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Analyse des données Analytics, data-visualisation et rapport.

L’analyse des données Analytics est devenue un élément stratégique pour les entreprises qui veulent se développer sur le Web. Compter les visites et les pages vues n’est pas suffisant. Le webAnalyste répond à vos questions, vous livre des informations décisionnelles, vous aide à résoudre vos problèmes grâce à l’analyse statistique de vos données Analytics.

Transformez vos données Analytics en informations décisionnelles.

Les données seules sont simplement des informations; transformer ces données en informations décisionnelles c’est plus difficile. Le webAnalyste combine plusieurs méthodes mathématiques et statistiques pour écouter ce que racontent les données.

  1. Analyse visuelle des données brutes et contextualisées pour comprendre les modèles et les tendances.
  2. Identification des variables et modèles les plus performants.
  3. Détection et analyse des données aberrantes (bruit aléatoire ou signal important).

Le webAnalyste explore vos données, analyse les séries temporelles, les tendances, les déviations, la distribution, les corrélations, les relations entre deux ou plusieurs variables pour extraire de précieuses informations qui amélioreront votre connaissance, vos décisions et vos revenus.

Selon la disponibilité et la qualité de vos données, les analyses du webAnalyste peuvent vous aider à :

  • prendre de meilleure décision,
  • améliorer l’efficacité de votre marketing digital,
  • améliorer l’expérience utilisateur,
  • améliorer vos conversions ou transactions.

L’analyse des données Analytics, c’est répondre à des questions !

Analyser c’est avant tout répondre à des questions business.  De quelle information avez-vous besoin pour augmenter vos revenus, générer des économies ou améliorer la satisfaction client.
Que souhaitez-vous savoir ? Que souhaitez-vous vérifier ?
Avez-vous avez besoin d’évaluer l’engagement de vos utilisateurs, l’efficacité d’une campagne marketing, d’une catégorie de produit ou bien de comprendre un phénomène particulier dans vos données, comme les variations d’un indicateur ?
Le webAnalyste analysera vos données Analytics et votre site pour vous livrer rapidement tous les éléments de réponse pertinents pour votre business.

Exemples de questions :

  • Marketing digital : Quelle est l’efficacité des canaux d’acquisition ? Comment contribuent-ils à la conversion ? Quelle est la rentabilité des campagnes et comment l’améliorer ?
  • Utilisateurs (visiteurs, clients, membres, abonnés…) : Quelles sont les caractéristiques des utilisateurs les plus engagés ? Des moins engagés ? Des plus fidèles ? Des moins fidèles ?
  • Contenus et fonctionnalités : quels sont les contenus (ou attributs) qui contribuent le plus à la conversion ?
  • Catégories et produits : quels produits (ou attributs) génèrent le plus de revenus ? Quels produits (ou attributs) sont fréquemment achetés ensemble ? Quels produits (ou attributs) sont fréquemment abandonnés dans le panier ?
  • Prix et promotions : Quels impacts ont les promotions sur l’ensemble des ventes ?
  • Navigation : Existe-t-il des parcours types ? Sont-ils cohérents avec l’architecture du site ?
  • Optimisation conversion : Quelles seraient les hypothèses d’amélioration à tester en priorité ?

Data Storytelling – la data-visualisation est le moyen de répondre clairement aux questions !

Selon vos besoins de réponses, le webAnalyse va vous proposer de répondre à chaque question par la data storytelling, autrement dit par l’explication progressive et data-visualisée d’un problème. Le but des rapports data storytelling est d’être concis, simples, essentiels dans la narration et la data-visualisation pour bien comprendre la réponse.

Livrable – Exemple d’analyse de données Analytics.

Afin de pouvoir comprendre et vérifier la construction des analyses, chaque livrable inclus :

  • les paramètres d’analyses,
  • les données brutes,
  • les données traitées,
  • les formules de traitement des données,
  • les data visualisations,
  • et les observations.

Les données brutes et les données traitées sont livrées dans un fichier Excel, indépendamment du rapport d’analyse.

Le webAnalyste propose trois  formats de rapport:

  • Data storytelling (Data-visualisation + narration) : analyse didactique et date visualisée pour répondre à une question clé. Le but est d’analyser la question de haut en bas, du global au spécifique, en analysant au fur et à mesure, les différents facteurs et hypothèses qui permettent de répondre à la question initiale.
    • Document (PowerPoint, Tableau Software, Qlik Sense, PDF) qui présente les paramètres d’analyse, la question et les réponses en mettant progressivement en avant les informations importantes. Rapport d’analyse conviviale, concis, visuel et didactique (+/- 5 à 15 slides).
  • Rapport : Analyse complète pour répondre à plusieurs questions dont les réponses sont concises, illustrées avec des graphiques, commentées et présentées sur un, deux voir trois slides.
    • Document (PowerPoint, Word, Tableau Software, PDF) qui détaille les paramètres d’analyse, les formules de références, les questions, les réponses et les principales analyses sous-jacentes. Rapport d’analyse conviviale, détaillé, visuel et expliqué (+/- 20 à 80 slides).
  • Classeur : document (Excel) qui correspond au rapport d’analyse brut, organisé dans un classeur Excel. Classeur d’analyse complète.
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    Analyse données acquition cpc fidelisation

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    Analyse données acquition AdWords groupe annonce

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    Analyse données acquition seo trafic de notoriete

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    Analyse données comportement heures segments

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    Analyse données comportement segments jour semaine

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    Analyses données consommation des contenus

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    Classeur analyse de données lean et agile « pure insight »

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    analyses données acquisition corrélation revenus seo

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    Analyses données acquisition performances

Organisation d’une étude

  • T1

    Entretiens pour comprendre vos besoins, vos objectifs business, vos questions, vos hypothèses, évaluer la disponibilité et la qualité de vos données, cadrer une période d’analyse et organiser le projet

  • T2

    Réception de votre expression de besoins d’analyse. Analyse de vos questions, de vos hypothèses. Vérification de la disponibilité des données Analytics et création du plan d’analyse.

  • T3

    Présentation et validation du plan d’analyse par téléphone ou visioconférence.

  • T4

    Conduite de l’analyse. Si longue analyse, planification de points intermédiaires.

  • T5

    Livraison du rapport et des annexes comme les données brutes

  • T6

    Réunion de restitution de l’analyse.

Budget – Analyse des données Analytics

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