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FRENCH DINKY TOYS Nº 33C/579 33C/579 33C/579 SIMCA miroitier camion du en jaune 1961-67. EXCELLENT 688bc6

Caractéristiques de l'objet

État :
Occasion: Objet ayant été utilisé. Consulter la description du vendeur pour avoir plus de détails sur les ... En savoir plussur l'état
Brand: French Dinky Toys
Material: Zamak, DieCast MPN: 33C/579
Country/Region of Manufacture: France Year of Manufacture: 1961-67
Colour: Green, Yellow Vehicle Type: Glazier's Truck
Scale: 1:55 Vehicle Make: Simca
Modified Item: No Vehicle Year: 1955

FRENCH DINKY TOYS Nº 33C/579 33C/579 33C/579 SIMCA miroitier camion du en jaune 1961-67. EXCELLENT 688bc6

François   Premiers pas    , , ,

J’ai reçu la semaine dernière une longue liste de « metrics » que je serais bien aimable de fournir toutes les semaines…

Bon alors bien évidemment je suis habitué à ce genre de demandes, je ne veux pas débattre aujourd’hui de l’intérêt de fournir des rapports qui ne s’alignent sur aucun objectif tangible mais je voudrais juste remettre un peu d’ordre dans le vocabulaire que les praticiens du web utilisent au quotidien.

Lorsque l’on a une certaine expérience en tant qu’analyste on a bien sûr déjà remarqué que très souvent nos clients veulent faire le travail d’analyse à notre place. Ils nous demandent souvent de fournir une liste de chiffres (rapports bruts) qu’il veulent « analyser » eux même, puisqu’après tout, l’analyse c’est juste un peu de bon sens. Soit, soit… C’est comme si j’appelais le plombier pour un problème de fuites et qu’une fois sur place je prends ses outils pour réparer le tout moi même. Après tout si je sais utiliser les outils et que je paye le plombier, je doute qu’il se plaigne, mais si j’appelle une clé à molette un marteau et que je veux déviser un syphon avec un tournevis, je doute que le résultat soit optimal.

Le web analytics c’est pareil ! Il y a un nom précis pour désigner les objets et je vous propose ici de vous donner une vision (certes un peu simplifiée) sur la théorie du reporting et l’analyse.

La mesure.

Alors la mesure (en français), la metric (en anglais), est dans le cas du web analytics le résultat d’une opération. Il peut s’agir d’une addition pour les mesures de type compteur (visiteurs, visites, pages vues, etc) ou il peut s’agir d’une division pour les mesures du type ratio (Taux de conversion, Page vues par visite, Taux de clic, etc).

Ce qui peut se mesurer sur un site web (je vais faire simple dans ce billet), ce sont les visiteurs, les visites qu’ils effectuent, les pages qu’ils chargent dans le navigateur mais aussi toutes sortes d’actions du visiteur n’étant pas liées au chargement d’une page et qui peuvent avoir une importance pour la compréhension du comportement. En fait on compte (mesure) la somme de ces évènements.

Ces mesures sont donc tout simplement des nombres. Si l’on parle des mesures d’un site web on parle donc d’un certain nombre de visites, de visiteurs ou de pages vues, de commandes, de clics, de lectures de vidéos, d’inscriptions, etc.

Il est fort probable que ces nombres ne nous disent pas grand chose en soi, il va donc falloir commencer un travail d’analyse. Pour information l’analyse est une méthode par laquelle on sépare un tout en ses différentes parties constituantes afin de mieux le comprendre.
Si l’on prend l’exemple des visites sur un site, le total ne nous explique rien, on va donc regrouper les différentes visites selon un « type » que l’on aura choisi, c’est à ce moment là qu’entrent en jeu les dimensions.

La dimension.

La dimension est un attribut que l’on donne à une mesure. Dans le cas des visites, on peut prendre comme attribut de visite la source, l’origine géographique, la langue du navigateur, etc.

La valeur d’une dimension est très souvent un texte (histoire de bien comprendre la différence entre metric et dimension), mais on peut aussi trouver des nombres (tranches de temps passé, prix d’un produit, nombre de visites passées, etc). On va retrouver principalement 4 types de dimensions dans le web analytics : l’attribut du visiteur (ex:Navigateur web), l’attribut de la visite (ex: refferer de la visite, etc), l’attribut de la page vue (ex: catégorie du site, produit présent sur la page, etc), l’attribut d’un évènement (ex: produit acheté, prix d’une commande, etc).

On va retrouver les dimensions dans ce que l’on appelle un rapport qui va se construire en plaçant en général sur chaque ligne la valeur des dimensions et dans les colonnes à coté la valeur d’une ou plusieurs mesures. Comme sur cet exemple :

N’oublions pas que les dates sont aussi une dimension qui permet déjà de comprendre ce qui s’est passé avant même d’aller chercher des attributs plus compliqués. Un rapport avec tous les jours du mois sur les lignes (dimension) et les visites (mesure) dans une colonne nous donne un joli rapport de tendance.

Le segment.

Le segment est simplement un regroupement d’une série de valeurs d’une ou plusieurs dimensions. Le segment permet d’isoler une partie du trafic d’un site afin de le comparer soit au reste du trafic soit à un autre segment. L’intérêt du segment pour l’analyse par rapport à la simple dimension c’est que pour le segment on peut établir des successions d’opérations booléennes sur différentes dimensions et que l’on peut appliquer le segment à d’autres rapports que celui de la dimension dont on se sert.

Par exemple, sur mon blog j’aimerais savoir si nos amis francophones du Quebec sont intéressés par les mêmes articles que nous autres européens, avec une maturité web analytics peut être différente.

Je vais choisir d’isoler dans mon premier segments la valeur Quebec dans la dimension Région avec plus d’une page vue (je ne garde que ceux qui manifestent un minimum d’intérêt pour le blog).
Dans mon deuxième segment j’isole la valeur Europe dans la dimension Continent avec plus d’une page vue.
Maintenant je peux appliquer ces deux segments à divers rapports qui me paraissent intéressants pour répondre à la question que je me pose : Visites (mesure) par Mot clé cherché dans les moteurs de recherche (dimênsion), Consultations uniques (mesure) ou temps passé (mesure) par Page (dimension).

On voit bien que la vraie analyse commence avec la segmentation, en faisant ce simple exercice j’ai déjà appris deux ou trois choses importantes (que l’on nome parfois abusivement « insights ») que je ne vais pas expliquer ici car j’imagine que ça n’intéresse personne… Par contre si je veux attirer plus de québécois par Google sur mes articles il va falloir que je commence à décrire mon site comme un « blogue web analytics » (et non plus un blog web analytics)….

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1 commentaire pour “La mesure, la dimension et le segment”

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