Rapport de stage Master 2 MIASHS - Centre de formation - Université de Lille
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Rapport de stage
Master 2 MIASHS
Stagiaire Web Analyst junior
01/02/2018 – 31/07/2018
Centre de formation Entreprise d’accueil
Université de Lille 3 Fnac Darty Siège
Faculté des sciences 9, rue des Bâteaux-Lavoirs
Humaines sociales 94200 Ivry Sur Seine
Lael LALYRE – Master MIASHS parcours Web Analyste - 2017/2018
Remerciement
Je tiens à remercier l’équipe DATA pour leur accueil et leur professionnalisme. Je les remercie
de m’avoir accordé leur confiance dans les projets qu’ils m’ont confiés ainsi que leur pédagogie et
encadrement dans ma formation sur les outils.
Il y a plusieurs personnes qui m’ont permis de commencer cette expérience, et je me dois de
les remercier. J’adresse particulièrement mes remerciements à Sophie MURTEZIC qui fut pour moi,
lors de mon parcours à la FNAC une responsable et tutrice attentive et disponible. Sa Compétence, sa
rigueur et sa clairvoyance m’ont beaucoup appris. Sa confiance et ses conseils me permettent
aujourd’hui de confirmer mon choix professionnel. Je remercie également Jerome CADRAN, Barbara
MARTIAL, Nasreddine ZEDIRI, Mohamed-Ali HAZGUI, Salim RAÏS et Maxime BLANCHET tous
des membres de l’équipe DATA qui ont été très sympathiques et attentionnés à mon égard. J’ai
réellement trouvé au sein de l’entreprise FNAC DARTY, des personnes désireuses de partager leur
savoir, leur expérience afin de m’aider à acquérir un maximum de connaissances.
Enfin, je souhaite remercier l’ensemble des enseignants du master web analyste pour m’avoir
transmis les compétences nécessaires au bon déroulement de ce stage. Charles PAPERMAN, mon
tuteur, pour m’avoir encadré et suivi tout au long de cette période.
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SOMMAIRE
Remerciement ..................................................................................................................................................... 1
Glossaire .............................................................................................................................................................. 3
Introduction ......................................................................................................................................................... 4
I. Présentation de la FNAC et de ses enjeux analytics .................................................................................... 5
1.1 Quelques chiffres................................................................................................................................. 6
1.2 Organigramme Equipe DATA ............................................................................................................... 8
1.3 Description de l’équipe DATA.............................................................................................................. 9
1.4 Le web marketing au sein de FNAC DARTY ....................................................................................... 10
1.5 Les outils utilisés ........................................................................................................................... 13
II. Mes Missions chez FNAC DARTY ............................................................................................................... 14
2.1 La Fnac au quotidien.......................................................................................................................... 14
2.2 Le moteur de recherche .................................................................................................................... 21
2.3 La refonte de le fiche article mobile .................................................................................................. 23
2.4 Lancement de l’application FNAC 3.0................................................................................................ 27
III. Le Web analyse au cœur des projets numériques ................................................................................ 33
Conclusion ......................................................................................................................................................... 37
IV. Annexe ................................................................................................................................................... 38
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Glossaire
Acronymes Définitions
Les KPIs, indicateurs clés de performance, sont des éléments mesurables
KPI permettant de suivre les performances d’un site Web et qui servent donc
d’aide au pilotage stratégique de celui-ci.
MARKETPLACE Espace reserve sur un site marchand à des vendeurs indépendants moyennant
une commission prélevés sur leurs ventes.
PLAN DE Document à l’attention des déceloppeurs et initiés par les web analystes dans le
MARQUAGE but de recenser tous les éléments à tracker pour collecter la donnée.
Un script autrement dit un morceau de code que l’on insère sur l’ensemble des
TAG pages d’un site et qui permet de récupérer les données pour les faire remonter
dans l’interface de l’outils web analytics concerné.
L’implémentation d’une solution de mesure des statistiques de visites sur un
TRACKING site web. On parle également de tracking pour les suivi des actions marketing
externs au site et leur impact sur celui-ci.
Technique marketing qui consiste à proposer plusieurs versions d’un même
élément - page, newsletter, formulaire,wording - qui diffèrent selon un seul
A/B TEST critère spécifique afin de déterminer la version la plus performante au regard
des objectifs préalablement définis.
CRM est l’acronyme de « Customer Relationship Management » ou « Gestion de la
CRM Relation Client ». Le CRM regroupe l’ensemble des dispositifs ou opérations de
marketing ou de support ayant pour but d’optimiser la qualité de la relation client,
de fidéliser et de maximiser le chiffre d’affaires ou la marge par client.
Une DMP, ou Data Management Platform est une plateforme technologique
capable d’ingérer plusieurs type de données et d’offrir des capacités de normalisa-
DMP tion (ou déduplication) et de segmentation sur la base de ces données, et de
permettre à ses utilisateurs d’envoyer les segments d’audiences qui en résultent
vers des canaux d’activation.
ROI Le ROI ou le retour sur l’investissement est le montant d’argent gagné ou perdu
par rapport à la somme initialement investie
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Lael LALYRE – Master MIASHS parcours Web Analyste - 2017/2018 Introduction Dans un monde de plus en plus connecté ou la majorité des individus passe par internet pour pouvoir faire toute sorte d’achat les commerçant e-commerce connaissent une forte croissance donc il est primordial pour eux de bien se positionner sur internet et c’est dans ce but que les web analyst existent. Le marketing digital est une discipline qui nécessite d’être constamment à l’écoute de son environnement. Avec le développement des moyens numériques et notamment d’internet le marketing connait de grand changement. Aujourd’hui internet est un canal de vente, de communication et d’échange d’information. On constate que les entreprises françaises développent de plus en plus leur marketing digital. Nous allons étudier le cas du groupe FNAC. Dans le cadre de mon Master 2 Web Analyste, j’ai effectué mon stage au sein de l’équipe DATA en tant que Web Analyst Junior au siège social de la FNAC. La thématique du stage se focalisait autour de la web analyse. Des missions m’ont été confiées à juste titre et m’ont permises d’appréhender l’utilité des outils analytiques. On se demandera donc quelle valeur ajoutée représente le marketing digital et plus précisément la web analyse pour un des plus gros site e-commerce de France ? Ce rapport est composé de trois parties. Dans un premier temps je rappellerai le contexte et présenterai de manière brève le groupe FNAC DARTY. Dans un deuxième temps, il s’agira de présenter les différentes missions que j’ai pu accomplir et pour finir je ferai une introspection sur mon parcours au sein du groupe FNAC DARTY et sur le métier de web analyst. Page 4 sur 39
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I. Présentation de la FNAC et de ses enjeux analytics
C’est en 1954, que Max Théret et André Essel créent un groupement d’achat, la Fédération
nationale d’Achat des Cadres, avec l’objectif de faciliter l’accès aux biens culturels à une large
clientèle.
Trois ans plus tard, le premier magasin ouvre à Paris boulevard Sébastopol, puis se développe peu à
peu sur la capitale et en région.
Le site e-commerce Fnac.com voit le jour en 1999.
En 2009, le lancement de la Marketplace sur Fnac.com accompagne l’expansion du commerce en ligne
de la Fnac.
Soixante ans plus tard, la FNAC est devenue le leader de la distribution de biens culturels, de loisirs et
de technologies pour le grand public en magasin et sur internet, aussi bien en France qu’à
l’international : en Espagne, au Portugal, au Brésil, en Belgique, en Suisse, au Maroc, au Qatar et en
Côte d’Ivoire.
La Fnac propose principalement à ses clients :
• des produits éditoriaux : musique, vidéo, livre et papeterie, jeux-vidéos
• des produits techniques : photo, TV-Vidéo, son, micro-informatique
Dans le cadre du plan “Fnac 2015”, la Fnac a élargi sa gamme en développant les univers Maison et
Design, Kids, Sport, Bien-être et Loisirs. A terme, la Fnac étendra sa gamme vers la mode et la
bagagerie à l’horizon 2017.
Depuis le 26 avril 2016, la Fnac a obtenu la majorité du capital de Darty amorçant ainsi la fusion des
deux entités. De nouvelles synergies s’opèrent peu à peu au sein du groupe mettant en avant les atouts
de chacun et valorisant les identités propres à chacun des groupes.
Depuis 2008, le siège social de la Fnac est situé quai Marcel Boyer à Ivry-sur-Seine. L’ensemble des
services de la Fnac est donc centralisé dans un seul et unique bâtiment.
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Figure 1 Concurrent de la Fnac
1.1 Quelques chiffres
FNAC DARTY est le troisième e-commerçant français derrière Amazon et Cdiscount* avec près d’un
million de visiteurs uniques en moyenne par jour, sur ses sites et applications. Avec son réseau de 209
magasins en France et à l’international, et ses 6,7 millions d’adhérents, la Fnac est la référence en
France de produits éditoriaux et techniques et maintenant en Gros et petit électroménager grâce à la
fusion avec DARTY.
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1.2 Organigramme Equipe DATA
Figure 2 Organigramme Equipe DATA
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1.3 Description de l’équipe DATA
L’équipe DATA dans laquelle mon stage s’est déroulé est composée d’un Head of data, cinq Web
analyst, un responsable moteur de recherche et d’un responsable recommandation.
Les principales missions du Head of Data :
• Création d’une plateforme Big data pour rassembler toutes les données de l’entreprise
• Permettre à la web analyse d’investiguer avec une totale liberté chaque parcours client
• Créer de nouveaux outils de suivi et de pilotage évolutif.
Les principales missions des web analyst sont :
• Monitorer les données propres à la fréquentation du site et à la performance de celui-ci
• Mise en place de tableaux de bord automatisés récurrents
• Réaliser des analyses ad hoc visant à mesurer le ROI des différents projets et l’impact des
différentes optimisations et changements effectués sur le site
Les principales missions du responsable du moteur de recherche :
• Suivi du développement de la fonction recherche du site
• Mise à jour de l’ergonomie front office
• Optimisation continue de la pertinence des résultats
• Développement d’outils de marchandising
Les principales missions du responsable recommandation :
• Optimiser les parcours clients et l’accès à l’offre produit
• Optimiser les fiches articles
• Gérer les dispositifs de recommandations produits, ventes additionnelles et complémentaires
• Mettre en place des opérations spéciales
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1.4 Le web marketing au sein de FNAC DARTY
Le web marketing regroupe toutes les pratiques marketing utilisées sur les supports et canaux digitaux.
En général, il est assimilé à tout ce qui a un rapport avec internet. Avec le temps et les le progrès
technique, son périmètre d’intervention s’est cependant élargi. Aujourd’hui d’autre device sont
également prisés, les téléphones portables par exemple.
Il apporte de nombreux avantage car aujourd’hui internet c’est à peu près 2.8 Milliards d’utilisateurs
régulier à travers le monde soit 40% de la population mondiale.
Pour la France nous somme à 54 millions d’utilisateurs soit un peu plus de 80% de la population de
France qui est régulièrement sur internet que ce soit sur un ordinateur ou sur un mobile. Donc internet
représente un marché faramineux sur lequel il faut se positionner.
Le marketing digital a différent objectif :
• Augmenter les ventes :
L’un des principaux usages de la web analyse est la vente en ligne. Le marché de la vente en ligne
occupe une part beaucoup plus importante. La vente en ligne comte différent type d’acteurs :
• Ceux qui possédaient déjà des magasins et qui ont vu dans la vente en ligne un nouveau canal de
vente tels que la FNAC,
• Les nouveaux acteurs qui vendent uniquement par internet,
• Les producteurs qui avant vendaient uniquement via des intermédiaires et qui ont décidé de de se
lancer dans la vente directe,
• Les distributeurs qui ont choisi d’être présent sur internet avec un simple site vitrine.
Pour ces sociétés le marché du e-commerce est un canal de vente important. Grace a internet les
sociétés ont pu développer de nouveau types de business. Pour les sites e-commerce le marketing
digital est déterminant. En effet l’un des enjeux cruciaux d’un site marchand et sa visibilité pour
pouvoir réaliser des ventes. Et grâce a la web analyse nous pourront analyser le trafic qui va arriver
sur le site et connaitre le comportement des visiteurs.
• Augmenter le trafic du site
Il est l’un des principaux objectifs du marketing digital. Grace à diverse technique comme le SEO,SEA
et bien d’autre.
• Transformer les visites en achats
En menant des compagnes sur internet on pourra agrandir notre portefeuille client.
• Fidéliser la clientèle
En travaillant notamment sur l’image du groupe on s’assure de gagner la confiance des clients.
Page 10 sur 39Lael LALYRE – Master MIASHS parcours Web Analyste - 2017/2018 • Influencer les cibles Le marketing digital va nous permettre de créer une communauté, notamment sur les réseaux sociaux, qui s’engage pour le groupe. Dans certains contextes, nous pouvons nous servir de cette influence pour déclencher un besoin sur d’éventuels futurs clients. Pour optimiser les chances d’atteindre les objectifs l’idéal est d’adopter une stratégie qui a recours à plusieurs canaux numériques. Parmi les nombreuses méthodes qui existe les principales sont : • Le SEO Cette pratique regroupe toutes les pratiques visant à améliorer le référencement naturel sur google et les autres moteurs de recherche. Il s’agit principalement d’optimiser le contenu pour qu’ils soient pertinents aux yeux des internautes et des moteurs de recherce. • Le SEA Le SEA appelé aussi référencement payant, désigne principalement les techniques marketing qui permettent de tirer profit de l’activité de recherche d’information sur les moteurs de recherche. • Le SMO Acronyme pour Social Media Optimization, le SMO désigne l’ensemble des techniques et actions destinées à développer la notoriété sur les médias sociaux. On veillera à diffuser du contenues qualitatifs pour créer l’engagement des clients et prepects. • L’e-mailing Il reste un bon moyen de communication efficace pour contacter les prospects. Il faut cependant faire attention à ne pas envoyer de mails intempestifs qui peut contrarier les destinataires. • La web analyse Cette discipline consiste à analyser le comportement de l’audiance sur le site dans le but de détecter les points à améliorer ou à modifier. • Le display Ce terme désigne les formes de publicité digitale qui utilisent principalement des éléments graphiques ou vidéos. Page 11 sur 39
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J’ai intégré le groupe FNAC DARTY en tant que web analyste junior au sein de l’équipe DATA.
Mais j’ai essentiellement travaillé pour le site FNAC.com
Pour un e-commercant de cette taille l’équipe analytics est relativement petite. Ce fut donc
l’opportunité pour moi d’exercer l’ensemble des missions d’un Web analyst sans devoir me
spécialiser en implémentation technique, analyse ou encore en reporting.
Les sites Fnac sont sous Adobe Analytics, l’ensemble du tracking analytics est implémenté en
interne, hormis pour les applications. Dans le cadre de mes missions en tant que Web Analyst qui
sont :
• Monitorer les données propres à la fréquentation du site et à la performance de celui-ci : pages
vues, visites, visiteurs uniques, temps moyen par visite, taux de rebond... dans une ou plusieurs
dimensions (segments clients, catégories produits, devices...),
• Mise en place de tableaux de bords automatisés récurrents : définition des indicateurs clés de
performance et construction de dashboard clairs et facile d’usage.,
• Réaliser des analyses ad hoc visant à mesurer le ROI des différents projets et l’impact des
différentes optimisations ou changements effectués sur nos sites,
• Réaliser des analyses ad hoc sur le comportement de nos clients : étude des parcours
visiteurs, comportements et usages,
• Garantir la remontée des données de tracking, en collaboration avec les équipes internes et
externe.
Il est important de connaitre les spécificités des sites Fnac :
• Trois mises à jour journalières (à 10h, 14h et 18h),
• Une release par trimestre (mise en ligne de nouvelles fonctionnalités majeures comme le One clic,
le clic and collect et le social connnect par exemple),
• 200 comptes Adobe Analytics actifs,
• Une collaboration avec les équipes IT, les développeurs web, Les UX Product manager et
acquisition pour assurer l’intégrité de nos données analytics et nous épauler dans nos analyses.
Page 12 sur 39Lael LALYRE – Master MIASHS parcours Web Analyste - 2017/2018 1.5 Les outils utilisés En termes d’outils, nous travaillons sur Adobe Analytics pour le tracking du site, Tag commander pour l’implémention des scripts des prestataires (régies publicitaire, chats, etc) et Eularian pour la passerelle Business Analytics. Au quotidien je travaille sur Adobe Analytics (anciennement Omniture), Report Builder (Plugin Excel permettant d’effectuer des requêtes SQL directement reliées aux données d’Adobe Anlytics vers Excel et j’utilise aussi un outil qui s’appelle content square qui permet d’analyser, visualiser et exploiter les multiples parcours de chaque utilisateur. Page 13 sur 39
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II. Mes Missions chez FNAC DARTY
2.1 La Fnac au quotidien
ANALYSE
Nous nous sommes créés des Dashboard pour pouvoir monitorer le site et pour être à l’affut de tous
les problèmes qui peuvent apparaitre voici quelques exemples de problèmes auxquelles j’ai été
confronté :
• L’augmentation du nombre d’ajout panier sans augmentation du nombre de commandes
• La baisse du taux de transformation
Il faut toujours comparer les chiffres à une base. A la FNAC nous les comparons à l’année précédente.
Plusieurs facteurs peuvent être à l’origine d’une baisse du taux de transformation et il faut trouver d’où
vient cette baisse pour pouvoir inverser la tendance au sein de la Fnac l’analyse du site se fait sur
plusieurs niveaux :
• Le device
• Le navigateur
• Le type de produit PE, PT ou MP (produit technique produit éditoriaux ou encore la Marketplace)
• L’arborescence (Livre, Musique, Jeux vidéo…)
Donc lorsque que nous faisons une analyse nous partons du général qui sera d’abord de voir sur quel
type de device cette baisse du taux de transformation a lieu (Mobile Desktop tablette ou l’application).
Imaginons maintenant que la baisse est exclusivement sur le mobile. A ce moment, il me faut
rechercher le navigateur concerné : le navigateur Google chrome par exemple. A partir de là, je peux
m’interroger sur le type de produit touché : est-ce les PE PT ou les produits MP. Une fois le type de
produit détecté, je peux cibler une arborescence précise et trouver ce qui va provoquer la baisse de
mon taux de transformation. Une fois le problème ciblé je peux recommencer mes analyses en excluant
par exemple l’arborescence Livre et à ce moment vérifier si mon taux de transformation redevient
normal par rapport à celui de l’année précédente.
Page 14 sur 39Lael LALYRE – Master MIASHS parcours Web Analyste - 2017/2018
Transformation Desktop
5,0% 20% 25%
4,5% 20%
4,0%
3,5% 12% 10% 15%
10%
3,0% 6% 7% 10%
2,5% 5%
2,0% 2% 3% 0% 1% 2% 2% 2% 5%
1,5% 0%
1,0% 0% -2% -1% -2% -5%
0,5%
0,0% -5% -10%
-7%
-9%
évol N N-1
LA GESTION DES ERREURS
Sur un site e-commerce comme celui de la FNAC des release sont faites régulièrement pour pouvoir
améliorer l’expérience des utilisateurs. Bien que nous testions toutes les modifications sur notre
environnement test, Lorsque nous le mettons en production, il arrive qu’il y ai un grand nombre
d’erreurs plus précisément des erreurs 404 et 500. Pour en être rapidement informé, nous avons créé
des alertes adobe qui avertissent lorsque le nombre d’erreur dépasse un certain seuil (Nous l’avons mis
à 400). Nous recevons un email pour nous prévenir.
Page 15 sur 39Lael LALYRE – Master MIASHS parcours Web Analyste - 2017/2018 Une fois l’email d’erreur reçu nous nous rendons sur le Discovers pour cibler l’origine de toutes les erreurs. Pour les faire remonter au plus vite et le plus précisément possible aux équipes qui seront en charge de régler le problème. Nous leurs transmettons les urls qui causent les erreurs et l’heure à laquelle elles commencent et leur provenance. L’implémentation A la Fnac l’implémentation des Tags se fait de deux façons « en dur » sur les pages tels que la home page ou les pages rayons ou avec l’utilisation d’un outil de tag mangement sur le tunnel de conversion (page de validation panier, paiement, livraison et confirmation). L’implémentation de l’outil analytique se fait en plusieurs étapes aussi importantes les unes que les autres : La première étape consiste à réaliser une analyse préalable des besoins de l’entreprise ainsi qu’un état des lieux de l’analytique existant. La deuxième étape est la réalisation du plan de marquage qui va donner les différentes informations nécessaires pour l’implémentation. On y précisera le moyen de récolte de données (évènements, dimensions personnalisés, métriques calculés, etc…). Ce plan de marquage est la base sur laquelle les développeurs intègrent les différentes informations sur le site. La troisième étape est externe à l’analytique, elle est réalisée par les développeurs qui implémentent les modifications nécessaires dans le code source des différentes pages. La quatrième étape est la configuration de l’outils analytique. Une fois que les informations remontent, certains paramètres seront à configurer. Par exemple sur adobe analytiques nous pouvons faire une liste de filtres qui nous permettrons d’exclure les données provenant de certaines adresses IP ou encore Page 16 sur 39
Lael LALYRE – Master MIASHS parcours Web Analyste - 2017/2018 de filtrer certains domaines, par exemple, pour exclure le trafic qui provient des sites Fnac Portugal, Espagne, Suisse ou Belgique. Toutes ces étapes sont cruciales et les données doivent être contrôlées dans le but d’obtenir la meilleure qualité possible. Pour comprendre comment fonctionne l’outils analytique présent sur le site de la Fnac je vais présenter la méthode ultilisée pour effectuer une remontée de donnée dans Adobe Analytics. L’implémentation de l’outil se fait en général avec l’ajout d’un morceau de JavaScript. Ce dernier peut être implémenté via un outil de gestion de tags (Tag Manager System, ou TMS) qui se base sur un objet JavaScript que l’on appelle « Datalayer » (couche de donnée). Implémentation dans le code source La première méthode est celle qu’on appelle la méthode « en dur » elle offre moins de souplesse mais plus de robustesse quant au déclenchement du tag. Elle idéale pour réaliser une implémentation « basique » mais devient difficile à gérer lorsque de nombreuses informations sont requises pour les analyses. Pour faire cette implémentation en dur on implémente le tag directement dans le code source de la page Ce script permet de déclencher l’alimentation d’Adobe analytics. Intégration avec datalayer et utilisation de tag management Un data layer est un objet javascript dans lequel il y a toutes les informations dont nous avons besoin pour l’optimisation du site. C’est grâce à toute ces informations que sera faite l’implémentation d’Adobe analytics via un TMS. Il existe plusieurs solutions de gestion de TAG mais à la Fnac nous en utilisons deux soit Dynamic tag manager ou tag commander. Voici un exemple sur la page de paiement et du choix du mode de livraison. Page 17 sur 39
Lael LALYRE – Master MIASHS parcours Web Analyste - 2017/2018 Toutes ces informations vont nous permettre d’analyser avec plus de précision le trafic du site de la Fnac. Un outil de TMS facilite l’intégration « en dur ». Nous n’avons plus à la faire sur chaque page du site car le déploiement s’effectue grâce à une application unique le « Conteneur » qui gère l’ensemble des balises grâce à des règles de déclenchement qui vont éviter de refaire des mises en production. REPORTING DASHBOARD Même si nous avons une bonne qualité de donnée si nous ne pouvons pas l’exploiter correctement cela ne sert pas à grand-chose. La visualisation de données sera liée à l’analyse à laquelle elle servira. Les visualisations les plus simples n’auront qu’une dimension et qu’une métrique tandis que d’autre avec des visualisations plus complexes vont nous amener à croiser plusieurs dimensions. Pour construire un tableau de bord, il faudra surtout se demander « A qui se rapport est destiné ? ». En fonction de la personne, les besoins seront forcément différents par exemple entre un Responsable SEO et le Directeur de la Marketplace. Tous les jours, nous recevons des demandes de reporting des différentes équipes (SEO, Acquisition, Marketplace…) qui veulent que nous leurs sortions des chiffres et une analyse sur leurs sujets. Ces demandes peuvent être ponctuelles comme par exemple la marketplace qui va nous demander le nombre de visites, commandes, ajout panier mais aussi le taux de transformation sur un jour précis. Pour cela, je vais utiliser un outil d’adobe analyltics le « Discover » qui est une interface qui permet Page 18 sur 39
Lael LALYRE – Master MIASHS parcours Web Analyste - 2017/2018 de suivre les chiffres en direct, avec une certaine granularité (année, mois, semaine, jours, heure et minute). L’interface se met à jour toutes les 15 minutes. Parfois se sont des demandes de reporting qu’il faut automatiser car les différentes équipes veulent Des chiffres quotidiens, mensuels, annuels… Pour cela je vais utiliser l’extension Excel d’Abobe Analytics qui s’appelle « REPORT BUILDER » qui est un générateur de requête SQL. Page 19 sur 39
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2.2 Le moteur de recherche
La refonte du moteur de recherche de la Fnac est l’un de mes projets à fort impact business. Il est l’un
des projets importants que j’ai menés, illustrant concrètement les impacts de mon métier au niveau
opérationnel et stratégique.
Comment mesurer les effets de la refonte d’une fonctionnalité sur le comportement client ?
Le moteur interne étant une fonctionnalité de navigation du site générant un chiffre d’affaire
important un A/B Test est programmé sur une partie du trafic. Durant 6 mois, deux versions de
l’algorithme sont donc testées simultanément sur le site ainsi que la version référence sur le trafic non
ciblé par le test. Mes missions se sont étalées sur toutes les étapes du test :
Avant le test :
• Implémentation de nouvelles variables analytics pour enrichir la future analyse (emplacement
produit cliqués, suggestion produit en position 1, 2, 3, etc.),
• Mise en place l’A/B Test
Pendant le test :
• Mise en place de dashboard quotidien, comparatif de comportement utilisateur entre les versions
Page 21 sur 39Lael LALYRE – Master MIASHS parcours Web Analyste - 2017/2018
• Mise en place des alertes horaires automatiques en cas de baisse des recettes via le moteur, hausse
des recherches sans résultats,
• Export mensuel via le Data Warehouse (entrepôt de donnée) des résultats des tests par type de
produits en vue de modifier et enrichir les algorithmes de recherches,
• Etude comparative sur les mots clés les plus tapés sur une période donnée.
Après le test
• Mutualisation de toutes les données analysées et choix final de la version gagnante avec le
responsable du moteur de recherche et les référents techniques,
• Mise en ligne de la version gagnante sur 100% du trafic puis mise en place des premières analyses
de performance en vue de la prochaine business review.
Page 22 sur 39Lael LALYRE – Master MIASHS parcours Web Analyste - 2017/2018 Les résultats Mené sur plusieurs mois, ce projet fut une très bonne opportunité pour appliquer l’ensemble des connaissances acquises durant mon master. J’ai ainsi pu mesurer de façon quantitative et qualitative les effets immédiats de la refonte d’une fonctionnalité sur le site internet Fnac.com et son impact sur le comportement des utilisateurs. 2.3 La refonte de le fiche article mobile La refonte de la fiche article mobile est un projet que j’ai mené avec l’équipe UX. Pour pourvoir mener ce projet a bien nous avons commencé par analyser le parcours utilisateurs. J’ai tout d’abord analysé le parcours de navigation de chaque utilisateur en regardant quel pourcentage des utilisateurs arrivent directement sur la fiche article en venant par exemple directement de google lorsqu’il auront rechercher un article précis par exemple. Page 23 sur 39
Lael LALYRE – Master MIASHS parcours Web Analyste - 2017/2018 Ensuite j’ai du regardé ce que font les utilisateurs après leurs arrivé sur la fiche article : • Sont-ils directement repartis • Est ce qu’ils ont continué de parcourir le site Le problème auquel j’ai été heurté est qu’il y une fiche article différente selon la catégorie de produits donc lorsque que j’ai dû faire mon analyse j’ai pris en compte le fait que les fiches articles de produits technique ont un taux de conversion largement inférieur à celui des produits éditoriaux. Page 24 sur 39
Lael LALYRE – Master MIASHS parcours Web Analyste - 2017/2018 Grace à cette analyse le parcours de chaque utilisateur peut être analyser. Cela m’a permis d’adapté mes recommandation en fonction de la fiche article ciblé. La fiche article peut être analysée suivant plusieurs statistiques tels que : • Le taux de clics • Le temps passé avant le premier clic • La répartition des clics • Le scroll Suite à toute ces analyses les chefs de projet UX peuvent imaginer, optimiser et customiser les éléments qui sont le moins cliqués et ainsi dynamiser la page afin qu’elle soit homogène. J’ai eu à vérifier quotidiennement les chiffres concernant la fiche article afin de voir si les modifications apportées par l’équipe UX ont eu des répercussions qu’elles soient positives ou négatives sur le nombre de visites, de commandes ainsi que sur le chiffre d’affaire. Après toutes ces analyses avant de pouvoir changer quoi que ce soit définitivement nous sommes obligés de faire un AB test car on ne peut pas se permettre de faire des changements définitifs sans être sûr du résultat qu’il soit positif ou négatif. L’AB test sera lancé sur une partie du trafic et l’autre partie aura la version de référence et à partit de ce moment, nous allons analyser les chiffres des différentes versions et determiner pourrons savoir quelle version a été la meilleure pour pouvoir la déployer sur 100% du trafic. Voici la fiche article dans sa version originale et sa version modifiée avec le bouton pour visualiser les produits à grandeur réelle grâce à l’application Fnac. Pour pouvoir faire les modifications nous Page 25 sur 39
Lael LALYRE – Master MIASHS parcours Web Analyste - 2017/2018 utilisons un cookie plus un TAG dans le code source du site ainsi nous pouvons l’activer et de le désactiver à notre convenance. Page 26 sur 39
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2.4 Lancement de l’application FNAC 3.0
Durant le mois de juin a eu lieu la sortie de la nouvelle application Fnac 3.0 sur Android et IOS.
Entièrement repensée d’après les retours utilisateurs, la nouvelle application Fnac a été conçue pour
fournir une expérience d’achat simple, pratique et agréable.
Outre les optimisations UX, cette nouvelle application offre une nouvelle fonctionnalité :
• Le mode in store
• Le mode out of the store
Permettant ainsi d’adapter l’expérience utilisateur si celui-ci se trouve au sein d’un magasin Fnac ou
non.
Mes missions durant ce projet
L’expression des besoins en data de l’équipe UX.
Le développement de cette nouvelle application a permis d’implémenter de nouveaux TAG de
tracking, en collaboration avec notre consultante Adobe.
Page 27 sur 39Lael LALYRE – Master MIASHS parcours Web Analyste - 2017/2018 Il s’agit ensuite de recevoir le référent UX de l’application dans le but de comprendre ses besoins en data. Mais également d’être force de proposition sur les données qui pourraient lui être utile en termes d’optimisation. Dans un premier temps, il s’agit de définir ensemble les données à monitorer quotidiennement et mensuellement, mais également les métriques qui méritent d’être plus précisément analysées durant le lancement tels que : • Le crash rate • Le nombre d’application mise à jour • Le nombre de lancement de l’application Après l’expression des besoins, j’ai pu après avoir pris connaissance de l’ensemble du plan de taggage de l’application élaborer des tableaux de bords pertinents pour le département UX mais aussi pour l’ensemble du pôle web en termes de chiffre d’affaire. Il faut être capable de proposer des données révélatrices des performances de l’application en termes d’utilisation et d’usage. C’était également l’occasion d’utiliser l’interface workspace d’Adobe Analytics directement accessible depuis le navigateur permettant ainsi de faciliter l’accès aux données au plus grand nombre de collaborateurs. Page 28 sur 39
Lael LALYRE – Master MIASHS parcours Web Analyste - 2017/2018 C’est lors de cette mise en place que des alertes envoyées automatiquement par mail peuvent être éventuellement configurées en fonction des données recueillies. Mise à disposition des données et compte rendu L’ensemble des données est ensuite mis à disposition des personnes concernées et est ré-actualisables à tout moment Page 29 sur 39
Lael LALYRE – Master MIASHS parcours Web Analyste - 2017/2018 Suivi des installations de l’application, Mise à jour, usages et rétentions utilisateurs Page 30 sur 39
Lael LALYRE – Master MIASHS parcours Web Analyste - 2017/2018 Parcours premier lancement, Comparatif version 2.X.X VS version 3.0 Pour ce projet de suivi de l’application 3.0 de la Fnac : le principal enjeu était de bien cibler les données à mettre en avant en fonction des besoins de chacun : • Le tunnel d’achat est-il efficace ? • Il y a-t-il des téléchargements sur les stores ? • Comment peut-on quantifier que la version 3.0 performe mieux que la version précédente ? Autant de questions auxquelles il faut pouvoir répondre et représenter visuellement. Page 31 sur 39
Lael LALYRE – Master MIASHS parcours Web Analyste - 2017/2018 Dans ce genre de projet, les équipes parfois formatées avec KPIs types ont tendance à vouloir imposer les données qu’ils souhaitent voir sur leur rapport. Il s’agit aussi de convaincre ces dernières de la pertinence de l’une ou l’autres métriques que les simples métriques de base : • Visites, • Recettes, • Taux de transformation Qui ne suffisent pas à démontrer de l’efficacité d’une optimisation. Page 32 sur 39
Lael LALYRE – Master MIASHS parcours Web Analyste - 2017/2018
III. Le Web analyse au cœur des projets numériques
C’est grâce à mon stage et mon parcours que je peux aujourd’hui affirmer avoir une vision claire
du métier de web Analyst, de ses objectifs aux compétences requises, en passant bien
évidemment par l’importance de celui-ci pour la Fnac et son activité
Définition et enjeux web Analytics
La profusion et la diversité de l’offre marketing, autant technique, combinées à la nécessité de
l’approche multi-canal sont synonymes d’exigence en termes de rigueur de gestion et appellent à un
savoir-faire, vaste et pointu. Cela pose les questions d’une part de gestion des compétences, d’autres
part de maitrise des processus de mesure et d’analyse web. L’essentiel du travail d’une analyse web
va donc bien au-delà des outils, et présente une relative complexité qui justifie un métier à part
entière.
La Web Analytics regroupe la mesure, la collecte, l’analyse et la présentation de données provenant
du web dans le but de comprendre et d’optimiser les usages.
Pilotage d’un projet Web Analytics et compétences du Web analyst
Le Web analyst doit comprendre l’organisation globale de l’entreprise dans laquelle il intervient,
l’évolution du marché pour mettre en place des mesures et analyser l’activité et les résultats d’une
plateforme web.
Ses compétences lui permettront, d’identifier les tendances du trafic et des interactions en ligne, dans
le but de faire des recommandations d’amélioration des plateformes et aider dans la prise de
décisions stratégiques. Il sert également de support aux équipes métiers pour leur transmettre des
métriques clés. Le métier de Web analyst s’articule autour de trois champs d’actions :
Page 33 sur 39Lael LALYRE – Master MIASHS parcours Web Analyste - 2017/2018
Compétences et outils du web Analyst
Processus Analytics et pilotage d’un projet Compétences requises et outils du web
analytique analyst
L’objectif ou problématique du projet
Définir les objectifs de la démarche Analytics Analyse des besoins : être à l’écoute des
et mettre en place la collecte des données. équipes avec lesquelles il collabore.
Livrables : Cadrage stratégique de projet, Définir des objectifs précis et mesurables en
expression des besoins fonction du besoin d’un collaborateur et de
son positionnement sur la chaîne de valeur
data
La mesure
Implémentation technique et/ou audit de
tracking : Assurer l’implémentation technique
de la solution analytique avec ou sans l’aide
d’un référent technique de la solution ana-
lytics.
Mettre en place un plan de marquage et
Récolter la donnée en sélectionnant des comprendre son fonctionnement technique.
indicateurs pertinents au contexte du projet et Maîtrise des outils disponibles sur le marché :
à ses objectifs, puis restituer celle-ci de - Analytics : Google Analytics, Adobe
manière à être lisible et compréhensible. Analytics, At Internet,
S’assurer de la fiabilité des données récoltées. -TMS (Tag Management System) : Google
Livrables : Plan de marquage, mise en Tag manager, Dynamic Tag Management by
place et configuration de tableaux de bords Adobe, Tag Commander,
- Data visualisation : Tableau, solutions
natives des solutions analytics
- UX (User Expérience) : Content Square,
Solution d’A/B Test
Plus il maîtrise des outils et la spécificité de
chacun, plus cela constitue un atout pour le
Web Analyst.
L’analyse et l’optimisation
Analyser les données pour proposer des Restitution et analyse des données :
leviers d’optimisation, que ce soit sur la Sélection, mise en forme et partage de la
structure ou les contenus d’un site ainsi que donnée auprès des équipes concernées avec
sur les leviers d’acquisition. les indicateurs de performances préalablement
Livrables : Rapports commentés, définis.
présentation, insights, reporting >> On y dégage de nouveaux objectifs et
automatiques, systèmes d’alertes, besoins à long terme et sur le court terme.
contribution aux business reviews Accompagnement et formation : démocratiser
trimestriels. la donnée en interne, transférer les
compétences, s’affranchir du rôle de simple
fournisseur de données.
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La Web analyse, pour toutes ces raisons, devient un véritable métier de pointe, à haute valeur
ajoutée, qui nécessite une large culture, des qualités pédagogiques et relationnelles, en plus des
compétences « technique » (gestion, marketing, ergonomie, trafic management…).
Par ailleurs, la web analyse devient peu à peu une discipline avec plusieurs ramifications et métiers :
• L’aspect technique, avec les développeurs chargés de l’implémentation et des optimisations
techniques sur site et dans l’outil (optimisations de la vitesse de chargement du site, du
chargement des tags, etc).
• L’expérience utilisateur, avec l’optimisation du design, des animations et parcours clients au
service d’une remontée de la donnée claire, et d’un plan de marquage simplifié
• La gestion de projet : avec la gestion de projet analytics véritable interface entre les web
analystes et les équipes produit et technique
• Le web analyste est chargé de la qualité de la donnée, de son analyse et son interprétation.
L’avenir de la web Analyse : un métier en pleine mutation
La Web Analyse est un métier en pleine mutation. Avec l’analyse prédictive, elle devient de plus en
plus stratégique :
• Avec le temps réel, elle demande de plus en plus de réactivité
• Avec le multi-canal et les A.P.i, elle est de plus en plus en interaction avec d’autres supports
• Avec le développement des outils collaboratifs, elle est de plus en plus au service des autres
métiers.
Les entreprises ont compris ces enjeux et l’ont intégrées dans leur plan d’investissement en allouant
de plus en plus de budget en outils liés aux Web Analytics.
Avec tout cela la donnée n’est plus seulement une entité, ou un service au sein d’une entreprise, elle
est maintenant une chaine de valeur à part entière ayant une importance et un impact sur les
individus et les organisations.
Le métier de Web Analyst fait partie de ces métiers relativement jeunes qui seront amenés à évoluer
au fil des années. On observe, d’ores et déjà, des branches de spécialisations qui se créent au sein de
ce métier, tels que les Web analyst site-centrics (uniquement orientés sur les données du site) et ad-
centric (orientés sur les données acquisitions de trafic, et les modèles d’attributions en étroite
collaboration avec les Business analyst).
D’autres profils, plus techniques, faisant l’interface entre le métier et les développeurs tendent à voir
le jour tels que les « tagmestres » ou gestionnaires de tags : il s’agit de Web analysts spécialisés dans
l’implémentation des tags analytics et partenaires (publicitaires, régies, ou autres solutions) et de leur
optimisation en termes de performance.
Enfin, les progrès techniques en termes de collecte de données en temps réel, et les récents
investissements des annonceurs dans des plateformes de gestion de la donnée (DMP) ouvrent de
Page 35 sur 39Lael LALYRE – Master MIASHS parcours Web Analyste - 2017/2018 nouvelles perspectives à l’analytics. La Connaissance Client évolue, les données CRM et digitales peuvent être combinées pour enrichir et personnaliser l’expérience client. L’enjeu le plus important sera la réactivité, pour tendre vers le temps réel. A moyen terme, on parle déjà d’analyse des parcours audios : les assistants vocaux, tel qu’Alexa d’Amazon ou la Google Home pourront être considérés comme des devices à part entière. Pour illustrer mes propos, prenons un cas concret sur le marché des télécommunications : nous sommes par exemple capables, d’effectuer la traçabilité d’un client, situé sur la fourchette haute en terme d’ARPU (Average Revenu Per Client), qui consulte la page de désinscription d’abonnement et d’envoyer ces informations dans les minutes qui suivent au meilleur conseiller du centre d’appel disponible afin que celui-ci le recontacte pour lui proposer une offre correspondante à ces attentes. Ainsi, le Web Analyst a et aura de plus en plus un réel rôle de sensibilisation de tout son écosystème à travailler la data, pour que tous les acteurs développent leur capacité à travailler la donnée : autant de défis qui attendent le Web Analyst de demain. Ainsi, les entreprises veulent se positionner en créatrices d’expériences et placent les clients au cœur de leurs préoccupations, interagir avec eux toujours plus vite pour leur inspirer confiance et les fidéliser. Page 36 sur 39
Lael LALYRE – Master MIASHS parcours Web Analyste - 2017/2018 Conclusion En tant que Web analyst à la Fnac, j’ai été aussi bien en contact avec les départements e-commerce et UX qu’avec les départements Commerce et Produits. En effet ce sont les principaux intermédiaires que j’ai pu avoir tout au long de ce stage. Nous avons été détachés de notre Pôle DATA pour être physiquement présents auprès du département UX. Si notre proximité par rapport au pôle UX est tout à fait louable j’aurai souhaité être auprès de mes collègues business analyst qui travaillent essentiellement avec les données client magasins afin de mieux connaitre leur travail. Ma tutrice a su tout au long de mon stage m’accompagner dans l’apprentissage du métier de web analyst et dans la connaissance de l’ensemble du plan de taggage de fnac.com et des applications. D’un point de vu professionnel je pense avoir assumé les qualités requises pour mener à bien l’ensemble des projets qui m’ont été confiés. D’un point de vue personnel, je pense avoir été perçu comme une personne agréable ou du moins c’est ce qui est ressortit des échanges avec mes collègues. J’ai réellement eu le sentiment de rentrer au sein d’une culture d’entreprise forte ou la notion de produit avait autant sa place au commerce pour un métier exclusivement tourné vers le web tel que web analyste. « Ose demander pourquoi ! » C’est une réflexion que ma tutrice m’a faite durant mon stage et que depuis je m’efforce de faire. Car il ne faut pas simplement se contenter de fournir les données ou les explications demandées mais prendre le temps de demander pourquoi ? Tout simplement parce que chacun est spécialiste dans un domaine et peut avoir une vision très restreinte d’un problème ou d’un besoin. Et c’est aussi comme cela que l’on progresse dans son domaine en cherchant à aller toujours plus loin que la simple tache. Ce passage à la Fnac m’a réellement fait gagner en confiance et en capacités. Cela m’a également conforté dans ma volonté de continuer dans le domaine de la web analyse. Grâce à ce stage, j’ai eu l’opportunité de découvrir une véritable vocation et c’est avec le plus grand plaisir qu’au quotidien j’exercerai ce métier. J’ai maintenant pris conscience de la valeur de mon expertise et de ce qu’elle peut apporter aux entreprises. Page 37 sur 39
Lael LALYRE – Master MIASHS parcours Web Analyste - 2017/2018 IV. Annexe ContentSquare Créée en 2012, ContentSquare se distingue de la concurrence grâce à une technologie unique sur le marché, capable d'analyser les moindres mouvements de la souris d'ordinateur et même les mouvements tactiles sur mobile : le "touch" (cliquer avec le doigt), le zoom ou encore le "swipe" (l'action de faire glisser du contenu sur l'écran pour passer d'une page à une autre). Ainsi, ContentSquare recense et analyse "des milliards de mouvements tactiles et de souris chaque jour". Son logiciel commercialisé en mode SaaS (software as a service), est doté d'une interface pour visualiser et analyser les données. Les données sont disponibles pour les équipes en charge du contenu, du e-commerce, de l'analytique, de l'acquisition, de l'informatique et de l'expérience utilisateur (UX). Adobe Analytics Adobe Analytics est une solution de référence qui permet de cerner la personnalité des clients : • Ce qu’ils veulent, • Ce dont ils ont besoins • Ce qu’ils pensent. Grace à adobe nous pouvons savoir quels sont les segments de clients les plus intéressant et nous nous servons de ces informations pour piloter l’entreprise intelligemment. Page 38 sur 39
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