Alors que nous avons vu précédemment les différentes étapes nécessaires à la mise en place des recommandations faites par le webanalyste, nous allons prendre un peu plus de hauteur et voir dans le dernier article de cette série comment définir une stratégie de diffusion au sein d’une entreprise.
Car, au-delà des problématiques techniques ou statistiques, la webanalyse est aussi – et avant tout – un enjeu organisationnel lorsqu’il s’agit de diffusion.

Mettre en place une stratégie de diffusion

a. Choisir et définir la stratégie de diffusion

Dans une entreprise certaines données, comme les données RH ou comptables sont restreintes à des directions voire des personnes.
Qu’en est-il pour les données de Webanalyse ?
Nous allons voir quelles sont les bonnes questions à se poser pour savoir quelle diffusion appliquer aux données web.
Dans son ouvrage Webanalyse, des données à l’action, Antoine Denoux distingue deux grands facteurs pour choisir la diffusion : le niveau de confidentialité et le niveau de maturité des équipes.
Le premier facteur s’applique principalement aux données de performances d’acquisition payante, de chiffre des ventes ou de monétisation des espaces publicitaires. Cependant, et selon la politique de l’entreprise, toutes les données de webanalyse – y compris celle dont la confidentialité peut être sujette à un questionnement – peuvent être partagées avec toutes les équipes. Cela pourrait permettre selon moi de créer une saine émulation entre les équipes par un échange sur les apprentissages de chacun.

Le second facteur lui, suppose que l’on se pose la question de la compétence des équipes pour comprendre les données de webanalyse qui sont des données dites « expertes ». Le risque ici est de fournir des indicateurs à des équipes qui ne pourront pas les interpréter correctement et risquent ainsi de prendre des décisions contre-performantes.
Il existe donc plusieurs stratégies de diffusion que l’on peut mettre en place au sein des organisations selon le niveau de confidentialité des données et le niveau de maturité des équipes comme le montre le tableau ci-après :

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

b. Définir les accès selon les profils

Pour mettre en place une stratégie de diffusion accompagnée d’une montée en compétence des équipes, il est nécessaire de s’appuyer sur des profils utilisateurs.
On distingue facilement 4 types de profils au sein d’une organisation :

  • Le(s) webanalyste(s), qui s’occupe principalement des données de webanalyse
  • Le(s) power-user(s), qui sert de référent webanalyse dans son équipe (redistribution des données dans l’équipe et accompagnement)
  • Le métier, qui est le destinataire final, accompagné par le power-user
  • Le(s) référent(s) technique(s), l’interlocuteur référent sur les questions techniques d’implémentation et de recette.

Il sera alors peut-être nécessaire, selon la sensibilité des statistiques décidé précédemment et le niveau de maturité des équipes, de donner des accès différents selon le profil. La question se posera d’autant plus si le nombre d’accès créé implique des frais supplémentaires pour l’entreprise.

c. Intégrer la Webanalyse dans les process métier existants

Pour être effective, la diffusion des indicateurs de webanalyse devra être clairement intégrée à des étapes clés dans les process métier existants.
Par exemple, si l’on s’intéresse à la refonte d’une page du site, il faudra que le chef de projet comprenne explicitement à quels moments du projet les indicateurs de webanalyse sont nécessaires. Ces indicateurs permettent en effet de rationnaliser la réflexion du chef de projet tout au long du projet :

  • En phase de cadrage : il s’en servira pour constater les forces et les faiblesses du parcours actuel (entonnoir de conversion à 20% = indicateur à utiliser)
  • En phase d’arbitrage du projet, il pourra s’en servir pour modéliser les gains business (+5% de taux de conversion = + 5% de ventes)
  • Pendant la phase d’implémentation, ils lui permettent d’analyser l’impact de cette refonte (=+2% de taux e conversion de l’entonnoir)
  • Et au final, il devra s’en servir dans une logique d’optimisation continue

Créer et diffuser les tableaux de bords

a. Définir les tableaux

L’outil d’interface de webanalyse ne peut en aucun cas servir de tableau de bord pour les directions car :

  • premièrement les rapports disponibles dans l’interface sont génériques (destinés à satisfaire des besoins communs quels que soit le secteur d’activité ou le niveau de maturité de l’entreprise.)
  • deuxièmement car ces tableaux de bord font apparaître uniquement des données de webanalyse, ce qui empêche d’en faire une interprétation éclairée à la vue d’autres données.

Un réel tableau de bord de webanalyse présente à la fois des indicateurs de performance, leur évolution par rapport aux objectifs et suggère des pistes d’optimisations. Les indicateurs à faire apparaître dans les tableaux de bord doivent être normalement ceux identifiés lors de l’expression de besoin.
Lors de la création d’un tableau de bord, le webanalyste doit garder en tête certains grands principes de data vizualiatisation qui faciliteront la compréhension et la consommation des données par le métier.

De tous les conseils que j’ai pu lire, je retiendrai les 5 plus importants pour livrer un tableau de bord efficace, ceux que j’utilise quotidiennement :
1. Rapidité et facilité de lecture (cela passe souvent par une visualisation graphique plutôt que sous forme de tableau avec des chiffres)
2. Rendre les données interactives
3. Conserver des données à jour et durables
4. Rendre simple l’accès aux données
5. Contextualiser les données

b. Construire les tableaux

Il existe trois grands types de solutions pour construire des tableaux de bord de webanalyse. Chacun d’entre eux présente des avantages et des inconvénients que je vous présente ci-dessous :
1. Paramétrer directement les tableaux de bord dans l’interface et planifier des envois :

  • Avantages : mise en place rapide sans coûts supplémentaires
  • Inconvénients : personnalisation quasi-inexistante, absence des objectifs associés et des nomenclatures métier

2. Demander à l’éditeur de l’interface de webanalyse la génération régulière de rapports personnalisés :

  • Avantages : mise en place rapide et personnalisation élevée
  • Inconvénients : surcoûts parfois importants et absence d’agilité (chaque évolution du marquage implique une nouvelle demande à l’éditeur)

3. Utiliser l’API de l’éditeur pour récupérer les données et ensuite personnaliser leur restitution (soit via un plugin Excel soit via la création d’un cube/base de données) :

  • Avantages : très haut niveau de personnalisation et d’agilité dans l’évolution. Possibilité de croiser les données de webanalyse avec d’autres données pour augmenter la pertinence des analyses
  • Inconvénients : Mise en place longue et besoin d’administration continue en interne.
    Selon moi, la troisième solution est la plus pertinente pour une organisation complexe dans laquelle le webanalyse tient une place importante en termes d’objectifs.

Miser sur les équipes

Pour finir, si le webanalyste souhaite que les indicateurs soient utilisés de manière durable, il doit participer à la mise en place d’une organisation et s’appuyer sur des « Power User » peut être une première étape mais il sera ensuite nécessaire de faire monter en compétence le reste des équipes puis de mettre en place des « forum » d’échange et de travail sur une fréquence mensuelle par exemple.
La formation des équipes s’axe principalement sur une explication des indicateurs, des comportements utilisateurs et des données statistiques VS l’outil de webanalyse.
L’objectif est de donner aux équipes les moyens pour interpréter concrètement et dans le bon sens les différents indicateurs ainsi que leurs évolutions. Il s’agit par la même occasion de leur donner les informations pour pouvoir identifier les seuils de normalité et acquérir des automatismes dans la compréhension de phénomènes anormaux.
En plus de la diffusion des tableaux de bord et des formations aux équipes, le webanalyste pourra aussi organiser des ateliers de travail ou des réunions avec les équipes.
Premièrement, il est possible de mettre en place des réunions de restitutions avec une audience élargie pour rendre compte des résultats. Ces restitutions orales permettent souvent d’adoucir les propos en les scénarisant pour que les messages du webanalyste soient mieux acceptés.
Ensuite, il est intéressant de mettre en place des réunions d’échanges durant lesquelles le webanalyste peut répondre aux différentes questions des équipes ou aborder un point particulier sur l’expertise de webanalyse. Ces réunions sont d’excellents compléments à la formation des équipes.

 

Pour conclure cette série d’articles, le métier de webanalyste est un métier encore jeune qui requiert des profils ayant des compétences diversifiées. Il est capable de comprendre un code source, de mener une réflexion business, de scénariser la restitution des analyses tout en modélisant les gains business et en participant à la mise en place d’une organisation de webanalyse.

Retrouver tous les articles de cette série :

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