Vous avez regardé vos statistiques. Le trafic est en hausse de 20 %. Les conversions stagnent. Vous savez ce qui s'est passé (descriptif), vous savez pourquoi (diagnostique), vous pouvez prévoir le mois prochain (prédictif). Mais vous ne savez toujours pas quoi faire concrètement.
L'analyse prescriptive répond à cette question : compte tenu de tout ce que vous savez de vos données, quelle action précise devez-vous mener ? Cet article explique comment fonctionne l'analyse prescriptive et quand elle vous aide à mieux décider.
L'analyse prescriptive utilise vos données pour recommander des actions précises. Elle va plus loin que « ce qui s'est passé », « pourquoi c'est arrivé » et « ce qui va arriver ». Elle vous dit : « voici ce que vous devriez faire ».
Les trois types d'analyse se construisent les uns sur les autres : le descriptif donne le fait, le diagnostique l'explique, le prédictif prévoit l'avenir. Le prescriptif dit : « Vu tout cela, optimisez ce résultat. Faites ceci. »
Pour un propriétaire de site, l'analyse prescriptive fait la différence entre comprendre ses données et agir en confiance.
En quoi l'analyse prescriptive diffère des autres
L'analyse descriptive vous montre que 500 visiteurs sont venus cette semaine. L'analyse diagnostique révèle que 350 venaient d'un article de blog que vous avez publié. L'analyse prédictive prévoit 600 visiteurs la semaine prochaine si le trafic continue de croître.
L'analyse prescriptive dit : « Votre taux de conversion sur les visiteurs du blog est de 8 %. Sur les visiteurs directs, il est de 2 %. Votre objectif est de 100 conversions ce mois-ci. Misez davantage sur le trafic du blog, réduisez les publicités payantes. » C'est une recommandation précise, fondée sur vos données.
Sans réflexion prescriptive, vous avez des faits et des prévisions, mais pas de cadre pour décider. Avec elle, les données vous orientent vers ce qui compte vraiment.
La logique derrière les recommandations prescriptives
L'analyse prescriptive part d'une question : « Quel résultat est-ce que je veux ? » Puis elle remonte le fil.
Étape 1 : définissez clairement l'objectif
Qu'essayez-vous d'optimiser ? Plus de chiffre d'affaires ? Plus de prospects ? Un meilleur taux de conversion ? Un taux de rebond plus bas ? Il faut nommer l'objectif avant que les données puissent recommander comment l'atteindre.
Beaucoup de propriétaires de site sautent cette étape. Ils regardent leurs statistiques sans objectif clair. C'est comme demander « que dois-je faire ? » sans dire « pour atteindre quoi ? ». La réponse change toujours selon ce que vous optimisez.
Étape 2 : identifiez ce qui fait vraiment bouger ce résultat
Si votre objectif est de 100 prospects par mois et que vous en avez 50, qu'est-ce qui génère des prospects ? Les envois de formulaires. Où ont-ils lieu ? Sur votre page de contact et sur des pages d'atterrissage. Qui remplit les formulaires ? Des visiteurs arrivés par la recherche (6 % de conversion) ou par les publicités (2 % de conversion).
En décomposant ainsi, vous identifiez ce qui compte vraiment : le trafic de recherche convertit mieux. Pour obtenir plus de prospects, il vous faut plus de trafic de recherche.
Étape 3 : recommandez des actions qui changent la donne
Vous pouvez maintenant formuler des recommandations prescriptives : publier plus de contenus adaptés au SEO (cela attire du trafic de recherche), améliorer votre page de contact (cela augmente le taux de remplissage du formulaire), ou mettre en pause les publicités peu performantes (cela arrête de gaspiller du budget sur un trafic qui convertit peu).
Chaque recommandation se relie directement à votre objectif grâce à vos données.
À quoi ressemblent concrètement les recommandations prescriptives
L'analyse prescriptive n'est pas magique. C'est une façon structurée de réfléchir à vos données. Voici des exemples concrets.
Recommandation : augmenter le trafic de votre meilleure source
Vos données montrent : les visiteurs de la recherche naturelle convertissent à 5 %, les publicités payantes à 2 %, le trafic issu de liens externes à 8 %.
Prescription : concentrez-vous sur le trafic issu de liens externes. C'est lui qui convertit le mieux. Nouez plus de partenariats, faites-vous citer sur d'autres sites ou créez des contenus qui se partagent.
Recommandation : réparer la page défaillante
Vos données montrent : les visiteurs passent 3 minutes sur votre page d'accueil, 90 secondes sur votre page de tarifs, 45 secondes sur votre page de comparaison.
Diagnostic : les gens quittent trop vite la comparaison. Prescription : réécrivez cette page. Rendez la comparaison plus claire. Vous perdez des visiteurs intéressés.
Recommandation : cesser de gaspiller de l'argent sur ce qui ne marche pas
Vos données montrent : la campagne A coûte 2 $ le clic et convertit à 3 %. La campagne B coûte 1 $ le clic et convertit à 0,5 %.
Prescription : mettez la campagne B en pause. Elle coûte moins cher, mais elle ne fonctionne pas. Chaque dollar dépensé sur la campagne B est un dollar que vous ne dépensez pas sur la campagne A, qui génère réellement du chiffre d'affaires.
Recommandation : tester avant de passer à l'échelle
Vos données montrent : les visiteurs de la newsletter A cliquent à 15 %. Les visiteurs de la newsletter B cliquent à 4 %.
Prescription : la newsletter A vaut la peine d'investir. Avant de la développer, testez un envoi plus fréquent ou une liste plus grande. Votre petit test fonctionne ; élargissez prudemment et surveillez les mesures.
Les limites de l'analyse prescriptive
L'analyse prescriptive est puissante, mais elle a des limites. Comprenez-les pour ne pas trop vous fier aux recommandations.
Les données ne recommandent que ce qu'elles peuvent mesurer
Vos statistiques ne peuvent pas mesurer l'effet du lancement d'un nouveau produit par un concurrent, d'un changement de marché ou d'une évolution du ressenti des clients. Les recommandations prescriptives fonctionnent bien à l'intérieur de votre site. Elles fonctionnent moins bien pour les facteurs externes qui échappent à vos données.
Les schémas passés ne garantissent pas le succès futur
Vos données montrent peut-être que le trafic du blog convertit très bien aujourd'hui. Cela ne veut pas dire que ce sera toujours le cas. Les algorithmes de recherche changent. Votre secteur évolue. Une recommandation fondée sur des données historiques peut devenir fausse quand les conditions changent.
Testez toujours les recommandations prescriptives avant de tout miser dessus.
Optimiser un objectif peut en pénaliser un autre
Les données disent : « La conversion est votre objectif, donc réduisez le taux de rebond. » Vous rendez le départ plus difficile pour les visiteurs occasionnels (suppression des sorties, ajout de pop-ups). Les conversions montent, mais votre réputation en pâtit à cause d'utilisateurs agacés.
L'analyse prescriptive optimise ce que vous mesurez. Elle ne peut pas tenir compte de ce que vous ne mesurez pas.
De bonnes données exigent de bonnes questions
Des données médiocres donnent des résultats médiocres. Si votre objectif est vague (« améliorer les performances ») ou si vos données sont incomplètes (vous ne suivez pas quelque chose d'important), les recommandations prescriptives ne seront pas fiables.
Comment raisonner de façon prescriptive sans outils complexes
Vous n'avez pas besoin d'un logiciel sophistiqué pour raisonner de façon prescriptive. Il vous faut de la clarté.
Écrivez votre objectif
Pas « développer l'entreprise ». Quelque chose de précis : « faire passer le chiffre d'affaires mensuel de 5 000 $ à 7 500 $ » ou « réduire le taux de rebond de 60 % à 45 % ».
Demandez-vous : qu'est-ce qui fait bouger cet objectif ?
Pour le chiffre d'affaires : qu'est-ce qui convertit ? Qui convertit le mieux ? D'où viennent ces personnes ?
Pour le taux de rebond : quelles pages ont un fort rebond ? Qui part en premier ? Qu'ont de différent les pages à faible rebond ?
Utilisez vos données pour répondre
Lancez un rapport simple. Segmentez votre trafic. Comparez les mesures. Vous cherchez le plus grand levier : le changement qui fera le plus avancer votre objectif.
Recommandez l'action
D'après ce que vous avez trouvé, que devez-vous faire ? Plus de ce qui marche, moins de ce qui ne marche pas, ou réparer ce qui est cassé.
Voilà l'analyse prescriptive. Pas besoin d'outils complexes.
Quand l'analyse prescriptive compte le plus
Raisonner de façon prescriptive est surtout précieux quand vous avez peu de temps ou de budget. Vous ne pouvez pas tout faire. Les données vous disent quoi prioriser.
Vous avez 1 000 $ à investir en marketing. L'analyse prescriptive dit : « Vos données montrent que le trafic du blog convertit deux fois mieux que les publicités. Investissez dans la croissance du blog, pas dans les publicités. » Voilà une direction claire.
Vous avez une semaine pour améliorer les conversions. L'analyse prescriptive dit : « Votre page de paiement a 40 % d'abandon. Votre page produit, 2 %. Corrigez le paiement. » Vous savez où concentrer vos efforts.
Sans raisonnement prescriptif, vous devinez. Avec lui, vos données vous orientent vers ce qui compte le plus.
Questions fréquentes
L'analyse prescriptive est-elle différente de l'analyse prédictive ?
Oui. Le prédictif vous dit ce qui va se passer (500 visiteurs le mois prochain). Le prescriptif vous dit quoi faire (miser sur le trafic du blog parce qu'il convertit mieux). Le prédictif prévoit l'avenir ; le prescriptif recommande des actions. Le créateur de site web de WEMASY vous permet de le mettre en place directement sur votre site.
Ai-je besoin d'outils spéciaux pour l'analyse prescriptive ?
Non. Tout système de statistiques qui permet de segmenter les données et de comparer les mesures peut soutenir un raisonnement prescriptif. Les statistiques de WEMASY vous permettent de répartir les visiteurs par source, de comparer les taux de conversion et de voir quelles pages convertissent le mieux. C'est tout ce qu'il vous faut.
Et si l'analyse prescriptive recommande quelque chose qui contredit mon intuition ?
Testez. Votre intuition a peut-être raison ; vos données sont peut-être incomplètes ou trompeuses. Mais si la recommandation vient de données claires, elle mérite un test avant d'être écartée. Les données révèlent souvent des schémas que l'on ne voit pas d'instinct.
L'analyse prescriptive peut-elle me conseiller de faire quelque chose de contraire à l'éthique ?
Les données peuvent recommander ce qui maximise votre objectif sans tenir compte de l'éthique. L'humain, c'est vous ; c'est à vous de juger. Si les données disent que les « dark patterns » augmentent les conversions, c'est à vous de décider si c'est le genre de croissance que vous voulez. L'analyse prescriptive est un outil ; vous êtes responsable de la façon dont vous l'utilisez.
À quelle fréquence dois-je mettre à jour mes recommandations prescriptives ?
Au moins une fois par mois. Vos données changent en permanence. Une recommandation juste le mois dernier peut être fausse ce mois-ci si vos sources de trafic ont changé ou si une campagne s'est terminée. Révisez et mettez à jour régulièrement.
Et si j'ai plusieurs objectifs concurrents ?
Vous devez en choisir un à optimiser, ou fixer une pondération. Vous ne pouvez pas maximiser le chiffre d'affaires et minimiser les coûts en même temps s'ils entrent en conflit. L'analyse prescriptive fonctionne mieux avec un objectif principal clair. Les objectifs secondaires sont des compromis.