Optimisation du suivi pour les boutiques en ligne – Partie 6

La sixième partie de la série de blogs d'experts porte sur le thème "Optimisation du suivi des boutiques en ligne". Timo Aden explique comment effectuer correctement des analyses Web et découvrir le potentiel d'optimisation du suivi d'une page Web. L'expert en suivi donne également des conseils sur la manière de travailler et bien plus encore.

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Cadre d'analyse numérique

Après tous les précieux conseils de l’article précédent sur les potentiels d’optimisation des sites Web (absolument important et absolument nécessaire – "test or the die"), il s’agit maintenant du sujet poursuite, Tous les lecteurs de cet article doivent utiliser un outil d'analyse Web. La grande majorité utilisera probablement Google Analytics – mais je suppose que les possibilités offertes à la fois par l'outil et l'analyse numérique en général ne sont pas épuisées. Pourquoi ça? Dans les points suivants, je présenterai quelques obstacles, obstacles, problèmes et défis, ainsi que des solutions pour les résoudre.

Mise en œuvre suce

Dans la plupart des cas, la mise en œuvre est loin d'être satisfaisante. Il existe donc toute une série de sociétés, certaines avec des budgets publicitaires très importants qui sont incapables de distinguer le trafic de moteur de recherche organique du trafic de moteur de recherche payé (malade!). Il existe des sociétés dans lesquelles les campagnes ne peuvent pas être dûment levées et ne peuvent donc pas être évaluées en termes de succès.

Dans le même temps, cependant, des modèles d'attribution philosophiques sont en train d'être philosophés sans même avoir la base de la fonctionnalité de ces modèles. Certaines entreprises ne travaillent pas délibérément avec l'outil d'analyse Web mis en œuvre, car certaines mesures divergent de leurs propres fichiers journaux ou, globalement, la précision des données est mise en doute. En partie, ce processus prend des années, apparemment des années de stagnation. Temps perdu.

Et seulement parce que personne n’a traité le sujet de manière intensive, parce que personne n’a jamais pris entre mille et mille euros pour embaucher une société de conseil qui le mettra en place correctement pour créer une bonne base, Non suivis et donc indétectables, l’argent est dépensé pour toutes les mesures en ligne et hors ligne au lieu de collecter des données, d’étalonner les performances et d’allouer des budgets en fonction de données.

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Figure 1: Chaîne de mise en œuvre

Malheureusement, cela n'aide en rien – vous devez passer par la mise en œuvre. Dans l’ensemble du sujet d’analyse Web, la mise en œuvre est certainement la partie la moins sexy. Cependant, une fois que vous avez franchi cette étape, la beauté des données se dévoile. Des phrases intelligentes à la fin: Pas de fondation, pas de maison raisonnable, pas de pneus, pas de conduite raisonnable, pas de bonne connexion Internet, pas de surf raisonnable – pas de bonne analyse web sans une bonne implémentation! Obtenez la mise en œuvre terminée! Cela ne fonctionne pas sans elle. Ce n'est pas toujours facile. Mais quand même: faites-le!

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90-60-90 ou 90-10 ou 10-90 ou 15-15-70 ou comment?

De nombreuses règles suggèrent que vous réussissez automatiquement si vous les conservez. Habituellement, le monde n’est pas aussi simple que le suggèrent ces règles. Cependant, lorsqu'elles sont correctement appliquées, ces règles peuvent augmenter les chances d'atteindre certains objectifs. 90-60-90 ne signifie pas qu'une femme avec une telle figure trouve le mari de ses rêves. Les chances, cependant, sont meilleures que si c'était un ratio inversé. Il en va de même pour les règles d'analyse Web 90-10 et 10-90.

10-90

La règle bien connue des 10 à 90 stipule que si vous disposez d’un budget de 100 euros (ou de 1 000 euros ou de 10 000 euros ou de 1 000 000 euros) pour l’analyse Web disponible, un maximum de 10 euros Outil et au moins 90 euros (plus correspondant à des budgets plus élevés) chez la personne qui travaille avec cet outil devrait investir. Cette hypothèse est valable depuis longtemps et reste correcte en principe. Il est basé sur la prise de conscience qu'un outil, quel qu'il soit, ne commence pas à ajouter de la valeur s'il n'y a pas de personnel raisonnable pour le servir. Opération ne signifie pas seulement une application pure de l'outil, mais surtout une interprétation et une analyse significatives et orientées métier des données obtenues dans le but de mieux comprendre et d'améliorer les choses.

90-10

En tout cas le Répartition du budget d'analyse web est faite – une allocation significative des ressources en mettant l’accent sur les ressources humaines sera un succès à long terme. Supposons que la mise en œuvre a parfaitement réussi. Félicitations. Supposons que la règle 10-90 soit presque parfaitement respectée, de sorte que plusieurs analystes Web ont été embauchés pour travailler avec l'outil d'analyse Web parfaitement mis en œuvre. Bravo! Et maintenant? Que font tous les analystes Web dans les entreprises? Compte-rendu!

Dans la plupart des organisations, les analystes Web sont généralement occupés à reconstituer des données de sources de données disparates dans de grandes feuilles de calcul Excel. Souvent, 100% du temps de travail est utilisé pour générer des rapports. Combien de temps reste-t-il pour l'analyse? Si vous travaillez selon ce modèle et que, parallèlement, Web Analyst appelle un peu, c'est un peu faux. Cela a peu à voir avec l'analyse Web: le fait de pouvoir utiliser différents outils et de transformer leurs données en Excel ne qualifie pas les analystes Web. Mais quelle devrait être la répartition du temps de travail?

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En tant qu'analyste Web, vous ne pouvez pas contourner les rapports – un seul devrait essayer de maintenir cet effort aussi bas que possible ou de l'automatiser. que un peu de rapport fait toujours partie du travail, mais ne devrait pas être la partie principale. Le travail des analystes Web qui ajoute de la valeur est l'analyse. L'interprétation des données, l'élaboration de recommandations d'action dans le but d'influencer de manière positive le succès de l'entreprise. Cela devrait être utilisé la plupart du temps. La répartition idéale est la suivante: 90% du temps de travail devrait être utilisé pour l'interprétation et l'analyse des données. 10% du temps de travail devrait être utilisé pour les rapports.

15-15-70

Il existe donc une règle 90-10. Mais cela correspond-il à la réalité? Au cours de la phase d'analyse, vous constaterez souvent que la mise en œuvre existante n'est pas encore suffisante et qu'il peut être nécessaire de la modifier, ou que des sources de données supplémentaires doivent être incluses ou intégrées. que L’optimisation et l’adaptation de la collecte de données doivent inévitablement également faire partie du travail d’un analyste Web. Ainsi, le cadre suivant (EER de Web Analysts Work) pour l’utilisation du temps de travail en résulterait: 15% – e15% – R70% des importations – Analyse

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Figure 2: Description de l'ERA

Garder la règle ne promet pas automatiquement le succès – Si la distribution du temps de travail se rapproche de cette distribution, vous êtes sur le point de disposer au minimum des bases pour une bonne analyse Web. Des phrases intelligentes à la fin: L'analyse Web sans les bonnes personnes ne fonctionnera pas en 2014 non plus. L'implémentation est nulle. Le rapport est nul. L'analyse est amusante! Si vous déclarez déjà, alors automatisé!

Individualiser et segmenter

Chaque outil d'analyse Web offre des rapports incroyablement bons. La plupart des outils d’analyse Web ont fait de leur mieux pour offrir de belles présentations (mais certains n’ont fait aucun effort – ou ils ont fait un effort et cela n’a toujours pas fonctionné). Et comme la multitude de rapports différents qui sont déjà proposés par défaut dans un outil est si grande (et ils peuvent également sembler intelligents et colorés), beaucoup pensent qu'il est tout à fait suffisant de travailler avec ces rapports donnés. C'est malheureusement une erreur. Les rapports standard sont standard – comme leur nom l'indique. Ils ne sont pas individualisés, ne sont pas adaptés aux besoins de l'entreprise, mais représentent simplement des données collectées.

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Les questions concrètes sont rarement traitées avec les rapports standard existants. Celles-ci ne donnent généralement qu'un premier aperçu approximatif. Qui aime être standard? Right Web Analysts personnalisent les rapports. Cela commence par la modification des graphiques, l'ajout de plus de données, la réduction des données à l'aide de filtres ou la combinaison de données avec d'autres données. Ceci est souvent possible dans l'outil d'analyse Web utilisé, mais nécessite parfois aussi une exportation des données et un traitement ultérieur (et un affinement) des données dans un autre outil (par exemple, BigQuery, Excel, l'outil de BI, etc.).

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Figure 3: Exemple de rapport individualisé

Jouer est amusant! Si vous ne vous contentez pas de l'existant, commencez à vous interroger sur les possibilités et à jouer avec les données, le vrai plaisir de l'analyse Web commence. Un autre facteur qui joue dans ceci est la segmentation. Les données autonomes agrégées sans contexte sont des rapports maximaux, en aucun cas des analyses Web. Qu'il s'agisse de visites, de taux de rebond, de taux de conversion ou de durée de séjour, toutes ces données ne sont intéressantes que si elles sont associées à d'autres données.

  • Quels canaux de marketing ont été utilisés pour le plus grand nombre de visites, lesquels avaient en même temps un taux de rebond supérieur à la moyenne? – Potentiel d'optimisation!
  • Quelle campagne a un taux de conversion élevé, mais en même temps moins de visites par rapport à d’autres mesures? – Potentiel d'apprentissage et d'optimisation!
  • Quel est le rapport entre la durée du séjour et la conversion? – Potentiel d'apprentissage et d'optimisation!
  • Dans quelle région, quel genre a le mieux fonctionné par rapport à quelle mesure de marketing? – Potentiel d'apprentissage et d'optimisation!

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Figure 4: Exemple de segmentation des sources de trafic

Peu de gens aiment être seuls à long terme – pas même les indicateurs et les dimensions. Les analystes Web peuvent aider à rendre les données heureuses en trouvant les bons partenaires. Le taux de rebond global n’est pas intéressant – avec les sources de trafic, les régions géographiques, etc., le nombre est plus intéressant. Le taux de conversion global n'est pas intéressant. Avec des partenaires tels que campagnes, données démographiques, nombre de visites à la conversion, etc., le taux de conversion n’est qu’intéressant (et heureux). Des phrases intelligentes À la fin: Data et ses partenaires – faites d'abord plaisir à vos données, puis à tout le monde. La segmentation est le seul moyen de trouver des informations intéressantes dans les données existantes.

À venir ensuite …

Bientôt, nous continuerons avec le prochain article détaillé. Tanja Scherm, Concepteur d’expérience utilisateur senior pour le Web et le mobile, vous expliquera toutes les choses importantes à propos de «l’optimisation de l’expérience utilisateur dans les magasins en ligne» et donnera des conseils à votre expert personnel.

Jean Jaecklé
Jean Jaecklé

J'espère que vous avez apprécié la lecture de cet article de blog.

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