Analysez votre trafic efficacement avec la méthode Webanalytics

comprendre la démarche webanalytics

Je ne surprendrai personne en écrivant qu’une stratégie web efficace est indispensable pour les entreprises qui veulent améliorer leurs résultats web. Les outils de webmarketing étant de plus en plus nombreux et simples d’accès, et la concurrence sur internet étant de plus en plus forte, il devient plus difficile de tirer son épingle du lot.

Baisse de la portée de vos posts sur les réseaux sociaux (et publications payantes favorisées), vos concurrents qui deviennent meilleurs en SEO, internautes toujours plus sollicités par les communications commerciales… Difficile de nos jours pour une entreprise d’avoir une présence rentable sur internet.

Il existe une démarche permettant d’améliorer petit à petit les résultats concernant votre stratégie web : la webanalytics. J’ai créé une formation webanalytics en vidéo pour vous expliquer de fond en comble tous les concepts clés qui vont vous aider à améliorer votre taux de conversion. Dans cet article, je vous récapitule les points clés.

Étape 1 : collecter des données sur votre site

L’idée est de collecter des données sur les visiteurs de votre site. Quelle est leur provenance et leur comportement une fois sur votre site. Pour ce faire, vous devez installer des outils de webanalytics sur votre site, comme Google Analytics par exemple. Google Analytics va vous permettre d’obtenir des informations importantes sur votre trafic, quelques exemples :

  • Quels sont les sources de trafic qui vous apportent le plus de visiteurs ? Le plus de nouveaux clients ?
  • Quelles sont les campagnes d’acquisition les plus rentables, et celles qui ne le sont pas ?
  • Quelles sont les pages de votre site qui font fuire les internautes ? Quelles sont celles qui transforment le plus de visiteurs en clients ?

Une bonne préparation est importante pour cette étape. Il est préférable d’investir quelques semaines de réflexion pour bien lister vos besoins, plutôt que de vous précipiter et subir après coup des mois de données inutiles.

Étape 2 : l’analyse de votre trafic web

Google Analytics vous permet de collecter de nombreuses données, au point qu’un utilisateur débutant sera vite englouti dans la mer des possibilités qui s’offrent à lui. La démarche webanalytics consiste à mettre de côté le superflu.

Des outils comme Google Data Studio permettent de créer des bilans sur-mesure et automatisés concernant les résultats de votre stratégie web. Vous choisissez quels sont les indicateurs clés de performance (KPI) que vous souhaitez voir apparaître dans vos rapports.

Une fois que vous aurez créé ces rapports automatiques, vous pouvez les consulter à fréquence régulière pour analyser vos résultats.

Étape 3 : l’A/B testing

Vous avez un bouton vert “demander un devis gratuit” sur votre homepage, mais vous vous demandez si le bouton ne serait pas plus attirant en bleu.

Il existe des outils qui vous permettent de mener des tests en ce sens : les outils d’A/B testing. L’idée derrière un test A/B est de montrer une version d’une page web à une partie de vos internautes, et une seconde version au reste de vos visiteurs. Quel intérêt ? Cette démarche permet de comparer facilement le taux de conversion de vos différentes pages, afin d’éliminer la moins performante. Vous pouvez tester Google Optimize ou A/B Tasty, des outils simples et pratiques à découvrir pour mener vos premiers tests.

Étape 4 : passage à l’action

Toutes ces étapes et ces outils visent à vous aider à prendre de meilleures décisions concernant votre stratégie de développement sur internet.

En analysant en profondeur vos indicateurs clés de performance, vous saurez queelles sont les décisions en terme de webmarketing vous apportent la meilleure rentabilité. Vous saurez quelles sont les pages de votre site qui font fuire les visiteurs, et vous pourrez essayer de les améliorer via l’A/B testing.

Faut-il s’arrêter là ? Non. La webanalytics est une démarche sous forme de cercle, ce n’est pas un chemin qui va d’un point A à un point B. Récoltez des données, décortiquez-les (on parle de “data-visualisation”), menez des tests A/B, analysez vos résultats, et recommencez.

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