Analyse web Glossaire

Modèles d'analyse Web

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Publié le 24 déc. 2022 et modifié le 19 févr. 2023 par Iron Brands

Cet article est traduit automatiquement. Passer à la version anglaise pour l'original.

Le concept d'analyse web est de plus en plus courant dans l'environnement commercial actuel. Il existe de multiples façons pour les entreprises de tirer parti des outils d'analyse Web qui fournissent des informations et découvrent des opportunités. Dans cet article, nous allons aborder la notion de web analytique et aborder les principaux types et méthodes utilisés.

  1. Que sont les outils d'analyse Web et comment peuvent-ils aider ton entreprise ?
  2. Qu'est-ce que les outils d'analyse ne peuvent pas te dire ?
  3. Quels sont les quatre principaux types d'analyse de données ?
  4. Quelles sont les méthodes statistiques d'analyse des données ?
  5. Quelles sont les cinq étapes de l'analyse des données ?
  6. Pensées finales
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Plongeons dans le vif du sujet !

Que sont les outils d'analyse Web et comment peuvent-ils aider ton entreprise ?

Les outils d'analyse Web sont utilisés pour collecter, mesurer et analyser des données sur le trafic et les habitudes d'utilisation d'un site Web. Ces outils peuvent fournir des informations précieuses sur la façon dont les utilisateurs interagissent avec un site Web, comme les pages qu'ils visitent, le temps qu'ils restent sur le site et leur provenance. Ces informations peuvent être utilisées pour optimiser un site Web afin d'obtenir de meilleures performances et une meilleure expérience utilisateur.

Parmi les outils d'analyse Web les plus populaires, on trouve Google Analytics, Adobe Analytics et, bien sûr, notre propre outil [Simple Analytics] (https://www.simpleanalytics.com/), qui respecte la confidentialité. Ces outils fournissent des aperçus et des analyses pour aider les propriétaires de sites Web et les spécialistes du marketing à comprendre leurs utilisateurs, à prendre des décisions éclairées concernant leurs sites Web et à les aider à les optimiser.

Qu'est-ce que les outils d'analyse ne peuvent pas te dire ?

Les outils d'analyse de sites Web fournissent un large éventail de données et d'informations qui peuvent être utiles pour améliorer l'expérience utilisateur et atteindre les objectifs commerciaux. Cependant, il y a certaines choses que les outils d'analyse de sites Web ne peuvent pas te dire. Par exemple :

  • L'identité des utilisateurs individuels. Les outils d'analyse de sites Web collectent des données sur le comportement des utilisateurs, mais ils ne collectent pas d'informations telles que le nom, l'adresse e-mail ou le numéro de téléphone d'une personne. Cependant, il faut tenir compte du fait que certains outils d'analyse de sites Web portent plus atteinte à la vie privée que d'autres. Par exemple, Google Analytics est considéré comme illégal dans plusieurs [États membres de l'UE] (https://www.simpleanalytics.com/blog/denmark-declares-google-analytics-unlawful) en raison de violations de la vie privée.
  • Les raisons pour lesquelles les utilisateurs effectuent certaines actions sur un site Web. Les outils d'analyse de sites Web peuvent fournir des données sur ce que les utilisateurs font sur un site Web, mais ne peuvent pas donner un aperçu des raisons pour lesquelles ils le font. C'est à toi de le découvrir en te basant sur les données.
  • L'efficacité des efforts de marketing hors ligne. Les outils d'analyse de sites Web ne peuvent collecter que des données sur les utilisateurs qui visitent un site Web.
  • La satisfaction générale des utilisateurs à l'égard d'un site Web ou d'une application. Les outils d'analyse de sites Web peuvent fournir des données sur le comportement des utilisateurs, mais ils ne peuvent pas directement fournir une vue globale de la satisfaction des utilisateurs.
  1. Quels sont les quatre principaux types d'analyse de données ?

Il existe de nombreux types d'analyse de données, et les catégories et définitions spécifiques peuvent varier en fonction du contexte et des objectifs de l'analyse. Voici quelques types courants d'analyse de données :

  1. L'analytique descriptive : Ce type implique de résumer et de décrire les données et est souvent utilisé pour fournir un aperçu de haut niveau. Des exemples d'analyse descriptive incluent le calcul de la moyenne, de la médiane et du mode d'un ensemble de données ou la création de diagrammes et de graphiques pour visualiser les données.
  2. Analyse diagnostique : Ce type d'analytique est utilisé pour identifier les raisons qui se cachent derrière une issue ou un résultat particulier. L'analytique diagnostique implique une analyse plus approfondie des données et peut utiliser une analyse de régression ou des techniques de regroupement pour identifier des modèles et des relations dans les données.
  3. Analyse prédictive : Ce type implique l'utilisation de données et de modèles statistiques pour prédire des événements ou des résultats futurs. L'analyse prédictive peut être utilisée pour prévoir les ventes, identifier les risques potentiels ou recommander des actions pour optimiser un processus commercial.
  4. Analyse prescriptive : Ce type va au-delà de la prédiction et utilise des données et des algorithmes avancés pour recommander des actions ou des décisions spécifiques. L'analytique prescriptive peut fournir aux décideurs diverses options ainsi que les risques et avantages associés, ce qui leur permet de prendre des décisions plus éclairées.

Les outils d'analyse Web peuvent être utilisés pour les analyses descriptives, diagnostiques et prédictives, mais pas pour les analyses prescriptives :

  1. Analyse descriptive : La plupart des outils d'analyse Web fournissent une large gamme de rapports et de visualisations préconstruits qui permettent aux utilisateurs de résumer et de décrire leurs données. Ces rapports comprennent des mesures telles que les pages vues, les données démographiques, les sources de trafic et le type de navigateur.
  2. Analyse diagnostique : Les outils d'analyse Web offrent des capacités de segmentation et de filtrage avancées, permettant aux utilisateurs d'approfondir leurs données et d'identifier des modèles et des tendances. Les utilisateurs peuvent aussi créer des rapports et des tableaux de bord personnalisés et utiliser des API pour accéder à leurs données et les analyser plus en profondeur.
  3. Analyse prédictive : Les outils comme Google Analytics et Simple Analytics ne fournissent pas de fonctionnalités d'analyse prédictive intégrées, mais les utilisateurs peuvent exporter leurs données et utiliser des outils tiers pour effectuer une modélisation et une analyse prédictives.
  4. Analyse prédictive : Les outils d'analyse Web ne fournissent pas de capacités d'analyse prescriptive intégrées.

Quelles sont les méthodes statistiques d'analyse des données ?

De nombreuses méthodes analytiques différentes peuvent être utilisées pour extraire des informations et de la valeur des données. Voici quelques méthodes analytiques courantes :

  1. Statistiques descriptives : Cette méthode consiste à décrire les données à l'aide de techniques statistiques telles que les moyennes et les médianes.
  2. Statistiques inférentielles : Cette méthode consiste à utiliser un échantillon des données pour faire des déductions sur l'ensemble de la population. Les statistiques inférentielles utilisent des techniques telles que les tests d'hypothèse et les intervalles de confiance pour déterminer la signification statistique des résultats.
  3. Analyse de régression : Cette méthode consiste à utiliser des modèles mathématiques pour identifier la relation entre deux variables ou plus et faire des prédictions sur la valeur d'une variable en fonction de la valeur des autres.
  4. Analyse par grappes : Cette méthode consiste à regrouper les points de données en grappes en fonction de leurs similitudes et peut être utilisée pour identifier des modèles et des tendances dans les données.
  5. Extraction de règles d'association : Cette méthode consiste à identifier les règles ou les modèles qui apparaissent fréquemment dans les données et peut être utilisée pour découvrir des relations et des connexions cachées dans les données.
  6. Analyse des séries chronologiques : Cette méthode consiste à analyser les données recueillies au fil du temps et peut être utilisée pour identifier les tendances et faire des prédictions sur les événements futurs.
  7. Analyse des sentiments : Cette méthode consiste à utiliser des techniques de traitement du langage naturel et d'apprentissage automatique pour analyser le ton et l'émotion des données textuelles et peut être utilisée pour comprendre les attitudes et les opinions des clients ou des utilisateurs.

Quelles sont les cinq étapes de l'analyse des données ?

Cette étape est souvent appelée "processus d'analyse des données" ou "cycle d'analyse des données". Il fournit un cadre pour aborder les projets d'analyse de données de manière systématique et organisée, de la définition du problème au partage des résultats de l'analyse. En suivant les étapes ci-dessous, tu peux t'assurer que tu utilises les bonnes données pour répondre à ta question et que tu interprètes les résultats de ton analyse avec précision et efficacité.

Voici les étapes :

  1. Définis le problème ou la question à laquelle tu veux répondre.
  2. Recueille les données dont tu as besoin pour répondre à la question.
  3. Nettoie et prépare les données pour l'analyse.
  4. Analyse les données pour trouver des modèles et des idées.
  5. Communique les résultats de l'analyse aux autres.

Pensées finales

Il existe différentes façons d'aborder l'analytique, et cela dépend finalement de tes besoins. En ce qui concerne l'analyse des sites Web, il est essentiel d'avoir une idée claire des mesures qui sont importantes pour toi. À partir de là, tu peux déterminer quel outil d'analyse répondra à ce besoin.

Google Analytics, par exemple, peut être extrêmement utile pour les entreprises qui travaillent avec des données complexes et ont besoin de nombreuses fonctionnalités pour obtenir des aperçus et découvrir des optimisations. D'un autre côté, Google Analytics peut être trop compliqué pour les propriétaires d'entreprise ou les spécialistes du marketing qui veulent juste voir quelles pages sont performantes et lesquelles ne le sont pas. Tu ne devrais pas utiliser Google Analytics si tu as besoin de données de haut niveau et d'un aperçu simple des performances de ton site Web. C'est aussi la raison pour laquelle nous avons créé [Simple Analytics] (https://www.simpleanalytics.com/), une alternative à Google Analytics qui est simple (c'est bien le nom, non ?) et respectueuse de la vie privée.

Simple Analytics te donne les informations dont tu as besoin dans un tableau de bord très simple. Tu veux voir à quoi ça ressemble ? Alors regarde notre tableau de bord en direct [ici] (https://simpleanalytics.com/simpleanalytics.com). Si cela correspond à tes besoins, n'hésite pas à nous donner une chance !

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