Trois choses que tout le monde devrait savoir sur l'analytique

par Membre de l'équipe TrueSocialMetrics ~ 6 min

1. Acceptez l'imperfection.

Les données ne seront jamais parfaites ! Voilà, je l'ai dit. Quelqu'un devait le faire. Si vous avez du mal à montrer un rapport à votre patron parce que les données sont encore imparfaites, faites-le rapidement - arrachez-le comme un patch :) Il vaut mieux prendre des décisions imparfaites aujourd'hui, que de prendre des décisions parfaites demain lorsque votre entreprise est déjà mort (enfin, peut-être pas mort, mais une petite dramatisation vous aidera à comprendre ce que je veux dire). Vous allez juste manquer la fenêtre d'opportunité si vous attendez la perfection. C'est aussi simple que ça.

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Je sais par ma propre expérience à quel point cette notion est difficile à accepter. Quand j'écris un article, j'ai toujours cette sensation de démangeaison qu'il n'est pas mathématiquement, statistiquement, moralement (ou autre) précis à 100%. Mais ensuite, mon cofondateur vient me voir et me demande où est l'article cool que je lui ai promis il y a des semaines. Et je lui dis que je ne peux pas terminer le contenu car il est encore imparfait. Ensuite, il a ce regard effrayant sur son visage comme s'il voulait me frapper très fort :) Laisse tomber ! Les données utiles ne sont pas égales à 100 % parfaites.

Je veux dire, il suffit de regarder Google Analytics, par exemple. Il vous montre des données non pas pour une session à 100 %, mais entre 80 % et 90 %. Et il remplace les sources d'utilisateurs. Étudier comment il stocke les données à l'intérieur m'a fait tomber la mâchoire. Peut-être que l'échantillonnage et le remplacement de la source rendent les données dans GA quelque peu imparfaites, mais elles sont toujours statistiquement significatives et valides. L'imperfection des données n'est pas toujours synonyme d'invalidité des données. Même Mighty Google Analytics n'est pas parfait. Alors la prochaine fois que vous sentirez votre œil droit trembler à cause de l'imperfection des données, laissez-le simplement partir :)

Bien sûr, il y a des limites strictes dans l'analyse que vous ne devriez pas simplement abandonner, mais la plupart des imperfections des données peuvent être négligées au profit d'une décision opportune. Efforcez-vous d'obtenir les meilleures données possibles, mais ne passez pas toute votre vie à attendre la perfection ; travaillez avec ce que vous avez maintenant.

Ne l'analysez pas trop.

2. Pensez au contexte.

Lorsque vous regardez un chiffre, pensez toujours au contexte. Par exemple, si vous avez 50 commentaires avec 100 fans - félicitations, vous dominez, et si vous avez 50 commentaires avec 1 000 000 de fans - mec, vous avez des ennuis.

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Comme cette fois où j'ai analysé la page Facebook de Fifty Shades of Grey, ils avaient eu 6 millions de fans et 4 000 commentaires à chaque publication - ça a l'air plutôt génial, hein ? Mais quand j'ai regardé ces commentaires, 99% d'entre eux étaient des spams. Vous pouvez maintenant imaginer combien de ces fans sont des zombies et réduire toutes leurs statistiques au moins de moitié.

Que vous dit le simple nombre de likes ? Rien. J'ai 30 J'aime. Combien de messages avez-vous ? Et combien de Followers ? Et comment font les concurrents avec le même nombre de publications et d'abonnés ? Tant de facteurs doivent être pris en compte, car ils changeront radicalement l'image.

• J'ai 30 Likes avec 1 Post et 30 Followers - Je suis le Roi, et mes concurrents n'ont réussi à faire que 5 Likes par 1 Post pour 30 Followers - Je suis le Roi du monde.
• J'ai 30 Likes avec 1 000 Posts et 1 000 Followers - Je vais m'apitoyer sur mon sort maintenant :) Mais mes Concurrents ont réussi à faire seulement 20 Likes pour 1 000 Posts pour 1 000 Followers - oh, beaucoup mieux maintenant , je vais prendre cette promotion et une augmentation de salaire, merci beaucoup :)

Vous voyez où je veux en venir - le contexte change l'image.

Ne le négligez pas.

3. L'analyse est comme une vision nocturne dans une pièce sombre de l'ignorance.

Votre site, votre page de médias sociaux ou votre marque sont comme une pièce sombre - vous n'avez aucune idée de ce qui s'y passe, de la façon dont les clients interagissent avec votre produit, de ce qu'ils pensent de votre contenu, etc. Autrement dit, jusqu'à ce que vous allumiez la lampe de poche de l'analyse. Soudain, vous pouvez voir que les clients ont détesté vos publications sur le super bowl et vos proverbes inspirants, mais ont totalement adoré vos vidéos idiotes sur les chats ; qu'ils ont eu des problèmes pour s'abonner à votre newsletter sur un site et qu'ils ne savent pas comment naviguer dans la page de tarification.

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Mais ce n'est que la partie de l'accord. Ne vous contentez pas de rapporter ce qui s'est passé ; signaler ce qu'il faut faire ensuite. Lorsque vous enterrez votre patron sous une charge de chiffres, c'est à nouveau comme cette pièce sombre pour lui, donnez-lui la lampe de poche - dites-lui quoi faire ensuite en fonction de ces données. Les recommandations sont la partie la plus importante du rapport.

Même si personne ne verra jamais vos heures passées à fouiller dans des données brutes, mais verra une phrase de recommandation simple et exploitable : "Nous devons investir davantage dans des vidéos de chat stupides - ils nous aident à vendre plus de beignets, engageons une vidéo de chat gourou" - cela en vaut toujours la peine. Si vous ne montrez pas les actions recommandées dans votre rapport, c'est comme leur faire refaire tout le travail que vous avez fait. Vous avez passé des heures à essayer de comprendre ce qui s'est passé et ce que nous devrions faire ensuite, puis vous chargez une piste de chiffres sur vos collègues et attendez qu'ils les analysent à nouveau dans leur tête pour comprendre ce qu'il faut faire ensuite. Pour éviter de tels pièges, nous vous recommandons fortement de lire l'article d'Avinash Kaushik sur le sujet The Difference Between Web Reporting And Web Analysis pour des exemples impressionnants de rapports avec des recommandations.

Rapport sans actions recommandées = Analyse inachevée.

Allez au-delà des chiffres et des graphiques pour passer aux actions et aux recommandations.

Plats à emporter :

• Ne l'analysez pas trop.

• Ne le négligez pas.

• Aller au-delà des chiffres.