Quel que soit le type de site Web que vous gérez, vous devez d’une manière ou d’une autre creuser dans les données. Le plus souvent, ce sera soit par le biais du plugin Jetpack et de ses statistiques intégrées, soit par le biais de Google Analytics et de son ensemble incroyablement détaillé de métriques suivies. Lorsque vous vous asseyez pour vraiment analyser ces chiffres, vous entrez dans l’analyse de données à différents niveaux. Mais qu’est-ce que l’analyse de données ? Et que pouvez-vous en faire ? Eh bien, c’est ce que nous sommes venus vous dire.
Qu’est-ce que l’analyse de données ?
Dit aussi simplement que possible, l’analyse de données est le processus qui consiste à examiner des données brutes, à comprendre ce qu’elles signifient, puis à appliquer ces connaissances pour résoudre des problèmes. Il s’agit en quelque sorte d’une sous-section du domaine plus vaste de la science des données, et vraiment l’un des plus omniprésents. En effet, tous ceux qui ont un site Web traitent des données brutes d’une manière ou d’une autre.
Par exemple, disons que vous utilisez Google Site Kit. Lorsque vous cliquez sur le tableau de bord, vous voyez un ensemble de données comme celui-ci.
L’analyse des données intervient parce que toutes ces données sont des informations brutes que vous voyez et que vous pouvez lire. Mais c’est l’interprétation qui compte. Savoir que vous avez eu une augmentation de 37,2 % des clics au cours du mois dernier est formidable. Mais… que faites-vous avec cela ?
C’est là que l’analyse des données devient un élément de votre présence sur le Web. Ce que vous avez, ce sont des données. Des données sur les utilisateurs et leurs comportements, pour être précis. La science des données est le terme générique que vous utilisez pour dire que vous allez travailler avec ces données d’une manière ou d’une autre. L’analyse des données est la façon dont vous le faites et ce que vous en faites par la suite, en examinant plus particulièrement les données granulaires que les grandes tendances.
Vous pouvez utiliser un algorithme pour trier et nettoyer les données afin d’exclure les valeurs aberrantes, les extrêmes ou les doublons. Même quelque chose d’aussi simple que de constater l’augmentation du nombre de clics, de vérifier les pages ou les articles les plus performants, puis d’élaborer un plan pour créer un contenu de base sur ces sujets relève de l’analyse des données.
Les quatre types d’analyse de données
Chaque fois que vous verrez le terme « analyse de données », vous verrez aussi très probablement qu’il est divisé en quatre domaines spécifiques.
- L’analyse descriptive
- L’analyse diagnostique
- Analyse prescriptive
- L’analyse prédictive
Quel que soit le sujet sur lequel vous travaillez, les données et la façon dont vous les traitez entrent dans l’une de ces catégories.
Analyse descriptive
Il s’agit de la catégorie utilisée ci-dessus pour parler des statistiques d’un site Web. L’analyse descriptive couvre ce qui se passe dans le temps. Les éléments qui augmentent ou diminuent – le temps passé sur la plateforme, les clics, les plateformes qui font le plus souvent référence à votre site, etc. Vous n’obtiendrez peut-être pas la raison pour laquelle l’utilisateur agit d’une certaine manière, mais vous pouvez déterminer exactement ce qu’ il fait.
Analyse diagnostique
Lorsque vous cherchez la raison pour laquelle quelque chose se produit, vous utilisez l’analyse diagnostique. Si les statistiques de votre site Web sont en plein essor et que vous voulez savoir pourquoi (afin de pouvoir continuer à le faire), vous allez examiner toutes les informations du site Web. Vous savez que les clics sont en hausse. Mais quels articles particuliers sont vus ? Y a-t-il des moments de la journée où le trafic est plus important ? Vous allez creuser et déterminer les caractéristiques démographiques des visiteurs et si oui ou non des campagnes d’emailing ont été envoyées en corrélation avec le pic. En jetant un regard global sur les données, vous pouvez déterminer, avec une marge d’erreur raisonnable, les facteurs les plus probables qui ont provoqué l’apparition des données. Et en diagnostiquant la raison pour laquelle cela s’est produit, vous pouvez ensuite essayer de le reproduire. (Ou, si quelque chose a mal tourné, éviter de faire les mêmes choix)
Analyse prescriptive
L’analyse prescriptive consiste à examiner les données et à déterminer une réaction à celles-ci. Par exemple, si le nombre de clics sur les articles consacrés à la Nintendo Switch augmente de 25 % au cours des prochains mois, vous prévoyez d’augmenter le nombre d’articles sur ce sujet et peut-être même d’engager davantage de rédacteurs pour faire face à cette augmentation. Vous établissez des plans entièrement basés sur des données dont vous disposez et dont vous savez qu’elles ont duré pendant un certain temps.
L’analyse prédictive
L’analyse prédictive, quant à elle, consiste à examiner un ensemble de données antérieures et à élaborer un plan présomptif sur cette base. Elle diffère de l’analyse prescriptive car il n’y a aucun moyen de savoir si votre plan va fonctionner à 100%. Par exemple, si 70 % des citoyens indiquent dans une enquête qu’ils souhaitent un marché de producteurs dans leur ville et que vous prévoyez d’ouvrir un marché hebdomadaire… c’est un plan prédictif basé sur des données. Vous faites une supposition éclairée basée sur des données, en prédisant que les habitants de la ville répondront positivement à votre entreprise, mais vous n’avez pas de données sur le marché fermier pour vous baser.
Par où commencer avec l’analyse des données
Voilà donc les grandes lignes de ce qu’est l’analyse de données. Mais où aller maintenant ?
Tout d’abord, vous devez installer Google Analytics sur votre site. C’est très facile, et il suffit de quelques clics. Une fois que c’est fait, vous pouvez commencer à utiliser certains de nos tutoriels, comme le suivi des pages de destination et le suivi de l’engagement des utilisateurs. Vous pouvez même configurer votre propre tableau de bord d’analyse pour intégrer la plateforme.
Si vous n’êtes pas du genre Google, il n’y a pas que lui en ville, même s’il est le plus gros. Laissez-nous vous montrer quelques-unes des autres options qui s’offrent à vous sans le grand G.
Il existe toutes sortes de données différentes que vous pouvez suivre et analyser. Vous pouvez par exemple obtenir des cartes thermiques pour comprendre comment vos utilisateurs interagissent avec votre site. Vous voulez peut-être tenir compte de votre présence sur les médias sociaux.
Nous aimerions également vous recommander l’outil Databox. En gros, il regroupe tous vos outils d’analyse de données divers et variés en un seul endroit. Bien que vous deviez toujours travailler sur l’analyse des données vous-même, le fait de disposer de tous les indicateurs clés de performance en un seul endroit est incroyable.
Conclusion
Peu importe où vous en êtes avec l’analyse des données, que vous soyez débutant ou vétéran, il est bon de revoir les bases. Parce que si vous vous contentez de regarder des données, vous ne prenez pas de mesures. Vous avez juste des données. Ce qui compte, c’est la façon dont vous regardez ces données et dont vous les utilisez. Que vous diagnostiquiez un problème ou que vous prédisiez une réponse à vos utilisateurs, prendre les meilleures décisions possibles commence et se termine par l’analyse des données.
À quoi sert l’analyse des données dans votre entreprise ?
