Analyse des données et analyse Web

En quoi consistent-elles?

L’analyse des données est le processus qui consiste à recourir à des ensembles de données et à en dégager les tendances pour recueillir de l’information et tester des hypothèses. En ce qui concerne le trafic Web, l’analyse Web évalue diverses mesures relatives à la façon dont les utilisateurs interagissent avec une page Web opérationnelle, comme le temps passé sur chaque page, le nombre de visites, le taux de rebond, le parcours des utilisateurs et ainsi de suite. Elle peut aussi servir à surveiller les variations d’une mesure particulière au fil du temps.

But de l’analyse des données

L’analyse des données fournit un excellent point de départ pour déterminer un besoin des utilisateurs sur lequel mettre l’accent. Elle représente aussi un outil efficace pour recueillir des données quantitatives et découvrir de quelle façon les utilisateurs utilisent votre produit. Cependant, une telle analyse ne suffit habituellement pas à comprendre pleinement pourquoi ils interagissent avec ce produit. Par exemple, si vous avez une page Web qui ne devrait pas présenter un taux de rebond élevé, mais que l’analyse Web révèle que c’est ce qui se produit, vous disposez uniquement des données recueillies pour expliquer le phénomène. Pour bien comprendre pourquoi les utilisateurs agissent comme ils le font, vous pouvez combiner l’analyse des données avec d’autres techniques de recherche qualitative sur les utilisateurs comme les tests d’utilisabilité pour mieux cerner le problème.

Mesures utiles

L’analyse Web permet de recueillir bon nombre de mesures et de types de renseignements distincts. En voici quelques-uns qui peuvent être utiles :

• Acquisition : Méthode utilisée par les utilisateurs pour accéder à votre site ou page Web, comme la recherche organique, les recommandations, la publicité ou autres. La hiérarchisation et l’organisation des données sur la page influencent la façon dont les utilisateurs peuvent y accéder à la suite d’une recherche organique.
• Conversion : Le nombre d’utilisateurs qui atteignent les objectifs du site Web. Un taux de conversion élevé indique qu’un nombre élevé d’utilisateurs ont pu réaliser les objectifs qui leur étaient destinés. Les tests A/B sont très souvent utilisés pour comparer les taux de conversion entre diverses versions d’un concept.
• Temps passé sur la page : Le temps pendant lequel un utilisateur est actif sur une page du site Web – entre le moment où il accède à la page et celui où il la quitte.
• Nouvelles sessions : Le nombre de premières visites (nouveaux utilisateurs) durant une période déterminée. Les données sur les nouvelles sessions permettent de savoir si le site est fréquenté par beaucoup de nouveaux utilisateurs ou des utilisateurs récurrents. L’absence d’utilisateurs récurrents pourrait indiquer que la page Web présente un problème qui fait en sorte que les utilisateurs évitent d’y revenir.
• Pages vues : Le nombre de fois qu’une page particulière du site Web a été vue pendant une certaine période.
• Taux de rebond : Le pourcentage des utilisateurs qui quittent le site après avoir consulté une seule page. Les pages conçues pour diriger les utilisateurs vers d’autres pages ne devraient pas présenter un taux de rebond élevé.
• % de sortie : Le pourcentage des utilisateurs qui quittent le site Web alors qu’ils passent d’une page à l’autre pour atteindre un objectif (dernière page). Si les utilisateurs quittent le site après avoir réussi l’objectif, un pourcentage élevé est positif. Si une proportion élevée des utilisateurs quittent une page Web avant de réaliser l’objectif ultime, la page présente peut-être un problème qui empêche les utilisateurs d’aller plus loin.

Mettre en place l’analyse des données

Il existe de nombreux outils et logiciels en ligne, comme Google Analytics, qui peuvent vous aider à faire le suivi de votre site Web et à recueillir des données. Si vous avez des questions sur l’analyse des données, vous pouvez écrire à digital.standard@ontario.ca.