Données, Analytique, et Numérique: Comment Optimiser son Site Web avec la Science

Pourquoi les ingénieurs sont-ils le diplôme le plus représenté chez les millionaires? Parce qu’ils voient en l’expertise et la rigueur analytique des clés du succès. Cette même logique s’applique aux professionnels du marketing digital. Leur maîtrise de la web analytique et leur compréhension du monde numérique sont indispensables pour optimiser chaque étape d’une campagne, garantissant ainsi des performances mesurables et durables. Grâce aux données, ils peuvent non seulement prendre des décisions éclairées en amont, mais aussi ajuster leurs actions en temps réel et apprendre rapidement de chaque résultat.

Décider intelligemment pour son site web

D’abord, lorsqu’un marketeur construit ses pages web, il s’appuie sur des données historiques. Celles-ci peuvent provenir de son propre site ou, si possible, des analyses de la concurrence. Cette analyse de données permet ensuite de modéliser le parcours utilisateur en observant le taux de conversion à chaque étape. En utilisant des outils de visualisation comme PowerBI, les marketeurs peuvent modéliser ces entonnoirs de conversion pour identifier les points de friction dans le parcours du consommateur.

Pour aller plus loin, les marketeurs en ligne font du A/B testing, une méthode consistant à comparer plusieurs versions de pages web ou de publicités en ligne pour mesurer la préférence et les réactions des consommateurs de différents profils.

Conséquemment, il est essentiel de maîtriser à la fois la méthodologie de ces tests et l’analyse des données qu’ils génèrent. En effet, des statistiques prêtent facilement à confusion. Un oeil inattentif est aveugle lorsqu’elles sont mal interprétées ou si les données ne sont pas correctement préparées et traitées.

La programmation dans le mix

Ensuite, le parcours des données commence avant même leur récupération. Il existe plusieurs manières de récolter la donnée primaires depuis une page web. Dans le domaine de la web analytique, un gestionnaire de balises est l’outil de prédilection pour suivre le parcours utilisateur.

Plus précisément, le data layer joue un rôle crucial en collectant des informations spécifiques sur l’activité d’une page web. Le data layer de Google Tag Manager est un extrait de code JavaScript. Il permet de traquer des évènements et les analyser dans Google Analytics. L’usage des languages Python et SAS est très répandu pour le traitement des bases de données à l’étape suivante.

Le plan de marquage définit les règles de cette collecte. Les compétences analytiques du marketeur sont primordiales dès le début du processus. En effet, il doit sélectionner les événements à suivre et déterminer de ce fait les KPIs les plus pertinents. De plus, ses compétences technologiques sont indispensables à l’ère du numérique. Elles lui permettent de s’assurer que les données recueillies sont à la fois fiables et bien structurées. Cette étape initiale est la base d’une analyse fiable et significative: garbage in, garbage out!

Au-delà des Google Analytics et Looker Studio

Les deux plateformes de Google pour visualiser des données sont très répandues et répondent à de nombreux besoins. Elles permettent d’utiliser son intuition et nécessitent peu ou pas de compétences analytiques ou informatiques poussées. Cependant, pour des analyses plus approfondies destinées à répondre à des exigences spécifiques, les spécialistes utilisent des outils avancés comme Power BI, SAS, ou encore Data Studio. Ces logiciels offrent des fonctionnalités avancées de traitement et de visualisation, permettant de croiser des jeux de données provenant de diverses sources et d’explorer des relations complexes.

Dans le milieu professionnel, ces outils permettent aux marketeurs de créer des tableaux de bord dynamiques et optimisés pour les objectifs de l’entreprise, et analyser des segments d’audience de façon plus granulaire. Les décideurs ont besoin d’appuyer leur décision facilement avec des chiffres.

Ce niveau d’analyse demande des compétences techniques plus avancées, mais il permet de monter des modèles d’analyse complexes et personnalisés, ainsi que de vulgariser ces analyses en stratégies marketing. En bref, L’approche scientifique du marketing numérique favorise les bonnes décisions.