Triple excel : analyser simultanément plusieurs bases de données web analytics

Introduction : exploitez la puissance de l'analyse combinée avec excel

Dans le paysage digital actuel, une stratégie data-driven repose sur la capacité à interpréter une multitude de signaux provenant de diverses plateformes. Google Analytics, pilier de l'analyse web, offre une vision précieuse du trafic, mais reste insuffisant pour appréhender la globalité de la performance. Les données de coût des campagnes résident dans Google Ads ou Facebook Ads Manager, tandis que les outils de test de performance et les retours du service client complètent ce tableau. L'analyse combinée de ces données est donc essentielle pour une vision holistique. Excel, souvent sous-estimé, s'avère un outil puissant et flexible pour orchestrer cette consolidation et analyse, offrant une personnalisation inégalée pour le spécialiste du web marketing.

Imaginez un scénario concret : une chute soudaine du taux de conversion sur mobile. Google Analytics vous alerte. En croisant cette information avec les temps de chargement des pages mobiles mesurés par Google PageSpeed Insights, vous identifiez un ralentissement critique. Ajoutez à cela une augmentation de 15% des plaintes relatives à la navigation mobile enregistrées par votre service client. Un problème d'expérience utilisateur mobile devient alors flagrant, une corrélation complexe à déceler avec une source unique d'information. Seule la consolidation des données dans Excel permet une identification rapide et précise de la cause.

L'utilisation du "Triple Excel", terme désignant la maîtrise avancée d'Excel pour l'analyse de données, permet de transformer des feuilles de calcul en un véritable outil de Business Intelligence (BI) accessible et flexible. En maîtrisant les techniques de consolidation, de transformation et de visualisation, vous pouvez extraire des insights précieux et prendre des décisions éclairées.

Préparation des données : L'Art de l'extraction et de la transformation pour l'analyse web analytics

L'efficacité de l'analyse combinée en Web Analytics repose sur une préparation rigoureuse des données. Cette étape cruciale comprend l'extraction sélective des informations pertinentes depuis diverses sources et leur transformation méthodique pour garantir cohérence et intégrité. Une préparation adéquate est indispensable pour éviter les biais et dériver des insights fiables, base d'une prise de décision éclairée. Cette préparation implique une compréhension approfondie des métriques et dimensions propres à chaque plateforme, ainsi que la maîtrise des techniques de nettoyage et de transformation des données brutes en informations exploitables.

Extraction des données : choisir les bonnes métriques et dimensions pour une analyse web optimale

La première étape de l'extraction de données consiste à identifier les sources d'informations pertinentes pour votre analyse. Ces sources incluent typiquement Google Analytics, Adobe Analytics, Google Search Console (outil d'analyse SEO essentiel), des plateformes de gestion publicitaire telles que Google Ads et Facebook Ads, et potentiellement des données issues de votre système CRM (Customer Relationship Management). Le choix des métriques et dimensions appropriées dépend directement de l'objectif spécifique de votre analyse. Une étape cruciale consiste à uniformiser les définitions entre les plateformes afin d'éviter des interprétations erronées. Il est important de noter qu'une session peut être définie différemment dans Google Analytics et Adobe Analytics, impactant les résultats de votre analyse. En outre, assurez-vous d'utiliser des noms spécifiques au domaine, comme "Taux de Conversion Ecommerce" plutôt que simplement "Conversion", afin de faciliter la compréhension et l'interprétation des données.

• Google Analytics : Sessions, Utilisateurs, Taux de rebond (Bounce Rate), Durée moyenne des sessions, Pages vues par session, Conversions, Revenus, Taux de conversion ecommerce.
• Google Ads : Impressions, Clics, Coût, Taux de clics (CTR), Coût par clic (CPC), Taux de conversion (Conversion Rate), Coût par acquisition (CPA).
• Facebook Ads : Impressions, Portée, Clics, Coût, Taux de clics (CTR), Coût par clic (CPC), Conversions, Coût par conversion (CPA), ROAS (Return on Ad Spend).
• Google Search Console : Clics, Impressions, Position moyenne, Taux de clics (CTR), Requêtes (Queries), Pages.
• CRM : Nombre de leads qualifiés (MQL), Nombre de ventes, Valeur moyenne des commandes (AOV), Taux de rétention client.

Pour l'extraction, plusieurs méthodes sont disponibles. Le téléchargement direct des données en format CSV ou Excel est simple pour les petits ensembles de données. Pour traiter des volumes de données plus importants, l'utilisation des APIs (Application Programming Interfaces) offre une flexibilité accrue et la possibilité d'automatiser le processus d'extraction. Par exemple, une API Google Analytics peut être interrogée pour récupérer des données spécifiques sur les 30 derniers jours. Excel propose également des connecteurs intégrés (Power Query, anciennement "Get & Transform Data") qui simplifient la connexion et l'importation des données depuis différentes sources. Dans certains cas, la personnalisation via du code VBA (Visual Basic for Applications) peut s'avérer nécessaire pour automatiser des tâches d'extraction spécifiques ou pour traiter des formats de données complexes. 32% des entreprises utilisent encore le CSV.

Nettoyage et transformation des données : assurer cohérence et intégrité pour une analyse web analytics fiable

Après l'extraction, le nettoyage et la transformation des données sont cruciaux pour garantir leur qualité et leur cohérence. Les problèmes de qualité couramment rencontrés incluent les incohérences de format (dates, nombres), la présence de valeurs manquantes, la duplication d'enregistrements, et des variations orthographiques (par exemple, dans les noms de campagnes). Ignorer ces problèmes peut mener à des conclusions analytiques biaisées et à des décisions marketing inappropriées. Un nettoyage rigoureux est donc impératif.

• Incohérences de format : Standardisez les formats de date (ex: AAAA-MM-JJ) et assurez-vous que les nombres utilisent le même séparateur décimal (point ou virgule). Convertissez les pourcentages en nombres décimaux (ex: 50% devient 0.5).
• Valeurs manquantes (Missing Values) : Imputez (remplacez par une valeur estimée) ou supprimez les lignes/colonnes contenant des valeurs manquantes. L'imputation peut se faire par la moyenne, la médiane, ou une valeur spécifique.
• Duplication de données : Identifiez et supprimez les enregistrements dupliqués en fonction de critères pertinents (ex: ID utilisateur, date, etc.). Utilisez les fonctionnalités de suppression des doublons d'Excel.
• Orthographe inconsistante : Harmonisez l'orthographe des noms de campagnes, des catégories de produits et des autres champs textuels en utilisant des fonctions de recherche et de remplacement ou des tables de correspondance.

Excel offre un ensemble complet de fonctions pour le nettoyage et la transformation des données. Les fonctions TEXTE, DATE, SI, SUBSTITUE et TRIM sont particulièrement utiles pour manipuler les chaînes de caractères, les dates et les valeurs numériques. Par exemple, la fonction TRIM élimine les espaces superflus, tandis que la fonction SUBSTITUE remplace des caractères spécifiques. Pour les dates, les fonctions DATE, MOIS, ANNEE et JOURSEM extraient des informations temporelles spécifiques. La création de colonnes calculées, l'agrégation des données et le pivotement sont des techniques clés pour structurer les données en vue de l'analyse. Conservez une documentation claire de toutes les transformations effectuées afin de garantir la reproductibilité et la transparence de votre analyse. 45% des erreurs d'analyse proviennent d'une transformation incorrecte des données.

Prenons un exemple concret. Une colonne "Date" présente des formats hétérogènes (01/01/2024, 2024-01-01, 1/1/2024). Utilisez la fonction `TEXTE(A1;"AAAA-MM-JJ")` pour uniformiser le format. Si la colonne "Revenus" contient des valeurs manquantes, remplacez-les par la moyenne de la colonne à l'aide de la fonction `SI(ESTVIDE(B1);MOYENNE(B:B);B1)`. Si le nom d'une campagne est incorrectement orthographié, utilisez la fonction `SUBSTITUE(C1;"Campagne Erronée";"Campagne Correcte")` pour corriger l'erreur.

Pour illustrer l'importance de la transformation, imaginez une colonne "Source / Moyen" contenant des valeurs telles que "google / organic", "Google / Organic", et "Google/Organic". Une simple fonction `TRIM(A1)` et `MAJUSCULE(A1)` pourrait les uniformiser à "GOOGLE / ORGANIC" améliorant la cohérence des analyses.

Consolidation des données : maîtriser les tables et les relations pour une vision unifiée

La consolidation des données est une étape cruciale dans l'analyse "Triple Excel", permettant de combiner les informations provenant de diverses sources en une vue cohérente et unifiée. Cette consolidation facilite grandement l'identification des corrélations et des tendances cachées, qui seraient difficilement détectables en examinant chaque source séparément. Pour réussir cette consolidation, il est essentiel de maîtriser les principes des bases de données relationnelles et les techniques de jointures, transformant Excel en un outil d'analyse puissant.

Structure de base de données relationnelle dans excel : organiser les données pour une analyse efficace

Bien qu'Excel ne soit pas un système de gestion de base de données (SGBD) complet, il est possible d'appliquer les principes des bases de données relationnelles pour structurer efficacement vos données. La première étape consiste à créer des tables Excel distinctes pour chaque source de données. Chaque table doit posséder des en-têtes de colonnes clairs et concis, et chaque ligne doit représenter un enregistrement unique. L'établissement de clés primaires et étrangères est primordial pour définir les relations entre les tables, permettant une interrogation et une manipulation efficaces des données.

• Clé Primaire (Primary Key) : Identifie de manière unique chaque enregistrement au sein d'une table. Par exemple, dans une table de ventes, l'ID de la commande ou le numéro de transaction pourrait servir de clé primaire, assurant l'unicité de chaque vente enregistrée.
• Clé Étrangère (Foreign Key) : Il s'agit d'une colonne dans une table qui fait référence à la clé primaire d'une autre table. Cette clé étrangère établit un lien entre les deux tables, permettant d'associer des informations provenant de différentes sources. Par exemple, dans une table de détails de commande, l'ID de la commande servirait de clé étrangère, reliant chaque détail de commande à la commande correspondante dans la table principale des commandes.

Pour assurer une structure de données robuste, il est impératif d'éviter la redondance (c'est-à-dire, ne pas stocker les mêmes informations dans plusieurs tables) et de garantir la cohérence des types de données (texte, nombre, date) à travers toutes les tables. Le respect de ces principes simplifie les requêtes, réduit les risques d'erreurs et optimise les performances de l'analyse.

Techniques de jointures : le cœur de la consolidation pour une analyse complète

Les jointures constituent l'opération fondamentale permettant de combiner les données issues de différentes tables en fonction d'une ou plusieurs clés communes. Excel propose diverses techniques de jointures, chacune présentant ses avantages et ses inconvénients, en fonction de la complexité des données et des besoins de l'analyse.

• RECHERCHEV (VLOOKUP) : Cette fonction est simple d'utilisation pour les jointures basiques, mais elle souffre de limitations en termes de flexibilité et de performances, notamment avec des ensembles de données volumineux. De plus, elle nécessite que la colonne de recherche soit la première colonne de la table de recherche.
• INDEX/EQUIV (INDEX/MATCH) : Cette combinaison de fonctions offre une alternative plus flexible et performante à RECHERCHEV. Elle est particulièrement utile lorsque la structure des données est susceptible de changer ou lorsque la colonne de recherche ne se trouve pas en première position dans la table.
• Power Query (Get & Transform Data) : Il s'agit de la méthode recommandée pour les jeux de données volumineux et les jointures complexes, offrant une grande flexibilité et des performances optimales. Power Query permet de définir visuellement les jointures et d'automatiser le processus de consolidation des données.

Power Query supporte différents types de jointures, notamment Left Join, Right Join, Inner Join et Full Outer Join, chacun adaptant le résultat de la jointure aux besoins spécifiques de l'analyse. Le choix du type de jointure dépend de la façon dont vous souhaitez traiter les enregistrements ne correspondant pas dans les tables. Une attention particulière doit être portée à la gestion des doublons et des données non correspondantes, car ils peuvent introduire des biais dans les résultats de l'analyse. Des stratégies adéquates doivent être mises en œuvre pour identifier et traiter ces anomalies.

Considérons un exemple pratique : vous disposez d'une table "CampagnesMarketing" avec les colonnes "ID_Campagne", "Nom_Campagne" et "Budget_Campagne", et d'une table "ConversionsWeb" avec les colonnes "ID_Utilisateur", "ID_Campagne" et "Revenu_Conversion". Vous pouvez utiliser Power Query pour réaliser une jointure "Left Join" entre ces deux tables, en utilisant "ID_Campagne" comme clé commune. Cette opération permettra de combiner les informations sur les campagnes marketing avec les données de conversions web associées, vous fournissant une vue complète de la performance de chaque campagne. Sans jointure, on ne peut comparer les données des deux ensembles.

Analyse avancée des données : révéler les insights cachés avec le triple excel

Une fois les données consolidées, l'étape suivante consiste à effectuer une analyse approfondie pour déceler les insights cachés et les tendances significatives. Excel, avec ses fonctionnalités avancées, offre une large gamme d'outils et de fonctions pour réaliser des analyses sophistiquées, allant des tableaux croisés dynamiques aux fonctions statistiques avancées. La maîtrise de ces outils est essentielle pour transformer les données brutes en informations exploitables, permettant une prise de décision éclairée et une optimisation des stratégies marketing.

Tableaux croisés dynamiques (pivot tables) : L'Outil indispensable pour l'exploration et la synthèse des données

Les tableaux croisés dynamiques représentent un outil puissant pour explorer et synthétiser les données de manière interactive. Ils permettent de regrouper, filtrer et calculer des statistiques sur les données, offrant une flexibilité inégalée pour l'analyse. La création d'un tableau croisé dynamique est simple, mais maîtriser les différentes options de configuration et de personnalisation est essentiel pour exploiter pleinement leur potentiel. L'expert en "Triple Excel" sait tirer parti de ces options pour obtenir des analyses précises et pertinentes.

• Manipulation des champs : Faites glisser les champs vers les zones "Lignes", "Colonnes", "Valeurs" et "Filtres" pour explorer les données sous différents angles et identifier les relations clés. Expérimentez avec différents arrangements pour découvrir des schémas cachés.
• Calculs personnalisés : Utilisez les options de calcul personnalisé pour afficher des pourcentages, des différences par rapport à une valeur de base, ou des moyennes pondérées, permettant d'affiner l'analyse et de mettre en évidence des variations significatives.
• Regroupements : Regroupez les dates par semaine, mois, trimestre ou année pour analyser les tendances temporelles et identifier les cycles saisonniers. Regroupez également les catégories de produits ou les segments d'utilisateurs pour comparer leur performance respective.
• Segmentations de données : Utilisez les segmentations de données pour filtrer interactivement les données et explorer des sous-ensembles spécifiques en fonction de critères tels que la région géographique, le type d'appareil, ou la source de trafic, facilitant l'identification des facteurs clés de succès.

En complément des tableaux croisés dynamiques, les graphiques croisés dynamiques permettent de visualiser les données directement à partir des tableaux, simplifiant l'identification des tendances, des anomalies et des points de rupture. Prenons l'exemple d'un tableau croisé dynamique affichant le nombre de sessions par source/moyen et par type d'appareil. Vous pouvez aisément créer un graphique croisé dynamique en barres groupées ou empilées pour visualiser la répartition des sessions par type d'appareil pour chaque source/moyen, identifiant ainsi les canaux de trafic les plus performants sur mobile et desktop. Une analyse du nombre de clics par mot clé révèle que 15% des mots clés génèrent 80% du trafic.

Fonctions avancées d'excel : débloquer des analyses précises et personnalisées

Outre les tableaux croisés dynamiques, Excel offre une multitude de fonctions avancées pour réaliser des analyses plus précises et personnalisées, permettant de répondre à des questions complexes et d'obtenir des insights plus profonds. Les fonctions statistiques, logiques, de texte et de date et heure sont particulièrement utiles pour l'analyse des données Web Analytics.

• MOYENNE.SI (AVERAGEIF) : Calcule la moyenne d'une plage de cellules répondant à un critère spécifique. Par exemple, vous pouvez calculer le revenu moyen par session pour les utilisateurs provenant de Google Organic.
• SI (IF) : Renvoie une valeur si une condition est vraie et une autre valeur si la condition est fausse. Vous pouvez l'utiliser pour créer une colonne "Rentable" qui affiche "Oui" si le ROI d'une campagne est supérieur à un seuil donné, et "Non" dans le cas contraire.
• GAUCHE (LEFT), DROITE (RIGHT), STXT (MID) : Ces fonctions permettent d'extraire des portions spécifiques de chaînes de texte. Par exemple, vous pouvez extraire le nom de domaine d'une URL en utilisant une combinaison de ces fonctions et de la fonction CHERCHE (FIND).
• DATE (DATE), MOIS (MONTH), ANNEE (YEAR), JOURSEM (WEEKDAY) : Ces fonctions permettent de manipuler et d'analyser les dates. Vous pouvez par exemple créer une colonne "Jour de la semaine" à partir d'une colonne "Date" pour analyser la performance par jour de la semaine.

Analyse de cohortes : décrypter le comportement des utilisateurs au fil du temps

L'analyse de cohortes est une technique puissante qui consiste à regrouper les utilisateurs en fonction de leur date d'acquisition (c'est-à-dire, la date de leur première visite sur votre site web ou de leur inscription à votre application) ou de leur première interaction avec votre entreprise. Cette approche permet de suivre et de comparer le comportement de ces groupes d'utilisateurs (cohortes) au fil du temps, révélant des tendances et des patterns qui ne seraient pas apparents avec une analyse globale. Par exemple, vous pouvez comparer le taux de rétention des utilisateurs acquis en janvier avec celui des utilisateurs acquis en février, et identifier les facteurs qui contribuent à une meilleure rétention. Cette analyse peut révéler que les utilisateurs acquis via une campagne spécifique ont un taux de rétention 20% supérieur aux autres.

Analyse de contribution (modélisation de l'attribution) : identifier les facteurs clés de succès

L'analyse de contribution, ou modélisation de l'attribution, vise à identifier les facteurs qui contribuent le plus au succès de vos campagnes marketing et à déterminer comment répartir le crédit des conversions (ventes, leads, etc.) entre les différents points de contact du parcours client. Excel permet de mettre en œuvre des modèles d'attribution simples, tels que le Last Click (dernier clic), le First Click (premier clic) et le Linéaire (attribution équitable à tous les points de contact). De plus, vous pouvez créer des modèles d'attribution personnalisés en utilisant des règles et des pondérations basées sur votre connaissance du parcours client et de la contribution relative de chaque point de contact. Par exemple, vous pourriez attribuer 40% du crédit au premier clic, 40% au dernier clic et 20% aux clics intermédiaires. Cette analyse vous permet d'allouer vos ressources marketing de manière plus efficace et d'optimiser votre retour sur investissement (ROI).

Visualisation des données : transformer les chiffres en une narration captivante avec le triple excel

La visualisation des données est bien plus qu'une simple présentation de chiffres ; il s'agit d'une étape cruciale pour communiquer des insights de manière claire, concise et engageante. Un graphique bien conçu transforme les données brutes en une histoire captivante, permettant de déceler des tendances, des anomalies et des relations qui seraient difficiles, voire impossibles, à identifier dans un tableau de chiffres. Excel, grâce à sa large gamme de types de graphiques et à ses nombreuses options de personnalisation, offre un arsenal puissant pour créer des visualisations percutantes et informatives.

Choisir le bon type de graphique : adapter la visualisation à l'objectif de l'analyse

Le choix du type de graphique doit être guidé par le type de données que vous souhaitez présenter et par l'objectif principal de votre visualisation. Chaque type de graphique possède ses forces et ses faiblesses, et certains sont plus adaptés que d'autres pour mettre en évidence des relations spécifiques. Les courbes, par exemple, sont idéales pour afficher les tendances temporelles et les évolutions au fil du temps. Les histogrammes, quant à eux, sont parfaits pour comparer les valeurs entre différentes catégories ou groupes. Les nuages de points permettent de visualiser les corrélations entre deux variables, tandis que les graphiques en secteurs sont utiles pour représenter les proportions d'un ensemble. Il est primordial d'éviter les pièges de la visualisation trompeuse, tels que les axes tronqués, les échelles inappropriées ou les choix de couleurs inappropriés, qui peuvent déformer les données et induire des interprétations erronées.

• Courbes (Line Charts) : Mettre en évidence les tendances temporelles, les évolutions au fil du temps et les comparaisons entre différentes séries. Par exemple, l'évolution du nombre de sessions par mois ou par semaine.
• Histogrammes (Bar Charts) : Comparer les valeurs entre différentes catégories ou groupes, afficher la distribution des données et identifier les valeurs les plus fréquentes. Par exemple, le nombre de conversions par source de trafic.
• Nuages de points (Scatter Plots) : Visualiser la corrélation entre deux variables, identifier les clusters de données et les valeurs aberrantes. Par exemple, la relation entre le budget d'une campagne et le nombre de conversions.
• Graphiques en secteurs (Pie Charts) : Représenter les proportions d'un ensemble, comparer la contribution relative de chaque élément et afficher la répartition des données. Par exemple, la part de marché de chaque produit.

Personnalisation des graphiques : rendre les visualisations claires, compréhensibles et impactantes

La personnalisation des graphiques est essentielle pour les rendre clairs, compréhensibles et mémorables. Il ne suffit pas de choisir le bon type de graphique ; il est également crucial de soigner les détails esthétiques et de mettre en évidence les informations clés. Vous pouvez modifier les titres, les étiquettes, les axes, les couleurs, les polices et les légendes pour améliorer la lisibilité et l'attrait visuel du graphique. L'ajout de lignes de tendance, de barres d'erreur ou de repères visuels peut aider à mettre en évidence les tendances, les variations et les points de données importants. L'utilisation de sparklines (mini-graphiques intégrés dans les cellules) permet de visualiser les tendances rapidement dans un tableau de données. Un graphique de base peut voir son impact augmenter de 30% grâce à une personnalisation adaptée.

Tableaux de bord (dashboards) excel : centraliser les informations clés pour une vue d'ensemble

Un tableau de bord Excel est une interface visuelle qui centralise les informations clés et les indicateurs de performance (KPI) pour offrir une vue d'ensemble de l'activité ou de la campagne. Il regroupe des tableaux croisés dynamiques, des graphiques interactifs et des segmentations de données, permettant d'explorer et d'analyser les données de manière dynamique et interactive. La conception d'un tableau de bord clair, efficace et intuitif nécessite une organisation soignée de l'information, l'utilisation d'une palette de couleurs appropriée, une typographie lisible et l'automatisation de la mise à jour des données grâce à Power Query. Un tableau de bord bien conçu permet de gagner un temps précieux et de prendre des décisions plus éclairées. En moyenne, l'utilisation d'un tableau de bord permet de gagner 2 heures par semaine.

Cas pratiques concrets : exemples d'applications réelles du triple excel dans le web analytics

Pour illustrer concrètement l'application des techniques décrites dans cet article, voici quelques cas pratiques basés sur des situations réelles que les professionnels du web marketing rencontrent fréquemment. Ces exemples démontrent comment l'analyse combinée des données Web Analytics avec Excel peut aider à résoudre des problèmes concrets, à optimiser les campagnes marketing et à améliorer la performance globale de l'entreprise.

Optimisation des campagnes publicitaires : maximiser le ROI grâce à une analyse complète

Dans ce cas, nous combinons les données de Google Analytics, Google Ads et Facebook Ads pour identifier les campagnes les plus performantes, déterminer les canaux d'acquisition les plus rentables et allouer le budget en conséquence. En analysant les données de coût, de clics, de conversions et de revenus pour chaque campagne, nous pouvons calculer le ROI (Retour sur Investissement), le CPA (Coût par Acquisition) et le ROAS (Return on Ad Spend) et identifier les campagnes qui génèrent le plus de valeur. Nous pouvons également segmenter les données par type d'appareil, région géographique et segment d'utilisateurs pour affiner l'analyse et identifier les opportunités d'optimisation. Par exemple, si une campagne Google Ads génère un ROI de 300% sur desktop mais seulement 150% sur mobile, nous pouvons ajuster les enchères pour favoriser le trafic desktop ou optimiser l'expérience mobile. Une entreprise a vu son ROI augmenter de 25% en optimisant ses campagnes de cette façon.

Amélioration de l'expérience utilisateur mobile : augmenter les conversions en optimisant l'ergonomie

Dans ce cas, nous combinons les données de Google Analytics (taux de rebond mobile, temps de chargement des pages, taux de conversion mobile), PageSpeed Insights (score de performance mobile) et du service client (plaintes concernant la navigation mobile) pour identifier les problèmes d'expérience utilisateur sur mobile et les résoudre. En analysant ces données conjointement, nous pouvons identifier les pages qui présentent un taux de rebond élevé, un temps de chargement lent ou un taux de conversion faible, et les optimiser pour améliorer l'ergonomie, la navigation et la vitesse de chargement. Par exemple, si une page de destination spécifique présente un taux de rebond mobile de 60% et un temps de chargement de 8 secondes, nous pouvons identifier les éléments qui ralentissent le chargement (images non optimisées, code Javascript excessif) et les optimiser. Une amélioration de seulement 1 seconde du temps de chargement peut augmenter le taux de conversion de 10%.

Analyse du parcours client : identifier les points de friction pour une expérience optimale

Dans ce cas, nous combinons les données de Google Analytics, du CRM et des outils de marketing automation pour comprendre le parcours client de bout en bout et optimiser les points de contact. En analysant les données de comportement sur le site web, les interactions avec les emails, les interactions sur les réseaux sociaux et les données de ventes, nous pouvons identifier les points de friction dans le parcours client, les étapes où les utilisateurs abandonnent ou rencontrent des difficultés, et les optimiser pour améliorer l'engagement, la satisfaction et la conversion. Par exemple, si nous constatons qu'un grand nombre d'utilisateurs abandonnent le processus d'achat après avoir ajouté des produits à leur panier, nous pouvons analyser les raisons de cet abandon (coût de livraison trop élevé, processus de paiement complexe, manque de confiance) et mettre en œuvre des solutions pour réduire les frictions et augmenter le taux de conversion. En moyenne, 68% des clients abandonnent un panier avant de finaliser l'achat.