Comment trouver la meilleure suite d'analyse de données pour votre entreprise en ligne

Aujourd'hui, les entreprises peuvent apprendre beaucoup de choses sur leurs clients. Grâce à toutes les données disponibles, les entreprises peuvent se faire une idée précise du comportement des clients et prédire leurs besoins. Les entreprises qui font de la collecte et de l'analyse de ces données une priorité sont des concurrents majeurs dans leur domaine. La technologie de l'analyse étant en constante évolution, les entreprises les plus intelligentes améliorent régulièrement leurs capacités de collecte de données.

En fonction de la taille de l'entreprise, de son public, de son stade de développement et de ses objectifs, la suite d'analyse de données la mieux adaptée peut être différente de celle qu'utilise l'entreprise d'en face. Le choix de la suite d'analyse de données qui vous convient est un processus en deux parties.

Tout d'abord, vous devez comprendre votre propre activité, en particulier vos besoins et vos objectifs.
Deuxièmement, vous devez savoir comment évaluer les fournisseurs d'outils d'analyse existants. Afin de relever les nombreux défis commerciaux et marketing, les outils d'analyse que vous choisissez doivent être adaptables, flexibles et conviviaux pour les mobiles.

Dans cet article, nous commencerons par vous donner une vue d'ensemble des logiciels d'analyse de données. Nous aborderons ensuite les questions que vous devez vous poser au sujet de votre entreprise afin de choisir le meilleur logiciel disponible, notamment en ce qui concerne la quantité et le type de données que vous envisagez de suivre. Nous aborderons ensuite les différentes fonctionnalités à surveiller et les indicateurs que vous souhaitez suivre. Bien que cette liste ne soit pas exhaustive, elle présente les principaux acteurs auxquels s'intéressent de nombreuses entreprises en ligne. Nous avons également une section présentant cinq des plus grandes erreurs commises par les entreprises en matière d'analyse, suivie d'une section de réflexions finales où nous conclurons.

Qu'est-ce qu'un logiciel d'analyse de données ? Une vue d'ensemble

Une suite d'analyse de données permet de collecter, de mesurer et d'analyser le comportement des clients. Une bibliothèque de suivi enregistrera les données de votre application mobile, de vos serveurs ou de votre site web. Tout sera suivi, y compris les articles ajoutés au panier d'un client et le nombre de fois qu'une vidéo a été visionnée. Les statistiques les plus courantes à suivre sont les points d'entrée et de sortie, les comportements, les sessions, les visiteurs uniques et les visites. L'analyse peut également aider les entreprises à déterminer les différents segments de leur public et leurs parcours et cycles de vie, à analyser les tests A/B et à effectuer des envois automatisés de messages.

Tableau de bord de l'analyse des données de Looker

Une fois les données collectées, une équipe spécialisée peut déterminer les éléments de votre présence en ligne qui maintiennent l'engagement de l'utilisateur et ceux qui ne le maintiennent pas. L'objectif global est de faire plus de ce qui fonctionne et de modifier les aspects du parcours client qui ne donnent pas de résultats positifs. Votre suite analytique devrait vous aider à atteindre - et à dépasser - vos objectifs.

Questions à poser sur votre entreprise

Vous ne pouvez pas choisir le bon ensemble d'outils d'analyse pour votre entreprise en ligne si vous ne connaissez pas la quantité de données dont vous disposez, les indicateurs que vous souhaitez suivre et les objectifs de votre entreprise. Dans cette section, nous allons vous poser ces questions afin que vous puissiez commencer à y réfléchir lorsque vous choisirez les fonctionnalités les plus importantes pour vous.

Quelle quantité de données allez-vous suivre ?

La première chose à déterminer est la quantité de données que vous souhaitez suivre. Cela vous aidera à choisir le fournisseur et/ou le plan qui vous conviendra le mieux. Certains fournisseurs s'adressent spécifiquement aux petites, moyennes et grandes entreprises, tandis que d'autres proposent des plans échelonnés pour répondre à tous les volumes de données.

Si vous n'avez pas encore beaucoup de données à suivre, par exemple si vous venez de lancer une toute nouvelle entreprise et que vous en êtes aux toutes premières étapes de la croissance de votre audience, vous n'aurez pas besoin de suivre un grand nombre d'utilisateurs, de sessions ou d'actions chaque mois, ce qui signifie que vous pouvez maintenir les coûts à un niveau bas. D'un autre côté, les grandes entreprises ont une tonne de données à suivre et veulent voir les statistiques en temps réel afin de prendre des décisions importantes à la volée.

Quel type de données souhaitez-vous suivre ?

Outre le volume de données, vous devrez décider des types de données à suivre. Plus simplement, vous devrez réfléchir aux questions auxquelles vous souhaitez répondre.

Si vous travaillez pour une petite entreprise ou une startup, vous vous intéressez probablement surtout aux données relatives à l'engagement et à la fidélisation, et vous ne voulez pas être submergé par des indicateurs que vous ne comprenez pas et que vous ne pouvez pas utiliser dans l'immédiat.

En revanche, si votre entreprise est grande, mature ou les deux, vous aurez probablement des spécialistes ou des équipes entières qui se consacreront à l'analyse de ces mesures. Vous pouvez alors poser des questions complexes telles que : "Si un client découvre notre contenu à l'aide de ce mot-clé spécifique, quel contenu est le plus à même de le convertir en client ?"

Quelques questions supplémentaires à se poser

Souhaitez-vous pouvoir effectuer des analyses rétroactives, c'est-à-dire recueillir des données même si vous n'avez pas mis en place de collecte de données auparavant ?
Qui accèdera aux rapports et les déchiffrera ? Votre équipe compte-t-elle des spécialistes ou avez-vous besoin de données et de rapports utilisables par des employés non techniques ?
Avez-vous besoin de fonctions d'automatisation ? Par exemple, certaines suites d'analyse de données sont dotées d'un système d'automatisation des courriels déclenché par des comportements spécifiques.

Caractéristiques à rechercher

Comme nous l'avons dit précédemment, cette section n'a pas pour but de dresser une liste exhaustive de toutes les fonctionnalités dont vous disposerez dans votre suite analytique. Cependant, elle aborde certaines des principales considérations que la plupart des entreprises en ligne devront prendre en compte. L'objectif d'une suite d'analyse est de vous donner une vue à 360 degrés, riche et exploitable, des données de votre entreprise en ligne. Nous abordons tous les sujets, de la convivialité aux mesures spécifiques que vous souhaitez suivre.

Cette section est organisée par ordre alphabétique afin que vous puissiez facilement trouver la caractéristique qui vous intéresse le plus. L'ordre des caractéristiques ne fait pas référence à leur importance ou à leur hiérarchie.

Tests A/B

Les tests A/B vous permettent de créer et d'exécuter des expériences afin de voir quelle version d'une page d'atterrissage (ou d'une page web ou de tout autre type de contenu) est la plus performante.

Il existe plusieurs façons de collecter des données à partir de tests A/B. Si vous optez pour une solution hébergée comme UnbounceLe fournisseur hébergera les pages d'atterrissage. Vous ne pouvez pas nécessairement effectuer le test sur une page hébergée sur votre site web, mais vous pouvez obtenir des statistiques spécifiques pour le test. Si un membre de votre équipe est doué pour la technologie, vous pouvez utiliser un outil basé sur JavaScript tel que Kissmetrics. Pour ce faire, vous devrez ajouter le code aux pages de votre site web.

La plupart du temps, ces outils présentent des lacunes dans un domaine ou un autre. Par exemple, vous ne pourrez peut-être pas effectuer un test sur une partie seulement de votre trafic, comme les visiteurs qui proviennent d'un canal spécifique ou d'un segment de votre public. Il se peut également que vous ne puissiez pas accéder à un rapport détaillé pour chacun de vos entonnoirs. Si l'absence de l'une de ces qualités est un problème, assurez-vous de rechercher des fonctionnalités de test A/B avant d'opter pour un outil.

Optimiseur visuel de site web est un excellent outil qui répond à de nombreuses attentes. Il vous permet de créer des expériences sans avoir de connaissances techniques et il couvrira tous vos tests.

Ciblage comportemental

Grâce à l'analyse du ciblage comportemental, vous pouvez savoir d'où viennent les visiteurs et quelles sont les actions qu'ils ont effectuées sur votre site web afin de personnaliser leur expérience. Pour un outil puissant de ciblage comportemental, pensez à Personyze.

Tableau de bord

Le tableau de bord de votre suite analytique doit être personnalisable. Ainsi, vous ne verrez que les informations et les mesures que vous souhaitez, sans que des informations inutiles ne viennent l'encombrer.

Exportation de données et rapports

Vous devez être en mesure d'exporter les données que vous collectez vers des outils tiers afin d'analyser davantage les informations. Il existe de nombreux programmes qui vous permettent d'exporter des données. Excellente analyse et Google Analytics sont de bonnes options.

Si vous souhaitez que l'outil génère des rapports (ce qui est le cas de la plupart d'entre eux), les meilleurs rapports seront dépourvus de jargon difficile à comprendre. Ils seront faciles à lire et à comprendre, et ils seront orientés vers votre activité.

Il convient toutefois de se méfier des rapports. Il ne faut pas créer des rapports pour le plaisir de créer des rapports (ou, pire, payer un employé pour qu'il en fasse son travail principal). Vous devez réfléchir à la raison pour laquelle certains rapports sont nécessaires, aux questions auxquelles ils répondent et à l'étape suivante une fois le rapport généré. Sinon, vous n'aurez qu'un tas de jolis rapports qui ne signifient pas grand-chose.

Événements extérieurs

Il peut arriver que vous ayez besoin de données extérieures à votre site web principal, par exemple si vos clients consultent un autre site web ou un autre outil. Vous aurez besoin d'un moyen d'obtenir ces informations dans votre suite d'analyse de données.

Analyse de l'entonnoir

Un entonnoir de vente est le processus par lequel votre client va passer pour se convertir. Il peut être simple ou complexe, mais un entonnoir de vente de base comprend une page de renvoi pour intriguer le client, une offre gratuite ou une réduction pour l'inciter à vous donner son adresse électronique, puis un produit ou un service qu'il achète chez vous.

L'analyse de l'entonnoir vous aidera à définir des entonnoirs et vous fournira des rapports sur les taux de conversion pour chaque étape de l'entonnoir. Récit cliquable vous permet de construire automatiquement des entonnoirs basés sur des étapes communes ou de définir vos propres entonnoirs.

Les outils d'analyse de l'entonnoir peuvent être coûteux. Une solution consiste à n'enregistrer que la deuxième étape de l'entonnoir. Par exemple, supposons que vous ayez un entonnoir de base dont la première étape est une page de renvoi, la deuxième une option "cliquer pour s'inscrire" et la troisième l'inscription. Au lieu de suivre les personnes qui se rendent sur la page d'atterrissage, vous ne pouvez suivre que les personnes qui cliquent sur le lien "cliquer pour s'inscrire". Vous pouvez alors utiliser Google Analytics pour suivre le taux de conversion sur la page d'atterrissage. Dans l'ensemble, cela pourrait réduire vos coûts.

Cartes à chaud et à défilement

Une carte thermique peut être considérée comme les empreintes digitales qu'un visiteur laisse sur votre site web. Elle vous indique ce sur quoi le client a cliqué. Une carte de défilement est à peu près la même chose, mais pour le défilement au lieu du clic. Les cartes peuvent vous aider à déterminer les parties de votre page web qui attirent les visiteurs et celles qu'ils ignorent ou dont ils s'éloignent. Œuf fou et Clicktale sont deux bonnes options pour le suivi de vos cartes. Crazy Egg, en particulier, est intuitif et convivial.

Si vous avez des boutons et des liens autres que classiques, comme Flash ou Silverlight, un outil comme Google Analytics ne sera pas en mesure de capturer les données. Vous devrez rechercher un outil qui puisse être utilisé avec le type de boutons et de liens que vous possédez. Par ailleurs, si le même lien figure plusieurs fois sur une page, de nombreux outils ne seront pas en mesure de faire la différence entre les liens correspondants et vous obtiendrez les mêmes données pour toutes les occurrences du lien.

Suivi de l'utilisateur réel

Bien que certaines personnes ne considèrent pas ces mesures comme étant de la plus haute importance, nous pensons qu'elles valent la peine d'être mentionnées, et vous pourriez découvrir que ces données vous intéressent vraiment. Le suivi des utilisateurs réels fait référence à des éléments tels que le taux d'abandon et le temps de chargement des pages, et ces mesures jouent un rôle majeur dans l'analyse de votre site web et son optimisation pour de meilleures performances. Les outils les plus précis pour le suivi et le reporting de ces données sont basés sur JavaScript, ce qui signifie que vous aurez besoin d'un spécialiste.

Rapports traditionnels d'analyse du Web

Il existe quelques rapports d'analyse de base auxquels vous souhaiterez probablement avoir accès. Les rapports d'utilisation générale vous renseignent sur les taux de rebond, les visites et les visiteurs, les pages vues et le contenu le plus performant. L'attribution des visiteurs vous donne un aperçu des caractéristiques démographiques de votre public et peut inclure le navigateur, le système d'exploitation, la résolution de l'écran et le pays. L'analyse des sources de trafic vous indique les canaux de marketing d'où proviennent vos visiteurs. Au sein de ces canaux, vous pouvez consulter des analyses plus avancées pour déterminer quels placements de bannières ou quels mots-clés ont le plus d'impact. Google Analytics est l'un des meilleurs outils pour générer des rapports d'analyse web traditionnels, en particulier sur l'utilisation et le trafic.

Rapports d'utilisation des visiteurs

Ces rapports vous permettront d'approfondir les données relatives à chaque utilisateur ainsi que les informations sur l'utilisation globale. Tend vous permet de voir les différentes interactions des clients avec votre site web, en particulier celles qui les ont amenés à se convertir en clients. Une recherche avancée vous permet également d'approfondir leur comportement.

Outils de la voix du client

Les données relatives à la voix du client vous permettent de recueillir des informations précieuses auprès de votre public par le biais d'enquêtes. Dans votre suite d'analyse de données, vous pourrez voir qui voit les enquêtes et où et quand elles sont vues.

5 erreurs à éviter lors du choix de vos outils d'analyse

Les avantages d'une suite analytique fiable et complète sont évidents. Cependant, beaucoup trop d'entreprises essaient de commencer à suivre et à analyser des données avant d'être prêtes, ce qui gaspille votre budget et vous laisse avec un tas d'informations dont vous ne savez que faire. Évitez les six erreurs suivantes pour obtenir le meilleur retour sur investissement de votre suite analytique.

Erreur #1 : Penser que votre suite analytique remplace votre processus de vente.

Les outils d'analyse des données que vous utilisez ne sont que des outils. Ils ne constituent pas une stratégie, mais un moyen d'évaluer les stratégies que vous avez déjà mises en place. Quelle que soit la robustesse de votre système, votre logiciel d'analyse ne peut pas créer une stratégie de vente convaincante et efficace pour vous. Même si vous finissez par tout changer, vous devriez vraiment avoir une stratégie de vente en place avant de mettre en place des outils d'analyse. Quels entonnoirs de vente allez-vous suivre si vous n'en avez pas du tout ?

Erreur #2 : Essayer de trouver de l'importance dans chaque mesure possible.

Les ensembles de données que vous pouvez suivre sont illimités. Vous pouvez suivre le comportement des clients, les performances internes et même les tendances mondiales du secteur. L'idée d'avoir toutes ces informations à portée de main est excitante... jusqu'à ce que vous vous noyez dedans. Vous ne pourrez rien tirer de significatif de toutes les informations que vous pouvez recueillir. Réduisez votre liste aux paramètres qui comptent le plus pour votre entreprise à l'heure actuelle et gardez à l'esprit quelques paramètres que vous prévoyez d'ajouter plus tard.

Erreur #3 : Se concentrer sur les petites mesures plutôt que sur les grandes.

Avec une bonne suite analytique, vous pouvez en apprendre beaucoup sur vos clients et leurs comportements. Vous pouvez trouver des données qui vous aideront à les cibler de manière totalement personnalisée. Le seul problème, c'est que si vous n'arrivez pas à convertir des clients, pourquoi vous préoccuper de trouver tout ce que vous pouvez sur les quelques clients que vous avez ?

Ce n'est qu'un exemple d'un problème courant. Avant de vous pencher sur les subtilités de votre audience et de l'engagement des utilisateurs, vous devez vous assurer que vous atteignez d'abord vos grands objectifs prioritaires, c'est-à-dire convertir les utilisateurs parce que votre ciblage et votre message sont corrects. Si c'est le cas, corrigez le problème avant de vous concentrer sur les détails les plus infimes.

Erreur #4 : Tout suivre mais ne rien faire.

C'est une erreur que les entreprises commettent souvent, surtout si elles ont passé des années sans suivre leurs données. Certains chefs d'entreprise ont tendance à suivre leur instinct. Mais si vous n'atteignez pas vos objectifs, c'est que votre instinct vous induit en erreur. La collecte des données n'est qu'une partie du processus - vous devez également les analyser et prendre des mesures. Et vous devez le faire fréquemment, car les clients changent constamment leurs exigences et leurs préférences.

Erreur #5 : Ignorer ou manquer les erreurs de suivi.

Les erreurs de suivi peuvent entraîner une analyse erronée, trompeuse ou peu fiable de vos données. Elles sont également très fréquentes, surtout si vous essayez de tout gérer en interne et que vous n'avez pas de spécialiste dans votre équipe. Vous devez être en mesure (a) de configurer correctement le suivi dès le départ et (b) de détecter immédiatement les problèmes de suivi. Si votre développeur n'est pas en mesure de faire l'une ou l'autre de ces choses, vous êtes dans le pétrin. La plupart du temps, les équipes marketing ne connaissent pas les tenants et les aboutissants de la partie technique du suivi des données. Assurez-vous d'avoir dans votre équipe une personne fiable et compétente sur le plan technique ou envisagez de faire appel à une société tierce qui s'occupera de tout cela pour vous.

Dernières réflexions pour trouver le meilleur logiciel d'analyse

Trouver la bonne suite d'analyse de données pour votre entreprise n'est pas une mince affaire. Il existe une multitude d'options, toutes dotées d'une sélection de fonctionnalités et d'un niveau de sophistication qui leur sont propres. Il est important de comprendre qu'il est peu probable que vous trouviez une solution complète 100% - et si vous en trouvez une, elle coûtera très cher. C'est pourquoi il est si important de savoir ce dont vous avez absolument besoin et ce dont vous pouvez vous passer pour l'instant. Vous pouvez également dresser une liste des fonctions que vous aimeriez avoir, mais qui ne sont pas indispensables pour l'instant. N'oubliez pas qu'il y a une différence entre une assurance complète pour tous et une assurance complète pour vous.

Afin de dresser une liste restreinte des meilleures options, réfléchissez à la taille de votre entreprise et à votre volume de données, ainsi qu'à votre budget. À partir de là, dressez une liste des questions les plus importantes auxquelles vous devez répondre. N'oubliez pas de consulter les équipes qui seront les plus concernées par l'analyse de la clientèle (comme vos agents d'assistance, par exemple). Des analyses ont-elles déjà été mises en place ? Quelles sont les lacunes à combler ?

Si vous prévoyez de nombreux domaines d'amélioration et que vous ne disposez pas encore d'un budget important pour payer des analyses de données complexes, il peut être intéressant de souscrire un abonnement mensuel pour un mois ou deux, de collecter un grand nombre de données, puis de résilier l'abonnement pendant que vous effectuez tous les changements nécessaires.

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