Aucun système de web analytics n’offre des données exactes à 100% !

Aucun système de web analytics n’offre des données exactes à 100% !

par ,
le 27 septembre 2012

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Un petit billet qui fait suite à la lecture d’un super article dans le magazine Inside Digital Media, magazine belge que je viens de découvrir (je suis à la ramasse apparemment).
Le sujet : «Pourquoi vos données ne sont pas exactes à 100% ?» présente les cinq raisons majeurs des écarts potentiels dans vos données voir de leurs faussetés.

Tags mal installés
Des pages oubliées ou ignorées,  des tags incomplets ou qui ont disparus suite à une mise en ligne.

Blocage des dispositifs de tracking par l’utilisateur
Au delà des plugin type « noScript » de Firefox ou encore des option type « Do Not Track » de Internet Explorer 9, une plus grande majorité des utilisateurs rejettent ou effacent leurs cookies (au moins 30% le font chaque mois – Etude Nielsen & Jupiterresearch)

Blocage des dispositifs de tracking par les firewalls
La configuration des firewalls (des entreprises comme des particuliers) peuvent bloquer l’envoi de données vers les serveurs analytics ou encore rejeter/éliminer les cookies automatiquement.

Erreurs d’exécution ou non exécution de JavaScript
Passage d’une page à l’autre trop rapide, ou erreur d’un autre script Javascript dans la page pourront empêcher l’exécution des scripts analytics.

Multi-visites, multi-postes et multi-utilisateurs
Un même visiteur qui utilise plusieurs ordinateurs ou plusieurs utilisateurs qui utilisent un même ordinateur, le phénomène est courant. Il est donc nécessaire de revoir la définition de visiteur.

Sans données fiables, pas de d’analyse de qualité !

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On vous aurait bien parlé de Hub’Scan qui est a priori un produit supérieur à ObservePoint mais Charles veut pas en entendre parler 🙂

Mais si 🙂
Je l’ai d’ailleurs conseillé à l’assemblée mercredi dernier lors de ma conférence à e-commerce Paris !

Il reste aussi les logs Apache (ou IIS) qui sont fiables en terme de requêtes adresse IP Serveur, mais ils ne permettent pas :
– de déterminer la durée d’une visite lors d’une visite unique
– de déterminer si il y a un ou des internautes derrière une adresse IP (entreprise, proxy etc…). Cela sera d’autant plus vrai avec la saturation des adresse IPv4, mais moins vrai avec le déploiement d’IPv6.

Very interesting details you have noted, regards for posting.

Dans cette liste, il manque une raison de taille : La dépendance de la plupart des outils web analytics – de par leur orientation site centric – aux referrers et aux infos qu’ils en tirent dont les mots clé (Cf. effet not provided sur Google et IOS 6).

Pour ma part j’utilise analytics pour sa facilité d’utilisation et surtout sa facilité d’accès… petit problème, il ne me remonte qu’environ 60% de mes transactions, du coup pour faire du ROI derrière c’est pas toujours très précis. Une idée de comment améliorer tout ça ?

@Romain, tu dois avoir la possibilité d’accéder au nombre réel de transactions effectuées sur ton site en observant le middle-office.
Il doit s’y trouver l’ensemble des informations sur les transactions réellement effectuées sur ton site.
La base de donnée, quand elle est bien alimentée, est bien plus fiable que les données remontées en JavaScript !

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