Webanalyse: Les bases de cette discipline

La webanalyse est l’activité d’analyse que nous pouvons faire de l’audience d’un site web.

Toute entité digitale, que ce soit un site web, un site mobile ou une application, qu’il vous permette de présenter votre entreprise et/ou vos offres, reste un moyen de communication puissant et un outil au service de votre notoriété. Il est important qu’un site évolue en même temps que les offres et les clients de votre entreprise. Ces évolutions peuvent désormais être plus précises et plus efficaces car elles se basent sur des données chiffrées.

Contrairement aux actions marketing offline qui sont parfois difficilement traçables et mesurables, Internet a ouvert la voie au tout mesurable. Les entreprises ont donc investi dans des outils permettant de suivre ce qui se passe sur leurs asset digitaux. Ainsi, la plupart des dirigeants avaient espoir de pouvoir prendre des décisions basées non plus sur des intuitions mais sur des données chiffrées. Sans se douter que cette avancée ne représentait que la première étape d’un cheminement de webanalyse…

Je vous propose donc de parcourir au travers de 6 articles les enjeux de la Webanalyse au sein d’une entreprise. Cette série d’articles est pensée de façon à suivre le parcours d’une donnée dans l’entreprise, depuis son extraction jusqu’à sa diffusion. Pour cela nous aborderons les sujets suivants :

Les bases de la webanalyse et du métier de webanalyste,
La structuration d’un projet de webanalyse dès le départ,
La collecte de données fiables,
L’analyse des résultats et la mise en action des recommandations,
Les différentes possibilités de stratégie de diffusion.

La webanalyse, naissance et évolution

La webanalyse se base sur des outils de suivi qui fonctionnent de façon relativement similaire : lorsqu’une page est chargée, un marqueur (code JavaScript) envoie à l’outil l’ensemble des informations de base : navigateur, nom de page, information du cookie, taille de l’écran, heure de connexion… L’éditeur de l’outil les récolte en base de données et les structure ensuite pour reconstituer des visites et les restituer dans l’interface de l’outil.

Tous les outils se basent sur des notions/indicateurs dont il est important de connaître la signification car ils sont souvent source de confusion au sein des équipes marketing.

Cookie : informations stockées sur le navigateur d’un internaute, utilisées pour le reconnaître et le suivre lors de ses visites successives.
Session : suite d’interactions sur un site sans interruption d’activité supérieure à 30 minutes
Visite : Ensemble des interactions d’un internaute sur un site web liées entre elles par moins de 30 minutes d’inactivité (une session)
Visiteurs / visite unique : désigne en réalité un navigateur unique identifié par un cookie. Un même visiteur peut effectuer plusieurs visites sur un site.
Page vue : un visiteur peut durant une visite parcourir plusieurs pages
Taux de rebond : il s’agit d’une visite ne comptabilisant qu’une seule page. Le taux de rebond est calculé par les outils de webanalyse en divisant le nombre de rebond par le nombre total de visites.
Referrer : url de la page précédent la page sur laquelle se trouve l’internaute.
Entonnoir / funnel : chemin de navigation menant à une conversion
Marqueur : petit bout de code inséré sur chacune des pages d’un site (aussi appelé marqueur JavaScript en référence au langage informatique utilisé).

Pour comprendre tous les enjeux de la webanalyse, il est primordial de se pencher sur son évolution chronologique et technique. En 1993, trois ans après l’arrivée du web et du protocole http, l’analyse du comportement des internautes débutait. Il était désormais possible d’enregistrer les échanges entre un internaute et un site web dans un fichier de logs. Les premières solutions d’outils de webanalyse fonctionnaient donc sur la base de l’analyse des logs qui renfermaient chaque demande du navigateur au site web (Hit).

Cependant l’évolution du web a biaisé l’étude des navigations via logs pour les raisons suivantes :

L’apparition des robots pour les moteurs de recherche qui génèrent des hits en scrollant un site web,
Les serveurs proxy permettant une navigation anonyme,
L’attribut d’adresse IP dynamique par les FAI (Fournisseur d’accès Internet)
Etc.

Ainsi, en 1997, deux ans après la création du langage JavaScript, les éditeurs de solutions webanalytics créaient une méthode de collecte via des tags JavaScript : les marqueurs. Cette méthode permet de quasiment mesurer tout type d’objectif, des transactions e-commerce, aux clics sur n’importe quel élément de la page.

On peut donc classer les outils de webanalyse en deux grandes familles : les outils côté serveur (logs) et les outils côté navigateur (marqueur JavaScript).

Les outils côté serveur : il s’agit d’une certaine manière des ancêtres des outils côté navigateur. Ils sont installés directement sur les serveurs de sites et enregistrent chaque échange entre les navigateurs et les serveurs. Ces outils sont capables de compter les chargements de page, de les relier au sein d’une même visite et de les attribuer à un visiteur unique. Cependant avec la complexification des sites internet, l’étude des logs (chargement de page) ne suffit plus à retracer de manière précise le parcours d’un internaute.
Les outils côté navigateur : les informations sont désormais remontées dans le serveur de l’outil de webanalyse depuis le navigateur de l’internaute. Ces informations sont remontées dans l’outil à l’aide de marqueurs présents sur le site. Ces marqueurs s’activent au chargement d’une page et renvoient toutes les informations de la page, de la visite et de l’internaute.

Source : Webanalyse, des données à l’action – Antoine DENOIX – Edition DUNOD

Une fois que l’on a compris ces modes de fonctionnement, on comprendra mieux pourquoi la webanalyse n’est pas considérée comme une source exacte d’information. La remontée de la donnée dépend en effet à la fois de l’acceptation du JavaScript par le navigateur et du chargement complet de la page. Si le mode de collecte des données peut changer d’un outil à l’autre, les méthodologies d’analyse que nous allons voir ci-après et plus longuement au cours des 5 prochains articles ne changent pas.

Un marché en pleine mutation

Novembre 2005, le lancement de Google Analytics (outils côté navigateur) change le paysage du marché de la webanalyse qui était alors composé en majorité d’acteurs proposant des solutions payantes.

Avec sa solution gratuite, Google est donc venu secouer un marché que se disputait des leaders proposant des solutions payantes. Mais bien plus qu’un bouleversement au niveau économique, c’est un bouleversement comportemental qui était abordé. En effet, l’apparition d’une solution gratuite a amorcé un tournant radical : désormais tout le monde peut suivre le comportement des internautes sur son site. Ainsi, de petites structures n’ayant pas auparavant les moyens de payer un outil de mesure peuvent tirer profit de la gratuité de ce dernier et surtout de leur flexibilité pour mettre en place des optimisations leur permettant de très vite rivaliser avec les grandes entreprises. Google Analytics a permis de démocratiser l’utilisation des outils de webanalyse et de sensibiliser les dirigeants aux opportunités d’optimisation impliquées par la webanalyse.

Depuis cette date charnière, 4 grands types de solutions se partagent ce marché en pleine mutation :

Les solutions gratuites, généralement crées par des moteurs de recherche (Google Analytics, Yahoo ! Webanalytics…)
Les solutions payantes spécialisées dans la webanalyse (AT Internet, Webtrends, …)
Les solutions payantes portées par des acteurs de la BI (Adobe, IBM,…)
Les modules payants issus des acteurs de la publicité en ligne (Eulerian, Weborama, …)

Selon l’étude du W3Techs, près de 49% des sites web sont mesurés à l’aide de Google Analytics, ce qui représente 80,5% du trafic (étude sur le Top 10 Million). Cette prédominance de Google Analytics s’atténue lorsque l’on se concentre sur le marché des grandes entreprises. Toutefois, la tendance est amenée à évoluer avec l’arrivée en 2011 (2012 sur le marché français) de la solution premium de Google Analytics.

Il faut aussi noter une tendance qui s’accentue sur le marché : l’utilisation de plusieurs outils de webanalyse, comme le démontre l’étude de iPerceptions menée fin 2011, 62% des 500 sites d’e-commerce nord-américain à plus forte audience sont multi-équipés alors qu’ils n’étaient que 24% en 2009.

Part des sites étudiés utilisant plus d’une solution de webanalytics

De plus, le rapide développement des sites mobiles et des applications a ouvert une nouvelle porte sur le marché des outils de webanalyse. Ainsi, de nouveaux acteurs ont fait leur apparition sur ce marché en proposant des solutions dédiées au mobile. Contrairement aux éditeurs historiques, ils se sont rapidement adaptés à cette nouvelle technologie en basant, par exemple, leur mesure sur des fonctionnalités push. Comprendre le comportement du trafic sur les terminaux mobiles est essentiel, tout autant que cela l’est pour un site internet. Mais cela implique de prendre en compte les spécificités de ces terminaux lors de l’élaboration des analyses.

Pour un site mobile, il sera important d’étudier le comportement des internautes selon la marque, le modèle, la taille de l’écran, l’OS et le navigateur. Concernant les applications, les outils spécialisés permettent de mesurer le trafic, la fréquence d’utilisation, le profil détaillé des utilisateurs et surtout de suivre le nombre de plantage de l’application.

Les principes de la webanalyse et du métier de webanalyste

Si la Webanalyse est aussi vieille qu’internet, elle n’a pas toujours eu le même niveau d’importance pour les organisations. Avec l’investissement dans le développement de site web, les entreprises se sont confrontées au besoin de mesurer leur audience et leur performance.

Certains, comme Antoine Denoix, distinguent 3 âges différents pour constituer une histoire de la webanalyse :

1995 – 2000 : compter des visiteurs et des pages
2000 – 2010 : mesurer des visites
2010 – aujourd’hui : comprendre prospects et clients

Ainsi, en s’adaptant aux besoins du marché et aux évolutions de modèles économiques, la webanalyse est passée d’une vision statique à une vision tournée vers l’optimisation du parcours client. Les données de Webanalyse sont d’ailleurs progressivement intégrées dans les plateformes de business intelligence marketing, plus vastes et multicanaux.

Si la plupart des sites collectent déjà les données de navigation grâce à des outils d’analytics, seule une faible partie les utilise intelligemment. Avec le temps, les entreprises ont pris conscience que les outils et les chiffres n’apportaient pas à eux seuls de solutions magiques. Ce constat a fait naître un besoin et un métier, celui de webanalyste. En effet, il est nécessaire d’ajouter aux outils l’intervention d’une réflexion humaine qui comprend les problématiques liées au métier.

La webanalyse est donc une affaire de personne capable de cerner une problématique business, de structurer une équipe et une approche pour élaborer des hypothèses et les soumettre à l’épreuve de la donnée. Le métier de webanalyste est un métier nouveau qui demande un profil relativement mixte et des compétences à la croisée des métiers de codeur, statisticien, marketeur, analyste et businessman.

La mission d’un webanalyste consiste aussi à initier une prise de conscience au sein des entreprises quant aux possibilités et à la valeur qu’il est possible de dégager en utilisant les données de webanalyse.

a. Ce qu’est la Webanalyse…

La webanalyse tire ses racines de l’approche théorique des usages (école de pensée comportementaliste). C’est-à-dire qu’elle se base sur l’étude des comportements observables. De là, découle une règle fondamentale de la Webanalyse : il n’y a pas de différence entre deux situations, s’il n’y a pas de différences observables dans les comportements.

Dans le cas de la Webanalyse, les comportements observés sont l’ensemble des interactions entre un utilisateur et un système informatique. Ces interactions sont appelées des « traces » (ou hits) et elles ont deux caractéristiques principales :

Elles sont récoltées de façon discrète pour l’utilisateur, ce qui implique que le comportement étudié est naturel car le sujet n’a pas conscience d’être « observé ».
Elles se constituent par accrétion, c’est-à-dire que les données collectées sont agrégées et archivées. Elles peuvent donc servir dans le temps à plusieurs analyses différentes.

Voici la définition que je donnerai de la webanalyse en me basant sur mes différentes lectures et réflexions :

« La webanalyse mesure les comportements des visiteurs sur un site web, un site mobile ou une application dans une optique d’optimisation impliquant une phase de collecte, de reporting et d’analyse. »

Concrètement, elle se traduit par la mise à disposition de rapports permettant d’analyser le trafic de manière segmentée (trafic issu du SEO, du SEA, direct…) et en se basant sur des indicateurs (visiteurs, temps passé, taux de rebond, …). In fine, elle fournit des clefs d’optimisations afin de faire progresser la performance de votre site et d’atteindre vos objectifs.

b. … et ce qu’elle n’est pas

La webanalyse vise la fiabilité des données et non leur exactitude. Il s’agit d’une représentation de la réalité et non de la réalité elle-même. Aussi surprenant que cela puisse paraître, l’inexactitude est inhérente à l’activité de webanalyse.

Pour de nombreuses personnes, la webanalyse représente ce qui concerne de près ou de loin l’activité sur un site : des données chiffrées sur les visites, le chiffre d’affaire, les ventes, le panier moyen, les visites, les pages vues et le temps de chargement. Cependant, il ne s’agit pas de cela, à être responsable de tout, le métier de webanalyste perd en clarté.

Concrètement, la webanalyse est bien trop souvent confondue avec d’autres outils de suivi :

Un outil d’ad-serving : Ces outils servent à placer des publicités et génèrent ensuite des reporting d’impressions et de clics sur lesquels l’annonceur est facturé. La Webanalyse, elle n’a pas vocation à servir de base de rémunération et de la même manière, elle ne peut être utilisée pour vérifier l’exactitude de la facture côté annonceur, car, encore une fois, c’est un exercice inexact.
Un outil de comptabilité : si un outil de Webanalyse peut enregistrer des transactions, sous forme d’objectifs validés et de conversion, elle ne peut en aucun cas se substituer à un back-office. Dans le cadre d’un achat, il faut que la page de validation soit entièrement chargée pour qu‘un outil de webanalyse le comptabilise (puisque les outils de Webanalyse se basent sur des chargements de page). Quid de l’internaute qui quitte le site immédiatement après l’achat ? Quid des navigateurs qui n’acceptent pas le JavaScript ? Dans ces cas, et pour tant d’autres, la vente échappe à l’outil de webanalyse. De plus, il ne tient pas non plus compte des annulations, remises, fraudes et autres règles de gestion propres aux back-office. Ainsi s’expliquent les écarts souvent observés entre l’outil de Webanalyse et les données de production issues du back-office.
Un outil de marketing direct : la Webanalyse n’a pas vocation de permettre des analyses et des actions de marketing direct. Elle doit étudier des segments d’internautes et non un internaute en particulier. Son rôle se limite à transmettre les informations individuelles (ID client par exemple) à d’autres outils et plateformes capables de gérer l’identification du client.

La webanalyse n’est donc pas un exercice exact, son rôle est avant tout de dégager des tendances, de permettre des comparaisons et d’engager des actions au niveau de segment d’internautes et non d’individus identifiés.

La méthode : définir, collecter, analyser, actionner et diffuser

La méthode de webanalyse qui sera détaillée dans les articles suivants se base sur 5 étapes :

Définir et identifier les indicateurs
Collecter les données
Proposer des plans d’actions / analyses
Actionner les recommandations
Mettre en place une stratégie de diffusion

La première étape implique que le webanalyste spécifie les indicateurs sur lesquels il basera ses rapports. Il lui faudra ensuite rencontrer les équipes pour différencier et définir les KPI stratégiques et opérationnels ainsi que les indicateurs de suivi. Cette étape se finalise par la validation du document de restitution présentant les KPI et les indicateurs de suivi.

La seconde étape, elle, concerne la collecte des données et englobe le choix de l’outil d’analyse, la construction du plan de marquage, son implémentation et le suivi de la qualité des données ainsi remontées.

La troisième étape consiste à analyser les données qui remontent dans l’outil d’analyse. Il s’agit alors de gérer au mieux les deux différents niveaux d’analyses attendus au sein d’une organisation : répondre aux questions ponctuelles et concevoir un plan d’action global contenant les recommandations long terme.

L’étape quatre de la structure d’une webanalyse consiste à actionner les recommandations issus de l’étape précédente pour améliorer les performances du site. Cette étape nous éclairera sur les différents type de recommandations, sur le principe des tests AB et sur les possibilités de segment / ciblage offertes pas les résultats d’analyses.

Enfin, la cinquième et dernière étape réside dans la capacité du webanalyste à mettre en place une stratégie de diffusion au sein de l’entreprise. L’enjeu de cette étape est d’adopter un format de diffusion qui soit suffisamment flexible pour répondre aux besoins des différentes équipes tout en les sensibilisant sur l’existence et l’utilisation des dashboard ainsi mis à leur disposition.

Cette introduction est suivie par 5 autres étapes, expliquées dans les articles suivant, permettant de mener un projet de webanalyse à son terme :

Introduction à la Webanalyse