Ensemble des articles pour le mois de mai, 2012
mai
22

Dashboard et analyse, comment s’y prendre ?

Et hop, j’ai eu plusieurs questions la semaine dernière sur un article, donc je vais tenter d’y répondre cette semaine. D’abord merci JB pour ces questions, c’est toujours plus intéressant de répondre à quelqu’un plutôt que d’essayer d’imaginer le sujet qui peut intéresser certains.

« Est-il possible de concevoir un dashboard qui corresponde à la fois aux exigences de simplicité du client et aux souhaits d’exhaustivité du web analyste (en agence), et quelles sont les best pratices pour y parvenir ? »

Le dahsboard client

Alors, je rectifierais légèrement le postulat de base, parce que personnellement j’ai rarement vu en agence de vraies exigences de simplicité d’un client. Au contraire j’ai souvent croulé sous les demandes de « chiffres », de « stats », de « KPIs », ce qui signifiait faire un copié collé de l’outil web analytics dans un fichier Excel… Les demandes sont souvent confuses et contiennent beaucoup de choses différentes.

Cela dit il est vrai qu’on se rend compte aussi que la majorité des clients ne finissent par ne plus lire les dashboards si on les construit comme ils le souhaitent au départ et c’est peut être ce qui donne cette impression à la longue qu’il faut produire un nouveau dashboard plus simple, plus clair et plus facilement lisible.

Déjà il faut comprendre pourquoi le client demande beaucoup de chiffres. Pourquoi veut-il dans certains cas avoir quasiment toute l’information utile à l’analyste pour faire toute son analyse ?
Comme je disais dans un précédent billet, on a parfois l’impression que le client veut faire le travail d’analyse à notre place. J’ai toujours été surpris de cette attitude ce qui m’a poussé à essayer de comprendre pourquoi ça arrivait afin de trouver une manière de rectifier ce problème.

J’ai trouvé 4 principales raisons qui poussent un client vouloir jouer les analystes :

- Personne ne fait le vrai bon travail d’analyse.
C’est le plus dur constat à faire, surtout si c’est un client que l’on a depuis longtemps. En fait si personne n’explique ce qui se passe sur le site, si le client est aveugle sur ses opérations digitales, s’il ne voit pas de manière de les améliorer, il va vouloir lui même comprendre à partir des données web analytics. Si votre client n’arrête pas de vous demander des chiffres posez vous les deux principales questions :
1 -Est-ce que je fais mon travail d’analyse et de diffusion de l’analyse correctement ?
2- Est-ce que mon client a vraiment confiance en mon travail ?
En répondant à ces questions on peut parfois trouver la solution pour désamorcer une situation épineuse. Il arrive aussi que suite à une série de malchance le client a perdu très clairement la confiance et dans ce cas il faut faire le dos rond un bon moment tout en essayant de produire de la valeur…
- Le client pense mieux savoir que l’analyste.
Je dis « pense », mais ce n’est pas forcément faux… Il faut savoir que bien souvent en agence on manque de contexte pour les analyses parce que beaucoup de paramètres offline et confidentiels entrent en jeu. Lorsque l’analyste n’a pas toute l’information et que la communication est un peu coupée, le client peut vouloir reprendre une partie de l’analyse.
Il se peut aussi que le client pense mieux connaitre le digital que son analyste, et là, à vous de voir si il a raison…
- Le client veut faire valoir ses bonnes idées auprès de ses supérieurs.
Evidemment on est dans un monde compétitif où la bonne idée peut sauver une place ou booster une carrière. Il est parfois plus judicieux pour un client de récupérer les rapports un peu bruts, regarder si les chiffres corroborent ses intuitions et proposer lui-même des optimisations plutôt que de laisser l’analyste briller par sa perspicacité. Ce cas est un peu particulier, mais je dois dire que j’ai l’ai déjà vu.
- Le client ne comprend pas le web analytics ou le scope du travail de l’analyste
Bon, dans ce cas précis, c’est souvent un peu compliqué mais une grande partie du travail web analytics consiste à faire comprendre (à ses collègues ou à son client) ce qu’on l’on fait et comment on peut les aider.

Maintenant si l’on arrive à avoir une relation saine avec son client et que l’on fait bien son travail le but est de produire un tableau de bord simple, avec des indicateurs segmentés qui fournissent une vraie information, avec une explication de cette information mettant en valeur les opportunités ou les menaces pour l’entreprise. Enfin un bon tableau de bord devrait être accompagné d’actions à prendre (recommandations d’optimisation). Mais d’expérience entre ce qui est vendu au client en agence et la réalité de l’analyse au fil des semaines il y a souvent un bel écart. Si le tableau de bord est hebdomadaire il n’est vraiment pas évident de proposer des actions toutes les semaines (quoique j’ai vu certains analystes sous pression se surpasser…).

Mais une fois que l’on réussit à créer un dashboard simple, clair et orienté sur les objectifs comment produire une belle analyse contextuelle pertinente contenant ces fameuses recommandations ?

L’analyse des dashboards.

Ici je pense que l’on a tous des méthodes un peu différentes pour cette partie, mais en général je fonctionne suivant 3 process :
- Je construis mon tableau de bord client avec plusieurs onglets.
Le premier onglet est l’executive summary, où finalement toute l’information est condensée. On y trouve les KPIs et les objectifs chiffrés si on en a, et on peut cliquer sur les KPIs pour avoir un détail dans d’autres onglets qui ont en fait deux fonctions : orienter l’analyste dans sa recherche d’insights et rassurer le client sur le fait « qu’il y a du boulot derrière ». Une fois la confiance installée le client ne regardera plus que le premier onglet si l’analyse est pertinente. Les autres onglets restent là pour l’inspiration, et pourquoi pas même retirer ces onglets définitivement et voir si le client pose la question ?
- Je monitore les pages principales en fonction de leur objectif respectif.
Chaque page (ou section) du site a une fonction et donc un objectif qui en découle. J’identifie l’objectif et je trouve le KPI correspondant. La comparaison des pages de fonction similaire peut fournir des informations précieuses pour comprendre quels sont les parties du site qui fonctionnent le moins bien. De même lors d’une opération marketing, si les performances ne sont pas au rendez vous on peut identifier plus facilement quelle page ou section (et donc quelle fonction) n’a pas produit les résultats escomptés. (en fait je pourrais faire tout un article sur cette méthode…)
- J’analyse en aveugle dans l’outil de segmentation.
Enfin lorsque tout est plat, les campagnes ne changent pas, les performances ne bougent pas, le mieux est d’aller « jouer » dans l’outil de segmentation. Il n’y a pas vraiment de règle, il faut aller regarder les données et tester différents segments habituels pour essayer de repérer quelque chose d’anormal : nouveaux vs. visiteurs connus, sources de trafic, navigateurs, origine géographique, jour de visite, etc.

Enfin je voulais aussi confirmer ce que dit Marc en commentaire sur l’article de Romuald. Il est très intéressant de fonctionner aussi de manière réactive, susciter l’intérêt avec des données nouvelles et provoquer des questions est aussi une belle manière de débuter une analyse. Il faut être bien conscient que l’analyste ne peut pas tout voir ou tout connaitre, toutes les questions des clients sont des bons points de départ pour aller voir si tout fonctionne comme prévu. Concrètement on peut par exemple essayer de comprendre la question business qui se cache derrière une demande de chiffre, répondre à ce genre de question produit beaucoup plus de valeur que de copier coller une un rapport directement depuis l’outil.

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mai
21

Les joies du reporting web analytics

Dans notre boulot, comme dans tous les autres, il y a des tâches répétitives. Le reporting en fait partie mais, ce n’est pas forcément inintéressant pour l’analyste…
Au tout début d’un projet d’analyse web, on écoute, on parle d’objectifs, on définit des kpis et on se met d’accord sur la fréquence des rapports.

Mais les rapports, à quoi ça sert ?

La phase de reporting est primordiale dans un projet web analytics. Elle sert à contrôler les tendances de trafic, d’événements, d’objectifs, de transactions, de tout ces indicateurs qui ont été considérés et réfléchis comme étant clés. Une vision régulière et claire sur ces indicateurs permet de détecter les opportunités d’amélioration. Tout cela au niveau d’un site, d’une campagne, d’un application ou de tout autre opération digitale.

Lorsque des tests ou modifications ont été mis en place, le rapport web analytics permet de suivre le changement. Dans la plupart des cas, il sert à rassurer le client.

Le rapport est l’élément clé du suivi d’une opération digitale. On le met à jour régulièrement et c’est à partir de ce document que l’on commence à creuser et à analyser.

C’est un agrégat de données mises en forme. On y classe les kpi, les indicateurs secondaires, et en fonction des clients : le “bon à savoir” (“nice to know“ en anglais).

Le rapport peut prendre différentes formes : il peut être joli, moche, dans un excel, dans un mail, directement dans l’interface de l’outil d’analyse, oral, voire même parfois sur un bout de papier.

A qui s’adresse les rapports web analytics ?

Le rapport est un des livrables de l’analyste, il s’adresse le plus souvent au client mais il peut aussi être utile aux équipes projet.

Le rapport destiné aux équipes projet

Ce rapport n’est pas forcément celui que l’on bichonne le plus. Il est souvent fait “à l’arrache” et contient des données qui ne parlent pas à beaucoup de monde. C’est un rapport qu’on souffle à l’oreille d’un intégrateur qui s’intéresse à Google Analytics ou qu’on glisse dans l’ascenseur pour impressionner une stagiaire graphiste (même si ça marche rarement).

L’évangélisation, c’est important. Certes, nos collègues ne comprennent pas tout à notre métier mais il faut prendre le temps de leur expliquer. Les développeurs, les graphistes et les gens du conseil ont tous intérêt à en apprendre plus sur les données.

Le rapport pour les équipes projet peut donc contenir une répartition de l’audience par résolution d’écran pour aider les DA à “designer” des maquettes à largeur réaliste. Ou alors, il peut contenir le nombre de pages vues en fonction de l’heure pendant une période de campagne intense qui va permettre à l’administrateur système de prévoir certaines charges serveur.

C’est aussi un rapport qui fait plaisir quand on peut en dire “Ba voilà, en fait, notre opé, elle fonctionne !”… Ou alors celui qui devrait nous remettre en question lorsque les résultats sont catastrophiques.

Oui mais voilà, c’est un rapport qu’on boude, on le présente très rarement, il n’est jamais au planning et c’est bien dommage !

Le rapport pour le client

Pour faire simple, il existe deux types de clients : les clients à responsabilités et les autres. Les premiers sont à la tête de la hiérarchie et prennent des décisions pour l’entreprise. Les autres rapportent à leurs supérieurs mais ils ont un pouvoir décisionnel limité. Le problème dans tout ça, c’est que souvent, ce sont les autres qui prennent les décisions au niveau du choix de l’agence qui grillera le budget de communication…

Le rapport pour le haut de la hiérarchie : concis et précis.

Lorsque l’on rapporte les résultats d’une opération digitale à un client haut placé, c’est souvent simple et rapide. Il sait ce qu’il veut savoir, on a juste à lui expliquer.

Dans ce cas de figure, le travail de l’analyste est passionnant. Il mesure, met en forme les données, il les analyse, puis livre une synthèse au client avec les enseignements les plus importants accompagnés de quelques chiffres et graphiques.

Ce qui intéresse le client est surtout l’enseignement, l’avancée par rapport aux objectifs. Il suffit même parfois d’un mail ou d’un coup de fil pour livrer ce genre de rapport. Lorsque l’on parle le même langage, tout est plus facile.

Le rapport pour les autres : confus et laborieux.

Lorsque les autres veulent un rapport, comprenez les gens qui n’ont pas un pouvoir décisionnaire direct, c’est plus compliqué. Ils veulent tout savoir !

Pourquoi ce type de client est si friand des données, pourquoi en veut-il tant ? Tout simplement parce qu’au moment de la demande de livrable, il ne sait pas du tout ce dont il aura besoin au final…

Vous allez me dire : “Mais Romuald, c’est à toi de leur expliquer, de les écouter puis de formaliser leurs besoins…” et je vous répondrai : “J’ai essayé, j’essaie encore régulièrement pourtant… Mais c’est vraiment très compliqué…”.

Ce type de client a besoin de beaucoup de matière parce que c’est lui qui analyse et synthétise pour sa hiérarchie. On ne peut pas lui en vouloir, il subit la pression de ses supérieurs et nous la transmet pour se décharger. Il ne connaît pas forcément bien l’analyse web mais il maîtrise son sujet, son marché et ses produits.

Dans ce cas de figure, le travail de reporting de l’analyste se limite à l’extraction et à la mise en forme de données. Il doit être calme et patient pour répondre aux demandes de dernière minute. Ce qui intéresse le client est l’abondance de chiffres, et de jolis graphes. Tout cela servira à agrémenter des présentations qu’il fera à ses supérieurs.

Il m’est arrivé de livrer un rapport complet à mettre à jour quotidiennement pendant une courte période et d’avoir pour retour : “Merci Romuald pour ce rapport, le header est magnifique”…
Pour résumer, ce type de client n’est pas foncièrement mauvais, mais il met en place un rapport de sous traitant / payeur qui ne facilite en rien l’échange. Ce serait plus simple de nous faire confiance et de travailler main dans la main… La connaissance parfaite d’un sujet liée à des compétences solides en analyse web, c’est un peu le graal de l’optimisation marketing.

Les avantages du reporting

La période de reporting a beaucoup d’intérêts pour l’analyste.

Maitriser les outils de consolidation et de mise en forme des données

Qui dit reporting, dit extraction et mise en forme de données.

Or l’analyste a besoin d’optimiser ces étapes, sinon il passera 90% de son temps à faire uniquement de la mesure. Il n’aura plus le temps d’analyser et encore moins d’optimiser…

L’extraction des données est un passage obligé. Il permet à l’analyste de se familiariser avec les interfaces des solutions web analytics et des outils tels que les add-in excel.

C’est ce qui pousse les responsables en recrutement à noter dans les annonces destinées aux consultants en web analytics : “Maîtrise d’excel souhaitée” ou “Capacité à s’adapter à divers outils SAAS, bureautique, tableurs” voire même “Connaissances en SQL requises”…

Savoir jongler avec des lignes, des colonnes, des formules et des graphes est indispensable. Cela permet au consultant d’automatiser une grande partie de son travail et de répondre rapidement et efficacement à certaines demandes de clients. Excel et ses fameux tableaux croisés dynamiques sont des outils extrêmement utiles à la résolution de certains problèmes.

Comprendre parfaitement la signification de chacune des métriques

En analyse web, il faut pouvoir lier, croiser, et mettre en perspective des métriques. Or pour cela il faut bien les comprendre. La seule solution est de mettre en pratique les connaissances acquises lors de sa veille ou de la lecture de la documentation des outils.

La période de reporting est propice aux questions. Notre cerveau ne fait pas que recopier des chiffres, il se demande également ce qu’ils signifient. Il n’est pas rare lors de la création d’un tableau avec une mise en forme pondérée en fonction des valeurs qu’il contient de se dire “Mais pourquoi cet indicateur varie autant d’une ligne à l’autre ? Et puis d’ailleurs, comment avec autant de pages qui ont un temps passé de 00:00:00 je peux avoir une moyenne au global positive… Bon va falloir que je comprenne bien comment cet indicateur est mesuré”.

Vous êtes censé être un spécialiste, vous devez absolument connaître sur le bout des doigts la signification et le mode de fonctionnement de tout ce que vous exposez dans vos rapports. Sinon, une simple question d’un client peut vous décrédibiliser définitivement.

Se poser les bonnes questions et entrevoir les premières tendances

“Concentrons nous sur le peu critique” dit un certain Avinash. Et bien il a raison, si on a bien fait notre travaille en amont, le reporting se limite à aller chercher les indicateurs principaux (KPIs). A partir de ceux-ci, on n’aura plus qu’à découvrir ce que toutes ces variations signifient. On fera une segmentation précise et chirurgicale des données qui nous intéressent pour comprendre ce peu critique en réalisant des “focus” et “analyses segmentées”.

Se rendre compte de ses erreurs

“Un taux de rebond de 8% sur cette landing page, c’est génial… Mmmmh, et si j’allais tout de même vérifier que le tag part bien à ce niveau du site”… Quelques minutes plus tard… “Double taggage foireux… ok comment je fais maintenant ?”. Qui d’entre vous, amis analystes, n’a jamais eu ce petit sentiment de frustration, voire de haine intense envers soi-même.

Vous êtes responsables des données (au moins aux yeux des clients), si elles ne sont pas récupérables, c’est vous qui prenez…

N’hésitez pas à partager vos expériences et votre point de vue. Les périodes de reporting semblent laborieuses mais lorsque l’on s’en sort avec quelques insights précieux, elles deviennent victorieuses ! Alors, au rapport tout le monde !

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mai
18

Comment recruter un bon web analyste ?

Author François    Category Opinions et débats     Tags

C’est vrai le titre de l’article est un peu racoleur, cependant j’avais envie de faire un peu le tour des qualités qui font un bon web analyste sur le terrain.

La web analyse est un métier jeune et l’on trouve dans les entreprises des profils vraiment différents occuper des postes d’analystes, chacun ayant ses forces et ses faiblesses. Je discutais la semaine dernière avec une assistante RH chargée de recruter des profils de web analystes et le constat que l’on fait aujourd’hui c’est qu’il y a une pénurie sur le marché de profils confirmés et seniors. Et parmi ces profils, lorsque l’on reçoit les candidats au delà des années d’expérience écrites sur le CV, quelles sont les qualités, parfois subtiles qu’il faut savoir aller évaluer lors de la phase de recrutement.

La passion

Sans nul doute ce qui fait d’abord un bon analyste c’est la passion qui l’anime, le carburant du quotidien qui lui donnera la force d’aller creuser au plus profond d’Excel, de Google Analytics, d’Omniture ou de bases de données pour avancer à petits pas vers la compréhension du comportement du visiteur. Il faut être passionné du web d’une part, mais aussi passionné du marketing et des opérations digitales. En général de cette passion découle une bonne connaissance des différents canaux, leviers ou mécanismes. Sans cette passion pour le métier, la flamme s’éteint rapidement devant l’inertie d’un responsable digital ne comprenant pas le web ou devant l’attitude complètement blasée d’un chef de projet laminé par des années de refus…

Le offline

Du web, oui ! mais pas que
Le profil un peu hétéroclite présente à mon sens de grand avantage (et je ne prêche pas que pour ma paroisse). Je trouve que les analystes qui ont des centres d’intérêts très éloignés du web, ou qui ont des expériences ou formations totalement différentes ont une ouverture d’esprit qui leur permet bien souvent de résoudre des problèmes avec ingéniosité. En plus, le bon web analyste doit savoir faire la part des choses, parfois le monde des affaires passent avant tout par les canaux traditionnels, même si l’on a le nez dans les chiffres du web il faut savoir prendre du recul.
Il faut donc aussi de solide connaissances en marketing traditionnel et comprendre comment fonctionne une entreprise, un business en général. La priorité pour une marque n’est pas toujours un taux de clic sur une bannière ou un lien SEO dans le footer.

Dans la partie offline je rajouterais aussi qu’il faut de bonne compréhension des statistiques. Les outils web analytics actuels sont tels qu’ils nous donnent des résultats facilement (des données), mais il faut savoir aussi évaluer la pertinence de ces données. Si l’on lit cet article sur les définitions de base sur les statistiques on comprend bien qu’il ne faut pas se précipiter dans les conclusions en regardant deux résultats de campagne différents. Au contraire il faut faire appel à de vraies capacités…. d’analyste.

La curiosité, la patience, l’opiniâtreté et l’imagination.

Je regroupe toutes ces qualités sur la même ligne car il s’agit de la façon que va avoir le web analyste de gérer son quotidien lorsqu’il est tout seul face à ses données.

J’ai remarqué que les bons analystes ont la soif d’apprendre : nouveaux outils, nouvelles méthodes, nouvelles mesures, nouveau service, nouvelles solutions, du nouveau il veut toujours du nouveau. Alors que certains métiers dans l’entreprise ont peur du changement et par conséquent sont assez peu curieux de nature, je trouve le bon analyste extrêmement curieux.
Et de la curiosité il va lui en falloir pour finir par trouver l’élément extérieur qui se corrèle parfaitement avec le phénomène qu’il est en train d’observer. Il faut de la curiosité pour trouver des solutions aux problèmes qui se posent au quotidien, mais aussi une bonne dose d’imagination. Evidemment l’analyste n’est pas un créatif, c’est à dire que son imagination ne va pas nécessairement aboutir à la création de quelque chose mais par contre elle est indispensable dans le processus de résolution ainsi que dans celui de proposition.
L’analyste doit trouver des « insights » et proposer des recommandations pour améliorer une campagne ou l’expérience utilisateur sur le site. Pour proposer des recommandations il faut une bonne dose d’imagination, l’expérience n’est pas toujours le plus important.
Enfin la patience et l’opiniâtreté sont deux vertus qui vont faire la différence entre un bon analyste et un excellent analyste dans certaines société. En effet lorsque l’on analyse les données on se rend toujours compte des problèmes, des erreurs, des défauts. On alerte, on dénonce, on propose les bonnes solutions mais souvent, beaucoup trop souvent nous butons sur l’inertie du système d’une organisation ou sur la réalité matérielle du projet. Le bon analyste ne perdra pas patience, il continuera à proposer des solutions, peut être d’une autre manière, peut être en présentant les choses différemment, mais il n’abandonnera pas.

La personnalité

Je terminerai sur cette partie qui est essentielle.

Le web analyste n’est pas seulement une personne qui va se retrouver seul face à son Excel. Il est aussi un vendeur. Oui, il faut vendre. Il faut convaincre.
Avoir une idée, ne sert à rien si les autres ne l’acceptent pas. Même si c’est la meilleure idée. Détenir la vérité ne sert à rien, si les autres ne la comprennent pas.

Le web analyste devrait être le moteur du changement de la partie digitale. Il détecte les opportunités, il découvre les faiblesses ou les problèmes. Il est capable de proposer des solutions pour changer, mais simplement les proposer ne sert à rien. Il faut qu’il les fasse accepter, il faut qu’il sache gagner la confiance des ses clients (internes ou externes). Donc effectivement il faut être un bon communicant comme on voit dans certaines offres d’emploi, car il faut savoir exposer ses idées et surtout savoir construire au fil de la relation un lien de confiance. Il doit donc avant tout avoir confiance en lui (et en ses données) et aussi être fin psychologue.

Conclusion

Donc pour conclure le bon analyste n’est pas forcément celui qui a 5 ans d’expérience sur Omniture, qui est certifié AtInternet ou qui à un super score GAIQ. Le bon analyste sera celui qui est passionné par le digital, sans être obsédé, il connait bien le marketing et les statistiques, il fait preuve de curiosité, de persévérance et d’imagination, il sera un collègue agrable au quotidien avec qui l’on a envie de partager ses informations et il est capable de soutenir ses convictions et convaincre les décisionnaires.

Et là on comprend mieux pourquoi les salaires s’envolent…

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