Best Of E-commerce Web Analytics — 09 juin 2016 — Aucun commentaire
Google Analytics et temps de chargement : bénéfices et limites du Real User Monitoring

Nous l’avons évoqué ici même à plusieurs reprises, la performance web, autrement dit le temps de chargement de votre site et sa perception par l’internaute, a des impacts considérables sur des indicateurs stratégiques comme le taux de conversion ou encore le taux de rebond…

Dans ce contexte, il est indispensable de prêter une attention particulière à ce temps de chargement : la surveillance ou monitoring de la performance web devient un incontournable !

Mais saviez-vous que vous disposez probablement déjà d’un outil de surveillance automatique de la performance web avec… Google Analytics ? Le service de mesure d’audience de Google propose en effet un suivi de la vitesse de chargement de vos pages web, à travers une fonction de Real User Monitoring (RUM ou monitoring passif).

Je vous propose dans cet article de découvrir la mine d’informations que peut constituer cette approche, mais également ses limites qui pourront être comblées par une approche complémentaire : le monitoring synthétique (ou monitoring actif).

Real User Monitoring, la performance web mesurée côté utilisateur

Comme son nom l’indique, le Real User Monitorig s’appuie sur de “vrais” utilisateurs, en collectant les données techniques liées au temps de chargement directement sur leur navigateur web lors de la visite de vos pages.

Parmi les infos remontées, on trouve par exemple le temps de connexion au serveur, le temps nécessaire au téléchargement du HTML, le temps de chargement total de la page, etc. Ces données sont donc riches et vous permettront d’identifier plusieurs types de problèmes.

Mais la véritable puissance du RUM est surtout de vous permettre de croiser les données. Le RUM couvre toute la diversité de votre public : vous récupérez des données de performance sur tous les segments de vos visiteurs, quel que soit le pays, le périphérique ou le navigateur (ou presque).

De fait, le RUM permet d’identifier d’éventuels problèmes spécifiques à certains segments d’audience (par exemple, des lenteurs spécifiques à l’utilisation d’un navigateur ou lorsque que le visiteur se trouve dans un pays particulier).

Toujours en matière de croisement de données, chaque mesure collectée provient d’un visiteur de votre site qui peut être identifié comme client, prospect, etc. Il est alors possible d’utiliser ces informations à des fins d’analyse de corrélation entre vitesse et taux de transformation.

Des informations difficiles à analyser

Revers de la médaille pour le Real User Monitoring, les données collectées sont réalistes, très diverses et particulièrement complexes à analyser. En effet, les caractéristiques d’un visiteur donné impactent fortement le temps nécessaire à charger une page web (ADSL ou fibre optique ? Smartphone ou ordinateur de bureau ? En France ou à l’étranger ?). Les résultats peuvent énormément varier d’un visiteur à l’autre pour une même page web.

L’hétérogénéité des visiteurs et de leur profil rend donc nécessaire de segmenter les données (localisation, périphériques utilisés, navigateur, résolutions d’écran, etc.) pour réussir à les interpréter correctement et ne pas tirer de mauvaise conclusion.

C’est ce que démontre l’anecdote racontée par ce développeur chez YouTube travaillant à une réduction drastique du poids de la page de lecture des vidéos. Il a réussi son pari, et heureux de son travail, est allé voir les résultats de son outil de Real User Monitoring pour constater à quel point l’optimisation de la page avait accéléré le chargement pour les visiteurs. Perdu ! Il a observé tout le contraire.

Pourquoi ? Le gain de performance de sa nouvelle page était tel que cette dernière devenait utilisable par des internautes en très bas débits, qui n’arrivaient jusqu’à présent même pas à afficher la page. Ces nouveaux visiteurs ont complètement pénalisé la moyenne. Attention à bien segmenter pour comparer ce qui est comparable, on n’est jamais à l’abri d’un biais !

Fiabilité du Real User Monitoring : une question d’échantillon

Pour exploiter ces données correctement, il faut être en mesure de les segmenter assez finement. Mais segmenter les données peut parfois poser un problème ! Celui de la taille du segment obtenu qui doit rester suffisamment important pour ne pas être totalement volatile ! C’est là où le bât peut blesser avec Google Analytics, dont “les statistiques affichées dans « Temps de chargement des pages » proviennent d’un ensemble de données issues d’un échantillon fixe de 1% des utilisateurs” comme l’annonce sa documentation à propos des rapports “Vitesse du site”. Alors, assurez-vous que les segments obtenus sur 1% de votre trafic restent significatifs !

Ce taux d’échantillonnage par défaut peut toutefois être relevé dans certaines limites pour la version gratuite de Google Analytics : 10% maximum pour les sites ayant une audience quotidienne inférieure à 100 000 pages vues, 10.000 hits entre 100 000 et 1 million de pages vues et 1% au-delà. Malgré tout, selon la nature du trafic du site analysé, ces limitations de volume peuvent empêcher une utilisation vraiment intéressante de cette fonctionnalité.

Les atouts du monitoring synthétique

Sur le terrain de la surveillance de la performance web, face au RUM, on trouve le monitoring actif, aussi appelé monitoring synthétique. Le principe de cette technique, notamment utilisée par le service français DareBoost : les visites d’internautes sont simulées dans un contexte précis et maîtrisé (localisation géographique, débit, résolution d’écran). Exit les problèmes de complexité et d’hétérogénéité des données générés par le Real User Monitoring. Avec le monitoring synthétique, les conditions d’analyse – fixées à l’avance – permettent de détecter très facilement les variations en lien direct avec votre site web ou votre infrastructure, et de bénéficier d’alertes pour réagir rapidement.

Autre avantage : alors que le RUM nécessite la collecte d’un échantillon de trafic suffisant, le monitoring synthétique permet de mesurer la performance de façon fiable, y compris pour des sites à faible audience, voire sans aucun trafic. Cela en fait notamment une approche indispensable pour travailler sur des sites en développement ou en recette. Et la mesure synthétique vous permet tout à fait de simuler des internautes avec différents profils pour anticiper ce qui se passera pour eux une fois en production.

Enfin, le monitoring synthétique permet de collecter des données impossibles à obtenir via le RUM. Le Speedindex en est certainement le meilleur exemple : puisqu’il découle de l’analyse vidéo du chargement de la page, cet indicateur est par essence “réservé” au monitoring synthétique. Or le Speedindex est assurément l’un des indicateurs phare de la performance web, car c’est un de ceux qui permet de retranscrire au mieux l’expérience utilisateur ! Un argument de poids pour s’équiper d’une solution de monitoring synthétique.

Approches complémentaires

Au final, loin de s’opposer, le Real User Monitoring (passif) et le monitoring synthétique (actif) constituent deux approches complémentaires en matière de surveillance de sa performance web. Là où le RUM permet de mesurer ce qui se passe réellement pour les visiteurs de votre site et d’identifier des segments de trafic qui sous-performent (une localisation donnée, les utilisateurs d’un certain type de navigateur, etc.), le monitoring synthétique se pose comme un outil essentiel pour mesurer de manière fiable les régressions – comme les améliorations – de performance imputables à vos contenus, à vos développements ou encore à votre infrastructure.

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L'auteur

Damien Jubeau

Je suis le CEO de DareBoost, une startup qui fournit un outil en ligne (SaaS) d'analyse de sites Internet : www.dareboost.com. Nous proposons une expertise unique et automatisée pour l'optimisation du temps de chargement de votre site web, mais aussi l'amélioration de sa qualité.Je suis ingénieur informatique et réseaux. J'ai auparavant travaillé pour un éditeur de logiciels pour le marketing mobile. J'ai également été concepteur web en freelance pendant 5 ans.

 


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