Mesure de performance Web 101

Avinash Kaushik, pour ceux qui ne le connaissent pas, c'est le Jacob Nielsen ou encore le Sydney Crosby de la mesure de performance Web, selon votre perspective. Son poste officiel est Évangéliste pour Google Analytics. Cool.

Son article Context Is King Baby! Go Get Your Own donne des trucs très terre-à-terre pour interpréter vos statistiques et leur donner un sens.

Il traite premièrement du contexte et de son importance dans l'analyse et l'interprétation des mesures de performance. Il suggère l'utilisation de Clicktracks pour faire ressortir ce contexte justement. C'est vria que ce logiciel le fait très bien, mais tous les logiciels, incluant Google Analytics permettent aussi de le faire, c'est-à-dire d'isoler les visiteurs qui correspondent à une certaine condition. Par exemple, uniquement ceux qui ont converti, ou encore ceux qui proviennent des engins de recherche. Je suggère souvent d'isoler les visiteurs qui ont passé plus de 30 secondes sur le site de façon à écarter des mesures toutes les visites superflues. C'est ce ontexte qui fera parler vos statistiques. Par exemple, vous découvrirez que telle page sur votre site est celle qui est la plus visitée par vos visiteurs qui ont converti.

Il donne et détaqille cinq autres recommandations générales (auxquelles j'adhère complètement) pour faire plus "parler" vos statistiques Web :

• Comparer deux périodes ensemble
• Comparer des mesures segmentées avec les moyennes générales du site
• Couplez des données ! (médium avec conversion, source avec localisation, heure avec médium, etc
• Utilisez les comparatifs de l'industrie (aujourd'huii disponibles à même Google Analytics
• considérez l'information non-visible dans l'outil (panne, pub hors-ligne, etc)

C'est en faisant parler les statistiques qu'on peut déclencher de réels changements !