Marketing - Vente

27250003 - Web analytics, Business Intelligence et Big Data pour l’analyse de l’usage numérique

Crédits ECTS 6
Volume horaire total 35
Volume horaire CM 35

Responsables

Cyril PANGON

Objectifs

L'objectif de ce cours est de faire découvrir aux étudiants les principales familles d'outils de Web Analytics existant à date sur le marché, de leur présenter des outils de référence et de les amener à les utiliser afin de répondre à des cas d'usage concrets et réalistes.

Contenu

Préambule - 14H00/14H15

I) Introduction aux Web Analytics
  • Définition, technologies et historique - 14H15/14H45
  • Tour d’horizon des principales typologies d’outils - 14H45/15H15 
  • Finalités et cas d’usages - 15h15-15h45
Pause - 15H45-16H00

II) Présentation détaillée d’une sélection restreinte d’outils
  • Recueil de données quantitatives : Google Analytics et Mix Commander - 16H00/16H45
  • Recueil de données qualitatives : Hotjar et UsabilityHub - 16H45/17H15
  • Déploiement, test, personnalisation, visualisation : Google Tag Manager, A/B Tasty, GetSiteControl, Supermetrics, Data Commander, Google Data Studio - 17H15/18H00

III) Mise en situation et exercices pratiques
Descriptif de cours - iaelyon School of Management - Université Jean Moulin Page 3 sur 3
  • Présentation des outils et protocoles de test : 08H00/08H30
  • Déployer des solutions via un système de Tag Management - 08H30/09H30
  • Suivre des interactions via un outil de Web Analytics - 09H30-10H30
Pause - 10H30/10H45
  • Paramétrer des cartes de chaleur, des micro-sondages et des enregistrements utilisateurs - 10H45/11H15
  • Préparer des tests A/B et multivariés - 11H15/12H00
  • Préparer un test multivarié - 14H00/15H00
  • Récupérer des données quantitatives au format tabulaire - 15H00/15H30
  • Pause - 15H30/15H45
  • Visualiser des données - 15H45/16H30
  • Comparer des modèles d’attribution - 16H30/17H00
  • Personnaliser l’expérience utilisateur - 17H00/17H30
Conclusion - 17H30/18H00

Bibliographie

OUVRAGES DE REFERENCE :
  • Avinash Kaushik, Web Analytics 2.0: The Art of Online Accountability and Science of Customer
  • Avinash Kaushik, Web Analytics an hour a day
  • E-nor, Google Analytics Breakthrough
  • Chris Goward, You should test that !
  • Bryan & Jeffrey Eisenberg, Waiting for your cat to bark ?
  • Bryan & Jeffrey Eisenberg, Buyer legends

Contrôles des connaissances

Devoir de groupe dont les modalités seront fixées à l'issue de la dernière séance,
à rendre le 31 janvier 2018

Informations complémentaires

MODALITES PEDAGOGIQUES / NATURE DES SUPPORTS

Cours nécessitant une participation active de la part des étudiants au travers d'inscriptions et de paramétrages.
Prérequis matériels :
  • Un ordinateur portable
  • Une accès au Web
  • Un navigateur installé sur son ordinateur
  • Une adresse e-mail opérationnelle
  • Un éditeur de texte (Sublime text, Notepad ++, etc.)