Être agile c’est la capacité de bouger rapidement et facilement.
En analytics, l’agilité est la capacité d’un analyste ou d’une analyse à s’adapter rapidement aux changements de l’environnement marketing.
L’objectif ici est de conduire des analyses très ciblées, de livrer rapidement des recommandations à mettre en oeuvre pour résoudre des problèmes de conversion.
Dans une approche agile de l’analytics, le succès ne vient pas du niveau de compréhension que vous obtenez, mais de votre capacité à déployer rapidement des solutions qui résolvent les problèmes, en tout ou en partie de vos clients.
Nous vivons dans un monde en perpétuel changement, tant au niveau marketing, concurrentiel, qu’au niveau des besoins clients.
Nous savons tous à quelle vitesse les moteurs de recherche et les médias sociaux sont en train de changer. Presque chaque heure quelque chose de nouveau est en cours d’élaboration, ce qui introduit également qu’autant de choses deviennent du coup, vielles, obsolètes et étiquetées comme inefficace.
Afin de répondre rapidement à ces changements, de capitaliser sur de nouvelles opportunités marketing et de prendre des décisions en temps et en heure vous avez besoin d’adopter une approche agile de l’analytics. En analytics agile vous ne perdez pas 3-4 semaines pour obtenir un aperçu, pour délivrer des recommandations forfaitaires à la fin de chaque mois.
Dans un environnement agile, vous fournissez des recommandations toutes les semaines, voire tous les jours.
Comme tout ce qui est agile, l’analytics agile se concentre principalement sur les « clients ». En combien de temps et combien de fois, pouvez-vous créer, de la valeur pour vos clients détermine la façon dont vous êtes agile dans votre approche et dans votre esprit.
Les conseils suivants peuvent vous aider pour adopter une approche agile et à améliorer rapidement les résultats de votre entreprise :
Résolvez un problème pour vos clients et non pour vos KPI
Nous entendons souvent comme objectif « nous voulons améliorer le taux de conversion par X » ou « nous voulons augmenter le trafic par Y ». Alors que rien ne cloche avec ces objectifs en tant que tels, mais ils ne sont tout simplement pas agiles.
Vous ne pouvez pas déployer de solutions rapides pour réaliser ces objectifs.
Par exemple :
Disons que vous voulez améliorer le taux de conversion de votre site web. Maintenant, vous n’avez aucune idée de comment faire cela sans une analyse des données en profondeur. Vous n’êtes pas sûr de l’endroit par où commencer, quel rapport(s) utiliser et quel rapport(s) oublier.
Alors que vous commencez votre analyse. Vous parcourez vos rapports à la recherche d’anomalies et trouvez quelque chose qui pourrait être corrigé. Vous n’avez aucune idée où votre analyse va vous conduire, ni combien de temps cela va prendre.
Mais vous devez trouver une solution, alors vous segmenter et analysez les données. Renouvelez ce processus encore et encore jusqu’à ce que vous trouviez quelque chose qui doit être corrigé ou amélioré. Ce processus est très long et ne vous permettra certainement pas de prendre des décisions opportunes, just in time.
Maintenant, essayez de résoudre le même problème de conversion, mais dans l’autre sens.
Au lieu de se concentrer sur votre KPI (le taux de conversion dans l’exemple), concentrez-vous sur la résolution d’un dès problèmes de vos clients.
À travers les commentaires des clients, vous avez découvert qu’il y a un problème technique au niveau du panier d’achats qui pourrait être l’une des causes d’abandon de panier de vos clients.
Maintenant que vous connaissez le problème, tout ce que vous avez à faire c’est d’aller de l’avant et recommander la résolution de ce problème dès que possible. Une fois que vous corrigez le problème de vos clients, votre taux de conversion va augmenter de toute façon, que vous concentriez ou pas votre attention sur l’amélioration de cette métrique.
Bien entendu, vous auriez pu trouver et corrigé ce même problème en vous concentrant sur votre KPI dans les rapports analytics. Mais cela vous aurez pris beaucoup plus de temps pour l’identifier et le corriger.
C’est la puissance de l’analytics agile. Plus vite vous identifierez les problèmes, plus vite vous déploierez des solutions, meilleure sera l’expérience utilisateur et meilleures seront certainement les conversions.
Analyses VOC, au quotidien
VOC signifie « Voixdes clients ». L’analyse VOC est un processus qui consiste à déterminer les attentes des clients, leurs préférences et leurs objections.
Vous pouvez effectuer des analyses VOC à partir :
- d’enquêtes en ligne et hors ligne
- de rapports de recherche sur votre marché/secteur
- en effectuant des tests A/B
- en analysant l’utilisation du site (ce que les clients font sur votre site)
- en interrogeant votre service commercial et le support clientèle
- écoute des discussions sur les médias sociaux
Toutefois, afin de répondre rapidement aux besoins en constante évolution, aux attentes des clients et à l’augmentation de leur valeur vie, aux besoins d’innovation, vous devez effectuer des VOC tout le temps, jour après jour.
Nous voyons souvent des marketeurs lancer un sondage/enquête de temps en temps quand ils ne sont pas en mesure de trouver un problème/solution spécifique grâce à l’analyse quantitative.
Mais dans un environnement agile, nous conduisons des enquêtes continuellement. Nous recueillons constamment le feedback des clients afin de réagir dans les meilleurs délais.
C’est la raison pour laquelle j’ai été en mesure de trouver rapidement via la VOC qu’il y avait un problème technique au niveau du panier. L’avantage, c’est dès qu’un autre problème technique ou autre perturbe l’expérience utilisateur, je sais que mes clients seront m’alerter.
Si vous collectez en permanence les feedbacks de vos clients, vous ne serez jamais à court d’information pour identifier les problèmes qui doivent être corrigés.
Chaque site compte entre 9 999 et 10 000 problèmes qui attendent d’être fixés. Mais personne n’a le temps ni les ressources pour tous les résoudre. Afin de prioriser vos tâches et gérer vos ressources , vous avez besoin plus que jamais besoin de collecter les avis de vos clients, tout le temps , 24 heures par jour, 7 jours par semaine.
Les commentaires de vos clients seront presque toujours en évidence les problèmes les plus importants qui doivent fixer en premier. Sans ces informations vous dépenserez certainement beaucoup de temps et de ressources pour trouver et corriger un problème qui n’a pas vraiment d’importance pour vos clients.
Et vous l’avez compris, si vous ne corrigez pas un problème important pour vos clients, vous avez des chances de ne pas améliorer les bénéfices de votre entreprise.
Ainsi, l’analytics agile vous permet également d’économiser du temps et des ressources. C’est la puissance de l’analytics agile, moins de temps à cerner les problèmes et plus de temps à les fixer.Devenir omniscient et être omniprésent
Omniscient est une personne qui sait tout et omniprésent c’est être présent partout. Bien sûr, je ne dis pas de devenir omniscient ou être omniprésent littéralement. Seul Dieu peut être omniscient et omniprésent.
Dans le contexte de l’analytics agile, devenir omniscient, c’est être conscient de ce qui se passe autour de votre organisation.
Vous devez être au courant de toutes les activités, des actualités, des événements et des changements qui peuvent/affectent considérablement vos données.
Ces changements peuvent être quelque chose comme :
- Refonte d’une partie du site ou de l’application
- Lancement d’un nouveau produit ou une campagne promotionnelle
- Arrêt d’un produit, d’un processus ou d’une campagne
- Changement significatif de la gestion, de la politique, des budgets marketing ou des processus de l’entreprise
- Toute modification apportée à votre compte Google Analytics (comme ajouter ou de supprimer des filtres, ajouter ou supprimer des vues, etc.)
- Tout changement dans la façon dont les données sont actuellement collectées, intégrées et analysées
- Changement considérable dans le comportement des consommateurs
- Changement considérable dans le paysage concurrentiel (comme l’entrée d’un concurrent grand et puissant)
- Des actualités positives ou négatives sur votre entreprise et celle de vos concurrents.
- Changement dans l’économie, les tendances du marché, etc. tout ce qui peut affecter vos données.
Être omniprésent c’est être présent là où vous devriez être dans votre organisation pour comprendre la partie émergée de votre analytics.
Ce qui signifie que vous devez être présent à chaque réunion stratégique, à chaque réunion de l’équipe marketing, et devrait être en copie (CC ou CCI) de chaque email important dans lequel des décisions importantes sont prises au sujet de votre site (s), des campagnes marketing, des processus, des budgets marketing, de la manière de collectées et d’intégrer les données de l’entreprise.
En étant omniscient et omniprésent, vous augmenterez considérablement votre capacité à procéder à des analyses très ciblées dès le début. Ce qui permettra d’économiser beaucoup de temps et de ressources. Par exemple :
Imaginons qu’un matin vous découvrez que le trafic du site a diminué de plus de 50% par rapport à la précédente semaine. À ce stade, vous ne savez pas pourquoi . Alors que vous commencez votre analyse.
Vous parcourez les rapports à la recherche d’anomalies afin de trouver le point de rupture. Encore une fois vous n’avez aucune idée où votre analyse vous conduit, ni combien de temps elle va prendre.
Disons qu’après quelques heures, vous observez que le trafic d’une campagne particulière a diminué de plus de 70% au cours des derniers jours. Dans la foulée, vous appelez la personne qui gère la campagne en question pour comprendre ce qui se passe à son niveau. Elle vous dit qu’elle a arrêté la campagne pendant quelques heures en raison de certains travaux d’entretien du site.
Si vous aviez su à l’avance que le site allait être en maintenance pendant quelques heures, que cela impliquait la mise en pause de la campagne, vous auriez ciblé directement le flux de la campagne pour vérifier la corrélation entre la chute d’audience et la mise en pause de la campagne, ce qui vous aurez faire gagnez pas mal de temps et d’efforts, que vous auriez pu consacrer à une analyse plus pertinente pour votre entreprise.
C’est un scénario très commun. Ça arrive tout le temps. Souvent, nous perdons du temps et des ressources pour comprendre une information qui est déjà connue de quelqu’un, quelque part dans notre entreprise.
Donc, tout ce que vous avez à faire, pour résoudre ce genre problème de communication, c’est d’être dans la boucle.C’est pourquoi vous avez besoin pour construire une relation forte avec votre équipe de marketing , vous devez construire une relation forte avec tous ces gens qui peuvent vous aider à expliquer toute anomalie dans vos données.
Maintenir une base de données de tous les changements qui affectent considérablement vos données
Afin d’améliorer le ciblage et la qualité des analyses, faites en sorte de tenir un registre de tous les changements qui affectent considérablement vos données au jour le jour.
Ces informations seront grandement utiles pour vous aider à interpréter les différents pics et creux dans l’évolution de vos données. Il n’est plus nécessaire de se rappeler quel événement a déclenché un écart significatif, tout est stocké dans un emplacement centralisé (sur Google Analytics utilisé les annotations). Cet emplacement centralisé peut être un tableur ou une application de base de données à part entière.
Je vous suggère de jeter un œil tous les jours sur l’historique des modifications de Google Analytics et de Google Adwords et de mettre en place des événements d’alerte personnalisés dans Google Analytics.
Les événements d’alerte sont des fonctionnalités de Google Analytics, qui surveille le trafic de votre site web pour détecter les changements significatifs et permet de créer des alertes personnalisées lorsque quelque chose d’important se passe sur votre site. Cela peut vous aider à comprendre rapidement ce qui est difficilement perceptible au niveau des rapports.
Notez tout ce qui me semble important, comme le changement considérable dans le budget marketing de la campagne, l’ajout de nouveaux filtres, etc. Assister à toutes les réunions stratégiques, chaque réunion de l’équipe de marketing ou toute autre réunion des parties prenantes. Notez tous les changements susceptibles d’affecter de manière significative vos données comme des changements dans le budget marketing ou des changements dans la façon dont les données sont collectées ou intégrées.
Résoudre les problèmes en cours de route
Dans un contexte analytics agile, l’accent est mis sur le déploiement de solutions le plus rapidement possible. Si vous êtes omniscient et omniprésent, si vous maintenez une base de données de tous les changements importants, vous avez les moyens de trouver et résoudre les problèmes en cours de route.
Vous n’avez pas besoin d’attendre jusqu’à la fin du mois de divulguer vos recommandations. Par exemple, dès que vous découvrez qu’une campagne télé sera diffusée prochainement, vous pouvez commencer à faire les préparatifs nécessaires pour corréler les modèles de trafic en ligne avant, pendant et après la campagne TV.
Ainsi, pendant la diffusion de la campagne télé, vous pouvez commencer votre analyse de corrélation. Vous sauriez alors que tous les pics de trafic que vous obtenez au cours de cette période sont probablement dus à la publicité télévisée. Vous pouvez créer une annotation dans Google Analytics pour vous en souvenir.
Vous serez en mesure de fournir des recommandations plus précises (parce que vous avez beaucoup plus de données), que si vous aviez entendu, comme c’est souvent le cas dans un contexte non agile, le lancement de la campagne télé.
En analytics agile, nous ne nous concentrons pas sur le perfectionnement de la collecte des données. Nous nous concentrons sur la prise de décisions en temps utile pour déployer rapidement des solutions avec des données « suffisamment bonnes » pour être précises à défaut d’être probablement exactes.Arrêtez d’être perfectionniste
Beaucoup de gens voient le perfectionnisme comme une qualité. Mais le perfectionnisme est la cause de la procrastination et l’ennemi juré de l’agilité.
Par exemple, si je continue à perfectionner cet article, pour améliorer sa lisibilité, sa compréhension, sa mémorisation, son référencement, etc., alors il n’y a pratiquement pas de fin. Ma quête de la perfection m’empêchera de publier cet article parce que je trouverais toujours quelque chose de nouveau à ajouter ou à modifier.
Donc, si vous souhaitez être plus agile, plus rapide, vous devez supprimer votre envie de données parfaites. Vous n’avez pas besoin d’être sûr à 100% pour prendre des décisions, tant que vos données sont cohérentes (et fiabilisé régulièrement) vous pouvez avancer vite, et accessoirement échouer vite, ce qui permet d’apprendre vite pour avancer autrement. C’est la beauté Analytics Agile.
Ne pas se conformer à un procédé particulier
Puisque vous ne pouvez pas décider à l’avance où votre analyse va vous conduire, vous aurez du mal à vous cantonner dans un processus d’analyse rigide.
En analytics agiles, vous n’avez pas de processus bien définis pour trouver et corriger les problèmes.Le précepte de l’agilité est la capacité de se déplacer rapidement et facilement, d’être véloce dans son approche. Les processus et procédures limitent l’agilité. Ils agissent comme une entrave pour trouver et corriger rapidement les problèmes.
En analytics agiles, une fois que vous avez identifié un problème, vous pouvez prendre n’importe quelle voie pour résoudre ce problème. L’objectif est de déployer rapidement des solutions et de ne pas paralyser les résultats en se conformant à un procédé particulier ou à une suranalyse.
Maintenant, c’est à votre tour. Comment utiliser Google Analytics en mode agile dans votre entreprise ? Y a-t-il quelque chose que vous voudriez ajouter ? N’hésitez pas à partager vos connaissances et expertises.