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Quelles sont les bonnes étapes à suivre pour analyser efficacement votre stratégie e-commerce ?
15 septembre 2014
Présentateur
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• Nicolas Malo : Diplômé de l’EDHEC. 5 ans d’expérience en Web agency à Paris pour BDDP / TBWA puis pour EuroRSCG / Havas Advertising comme directeur de production. 3 ans d’expérience chez Oracle en Silicon Valley comme directeur des opérations Emarketing. 4 ans d’ expérience chez Vidéotron au Canada comme directeur du site Internet. Co-auteur du livre « Web Analytics : mesurer le succès et maximiser les profits de votre site Web ». A plein temps sur le Web Analytics depuis 2008.
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A propos d’Optimal Ways
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• Création en 2011 à Wasquehal (métropole lilloise)
• 4 collaborateurs permanents
• 90 % des clients dans le domaine du e-commerce, de la grande distribution et de la vente à distance (de 1 M € à 1 G € de chiffre d’affaires)
• Plus de 30 % du chiffre d’affaires réalisé dans la formation professionnelle continue. 0 % réalisé en régie.
• Multi-solutions : Adobe Analytics, AT Internet, comScore Digital Analytics, Eulerian Analytics, Google Analytics + Adobe Dynamic Tag Management, Google Tag Manager et Tag Commander
• 0 % de commissions avec les éditeurs de logiciels de Digital Analytics
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Nouvelle baseline
Agenda
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1. Les enjeux de l’analyse des sites E-commerce dans un contexte de commerce connecté
2. Les différents niveaux de maturité
3. Notre approche
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Partie 01
Les enjeux de l’analyse e-commerce dans un contexte de commerce connecté
Enjeu #1 : la complexification des parcours clients
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Prospects / Clients
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Enjeu #2 : l’explosion des points de collecte de données
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Enseigne
Réseaux sociaux
Sites Web / Mobile
Applications
Trafic
CRM
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Enjeu #3 : la sophistication des besoins de mesure des équipes
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Enseigne
Community Managemen
t
Trafic
Merchandising
Searchandising
Contrôle Commercial
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Enjeu #4 : l’alongement des délais d’implémentation des solutions
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Lot #1 Lot #2 Lot #3
Code Freeze
Assurance qualité
Data Layers
Tag Management
Intégrité des
données
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Enjeu #5 : la montée en compétences des équipes
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Concepts
Technologie Processus
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Partie 02Les différents niveaux
de maturité
Le modèle de maturité analytique pour le commerce connecté
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Niveau #1 : Fondations
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Principales analyses :- Analyse simple des campagnes- Performance pages d’entrées- Opérations commerciales- Principaux produits consultés & commandés- Recherche interne simple- Entonnoirs de conversion simples- Taux de conversion e-commerce- Taux de satisfaction des visiteurs et des clients
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Méthodes d’analyses :- Comportementale- Attitudinale
Connaissances- Concepts Digital Analytics- E-commerce & E-marketing
Niveau #2 : Merchandising
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Principales analyses :- Analyse avancée des campagnes- Performance des pages de listes produits- Performance des produits (taux de mise au
panier, …)- Recherche interne avancée- Entonnoirs de conversion avancés- Indice de visibilité sur les moteurs de
recherche- Taux de satisfaction par rapport au
merchandising- Commentaires fiches produits
Méthodes d’analyses :- Comportementale- Attitudinale- Concurrentielle
Connaissances- Niveau 1 + Concepts de Merchandising
Niveau #3 : Attribution & Cross-device
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Principales analyses :- Recoupement entre les différentes interfaces- Analyse post-impression & post-clic- Modèles d’attribution- Analyse des campagnes par segment client- Analyse des campagnes par comportement sur
le site- Earned Media sur réseaux sociaux
Méthodes d’analyses :- Comportementale- Sociale
Connaissances- Niveau 2 + Concepts Traffic Management- Législation sur le respect de la vie privée
Niveau #4 : Merchandising avancé
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Principales analyses :- Analyse avancée des listes produits- Analyse des filtres et des facettes- Méthode d’accès aux produits- Chiffre d’affaires généré par nœud d’arborescence- Cross / up-sell- Recherche interne avancée- Analyse avancée des pages produits et de l’activité
sociale- Comparaison taux de conversion avec concurrentsMéthodes d’analyses :- Comportementale- Concurrentielle- Sociale
Connaissances- Niveau 3 + Merchandising avancé
Niveau #5 : Cross-canal & personalisation
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Principales analyses :- Analyse de la contribution des campagnes off-
line- Analyse des campagnes de ciblage
comportemental- Analyse du parcours client cross-canal- Entonnoirs de conversion par individus- Intention de visite en magasin- Impact du trafic magasin sur le site Web
Méthodes d’analyses :- Comportementale- Attitudinale
Connaissances- Niveau 4 + analyse cross-canal
Niveau #6 : analyse prédictive & temps réel
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Principales analyses :- Analyse prédictive- Modèles prédictifs- Analyse de l’impact des actions d’optimisation
réalisées en temps réel
Méthodes d’analyses :- Comportementale
Connaissances- Niveau 5 + Analyse prédictive
Partie 03 Notre approche
1ère étape : évaluer le niveau de maturité de votre entreprise
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2ème étape : mise en place d’un plan d’action pour passer au prochain niveau
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Amélioration collecte
des données
Méthodologie d’analyse
FormationPilotage
performance
Nos principaux services
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Références clients
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