Cours d'analyse web

Leçon 1 • Le cycle de mesure analytique

Explique le cycle planifier-collecter-analyser-agir qui régit les programmes d'analyse efficaces. Relie la planification de la mesure à des résultats commerciaux exploitables.

Leçon 2 • Indicateurs clés de performance en analyse

Enseigne comment sélectionner et définir des KPI alignés sur les objectifs commerciaux plutôt que sur des métriques de vanité. Les étudiants peuvent élaborer un cadre de KPI pour un site web donné.

Leçon 3 • Métriques et dimensions principales

Présente les sessions, les utilisateurs, les pages vues, le taux de rebond et des dimensions telles que la source et l'appareil. Les étudiants peuvent identifier et définir des métriques standard dans n'importe quel rapport d'analyse.

Leçon 4 • Confidentialité des données et fondements éthiques

Couvre le consentement de l'utilisateur, la minimisation des données et les principes de confidentialité dès la conception pertinents pour la collecte d'analyses. Prépare les étudiants à mettre en œuvre des stratégies de mesure conformes.

Leçon 1 • Introduction aux systèmes de gestion des balises

Explique comment les systèmes de gestion des balises centralisent le déploiement des scripts et réduisent la dépendance aux développeurs. Les étudiants peuvent décrire le modèle de conteneur, de balise, de déclencheur et de variable.

Leçon 2 • Configuration d'un compte d'analyse

Guide la création de compte, la configuration de propriété et la mise en place de flux de données. Les étudiants repartent avec une propriété d'analyse entièrement configurée, prête à recevoir des données.

Leçon 3 • Aperçu des plateformes d'analyse

Passe en revue les principales plateformes d'analyse web, en comparant leurs modèles de données, leurs niveaux de tarification et leurs cas d'usage. Les étudiants peuvent sélectionner une plateforme appropriée pour un contexte commercial donné.

Leçon 4 • Déploiement des balises d'analyse via TMS

Montre comment déployer une balise de suivi d'analyse via un système de gestion des balises à l'aide de déclencheurs et de variables. Les étudiants peuvent publier une balise d'analyse fonctionnelle sans modifier le code du site.

Leçon 1 • Suivi des clics, des défilements et des formulaires

Met en œuvre le suivi des clics, de la profondeur de défilement et des interactions avec les formulaires à l'aide de déclencheurs de gestion des balises. Les étudiants peuvent capturer les interactions sur page les plus courantes sans code personnalisé.

Leçon 2 • Dimensions et métriques personnalisées

Explique comment étendre le modèle de données par défaut avec des dimensions et des métriques définies par l'utilisateur pour une segmentation plus riche. Les étudiants peuvent enregistrer, alimenter et générer des rapports sur les dimensions personnalisées.

Leçon 3 • Explication des modèles de données basés sur les événements

Compare les modèles de données basés sur les sessions et sur les événements et explique pourquoi les plateformes modernes privilégient les événements. Fournit la base conceptuelle pour tout travail de suivi personnalisé dans ce chapitre.

Leçon 4 • Conception d'une taxonomie d'événements

Enseigne une approche structurée pour nommer, catégoriser et documenter les événements avant leur mise en œuvre. Les étudiants produisent un document de taxonomie d'événements réutilisable aligné sur les objectifs commerciaux.

Leçon 1 • Données démographiques et centres d'intérêt de l'audience

Explore les données d'âge, de sexe, de centres d'intérêt et d'affinité disponibles dans les plateformes d'analyse et leurs limites. Les étudiants peuvent utiliser les données d'audience pour éclairer les décisions de contenu et de ciblage.

Leçon 2 • Paramètres UTM et suivi des campagnes

Enseigne la syntaxe des paramètres UTM et les bonnes pratiques pour baliser les campagnes marketing afin d'assurer une attribution précise. Les étudiants peuvent construire et auditer une stratégie de balisage UTM.

Leçon 3 • Analyse de cohorte et de rétention

Présente l'analyse de cohorte pour mesurer comment les groupes d'utilisateurs reviennent et s'engagent au fil du temps. Les étudiants peuvent construire un rapport de cohorte et tirer des conclusions sur la rétention.

Leçon 4 • Flux de comportement et parcours utilisateur

Utilise la visualisation des flux et les rapports de chemin pour cartographier la façon dont les utilisateurs naviguent sur un site. Les étudiants peuvent identifier les points d'abandon et les chemins de navigation à forte valeur.

Leçon 1 • Bases des modèles d'attribution

Présente les modèles d'attribution au dernier clic, au premier clic, linéaire et basé sur les données, ainsi que leur impact sur le crédit de conversion. Les étudiants peuvent comparer les modèles et sélectionner le plus approprié pour une campagne.

Leçon 2 • Micro-conversions et objectifs d'engagement

Identifie les micro-conversions telles que les inscriptions à la newsletter et les lectures de vidéos qui signalent une intention avant une macro-conversion. Les étudiants peuvent construire un modèle de conversion en couches reliant les micro-objectifs aux macro-objectifs.

Leçon 3 • Définition et configuration des conversions

Explique les types de conversion — destination, événement, durée et pages par session — et comment les configurer. Les étudiants peuvent configurer et vérifier le suivi des conversions pour les objectifs commerciaux courants.

Leçon 4 • Mise en œuvre du suivi du commerce électronique

Couvre la collecte de données du commerce électronique standard et avancé, y compris les impressions de produits, les clics et les transactions. Les étudiants peuvent mettre en œuvre et valider une configuration complète de suivi du commerce électronique.

Leçon 1 • Exploration et analyse ad hoc

Présente les outils d'exploration libre, d'analyse des chemins et d'exploration des entonnoirs pour une investigation ouverte. Les étudiants peuvent naviguer dans les espaces de travail d'exploration pour répondre à des questions commerciales non structurées.

Leçon 2 • Construction de segments dans les plateformes d'analyse

Montre comment créer des segments au niveau utilisateur, session et événement à l'aide des générateurs de segments de la plateforme. Les étudiants peuvent construire et enregistrer des segments réutilisables pour une analyse continue.

Leçon 3 • Rapports et tableaux de bord personnalisés

Enseigne comment créer des rapports et des tableaux de bord personnalisés adaptés aux besoins spécifiques des parties prenantes. Les étudiants peuvent concevoir un tableau de bord qui présente les KPI appropriés pour un public donné.

Leçon 4 • Principes d'une segmentation efficace

Explique pourquoi la segmentation révèle des informations que les données agrégées cachent et décrit les types de segments. Les étudiants peuvent articuler une stratégie de segmentation alignée sur une question commerciale.

Leçon 1 • Formation d'hypothèses et conception de tests

Enseigne comment rédiger des hypothèses testables et concevoir des expériences contrôlées avec des métriques de succès claires. Les étudiants peuvent produire un plan de test documenté prêt pour le développement.

Leçon 2 • Exécution de tests A/B et multivariés

Couvre les mécanismes de lancement de tests A/B et multivariés à l'aide de plateformes d'expérimentation. Les étudiants peuvent configurer, lancer et surveiller une expérience en direct.

Leçon 3 • Itération et mise à l'échelle de l'expérimentation

Décrit comment construire une culture d'expérimentation continue et étendre les tests à l'ensemble d'une organisation. Les étudiants peuvent concevoir une feuille de route d'expérimentation et un processus de gouvernance.

Leçon 4 • Fondamentaux du CRO et méthodes de recherche

Définit l'optimisation du taux de conversion et les méthodes de recherche utilisées pour identifier les opportunités d'optimisation. Les étudiants peuvent mener un audit CRO structuré à l'aide de données quantitatives et qualitatives.

Leçon 1 • Gouvernance de l'analyse et structure d'équipe

Couvre les politiques de gouvernance des données, les rôles de l'équipe d'analyse et les processus pour maintenir un écosystème d'analyse sain. Les étudiants peuvent concevoir un cadre de gouvernance et définir les responsabilités de l'équipe.

Leçon 2 • Bases de l'analyse prédictive et de l'apprentissage automatique

Présente les métriques prédictives, la probabilité de désabonnement et les modèles de propension à l'achat disponibles dans les plateformes d'analyse. Les étudiants peuvent interpréter les informations prédictives et les appliquer au ciblage d'audience.

Leçon 3 • Attribution multi-canal et mix média

Explore les approches d'attribution avancées, y compris les modèles basés sur les données et les concepts de modélisation du mix média. Les étudiants peuvent évaluer les compromis des modèles d'attribution et recommander une approche pour un budget donné.

Leçon 4 • Construction d'une stratégie de mesure

Guide les étudiants dans la création d'un plan de mesure qui aligne les activités d'analyse sur la stratégie organisationnelle. Les étudiants produisent un document de stratégie de mesure complet pour une entreprise réelle ou simulée.