Web Analytics

Définition

Selon la définition de la web analytics association, le domaine du web analytics couvre « la mesure, la collecte, l’analyse et le reporting des données Internet permettant de comprendre et d’optimiser les usages web. » Il faut donc voir le web analytics comme allant au delà des statistiques relatives à la fréquentation d’un site web « classique », ce qui inclut les réseaux sociaux et l’environnement du site (données hors-site).

Metrics : nombres et ratios

On distingue deux types d’indicateurs chiffrés (metrics) en web analytics :

• Les nombres, comme par exemple le nombre de pages vues. Il s’agit d’une donnée exprimée en valeur absolue.
• Les ratios, comme par exemple le taux de rebond ou le taux de conversion.

Dimensions

Les dimensions n’expriment pas des données chiffrées mais des informations qualitatives. Il peut s’agir par exemple de l’url des pages consultées par un visiteur, de la provenance géographique d’un internaute, ou encore des sources de trafic desquelles sont issus les visiteurs. Les metrics peuvent être exprimés en fonction d’une dimension, comme par exemple le nombre d’internautes étant entré dans un site web par le biais d’une page donnée.

Périmètre : total, segments et données individuelles

En web analytics, il est indispensable de bien définir le périmètre (l’univers) de l’analyse. Ce périmètre peut être :

• L’ensemble des données d’un site web. En anglais, on parle alors d’aggregate (total en français).
• Un segment : le périmètre est alors restreint à une partie clairement identifiée du trafic web, permettant ainsi de réaliser une analyse plus fine. Exemple de segments : trafic issu du référencement naturel, internautes ayant consulté les pages anglophones du site, visiteurs de la tranche horaire 8h – 19h…
• Des données individuelles : on va alors s’intéresser au parcours de chaque internaute. Ces données seront par exemple utilisées pour analyser le parcours de navigation des internautes ou identifier ses centres d’intérêts. Il ne s’agit pas nécessairement d’identifier l’internaute (ni d’ailleurs de collecter son adresse ip), mais d’analyser son comportement.

Nature des données collectées

Les données utiles à la compréhension et à l’optimisation des usages web ne se limitent pas aux données recueillies directement sur un site web (les données on-site). Il est également intéressant de s’intéresser aux données issues de l’environnement du site : ce sont les données off-site.D’une manière générale, les données on-site sont les données collectées lors des visites des internautes sur un site web (ce qui inclut les médias sociaux). C’est le cas par exemple des données collectées dans Google Analytics, dans le gestionnaire de pages Facebook ou sur Twitter analytics. Les données off-site peuvent quant à elles provenir de différentes sources externes au site.Dans le domaine des médias sociaux, la frontière entre données on-site et données off-site est mince et ne fait pas l’objet d’une définition officielle. Nous considérerons ici que la mesure des données relatives à la fréquentation et l’interaction directe avec une page Facebook ou Google+, un compte Twitter ou tout autre profil social sont des données on-site. Les mentions ou leur équivalent seront considérés comme des données off-site. Concrètement, le nombre de retweet ou de partages est donc une donnée on-site, mais une interpellation via une mention est une donnée off-site.

Exemples de données hors site (off-site)

Positions en SEO

Parmi les données off-site utiles en Web Analytics, on citera l’analyse du classement d’un site dans les pages de résultat des moteurs de recherche pour un ensemble de requêtes données. Ces données peuvent être collectées manuellement ou à partir d’un outil spécialisé, que ce soit Google Webmastertools ou un logiciel de référencement.

Exemple de données Web Analytics en SEO

Popularité et réputation sur les réseaux sociaux

Si le nombre de retweets Twitter ou de partages Google+, Facebook ou LinkedIn peuvent être considérés comme des données on-site, l’analyse qualitative de la réputation sur les réseaux sociaux repose sur des données off-site. Au delà de la mesure quantitative du nombre de mentions, on peut aussi décider d’associer à ces mentions la nature du message qui les accompagne : est-il positif, négatif ou neutre ? On pourra ainsi mesurer la réputation d’un compte social, qui peut être associé à une marque, un produit ou une personnalité.

Données issues de l’email marketing

Le marketing automation permet de tracer le parcours de l’internaute au delà du site web, notamment en lui associant les données relatives à ses interactions avec des e-mails. Les données relatives aux parcours de l’internaute sur le site sont des données on-site, mais les interactions mesurées avec les emails (ouverture, clics…) constituent des données off-site.

Données on-site

Les données on-site sont les données collectées lors d’interactions directes entre les internautes et un site web. Cela inclut donc les profils et pages des médias sociaux.

Principaux indicateurs du web analytics

Nous avons choisi ici de présenter les indicateurs génériques du web analytics. Il est cependant à noter qu’il existe des indicateurs spécifiques  à chaque média social : nombre de partages, nombre de retweets… De plus, le taux d’engagement peut avoir une signification différente d’un réseau social à l’autre.

Indicateurs de base

Page

Il s’agit d’une dimension indiquant quelle page a été consultée.

Page view (pages vues)

Le nombre de fois qu’une page a été vue.

Visits (Sessions)

Une visite est une interaction par un individu avec une ou plusieurs pages dans un temps défini et limité. Si le temps limite est fixé à 5 minutes, un internaute qui viendra sur le site à 12h15, consultera des pages jusqu’à 12h36, puis reviendra à 14h50 pour consulter des pages jusqu’à 14h52 entraînera la comptabilisation de deux visites (ou sessions).

Unique Visitors (Visiteurs uniques)

Nombre d’individus ayant effectué une ou plusieurs visites dans une période de temps donnée.

Events (Evènements)

Une action effectuée par un internaute et ayant été enregistrée par le navigateur ou le serveur. Les évènements peuvent être par exemple utilisés pour compter le nombre de soumissions d’un formulaire ou encore le nombre de fois qu’une vidéo a été lue.

Termes utilisés pour caractériser une visite

Entry Page (page d’entrée)

Il s’agit de la première page d’une visite.

Landing page

Voir la définition d’une landing page.

Exit Page (page de sortie)

La dernière page à laquelle les internautes ont accédée à l’issue d’une visite.

Visit duration (durée de la visite)

La durée de la visite, au sens des interactions mesurées. Cet indicateur est trompeur : il ne reflète qu’une partie de la durée de la visite réelle. En effet, il fonctionne par soustraction des horodatages des interactions. Un internaute qui ne visite qu’une seule page est donc considéré comme un visiteur ayant passé zéro minute et zéro seconde sur le site, alors qu’il a peut-être lu une page pendant 4 minutes.

Referrer (Référent)

Il s’agit des sources de trafic vers une page, ou dont sont issus les visiteurs et/ou les visites.

Click-through (clic)

Nombre de fois où un lien a été cliqué.

Click-through rate (taux de clic)

Voir la définition du taux de clic.

Termes utilisés pour caractériser les visiteurs

New Visitor (Nouveau visiteur)

Nombre de visiteurs uniques ayant visité le site sur une période de temps donnée et qui n’avaient jamais visité le site auparavant (dans la limite de ce qui a pu être mesuré par le passé).

Returning Visitor

Nombre de visiteurs uniques ayant visité le site sur une période donnée, et qui ont déjà visité le site avant la période de référence.

Termes relatifs à l’engagement des internautes

Page Exit Ratio (Taux de sortie d’une page)

Nombre de sorties d’une page divisé par le nombre total de consultations de cette page (Page Views).

Bounce (Visites à une seule page)

Nombre de visites où les internautes n’ont consulté qu’une seule page.

Bounce Rate (taux de rebond)

Voir la définition du taux de rebond.

Page Views per Visit (Pages vues par visites)

Nombre de pages vues sur une période donnée divisé par le nombre de visites sur cette même période.

Termes relatifs à la conversion

Conversion

Nombre de fois qu’un objectif attendu a été atteint (vente, inscription, demande de contact…).

Taux de conversion

Voir la définition du taux de conversion.

Autres termes du web analytics

Impressions

Nombre de fois qu’un contenu (un texte, une annonce, une image…) a été rendu dans le navigateur d’un internaute.

Analyse et reporting

Au delà de la collecte des données ou data marketing et des indicateurs classiques cités ci-dessus, la valeur ajoutée du web analytics consiste surtout à savoir analyser et présenter les informations pour en faire des outils de décision au regard de sa stratégie digitale.Un reporting efficace passera par un tableau de bord webanalytics synthétique et orienté vers la performance.

Exemple de tableau de bord webanalytics

La réalisation d’un plan de marquage adapté permettra également d’effectuer un suivi plus fin du ROI des actions engagées sur les différents canaux et segments.

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