Le web est devenu un centre commercial international. En quelques années, il s’est révélé être une excellente manière de faire du business. Les entreprises s’y sont donc installées en créant des sites e-commerce, en diffusant des informations et surtout en devenant présentes pour se rendre visibles. Mais au fur et à mesure, elles se sont rendu compte qu’il fallait quitter leurs anciens modèles et remettre en question leur stratégie.
Selon une récente étude, ls entreprises seraient plus de 95 % à rencontrer des difficultés dans l’analyse d de leurs données. L‘intelligence artificielle (IA) et le machine learning (ML) vont s’intégrer de plus en plus au sein des systèmes de Business Intelligence. En effet, ces dernières optimisent l’analyse des données, l’analyse prédictive et la prise de décision. Leur principal intérêt est d’automatiser le travail des data analysts. Adaptées aux très gros volumes de données, elles seront performantes dans la prédiction des tendances, l’identification des modèles et l’anticipation des fluctuations d’un marché. Une enquête a même révélé que les entreprises n’utilisent que 57 % des données qu’elles collectent. En 2024, les solutions de traitement des flux de données en temps réel devrait faciliter la collecte des données.
Bien des entreprises développent aujourd’hui leurs activités via un site web, mais certaines peinent encore à mesurer la pertinence de leur stratégie numérique. L’analyse des données chiffrées permet cependant de fournir des informations précieuses susceptibles d’améliorer son business. De quelle manière opérer pour interpréter ces chiffres à des fins commerciales ?
Choisir les bons outils
Toute interprétation implique d’utiliser les outils adéquats. Il en existe deux types pour l’analyse statistique des sites web : ceux basés sur les logs et ceux basés sur les tags. Les logs rassemblent dans un fichier texte tous les événements survenus sur le site, dont chaque visite effectuée. Ce sont des données fiables mais longues à analyser. La seconde méthode, plus simple à utiliser, nécessite de marquer le code HTML de chaque page avec un tag permettant de l’inclure dans un programme d’analyse statistique. On obtient ainsi des graphiques pertinents pour optimiser les ventes, comme le flux des visiteurs en fonction des pages. Des outils performants comme Xiti et Google Analytics sont à recommander.
Relever les indicateurs clés
Ces outils donnent la possibilité d’exploiter un grand nombre de chiffres afin d’améliorer ses ventes en ligne. On les divise en données liées aux internautes (adresse IP, configuration de l’ordinateur utilisé) et en données liées aux visites elles-mêmes (nombre de pages vues, durée de chaque visite, sites de provenance, etc.). Il s’agit d’informations capitales en termes de business, dont l’analyse détaillée permet de comprendre ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas sur un site. Des pages peu vues seront à retravailler, alors que des visites de courte durée indiquent qu’il faut trouver d’autres moyens pour retenir les internautes sur le site jusqu’à l’achat.
Analyser le trafic en détail
L’exploitation des données chiffrées est la partie la plus importante pour espérer améliorer ses ventes. Chaque information peut être classée en prenant compte les indicateurs de son choix (comme la durée de la visite) sur un intervalle de temps précis. Cela permet de mesurer précisément l’impact d’une campagne de communication ou d’une offre promotionnelle sur la fréquentation du site et les ventes réalisées. Il est également possible de segmenter les données pour une analyse plus fine du comportement des internautes, en observant les visites par ville ou par région. Des actions de communication ciblées permettront ensuite d’améliorer la visibilité de l’entreprise dans les zones géographiques où les visiteurs sont moins nombreux.
Observer les chiffres importants
L’analyse des données chiffrées sert aussi à mettre en exergue des indicateurs évolués essentiels pour optimiser les ventes en ligne. Le taux de rebond correspond au pourcentage de visiteurs qui consultent une seule page du site avant de partir. Un taux supérieur à 80 % indique que le site est à repenser : des bugs, un manque d’ergonomie ou une présentation, n’inspirant pas confiance, font fuir les utilisateurs. Le taux de transformation est le pourcentage d’internautes à avoir réalisé un objectif défini (comme une demande de devis) en fonction du nombre total de visites. Cet indicateur sert à mesurer la rentabilité du site et la pertinence des actions commerciales : une campagne d’emailing n’augmentant pas de manière significative le taux de transformation est par exemple un échec.