De l’art d’utiliser les webanalytics : la mesure

1. Mesurer "toutes choses étant égales par ailleurs"
2. Mesurer à périmètre constant
3. Mesurer des tendances, pas l'exactitude
4. Conclusion

Troisième et dernier épisode de notre série sur l’art d’utiliser les webanalytics. Après avoir vu comment se fixer des objectifs, comment utiliser les bons outils, je vous propose aujourd’hui d’aborder la mesure, à savoir comment mesurer le succès de votre business internet.

Mesurer “toutes choses étant égales par ailleurs”

Le plus gros défaut des outils de webanalytics, c’est d’être de grands bavards. Rappelez-vous la première fois où vous avez ouvert un logiciel d’analyse web et votre surprise face à la multitude de graphiques et d’indicateurs qu’on peut y trouver : nombre de visites, de visiteurs, de pages vues, de durée… Excitant et effrayant, les outils de web analyse fourmillent de données sur le comportement des internautes visitant votre site. Mais tous ne sont pas utiles, loin de là.

Il est donc important de définir ses objectifs avant de se lancer dans l’analyse. Toutes choses étant égales par ailleurs, il est important d’associer à chaque objectif de départ un KPI (ou indicateur de performance). Vous désirez doubler votre base email d’ici un an, il vous faudra donc un indicateur mesurant cette performance (ex.: nombre d’inscrits à ma newsletter = abonnement – désabonnement). L’indicateur que vous choisirez pour chacun de vos objectifs ne sera pas forcément un indicateur que vous trouverez directement dans votre outil de webanalytics. C’est généralement un indicateur composé, à savoir un indicateur calculé “après coup” à partir de données fournies par votre outil de webanalytics (ex. le nombre d’abonnement et de désabonnement à votre newsletter vous permet de calculer un nombre d’inscrits).

La mesure en webanalytics est donc une mesure “toutes choses égales par ailleurs” : on laisse tomber les indicateurs inutiles pour focaliser sur des KPI utiles (ex. : comment mesurer le succès d’un blog ou le succès des vidéos).

Mesurer à périmètre constant

Sans entrer dans la technique, les outils de web analyse récoltent leurs données par la mise en place d’un bout de code (appelé “tag” ou “tracker“) sur les pages de votre site internet. Ce bout de code récolte une ou plusieurs actions de l’internaute (ex. : l’internaute affiche la page, il clique sur le bouton, il déplace la souris…). Il est évident que si vous changez le bouton de votre page (aujourd’hui rouge, vert hier), la mesure du nombre de clic sur ce bouton n’est pas comparable entre aujourd’hui et hier (et ma question du jour est : a-t-on envie de cliquer sur un bouton rouge ? 😉 ).

La mesure en webanalytics doit donc dans la mesure du possible se faire à périmètre constant. Dans notre exemple, mesurer l’évolution du nombre de clics sur le bouton est “juste” tant que le bouton reste vert. Il peut être bien sûr intéressant de mesurer si le bouton rouge est plus efficace que le bouton vert, mais l’analyste web a alors bien conscience qu’il ne mesure pas une donnée à périmètre constant (et il utilisera plutôt un test A/B pour répondre à sa question, nous en reparlerons).

Toutes choses étant égales par ailleurs, mesurer un seul indicateur par objectif à périmètre constant est donc un bon début pour le web analyste. Mais ce n’est pas l’unique condition pour qu’il effectue une mesure juste.

Mesurer des tendances, pas l’exactitude

Le webanalyste n’est pas un comptable : son but n’est pas de mesurer l’information la plus juste, mais la plus utile. Prenons un exemple : vous avez pour objectif cette année d’augmenter de 50% le trafic de votre site internet provenant du référencement naturel. Tous les outils du marché proposent de mesurer les sources de trafic, mais les chiffres entre outils peuvent différer (voir par exemple les questions que se posent un blogueur sur les différences de mesure entre Google Analytics et XiTi). Et déjà je vois bondir les plus rationnels d’entre vous : mais comment peut-on mesurer le succès d’un site si les chiffres ne sont pas justes ? Par la tendance, monsieur, par la tendance…

A paramétrage constant, un outil de webanalytics est performant s’il permet de mesurer des tendances utiles à la prise de décision. Je m’explique : sur une période donnée (un an dans notre exemple), l’outil de webanalytics doit vous permettre de répondre à votre objectif de départ (50% de trafic en plus par le référencement naturel). Même si votre outil ne mesure pas le volume exact du trafic provenant des moteurs de recherche, la tendance (à périmètre égal entre le début et la fin de l’année) sera suffisamment juste pour savoir si vous avez atteint votre objectif.

Conclusion

Au risque de décevoir, la mesure webanalytics n’est pas juste. Elle est même loin d’être parfaite. Pourtant, elle permet chaque jour à des millions de webmasters de prendre des décisions pour développer le succès de leur site. Dans de prochains articles, nous verrons par des exemples concrets comment le webanalytics peut devenir votre meilleur ami pour développer votre business sur internet. Il pourrait même devenir un partenaire vital : quand vous aurez besoin d’un conseil pour optimiser votre site internet, il sera là pour vous rappeler que ce n’est pas vous qui décidez ce qui est mieux ou pas pour l’internaute, mais bien l’internaute qui décide ce qui est le mieux pour lui. Le savoir et s’adapter à sa demande vous ouvrira les portes du succès.