Livre Blanc sur l’usage des cookies avec le GESTE

Voilà c’est une publication qui vient de paraître : http://www.geste.fr/reunion-livre-blanc-cookie-consent-30-avril-2014/

Cela est accessible uniquement aux membres mais vous pouvez contacter le Geste sur leur site www.geste.fr pour demander à être membre/avoir accès à la publication.

Je voulais juste remercier toute l’équipe avec qui j’ai travaillé sur ce sujet et qui a su m’apporter autant de connaissances juridiques, pour que cela donne un tel livre blanc qui m’a beaucoup tenu à cœur.

Le taux de conversion

— Article initialement publié au sein du site du Label Decisionnel

Bon maintenant voyons un des indicateurs les plus utilisés, ou en tout cas les plus cités : le taux de conversion, ou conversion rate en anglais ce qui donne en traduction exacte en français taux de transformation.

On est parti ?

Pour cet indicateur, il  vous faut tout d’abord définir les objectifs à atteindre de votre site. En effet, le taux de conversion permet de connaître la proportion de visiteur arrivant sur votre site que vous arrivez à transformer en un type d’utilisateurs que vous juger intéressant.

Là aussi, il faut une illustration pour bien comprendre. Si vous étudiez un site marchand, vous chercherez à convertir des visiteurs en acheteurs. En revanche un blog* communautaire souhaitera que ses visiteurs participent à la vie du blog en postant des messages, en le visitant tous les jours et pendant 1h au moins…

Dans le cas d’un site d’achat le taux de conversion sera sûrement calculé ainsi :

(Nombre d’achats réalisés) / (Nombre de visiteurs uniques)

ou encore ainsi

(Nombre de paniers enregistrés) / (Nombre de visiteurs)

Alors que le taux de transformation du site communautaire sera calculé sûrement ainsi :

(Nombre de messages postés) / (Nombre de visiteurs)

ou encore par le temps moyen d’une visite, ou le nombre moyen de visites par visiteurs uniques.

Cependant la catégorie de votre site ne suffit pas à fixer votre objectif de conversion. Si nous prenons un site marchand, cherchant avant tout à vendre et non pas à conseiller ses visiteurs. Alors le taux de conversion comme il vient d’être présenté pour une telle catégorie de site sera très élevé : le but pour eux est de vendre le plus possible à chaque visiteur.

Mais si un site marchand (je ne citerai ici aucune marque) met aussi l’accent sur le conseil et l’accompagnement du visiteur (avec l’ajout d’une aide virtuelle notamment), et qui détient beaucoup de magasins ouverts jusqu’à 20h pour certains, alors le taux de conversion du site ne sera pas énorme. Le site internet servira de repérage pour le futur client, de comparatif et de source d’information.

Mais d’autres indicateurs seront plus intéressant pour les responsables de cette chaîne, notamment le temps passé sur le site en moyenne par visiteur, ou encore savoir si les pages concernant les tests ou les avis d’utilisateurs sont visitées.

Ce qu’il faut bien retenir ici c’est que le taux de conversion représente le pourcentage de vos visiteurs que vous voulez convertir soit en acheteurs, soit en lecteurs passionnés, et pourquoi en visiteurs éclairs qui restent moins de 5 secondes sur votre site avant d’en sortir.

Ce taux de conversion ou taux de transformation peut se visualiser à l’aide d’un entonnoir plus ou moins évolué. Ce graphique, qui comme son nom l’indique a une forme d’entonnoir, permet de voir les différentes étapes avant de convertir votre visiteur dans l’état final que vous avez défini, selon vos objectif. Et ces objectifs ne sont pas fixes pour un site internet mais peuvent variés selon la personne qui étudie ce site, selon le point de vue que l’on souhaite avoir sur le site en question.

Prenons comme exemple le graphique suivant :

 

 

Celui présente la conversion des visiteurs en acheteurs.

Ainsi nous pouvons remarqué que sur la page d’accueil sur les 899 visiteurs entrants, 800 en sont ressortis directement. Ce qui nous en laisse 99, soit 11% qui accèdent à la seconde page intéressante pour nous.

Sur celle-ci 9 visiteurs sont ensuite partis sur la page 3. Nous en avons donc perdu encore 90 sur cette page soit environ 90%.  Mais sur les 899 visiteurs du début 9 ont visités la page d’accueil et la page 2, ce qui constitue pour l’exemple la visite complète, soit l’objectif de conversion.

Nous avons donc converti environ 1% des visiteurs étudié.  Il existe plusieurs formes d’entonnoir de conversion.

 

L’idéale                  La recherchée              La classique            L’inquiétante

L’idéale veut dire ici que vous avez converti 100% de vos visiteurs. C’est ce que cherche à obtenir toute personne. Pourtant en tant qu’analyste, lorsque j’obtiens un taux de conversion de 100% je m’inquiète. Cela est plus souvent signe d’un mauvais indicateur, d’un mauvais calcul du taux de conversion qu’autre chose.
A part si vous souhaitez convertir tous vos visiteurs en visiteurs, il est difficile d’avoir un taux de 100%.

La recherchée est plus réaliste, et montre que les visiteurs ne partent pas du cycle de conversion lors des premières étapes mais lors des dernières. Typiquement lorsque le but de la conversion est d’obtenir des visiteurs le remplissage d’un formulaire à 3 pages. Le but est que chaque visiteur remplisse chaque page puis valide l’étape avant de passer à la page suivante, jusqu’à valider complètement le formulaire.

Si chaque visiteur abandonne à la fin de la première page alors très peu d’informations sur le visiteur auront pu être enregistrées. Si en revanche 90% des visiteurs valident jusqu’à la 3ème page, vous avez pu sauver beaucoup d’information. D’où l’importance de retarder le plus les étapes où vous risquez de perdre le plus de visiteurs.

Ensuite vient l’entonnoir dit classique, où justement, les étapes de perte de visiteurs se retrouvent essentiellement au début. Cela peut se comprendre pour certain type de conversion, lorsque vous souhaitez notamment étudier une partie seulement de vos visiteurs, et qu’il y a donc segmentation de ceux-ci dès la page d’accueil.

En revanche le dernier schéma,  est inquiétant car une très très faible de vos visiteurs sont conservés au sein de votre entonnoir. Si cela peut-être justifié, cela n’est pas très vendeur, et il est alors conseiller de le garder pour des tableaux de bords internes !!

Fanny Le Béguec

*Un blog est à l’origine un site personnel où l’auteur s’exprime librement  sur un sujet généralement fixe (comme le web analytics) et de façon régulière comme dans un bloc-notes, et où les visiteurs peuvent réagir aux articles publiés.

Web analytics, taux de rebond et autres…

— Article initialement publié au sein du site du Label Decisionnel

Voilà maintenant que vous en savez plus sur les bases du Web Analytics, passons aux choses sérieuses : parce que c’est bien de savoir que vous avez eu X visiteurs tel jour ce qui a représenté X’ visiteurs uniques mais nous allons aller un peu au delà.

Et puis ne faire que définir des termes c’est un peu fatiguant,  donc je vais essayer de rendre cet article très pratique. Et de lier ainsi le décisionnel au Web Analytics : l’objet même de cette suite d’article.

Tout d’abord en jouant avec les différentes données que l’on a pu voir nous pouvons étudier le nombre moyen de pages vues par visites qui représente la totalité des pages vues divisée par le nombre de visites enregistrées.

Ce chiffre peut s’interpréter de différentes manières. S’il est très élevé alors les visiteurs se sont beaucoup baladés sur votre site, mais s’il est très faible alors cela signifie que les visiteurs ont trouvé rapidement l’information qu’ils cherchaient, ou sont partis très rapidement.Pour comprendre un peu mieux, il faut alors compléter cet indicateur par le temps de la visite.

En effet, un indicateur seul ne suffit pas forcément à comprendre l’ensemble de ce qui se passe dans la tête de M. et Mme Dupont lorsqu’ils visitent votre site internet, mais en conjuguant et en associant, comparant les différents indicateurs entre eux, alors nous pouvons tirer des conclusions plus réalistes.

Par exemple, si le temps de visite est très court, alors le visiteur est venu, a regardé rapidement mais n’a pas été accroché par le site et est vite reparti.

Cela ne veut pas forcément dire que le site que vous étudiez n’est pas bien conçu, bien au contraire, il se peut tout simplement qu’il ne convenait pas à ce que recherchait le visiteur. Pour cela, vous pouvez regarder le mot clé saisi par le visiteur, où le referrer externe de la page d’entrée sur le site !!

Dans le même ordre d’idée, vous avez le fameux taux de rebond, qui a un  nom très imagé. Cet indicateur correspond au nombre de visiteurs qui une fois arrivés sur votre site (et ce sur n’importe quelle page) en sont repartis directement, sans naviguer sur d’autres pages. Ces internautes sont ainsi entrés sur le site Web pour en sortir aussitôt.

En terme d’intérêt au niveau du site cela est négatif, en effet, tout simplement parce que le visiteur n’a pas été « accroché » par le site et son contenu.
Mais rien ne sert de s’affoler pour rien : votre site ne peut pas plaire à tout le monde ! En revanche, si par exemple vous avez un taux de rebond avoisinant les 100% alors oui il faut vous poser des questions. Mais il est tout à fait normal d’avoir environ  25% pour un taux de rebond.Nous pouvons étudier le temps moyen par visites, l’heure de visite moyenne de vos visiteurs (ce qui peut être très pratique pour prévoir les temps de maintenance au niveau des serveurs, et donc les temps d’indisponibilité du site internet).Mais nous pouvons aller plus loin et étudier le trafic non plus d’un point de vue limité à la visite, mais d’un point de vue du visiteur. Et ainsi regrouper l’ensemble des visites d’un même visiteurs pour en extraire les grandes tendances : est-ce qu’il vient sur votre site tôt le matin, où plutôt durant l’horaire de la pause déjeuner, quelles pages l’intéressent le plus… Nous pouvons ainsi déterminer le nombre moyen de visites par visiteurs, et si celui-ci devient assez conséquent (si vos visiteurs reviennent assez souvent) alors il est possible de commencer à mettre en place du « profiling », ou analyse comportementale du visiteur.

Mais cela est une autre histoire !!La semaine prochaine nous continuons sur les indicateurs, toujours dans le même optique de comprendre ce que le Web Analytics peut nous apporter, essentiellement d’un point de vue informatique décisionnelle.

Puis en 2009 nous verrons ce que les éditeurs nous offrent, et comment nous pouvons l’utiliser !!

Fanny Le Béguec

Definitions du Web Analytics 2/2

— Article initialement publié au sein du site du Label Decisionnel

Maintenant que vous en savez un peu plus sur le principe des visites et de leurs visiteurs, nous allons approfondir les bases de ces définitions. Durant tout  cet article je reprendrais l’exemple de M. et Mme Dupont faisant leurs courses.

Commençons par le referrer. Ce mot signifie l’origine du visiteur, soit l’adresse URL* d’où vient un visiteur sur votre site. Ceci permet de savoir quel autre site Internet vous apporte des visiteurs, et ainsi de savoir avec quel autres sites il serait intéressant d’établir des partenariats pour se renvoyer les visiteurs d’un site à l’autre.

Essayons de comprendre plus précisément cette notion.

M. et Mme Dupont sont ici un très mauvais exemple. En effet, ils vont toujours faire leurs courses dans le même magasin depuis des années. Sauf qu’ils reçoivent dans leur boîte aux lettres, une publicité montrant une réduction très avantageuse sur un micro-onde, objet d’électroménager qui représente le rêve de  Mme Dupont depuis 10 ans.

Après moultes négociations avec son mari, M. Dupont accepte d’acheter un micro-ondes. Du coup, la prochaine fois qu’ils iront faire leurs courses ils iront exceptionnellement dans cet autre magasin, et en profiteront pour acheter ce  micro-ondes.
Ainsi la publicité reçue sera le referrer pour ce nouveau magasin. Mais cela aurait pu être le bouche à oreille, le fait de passer devant, le fait que cet autre magasin propose de l’essence moins cher…En web analytics nous pouvons distinguer plusieurs  referrer : interne ou externe. En effet, lorsqu’un visiteur se balade sur un site Web il est amené à visualiser plusieurs pages Internet. Ainsi nous aurons un referrer interne pour chaque page indiquant l’adresse URL interne au site Internet étudié, et permettant ainsi de tracer le chemin du visiteur lors de sa visite sur le site.

Comme cela n’est pas simple, je m’en doute bien, voici un schéma aidant à comprendre, et reprenant toujours la métaphore de ce couple familier des Dupont.

Schéma du parcours au sein du magasin

Et voici comment se comporterai M. et Mme Dupont sur Internet tel que nous les étudierions d’un point de vue Web Analytics.

Schéma du parcours au sein d'un site Internet

Les referrer internes sont symbolisés par des flêches bleues et les externes par des rouges.  Ce qu’il faut bien comprendre ici c’est qu’au delà de la page d‘entrée du site 2 on ne sait pas ce que deviennent M. et Mme Dupont. Seuls ceux qui étudient ce site le savent.Enfin pour en finir avec les referrer, pour les pages dites d’entrée et de sortie du site, nous aurons les referrer externes pointant les adresses URL des sites Internet vers lesquels les visiteurs sont soit venus, pour la page d’entrée, soit sortis pour la page de sortie.

Sur les schémas précédents les pages de sorties sont symbolisées par les carrés rouges et les pages d’entrées par des carrés verts.J’espère qu’ainsi la notion de referrer sera beaucoup plus claire à vos yeux. Il faut bien voir que si elle mérite la quasi totalité d’un article il y a bien une raison. En effet, si vous voulez étudier correctement votre trafic internet, il vous faut tout d’abord savoir d’où il vient, et où il va. Les flèches sur le schéma symbolisent ce cheminement.Enfin je voudrais encore m’attarder sur deux définitions : celle du mot clé et celle du temps de visite. Le mot clé est un mot ou un groupe de mot, qui vont être saisis par l’internaute** au sein d’une barre de recherche (typiquement la barre de recherche Google, Yahoo, …)  afin d’obtenir un ensemble de site Internet répondant à ses critères de recherche.
Ces mots clés saisis par le futur visiteur du site Internet étudié va être étudié par la suite. En effet, il est bien que pour un site de vente en ligne de lorsqu’un internaute saisit « achat cadeau noël », le site soit dans les réponses proposées, mais que ce ne soit pas le cas lorsque l’internaute saisit « revente occasion ».

De même une notion qui a son importance est le temps que passe un internaute sur votre site en général, et sur chacune des pages. En effet, vous pouvez comptabiliser un million de visites par mois, ce qui sera relativement bon, si chacun de vos visiteurs passent en moyenne 1 seconde sur votre site, cela est beaucoup moins bien. Il faut mieux alors, comptabiliser moins de visiteurs, passant plus de temps, repartis plus équitablement sur les différentes pages qu’ils visitent. En revanche, si vos visiteurs passent beaucoup de temps sur votre site en général, mais peu sur chacune de vos pages, c’est peut-être parce qu’ils ne font que parcourir toutes vos pages et ne trouvent pas l’information qui les intéressent.

Pour ceux qui veulent en savoir plus, voici un document en anglais, très bien fait que je vous recommande et en libre téléchargement ici.

Voilà surtout n’hésitez pas à commentez mes articles, j’ai pas mal de retour par mails, ou de vive voix, mais cela m’aideras à orienter mes futurs articles.
D’autant plus que la semaine prochaine nous attaquons les indicateurs clés du web analytics !! Cela va donc se compliquer un peu

Fanny Le Béguec

* Adresse d’un site Web
** Un internaute est un utilisateur du réseau Internet

Definitions du Web Analytics 1/2

— Article initialement publié au sein du site du Label Decisionnel

Bienvenue chers 130 visiteurs !!!
Hé oui aujourd’hui n’ayons pas peur des mots et commençons franchement : j’ai eu 130 clics sur mon premier article concernant le web analytics.

Oui mais qu’est ce que cela signifie exactement ? Qu’est-ce que sont tous ces termes que les web analystes utilisent et auxquels le commun des mortels ne comprend pas toujours grand chose ?

Ces termes peuvent se résumer dans la phrase suivante : la visite, qui peut être comptabilisée comme unique ou non, est effectuée, au sein d’un site internet, par un visiteur et concerne des pages vues ou pages visitées. Cependant la suite de l’article va éclaircir tout cela.

Alors commençons par le commencement : sur votre site internet ou sur n’importe quel site que vous souhaitez étudier, vous avez une population de personnes venant visiter le site en question. Ce sont les visiteurs.

Cependant certains visiteurs peuvent venir plusieurs fois visiter le site internet, et ainsi comptabiliser plusieurs visites. Lorsque vous distinguez individuellement les personnes arrivant sur votre site pour les comptabiliser alors vous parlez de visiteur unique. Un visiteur unique sera ainsi reconnu d’une visite à une autre par son adresse IP (adresse publique d’une connexion Internet).

De même lorsque ces visiteurs arrivent sur le site étudié ils le visitent ce qui créé des visites !! Ces visites peuvent être comptabilisées à l’unité, ou dans l’ensemble, c’est-à-dire que si un visiteur vient visiter plusieurs fois votre site alors il provoquera l’enregistrement de plusieurs visites mais la comptabilisation d’une seule visite unique.

Comme vous l’aurez remarqué, les notions de visite et de visiteur sont très proches tout simplement parce que la première est l’action, la conséquence du second.

Prenons un exemple pour éclaircir tout cela.
M. Dupont et Mme Dupont vont faire leurs courses dans le supermarché de leur ville.  Ils font leurs courses habituelles, payent et au moment de charger les courses dans le coffre de leur break, Mme Dupont s’aperçoit qu’ils ont oublié d’acheter du beurre salé. Elle retourne alors dans le magasin en acheter, pendant que son mari fini de charger les courses.

Ainsi nous avons ici 2 visiteurs uniques : Monsieur et Madame Dupont, mais en réalité nous avons 3 visiteurs puisque Madame Dupont est venue 2 fois faire des courses. De même nous avons 3 visites : celle de Monsieur Dupont, et les 2 de Madame Dupont, mais uniquement 2 visites uniques.

Autre notion du Web Analytics, la page vue ou encore appelée page visitée qui a été visualisée par le visiteur durant l’une de ses visites. Pour cette définition, je prendrai la métaphore du nombre de rayons parcourus, ou de produits étudiés. En effet, lorsqu’un visiteur « surfe » sur un site Internet (c’est-à-dire qu’il le visite) il se balade d’une page à une autre, voguant ainsi au fil de ses envies en cliquant sur les liens qui s’offrent à lui sur chaque page. Hé bien, cela se retrouve de la même manière au sein du supermarché où M.ou Mme Dupont vont se balader d’un rayon à un autre, en ayant forcément un ordre obligatoire dû à l’organisation même du magasin. Par exemple, il faut toujours passer dans les rayons avant de passer à la caisse.

Le fait de comptabiliser des visites uniques ou non n’est pas un problème en soi, c’est une question de référentiel. En effet, lorsque nous parlons de 100 000 visiteurs par mois et de 100 000 visiteurs uniques par mois, cela n’est pas la même chose vous vous en doutez. Sur certains sites, un visiteur se connecte tous les jours, et donc vous avez un facteur d’environ 30 entre le nombre de visiteurs et le nombre de visiteurs uniques sur la période d’un mois.
De même un visiteur qui revient beaucoup, donc un nombre de visiteurs uniques très faible vis–à-vis du nombre de visiteurs peut être flatteur, cela veut dire que le site a beaucoup plu à la personne et qu’elle aime y revenir. Cependant cela peut aussi dire qu’elle n’a pas trouvé l’information qu’elle voulait durant ses précédentes visites et qu’elle est obligée de revenir. Elle aura donc une très mauvaise image du site. Cela peut se savoir notamment en comparant avec le taux de rebond, un indicateur très connu, qui sera expliqué dans la suite des articles.

La semaine prochaine nous finirons l’exposé sur les différentes notions et définitions du web analytics (avec entre autre les clics, le temps de visite, mots clés…)  avant d’entreprendre de travailler sur les indicateurs. Alors : à la semaine prochaine !!

Fanny Le Béguec

Web Analytics could be easy!!

— Article initialement publié au sein du site du Label Decisionnel

Comme certains l’auront remarqué, ce titre est un clin d’œil à la petite polémique provoquée par la fameuse citation d’Eric Peterson (un des grands auteurs du domaine), ce dernier prétendant que le Web Analytics est facile du moment que l’on prenne le temps de comprendre ce que l’on fait, alors que le reste de la communauté ne trouve pas toujours cela aussi facile.
D’où l’idée du Label Décisionnel de se lancer dans le Web Analytics et de vous aiderà vous y lancer. Alors pourquoi se lancer dans le Web Analytics ? N’est-il pas déjà trop tard ?Ou est-ce uniquement pour suivre l’effet de mode ?
Même si je ne vous cache pas que l’effet de mode influence forcément cet article, je ne pense pas qu’il soit trop tard pour se lancer dans ce domaine. Et le lancement de cette rubrique du portail en est aujourd’hui une preuve.

Tandis que que Google a sorti, en version privée, la version 3 de son très populaire Google analytics, il est désormais certain que ce domaine est plein d’avenir et représente un enjeu capital pour les entreprises, internationales mais aussi françaises. Et le fait est que la France n’est pas à la pointe de la technologie et de la recherche sur ce domaine et qu’il a même du mal à se faire connaître en dehors du périmètre des éditeurs et des experts. Ce fût flagrant lors du dernier salon du e-commerce à Paris : si, lors des conférences, nous n’avions plus le droit à la définition du Web Analytics en tant que tel, nous avions en permanence une redéfinition des grands principes qui fondent ou régissent cette technique (le nombre de visiteurs unique, la fameuse définition d’Avinash Kaushik, grand mentor de ce domaine, permettant de qualifier le Web Analytics, et tant de concepts sur lesquels nous reviendrons par la suite).

Donc le Label Décisionnel se lance dans le Web Analytics : pourquoi pas. Mais alors quel est le lien avec l’informatique décisionnel ? Et bien parce qu’en tant que jeune experte de l’étude des différentes dimensions* de l’entreprise que ce soit financières, commerciales, humaines, ou autres, je suis frustrée quand on m’annonce que je peux aussi étudier la dimension Web d’une entreprise, mais dans un autre outil, de manière totalement décorrélée du reste de l’entreprise.

Je suis quelqu’un de très gourmand. Et cela est important pour l’exemple qui suit.

Vous êtes vous déjà retrouvé dans la situation où vous devez choisir entre deux restaurants : dans l’un ils font votre plat préféré, celui avec plein de sauce, mais pas trop pour autant et puis avec ces légumes cuits à la perfection et surtout ces petites pommes de terres grillées… Mais dans l’autre restaurant ils font ce dessert qui est d’habitude classique auquel ils ajoutent ce je ne sais quoi qui fait qu’on en mangerait en permanence. Sauf que le dilemme est là : vous ne pouvez pas vraiment prendre le plat dans un restaurant A et le dessert dans l’autre (le B). En effet, cela implique de changer de lieu, de régler deux additions, une perte de temps, …
Et bien là c’est ce que les éditeurs nous proposent : pouvoir étudier la dimension Web d’une entreprise (de part son site Internet, ses applications intranet, …) au sein d’un outil (le restaurant A). Mais le reste des autres dimensions qui sont tout aussi importantes ne peuvent être étudiées comme on le souhaiterait au sein du même outil. Pour bien faire, il faudrait choisir un second outil : un restaurant B, pour compléter l’offre offerte par les éditeurs.

Mais cela veut aussi dire payer plusieurs licences, plusieurs coûts d’installation, naviguer en permanence d’un outil à l’autre pour avoir toutes les clés en main pour décider, et même si c’est faisable ce n’est pas l’idéal.  Pourquoi, à l’heure actuelle, être contraint d’étudier toutes les composantes d’une entreprise dans une application, mais tout ce qui concerne la dimension Web de cette entreprise, toute sa vitrine, toutes ses applications entre collaborateurs, au sein d’un autre outil sans pouvoir lier le fait que l’entreprise ait recruté 50 nouveaux collaborateurs et le fait que (logiquement) l’application mail est plus utilisée qu’il y a deux mois ? Ne serait-il pas plus fiable d’intégrer la dimension web au sein de l’application habituellement utilisée pour étudier toutes les autres dimensions d’une société ?

Alors voilà le but de cette suite d’article sur le Web Analytics : familiariser les personnes qui le souhaitent à ce domaine, et faire en sorte que l’étude du Web ne soit plus considéré comme une technique à part, mais bel et bien intégrée à un processus de contrôle de l’entreprise, de sa performance et de son univers.
Si cet article est très introductif, il sera bien entendu suivi de beaucoup d’autres, permettant de faire un point sur les principes du Web Analytics, un état de l’art des outils existants, mais aussi reporter les derniers évènements de ce domaine, et bien entendu, de par le biais de vos réactions aux articles mais aussi à l’aide du forum, de vous aider à découvrir ce domaine. Et j’écris en connaissance de cause : il y a un an je ne savais même pas ce qu’était le Web Analytics. Alors prenez le train en route, et à mercredi prochain au plus tard !!

Fanny Le Béguec