“Quel est le taux de clic sur ce bouton ?”, “Combien de personnes ont visité cette page ?” ou “Quelles sont les principales pages d’atterrissage pour une cohorte spécifique d’utilisateurs ?”, ce sont les questions auxquelles Aurélia, Data Analyst chez Welcome to the Jungle (WTTJ), a souvent été confrontée.

Pour y répondre, son équipe et elle se retrouvaient fréquemment à effectuer une série de tâches chronophages : mettre en place des plans de suivi, ingérer et modéliser de nouvelles données, ou créer des requêtes SQL de complexités variées. Des heures, voire des jours, pouvaient s’écouler avant qu’ils puissent fournir ce qui “semblait” être des chiffres simples.

D’autre part, Welcome To The Jungle a connu une croissance rapide, passant de 150 à 350 employés en trois ans. Cette expansion a généré une forte demande de décisions basées sur les données. Et leur équipe d’analystes a été confrontée à des défis pour répondre rapidement à ces besoins, créant des tensions en interne. Ils ont donc pris la décision stratégique de prendre un outil complémentaire à leur premier outil d’analytics. Un choix qui allait permettre aux équipes d’accéder facilement aux données, débloquant leurs processus de prise de décision et favorisant l’autonomie des données chez WTTJ. Nous avons eu la chance d’interviewer Aurélia Kain, Data Analyst chez Welcome to the Jungle (WTTJ). Dans cet article, nous partageons l’expérience d’Aurélia et ses deux ans d’utilisation de Contentsquare. Découvrez comment nous avons aidé WTTJ à se transformer tout en leur permettant une prise de décision plus rapide et plus efficace.

Les limites de leur outil Analytics : pourquoi avoir besoin de plus ?

En 2020, ils ont adopté un outil analytics open-source qui est rapidement devenu le socle de leur stratégie de données. Il leur a permis de prendre des décisions judicieuses en découvrant des informations cruciales pour leur organisation. L’avantage résidait dans le contrôle total qu’ils avaient sur leurs données, éliminant l’effet de boîte noire et garantissant la protection de la confidentialité et de la sécurité des données.

Cependant, à mesure que WTTJ s’est développée et que l’attrait pour les données a grandi, il est devenu évident que compter uniquement sur leur outil analytics ne suffisait plus. Les défis étaient nombreux : 

• Le cycle de développement résultant des mises à jour constantes de leur plan de suivi était long.
• La spécification détaillée de chaque interaction utilisateur et l’accès aux données pour les équipes non techniques étaient fastidieuses
• Même pour des métriques simples, des requêtes SQL complexes étaient nécessaires.

Pour répondre à ces défis, ils ont envisagé l’intégration d’un outil d’analytics offrant un suivi automatique, complémentaire à leur outil déjà en place, afin d’améliorer leur écosystème de données. L’intégration d’un outil d’analyse automatisé leur a permis de simplifier la collecte et l’accès aux données.

Outil Analytics : comment faire le bon choix ?

Au cours d’un trimestre, WTTJ a entrepris une démarche méthodique pour sélectionner la solution d’analyse parfaite pour compléter ce qu’il avait déjà en place : 

1. Identification des défis

Ils ont débuté par répertorier les difficultés existantes liées à leur outil Analytics déjà en place ainsi que les nouveaux défis, notamment l’amélioration de l’expérience utilisateur (UX).

2. Comparaison approfondie

Pour garantir une exploration exhaustive, ils ont réalisé une analyse comparative rigoureuse, évaluant plus de 20 concurrents sur le marché.

3. Priorisation des fonctionnalités

Ils ont classifié les fonctionnalités des outils d’analyse en trois niveaux de priorité, en les adaptant à leurs besoins spécifiques : besoins critiques, besoins essentiels et fonctionnalités bonus.

4. Analyse comparative

Pour obtenir une vue d’ensemble, ils ont élaboré un tableau de comparaison complet, évaluant comment chacun des 20 concurrents répondait à leurs besoins.

5. Démonstrations interactives

Ils sont ensuite passés à l’étape suivante en organisant des démonstrations avec quatre concurrents, explorant leurs capacités et leurs fonctionnalités.

6. Tests approfondis

Réduisant leurs options, ils ont soumis deux des outils présélectionnés à des tests rigoureux sur plusieurs semaines, tout en sollicitant activement les commentaires de clients expérimentés.

In fine, ils ont choisi de collaborer avec Contentsquare. Cette décision s’est basée sur le fait que l’outil offrait toutes les fonctionnalités recherchées. Et aussi, parce qu’Aurélia était utilisatrice expérimentée en interne (en tant qu’ancienne employée), facilitant ainsi l’adoption de la solution et renforçant leur confiance dans le choix de l’outil.

Contentsquare : la solution qui répond à leurs besoins d’analyse

Dans leur recherche d’une solution d’Analytics complémentaire, Contentsquare s’est avéré être la réponse à leurs besoins spécifiques. Voici ce qu’ils recherchaient :

Optimiser la mise en œuvre des données :

Contentsquare est apparu comme une solution efficace pour simplifier la mise en place manuelle du tracking pour chaque nouvelle fonctionnalité. Fini les plans de suivi manuels fastidieux, place à une collecte automatisée, offrant un accès rétrospectif aux données, éliminant ainsi la nécessité d’anticiper les besoins en données. Sa balise JavaScript promet de suivre automatiquement toutes les pages vues et tous les événements sur leur site web. 

Une interface optimale :

Contentsquare a répondu à leur besoin d’autonomie en offrant une interface conviviale et des visualisations intuitives. Cette accessibilité s’étend au-delà des experts, permettant à des personnes de diverses équipes d’analyser efficacement les comportements des utilisateurs.

Heatmaps de Zones :

Vous vous souvenez d’une des questions qui était souvent posée à Aurélia ? “Quel est le taux de clics sur ce bouton ?”. La réponse nécessitait auparavant des requêtes SQL complexes, mais plus maintenant avec la fonctionnalité Heatmaps de Zones.

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Avec ses heatmaps détaillées et personnalisables, distinctes des cartes statiques conventionnelles, elles fournissent un moyen rapide et simple d’accéder à des données spécifiques, y compris les modèles de clics, les survols et les conversions. Les équipes ne disposant pas de données, comme les chefs de produit et les concepteurs, accèdent ainsi facilement à des informations importantes, sans solliciter les Data Analysts.

Analyse du Parcours Client :

Comprendre comment les visiteurs naviguent sur son site web est essentiel pour découvrir les besoins des utilisateurs et les domaines de frustration. En effet, cette analyse peut mettre en lumière des opportunités d’optimisation du site. Sans Contentsquare, il s’agissait d’une tâche complexe pour WTTJ. L’analyse des parcours des utilisateurs peut impliquer la création de requêtes SQL complexes pour retracer les actions d’une page à l’autre, ce qui conduit souvent à des résultats tabulaires difficiles à interpréter. Même en utilisant des outils comme Looker, la visualisation des parcours des utilisateurs au-delà de la deuxième page et à travers de multiples points d’entrée restait un défi.

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Le sunburst de Contentsquare permet de cartographier rapidement et intuitivement les parcours des utilisateurs. Les équipes peuvent facilement filtrer et analyser des segments d’utilisateurs spécifiques, voir les parcours à partir de la page d’atterrissage ou de pages désignées, et même créer des sunbursts inversés pour identifier les parcours menant à des pages spécifiques.

Segmentations avancées :

Contentsquare a permis de créer des segments de manière sophistiquée, dépassant les limites des outils concurrents. Cette segmentation avancée est essentielle pour des analyses précises des comportements, contribuant ainsi à l’amélioration de l’expérience utilisateur. Cela a permis par exemple de construire des chaînes de conditions, telles que l’identification des utilisateurs qui ont vu des pages spécifiques, ont navigué vers d’autres pages et ont finalement cliqué sur des zones spécifiques. 

Session replay :

La fonctionnalité permet d’observer en temps réel la façon dont les utilisateurs utilisent les produits WTTJ. Ces données qualitatives sont essentielles à l’amélioration de l’expérience utilisateur et permettent de comprendre les comportements. Alors que les données quantitatives issues d’autres fonctionnalités mettent en évidence des problèmes sur certaines pages/zones, l’enregistrement des sessions va permettre d’identifier exactement la difficulté. Permettant ainsi de mener des corrections. 

À noter que Contentsquare a été choisi pour compléter leur solution actuelle, en offrant des fonctionnalités complémentaires sans duplication. Contentsquare s’intègre parfaitement à leur objectif de complémentarité pour une analyse de données efficace et approfondie.

Implémentation de Contentsquare : de la théorie à la pratique

Le parcours de mise en œuvre de Contentsquare a été divisé en deux étapes distinctes chez WTTJ : 

1. L’Implémentation Initiale – B2C :

En début d’année 2022, ils ont intégré Contentsquare sur leur site B2C bien établi, déjà riche en données. Utilisant Google Tag Manager (GTM) et une infrastructure de données solide, cette mise en œuvre s’est avérée relativement simple. En seulement une semaine et avec l’aide du gestionnaire de mise en œuvre de Contentsquare, ils ont atteint leur objectif.

2. L’Expansion vers le B2B :

Après le succès initial, ils ont décidé d’implémenter Contentsquare sur leurs produits B2B, qui étaient moins développés en termes d’infrastructure de données. Cette étape a nécessité des semaines de travail intensif pour créer la couche de données à partir de zéro. Une fois cette étape franchie, l’intégration de Contentsquare a été rapide, mais elle a demandé des ajustements liés à la sécurité des contenus et au script GTM.

Avec Contentsquare, une fois la balise en place, les données sont collectées automatiquement, éliminant le besoin de créer des plans de suivi complexes et permettant une analyse rétroactive.

Après l’implémentation, leur stratégie d’onboarding a été mise en place en deux phases. 

Tout d’abord, Contentsquare a formé les analystes de données pour devenir des experts, préparant ainsi l’équipe à des onboarding internes réussis. Cette approche a permis la diffusion des connaissances et l’intégration fluide de Contentsquare dans les flux de travail. Avec un accès à des ressources d’apprentissage complètes, ils ont rapidement formé des experts Contentsquare au sein de chaque équipe transversale, renforçant leur utilisation de l’outil.

Un an avec Contentsquare : bilan et conseils

Un an après avoir adopté Contentsquare, quel est impact de l’outil sur leur approche d’analyse de données ? 

1. Collecte Automatisée des Données :

La principale caractéristique de Contentsquare est sa capacité à collecter automatiquement des données, éliminant ainsi le besoin de plans de suivi détaillés et de mise en œuvre de code anticipé. Cela les a rendus plus agiles pour répondre aux besoins des utilisateurs et leur a permis de se concentrer davantage sur l’analyse.

2. Visualisation Intuitive :

Contentsquare a révolutionné leur manière d’analyser les données. Avant, des requêtes SQL complexes étaient nécessaires, mais désormais, ils peuvent facilement visualiser les parcours des utilisateurs, analyser l’engagement et créer des cartes de chaleur personnalisées. 

3. Analyses Approfondies :

Contentsquare permet d’effectuer des analyses approfondies des pages et d’évaluer l’impact des nouvelles fonctionnalités. La segmentation des données offre des informations précieuses pour optimiser l’UX.

Depuis la mise en place de Contentsquare, leur culture de la prise de décision basée sur les données a connu une croissance positive. Les équipes utilisent activement les données et les chefs de produit ainsi que les designers sont devenus autonomes dans l’analyse des comportements des utilisateurs. L’outil est utilisé pour obtenir rapidement des données d’utilisation simples, pour évaluer les changements et pour analyser les comportements d’utilisateurs suspects. L’outil s’adapte parfaitement à leur boîte à outils d’analyse, fonctionnant en tandem avec leur outil Analytics déjà en place pour surveiller les métriques critiques et suivre les fonctionnalités.

Cependant, il y a quelques défis à garder à l’esprit. Contentsquare nécessite des identifiants HTML statiques et uniques, ce qui peut être un défi dans certains cas. De plus, il y a une fenêtre de 30 jours pour capturer les données de couverture après des changements sur le site. 

À l’avenir, ils prévoient d’étendre l’utilisation de Contentsquare sur de nouveaux produits et de clarifier la propriété des données pour garantir une utilisation efficace de l’outil. 

En résumé, Contentsquare a été une vraie révolution dans l’approche de l’analyse des données pour Aurélia et ses équipes, les rendant plus agiles, autonomes et axés sur les besoins des utilisateurs

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