Analyse de donne es / Web analytics

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1 Analyse de donne es / Web analytics 0

2 Table des matières 1 Définition Contexte Historique : Début de l'analyse web grâce à la méthode des logs : Les tags JavaScript 5 4 Les solutions Web Analytics... 6 Evolution du marché des solutions Web Analytics Exemples d utilisation du Web Analytics Optimisation du ROI..10 Le Web Analytics pour une entreprise BtoB Le futur Le not provided..13 Big Data 14 Mobile Analytics...14 Index.15 1

3 1 Définition Pour commencer et bien comprendre ce qui se cache derrière ces termes voici deux définitions. «Le web analytics est la collecte, la mesure, l analyse et le reporting de données internet dans le but de comprendre et d optimiser l utilisation du web.» Web Analytics Association "Sur le plan stratégique, le Web Analytics constitue le moyen de suivre les performances d'un site web, et de connaître le comportement des visiteurs. Mais audelà de ces aspects purement commerciaux, et de la simple mise en place d'un outil et l'exploitation d'indicateurs, le Web Analytics est un état d'esprit pour améliorer un site web, et les services qu il est en mesure de fournir". Nicolas Guillard, Directeur du pôle Web Analytics chez Aposition 2 Contexte Aujourd hui la communication, le marketing et la commercialisation de produit et/ou service d une marque sont complexifiés par la multiplicité des périphériques existants. Les canaux de communication traditionnels coexistent avec les canaux de communication online et les utilisateurs utilisent des périphériques de plus en plus variés (TV connectées, Smartphones, Tablettes, etc.) 2

4 Pour le marketing le principal avantage des canaux de communication online et leur mesurabilité. L enjeu du Web Analytics va être de comprendre le fonctionnement de ces différents canaux et de les optimiser afin d augmenter la rentabilité des sites et/ou applications. Il intervient de façon transversale dans les 3 grandes étapes du e-marketing : Cette analyse ne se limite pas seulement au site web mais à tout contenu online : Site, newsletter, vidéo, etc. Outre le fait de repérer les défauts et faiblesses d un site Web, le Web Analytics va permettre de répondre à diverses questions : Que font mes visiteurs sur mon site Internet? D où proviennent les visites? Quel est le comportement des visiteurs sur mon site Web? (durée de visite, nombre de pages vues, fréquences des visites) Comment réagissent les visiteurs aux différents contenus de mon site internet? Quelle action entraine une hausse du taux de conversion? Ma campagne a-t-elle été efficace? Quel est mon ROI? L analyse de ces données va ensuite permettre de conduire une action sur le site pour l améliorer. 3

5 3 Historique Le protocole http est né en 1990 et c est 3 ans plus tard que le Web Analytics fait son apparition grâce à la méthode de récolte des données via l analyse des logs. En 1995 va naitre le JavaScript et 2 ans plus tard la récolte des données via des marqueurs (tags). C est en 2005 que Google arrive dans le marché en lançant sa solution : Google Analytics. C est le début de la démocratisation de la discipline. Jusqu à aujourd hui il n y a pas eu de révolution comparable en terme de conséquences, à celle de l arrivée des marqueurs JavaScript en

6 1993 : Début de l analyse web grâce à la méthode des logs. Le protocole HTTP permet l enregistrement de chaque échange entre le visiteur et le site internet dans un fichier log (fichier journal). C est ce qui va rendre possible l analyse de données et donc l analyse du comportement des utilisateurs. Fonctionnement d un fichier log : A l origine et jusqu en 1996, chaque demande d un utilisateur (aussi appelé Hit) était inscrite dans le fichier log, mais les pages se sont rapidement complexifiées (images, vidéos, animations, etc.) rendant de plus en plus difficile la compréhension des analyses. En effet plus une page contient d éléments plus le nombre de hits est élevé car chaque appel du navigateur au serveur est répertorié. S ajoute à cela des difficultés externes aux sites, comme l apparition des moteurs de recherche(s) et de leurs robots, les serveurs proxys ou encore les IP dynamiques. La combinaison de toutes ces difficultés à rendu l utilisation des fichiers log inadaptée, c est pourquoi cette méthode n est aujourd hui quasiment plus utilisée. Depuis le 28 mars 2012 l outil Urchin de Google n est plus vendu ni supporté : Les tags JavaScript Deux ans après la création du langage JavaScript (1995) est née la méthode de récolte des données via l utilisation de tags. Pour fonctionner, le tag JavaScript doit être inséré dans toutes les pages du site. Il est exécuté par le navigateur de l utilisateur au chargement de la page et va récolter les informations de la visite en cours (source du trafic, informations concernant la page en cours de visite, navigateur, résolutions d écran, etc.). Ces informations sont 5

7 ensuite envoyées à un serveur distant ou local suivant l outil de mesure d audience utilisé. Cet outil va ensuite associer la bonne visite au bon visiteur, stocker les informations puis les restituer sous forme graphique à l utilisateur en temps réel ou avec un délai maximum de 24h. Schéma de fonctionnement d un tag. Cette méthode permet de quasiment tout mesurer, des transactions e-commerce au nombre de clics effectués sur n importe quel élément d une page. Seul le nombre de visiteurs uniques reste approximatif. En effet cette mesure se fait au travers d un cookie placé sur l ordinateur de l internaute et celui-ci est propre à un navigateur. Il suffit alors (que vous vous rendiez) de se rendre sur le même site avec deux navigateurs différents pour être comptabilisé comme deux utilisateurs uniques. 4 Les solutions Web Analytics A l heure actuelle on compte 7 leaders sur le marché : Adobe Omniture, At Internet, ComScore, Google Analytics, IBM, Webtrends et Yahoo! Web Analytics 6

8 On observe sur le schéma ci-dessous qu en termes d offre, Yahoo et Google sont à la traîne alors qu Adobe et IMB sont loin devant. A noter que comscore occupe lui aussi une bonne place, cette solution permet de lier des données démographiques (âge, sexe, catégorie socio-professionnelle, etc.) et des données Web Analytics. Adobe et IBM sont premiers du classement grâce à des rachats leur permettant de (lier) mettre en rapport de nouvelles offres avec leurs services de bases. En termes de part de marché on observe qu Adobe se situe bien devant les autres concurrents suivis par IMB, Google et Yahoo!, derrière, comscore, At Internet et Webtrends sont au même niveau. Yahoo et Google sont les deux seuls éditeurs à proposer un service gratuit bien que Google propose un service premium payant. 7

9 Toutes ces solutions fonctionnent en SaaS (Software As A Service) ce qui signifie que ce sont des applications en ligne et que vous vous y connectez comme sur un webmail par exemple. Webtrends propose encore des versions installées pour répondre aux besoins de certains clients mais les demandes dans ce sens tendent à diminuer. Quels avantages à utiliser une solution payante? Une garantie contractuelle de support (jusqu à 24h/24h, 7j/7j en langue locale), de disponibilité des serveurs (99,8%) et de performance. Le client est propriétaire de ses données : aucune utilisation tierce des données du client ne peut être faite sans son accord. Un service conseil et commercial attitré. Des fonctionnalités avancées incluent dans une suite de produits complémentaires qui permettent de suivre l évolution de la maturité du client. Evolution du marché des solutions Web Analytics Entre 1993 et 2005 le marché évolue assez peu, l arrivée de Google va donner un coup de boost et tout va s accélérer. (Voir schéma page suivante) La notoriété de la marque, la gratuité de la solution et l évolution rapide des fonctionnalités expliquent l engouement pour Google Analytics. Cette concurrence va pousser les équipes R&D des autres éditeurs du marché à chercher de nouvelles solutions. 8

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11 5 Exemples d utilisation du Web Analytics. Optimisation du ROI Le ROI (Return On Investment ou Retour sur investissements) permet comme son nom l indique de mesurer le rendement d un investissement. Cette mesure peut se résumer à faire le ratio bénéfice/coût. Les sites web font partie des investissements marketing les plus facilement mesurables. Pour maximiser le ROI de son site Web, Google préconise une approche basée sur 4 étapes : 1) Conduire le trafic dans les activités telles que la publicité basée sur la recherche et les promotions de site Web. (Google AdWords) 2) Analyser le trafic pour comprendre la provenance des visiteurs et leurs interactions avec le site. (Google Analytics) 3) Optimiser le site en déterminant quelles combinaisons de contenus et d images du site entraînent le plus de conversions. (Google Website Optimizer) 4) Augmenter les conversions et réduire le taux de rebond grâce aux données récoltées au cours des étapes précédentes puis guider les visiteurs pour trouver l information désirée. (Google site search). Pour optimiser un site en déterminant quelles combinaisons du site entraînent le plus de conversions, on procède à un test dit A/B. Plusieurs versions du site vont être fournies à un panel et on va étudier quelle version permet le meilleur taux de conversion. Chaque membre du panel peut avoir les deux versions mais on peut aussi proposer une version à la moitié du panel et l autre à la seconde moitié. Ci-dessous un exemple avec un site proposant des assurances-vie. Le panel a été de 1000 utilisateurs pour chaque formulaire. Ils sont nommés de gauche à droite : A, B et C 10

12 L étude montre que le formulaire B obtient un taux de transformation 19% inférieur à A et 42% inférieur (pour le C). Par contre le taux de conversion est bien meilleur pour B et C avec une légère avance de C. Au final les chiffres donnent raison au formulaire B. Au bout du compte c est lui qui amène le plus de prospects en rendez-vous. 11

13 Le Web Analytics pour une entreprise BtoB (Business to Business) Lorsqu un utilisateur poste un message, pose une question ou s inscrit à un webinar les forces de vente recueillent les informations laissées par l internaute : nom, mail, nom de l entreprise, téléphone et sont bien entendu au courant du thème du webinar, de la question/message posté etc. Le Web Analytics va permettre de fournir plus d informations aux équipes commerciales. Chaque action de l internaute va être reliée à son comportement durant sa visite et ses visites antérieures. Plus le commercial «connait» l utilisateur mieux il saura comment l aborder lors d une future rencontre ou au téléphone. Pour accroître l efficacité de l action commerciale qui suit la prise de contact sur le site, l analyste web doit fournir : Les expressions-clés sur les moteurs de recherche (externes et internes au site) : Elles indiquent son intention, ce qu il cherche précisément. Le message publicitaire sur lequel il a cliqué : Qu est-ce que le message met en avant? prix, performance, confort? Le nombre de jours entre la première visite et la prise de contact. Le nombre de visites entre la première et la prise de contact : Il permet d évaluer le degré d urgence de sa décision d achat. Les fiches produits sur lesquelles il est resté le plus longtemps. Les configurations des produit qu il a sélectionnés. Le téléchargement ou non de la fiche tarifaire : Connait-il les prix? Est-ce un élément important à sa prise de décision? Les webinars auxquels il a assisté. Les billets de blog lus : ses centres d intérêts. Les pages connexes au produit comme celles qui décrivent le mode d installation, le service après-vente, etc. : quelles sont ces préoccupations? A-t-il besoin d être rassuré? 6 Le futur A travers ce document on a vu la naissance et l évolution du Web Analytics mais que nous réserve le futur? Le not provided Depuis Mars 2012 Google chiffre les pages de son moteur de recherche pour les utilisateurs logués. De ce fait les outils de web analytics ne voient plus à partir de quel mot clé l utilisateur est arrivé sur le site mais les termes «not provided» s affichent à la place. En utilisant Google Trends on observe que cette expression prend de l importance dans le moteur de recherche depuis le mois de Novembre 2011 mais surtout depuis l annonce officiel en Mars

14 Mars 2012 : 74 Novembre 2011 : 46 Techniquement cela passe par un cookie, le cookie UTMZ, c est lui qui gère les informations en provenance de l internaute. Il contient les variables suivantes : - Utmcsr = La source - Utmccn = Le nom de la campagne - Utmcmd = Le support - Utmctr = Le terme - Utmcct = Le contenu Voici un exemple du cookie UTMZ avec comme terme de recherche l expression «not provided» au lieu de la véritable expression : utmcsr=google.fr utmccn=(organic) utmcmd=organic utmctr=(not%20provided). Cette nouvelle donnée aura-t-elle un réel impact dans le futur? Il est difficile aujourd hui de le quantifier. Chaque site est plus ou moins touché par cette nouvelle données (grande différences entre des sites plus pro qui seront plus touchés que ceux plus généralistes). Ce qui est sûr c est que cela génère de l appréhension chez les consultants Web Analytics. Big data Le Big Data est un mot à la mode depuis le début de l année comme nous le montre le graphe de tendance de Google Trends. Janvier

15 Derrière ce mot se cache en fait quelque chose d assez abstrait. Il désigne une grande quantité de données mais il n y a aucun seuil pour commencer à parler de Big Data. Les bases de données de sites comme Pages Jaunes, Air France ou encore Pixamania reçoivent plus de 10 millions de lignes chaque jour, ce qui fait autant de données à analyser. Elles commencent à devenir trop importantes pour être gérées par les outils classiques. Il va donc falloir des technologies différentes pour arriver à tirer parti de ce grand nombre d informations. Mobile Analytics A l'heure actuelle le Web Analytics mobile n'est pas très développé et ce malgré l'essor de l'usage des smartphones. Cependant le marché commence à évoluer. Avec l'arrivé des terminaux mobiles les outils doivent prendre en compte de nouvelles données ( Marque du device, modèle, OS,navigateur, géolocalisation). Les terminaux mobiles ont aussi la particularité de proposer des applications en plus des sites Web. Cela génère donc encore une fois de nouvelles données (Trafic que génèrent les applications, fréquence de leur usage, profil détaillé des utilisateurs, nombre de plantages etc.). Le problème de ces terminaux est qu'ils ne gèrent pas tous les cookies ou encore le JavaScript, il est donc parfois compliqué d'avoir accès aux données. A noté quand même que les terminaux sous ios, Android et certains Nokia gère le JavaScript, ces terminaux représente la majeure partie du trafic commercial. Les grand éditeurs du Web Analytics se dirigent vers le Mobile Analytics (Google, AT Internet, Webtrends, Adobe). Mais ils ne sont pas les seuls et d'autres acteurs plus spécialisés composent eux aussi le marché. On peut citer par exemple Bango qui annonce 50 rapports différents en plus des statistiques en temps réel. Parmis ces rapport se trouve : Type de connexion, caractéristiques complètes des terminaux, etc.) On trouve aussi Percent Mobile qui revendique 4000 modèles de téléphones comptabilisés avec à chaque fois les particularités audio, vidéo, GPS etc. 14

16 Lexique : Cookie: Un cookie est un fichier texte enregistré sur le disque dur de l'ordinateur d'un internaute à la demande du serveur gérant le site Web visité. Il contient des informations sur la navigation effectuée sur les pages de ce site. Device: Périphérique. Log: Le fichier log est un fichier journal qui contient l'enregistrement séquentiel de tous les événements affectant un processus particulier. Prospect: Un prospect est un client ou un fournisseur potentiel ou acquis. ROI: Le retour sur investissement (RSI ou rentabilité du capital investi), parfois appelé rendement ou taux de rendement outaux de profit, désigne un ration financier qui mesure le montant d'argent gagné ou perdu par rapport à la somme initialement investie dans un investissement. Serveurs proxys: Un serveur proxy est un ordinateur intermédiaire installé entre l'ordinateur de l'utilisateur et Internet. Il peut servir à enregistrer l'utilisation de l'accès à Internet et à bloquer l'accès à des sites Web. Taux de conversion: Le taux de conversion désigne la fraction du nombre de visiteurs réalisant une action donnée sur le nombre de visiteurs total. Taux de transformation: Identique au précédent. Taux de rebond: Le taux de rebond est le pourcentage d'internautes qui sont entrés sur une page Web et qui ont quitté le site après, sans consulter d'autres pages. (Ils n'ont donc vu qu'une seule page du site) Webinar: Néologisme associant les mots Web et séminaire, créé pour désigner toutes les formes de réunions interactives de type séminaire faite via l'internet généralement dans un but de travail collaboratif ou d'enseignement à distance. 15