Aujourd’hui je vais vous parler d’un de mes sujets préférés du moment : la démocratisation de l’accès aux données du Web Analytics dans l’organisation, pour que chaque métier puisse avoir accès aux données pertinentes dans sa prise de décision. Le but étant d’éviter que les décisions ne soient prises uniquement sur l’intuition – ou bien pire – simplement en reproduisant ce qui a toujours été fait jusque là.
Libérez les données des analytics !
Pour avoir croisé bon nombre de clients depuis des années, il y a un schéma qui se reproduit invariablement chez beaucoup : dans une organisation, il y a en moyenne 2,5 personnes qui ont accès aux outils d’analytics. Et principalement, il s’agit des équipes analytics elles mêmes.
En dehors des équipes analytics, digital performance et IT, on n’a soit jamais eu accès, soit on aura perdu les logins depuis longtemps, ou bien on n’aura jamais trouvé d’intérêt dans ces graphiques et ces courbes qui affichent des choses très abstraites et éloignées du business : Bounce rate, Unique users, Sessions, Referrers, etc.
On aura bien essayé de s’intéresser aux rapports mensuels en PDF, reçus une fois par mois dans un email automatique, mais ces rapports sont trop longs ou trop synthétiques, et surtout : il présentent une vision « figée » de la donnée, de la donnée morte, en somme.
“You cannot manage that which you cannot measure”
Pourquoi s’intéresser autant à ces données ? Parce que selon le vieil adage, on ne peut pas efficacement gérer quelque chose qui ne peut pas être mesuré. (Corollaire : “Tout ce qui peut être mesuré ne doit pas nécessairement l’être”).
Du coup, quand on n’a pas accès aux données, on apprend à s’en passer. Ça me permet de placer ici une de mes quotes préférées, que l’on doit à Jim Barksdale, ancien CEO de Netscape :
« If we have data, let’s look at data. If all we have are opinions, let’s go with mine. »
Au passage, si vous avez aimé cette quote, je vous invite à lire cet article qui en dévoile un peu plus sur Jim Barksdale, qui a aussi été COO de FedEx et chez qui il a mis en place des moyens et des process de collecte et d’analyse des données. C’est passionnant.
Pourquoi chaque entité de votre entreprise devrait avoir accès à ses propres dashboards
Pour toutes ces raisons, il est essentiel que chaque fonction et chaque métier dans votre organisation puisse avoir accès simplement et rapidement à des dashboards synthétiques, présentant les données sous un angle métier et non pas sous un angle technique (exit les métriques « standard » issues de Google Analytics…).
Et comme par définition, chaque entité intervient à un niveau différent et aura des préoccupations différentes, il est essentiel de concevoir plusieurs versions des dashboards, adaptés aux besoins de la cellule acquisition, du marketing produit, des ventes, du channel, du trade marketing, de la relation client et de la fidélité, etc.
Le tout, bien entendu, sans oublier les dashboards hyper synthétiques destinés au top management.
Lingua Franca
Quand on a fait ça, on s’assurera que les définitions et la compréhension des différents KPIs métier présentés dans ces tableaux de bord soient partagées et connues de toutes et tous. On peut sourire, mais c’est courant de rencontrer dans des organisations des personnes qui ne font pas de différence entre les Sessions, les Visiteurs Uniques ou bien les Pages Vues.
Oui, il est probable qu’il y ait besoin d’expliquer encore.
Dashboards = Data + Interactivité
Exit les « rapports » en PDF qui circulent en pièce jointe, une fois par mois. Ca ne sert à rien, si ce n’est à informer le reste de l’organisation que les p’tits gars de la cellule Analytics font des choses. Ce dont les équipes ont besoin, c’est de pouvoir interroger les données, de façon interactive, au minimum en appliquant des critères de filtrage ou de tri, ou de restriction des dates de la période d’observation. En somme, tout ce que Google Data Studio permet de façon standard.
C’est la différence fondamentale entre Reporting et Analytics. Le reporting c’est une vision figée de ce qui s’est passé. Looking in the mirror. L’analytics est un processus interactif et itératif visant à apporter des réponses aux questions, confirmer ou infirmer des hypothèses. Contrairement au reporting, on ne “lit” pas les analytics, on les exploite.
Start with “why?”
Une fois qu’on en est arrivé là, c’est vraiment là que ça démarre. Parce que la finalité n’est pas l’accès aux données, c’est de pouvoir les comprendre, les analyser et ensuite prendre action. Je vais prendre deux exemples simples.
Sur le site d’une marque traditionnelle qui s’est lancée dans le commerce unifié, on constate en crunchant les données que certaines références produit ne sont commandées en ligne que le week-end, et pour certains SKUs, uniquement le dimanche. Pourquoi ? Et surtout, quand on a découvert cette info, qu’en fait-on ensuite ? Est-ce qu’on va promouvoir ces produits dès la home page pendant la journée de dimanche, pour fluidifier les parcours clients ? Ou bien au contraire est-ce qu’on va essayer de booster les ventes pendant les six autres jours de la semaine, via des promos ou des frais de port réduits ? Ou bien les deux ?
Autre cas, une marque de produits de cosmétique qui découvre que sur un certain segment de clientèle, parmi le top 20 des produits vendus en ligne, 5 sont des échantillons. Que faire de cette information ?
Est-ce que les clientes qui commandent des échantillons sont des nouvelles clientes, ou bien des nouvelles clientes de _ce_ produit spécifique ?
Si oui, que fait-on à J+15 ou J+30 pour les recontacter, savoir leur appréciation du produit en échantillon et tenter de les orienter vers le conditionnement normal ?
Si non, qui sont les clientes qui achètent régulièrement des échantillons et quel problème cherchent elles à résoudre ? Est-ce pour obtenir des conditionnements de moins de 100ml compatibles avec les bagages en cabines pour les voyages professionnels en avion ? Du coup, est-ce que sur le site ecommerce on propose des bundles de produits en petits conditionnements, ou bien est-ce que le site propose une facette de recherche permettant de rechercher ces petits conditionnements ?
Parce qu’au final, mesurer et analyser sans prendre action… ça ne sert à rien. Autant ne rien faire !
A propos : Christophe Lauer est consultant freelance en Marketing Digital. Vous pouvez consulter mon profil sur Malt.fr et m’engager pour des missions courtes ou pour renforcer vos équipes internes.
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