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Web Analytics en 2020 : du simple monitoring à l’activation

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Web Analytics en 2020 : du simple monitoring à l’activation

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Dans cette interview, Sebastien Moraldo - Sales Specialist Data chez Adobe - décrit l'évolution des solutions de Web analytics. Traditionnellement utilisées pour monitorer le business, elles génèrent désormais de la valeur en aidant les entreprises à activer leur patrimoine de données dans le cadre de stratégie data-driven.

HUB Institute : Dans votre livre blanc "Les tendances de données aident les grandes marques à se réinventer", une étude relève que la moitié des entreprises décrivent leurs outils d’analytics comme "en cours de développement". Pourtant le principe de "Web analytics" existe depuis des années…

Sebastien-Moraldo-adobe

Sebastien Moraldo, Sales Specialist Data – Adobe : Les solutions de web analytics existent depuis longtemps, mais se limitaient jusqu’à il y a peu uniquement à des fonctionnalités de pilotage (reporting, dashbording, pour mieux suivre des KPI).

Si c’est un cas d’usage crucial, les solutions modernes visent à aider les marques à aller encore plus loin en tirant partie de cette donnée pour l’activer et créer plus de valeur. Cette capacité des outils modernes est encore peu exploitée par les entreprises mais tend à se développer pour les plus matures d’entre elles.

 

HUB Institute : Justement, au sein de l’entreprise, qui doit manipuler les données analytics ?

Sebastien Moraldo : Faire du Web analytics, c’est aussi savoir composer avec un certain nombre de techniques essentielles (application de tags spécifiques sur les apps et sites web à suivre, construction de dashboards…). Il est donc toujours important de disposer d’une équipe de spécialistes en mesure d’opérer ces différents travaux.

Toutefois, l’enjeu est que la donnée puisée ne réside plus uniquement entre leurs mains, mais serve l’ensemble des métiers de l’entreprise. Je pense par exemple aux chefs de produit qui, avec de bons dashboards d’analytics, peuvent affiner leur merchandising, ou encore la direction des achats qui peut se bâtir un argumentaire bien plus intéressant pour justifier ses investissements, etc.

Aujourd’hui, les bons responsables web analytics travaillent en étroite collaboration avec les fonctions métier, ne serait-ce que pour produire les dashboards les plus optimisés pour chaque cas d’usage. C’est aussi important pour cultiver l’ensemble des directions de l’entreprise au potentiel de ces données.

 

HUB Institute : Quelle est la stratégie d’Adobe en matière de Web Analytics ?

Sebastien Moraldo : Notre stratégie est déployée dans toutes les directions d’Adobe. Il y a plusieurs années, nous avons changé notre modèle économique pour le faire passer de la vente de solutions en boite vendues en magasin à la diffusion en mode souscription de licences. Forcément, notre site internet est devenu bien plus qu’une vitrine. Il est primordial pour conquérir de nouveaux prospects, les convaincre, les fidéliser, et ainsi assurer le renouvèlement des licences au cours du temps.

Pour accompagner Adobe dans cette transformation digitale nécessaire, nous avons mis en place un modèle intitulé DDOM, pour "Data Driven Operative Model". Il adresse l’ensemble de nos enjeux de connaissance client et s’assure justement que ces données ne soient pas réservées aux seuls responsables web analytics du groupe, mais à l’ensemble de ses métiers (les lignes de produits Creative Cloud, Experience Cloud, ou encore nos directions financières et marketing…).

Entre un étudiant qui s’intéresse à nos solutions créatives et un directeur marketing qui va vers nos solutions business, les comportements sont très différents. Il faut être en mesure de comprendre ces différents besoins et parcours spécifiques pour communiquer de manière complètement ciblée et personnalisée à ces deux personnes/audiences.

Notre solution Adobe Analytics nous permet dans un premier temps de suivre les métriques et de mesurer le ROI de l’ensemble des canaux marketing que nous exploitons, qu’ils soient payants ou gratuits. Par exemple, il est complètement envisageable de mesurer l’impact d’une campagne d’emailing (considérée comme un canal gratuit) sur l’engagement du site, la conversion, etc.

analytics-canaux

 

HUB Institute : Quand on parle de données, cela suppose de les exploiter, notamment grâce à l’IA. Comment la mettez-vous à profit ?

Sebastien Moraldo : Les fonctionnalités de l’intelligence artificielle sont de plus en plus intégrées à Adobe Analytics. Avec le Machine Learning, nous sommes en mesure de proposer une fonctionnalité appelée "Segmentation IQ" qui permet à l’utilisateur de visualiser très facilement l’overlaps entre deux segments personaes.

Prenons l’exemple d’un client "gold" et d’un client "silver", la solution est en mesure d’analyser en quelques secondes les métriques issues des analytics afin de déterminer celles qui sont différenciantes, ou au contraire ressemblantes, afin d’affiner les stratégies de ciblage.

De même, les analystes gagnent un temps très important puisque l’intelligence artificielle est en mesure de procéder à une détection automatique des anomalies. Elle les prévient lorsqu’un indicateur dévie de sa tendance habituelle. En un clic, l’analyste peut alors solliciter une analyse de contribution et la solution va alors cruncher tout le patrimoine de données accessibles de l’entreprise afin de proposer une explication potentielle à cet écart de tendance.

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HUB Institute : Pouvez-vous citer deux autres entreprises exemplaires en matière d’analytics et d’activation de ces données ?

Sebastien Moraldo : Norauto utilise la solution depuis maintenant près de 3 ans. Ils ont parfaitement bien compris que c’est un outil qui peut à la fois aider au monitoring et au pilotage de l’activité et à l’activation de leurs données en renforçant la connaissance client. Ils l’ont d’ailleurs plutôt bien exprimé dans leur récent webinaire au HUB Institute (accéder au replay).

L’outil leur a permis de très rapidement identifier les variations de performance de certains de leurs produits dans le contexte COVID-19, et ce en fonction de paramètres tels que les modes de retraits les plus utilisés. Ces données renforçant la connaissance client ont été activées pour optimiser les opérations digitales (notamment l’aspect du site Internet), mais aussi les communications via Adobe Campaign et ses fonctionnalités d’AB Testing.

LaRedoute est aussi un bon à exemple à citer. La marque a compris l’aspect stratégique que représentent les données Web analytics pour ses métiers, en particulier ses différents chefs de produit, et fait beaucoup d’efforts pour en démocratiser l’usage.

 

HUB Institute : Suite à ces observations, pourriez-vous formuler 3 conseils aux marques qui souhaitent développer leurs stratégies data-driven grâce aux données Analytics ?

Sebastien Moraldo : Il faut commencer par bien définir les KPI de suivi de votre site Internet en fonction des objectifs de celui-ci. Un site e-commerce (BtoC ou BtoB) ne va pas avoir les mêmes enjeux qu’un site média, et la manière d’analyser leurs performances va donc différer.

Dans un second temps, il va falloir constituer une équipe en mesure de suivre, et manipuler ces données. Mais surtout, ces experts doivent être en capacité de transmettre l’ensemble des informations au plus grand nombre au sein de l’organisation.

Dernier conseil qui résume sans doute tout l’enjeu de cette interview : ne limitez pas votre usage des données web analytics au monitoring de votre activité, mais tâchez d’en faire un levier d’activation de votre patrimoine de données.

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