Publié le 5 janvier 2017

Devenez un meilleur data-dompteur !

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Que celui qui n’a jamais eu le sentiment de chercher un trapèze dans une cage aux lions en se connectant à son compte Google Analytics nous jette la première pierre (ou le premier pop-corn).

L’outil de statistiques de Google a effectivement les défauts de ses qualités : il est très puissant, très complet et il finit par en devenir très obscur. Nous allons voir à travers une série de 3 articles comment optimiser votre utilisation de cet outil indispensable à tout dispositif digital.

1 – 3 points méthodologiques avant de se lancer dans l’analyse (vous êtes ici)

2 – Un bon numéro d’analyse en 3 questions

3 – Focus sur la transformation : les ventes et les leads

En piste !

Faîtes rugir la méthodologie !

Vérifiez la pertinence de vos données

Avant toute analyse il convient de s’assurer que vos données sont fiables. En effet, la capacité de Google Analytics a vous fournir des données pertinentes dépend de la qualité de l’intégration de ses tags (un tag est un morceau de code Javascript à mettre dans le code source de toutes les pages de votre site/application/extranet pour envoyer les données à Google Analytics).

Même si cette intégration a été facilitée par l’arrivée de modules pour les CMS open source ou par Google Tag Manager, il reste encore des subtilités à contourner pour suivre des formulaires de contacts, des pages qui ne changent pas d’url ou tracker des actions dans vos pages (lecture d’une vidéo par exemple). Nous ferons le point dans un futur article sur ces intégrations avancées.

Pour s’assurer que l’intégration est bien faite, un outil vous est fourni par Google pour le navigateur Chrome, le Tag Assistant. Il vous suffit de l’installer sur votre navigateur et de vérifier le code couleur :

  • gris = tag absent
  • rouge = tag inactif ou mal intégré
  • orange = tag actif mais avec mauvaise intégration pouvant altérer le fonctionnement
  • vert = tout est ok

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Logique comparative plus pertinente que logique descriptive

L’une des questions récurrentes de nos clients et prospects est la suivante :

« J’ai un taux de rebond de 57 %, c’est mauvais, non ? »

Même avec toute l’expertise qu’est la nôtre, nous ne pouvons pas répondre de façon certaine à cette question.  En effet, une donnée prise hors de son contexte (quelles sont vos sources de trafic, quelle est la répartition entre les devices, avez-vous une version responsive de votre site, etc.) ne veut pas dire grand chose et les données de comparaison (à combien étiez-vous le mois dernier, l’année dernière ?) peuvent faire varier du tout au tout notre réponse, notre analyse. Cette remarque s’applique bien sûr à toutes les variables de votre compte Google Analytics : temps passé, source de trafic, taux de transformation, etc.

Nous parlons donc de logique comparative dans votre analyse de performance. Il faut comparer vos données dans le temps et surtout suivre leurs évolutions plus qu’essayer d’analyser de la donnée brute. La comparaison la plus pertinente est sans grande surprise celle effectuée avec les années précédentes à la même période (pour éviter les effets de saisonnalité) mais elle n’est possible par définition qu’après un an minimum de collecte. Nous pouvons donc nous rabattre sur des périodes plus proches : la semaine ou le mois.

On ne vient pas en balade dans Google Analytics !

Cela peut paraître bête mais c’est une logique souvent oubliée. Si vous vous rendez sur Google Analytics, cela doit être pour deux raisons : vous venez consulter vos tableaux de bord personnalisés (avec les KPI que nous vous donnerons dans le deuxième article de cette série) ou vous avez une question, une intuition que vous voulez creuser. Vous devez donc savoir dans les 2 cas où aller !

Une fois ces 3 points de méthodologie appliqués, vous êtes prêts à rentrer dans la cage face aux fauves, rendez-vous ici pour notre second article sur Google Analytics !

Laurent B.

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