L'analyse des données web, via un outil de webanalyse comme Google Analytics, c'est une mine d'or pour l'entreprise. Analyser les données collectées sur votre boutique e-commerce, votre blog ou encore vos applications, ce sont autant d'informations qui renforcent votre connaissance client, vous guident dans vos choix stratégiques, ou encore vous permettent de développer vos services assistance / SAV. Pour tirer profit au mieux de la webanalyse, essayez d'éviter ces erreurs trop communes.
La webanalyse n'influe par sur les décisions de l'entreprise
Vous avez mis en place un suivi du trafic de vos sites / applications. Vous en tirez des informations, mais celles-ci ne parviennent pas jusqu'aux décideurs, ou n'influencent pas leur action. Dans ce cas, vous perdez votre temps. Dans certains cas, le problème vient d'un manque de communication. Il est impératif de "traduire" les données pour que les dirigeants puissent en comprendre les tenants et aboutissants. Parfois, le problème vient d'un manque de considération... Il faut apprendre à bien "vendre" en interne l'analyse de données.
L'analyse de données sert à justifier des actions marketing
Contrairement à ce que nous venons de voir, il arrive parfois que l'analyse de données web soit valorisée dans l'entreprise... avec quelques dérives. Elle n'est plus là pour apporter une vision objective d'un problème, mais sert à justifier les actions marketing, et "faire mousser" les décideurs. Attention à ne pas être manipulé, et à voir des chiffres qui vont dans le sens d'une action être utilisés, et les autres ignorés.
L'analyse n'est pas focalisée sur les bonnes questions
Nous l'avons déjà dit, l'analyse de données web est une solution puissante pour l'entreprise. Ne vous focalisez ainsi pas trop sur la résolution de "petits" problèmes, qui n'ont pas de valeur stratégique. Comprendre les différences entre les visiteurs qui achètent les produits de la famille A et ceux de la famille B est intéressant. Toutefois, développer une analyse selon des profils de visiteurs pour identifier des tendances, puis mettre en œuvre et automatiser un programme d'emailing avec 10 campagnes possède une valeur ajoutée bien plus forte. Accordez 30% de votre temps à la résolution de problèmes courants, et 70% à la recherche, à la prospective, et à la résolution de questionnements qui n'existent peut être pas encore !
Les données webanalytics utilisées sont fausses
Attention aux données utilisées pour mener une analyse. Trop souvent, les données qui servent de base à une étude ne sont pas les bonnes (problème de compréhension), elles sont non-pertinentes (le volume est trop faible pour tirer des conclusions) ou encore carrément fausses (à cause, notamment, de l’échantillonnage). Imaginez un pilote d'avion avec de fausses cartes, ou un touriste avec un guide périmé... Croyez-nous, il y a beaucoup de choses à dire sur l'importance de mener un véritable toilettage des données avant de commencer toute analyse. Il faut "mettre les mains dans les données" pour enlever les valeurs aberrantes, compléter des datas manquantes, améliorer l'acquisition.
[alert-success]Lire aussi : "Et si les données de webanalyse faisaient de vous une star au bureau ?" et "Nettoyer vos rapports de contenu dans Google Analytics"[/alert-success]
