Fiabilité des indicateurs de performance et webanalyses : quels outils ?

Fiabilité des indicateurs de performance et webanalyses : quels outils ?

Pour mesurer et analyser l’efficacité de votre site web, vous devez recourir à des indicateurs de performance. Sans eux, il vous sera tout bonnement impossible de faire les webanalyses vous permettant de valider l’efficacité de vos campagnes marketing, des dernières fonctionnalités et autres évolutions sur votre site.

En plus d’un choix pertinent des indicateurs de performance à mettre en place, il va de soi que la qualité des données qui les alimentent se doit d’être au rendez-vous. Ne pas inclure cette dimension de contrôle des données dans votre stratégie de collecte serait une grave erreur pour vos webanalyses. Pourquoi ? Car le pilotage marketing et plus largement business s’est longtemps basé sur des intuitions. Cela est moins le cas aujourd’hui avec notamment l’arrivée du Marketing Data Driven qui se traduit littéralement par ‘pilotage par la donnée’, d’où l’absolue nécessité d’exploiter des données fiables.

Dans cet article, nous allons voir : 

Les différents types d’indicateurs de performance pour mesurer l’efficacité de votre site web.

Le taux de conversion est sans conteste l’indicateur de performance principal. Puisqu’un rappel ne fait jamais de mal, le taux de conversion correspond au nombre de conversions divisé par le nombre de visites. Par conversion, il faut voir le nombre de ventes dans le cas d’une activité e-commerce et le nombre de formulaire remplis pour ce qui concerne les sites de leads tel que dans le domaine de bancassurance par exemple. 

Il existe pléthore d’autres indicateurs de performance que l’on peut qualifier de secondaires comme le taux de rebond. Ce n’est autre que le taux de visite à une seule page. En d’autres termes, le taux de rebond permet de mesurer si les internautes trouvent ce qu’ils recherchent lorsqu’ils viennent sur votre site internet. Si cet indicateur est mauvais, c’est-à-dire si le taux est élevé, alors cela veut dire que vous ne répondez pas à la sollicitation de l’internaute. Il est alors pertinent d’envisager des optimisations au niveau du ciblage de votre audience ou de votre stratégie de mots clefs par exemple. Autres interprétation: la campagne marketing mise en place en vue d’arriver sur votre site n’est pas adaptée à votre landing page; L’UX de votre page n’est pas au rendez-vous et fait que votre internaute quitte votre site.

Dans la continuité des indicateurs secondaires et toujours concernant le secteur du e-commerce, nous pouvons parler du taux de clic dans les pages listes par exemple, du taux d’ajout au panier ou encore du taux de passage dans les différentes étapes du tunnel de conversion.

Le choix des indicateurs de performance à suivre va aussi varier en fonction de la typologie de votre site. Prenons le cas d’un blog. Il sera alors intéressant de s’attarder sur le nombre de pages vues par session de navigation. En effet, plus l’internaute voit de pages, plus il sera exposé à de la publicité. Il peut également être pertinent de suivre un indicateur de performance relatif au temps passé sur une page. Encore une fois, plus votre internaute reste sur votre page, plus les différentes annonces affichées sur le site seront rentables. 

Des outils de Web Analytics et de Business Intelligence pour vos indicateurs de performance et vos webanalyses.

Le suivi de ces indicateurs de performance peut se faire uniquement par le biais de vos outils de Web Analytics, chargés de collecter de la donnée lors de la navigation des internautes sur votre site. Toutefois, certains acteurs vont plus loin dans leur démarche en intégrant leurs données analytics dans des outils de BI (Business Intelligence). Cela leur permet en l’occurrence d’intégrer d’autres données et métriques issues de sources différentes dans le cas d’objectifs allant au-delà de la sphère digitale notamment. Vous souhaitez par exemple mesurer l’impact de votre site web sur vos ventes en magasin. Vous pourrez alors faire une corrélation entre vos ventes effectuées en magasin et le nombre de visites sur la page “magasin” de votre site.

Il est donc possible de faire intervenir des sources de données externes afin de les croiser mais il faut noter que pour ce qui est relatif aux webanalyses, la matière première vient quasi-exclusivement des outils de Web Analytics, à savoir les données collectées online.

Ces facteurs qui peuvent vous pousser à remettre en cause vos indicateurs de performances

En tant que web analyste, il vous est forcément arrivé, à un moment donné, de douter de la pertinence des indicateurs de performance mis en place pour mesurer l’efficacité d’une campagne marketing ou d’une fonctionnalité sur le site web. Bien souvent, cette remise en cause provient d’un problème technique. Se baser sur une situation courante reviendrait à parler d’une mise à jour de votre site. Cette dernière aurait “fait sauté” votre tracking notamment au niveau de l’ajout au panier compliquant de ce fait l’analyse du test AB de l’une de vos fiches produit. Vous auriez noté une différence de tracking entre la version qui performe le plus et la version initiale, aboutissant à des taux qui ne sont plus les bons. 

Ce delta pourrait venir du nombre de commandes ou du nombre de visites. Dès lors que l’une de ces métriques est erronée, votre taux le sera forcément. Vous avez donc deux fois plus de chance de vous retrouver face à un taux non représentatif de la réalité.

Ensuite, il n’est pas rare que vos indicateurs de performances soient remis en cause du fait d’une mauvaise implémentation. C’est-à-dire que la stratégie mise en place pour mesurer la performance d’un élément a été mal pensée au niveau du tracking ou mal déployée. Vous avez par exemple décidé de recourir à la mise en place d’un événement alors qu’à ce moment-là ce n’était pas la solution technique la plus adaptée. Ce facteur relève plus d’un sujet d’expérience ou de compétence dans le domaine du Web Analytics.

Des conséquences sur vos webanalyses…

Le résultat est facilement envisageable : si vos données sont fausses, alors il ne fait pas de doute que vous allez en tirer des conclusions qui seront également biaisées. Cela paraît évident, mais les conséquences peuvent être bénignes comme dramatiques pour l’activité online.

En vous appuyant sur des données de mauvaise qualité, vous allez par exemple continuer de mettre en avant des produits pour lesquels l’attrait reste toutefois modeste et déprécier des produits qui eux suscitent un grand intérêt. 

Pour ce qui relève du tracking des campagnes marketing. Si ce dernier est mal réalisé, alors vous risquez de mal attribuer le CA généré par les différentes sources marketing. L’arbitrage des partenaires réalisé par votre responsable traffic / acquisition sera alors biaisé. Il surpondérera des campagnes sous-performantes et arrêtera les campagnes qui sont réellement efficaces. 

Ces cas ne sont que des exemples parmi les centaines de cas de figures pouvant survenir.

… mais aussi sur un plan plus macro.

La mise en place des différents leviers marketing est un processus parfois long à mettre en place. Comme nous l’avons vu, un mauvais arbitrage peut conduire à des chutes du chiffre d’affaires qui peuvent être importantes. Le délai avant la détection d’un tel dysfonctionnement ainsi que les conséquences peuvent se sentir sur le long terme. Pourquoi ? Car vous avez pris des décisions, fait des mises en production sur le site, choisi des orientations business. Changer de nouveau de cap peut demander du temps. Il se peut d’ailleurs que certaines anomalies de données perdurent sans que vous ne le sachiez. 

Nous pensons notamment à une société française spécialisée dans la publication d’annonces. Elle nous a expliqué qu’alors qu’elle s’apprêtait à faire d’importants changements d’orientations concernant son produit, elle s’est rendue compte que les données sur lesquelles elle s’appuyait n’étaient pas fiables et que cette décision aurait été lourde de conséquences sur plan business.

Il faut alors se demander combien d’annonceurs prennent des décisions ne sachant pas qu’il ne peuvent se fier à la donnée qui a été collectée sur leurs dispositifs digitaux. 

Des outils pour remédier à cette faille de fiabilité et faire confiance à vos indicateurs de performance. 

Si l’utopie est de n’avoir aucune erreur d’implémentation, l’idéal est toutefois de les détecter le plus rapidement possible. Et pour cela, la seule solution reste la recette. L’idée est de vérifier régulièrement que tous les éléments de tracking sont correctement implémentés. Pour cela, vous avez deux solutions. Vous pouvez d’une part envisager de faire cette recette manuellement. Pour être a minima efficace, elle doit être faite régulièrement, et après chaque modification du site. Cela est virtuellement impossible, car contrôler humainement que l’entièreté du plan de marquage est bien respecté à chaque instant requiert énormément de temps et de ressources humaines. Sinon, vous avez la possibilité d’utiliser des outils d’automatisation pour gérer cette phase de contrôle qualité de la donnée. 


process de recette de la data

Découvrez les best practices à respecter pour recetter votre plan de marquage dans notre livre blanc :


Fonctionnalités natives à vos outils Web Analytics, installation d’extensions, outils de tests de non-régressions, que faut-il en penser ?

  • Des fonctionnalités natives à vos outils Web Analytics: Pour effectuer votre recette, vous avez à votre disposition des fonctionnalités qui dépendent des solutions de Web Analytics que vous avez mises en place. AT Internet a par exemple son propre outil de recettage et Google Analytics sa console de débogage. Cela se gère bien souvent dans une console de votre navigateur. Ces fonctionnalités, même si elles permettent d’identifier et corriger certaines anomalies, ne sont toutefois pas conçues pour effectuer une recette globale de l’intégralité de votre site internet.
  • Des extensions à installer : Il existe également des extensions indépendantes à installer directement sur votre navigateur telles que Dataslayer ou Omni Bug. Vous pouvez vérifier des pages données, vous assurer que le data layer contient les bonnes données et contrôler que les tags partent avec les bons paramètres. 

Bien que ces outils aient le mérite d’exister, leur efficacité reste moindre puisque ce sont des solutions pour faire une vérification manuelle et donc non exhaustive. 

  • Des outils de tests de non-régression :certains acteurs essayent de détourner les outils de test de non régression pour faire leurs vérifications. Cela n’est toutefois pas tenable sur le long terme car beaucoup plus complexe en termes d’implémentation et de maintien qu’un outil dédié. De plus, ce type d’outils ne va pas vous permettre de suivre des KPI de qualité des données tout bonnement car ce n’est pas la nature première de ce type d’outil.

Sinon vous avez la possibilité d’automatiser la recette de votre plan de marquage avec un outil dédié à la qualité des données.

New call-to-action

C’est en ce sens que seenaptic a été conçu. L’objectif d’un outil de Data Quality est de vérifier que le plan de marquage est respecté dans le temps .Chaque mise à jour du site apporte son potentiel lot de bugs. Seenaptic va alors s’assurer que le tracking reste cohérent tout au long de la vie du site. Quand on parle de tracking, il faut entendre plusieurs choses. D’une part, le tracking au niveau du data layer qui est la source principale d’erreur. Lors du parcours des pages ou lors d’un parcours d’utilisateur, seenaptic va par exemple vérifier la fiabilité des données collectées au niveau : 

  • des transactions, 
  • des tunnels de commande, 
  • des soumissions de formulaire d’un accès à un compte 

et s’assurer que tous les éléments du data layer sont bien présents et contiennent des valeurs. L’outil va aussi s’assurer que tous les tags qui sont censés se déclencher se déclenchent avec les bons paramètres. 

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Les avantages pour les web analystes…

A ce jour, il n’existe aucun outil dédié à la gestion des plans de marquage. Dans 8 cas sur 10, le plan de taggage est géré via un tableur. En fonction des entreprises ,cela peut se faire au moyen d’un document excel, spreadsheet, parfois powerpoint ou encore grâce à des outils tiers comme Airtable. 

Des plateformes comme seenaptic permettent de gagner un temps considérable. En effet, l’intégralité de la recette est automatisée. C’est également un gain de sérénité car au-delà de la recette qui demande du temps, vous et vos équipes n’êtes jamais sûres à 100% du niveau de qualité des données à la suite de cette phase de contrôle. Maintenant vous savez que les données sur lesquelles vous vous basez sont fiables car vous êtes alertés dans le cas contraire.

Dès lors, vous allez pouvoir remplir votre véritable fonction qui consiste à produire des webanalyses à plus forte valeur ajoutée plutôt que passer du temps à recetter. La fiabilité des documents que vous produisez pour les différents services de l’entreprise pourra être attestée par un processus de contrôle continu de la fiabilité de votre data et par le suivi de scores qualité relatifs à vos tags et datalayers. Ainsi, la légitimité de vos webanalyses ne sera plus remise en question.

…et  les autres services de la structure ? 

  • Les responsables e-commerce vont pouvoir prendre des décisions pour orienter le business online de façon sereine sans avoir toujours en arrière pensée que le choix fait n’est pas toujours optimum en raison de webanalyses basées sur des données douteuses.
  • Le fait que les web analystes puissent se consacrer à leur véritable mission : la production de webanalyses, va également permettre de remobiliser les ressources à bon escient : soit en réalisant des économies, soit en mettant à profit ce temps libéré pour le dédier à de l’accompagnement et du conseil stratégique. 
  • ll en est de même pour le contrôle gestion,, cette fois-ci sur le plan financier et à une échelle plus macro pour l’entreprise. 

Pour résumer cet article : 

  • L’usage d’indicateurs de performance est indispensable pour le suivi des performances de votre site. 
  • Toutefois ils ne s’avéreront pertinents que si la qualité des données sur lesquels ils s’appuient est contrôlée. 
  • Cette phase de recette ne peut être envisagée manuellement.
  • Sans un outil dédié comme seenaptic, vous ne pourrez contrôler l’intégralité de votre plan de taggage dans le temps. 
  • Cette automatisation présente de nombreux avantages pour les équipes en charge des webanalyses tel que le gain de temps ainsi que pour les autres services de la structure. 

Julie Dulot

En charge de la communication de seenaptic, je traite des sujets relatifs à la fiabilité de votre Tag Management et de vos données analytics.

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