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Web Analytics Les meilleures pratiques pour optimiser les performances

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Présentation

Le succès d'un projet web, a fortiori e-commerce, est conditionné par l'adoption du web analytics dans une démarche d'amélioration continue : transformer plus de visiteurs en clients, arbitrer les investissements publicitaires et prendre les bonnes décisions.

La connaissance des bonnes pratiques pour la mise en place d'un tracking e-commerce avancé grâce à Google Tag Manager et Google Analytics ou Piwik, ainsi que la compréhension et la bonne interprétation des données d'audience pour en tirer l'information utile à l'entreprise, sont les conditions pour être autonome dans la mise en œuvre d'une stratégie webmarketing efficace.

Avec une approche pragmatique et pédagogique, le livre détaille les "best practices" web analytics afin d'optimiser les performances d'un site e-commerce ;  une fois comprises, ces méthodes sont applicables à tout type de site.

Le web analytics est une discipline transversale qui implique l'informatique et le marketing. Cet ouvrage est destiné à la fois aux profils informatique qui participent au développement d'un site web e-commerce et aux profils marketing qui pilotent l'activité e-commerce : responsables marketing, chefs de projet e-commerce, webmarketers, webmasters, développeurs et étudiants qui se destinent aux métiers du e-commerce ou de l'analyse d'audience.

Table des matières

  • Sans mesure, pas d'optimisation
    • A. Introduction
    • B. Pourquoi travailler en aveugle ?
    • C. L'analyse
    • D. Informatique et marketing
  • Les outils web analytics
    • A. Introduction
    • B. Fonctionnement des outils de mesure côté client
      • 1. Principe
        • a. Fonctionnement du tag JavaScript
        • b. Envoi des données au serveur
        • c. Pose de cookies
      • 2. Limitations
    • C. Comprendre les éléments mesurés par les outils web analytics (hits, visites, visiteurs)
      • 1. Hits (interactions)
        • a. Pages vues
        • b. Événements
        • c. Autres hits
      • 2. Visites (sessions)
      • 3. Visiteurs (utilisateurs)
    • D. Les principaux outils web analytics du marché
      • 1. Parts de marché
      • 2. Choix d'une solution
      • 3. Comparatif Universal Analytics/Piwik
        • a. Piwik
        • b. Universal Analytics
    • E. Données personnelles et législation
      • 1. Législation
        • a. Incidence pour Universal Analytics
        • b. Incidence pour Piwik
      • 2. Conditions d'utilisation des outils
        • a. Universal Analytics
        • b. Piwik
  • Les fondamentaux pour convertir
    • A. Introduction
    • B. L'expérience utilisateur
      • 1. Créez les conditions les plus favorables !
      • 2. Ergonomie et navigation : l’internaute ne doit pas réfléchir !
        • a. Quelques principes ergonomiques à respecter
        • b. Théories de la Gestalt
        • c. Loi de Fitts
        • d. Espaces négatifs
        • e. La règle des trois clics
        • f. Quelques conseils
      • 3. Gagnez la confiance de vos visiteurs
        • a. Susciter plutôt que forcer la main
        • b. La crédibilité
        • c. Les éléments de réassurance
      • 4. Autres éléments clés favorisant les conversions
        • a. Temps de chargement des pages
        • b. Bugs
    • C. Le merchandising
      • 1. Les têtes de gondoles
      • 2. Cross-selling et up-selling
      • 3. Moteurs de recommandations
    • D. Le moteur de recherche interne
    • E. Les pages produit
    • F. Checkout
      • 1. Un tunnel
      • 2. L'abandon de panier
    • G. Conception adaptée aux mobiles
      • 1. Tracking adapté aux mobiles
      • 2. Compatibilité mobile
    • H. Trafic qualifié
  • Préparer l’analyse d’audience web
    • A. Prise en compte des objectifs business
      • 1. Frameworks web analytics
    • B. Indicateurs de performance e-commerce (KPI)
      • 1. Les attributs des bons KPI
      • 2. Quelques KPI e-commerce
    • C. Analyse technique et fonctionnelle du site
      • 1. Utilisation d'un gestionnaire de balise
        • a. Principe de fonctionnement
        • b. Exemple
      • 2. Multilingue/multidomaine
        • a. Cookies
        • b. Structuration du compte
      • 3. Version mobile
        • a. Vue mobile
        • b. Conception adaptative
      • 4. Plate-forme de paiement externe
        • a. Retour automatique
        • b. Éviter les erreurs d'attribution de la source à votre banque
      • 5. Technologies utilisées
        • a. Ajax
      • 6. Fonctionnalités spécifiques
    • D. Identifier les événements et les conversions
      • 1. Différence entre conversions et objectifs
      • 2. Événements
      • 3. Macro-conversions
      • 4. Micro-conversions
      • 5. Exemples
        • a. Micro-conversion
        • b. Macro-conversion
    • E. L'audit web analytics
      • 1. Scripts de tracking analytics
        • a. Déterminer l'outil utilisé et sa version
        • b. Absence de code de tracking sur les pages
        • c. Position du code de tracking
        • d. Formatage du code
      • 2. Problèmes liés à la configuration de l'outil
      • 3. Quelques points à vérifier dans Google Analytics
        • a. Présence de spam dans les rapports
        • b. Taux de rebond anormalement bas
        • c. Faible part de l'accueil dans les pages de destination vues
        • d. Les campagnes publicitaires sont-elles correctement mesurées ?
        • e. Pas de données pour certaines dimensions : (not set)
        • f. Transactions dupliquées dans les rapports e-commerce
        • g. Problème d'échantillonnage
        • h. Notifications
        • i. Autres points
  • Le plan de marquage
    • A. Introduction
    • B. Les gestionnaires de balises
      • 1. 7tag
      • 2. Google Tag Manager
      • 3. Utilisation de Google Tag Manager
        • a. Principe de fonctionnement
        • b. Un grand pouvoir implique de grandes responsabilités
        • c. Installation
        • d. Explication du fonctionnement à travers un exemple de tracking e-commerce simple
    • C. Plugins ou développements maison ?
      • 1. Choix d'un plugin
        • a. Avantages
        • b. Inconvénients
        • c. Plugins pour Magento
        • d. Plugins pour PrestaShop
        • e. Plugins pour WordPress et WooCommerce
        • f. Plugins pour VirtueMart (Joomla)
      • 2. Développements maison
    • D. Création de plans de marquage pour Universal Analytics avec Google Tag Manager
      • 1. Environnements de test et de production
        • a. Création de deux conteneurs
        • b. Tests et prévisualisation
      • 2. Cas spécifique du tracking multidomaine
        • a. Création de chaque propriété
        • b. Création des balises de tracking Universal Analytics avec GTM
      • 3. Tracking e-commerce simple
        • a. Tracking des transactions
        • b. Mesurer les autres interactions importantes
        • c. Création d'un événement "Ajout au panier" avec Google Tag Manager
        • d. Création d'un événement "vues de produits" avec Google Tag Manager
    • E. Plan de marquage e-commerce avancé avec Google Tag Manager
      • 1. Préambule
        • a. Cohérence et persistance des données
        • b. L'objet e-commerce
      • 2. Configuration Universal Analytics
      • 3. Code à implémenter dans les pages
        • a. Impressions de produits
        • b. Clic sur un lien vers un produit (sur une vignette produit)
        • c. Vues de fiches produit (page produit)
        • d. Ajout au panier
        • e. Suppression d'un produit du panier
        • f. Vues de promotions
        • g. Clics sur des promotions
        • h. Checkout
        • i. Achat
        • j. Remarketing Adwords
        • k. UserId
        • l. Informations visiteur
      • 4. Configuration de Google Tag Manager
        • a. Création d'une variable "identifiant Universal Analytics"
        • b. Création de la balise Universal Analytics
        • c. Création du déclencheur
        • d. Prévisualisation et publication
    • F. Autres interactions à mesurer
      • 1. Événements basés sur le plan de marquage
      • 2. Création d'un événement "Add-to-wishlist" avec Google Tag Manager
        • a. Création de la variable pour récupérer le nom du produit
        • b. Création du déclencheur
        • c. Création de la balise
      • 3. Création de compte
        • a. Création d'un événement grâce à du code
        • b. Création d'un événement basé sur un écouteur d'envoi de formulaire
      • 4. One step checkout
    • G. Recette et mise en production
      • 1. Recette
        • a. Configuration pour la recette
        • b. Tag Assistant
        • c. Comparer les données analytics avec le back-office
      • 2. Mise en production
        • a. Exporter le conteneur de développement Google Tag Manager
        • b. Importer le conteneur dans celui de production
        • c. Modifier l'identifiant de la propriété Analytics
        • d. Suppression des anciens tags, intégration du script GTM et des dataLayers, et mise en production
    • H. Tracking e-commerce avec Piwik
      • 1. Plugins
      • 2. Marquage des pages
      • 3. Implémentation avec un gestionnaire de balises
  • Configurer Universal Analytics
    • A. Configuration d'Universal Analytics
      • 1. Structuration du compte
        • a. Compte et utilisateurs
        • b. Propriétés
        • c. Vues
        • d. Tableau Excel récapitulatif
      • 2. Filtres
        • a. Exclusion du trafic interne
        • b. Nom de domaine dans les URL
        • c. Accès aux filtres
        • d. Expressions régulières
        • e. Ordre des filtres
        • f. Recommandations
    • B. Configurer les objectifs et entonnoirs de conversion
      • 1. Objectifs
        • a. Objectif de type Destination
        • b. Objectif de type événement
        • c. Valeur de l'objectif
      • 2. Entonnoir de conversion
        • a. Étape obligatoire
        • b. Vérifier les étapes
        • c. Cas particulier : one step checkout
    • C. Tracking des campagnes publicitaires
      • 1. Sources, supports, campagnes
      • 2. Canaux
        • a. Groupes de canaux personnalisés
      • 3. Délai d'expiration de la campagne
    • D. Autres options importantes
      • 1. Recherche interne
      • 2. Liste d'exclusion de sites référents
      • 3. Exclusion des paramètres d'URL inutiles
      • 4. Activation des rapports e-commerce
      • 5. Regroupement de contenus
      • 6. Associations
      • 7. Alertes personnalisées
        • a. Aucune donnée
        • b. Baisse de trafic
        • c. Baisse du nombre de transactions
        • d. Erreurs 404
        • e. Taux de rebond
    • E. Checklist
      • 1. Configuration du compte
      • 2. Configuration au niveau des propriétés
      • 3. Configuration au niveau des vues
  • Comprendre et bien utiliser les rapports Universal Analytics
    • A. Concepts fondamentaux
      • 1. Dimensions et statistiques
        • a. Les dimensions
        • b. Les statistiques
        • c. Les dimensions et statistiques dans un rapport
        • d. Dimension secondaire
        • e. Champ d'application (scope)
      • 2. Mesurer ce qui vous intéresse
        • a. Dimensions personnalisées
        • b. Statistiques personnalisées
        • c. Statistiques calculées
      • 3. Taux de rebond
        • a. Erreurs d'interprétation du taux de rebond
        • b. Ajuster le calcul des rebonds
      • 4. Pages de sorties et taux de sortie
      • 5. Temps passé sur le site et temps passé par page
        • a. Pages d'entrée avec rebond
        • b. Pages de sortie
        • c. Temps passé sur le site
      • 6. Pages vues et vues uniques
      • 7. Valeur de la page
      • 8. Moteur de recherche interne
      • 9. Trafic direct
      • 10. Échantillonnage
      • 11. Expressions régulières
    • B. Séparer le bon grain de l'ivraie
      • 1. Choisir les données utiles
      • 2. Segmenter pour donner du sens
        • a. Quelles données pour segmenter les utilisateurs ?
        • b. Utilisation des segments intégrés
        • c. Création de segments personnalisés
        • d. Segment ou vue filtrée ?
      • 3. Contextualiser
        • a. Données historiques
        • b. Corrélations
        • c. Moyennes
      • 4. Objectifs
      • 5. Interprétation des données
        • a. Attention aux moyennes
        • b. Taux de conversion
        • c. Visiteurs
        • d. Quelques conseils
      • 6. Visualisation des données
        • a. Dans Google Analytics
        • b. L'API Google Analytics
        • c. Outils externes
    • C. Dashboards : less is more
      • 1. Exemple dans Google Analytics
      • 2. Exemple dans Excel
  • Rapports e-commerce et e-commerce avancé
    • A. Rapports e-commerce standards dans Universal Analytics
      • 1. Vue d'ensemble
      • 2. Performances des produits
        • a. Quantité
        • b. Chiffre d'affaires par produit
        • c. Investiguer
        • d. Optimiser
      • 3. Performance des ventes
      • 4. Transactions
      • 5. Délai avant l'achat
        • a. Investiguer
        • b. Limites
      • 6. Délai avant conversion et longueur du chemin
    • B. Entonnoir de conversion de l'objectif "achat"
      • 1. Fonctionnement
        • a. Taux de conversion de l'entonnoir
        • b. Taux d'abandon de l'objectif
      • 2. Interprétation
      • 3. Segmentation
      • 4. Aller plus loin avec le rapport Flux de l'objectif
    • C. Rapports e-commerce Piwik
      • 1. Tableaux de bord
      • 2. Récapitulatif
        • a. Segmenter
        • b. Comparer des segments
      • 3. Logs e-commerce
        • a. Profil visiteur
        • b. Visualisation des rapports de logs
      • 4. Produits
      • 5. Ventes
    • D. Exploiter la puissance des rapports e-commerce avancé Universal Analytics
      • 1. Vue d'ensemble
      • 2. Analyse du comportement d'achat
        • a. Comportement d'achat
        • b. Comportement lors du processus de paiement (checkout)
      • 3. Performance des produits
      • 4. Analyse du merchandising
        • a. Performance de la liste de produits
        • b. Position de la liste de produits
      • 5. Marketing
        • a. Promotions internes
        • b. Coupon de commande
        • c. Segmenter
  • Performance et ROI des campagnes publicitaires
    • A. Introduction
    • B. Indicateurs de performance
      • 1. ROI
      • 2. CPA
      • 3. Importer les données de coût dans Universal Analytics
    • C. Performance des canaux marketing dans Google Analytics
      • 1. Modèle d'attribution par défaut
      • 2. Le modèle d'attribution par défaut est-il adapté à votre marketing ?
      • 3. Erreurs d'interprétation
      • 4. Performance des réseaux sociaux
    • D. Quels indicateurs pour le SEO ?
      • 1. Ne mettez pas tous vos œufs dans le même panier
      • 2. Indicateurs
        • a. ROI
        • b. Pages de destination
        • c. Segment utilisateurs SEO
    • E. Étude de l'attribution des conversions
      • 1. Analyse de la contribution des canaux
        • a. Conversions indirectes
        • b. Chemins de conversion
        • c. Fenêtre d'attribution
        • d. Limitations
        • e. Visualisation
        • f. Segments de conversion
      • 2. Modèles d'attribution intégrés dans Google Analytics
        • a. Dernier clic non direct
        • b. Dernière interaction
        • c. Première interaction
        • d. Attribution linéaire
        • e. Dépréciation dans le temps
        • f. Dernier clic sur une annonce AdWords
        • g. Attribution basée sur la position
      • 3. Exemple de modèle d'attribution personnalisé
      • 4. Canaux d'acquisition de nouveaux clients
  • Expérimenter : l'A/B testing
    • A. Introduction
    • B. Tests A/B et multivariés
      • 1. Tests A/B
      • 2. Tests multivariés
      • 3. Indice de confiance
      • 4. Mise en place
        • a. Quelles pages tester ?
        • b. Quels éléments tester ?
        • c. Recommandations
        • d. Pédagogie
    • C. Tester dans Google Analytics
      • 1. Avantages
      • 2. Inconvénients
      • 3. Création d'un test
      • 4. Lecture des résultats
    • D. Tester avec AB Tasty
      • 1. Installation
      • 2. Éditeur
        • a. Liaison avec Universal Analytics
        • b. Objectifs
      • 3. Reporting
    • E. Analyser les résultats dans Google Analytics
    • Index

Auteur

Olivier MEYEREn savoir plus

Olivier Meyer est consultant et formateur en web analytics et SEO. Après une formation initiale de webdesigner, il a travaillé en agence et chez l'annonceur en tant que webmaster, chef de projet web et webmarketing avant de se spécialiser sur le SEO et l'analyse d'audience. S'appuyant sur quinze années d'expérience et le suivi de nombreux projets digitaux, notamment de sites e-commerce à fort trafic, il enseigne les bonnes pratiques pour optimiser les performances des sites web.

Caractéristiques

  • Niveau Débutant à Initié
  • Nombre de pages 330 pages
  • Parution avril 2016
    • Livre (broché) - 17 x 21 cm
    • ISBN : 978-2-409-00154-3
    • EAN : 9782409001543
    • Ref. ENI : MBWA
  • Niveau Débutant à Initié
  • Parution avril 2016
    • HTML
    • ISBN : 978-2-409-00214-4
    • EAN : 9782409002144
    • Ref. ENI : LNMBWA