Dans sa série App ou pas App, notre collègue Laurent discutait des critères à considérer avant de se lancer dans le développement d’une application mobile native. Mais qu’en est-il des possibilités en mesure de performance? Quelles sont les différences avec le suivi d’un site web mobile traditionnel? La conférence Google I/O nous gardait quelques surprises la semaine dernière concernant les avancées de Google Analytics pour applications mobiles. LIRE LA SUITE
Les rapports proposés dans l’interface de Google Analytics satisfont à la vaste majorité de ses utilisateurs. Et pour cause, ils répondent à la plupart des interrogations que l’on peut avoir quant à la performance des contenus, des campagnes et du comportement des utilisateurs. Google Analytics permet également la création de tableaux de bord pour avoir une vue encore plus raffinée et personnalisée de ses données.
Parmi tous les outils développés dans le monde de la mesure de performance, peu proposent des fonctionnalités réellement innovantes et qui valent la peine qu’on s’y attarde. La semaine dernière, la compagnie Chartbeat déjà connue pour ses outils de mesure en temps réel, dévoilait Newsbeat qui est spécifiquement destiné aux éditeurs de contenus et développé en collaboration avec The Wall Street Journal et le Time notamment. Voyons pourquoi il semble prometteur.
C’est ce que Karl Dubost proposait lors de sa présentation au ConFoo du 11 mars dernier. Avec une part de plus en plus importante de la population naviguant le web à partir d’un appareil mobile (13% au Québec en 2010 avec une forte progression par rapport à 2009 [1]), le design d’une version mobile d’un site web doit être fortement considérée lors de sa conception ou de sa refonte.
Pourtant, la réalité est que naviguer sur le web avec un mobile aujourd’hui peut être une expérience loin d’être agréable. Comment cela peut-il être amélioré? Voyons quelles sont les avenues à privilégier ainsi que celles à éviter.
Whether analyzing data is part of your everyday job or one of your projects needs specific data analysis, the same questions arise: What tools are the most suited for the task? Which techniques are the most adapted? What are the numbers really saying? Are they meaningful?
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