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.

Depending on the company – its size, audience, life stage and goals – the data analytics suite that’s the best fit may be different from what the company across the street is using. Choosing the right data analytics suite for you is a two-part process.

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

A data analytics suite will collect, measure and analyze customer behavior. A tracking library will record data from your mobile app, servers or website. Everything will be tracked, including items that are added to a shopper’s cart and how many times a video has been viewed. Some of the most common stats to track are entry and exit points, behaviors, sessions, unique visitors, and visits. Analytics can also help companies figure out the different segments of their audience and their customer journeys and life cycles; analyze A/B testing; and perform automated messaging.

Tableau de bord de l'analyse des données de Looker

Once data is collected, a specialized team can figure out which components of your online presence are keeping the user engaged – and where they’re falling off. The overall goal is to do more of what’s working and to tweak the areas of the customer journey that aren’t delivering positive results. Your analytics suite should help you reach – and then surpass – your goals.

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 ?

The first thing to determine is how much data you’ll be tracking. This will help you decide the vendor and/or the plan you should go with. Some vendors are geared specifically toward small, mid-size or enterprise-level businesses, while others will have tiered plans to cater to all different data volumes.

If you don’t yet have a lot of data to track, like if you’re just launched a brand new business and are in the very first stages of growing an audience, you won’t need to track a lot of users, sessions or actions every month, which means you can keep costs down. On the other hand, big and enterprise-level businesses have a ton of data to track and they’ll want to see stats in real-time in order to make important decisions on-the-fly, so those businesses will want to spend more on their analytics tools.

Quel type de données souhaitez-vous suivre ?

In addition to volume of data, you’ll have to decide the types of data to track. Put more simply, you’ll have to consider the questions you need answered.

If you work for a small company or a startup, you probably care mostly about engagement and retention data, and you don’t want to be flooded with metrics you don’t understand and can’t use right now.

On the flip side, if your company is large, mature or both, you’ll likely have specialists or entire teams dedicated to wading through those metrics. You can then ask complex questions like, “If a customer discovers our content using this specific keyword, which content is best at converting them into a customer?”

Quelques questions supplémentaires à se poser

Do you want to be able to run analytics retroactively, meaning gather metrics even if you didn’t have data collection set up before?
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

As we said before, this section isn’t intended to be an exhaustive list of all the features you’ll have in your analytics suite. However, it does talk about some of the biggest considerations most online businesses will make. The purpose of an analytics suite is to give you an actionable and rich 360-degree view of your online business’ data. We discuss everything from user-friendliness to the specific metrics you may want to track.

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 Unbounce, the provider will host the landing pages. You can’t necessarily run the test on a page that’s hosted on your website, but you can get stats specifically for the test. If you have a tech-savvy member of your team, you can use a JavaScript-based tool like 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.

If you want the tool to generate reports (which most of them do), the best reports will be free of hard-to-understand jargon. They’ll be easy to read and to make sense of, and they’ll be oriented to your business.

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

There are going to be times when data from outside your main website is needed, like if your customers are on a different website or tool. You’ll need a way to get this information into your data analytics suite.

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.

Funnel analysis tools can be costly. One way around that is to only have the second step of the funnel recorded. For example, let’s say you have a basic funnel with the first step being a landing page, the second step having a “click to register” option and then the third step being registration. Instead of tracking when people go to the landing page, you can only track when someone clicks the “click to register” link. You can then use 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.

If you have something other than classic buttons and links, like Flash or Silverlight, a tool like Google Analytics isn’t going to be able to capture the data. You’ll need to look for a tool that you can use with the type of buttons and links you have. Also, if you have the same link on a page more than once, many tools aren’t going to be able to tell the difference between the matching links and you’ll get the same data for all instances of the link.

Suivi de l'utilisateur réel

While some people don’t consider these metrics to be of the utmost importance, we still feel that they’re worth mentioning, and you may find that you very much care about this data. Real User Monitoring refers to things like abandonment rate and page load time, and these metrics play a major role in analyzing your website and optimizing it for better performance. The most accurate tools for tracking and reporting this data will be JavaScript-based, which means you’ll need a specialist on hand.

Rapports traditionnels d'analyse du Web

There are a few basic analytics reports you’ll probably want access to. General usage reports tell you things like bounce rates, visits and visitors, page views, and your highest-performing content. Visitor attribution gives you insight into your audience’s demographics and may include browser, operating system, screen resolution and country. Traffic source analysis tells you which marketing channels your visitors are coming from. Within those channels, you can see more advanced analytics to determine which banner placements or keywords are having the biggest impact. Google Analytics is one of the best tools for generating traditional web analytics reports, specifically about usage and traffic.

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 lets you see the different interactions customers have with your website, specifically those that led them to convert to a customer. There’s also an advanced search to let you drill down into their behavior even more.

Outils de la voix du client

Voice of Customer data lets you collect invaluable feedback from your audience through the use of surveys. In your data analytics suite, you’ll be able to see who sees the surveys and where and when they see them.

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

Finding the right data analytics suite for your business is a big task. There are so many options out there, all with their own selection of features and level of sophistication. It’s important to understand that it’s unlikely you’ll find a 100% comprehensive solution – and if you do, it’s going to cost a ton. This is why it’s so important to have a firm handle on what you absolutely need and what you can live without for now. Also, it’s fine to have a list of features that you’d like but that aren’t a necessity at this point. Remember, there’s a difference between comprehensive for all and comprehensive for you.

In order to create a short list of the best options, think about the size of your company and your data volume, as well as your budget. From there, write a list of the most important questions you need answered. Don’t forget to consult the teams who will be most impacted by customer analytics (like your support agents, for example). Already have analytics set up? Where are they lacking and what gaps do you need to fill?

If you expect to have a lot of areas of improvement and you don’t have a big budget yet to pay for complex data analytics, it may be worth it to purchase a monthly plan for just a month or two, collect a bunch of data and then cancel the subscription while you make all of the changes you need.

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