Cours d'analyste web

Leçon 1 • Indicateurs clés de performance

Enseigne comment sélectionner et définir des indicateurs clés de performance (KPI) alignés sur les objectifs commerciaux. Les étudiants s'exercent à traduire des objectifs en mesures quantifiables.

Leçon 2 • L'écosystème de l'analyse web

Cartographie les outils, les parties prenantes et les pipelines de données qui forment une pile d'analyse typique. Relie les responsabilités de l'analyste à la prise de décision commerciale.

Leçon 3 • Confidentialité des données et éthique de la mesure

Couvre les cadres de consentement, les droits à la vie privée des utilisateurs et les pratiques éthiques de collecte de données. Ancre tout le travail de suivi ultérieur dans des normes responsables.

Leçon 1 • Suivi du commerce électronique et des conversions

Couvre les couches de données de transaction et la configuration des objectifs pour la mesure des revenus. Permet une attribution précise des ventes et des événements de prospects.

Leçon 2 • Fondamentaux de la gestion des balises

Explique comment les gestionnaires de balises contrôlent le déploiement des scripts sans versions de code. Les participants configurent des conteneurs, des déclencheurs et des variables à partir de zéro.

Leçon 3 • Assurance qualité du suivi

Fournit des méthodes systématiques pour valider que les balises se déclenchent correctement et que les données sont propres. Prévent les erreurs de reporting en aval causées par une implémentation défectueuse.

Leçon 4 • Implémentation d'une plateforme d'analyse

Parcourt la création de propriété, la configuration du flux de données et le déploiement de la balise de base. Relie la sortie du gestionnaire de balises à une interface de reporting d'analyse.

Leçon 1 • Dimensions et mesures personnalisées

Étend les modèles de données par défaut avec des attributs définis par l'utilisateur liés aux hits, aux sessions ou aux utilisateurs. Permet la segmentation au-delà des dimensions standard.

Leçon 2 • Comment les plateformes d'analyse traitent les données

Décrit le pipeline de traitement du hit à la session et comment les plateformes agrègent les données brutes. Développe la compréhension nécessaire pour interpréter les rapports avec précision.

Leçon 3 • Échantillonnage des données et données non échantillonnées

Explique quand l'échantillonnage se produit et comment il fausse l'analyse. Les participants appliquent des techniques pour récupérer des ensembles de données non échantillonnés pour un reporting précis.

Leçon 1 • Rapports d'audience et d'acquisition

Couvre les rapports démographiques, géographiques et de canaux qui décrivent qui visite et comment ils arrivent. Relie les sources de trafic au comportement en aval.

Leçon 2 • Techniques de segmentation

Applique des segments pour isoler des groupes d'utilisateurs spécifiques et comparer le comportement entre cohortes. Transforme les données agrégées en informations ciblées.

Leçon 3 • Reporting des conversions et des objectifs

Mesure les réalisations d'objectifs, l'abandon dans l'entonnoir et la performance des revenus. Quantifie l'impact commercial du comportement des utilisateurs.

Leçon 4 • Rapports programmés et tableaux de bord

Construit des workflows de reporting automatisés et des tableaux de bord pour les parties prenantes afin d'assurer un suivi continu. Réduit l'effort manuel tout en maintenant la visibilité des données.

Leçon 1 • Explication des modèles d'attribution

Compare les modèles d'attribution au dernier clic, au premier clic, linéaire, à décroissance temporelle et basés sur les données. Les participants sélectionnent des modèles appropriés aux objectifs commerciaux et aux cycles de vente.

Leçon 2 • Analyse de l'entonnoir multicanal

Examine le parcours de conversion complet à travers plusieurs points de contact avant la réalisation d'un objectif. Révèle le rôle de soutien des canaux du haut de l'entonnoir.

Leçon 3 • Comparaison des modèles d'attribution

Utilise des outils de comparaison de modèles pour quantifier comment le crédit se déplace entre les canaux sous différents modèles. Éclaire les investissements dans les canaux et la réaffectation budgétaire.

Leçon 4 • Regroupement des canaux et analyse des sources

Explique comment les plateformes classifient le trafic en canaux et comment personnaliser les regroupements. Permet une comparaison précise du trafic organique, payant et de référence.

Leçon 1 • Identification des opportunités d'optimisation

Utilise l'analyse d'entonnoir, les heatmaps et les données de session pour localiser les points de friction à fort impact. Priorise les pages et les flux présentant le plus grand potentiel de revenus.

Leçon 2 • Tests A/B et tests multivariés

Couvre la conception de tests, la répartition du trafic et la validité statistique pour les expériences contrôlées. Les participants configurent et lancent des tests à l'aide de plateformes d'expérimentation.

Leçon 3 • Interprétation des résultats de test

Enseigne la significativité statistique, les intervalles de confiance et la significativité pratique pour l'évaluation des tests. Prévent les conclusions prématurées ou incorrectes à partir des données d'expérience.

Leçon 4 • Développement d'hypothèses

Structure les observations en hypothèses testables à l'aide de cadres fondés sur des preuves. Garantit que les tests sont ancrés dans les données plutôt que dans l'opinion.

Leçon 1 • Analyse de cohorte comportementale

Regroupe les utilisateurs par date d'acquisition ou première action pour suivre la fidélisation et la valeur à vie dans le temps. Révèle comment différentes cohortes réagissent aux changements de produit et de marketing.

Leçon 2 • Modélisation prédictive de l'audience

Présente les mesures prédictives générées par la plateforme, telles que la probabilité d'achat et la probabilité de désabonnement. Les participants activent des audiences prédictives pour des cas d'usage marketing.

Leçon 3 • Segmentation RFM et basée sur la valeur

Segmente les utilisateurs par récence, fréquence et valeur monétaire pour identifier les clients à forte valeur et à risque. Permet des campagnes ciblées de fidélisation et de vente incitative.

Leçon 1 • Gouvernance et documentation de l'analyse

Établit des conventions de nommage, des journaux de modifications et des politiques de propriété pour une pratique d'analyse évolutive. Prévent les incohérences de données à mesure que les équipes et les outils évoluent.

Leçon 2 • Structuration d'un rapport d'analyse

Définit les composants d'un rapport d'analyse à fort impact : résumé exécutif, résultats et recommandations. Enseigne le flux logique des données à la décision.

Leçon 3 • Communication des informations aux parties prenantes

Adapte le style de communication analytique aux publics techniques et non techniques. Renforce la crédibilité et stimule l'action grâce à une présentation claire et confiante.

Leçon 4 • Planification et stratégie de mesure

Construit un plan de mesure qui relie les objectifs commerciaux aux KPI, aux segments et aux cibles. Aligne le travail d'analyse sur la stratégie organisationnelle dès le départ.