent perçue comme la simple installation d’un logiciel, sans prendre en compte tous les éléments structurants à mettre en place d’un point de vue organisationnel et culturel.
Aussi nous a-t-il paru nécessaire de rédiger un ouvrage mettant l’accent sur une démarche qui a déjà fait ses preuves auprès des entreprises et des organisations publiques dans de nombreux pays.
Notre objectif est de vous guider dans l’implantation ou l’amélioration de l’analyse de vos performances en Web Analytics non seulement en vous donnant le fil conducteur, mais aussi grâce à des exemples concrets tirés de notre expérience et divers témoignages de dirigeants.
Ce livre n’a donc pas pour vocation de vous faire monter en compétences par rapport à l’utilisation d’un outil de Web Analytics en particulier, ni de vous fournir des recettes clés en main mais de vous servir de guide grâce aux différents exemples et témoignages partagés ici pour implanter la démarche la mieux adaptée à votre contexte d’affaires.
La mesure et l’analyse n’ont par ailleurs de sens pour nous que dans une perspective d’optimisation de la présence en ligne avec des résultats concrets et tangibles. C’est la raison pour laquelle nous avons décidé de mettre en avant l’équation suivante, qui résume bien l’ensemble de notre démarche, et est facile à communiquer aux différents intervenants dans l’entreprise :
Web + Analytics = Profits
Si vous travaillez dans le secteur public, ne fermez pas le livre dès à présent, car vous pourrez aussi améliorer l’efficacité de vos relations avec le public et optimiser vos coûts de fonctionnement grâce à notre approche. Vous trouverez peut-être cette formule un peu trop « choc » mais, quand on y pense, on compte trois grands types de raisons pour lesquelles un site Web existe :
• augmenter les ventes ;
• réduire les coûts ;
• améliorer la satisfaction et la fidélisation des clients.
Dans les trois cas, cela aura pour conséquence ultime d’améliorer la profitabilité de votre entreprise ou bien l’efficacité opérationnelle de votre organisation publique. En positionnant ainsi la contribution d’une démarche d’analyse et d’optimisation Web, il sera possible de surmonter les nombreuses embûches qui pourront se produire en cours de route.
Ce livre s’adresse à tous ceux qui ont la responsabilité de la gestion d’un site Internet, que ce soit en tant qu’entrepreneur ou salarié, mais aussi à tous ceux qui seront partie prenante dans une démarche d’analytique Web, à savoir :
• les dirigeants de l’entreprise ayant à approuver les ressources et les investissements ;
• les équipes marketing participant à la définition des indicateurs clés de succès ;
• les équipes informatiques devant installer, voire gérer la solution technique ;
• les équipes interactives devant analyser et diffuser les données, puis mettre en place des programmes d’optimisation ;
• les agences interactives et médias ayant à mettre en œuvre la méthodologie de collecte des données ;
• les équipes commerciales et de service client participant aux démarches d’analyse qualitative et aux processus d’optimisation grâce à leur expertise des problématiques clients.
Nous vous proposons une démarche en trois grandes étapes, mesurer, analyser et optimiser , qui se bonifieront les unes avec les autres, comme l’illustre le schéma suivant. Par exemple, c’est en analysant un parcours sur le site que vous vous rendrez compte que vous avez besoin d’un nouvel indicateur de mesure et c’est en optimisant un processus que vous devrez revenir à une analyse plus approfondie.


Vous retrouverez ces étapes dans les trois grandes parties du livre :
La première partie, mesurer le succès de votre stratégie Internet , vous permettra de déterminer les indicateurs et les tableaux de bord les plus appropriés par rapport à vos objectifs de succès sur l’Internet.
La deuxième partie, analyser les résultats de vos actions sur l’Internet , détaille les méthodologies d’analyse de votre trafic entrant, des parcours sur votre site et de la monétisation de vos résultats.
Enfin la troisième partie, optimiser votre potentiel sur l’Internet , fait part de notre expérience de mise en œuvre de démarches d’optimisation Web, et présente l’organisation, les processus, les ressources et les solutions technologiques à mettre en place.
Le sujet du Web Analytics est très vaste et en perpétuel changement. Nous avons par conséquent dû nous limiter dans cet ouvrage aux principaux concepts et méthodes d’analyse. Vous trouverez des compléments d’informations ainsi que des mises à jour sur le site Web du livre à l’adresse www.webanalyticsprofits.com .
Pour terminer, nous apportons beaucoup d’importance à la voix du consommateur (VOC, voice of the customer en anglais) afin de mettre en perspective les données comportementales des solutions d’analyse Web. Par conséquent, nous vous remercions de nous envoyer directement vos commentaires à l’adresse contact@webanalyticsprofits.com .
Bonne lecture !
Les auteurs
Partie 1
Mesurer le succès de votre stratégie Internet
Chapitre 1
La raison d’être et les objectifs de votre activité Web
Que doit-on mesurer sur le Web ? À cela nous offrons une réponse fort simple : le succès. Le succès de vos activités sur le Web. Ni plus ni moins. Qu’elles soient sur un ordinateur, un terminal mobile 1 , votre site Web ou les réseaux sociaux. D’accord, cela vous paraît probablement un peu réducteur. Mais réfléchissez-y quelques instants : pourquoi êtes-vous sur le Web ? Peut-être parce que vos concurrents s’y activent déjà, ce qui est une bonne raison, mais pas la meilleure. En principe, votre présence sur le Web résulte d’une longue réflexion sur son utilité pour votre entreprise ou organisation publique. La tâche première du Web Analytics consiste à mesurer votre efficacité pour la mettre en œuvre.
Tout au long de cet ouvrage, nous insisterons sur la nécessité de bien positionner et d’établir vos attentes face au Web Analytics au regard de votre stratégie et de la raison d’être de votre site. Vous seriez étonné de savoir combien de sociétés se contentent de rapports où l’on ne parle que de visites, de pages vues et de durée moyenne des visites. Après quelques mois de ce type de reporting, il est commun de ne plus s’y intéresser pour finalement se mettre à ignorer ces rapports sans grande valeur. Pourquoi ? Tout simplement parce que vous devez chaque jour prendre des décisions et, une fois l’effet de nouveauté passé, vous constatez que ces rapports ne vous aident justement pas à en prendre de meilleures.
Au moment où vous lisez ce livre, il se peut que vous n’ayez pas encore mis en place de démarche de Web Analytics dans votre organisation. Nous vous « attrapons » à temps ! Vous vous trouvez ainsi dans une excellente position pour bien commencer. En revanche, si vous avez déjà mis en place une démarche de Web Analytics, ce livre vous permettra de poser un regard critique sur cette dernière et de l’améliorer.
Nous allons commencer par vous proposer un modèle d’analyse pour ensuite l’appliquer aux différents types de sites Web. Puis nous vous présenterons les sept types d’analyse utilisés dans l’approche de Web Analytics.
M ODÈLE D ’ ANALYSE DES ACTIVITÉS W EB
On peut ramener le Web Analytics à l’équation suivante : comment augmenter l’ output (extrants) d’un site sans en augmenter obligatoirement l’ input (intrants), en l’occurrence le trafic et ses coûts ? Comment mieux exploiter le trafic pour produire le maximum de résultats attendus ? Somme toute, il s’agit d’une logique simple que l’on peut illustrer ainsi :


Les entrées sont traitées dans le but de produire les résultats attendus. La définition même d’un processus, n’est-ce pas ? Alors, transposée au Web, la même illustration se présente de la façon suivante :


Suivant cette logique, l’augmentation de l’ output , des résultats générés par le site, pourrait s’effectuer en augmentant simplement l’ input , le trafic. Par exemple, doubler les ventes est facile : doublez votre trafic. Toutes choses étant égales par ailleurs, vous doublerez vos résultats en doublant la quantité de visiteurs que vous amenez au site. Mais là réside toute la difficulté : une telle augmentation du trafic s’accomplit très difficilement et à un prix très élevé. Et il faudra que ce trafic supplémentaire présente toutes les caractéristiques du trafic habituel. On voit bien le manque d’efficacité de cette voie.


Bien que nous présentions ici un modèle très simple, le tout se complexifie dans la pratique :
Chacune des flèches représente une sous-spécialité du Web Analytics. Ces spécialités constituent autant de lieux où les principes d’amélioration continue s’appliquent et où des gains importants peuvent se réaliser.
En appliquant la logique économique de l’entreprise au modèle, les affirmations suivantes peuvent être faites :
• l’acquisition de trafic représentera la grande part des coûts ;
• les transformations sur le site Web constitueront les ventes /actions valorisées ;
• on s’attachera à valoriser les résultats en profits.



Nous allons vous présenter comment ce modèle s’applique aux divers types de sites Internet :
• les sites d’information ;
• les sites médias ;
• les sites de génération de pistes de vente ;
• les sites de commerce électronique ;
• les sites de service à la clientèle.
S ITES D ’ INFORMATION
Certains sites ont pour but principal de diffuser de l’information. C’est souvent le cas de ceux du service public, des collectivités locales et des services gouvernementaux, qui se doivent d’informer les citoyens tout aussi efficacement sur Internet que sur les autres canaux de communication (exemples : www.gouvernement.fr et www.ramq.gouv.qc.ca ).
On trouve aussi des sites informatifs qui visent plutôt à établir une marque via la diffusion de contenus souvent plutôt divertissants qu’informatifs, quoique l’un n’empêche pas l’autre. Il s’agit souvent de sites de marques de grande consommation, telles que celles retrouvées dans les supermarchés (exemples : www.danette.fr , www.lays.ca , etc.). On ne vend que rarement ces produits en ligne et on ne cherche pas à générer des pistes de vente ! Ces sites de branding explorent depuis quelque temps le Web 2.0 en tentant d’impliquer le consommateur.
Les analyses de tels sites se consacreront tout particulièrement à la mesure des contenus de toutes sortes : les pages consultées, les fichiers PDF téléchargés, les vidéos, etc. Est-il nécessaire de produire tous ces documents ? Sont-ils consultés ? Par combien de visiteurs ?
Le défi de ce genre de site se situe au niveau de leur utilisation comme média de diffusion de masse. En effet, l’efficacité du Web demeure encore incertaine quand l’objectif est d’atteindre le plus grand nombre de personnes possible, de créer ce que l’on appelle l ’attention en marketing (AIDA 2 ) ; et cela coûte habituellement très cher.


Nous reviendrons plus en détail sur la question des profits générés par des sites d’information dans le chapitre 6 .
S ITES MÉDIAS
Le modèle d’affaires de base de ces sites peut sembler simple : attirer beaucoup de visiteurs afin de leur présenter le plus de publicité possible (exemples : www.dailymotion.fr et www.chatelaine.com ). Il s’agit d’ailleurs du seul type de site où l’on s’intéressera aux mesures de trafic, comparativement aux autres types où ces chiffres offrent peu d’intérêt.
Dans le cas des sites dont les ventes reposent sur la publicité, le volume sera la principale mesure de la réussite. Plus l’on compte de visites, plus il y a de pages vues où s’affichent les publicités. Toutes ces pages vues multipliées par le nombre d’emplacements publicitaires indiquent l’inventaire potentiel d’impressions (nombre de fois où une publicité apparaît) du site pour une durée déterminée.
On s’intéressera au pourcentage de booking, c’est-à-dire les impressions vendues sur le total potentiel. Les revenus publicitaires peuvent varier, car ils sont fondés sur le prix que l’annonceur est prêt à payer pour chaque millier d’impressions 3 .
Dorénavant, de plus en plus d’annonceurs veulent obtenir davantage de bénéfices sur leurs investissements publicitaires en ligne, ce qui a donné lieu à un développement de nouvelles mesures ces dernières années.
On parle aujourd’hui de « post-clics », c’est-à-dire la mesure des actions sur le site enregistrées par le système de placement d’annonces lui-même. Il existe aussi des solutions permettant de présenter une bannière de nouveau à un visiteur l’ayant vue auparavant ; ce renforcement augmenterait l’efficacité générale de la campagne, bien que nous ne soyons pas surpris que cela puisse également agacer les internautes.

On utilise également le nombre de visiteurs uniques pour évaluer l’audience, car les seules impressions ne suffisent pas. Présenter une publicité 100 000 fois à 25 000 visiteurs et 100 000 fois à 95 000 personnes ne revient pas au même. Dans le second cas, on aura évidemment atteint plus de monde ; mais ceux-ci n’auront en moyenne vu la publicité qu’une seule fois.
Enfin, la question de la qualité de l’audience joue aussi un rôle important : selon les types de clientèle, on pourra vendre la publicité à des prix variables. Ceci amène les questions de mesure de la qualification des divers segments d’audience d’un site et nous verrons plus loin comment l’analyse attitudinale, entre autres, peut aider les gestionnaires de sites médias à établir les caractéristiques sociodémographiques de leurs visiteurs.
Le débat continue d’exister sur l’utilisation du clic comme mesure d’une publicité. Certains voudraient même en faire le modèle de revenus, alors qu’un annonceur paierait pour le nombre de clics générés (donc de visites à son site) plutôt que les seules impressions. On sait que le taux de clics sur les publicités est extrêmement bas, en moyenne 0,02 % des impressions. Rémunérer les sites où l’on annonce sur cette seule base représente un risque important de baisse de revenus pour ceux-ci. Les sites médias donnent depuis longtemps comme argument qu’on ne demande pas à la publicité dans les médias traditionnels de provoquer une action immédiate de la part du consommateur, alors pourquoi avoir cette exigence en ligne ?



S ITES DE GÉNÉRATION DE PISTES DE VENTE
Bien que les sites de commerce électronique attirent presque toute l’attention des médias, le nombre de sites qui génèrent des pistes de vente 4 les dépasse bien largement. Dans plusieurs secteurs, Internet a ouvert de nouvelles opportunités d’accéder à des clients jusque-là inaccessibles, à cause de leur emplacement géographique par exemple.
Ces sites visent à inciter les visiteurs intéressés à contacter l’entreprise pour obtenir plus d’informations ou pour entreprendre l’achat de produits et de services (exemples : www.renault.fr et www.audi.ca ). L’objectif est de s’assurer qu’un plus grand nombre de visiteurs qualifiés appellera ou écrira. Nous disons bien ici « qualifiés », car il s’agit là de l’une des premières missions de ce genre de site : faire en sorte que le visiteur se qualifie lui-même en déterminant si les produits et les services répondent bien à ses besoins. Ceci entraîne un risque équivalent : que les produits conviennent bien aux visiteurs, mais que seulement un petit nombre contacte véritablement l’entreprise.
Le défi consiste à éliminer, ou du moins à réduire substantiellement ces visites où le visiteur demeure anonyme, malgré la pertinence de l’offre. Tous les efforts sont donc concentrés pour convaincre les acheteurs potentiels de se manifester, mission fondamentale à laquelle le Web Analytics doit contribuer. Le marketing n’existe-t-il pas pour faciliter la transformation des prospects en clients ?
En règle générale, les sites de génération de pistes fonctionnent sur le mode de « Voici ce que nous faisons, SVP contactez-nous ! ». Il existe ici une forte relation entre les contenus et la propension des clients potentiels à passer à l’acte ou non.
La génération de pistes est mesurée sur la base d’actions précises de la part des visiteurs. Sur la plupart de ce genre de sites, les clients potentiels peuvent se manifester de deux façons : par e-mail ou par téléphone. Et c’est là un aspect fondamental en Web Analytics, surtout du côté de l’analyse comportementale : nous analysons les actions des visiteurs, tout particulièrement les actions attendues de ceux-ci. Celles-ci traduisent concrètement ce que la stratégie de l’entreprise attend du site Web. Si l’objectif du site est de vendre, on mesurera l’action de confirmer l’achat. Si l’objectif du site est de générer des pistes de vente, on mesurera l’action d’envoyer une demande de contact par e-mail ou par téléphone.


Nous y reviendrons plus loin, mais dans un monde idéal, vous enregistrerez ces actions via votre application d’analyse comportementale dans le but de pouvoir la mettre en relation avec d’autres dimensions de votre site, comme les contenus ou les campagnes.
S ITES DE COMMERCE ÉLECTRONIQUE
Les sites de commerce électronique occupent très certainement la place de choix dans les médias traitant d’Internet (exemples : www.fnac.com et www.archambault.ca ). On ne s’étonnera pas trop de ce fait, car ces sites génèrent leurs revenus directement en ligne. De plus, les solutions d’analyse comportementale offrent leurs meilleures fonctionnalités pour ces sites, avec une pléthore de rapports permettant de fines analyses.
Les sites de commerce électronique figurent généralement parmi ceux qui ont adopté le plus tôt les solutions de Web Analytics. Si vous gérez un tel site et n’avez pas encore un programme agressif de mesure, dépêchez-vous ! Vous êtes certainement en train de perdre des ventes à cette minute même !
Contribution aux ventes
Dans le cas où le Web constitue un des canaux de promotion et vente de votre entreprise, on s’intéressera particulièrement aux contributions du site aux affaires globales de la société. Quel est le pourcentage des ventes provenant du Web ? Combien de nouveaux clients le site recrute-t-il ? Quelle est la profitabilité à long terme des clients Web comparée à ceux recrutés via d’autres canaux ? Comment se compare la valeur moyenne des commandes Web vis-à-vis de celles des autres sources de revenus ? Voilà seulement quelques-unes des questions que l’on peut poser et qui trouvent réponse grâce au Web Analytics.
De plus, on voudra naturellement pousser plus loin l’analyse de cette contribution aux ventes en établissant des calculs de retour sur investissement (ROI) 5 non seulement des activités Web en général, mais aussi au niveau de chaque investissement promotionnel tel que les campagnes de bannières ou des campagnes de mots-clés comme avec Google Adwords par exemple.


Micro-analyse du processus d’achat (entonnoir)
Nous discuterons davantage de cette analyse tout au long de ce livre, mais disons pour l’instant que chaque achat résulte d’un processus : examiner les produits, les ajouter au panier et effectuer l’achat, le tout en passant souvent par plusieurs étapes. Une des grandes forces du Web Analytics pour les sites de commerce électronique consiste à analyser de façon très précise chacune des étapes de ce processus en identifiant particulièrement les endroits où les visiteurs abandonnent. Plus un abandon survient près de la fin du processus, plus il coûte cher en opportunité manquée.
Lorsque l’on effectue ce genre d’analyse, on met régulièrement à jour des problèmes dont la correction ne représente pas nécessairement de gros investissements. Nous avons vu des cas où une toute petite modification à une page (un bouton mieux fait, un libellé plus invitant, par exemple) produisait un impact appréciable sur l’abandon. Il est indéniable qu’une analyse de processus d’achat peut produire des gains appréciables et augmenter les ventes sans que l’on ait besoin d’augmenter le trafic avec plus de campagnes.

Nos canaux numériques ( WestJet.com et WestJet Vacations) sont très importants pour notre profitabilité et la capacité de nos clients à se servir eux-mêmes. Le Web Analytics a été crucial en nous aidant à mieux comprendre comment améliorer l’expérience client et à mieux établir la chaîne des priorités dans le déploiement de fonctionnalités et d’améliorations apportées à ces canaux numériques.
Manoj Jasra Sr. Digital Manager, WestJet www.westjet.com

S ITES DE SERVICE À LA CLIENTÈLE
Une fois le client acquis, encore faut-il le garder ! Internet a rapidement démontré ses formidables qualités de service à la clientèle. Qui n’aime pas pouvoir mettre son profil à jour ou exécuter une tâche au moment qui lui convient le mieux ?
Pour les entreprises et les organisations publiques, le Web constitue certainement la façon la plus économique de gérer les relations avec leur clientèle (particulièrement comparé à un centre d’appels) grâce au transfert de tâches permis par les transactions en ligne.
Si vous mesurez déjà votre site transactionnel, vous avez sûrement constaté que le nombre de transactions complétées représentait un pourcentage très faible du nombre total de visites au site. Les raisons en sont diverses et nous en reparlerons tout au long de cet ouvrage. Pour l’instant, soulignons que la mission du Web Analytics consiste justement à comprendre ce qui mène le visiteur aux transactions, ce qui cause les abandons et ce qu’il faut faire pour augmenter les ventes. Les meilleures solutions offriront plusieurs rapports présentant la génération de transactions selon divers angles : campagnes, sources, meilleurs produits, etc.
Les services en ligne offrent également l’avantage de pouvoir repositionner le rôle du centre d’appels vers des activités à valeur ajoutée. On pense ici particulièrement au site d’une institution bancaire (exemples : www.bnpparibas.net et www.bnc.ca ) ; de plus en plus de gens n’imagineraient même pas aujourd’hui aller faire la queue ou téléphoner pour effectuer certaines opérations. N’est-il pas tellement plus simple d’utiliser Internet ? La plupart des banques ont investi d’importantes sommes pour former les agents de leur centre d’appels à répondre à des requêtes plus complexes, notamment la préqualification de prêts, ce qui représente bien plus de valeur que de communiquer les horaires d’ouverture. Avec le temps, le centre d’appels ne devrait plus répondre à des questions dont les réponses se trouvent sur le site.
Pour ce genre de site, on surveillera les temps de résolution des incidents par le support technique ainsi que le pourcentage de clients ayant un compte en ligne et sa progression. Servir les clients en ligne coûtera moins cher et chaque nouveau client en ligne signifiera donc plus de profits.
Les visites au soutien à la clientèle offrent très certainement de bonnes occasions de mesurer le degré de satisfaction des clients. On devra profiter de leur visite pour les interroger régulièrement afin d’évaluer leur satisfaction en fonction de la raison de leur visite.


Comme nous venons de le voir, on peut mesurer de manière approfondie l’ensemble des interactions réalisées par des visiteurs avec un site Web, quelle que soit la nature de ce dernier. Nous allons à présent explorer les divers types d’analyse possibles avec le Web Analytics.

Le Web Analytics est encore trop souvent considéré comme une contrainte plutôt qu’un gisement de développement pour les entreprises !
Alors que l’Internet constitue un levier de développement vital pour nombre d’entreprises, je suis toujours surpris de constater que trop de directions générales n’ont pas encore mis en place d’indicateurs de performance Web précis en dehors des indicateurs basiques que sont les visiteurs uniques, le taux de transformation et le panier moyen.
La fonction « Web Analytics » est également souvent déléguée à des profils juniors qui n’ont pas le recul et la connaissance métier pour « creuser » dans les données Web les gisements d’amélioration de la transformation et de la captation d’un trafic plus qualifié.
Par ailleurs, peu d’annonceurs et d’e-commerçants ont développé des passerelles entre le Web Analytics et leur base de données CRM client, ce qui conduit à focaliser l’analyse principalement sur l’activité du site plutôt que sur l’ensemble du cycle de vie du client.
J ÉRÔME G AYET Président de BDC, ex-directeur marketing clients de la Redoute www.bd-consultants.com
L ES SIX TYPES D ’ ANALYSE
Le Web Analytics s’est considérablement développé depuis 2005. De nombreuses solutions technologiques ont vu le jour, les modèles d’analyse ont évolué et chaque nouvelle phase de développement du Web a suscité de nouveaux défis de mesure. Ne limitez donc pas a priori le Web Analytics à une seule technique. La présentation ci-dessous des six types d’analyse existant actuellement vous fera comprendre tout de suite l’ampleur de l’approche des Web Analytics.

L’analyse comportementale
Souvent synonyme de Web Analytics dans bien des esprits, l’analyse comportementale représente encore le plus gros de l’activité du domaine, peut-être parce qu’elle remonte au début de l’histoire de l’Internet public. Les produits les plus connus, Adobe Site Catalyst, WebTrends et Google Analytics, appartiennent à cette catégorie.
L’analyse comportementale s’occupe de ce que font les visiteurs sur un site Web, c’est-à-dire principalement de ce sur quoi ils cliquent et les formulaires qu’ils remplissent.
Rappelons que lorsque vous visitez un site, toutes vos actions s’enregistrent dans un fichier. Chaque clic, ou requête, s’inscrit l’une à la suite de l’autre pour former une suite de milliers, voire de millions d’entrées. La première mission des solutions d’analyse comportementale consiste à associer chacune des actions au bon visiteur pour ainsi reconstituer la session ou visite. Le chapitre 2 définira dans le détail tous ces concepts.
N’oubliez pas que les données comportementales sont anonymes. Nous ne pouvons pas savoir que c’est vous qui avez visité le site, à moins que vous ne vous soyez identifié, naturellement.
Voir le chapitre 9 pour une courte liste des principaux acteurs du marché en analyse comportementale.
L’analyse « attitudinale »
L’analyse dite « attitudinale » (à défaut d’un meilleur terme en français) est celle qui nous donne accès à ce qui se passe entre les deux oreilles de nos visiteurs. Comme nous le disions à l’instant, l’une des caractéristiques principales de la donnée comportementale est son anonymat (que nous sommes tous contents d’avoir en ligne, n’est-ce pas ?), ce qui représente souvent une limite sérieuse à la découverte.
Ce type d’analyse offre de mieux connaître les caractéristiques socio-démographiques et les relations au site des visiteurs, la raison de leur visite, et s’ils ont accompli ce pour quoi ils sont venus.
La technique de base pour rassembler les données consiste à sonder l’expérience des visiteurs juste après leur visite. Les meilleures solutions dans ce domaine ont développé un index permettant de quantifier le niveau de satisfaction et la propension à recommander le site, facteurs jugés très prédictifs de la valeur future des affaires en ligne.
Ces services reposent sur des engins d’analyse relativement complexes et font un usage extensif des analyses prédictives, en pouvant pointer notamment sur les dimensions à améliorer afin d’augmenter la satisfaction client. Ces solutions haut de gamme offrent aussi l’automatisation de l’analyse du verbatim, permettant ainsi l’inclusion de questions ouvertes lors de la saisie de données. Ces solutions prétendent aller plus loin que le simple sondage par leurs modèles analytiques. Cependant, on les confond souvent avec les fournisseurs de sondage, ce qui rend la justification des investissements demandés difficile à faire dans bien des cas.
Voir le chapitre 9 pour une courte liste des principaux acteurs du marché en analyse attitudinale.
L’analyse concurrentielle
Ce type d’analyse attire de plus en plus l’attention des managers. On dit que « la concurrence est à un clic seulement » 6 . Si c’est bien le cas, comment mesure-t-on la pression concurrentielle sur un site Web ? Cette analyse appartient à ce que nous appelons l’analyse de l’écosystème, c’est-à-dire de l’environnement concurrentiel dans lequel un site Web évolue.
Les limites technologiques sont importantes ici. Comment en effet savoir si un visiteur a vu un site concurrent avant ou après sa visite sur notre site ? Les promotions d’un concurrent ont-elles un impact sur votre taux de conversion ? Très difficile de le savoir. Il existe plusieurs applicatifs permettant de comparer le trafic de différents sites. Le simple constat d’une baisse du trafic vers son site, alors que celui d’un des concurrents monte dramatiquement, permet au moins de se mettre en mode investigation.
Certains produits sophistiqués, via l’analyse des données FAI (fournisseurs d’accès à Internet) dans certains pays notamment, arrivent à classer un site au sein d’un groupe de sites et ainsi à pouvoir déclarer lesquels furent visités avant et après la visite sur le vôtre. Vous trouverez très intéressant de déterminer où vous vous situez dans le processus de comparaison. Vaut-il finalement la peine d’être le premier site visité quand le consommateur évolue en mode comparatif ? Si vous décidez que non, cela n’aurait-il pas un impact important sur vos choix stratégiques de génération de trafic, par exemple vos investissements en achats de mots-clés ?
Voir le chapitre 9 pour une courte liste des principaux acteurs du marché en analyse concurrentielle.

L’analyse mobile
Dans notre édition de 2009, nous n’avions écrit que quelques lignes au sujet de la mesure du mobile, ce sujet étant encore peu présent dans la réalité économique des entreprises. L’explosion des ventes des téléphones intelligents avec les systèmes d’exploitation iOS et Android, ainsi que le lancement d’une nouvelle génération de tablettes, ont complètement changé la donne ces deux dernières années, avec une courbe d’adoption accélérée des usages mobiles en lien avec ceux des réseaux sociaux.
Le mobile entraîne comme révolution majeure l’accessibilité constante à l’information dès que le besoin se manifeste, que ce soit un besoin d’information, un besoin transactionnel ou un besoin de partage.
On retiendra deux grands cas d’utilisation de l’analytique mobile :
• la mesure des sites mobiles, qui sera très proche de la mesure comportementale des sites Web, le principal enjeu étant la compatibilité des différents terminaux mobiles avec les fonctionnalités du site (taille de l’écran, utilisation de JavaScript et de Flash par exemple) ;
• la mesure des applications mobiles, qui s’attachera à enregistrer le nombre de téléchargements et d’utilisations des applications (par exemple : consultation des informations produits, inscription à une newsletter, personnalisation, achat en ligne, etc.).
L’univers du mobile est caractérisé par une forte hétérogénéité entre les différents modèles de terminaux mobiles (taille de l’écran, écran tactile, clavier, compatibilité JavaScript, compatibilité Flash, etc.), les systèmes d’exploitation (flexibilité plus ou moins permise au niveau du marquage des applications en fonction du fournisseur) et les opérateurs télécoms (filtrage de certaines informations et de certains paramètres). Cela entraîne des difficultés pour obtenir des données cohérentes d’un terminal, d’un système d’exploitation et d’un opérateur télécom à un autre, sans un marquage technique spécifique et approfondi. Nous reviendrons plus en détail sur ce sujet dans le chapitre 8 .
Alors que les données obtenues sur les sites mobiles sont similaires à celles de l’analyse comportementale, les applications mobiles permettent d’avoir des informations plus précises sur les utilisateurs, comme la localisation GPS (avec autorisation préalable de l’utilisateur). À ce jour, il n’est toutefois pas possible d’obtenir les informations sur l’identité des visiteurs à moins d’une action délibérée de leur part. Nous développerons ce sujet plus en détail dans le chapitre 3 .

De notre expérience avec les sites de nos clients, nous avons pu constater deux grandes typologies d’usages différents en fonction des terminaux mobiles :
• la réponse à un besoin précis : les utilisateurs de téléphones intelligents auront plutôt tendance à aller chercher directement l’information et limiter leur navigation à quelques pages ;
• la découverte de nouveaux produits et contenus : les utilisateurs de tablettes auront plutôt tendance à naviguer en mode exploration sur les sites comme sur des magazines et des catalogues, ce qui se traduira par un nombre élevé de pages vues par visite.
L’analyse des médias sociaux
Le lecteur de la première édition de ce livre n’a pas manqué de constater que nous n’avions rien écrit en 2009 sur la mesure des médias sociaux. Il s’agissait une omission délibérée de notre part. Nous jugions tout simplement que l’analytique de ces nouvelles formes d’interactivité numérique en était encore à ses tout premiers pas et que ce que nous en aurions dit serait rapidement devenu obsolète.
Le paysage analytique a bien changé depuis la première édition de cet ouvrage et il y a maintenant beaucoup à dire. En fait, cela a tellement évolué depuis les trois dernières années que l’on peut parler maintenant d’une branche émergente du Web Analytics, le Social Analytics, alors que des ouvrages leur étant entièrement consacrés commencent à paraître.
Nous ne présentons donc au lecteur qu’un propos introductif de ces questions et lui recommandons d’approfondir ses recherches au-delà des pages qui suivent.
Quelques considérations sur la mesure des médias sociaux
Avant d’aborder les différents indicateurs de mesure, voici quelques considérations que vous devriez garder à l’esprit.
La mesure des médias sociaux a effectivement beaucoup évolué depuis la première édition du présent ouvrage ; en revanche, nous estimons qu’elle a encore à évoluer considérablement. Pour l’instant, il s’agit d’un domaine dominé par la technologie et ses capacités à traiter les données, plutôt que par des concepts solidement établis, un peu comme ce fut longtemps le cas en Web Analytics pour la mesure des sites.
Pour le moment, la pléthore d’outils de mesure existants (voir une brève liste dans le chapitre 9 ) s’évertue à présenter les données générées par les plateformes sociales de toutes les façons possibles, produisant très souvent des séries de chiffres dont on a peine à voir l’utilité véritable. Nous considérons que, dans son état actuel, l’analytique des plateformes sociales ne permet pas encore vraiment aux marketeurs de comprendre en profondeur les impacts réels de leurs efforts.
Les termes « réseaux sociaux » ou « médias sociaux », ces derniers devenant de plus en plus la dénomination acceptée, englobent beaucoup de choses génériquement. Nous voyons essentiellement les médias sociaux comme des lieux de dissémination de contenus via des mécanismes de diffusion de ces contenus au travers de groupes par leurs membres, liés entre eux selon divers critères. Il n’existe pas de modèle universel de ce qui constitue les médias sociaux, mais bien un ensemble de manifestations concrètes suivant la diversité des plateformes (blogs, Twitter, Facebook, YouTube, Vidaeo, LinkedIn, etc.).
Les plateformes
Lorsque l’on demande à des marketeurs de dresser la liste des cinq médias sociaux les plus importants, nous constatons qu’ils peinent à y arriver. Tous citeront Facebook et Twitter, et au-delà, nommeront YouTube, LinkedIn (ou Viadeo en France), Google Plus 7 ou parfois Flickr selon leur industrie. Il semble que, finalement, médias sociaux veulent dire Facebook et Twitter pour la plupart des gens. Qui sait ? Peut-être même d’autres plateformes les auront-elles remplacés dans quelques années.
Examinons plus particulièrement ces deux plateformes, pour lesquelles existent un grand nombre d’outils de mesure (les autres plateformes mentionnées en offrent vraiment très peu) :
Facebook et ses outils de mesure principaux
Sans conteste le réseau le plus fréquenté au monde, Facebook offre son propre outil d’analyse, Insights, mis au jour en octobre 2011. L’outil donne maintenant des résultats sur plusieurs métriques dont l’utilité variera en fonction de vos objectifs.
Le nouveau dashboard présente les métriques suivantes :
• Total des mentions J’aime : le nombre de personnes sur Facebook s’appelait auparavant des fans. Ce nombre représente des personnes uniques 8 . L’action « J’aime » constitue la fonction de partage par la-quelle un utilisateur diffuse un message aux utilisateurs auxquels il est connecté.
• Amis des fans : le nombre de personnes liées à vos fans. Cela représente en théorie votre audience maximale, mais nous pensons que ce chiffre n’a que peu de rapport avec le nombre réel de gens qui verront vos contenus.
• Personnes qui en parlent : le nombre de personnes qui ont mentionné votre page durant les sept jours précédents.
• Portée totale : le nombre de personnes ayant vu des contenus associés à votre page (incluant les Ads ou les Actualités sponsorisées) durant les sept jours précédents.
Il s’agit donc surtout des métriques de broadcast tournant autour de la notion d’audience. Facebook ne produit pas encore de l’information sur les liens existant entre fans d’une page.
Juste au-dessous de ces chiffres de haut niveau, Facebook présente une liste des posts établie selon leur date de publication avec les métriques suivantes :
• Portée : le nombre de personnes qui ont vu le message en question.
• Utilisateurs engagés : le nombre de personnes ayant cliqué quelque part dans le message.
• Personnes qui en parlent : le nombre de personnes ayant fait « J’aime », ou commenté ou partagé votre message.
• Viralité : le pourcentage de personnes ayant fait « J’aime », commenté ou partagé votre message sur le total des personnes l’ayant vu.
Facebook Insights offre aussi pas mal d’informations plus détaillées à propos de votre page et de vos messages que nous ne pouvons pas traiter ici.
Mentionnons également que des centaines de solutions profitent de l’API de l’éditeur pour extraire les informations disponibles et les présenter sous toutes les variations possibles.
Twitter et ses outils de mesure principaux
Twitter a lancé son propre outil d’analytique en septembre 2011 (suivant l’acquisition de BackType en juillet) et au moment d’écrire ces lignes, les auteurs n’avaient pas encore eu l’occasion de l’essayer.
Il existe aussi pour Twitter une multitude d’outils s’alimentant de son API et offrant une utilité plutôt approximative dans bien des cas. Voyons ici quelques métriques typiques de cette plateforme :

• Mentions : le nombre de fois que votre compte se trouve mentionné dans un tweet. Ici nous entendons spécifiquement votre compte Twitter. Quoiqu’à distinguer d’avec une mention de votre marque comme telle, nous n’avons pas d’objections au fait que ces deux types de mention forment un tout dans vos calculs.
• Retweet : certainement l’action utilisateur la plus mesurée de la plateforme. Elle entre dans tous les calculs d’influence que nous ayons vus. C’est par cette action qu’un utilisateur relaie un message à son réseau de followers.
• Abonnés : le nombre de personnes suivant votre compte, c’est-à-dire ayant choisi de recevoir vos tweets. En tant que mesure d’audience, on s’intéressera aux tendances de sa croissance.
• Hashtag : manière d’identifier un sujet de discussion avec le symbole #. Une marque peut avoir un hashtag, mais ne le contrôle en rien, car il ne peut appartenir à aucun compte. En revanche, si le cas se présente pour votre marque, vous devrez observer le volume de discussions y faisant référence.
La réputation
Il s’agit ici d’analyser ce que l’on dit de l’entreprise sur le Web, notamment sur les forums, les blogs et les plateformes sociales. On sait qu’avec l’avènement du Web 2.0, les occasions de contribuer aux contenus en ligne se sont considérablement multipliées. Pour les marketeurs, les contenus générés par les consommateurs ( Consumer Generated Media ) représentent un intérêt tout particulier. Il existe certainement un besoin pour bon nombre d’entreprises et de marques de surveiller ce qui se dit sur ces diverses plateformes, ne serait-ce que pour s’assurer qu’aucune fausse information ne circule.
Nous ne pensons pas que la corrélation entre la réputation et l’efficacité des sites Web électroniques ait été clairement établie. Il va théoriquement de soi que la réputation d’une entreprise exerce une influence sur ses affaires, mais nous n’avons vu que des données partielles relativement aux variations de la réputation, ou du buzz, et de l’activité sur le site en question (si ce n’est occasionnellement via le rapport des provenances).
L’analyse multicanal
Avec l’intégration croissante des données client et la « normalisation » du Web dans les affaires de l’entreprise, vient le besoin de cesser de traiter le Web à part et de fusionner les données Internet avec les autres données de l’organisation. Le domaine de l’analytique multicanal est donc relativement nouveau et pose aussi les importantes questions de l’inclusion éventuelle du Web Analytics dans la sphère de l’intelligence d’affaires.
Nous venons de survoler ce que le Web Analytics apportait aux divers types de sites Internet. En réalité, nombre de sites n’appartiennent pas à une seule de ces catégories, mais possèdent plutôt des aspects de chacun. C’est probablement le cas de votre propre site. Il importera de bien établir comment vous mesurerez chacune des dimensions de vos affaires en ligne.

En 2009, Messieurs Warren et Malo écrivaient que la culture de l’analytique Web était encore peu répandue dans les entreprises. Pourtant des solutions technologiques performantes qui existaient depuis de nombreuses années, y étaient implantées. Y a-t-il eu une évolution ? Certainement !
Malgré le fait que de nombreuses organisations maîtrisent l’analytique, je crois personnellement que l’intégration est l’enjeu principal du Web Analytics. Non pas l’intégration technologique, mais l’intégration de diverses spécialités, de compétences et de la volonté de l’organisation et de celle des individus. Le Web Analytics est, selon moi, un assemblage d’information de gestion, d’analyses statistiques et quantitatives, de recherche marketing quantitative et qualitative, d’efficacité opérationnelle, de marketing et de technologie. Un défi intéressant !
P IERRE R OUSSIN Directeur, recherche marketing et information de gestion Desjardins sécurité financière, Mouvement Desjardins www.desjardins.com
L A SEGMENTATION DANS LE W EB ANALYTICS 9
La segmentation se situe au cœur des mécanismes de production des savoirs du Web Analytics. Sans segmentation, il ne peut y avoir de connaissance à la fois valable et surtout pratique.
Pratique, dans le sens où la segmentation commande le processus de compréhension de ce que la donnée va apporter à l’analyste. Dans le même temps, la segmentation indique les points où le marketeur devra intervenir.
Voyons ici ce que signifie la segmentation pour l’analyste et ensuite pour le marketeur.

La segmentation pour l’analyste Web
L’analyste doit se méfier des moyennes. Elles représentent la synthèse d’un ensemble de valeurs sans toutefois exprimer leur distribution ; elles sont le lieu où les valeurs extrêmes se rencontrent. Les moyennes renseignent évidemment sur une situation, mais c’est plutôt à haut niveau, sur l’ensemble des valeurs, sans distinction du poids de chacune. Elles permettent rarement de pouvoir prendre des décisions sur les activités à entreprendre concrètement pour changer une situation.
Il arrive ainsi que beaucoup trop d’informations se trouvent voilées, au point d’occulter celles qui offrent le plus de valeur. Il y a donc un travail d’extraction de cette valeur à entreprendre, de mise au jour des connaissances les plus essentielles. La segmentation fait ce travail. En saisissant bien de quoi se compose une moyenne, les éléments, facteurs ou circonstances qui l’influencent le plus fortement, on peut identifier les éléments sur lesquels il est plus efficace de travailler.
La segmentation par sources de trafic est certainement la plus basique, car la provenance d’un visiteur détermine souvent ce qu’il fera sur le site ; en principe, ce qui a motivé la visite conditionne habituellement ce qui sera ou non accompli une fois sur le site. Prenons par exemple les métriques primaires de trafic : durée moyenne, pages vues par visite, taux de rebond, etc. Y a-t-il des différences marquées des valeurs par type de source ? Quelle source influence le plus la valeur générale ? Au même titre, l’analyste pourra utiliser la segmentation pour découvrir les influences significatives en fonction de certains types d’actions, ou transformations si vous préférez. Prenons l’inscription à une newsletter ; voit-on une différence dans le nombre d’inscriptions par source de trafic ou dans les taux de transformation ?
Évidemment, la segmentation du trafic ne repose pas seulement sur les sources des visites. L’analyste aguerri exploitera la richesse heuristique de la segmentation par la création de populations types, reposant sur de multiples caractéristiques, raffinant ainsi ses modèles d’exploration et de découverte.
Grâce au soutien de la segmentation, l’analyste Web s’engage dans un processus d’émission d’hypothèses au fur et à mesure qu’il avance dans ses explorations. La segmentation permet à la fois de poser de nouvelles hypothèses et de les vérifier ; elle est l’instrument de base dans le laboratoire de l’analyste. C’est un travail fait d’avancées et de retours dont on revient souvent bredouille. On ne peut simplement prétendre au titre d’analyste avant d’y devenir parfaitement à l’aise.

Il importe donc de s’assurer que vos applications de Web Analytics offrent des fonctionnalités avancées de segmentation.
La segmentation pour le marketeur
Pour le marketeur, nous croyons qu’il y a deux grandes catégories de segmentation : celle fondée sur le comportement et celle fondée sur les caractéristiques sociodémographiques. Les deux peuvent très bien se connecter d’ailleurs, par exemple via des analyses croisant les segments démographiques en fonction de leur historique de comportements. Nous pourrions ajouter la segmentation du type dit « attitudinale », c’est-à-dire les perceptions, opinions et valeurs. Nous croyons en revanche que le comportement réel, plutôt que la volonté potentielle, figure comme plus fortement prédictif de comportements futurs.
Il y a certes de nombreuses écoles et théories sur les modèles de segmentation, sujet trop vaste à traiter ici. Nous croyons que pour les fins d’analytique Web, la segmentation comportementale est la plus opérationnelle des deux, la donnée Web étant le plus souvent elle-même de nature comportementale et événementielle. Bien entendu, on peut très bien adopter une approche sociodémographique, surtout pour les opérations ciblant certains types d’audience. Les systèmes haut de gamme de Web Analytics offrent de nos jours la possibilité d’intégrer des données d’attributs de clients afin de les jumeler à leurs comportements sur le site.
Nous croyons, encore une fois, que les analyses comportementales offrent le plus de bénéfices concrets, si ce n’est parce que le Web Analytics peut les effectuer à de meilleurs niveaux de certitude. Il va de soi que des comportements se trouvent intimement liés aux attributs socio-démographiques et c’est pourquoi ces derniers jouent justement un rôle primordial dans le ciblage des campagnes. Mais le marketeur interactif ne peut pas encore vraiment s’attendre à obtenir du Web Analytics tout l’arsenal de ciblage comportemental ou de croisement des analyses de profils des visiteurs avec les attributs des préférences et des habitudes de vie typiques de la segmentation « attitudinale ». Il est fort possible que l’on y vienne un jour, comme en témoigne une certaine tendance des produits sophistiqués de Web Analytics à servir également de plateforme de ciblage grâce aux efforts consentis de développement de fonctionnalités en testing ou en interconnexions avec d’autres systèmes spécialisés en analyses attitudinales.
Le marketeur d’aujourd’hui est certainement en droit d’attendre des analyses Web qu’elles se fondent sur cette logique de découpage de la donnée décrite plus haut et avec laquelle il est familier. Il se doit d’informer son analyste Web de la nécessité d’accompagner les résultats d’ordre général d’explications plausibles au sujet des facteurs les plus influents, révélés par un travail soutenu de segmentation.
L’analyste Web découvrira par la pratique assidue de la segmentation, non seulement un outil au potentiel heuristique énorme, mais également une logique conceptuelle qui le rapprochera encore plus des destinataires de son travail, augmentant ainsi considérablement sa pertinence.
La mise en place d’une solution de Web Analytics peut être longue et fastidieuse, et, au bout du compte, ne pas produire les résultats escomptés. Afin d’éviter que cette situation ne se produise dans le cas de votre entreprise ou de votre organisation publique, nous avons décidé de commencer par la « fin », c’est-à-dire la définition de vos indicateurs clés de performance et la conception de vos tableaux de bord. Vous pourrez partir ainsi avec une idée claire et précise des résultats que vous souhaitez atteindre. C’est ce que nous allons développer dans le prochain chapitre.
Vous trouverez des informations complémentaires sur le sujet de ce chapitre à l’adresse suivante : www.webanalyticsprofits.com/fr/complements.html

1 . Nous entendons par terminaux mobiles les téléphones intelligents et les tablettes numériques, sur des plateformes comme iOS, Android, Bada, Microsoft Mobile, etc
2 . AIDA est l’acronyme des mots « attention », « intérêt », « désir » et « action », qui permet de résumer les quatre grandes étapes d’une campagne de publicité (attirer l’attention, susciter l’intérêt, provoquer le désir et pousser à l’action).
3 . CPM : coût par millier.
4 . Aussi connues sous le terme « leads » en France.
5 . Return on investment.
6 . Contrairement aux autres canaux de distribution, où il faut toujours faire un effort substantiel pour aller rendre visite à la concurrence d’un fournisseur ou d’un prestataire, il suffit de quelques clics pour aller voir les offres d’autres fournisseurs et prestataires sur Internet.
7 . Au moment d’écrire cette deuxième édition, Google Plus (G+) débutait à peine et ne montrait pas encore de signes de croissance explosive au-delà des populations traditionnellement très branchées. Il n’y avait pas encore d’outils de mesure développés spécialement pour l’analyse de ses activités.
8 . Un très grand avantage de la mesure des médias sociaux réside dans le fait que l’on compte en principe de vraies personnes (exception faite des faux comptes générés par des robots) ; on n’y retrouve pas toutes les ambiguïtés autour de la notion de visiteurs uniques reposant sur le cookie.
9 . Passage adapté d’un livre blanc produit par Jacques Warren pour AT Internet qu’il tient à remercier ici. Pour de plus de détails sur cette question, consulter le texte complet sur le site de la société.
Chapitre 2
Les indicateurs clés de performance et les tableaux de bord
Nous avons souligné l’importance de mesurer la réussite de votre activité en ligne et nous vous avons présenté quelques mesures de base. Nous consacrons cette section du livre aux indicateurs clés de performance (KPI), qui vont vous permettre de mener votre présence Web à son plein potentiel.
Nous vous proposons ici une approche originale : plutôt que de vous présenter une longue liste d’indicateurs de performance Web à partir de laquelle vous choisirez, nous vous exposons notre méthodologie d’établissement des KPI afin que vous la mettiez vous-même en œuvre dans votre entreprise ou organisation publique !
La littérature sur les KPI en entreprise nous enseigne que l’on peut passer beaucoup de temps et de budget sur ce type de projet. En ce qui a trait au Web, nous observons que les entreprises consacrent encore peu de temps et d’argent à un projet de KPI Internet. Avec le souci de « faire vite et pas cher », notre méthode a le mérite de livrer rapidement des résultats avec lesquels on peut travailler, quitte à faire évoluer les indicateurs avec le temps, ce qui est de toute façon normal. Nous verrons qu’un indicateur clé de performance ne constitue pas une référence permanente et que l’évolution du business appelle régulièrement à l’ajustement de leur mesure de succès.

Q UELQUES DÉFINITIONS ET CONSIDÉRATIONS
Avant de vous exposer le processus d’établissement des indicateurs de performance Web, nous devons discuter de quelques principes à leur sujet.
Définition du KPI
Il s’agit de la « mesure qui évalue la qualité de la performance des sociétés dans leur exécution des activités stratégiques essentielles pour leur succès présent et futur » 1 .
Pour être un KPI, une mesure doit de plus appuyer la prise de décision sur la prochaine action à entreprendre : il n’y a aucun bénéfice à mesurer quelque chose que l’on ne peut pas changer.
Les KPI nous permettent de vérifier si l’on exécute la vision stratégique correctement ; ils nous aident à corriger le tir et nous donnent une idée claire de notre objectif. Grâce à eux, on pourra démontrer la contribution du e-business au sein de l’entreprise et augmenter cette contribution.
Un KPI se construit d’habitude à partir d’un ratio, d’un pourcentage ou d’un index, enfin, d’une forme de calcul. Nous préférons laisser la liberté au lecteur de choisir toute mesure qui lui semblera rencontrer les caractéristiques que nous présentons ici, quel que soit le résultat d’un calcul ou non.
Voici les dix caractéristiques faisant d’une mesure un indicateur de performance 2 .
• S’aligner avec la vision stratégique : les KPI s’alignent toujours avec la stratégie Web de l’entreprise. Expressions chiffrées de la qualité de l’exécution de cette stratégie, ils se doivent aussi de présenter une croissance ou une décroissance (selon le cas) possible et permettre que l’on évalue durant l’année le niveau d’atteinte des objectifs.
• Être assignés à un individu ou une équipe : un individu ou une équipe doit répondre de chaque KPI et de son évolution. Cette responsabilité implique une compréhension claire de ce qui influence l’indicateur et des tactiques nécessaires pour le faire évoluer dans le sens souhaité. Les entreprises peuvent renforcer l’importance des KPI en les attachant à la rémunération, tout en le faisant de façon réaliste sur des indicateurs clairement définis dont les variations sont sous contrôle.
• Permettre la prédiction : les KPI mesurent la valeur de votre activité. Ils constituent donc une mesure de la performance future souhaitée par l’entreprise. Il faut pouvoir déterminer de combien un indicateur doit augmenter ou diminuer une fois rendu à un moment donné.
• Susciter l’action : les KPI représentent des dimensions des activités Web sur lesquelles les équipes peuvent intervenir pour en améliorer la performance. Lorsqu’il y a variation importante d’un indicateur, on devrait savoir comment l’influencer dans le sens voulu.
• Être peu nombreux : avoir cent KPI contredirait le principe de vision stratégique ! Ils doivent focaliser votre attention sur les tâches à haute valeur ajoutée et non l’éparpiller sur une foule de détails. On ne devrait pas compter plus d’une quinzaine d’indicateurs clés.
• Être faciles à comprendre : on doit facilement comprendre ce qu’un KPI veut dire et éviter les indices complexes 3 dont personne ne saisit vraiment la composition. Un KPI devrait se définir et se communiquer clairement.
• Être déclencheurs de changements : le fait de mesurer des KPI doit être motivé par un désir de faire des changements positifs dans l’entreprise, d’où le besoin d’obtenir l’aval de la direction.
• Être standardisés : les KPI reposent sur des définitions, des règles et des calculs standardisés, signifiant la même chose tout le temps et partout dans l’entreprise.
• Être mis en contexte : les KPI mettent la performance en contexte par l’application de cibles et de seuils de tolérance de sorte que l’on puisse facilement évaluer le progrès.
• Être pertinents : il arrive que des KPI perdent de leur impact à la longue ; il faut en revoir la pertinence périodiquement.
Dans le domaine de la mesure Web, il est rare que toutes les informations désirables soient disponibles. Par conséquent, il est préférable de commencer à travailler et optimiser avec ce qui est à portée de main plutôt que d’attendre que tout soit disponible.

Au Cirque du Soleil, nous avons une culture d’entreprise spécifique, orientée vers l’artistique. Il s’agit d’une entreprise qui a rapidement grandi de quelques spectacles à ses débuts en 1984 à plus de 23 spectacles à travers le monde aujourd’hui.
La raison d’être du Cirque du Soleil est la production de spectacles et son objectif principal est la vente de billets ; d’autres objectifs peuvent exister mais l’objectif principal est celui qui, en cas de défaut, fait en sorte que l’entreprise arrête de fonctionner. Pour le Cirque du Soleil, 85 % de la vente de billets se fait par le Web. Ainsi, rapporté aux activités interactives, la mesure de la vente des billets apparaît comme l’objectif principal.
Traduit en KPI, cela correspond à une mesure des transactions par rapport à nos visites (% de commandes par visites), à la valeur moyenne par types de visite ( % de revenu par source de trafic), etc.
Malheureusement, le Cirque du Soleil étant une entreprise ayant eu une croissance rapide, il existe différentes billetteries pour nos spectacles, avec différents partenaires et certaines ne se sont pas taguées : la mesure de ce type d’objectif devient donc très complexe, sinon impossible.
C’est ici que la personne chargée de la mesure doit être inventive, et trouver un indicateur à la fois qui lui demandera moins d’efforts à obtenir et uniforme. Au Cirque, nous contrôlons tous les microsites de nos spectacles jusqu’au bouton de sortie vers les billetteries. Nous avons donc mis en place un KPI qui s’apparente plus à une mesure de leads : le pourcentage de clics sur les boutons « Achat de billets ». Bien que ce KPI ne nous donne pas de mesure financière de la performance, cela nous permet de mesurer l’évolution de notre travail et des sources de trafic avec l’envoi d’un maximum de visiteurs vers nos billetteries.
Gautier Lemesle Analyste marketing Web, Cirque du Soleil www.cirquedusoleil.com
KPI stratégiques et KPI opérationnels ( drivers )
Nous avons mentionné qu’un indicateur était souvent un ratio, composé en règle générale de deux valeurs ou plus. Nous appelons ces derniers KPI opérationnels, ou drivers, car ils influencent directement l’évolution des KPI. Par exemple, si vous avez un indicateur défini comme « Pourcentage des ventes Web sur les ventes totales », le chiffre des « Ventes Web » jouerait ici le rôle de driver du KPI.

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