Mon meilleur article sur Google Analytics

J’ai un peu trop insisté sur le titre, en fait il s’agit plutôt d’une suite d’articles sur Google Analytics 😛

Cela fait un petit moment que j’écris sur Google Analytics et pour dire la vérité… cela permet d’apprendre à utiliser l’outil mais quelle réelle valeur ajoutée est apportée à l’utilisateur final? souvent aucune.
Pour résumer la suite de l’article voici ma définition d’un indicateur dans Google Analytics :

C’est justement le but de cet article, comment définir un indicateur “ultime”? Connaissez vous le terme “UGC”? “User Generated Content” correspond aux sites internet / applications dont le contenu est apporté par l’utilisateur. Ces types de sites font pour moi parti des meilleurs concepts qui peuvent exister. Le webmaster met à disposition une plateforme et toute la popularité de cette dernière va être apportée par les internautes, quelques exemples de ces sites : Facebook.com, www.trucsdegrandmere.com, faismonchoix.fr … vous ne voyez pas où je veux en venir? vous allez voir.

Et si on faisait la même chose avec la data?

Certes un bon indicateur est un indicateur en face duquel on peut mettre une action et qui plus est nous fait bondir de notre siège pour réagir. Exemples : un nombre de 404 important, un apport de trafic massif d’un blog non identifié etc etc mais dans ce cas de figure c’est le webmaster qui va devoir travailler.

Et si on changeait tout cela? et si la personne qui effectuait l’action c’était l’internaute / l’utilisateur, exactement comme un site de type UGC. C’est exactement ce que les tutoriels que j’ai réalisé vont vous permettre de faire. Imaginez les schémas suivants :

  • Un médecin libère la donnée suivante : nombre de personne présentes dans la salle d’attente et donc temps d’attente estimée = action effectuée par les utilisateurs : arriver plus tard.
  • Un boulanger libère la donnée suivante : baguettes toutes chaudes qui sortent du four = se rendre chez le boulanger pour acheter sa baguette.
  • Un centre d’épilation  libère la donnée suivante : temps d’attente estimée = action ne pas se rendre au centre d’épilation et donc ne pas harceler leur centrale d’appel
  • Un site e-commerce libère la donnée suivante : les produits les plus recherchés par les internautes = action les internautes peuvent vouloir acheter les produits les plus recherchés par les internautes.
  • Un mari cuisine, il libère la donnée suivante : fumée dans la cuisine = action, bip sonore pour savoir qu’il faut fermer la porte pour pas se faire enguirlander (objet connecté en cours de création).

Bon comment fait on tout cela avec Google Analytics? Et bien tout d’abord il faut identifier le besoin principal de l’utilisateur final et de voir quelles sont ceux que l’on peut combler avec de la data.

  • Si la data est directement sur le site internet il ne vous reste qu’à rendre cette donnée public, elle peut être aussi bien dans le back-office de votre site internet que sur Google Analytics
  • Si la data ne passe pas par votre site internet, c’est là que les objets connectés vont pouvoir vous aider.

Ces derniers jours j’ai eu l’occasion de rédiger tout un ensemble d’articles pour atteindre ces fins :

  1. Créer un objet connecté pour calculer les entrées et sorties d’un magasin physique;
  2. Faire remonter avec un objet connecté le trafic réel en magasin dans Google Analytics;
  3. Rendre les données de son compte Google Analytics publiques et les mettre sur son site internet;
  4. Faire remonter les données de votre site en temps réel avec du Piwik;

En gros ce qu’il faut surtout retenir, c’est que c’est assez simple, très économique, le gros du challenge consiste à maîtriser toute la chaîne de production car il vous faut des connaissances à tous les niveaux : réseau, électronique, design, analytics, programmation informatique, développement web.

Bon courage à tous,

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