Mesurer le succès et maximiser les profits de votre site web, c’est ce que propose le livre de Nicolas Malo et Jacques Warren, Web Analytics, qui sort ces jours-ci. Après 20 ans, bâtir un site web demande une telle diversité de ressources et de compétences que l’on se demande s’il peut exister des « petits sites ». L’analyse des résultats de votre site web, elle aussi, demande un oeil exercé et un minimum de bagage.
Voilà pourquoi j’ai été enchanté du livre « Web Analytics », aux Éditions Eyrolles: un livre simple, clair et en français.
La formule de base est simple:
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:
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 régulièrementJ’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 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
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.
J’ai aussi publié mon avis sur ce livre. L’impératif « faire de la mesure un outil de prise de décision » est sa raison d’être.
Pour en finir avec les solutions techniques qui ne servent à rien si personne ne les exploite.
Bonjour Martin
Je ne peux évidemment pas être objectif dans mon commentaire. Tout simplement merci d’avoir pris le temps de faire un tel compte-rendu.
Comme indiqué dans le bouquin, nous suivons la nomenclature des travaux de Wayne Eckerson sur les qualités des indicateurs qui a beaucoup travaillé en BI. Je crois qu’elles s’appliquent toutes, mais suis d’avis qu’en y réfléchissant on pourrait les ramener à un nombre plus petit. L’essentiel de toute conceptualisation est d’en faire un outil *opérationnel*, applicable. J’invite donc les lecteurs à sélectionner ce qui les aide le plus et je verrais bien ceux que tu proposes comme un groupe à suivre au minimum.
Renaud, je suis entièrement d’accord avec toi. C’est d’ailleurs pourquoi j’aime ce livre: on a l’impression que les données vont ‘enfin’ servir à qqchose
Jacques, oh, bien sûr. Je suis partisan de prendre ce qui fait notre affaire dans une liste. Dans mon cas, et ce que je comprends du Web Analytics, une petite liste est effectivement suffisante.
Ce que j’aime de ton livre c’est la possibilité qu’il puisse s’articuler facilement dans un discours stratégique. Ce qui sera l’objet d’un autre billet si le dieu Chronos m’en donne la chance…
Bonjour Martin,
Un grand merci pour ta lecture détaillée de notre livre et pour ton article !
J’ai ajouté un lien et un résumé de ton commentaire sur la page suivante du site du livre :
http://www.webanalyticsprofits.com/fr/temoignages.html
Bien cordialement,
Nicolas Malo
Un article très intéressant sur un livre que je trouve tout à fait pertinent et que je recommande.
D’ailleurs, j’en parle moi-même ici :
http://www.emarketool.fr/a-lire-web-analytics-aux-editions-eyrolles/
A bientôt,
Marco pour Emarketool.fr