Le Digital Analytics - Agence de conseil en Product Management

📚 Introduction

Parlons Digital Analytics. En tant que Product Owner ou Designer, on le sait, connaître ses utilisateurs est essentiel. Afin de leur délivrer toujours plus de valeur et de leur simplifier au maximum leurs expériences, on a besoin de comprendre leurs comportements sur notre produit. C’est toute une liste de questions que l’on se pose et pour lesquelles on souhaite avoir des réponses : combien de temps passent-ils à l’utiliser ? Sur quels boutons cliquent-ils le plus ? À quel moment du parcours utilisateur décident-ils de partir ?

L’analyse du comportement de nos utilisateurs répond à ces questions et nous aide à affiner en permanence notre produit. C’est là qu’intervient le Digital Analytics. Ce qu’on vient chercher en lisant cet article :

-Comprendre l’intérêt du Digital Analytics
-Avoir une bonne vision du fonctionnement qui se cache derrière
-Connaître l’importance du suivi des performances de son produit pour un PO

🤔 Le Digital Analytics : à quoi ça sert ?

Tout d’abord, qu’est-ce que le Digital Analytics ?

Le Digital Analytics regroupe la collecte, la mesure, l’analyse, la visualisation et l’interprétation des données relatives à un site ou une application, web ou mobile.Ce qu’on chercher à savoir, c’est de quelle manière les utilisateurs interagissent avec son produit. Mais cela va un peu plus loin.

En effet, il convient de différencier le Web Analytics avec le Digital Analytics. Là où le Web Analytics se focus sur le site / l’application uniquement, le Digital Analytics englobe également les différentes campagnes marketing. Par exemple, une campagne emailing pour proposer du contenu, une nouvelle offre, ou encore une campagne sur les réseaux sociaux. Tout ce qui vise pour accroître sa notoriété et générer du trafic vers votre site web ou application.

Les objectifs du Digital Analytics sont multiples.

Premièrement, il permet la collecte et la mesure d’informations précises sur le comportement des consommateurs. Cela va permettre d’avoir une bonne connaissance sur ses utilisateurs, et adopter une approche centrée utilisateur est la meilleure façon de leur apporter une expérience à la hauteur de leurs attentes (voire même qui puisse dépasser leurs attentes).

Il est également tourné ROI (retour sur investissement). En effet, il va permettre de mesurer les résultats de campagnes marketing par exemple, mais également de chaque parcours utilisateur. Il permet par ailleurs de mesurer le taux de conversion (c’est-à-dire le pourcentage de visiteurs qui entreprennent une action ciblée, sur le nombre total de visiteurs).

Enfin, grâce à l’analyse et la visualisation des données, le Digital Analytics va permettre de guider et optimiser l’expérience client, et donc les performances business et marketing de l’entreprise.

🔄 Le Digital Analytics : comment ça marche ?

On l’a vu plus haut dans la définition du Digital Analytics, la première étape consiste à collecter la donnée.

Mais comment collecte-t-on la donnée sur un site ou une application ?

La genèse du Digital Analytics est apparue par le biais de la collecte des données par les logs, grâce au protocole HTTP, qui stockait chaque interaction entre un utilisateur et un site web dans un fichier de logs (un fichier contenant des métadonnées pouvant servir à contextualiser un événement qui s’est produit à un moment donné). C’est ce qui a rendu possible l’analyse du comportement utilisateur.

Assez rapidement, pour ce type d’analyse, les logs ont laissé place à des balises JavaScript (JS), aussi appelées “tags”, deux ans après la création du langage. Le tag est intégré directement au site ou à l’application et va collecter les informations sur l’utilisateur et ses actions tout au long de sa session.

Ces informations vont ensuite être retranscrites sur un outil d’analyse de traffic, qui va traiter et rendre les données plus visuelles pour permettre aux équipes Marketing et Produit de mesurer les résultats et de les optimiser.

Outre les outils d’analyse de traffic, il existe un outil qui facilite l’implémentation des tags, appelé le Tag Manager System (TMS).

Le Tag Manager System (TMS).

Il faut savoir que sans un outil TMS, il est nécessaire d’ajouter le fameux tag dont on parlait plus haut sur toutes les pages de son site ou son application. Ce qui signifie que, pour chaque nouvelle page, un nouveau tag doit être implémenté. L’un des avantages d’un TMS est de s’affranchir de cette multiplication de tags. Sachant qu’il y a deux côté négatifs à ce type de pratique : d’une part, au niveau de la charge de l’équipe IT, qui est continuellement sollicitée pour ce type d’action. D’autre part, plus il y a de tags sur une page, plus la performance de chargement de la page est affectée. Une implémentation sans TMS est donc plus complexe et plus risquée. Un TMS permet également à l’équipe Data d’avoir la main sur le paramétrage et l’activation des différents tags. Il faut savoir qu’à ce jour, l’utilisation d’un TMS est la norme dans le processus de collecte des données.

L’outil TMS est en charge d’écouter le Datalayer (espace sur le navigateur d’un utilisateur où sont stockées des informations) et si des informations y apparaissent concernant les différentes actions réalisées par l’utilisateurs, il déclenche les tags, qui, comme précisé plus haut, vont ensuite être comptabilisées et affichées sur l’outil d’analyse de traffic.

Mais attention, la collecte des données ne peut pas se faire sans une information de la plus haute importance…il s’agit du consentement !

Le consentement et la collecte de données

Le consentement représente l’accord de la personne concernée à ce que ses données soient collectées et utilisées. En d’autres termes, pas de consentement, pas de données. Pas de données, pas de Digital Analytics.

On fait face tous les jours à ces petites bannières qui concerne l’utilisation des cookies (vous savez, “Coucou, c’est nous les cookies ! 👋”). Eh bien le principe est simple, pour pouvoir collecter les données relatives à la session de l’utilisateur, ce dernier doit “accepter les cookies”, c’est-a-dire qu’il autorise le site ou l’application à installer des scripts de cookies sur son appareil. Ces scripts sont enregistrés sur le navigateur, ce qui permet de reconnaître l’utilisateur à chaque fois qu’il vient se rend sur le site ou l’application, et de garder en mémoire ses préférences, telles que les informations de connexion.

Il convient néanmoins de nuancer la part que joue le consentement dans la collecte des données. En effet, certains outils d’analyse ne requièrent pas de consentement pour pouvoir la récolter, car ils sont en conformité avec le RGPD (Règlement Général de la Protection des Données).

En résumé, dans le cas où l’outil d’analyse requiert un consentement de l’utilisateur et qu’un outil de TMS est utilisé, le consentement de l’utilisateur va entraîner le chargement du conteneur du TMS (qui regroupe l’ensemble des tags) qui se tient prêt pour le déclenchement des tags. Par ailleurs, comme les cookies ont été acceptés, l’outil d’analyse dépose un cookie sur le navigateur de l’utilisateur pour être capable de le ré-identifier lors de ses prochaines visites. À chaque action de l’utilisateur, un tag est déclenché et poussé à l’outil d’analyse qui va intégrer la donnée et l’afficher à l’utilisateur.

📊 Le Digital Analytics : quel usage pour le PO ?

Dès qu’on parle de Digital Analytics, on fait tout de suite le lien avec l’équipe Marketing. On vient de voir plus haut que c’est un outil de pilotage primordial, notamment concernant la mesure des performances des différentes campagnes marketing. C’est également très utile pour connaître un peu mieux son audience, à savoir les zones géographique ou le type d’appareil utilisé. Cela permet également de mesurer le nombre de nouveaux utilisateurs et les utilisateurs fréquents.

Néanmoins, le Digital Analytics à une importance égale pour le produit. En effet, on le sait, dans la phase de discovery qui a pour objectif de construire le bon produit, c’est-à-dire un produit qui répond aux besoins et problématiques des utilisateurs, il est nécessaire de recueillir des données qualitatives et quantitatives. Pour ces dernières, les données recueillies et mises à disposition par l’outil d’analyse en font partie.

S’appuyer sur la data c’est s’appuyer sur des données factuelles et permet de tirer des conclusions sur ce qui fonctionne, ce qui fonctionne moins, et nous aiguille sur le focus à avoir dans l’amélioration de nos produits. Cette approche à un nom : le Data Driven

Le Data Driven

Le Data Driven consiste à prendre des décisions stratégiques sur la base d’une analyse et d’une interprétation des données. L’approche Data Driven permet d’examiner et d’organiser la data dans le but de mieux cerner ses consommateurs et ses clients.

Pour un PO, la data va lui permettre de mesurer les performances de son produits à plusieurs niveaux.

Outre les informations évoquées ci-dessus, cela va être très utile pour l’analyse des différents funnels, à savoir mesurer le taux de perdition entre les différentes étapes et le taux de conversion (les utilisateurs qui vont jusqu’au bout du parcours). Grâce à cette donnée, il va pouvoir challenger le parcours avec l’aide du Design dans le but d’améliorer l’expérience utilisateur et donc obtenir de meilleurs résultats.

De manière générale, la mesure des différentes conversions à suivre sur son produit fait partie des indicateurs clés à suivre. Lorsqu’on défini une action comme une conversion, c’est que cette action à un impact direct sur le business.

D’autres informations à connaître et suivre sont le parcours utilisateur de manière globale sur une session, en analysant tout le chemin réalisé par l’utilisateur et à quel moment il termine sa session, les pages les plus consultées (donc qui démontre le plus fort intérêt pour les utilisateurs), les mots clés les plus recherchés, les produits les plus consultés et les plus vendus (dans le cadre d’un site e-commerce), etc.

Bien entendu, l’évolution de tous ces indicateurs doit être suivie de près, afin de s’assurer d’une part de la fiabilité de la donnée (un fort accroissement ou une forte baisse des métriques sans raison apparente, ce qui pourrait signifier une régression dans la collecte de la donnée), et d’autre part de la performance de son produit.

🤓 Conclusion

Le Digital Analytics apporte une meilleure connaissance de ses utilisateurs, ce qui est essentiel pour leur proposer une expérience optimale.

Il est non seulement un levier d’optimisation incontournable pour les équipes Marketing, mais aussi pour les équipes Produit. Il est important de s’appuyer sur les informations fournies pour faire des constats et construire une stratégie d’amélioration en corrélation avec les objectifs fixés.

Il convient néanmoins de coupler ces métriques avec des informations plus précises et qualitatives sur ce que pensent et ressentent les utilisateurs, par le biais d’interviews par exemple. Ces deux notions sont complémentaires avoir une maîtrise complète sur la connaissance de ses utilisateurs.