Web Analytics Les meilleures pratiques pour optimiser les performances

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1 Sans mesure, pas d'optimisation A. Introduction 15 B. Pourquoi travailler en aveugle? 17 C. L'analyse 18 D. Informatique et marketing 19 Les outils web analytics A. Introduction 23 B. Fonctionnement des outils de mesure côté client Principe 24 a. Fonctionnement du tag JavaScript 24 b. Envoi des données au serveur 26 c. Pose de cookies Limitations 28 C. Comprendre les éléments mesurés par les outils web analytics (hits, visites, visiteurs) Hits (interactions) 29 a. Pages vues 29 b. Événements 30 c. Autres hits Visites (sessions) Visiteurs (utilisateurs) 32 D. Les principaux outils web analytics du marché Parts de marché Choix d'une solution 33 1/14

2 3. Comparatif Universal Analytics/Piwik 34 a. Piwik 34 b. Universal Analytics 34 E. Données personnelles et législation Législation 37 a. Incidence pour Universal Analytics 38 b. Incidence pour Piwik Conditions d'utilisation des outils 42 a. Universal Analytics 42 b. Piwik 42 Les fondamentaux pour convertir A. Introduction 45 B. L'expérience utilisateur Créez les conditions les plus favorables! Ergonomie et navigation : l internaute ne doit pas réfléchir! 47 a. Quelques principes ergonomiques à respecter 47 b. Théories de la Gestalt 49 c. Loi de Fitts 50 d. Espaces négatifs 50 e. La règle des trois clics 50 f. Quelques conseils Gagnez la confiance de vos visiteurs 51 a. Susciter plutôt que forcer la main 51 b. La crédibilité 53 c. Les éléments de réassurance Autres éléments clés favorisant les conversions 57 a. Temps de chargement des pages 57 b. Bugs 60 C. Le merchandising 61 2/14

3 1. Les têtes de gondoles Cross-selling et up-selling Moteurs de recommandations 61 D. Le moteur de recherche interne 62 E. Les pages produit 63 F. Checkout Un tunnel L'abandon de panier 65 G. Conception adaptée aux mobiles Tracking adapté aux mobiles Compatibilité mobile 67 H. Trafic qualifié 68 Préparer l analyse d audience web A. Prise en compte des objectifs business Frameworks web analytics 71 B. Indicateurs de performance e-commerce (KPI) Les attributs des bons KPI Quelques KPI e-commerce 73 C. Analyse technique et fonctionnelle du site Utilisation d'un gestionnaire de balise 74 a. Principe de fonctionnement 75 b. Exemple Multilingue/multidomaine 75 3/14

4 a. Cookies 75 b. Structuration du compte Version mobile 77 a. Vue mobile 77 b. Conception adaptative Plate-forme de paiement externe 78 a. Retour automatique 78 b. Éviter les erreurs d'attribution de la source à votre banque Technologies utilisées 79 a. Ajax Fonctionnalités spécifiques 79 D. Identifier les événements et les conversions Différence entre conversions et objectifs Événements Macro-conversions Micro-conversions Exemples 83 a. Micro-conversion 84 b. Macro-conversion 85 E. L'audit web analytics Scripts de tracking analytics 86 a. Déterminer l'outil utilisé et sa version 86 b. Absence de code de tracking sur les pages 87 c. Position du code de tracking 88 d. Formatage du code Problèmes liés à la configuration de l'outil Quelques points à vérifier dans Google Analytics 88 a. Présence de spam dans les rapports 88 b. Taux de rebond anormalement bas 93 c. Faible part de l'accueil dans les pages de destination vues 93 d. Les campagnes publicitaires sont-elles correctement mesurées? 94 e. Pas de données pour certaines dimensions : (not set) 96 f. Transactions dupliquées dans les rapports e-commerce 97 4/14

5 g. Problème d'échantillonnage 99 h. Notifications 100 i. Autres points 101 Le plan de marquage A. Introduction 105 B. Les gestionnaires de balises tag Google Tag Manager Utilisation de Google Tag Manager 107 a. Principe de fonctionnement 107 b. Un grand pouvoir implique de grandes responsabilités 110 c. Installation 110 d. Explication du fonctionnement à travers un exemple de tracking e-commerce simple 111 C. Plugins ou développements maison? Choix d'un plugin 112 a. Avantages 112 b. Inconvénients 112 c. Plugins pour Magento 113 d. Plugins pour PrestaShop 113 e. Plugins pour WordPress et WooCommerce 113 f. Plugins pour VirtueMart (Joomla) Développements maison 114 D. Création de plans de marquage pour Universal Analytics avec Google Tag Manager Environnements de test et de production 114 a. Création de deux conteneurs 114 b. Tests et prévisualisation Cas spécifique du tracking multidomaine 117 a. Création de chaque propriété 117 5/14

6 b. Création des balises de tracking Universal Analytics avec GTM Tracking e-commerce simple 123 a. Tracking des transactions 123 b. Mesurer les autres interactions importantes 127 c. Création d'un événement "Ajout au panier" avec Google Tag Manager 127 d. Création d'un événement "vues de produits" avec Google Tag Manager 131 E. Plan de marquage e-commerce avancé avec Google Tag Manager Préambule 133 a. Cohérence et persistance des données 133 b. L'objet e-commerce Configuration Universal Analytics Code à implémenter dans les pages 134 a. Impressions de produits 134 b. Clic sur un lien vers un produit (sur une vignette produit) 135 c. Vues de fiches produit (page produit) 136 d. Ajout au panier 137 e. Suppression d'un produit du panier 137 f. Vues de promotions 138 g. Clics sur des promotions 139 h. Checkout 139 i. Achat 140 j. Remarketing Adwords 141 k. UserId 142 l. Informations visiteur Configuration de Google Tag Manager 143 a. Création d'une variable "identifiant Universal Analytics" 143 b. Création de la balise Universal Analytics 143 c. Création du déclencheur 144 d. Prévisualisation et publication 145 F. Autres interactions à mesurer Événements basés sur le plan de marquage Création d'un événement "Add-to-wishlist" avec Google Tag Manager 146 a. Création de la variable pour récupérer le nom du produit 147 6/14

7 b. Création du déclencheur 148 c. Création de la balise Création de compte 149 a. Création d'un événement grâce à du code 149 b. Création d'un événement basé sur un écouteur d'envoi de formulaire One step checkout 152 G. Recette et mise en production Recette 154 a. Configuration pour la recette 155 b. Tag Assistant 156 c. Comparer les données analytics avec le back-office Mise en production 158 a. Exporter le conteneur de développement Google Tag Manager 158 b. Importer le conteneur dans celui de production 158 c. Modifier l'identifiant de la propriété Analytics 158 d. Suppression des anciens tags, intégration du script GTM et des datalayers, et mise en production 158 H. Tracking e-commerce avec Piwik Plugins Marquage des pages Implémentation avec un gestionnaire de balises 159 Configurer Universal Analytics A. Configuration d'universal Analytics Structuration du compte 163 a. Compte et utilisateurs 164 b. Propriétés 165 c. Vues 165 d. Tableau Excel récapitulatif Filtres 168 7/14

8 a. Exclusion du trafic interne 169 b. Nom de domaine dans les URL 170 c. Accès aux filtres 171 d. Expressions régulières 171 e. Ordre des filtres 172 f. Recommandations 172 B. Configurer les objectifs et entonnoirs de conversion Objectifs 173 a. Objectif de type Destination 173 b. Objectif de type événement 174 c. Valeur de l'objectif Entonnoir de conversion 175 a. Étape obligatoire 176 b. Vérifier les étapes 177 c. Cas particulier : one step checkout 177 C. Tracking des campagnes publicitaires Sources, supports, campagnes Canaux 181 a. Groupes de canaux personnalisés Délai d'expiration de la campagne 184 D. Autres options importantes Recherche interne Liste d'exclusion de sites référents Exclusion des paramètres d'url inutiles Activation des rapports e-commerce Regroupement de contenus Associations Alertes personnalisées 187 a. Aucune donnée 187 b. Baisse de trafic 188 c. Baisse du nombre de transactions 188 d. Erreurs /14

9 e. Taux de rebond 188 E. Checklist Configuration du compte Configuration au niveau des propriétés Configuration au niveau des vues 189 Comprendre et bien utiliser les rapports Universal Analytics A. Concepts fondamentaux Dimensions et statistiques 193 a. Les dimensions 193 b. Les statistiques 194 c. Les dimensions et statistiques dans un rapport 194 d. Dimension secondaire 195 e. Champ d'application (scope) Mesurer ce qui vous intéresse 196 a. Dimensions personnalisées 196 b. Statistiques personnalisées 199 c. Statistiques calculées Taux de rebond 201 a. Erreurs d'interprétation du taux de rebond 201 b. Ajuster le calcul des rebonds Pages de sorties et taux de sortie Temps passé sur le site et temps passé par page 203 a. Pages d'entrée avec rebond 203 b. Pages de sortie 203 c. Temps passé sur le site Pages vues et vues uniques Valeur de la page Moteur de recherche interne Trafic direct Échantillonnage Expressions régulières 207 9/14

10 B. Séparer le bon grain de l'ivraie Choisir les données utiles Segmenter pour donner du sens 212 a. Quelles données pour segmenter les utilisateurs? 213 b. Utilisation des segments intégrés 213 c. Création de segments personnalisés 214 d. Segment ou vue filtrée? Contextualiser 219 a. Données historiques 219 b. Corrélations 220 c. Moyennes Objectifs Interprétation des données 222 a. Attention aux moyennes 222 b. Taux de conversion 223 c. Visiteurs 223 d. Quelques conseils Visualisation des données 224 a. Dans Google Analytics 224 b. L'API Google Analytics 226 c. Outils externes 226 C. Dashboards : less is more Exemple dans Google Analytics Exemple dans Excel 231 Rapports e-commerce et e-commerce avancé A. Rapports e-commerce standards dans Universal Analytics Vue d'ensemble Performances des produits 237 a. Quantité 237 b. Chiffre d'affaires par produit /14

11 c. Investiguer 239 d. Optimiser Performance des ventes Transactions Délai avant l'achat 250 a. Investiguer 251 b. Limites Délai avant conversion et longueur du chemin 252 B. Entonnoir de conversion de l'objectif "achat" Fonctionnement 256 a. Taux de conversion de l'entonnoir 256 b. Taux d'abandon de l'objectif Interprétation Segmentation Aller plus loin avec le rapport Flux de l'objectif 258 C. Rapports e-commerce Piwik Tableaux de bord Récapitulatif 260 a. Segmenter 261 b. Comparer des segments Logs e-commerce 263 a. Profil visiteur 264 b. Visualisation des rapports de logs Produits Ventes 267 D. Exploiter la puissance des rapports e-commerce avancé Universal Analytics Vue d'ensemble Analyse du comportement d'achat 270 a. Comportement d'achat 270 b. Comportement lors du processus de paiement (checkout) Performance des produits Analyse du merchandising /14

12 a. Performance de la liste de produits 274 b. Position de la liste de produits Marketing 277 a. Promotions internes 277 b. Coupon de commande 277 c. Segmenter 278 Performance et ROI des campagnes publicitaires A. Introduction 281 B. Indicateurs de performance ROI CPA Importer les données de coût dans Universal Analytics 283 C. Performance des canaux marketing dans Google Analytics Modèle d'attribution par défaut Le modèle d'attribution par défaut est-il adapté à votre marketing? Erreurs d'interprétation Performance des réseaux sociaux 289 D. Quels indicateurs pour le SEO? Ne mettez pas tous vos œufs dans le même panier Indicateurs 290 a. ROI 290 b. Pages de destination 291 c. Segment utilisateurs SEO 291 E. Étude de l'attribution des conversions Analyse de la contribution des canaux 293 a. Conversions indirectes 293 b. Chemins de conversion /14

13 c. Fenêtre d'attribution 293 d. Limitations 294 e. Visualisation 294 f. Segments de conversion Modèles d'attribution intégrés dans Google Analytics 297 a. Dernier clic non direct 297 b. Dernière interaction 298 c. Première interaction 298 d. Attribution linéaire 298 e. Dépréciation dans le temps 299 f. Dernier clic sur une annonce AdWords 299 g. Attribution basée sur la position Exemple de modèle d'attribution personnalisé Canaux d'acquisition de nouveaux clients 302 Expérimenter : l'a/b testing A. Introduction 307 B. Tests A/B et multivariés Tests A/B Tests multivariés Indice de confiance Mise en place 309 a. Quelles pages tester? 309 b. Quels éléments tester? 310 c. Recommandations 311 d. Pédagogie 312 C. Tester dans Google Analytics Avantages Inconvénients Création d'un test Lecture des résultats /14

14 D. Tester avec AB Tasty Installation Éditeur 315 a. Liaison avec Universal Analytics 315 b. Objectifs Reporting 316 E. Analyser les résultats dans Google Analytics 317 Index /14

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