La mise en place de nouvelles fonctionnalités sur un site web peut nécessiter un retour statistique afin d’affiner les processus ou les changements. Dans le monde de l’e-commerce que je découvre un peu plus chaque jour, le besoin est crucial : la modification apportée est-elle rentable et améliore-t-elle la réalisation de l’objectif ?

Google nous a fourni il y a quelques temps un outil très efficace, complémentaire à son Analytics, afin d’effectuer ce genre de test en marge de son offre d’A/B testing : les variables personnalisées.

L’intérêt majeur de cette solution est la souplesse. Je m’en sert en ce moment pour tester l’impact de nouvelles fonctions sur le site, mais on pourrait facilement étendre le principe à d’autres usages tant ce principe est non restrictif.

La mise en place se base sur le nouveau tracker (normalement installé il y a bien longtemps) par le biais de la fonction _setCustomVar(). Celle-ci permet de positionner des variables avec une valeur particulière et un portée (visite, session, page). Elle s’insert avant le _trackPageview() tout simplement.

Dans le cas de mon A/B testing sur Bikeo.fr, j’ai mis en place ce système afin de voir si l’optimisation du site sur certaines pages importantes avait un réel impact sur le processus de commande et finalement le taux de conversion du site. Mon choix a été d’étiqueter toutes les visites avec un drapeau et d’appliquer l’optimisation en fonction de cette valeur. Ceci me permet simplement d’ajuster la quantité (le taux pour être exact) de session qui bénéficiera de l’optimisation et par le marquage dans l’appel à Analytics de le suivre sur les statistiques.

Le positionnement est donc assez simple et ressemble à cela :

<script type="text/javascript">
var gaJsHost = (("https:" == document.location.protocol)
     ? "https://ssl." : "http://www.");
document.write(unescape("%3Cscript src='" + gaJsHost
     + "google-analytics.com/ga.js'
     type='text/javascript'%3E%3C/script%3E"));

var pageTracker = _gat._getTracker("UA-XXXXXXX-6");
pageTracker._setCustomVar(1, "AB_testing", "A",  2);
pageTracker._trackPageview();
</script>

Une fois la modification de votre tracker en place (et sur l’ensemble des pages si nécessaire), il vous faudra être patient car les résultats ne sont pas immédiatement disponibles dans l’interface d’Analytics. Autant les statistiques de visite et de page arrivent décalées mais assez rapidement, autant les variables personnalisées semblent prendre plus de temps (entre 24 et 48 heures environ). Visiblement les informations sont stockées de manière très différente, dans une base rapide et dans une autre lente; pas trop de détail là-dessus de mon côté, mais peu importe.

Les statistiques collectées seront alors disponibles dans l’onglet “Visiteurs/Variables personnalisées” avec l’ensemble des variables positionnées ainsi que leur valeur. Dans notre exemple, on récupère la variable AB_testing et ses valeurs A ou B.

Les statistiques proposées sont classiques :

• le nombre de visite sur le total du site (<100% si votre test ne porte pas sur la totalité du site)
• les appels fichiers (nombre de page appelées mais également les appels sur évènements)
• le taux de page/visite
• le temps passé moyen
• les nouvelles visites
• le taux de rebond

Ces statistiques sont déclinées pour la variable et détaillées pour chaque valeur et c’est bien là que cela devient intéressant. On va ainsi pouvoir finement analyser sur le temps l’impact de la modification (dans le cas d’un A/B testing) ou de tout autre marquage et effectuer les ajustements nécessaires.

Il est également possible d’obtenir les statistiques traditionnelles sur les objectifs avec les taux de conversion ainsi que les statistiques e-commerce si votre site est équipé pour cela (nombre de transaction, valeur du panier, taux de conversion et valeur par visite).

Il est fort probable que ce genre de mise en oeuvre se généralise chez les utilisateurs d’Analytics souhaitant en tirer plus partie.