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5 étapes clés de la mise en place de l’ «Analytics» par Olivier Kuhn (Wasabi Analytics)

Comment et pourquoi mettre en place un projet de Web Analyse ? Comment s’organiser pour rendre efficace un tel projet ?

Olivier Kuhn, Web Analyste chez Wasabi Analytics depuis près de 3 ans, a déjà mené à bien des projets « Analytics » sur plus d’une centaines de sites. Il dévoile ici les 5 étapes à ne pas négliger dans la mise en place d’un projet de Web Analyse.

1- Première étape : l’expression de besoins.

Il est nécessaire de rappeler que le principal enjeu de la Web Analyse est « business » et marketing et non pas technique. Il est donc impératif de coller au modèle économique, aux métiers et aux objectifs de l’organisation avant tout.

Une fois ces paramètres connus on peut dès lors s’atteler à leur traduction dans l’univers digital.

Nous nous intéresserons donc à ce stade au « Qui ? », à la façon dont sont organisées les opérations digitales (acquisition, animation éditoriale et commerciale, organisation informatique) mais aussi à la façon dont va évoluer le projet digital (nouvel offre, nouveaux services).

L’expression de besoins en termes de KPIs, le « Quoi » peut être différente selon les organisations et il importe de définir les KPIs essentiels  (indicateurs clefs) que l’on souhaite mesurer : Quelle est la rentabilité de mon investissement média ? Quel est mon « Repeat Business » ou l’efficacité de mes efforts de fidélisation de mes clients / utilisateurs ? Quelles sont, dans une optique multicanale, les interactions entre mes différents canaux d’acquisition ? Quel est mon taux de rebond et de conversion ? Quel est mon panier moyen ? Quelle est l’efficacité de mes campagnes Adwords ?

Il est important ensuite de définir le «Quand » selon les métiers et les pilotes du projet : de quel type de reporting ai-je besoin ? Quotidien, hebdomadaire, mensuel ? La périodicité aura certainement un impact sur la nature des informations présentes dans le rapport.

Et nous abordons enfin la question du « Comment » dans la mise en place de l’ « Analytics » : la mise en place du projet et le pilotage final se feront-ils en interne, en externe ou en mode hybride.

J’insiste sur un point, l’expression des besoins doit constituer une « bible ». C’est un ouvrage collectif de référence qui à ce stade du projet doit s’affranchir des contraintes.

2 - Deuxième étape :   vérifier la disponibilité des équipes techniques.

C’est seulement après cette première expression de besoin qu’il est nécessaire d’aller chercher l’outil technique de Web Analyse répondant aux KPIs essentiels révélés par l’expression de besoin

A ce stade il est impératif de réaliser une étude de faisabilité technique avec les équipes internes pour voir si le système actuel de l’entreprise peut ou non alimenter l’outil de Web Analyse comme l’expression de besoin l’a révélé (avec des données CRM en temps réel par exemple).

Il convient de vérifier également si le site web permet de mutualiser les interventions techniques (notamment externes) un aspect crucial notamment en matière de mise en place de «tags» (marqueurs de Web Analyse permettant de générer des statistiques).

Les contraintes techniques permettent alors d’arbitrer l’expression de besoins en fonction des coûts financiers mais également en fonction des coûts induits en temps et en développement.

3 - Troisième étape : mise et place de l’outil et paramétrage de celui-ci pour accéder à la bonne donnée.

Une fois l’outil, les intervenants et le budget décidé, nous passons à la l’étape de l’implémentation, une phase qui peut s’avérer plus ou moins longue en fonction des process de qualité, de conformité et de sécurité des équipes techniques ainsi que de leur disponibilité.

Attention, dans l’entreprise le temps « business » et marketing n’est pas le temps technique et il faut prendre en compte ces paramètres dans l’agenda du projet.

A l’issue de cette phase technique d’implémentation des « tags », l’étape suivante consiste pour l’équipe interne ou externe chargée de la mise en place du projet d’ « Analytics » à contrôler la qualité de la donnée collectée.

C’est l’un des secrets les mieux gardé en Web Analyse mais Il faut avoir une connaissance intime de la manière dont la donnée est collectée pour être sûr de collecter les bonnes données « business » et marketing afin de les analyser avec pertinence.

A ce stade, nous avons donc la bible de référence, nos contraintes techniques qui nous ont permis d’arbitrer nos décisions et des données brutes qui ne sont pas encore des informations.  Pour les rendre utiles il faut les organiser et les segmenter par besoins métiers. Cela passe par la réalisation de tableaux bords (et ses variantes par métiers) et/ou de « data management platform ».

Il faut ensuite raffiner ces données pour « supprimer le bruit ». Par exemple, écarter toutes adresses IP internes et tous les tests techniques et fonctionnels du reporting « business »  et marketing, ou éliminer pour les sites n’effectuant des livraisons qu’en France métropolitaine toutes les statistiques de pays hors zone de chalandise.

4 - Quatrième étape : utiliser  et comprendre les données.

J’ai ma bible, j’ai mes contraintes et j’ai effectué mon paramétrage de données. A ce stade je vais livrer de l’information à des gens déjà noyés par l’information. L’enjeu devient donc organisationnel. Ceci signifie que les informations issues des différents tableaux de bords doivent devenir une nouvelle référence, une nouvelle vérité de l’entreprise. Ce qui implique, et nous touchons ici à la gestion du changement, que les indicateurs et périmètres de calculs doivent se partager d’une équipe à l’autre d’une manière transparente et normée.

En bref l’entreprise doit donc se doter en matière d’ « Analytics »  d’un langage commun horizontalement et verticalement.

Par exemple, le  chiffre d’affaires issu d’un calcul de conversion en mode post view à 30 jours est radicalement différent du chiffre d’affaires calculé en mode « Dernier Clic ». De même une surperformance du Search payant, maitrisé par le marketing peut se faire au détriment du référencement naturel maitrisé par les départements informatiques.

A terme,  l’ « Analytics » et ses différents calculs doivent devenir aussi normés que la comptabilité. Ce point est crucial, c’est une des clés du succès de la Web Analyse.

5 - Cinquième étape : Prendre des décisions   

Nous sommes passés des besoins aux données, des données à l’information, nous devons  maintenant passer à la connaissance.

La première étape consiste à connaitre la situation à l’instant T (conversion, chiffre d’affaire, taux de rebond etc.) et à choisir  une action à entreprendre (arbitrage d’achat media, choix ergonomique, nouveau prix, nouvelle offre) puis mesurer à T+1 l’évolution des indicateurs sélectionnés que l’action entreprise devait améliorer. Nous apprenons ainsi à évaluer nos actions, actions qui deviennent des leviers pour faire évoluer les indicateurs clés de performance.

Et nous répétons le processus d’une manière itérative selon le succès ou l’échec des décisions prises et l’analyse des causes (saisonnalité, qualité de l’offre, fourchette de prix).

Le process de décision basé sur l’ « Analytics » devient alors un processus d’apprentissage permanent, aidé éventuellement par la mise en place de modules d’A/B testing permettant de valider différentes hypothèses.

Grâce à l’ « Analytics », les résultats des décisions d’actions ne sont plus « politiques» mais mesurés rationnellement. Attention, nous n’excluons pas du tout l’humain et le champ de l’intuition ou les rapports de force internes (les choix graphiques et ergonomiques sont souvent très intuitifs), mais nous sommes outillés pour mesurer de manière rationnelle l’efficacité de la décision.

Car au final, ce sont vos clients / utilisateurs qui jugent de l’efficacité de vos décisions (par un meilleur taux de conversion, une hausse du panier moyen etc.). C’est une véritable inversion du rapport de force qui amène souvent à plus d’humilité, une vertu essentielle pour séparer ce qui relève de la « data » et de ce qui relève de l’intuitif.

De la bible issue de l’expression de besoin à la mesure rationnelle (« data driven ») de vos décisions, la mise en place de l’Analytics vous permettra de vous concentrer in fine sur la valeur réelle que vous pouvez apporter : la connaissance et la créativité.

Olivier Kuhn est consultant Web analyste chez Wasabi Analytics 

 

 

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