Voilà pourquoi j'ai été enchanté du livre "Web Analytics", aux Éditions Eyrolles: un livre simple, clair et en français. La première fois que Jacques m'a parlé du concept Web Analytics, il y a quelques années, j'étais loin de me douter qu'allait y naître une industrie. Pas que ce soit, en soi, compliqué - il n'y a rien de vraiment cryptique- mais les éléments forment maintenant un ensemble qui s'apparente à une science. Ou du moins, à une méthode et des paramètres mesurables. Et ce n'est plus toujours facile de s'y retrouver.
La formule de base est simple: Traffic --> Site web --> Résultats
Mais les auteurs varient ensuite divers paramètres pour nous faire voir l'importance de tel ou telle valeur. Évidemment, ils insistent sur cette équation Web + Analytics = Profit. Je ne sais pas si je vais devenir riche avec ce livre, mais je le lis avec profit.
Le livre est bâti de façon plus académique que le livre de Avinash Kaushik : Web Analytics, One hour a day. Ce dernier, très axé sur la pratique, empêche de se bâtir un point de vue stratégique. Si vous voulez une comparaison, le livre de Kaushik serait pour l'analyste terrain et le livre de Malo & Warren serait pour le cadre ou le stratège qui cherchent à acquérir une nomenclature commune pour converser avec son équipe et bâtir des plans stratégiques. (Pour voir à quel moment on doit réfléchir à la chose en bâtissant un site web, lisez mon guide des meilleures pratiques web.)
La première partie liste les raisons d'être et les objectifs de votre site web. Même un site artistique possède des "raisons d'être". Et cela peut se mesurer. Mais on imagine bien que les sites de cybercommerce ont plus à y gagner. Comme pour les autres secteurs de l'entreprise, le web demande ces indicateurs clés de performance et son propre tableau de bord.
"Il n'y a aucun bénéfice à mesurer quelque chose que l'on ne peut pas changer" disent les auteurs.
Un indicateur de performance possède 10 qualités:Je vais sûrement y faire référence à ce livre dans mes prochains billets, tellement je le trouve stimulant. Le livre offre des compléments en ligne : http://www.webanalyticsprofits.com/fr/complements.html
1- S'aligner sur la vision stratégique (si la haute direction ne tient pas en compte vos données dans leur décision, il fort à parier que votre plan sera déchiqueté à la première bourrasque)
2- Être assigné à un individu ou une équipe (Management 101: si personne n'est responsable ou ne possède pas les leviers pour influencer une mesure, elle tombera en désuétude au premier rush)
3- Permettre la prédiction (c.-à -d., une donnée aléatoire n'apportera rien de neuf à la compréhension du système).
4- Susciter l'action (on devrait toujours savoir comment influencer une donnée dans le sens voulu
5- Être peu nombreux (au maximum une quinzaine)
6- Être facile à comprendre (Éviter les indices à plusieurs variables, sous peine ne pas pouvoir isolé ce qui modifie l'index)
7- Être déclencheur de changement (Les données doivent être utilisées pour s'améliorer)
8- Être standardisé (La signification d'une mesure est la même à toute les hiérarchies -- ne sous-estimé pas ce point)
9- Être mis en contexte (Une donnée seule ne signifie rien: quel est l'historique, quel seuil faut-il surveiller, quelle cible faut-il atteindre)
10- Être pertinents (Les indicateurs ne sont pas éternels; il faut les revoir régulièrement
J'aime bien la base décimale, mais je m'en tiendrais à cinq: les numéros 1 à 3, 5 et 8. Pourquoi faire plus compliqué.
Je crois vraiment que c'est un livre de base, essentiel, à ceux qui veulent connaître le web analytics. Ceux qui ont aimé mon guide des meilleures pratiques web. et qui s'intéresse à l'étape 1 (stratégie) ou 5 (maintenance) seront ravis. Bravo aux auteurs.
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