Marketing - Vente

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

Niveau de diplôme Master - Semestre 3
Crédits ECTS 6
Volume horaire total 35
Volume horaire CM 35

Responsables

Cyril PANGON

Formations dont fait partie ce cours

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.)