{"id":15382,"date":"2024-07-15T09:11:05","date_gmt":"2024-07-15T09:11:05","guid":{"rendered":"https:\/\/datama.io\/?p=15382"},"modified":"2025-06-30T08:58:31","modified_gmt":"2025-06-30T08:58:31","slug":"cas-dusage-10-utiliser-lanalyse-de-donnees-pour-ameliorer-le-taux-de-conversion-dun-site-web-grace-a-loptimisation-des-filtres","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datama.io\/fr\/cas-dusage-10-utiliser-lanalyse-de-donnees-pour-ameliorer-le-taux-de-conversion-dun-site-web-grace-a-loptimisation-des-filtres\/","title":{"rendered":"Cas d&rsquo;usage n\u00b010 : Utiliser Datama Journey pour optimiser l&rsquo;usage des filtres chez JOTT"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"15382\" class=\"elementor elementor-15382 elementor-15346\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e505839 e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"e505839\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b836031 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b836031\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Category: Taux de conversion, GA4, Filtres | Solution: DataMa Journey | Type: R\u00e9current| Client: JOTT<\/p><p><span style=\"letter-spacing: 0px;text-align: var(--text-align)\">Tags: #CRO #GoogleAnalytics4 #OptimisationFiltre #ParcoursClient #SunburstChart<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9d428af elementor-widget elementor-widget-testimonial\" data-id=\"9d428af\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"testimonial.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-testimonial-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-testimonial-content\">\"L'am\u00e9lioration du parcours client restait un d\u00e9fi. C'est pourquoi quand il a fallu red\u00e9finir les filtres de notre site web, je n'\u00e9tais pas tr\u00e8s enclin \u00e0 utiliser des programmes complexes et me retrouver avec une charge de travail suppl\u00e9mentaire. Avec Datama, j'ai trouv\u00e9 la solution puissante, facile \u00e0 utiliser et abordable que je recherchais. Gr\u00e2ce \u00e0 des visualisations claires et pertinentes, nous pouvons imm\u00e9diatement voir les besoins des clients et organiser nos filtres pour les optimiser, ce qui a un impact rapide sur notre performance commerciale\"<\/div>\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-testimonial-meta elementor-has-image elementor-testimonial-image-position-aside\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-testimonial-meta-inner\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-testimonial-image\">\n\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"199\" height=\"199\" src=\"https:\/\/datama.io\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Guillaume-BROT-JOTT-fotor-20240715113947.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-15361\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datama.io\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Guillaume-BROT-JOTT-fotor-20240715113947.png 199w, https:\/\/datama.io\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Guillaume-BROT-JOTT-fotor-20240715113947-150x150.png 150w\" sizes=\"(max-width: 199px) 100vw, 199px\" \/>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-testimonial-details\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-testimonial-name\">Guillaume Brot<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-testimonial-job\">Data Analyst Omnichannel<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-695e9ab7 e-flex e-con-boxed e-con e-child\" data-id=\"695e9ab7\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-10ee055f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"10ee055f\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<h2>Contexte<\/h2>\n<h3 style=\"font-weight: 600; font-size: 24px;\">Comment capitaliser sur les filtres existants et tirer le meilleur parti des donn\u00e9es d\u00e9j\u00e0 collect\u00e9es ?<\/h3>\n<p><strong><a href=\"https:\/\/jott.com\/\">JOTT <\/a><\/strong>est une marque de v\u00eatements marseillaise dont le produit phare est la doudoune Ultralight color\u00e9e.<\/p>\n<p><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-full wp-image-15353\" src=\"https:\/\/datama.io\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/JOTT_best_sellers.png\" alt=\"\" width=\"512\" height=\"345\" srcset=\"https:\/\/datama.io\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/JOTT_best_sellers.png 512w, https:\/\/datama.io\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/JOTT_best_sellers-300x202.png 300w\" sizes=\"(max-width: 512px) 100vw, 512px\" \/><\/p>\n<h6><i><span style=\"font-weight: 400;\">Le site web de JOTT refl\u00e8te son image de marque : une marque transg\u00e9n\u00e9rationnelle, intemporelle et color\u00e9e qui rayonne l&rsquo;\u00e9nergie cr\u00e9ative du Sud dans des produits essentiels ing\u00e9nieux.<\/span><\/i><\/h6>\n<p>Pour toute plateforme d&rsquo;e-commerce, les filtres jouent un r\u00f4le essentiel en aidant les utilisateurs \u00e0 naviguer \u00e0 travers une vaste offre de produits, augmentant ainsi la probabilit\u00e9 de conversions.<br>Le principal d\u00e9fi est donc de trouver un moyen d&rsquo;analyser et de donner du sens \u00e0 chaque \u00e9v\u00e9nement de filtrage, une t\u00e2che qui peut sembler colossale et fastidieuse&#8230; si vous n&rsquo;utilisez pas le bon outil.<br>Bonne nouvelle : c&rsquo;est exactement ce que fait Datama Journey !<\/p>\n<figure><img decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-full wp-image-15355\" src=\"https:\/\/datama.io\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/JOTT_filters.png\" alt=\"\" width=\"512\" height=\"271\" srcset=\"https:\/\/datama.io\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/JOTT_filters.png 512w, https:\/\/datama.io\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/JOTT_filters-300x159.png 300w\" sizes=\"(max-width: 512px) 100vw, 512px\" \/><\/figure>\n<h2>Approche: Utiliser Datama Journey pour l&rsquo;analyse des filtres<\/h2>\n<h3>Qu&rsquo;est-ce qu&rsquo;un Sunburst Chart?<\/h3>\n<p>JOTT collectait d\u00e9j\u00e0 des donn\u00e9es dans GA4, mais cette collecte \u00e9tait effectu\u00e9e sur des \u00e9v\u00e9nements accumulant des choix de filtres tels que :<\/p>\n<ul>\n<li>event1 = taille, taille, collection, couleur, type, type, couleur<\/li>\n<li>event2 = couleur, taille, type, couleur, type<\/li>\n<li>\u2026<\/li>\n<\/ul>\n<figure>\n<figure><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-full wp-image-15359\" src=\"https:\/\/datama.io\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/JOTT_GA4.png\" alt=\"\" width=\"512\" height=\"106\" srcset=\"https:\/\/datama.io\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/JOTT_GA4.png 512w, https:\/\/datama.io\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/JOTT_GA4-300x62.png 300w\" sizes=\"(max-width: 512px) 100vw, 512px\" \/><\/figure>\n<\/figure>\n<h3 style=\"font-weight: 600; font-size: 24px;\">&nbsp;<\/h3>\n<p>En y regardant de plus pr\u00e8s, il est devenu \u00e9vident que ces donn\u00e9es avaient un grand potentiel, puisqu&rsquo;elles avaient exactement la structure d&rsquo;un parcours client.<br>En interrogeant les donn\u00e9es GA4 dans BigQuery (et en utilisant en particulier la fonction STRING_AGG), nous avons obtenu un ensemble de donn\u00e9es qui correspondait parfaitement au format requis pour Datama Journey, c&rsquo;est-\u00e0-dire le nombre de sessions et de transactions li\u00e9es \u00e0 chaque parcours de filtre sp\u00e9cifique, r\u00e9parties par type d&rsquo;appareil.<br>Les donn\u00e9es ressemblent \u00e0 ceci (voir <a href=\"https:\/\/docs.google.com\/spreadsheets\/d\/16X-vl1aSHAmuzkWNIA6S5SFiUOMERKc7CbGiYDW9ZoI\/edit#gid=1907146094\">dataset<\/a> &#8211; \u00e9videmment c&rsquo;est un dataset fauss\u00e9 et anonyme)<\/p>\n<figure><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-full wp-image-15357\" src=\"https:\/\/datama.io\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/JOTT_dataset.png\" alt=\"\" width=\"512\" height=\"280\" srcset=\"https:\/\/datama.io\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/JOTT_dataset.png 512w, https:\/\/datama.io\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/JOTT_dataset-300x164.png 300w\" sizes=\"(max-width: 512px) 100vw, 512px\" \/><\/figure>\n<p><em>Cet ensemble de donn\u00e9es contient des informations randomis\u00e9es et anonymes pour des raisons de confidentialit\u00e9.<\/em><\/p>\n<h3>Visualisation des filtres gr\u00e2ce au sunburst chart<\/h3>\n<p>Un sunburst chart est une visualisation de donn\u00e9es hi\u00e9rarchiques sous forme de segments concentriques. Chaque niveau hi\u00e9rarchique est repr\u00e9sent\u00e9 par un anneau. Le centre du diagramme repr\u00e9sente le niveau le plus \u00e9lev\u00e9 de la hi\u00e9rarchie, et les segments se subdivisent en anneaux ext\u00e9rieurs pour repr\u00e9senter les niveaux de d\u00e9tail inf\u00e9rieurs.<\/p>\n<p>Les sunburst charts sont excellents pour mettre en \u00e9vidence les proportions et les relations au sein des structures hi\u00e9rarchiques.<\/p>\n<p>Dans l&rsquo;exemple ci-dessous, nous pouvons voir que \u00ab\u00a0taille\u00a0\u00bb (en jaune) est le premier filtre s\u00e9lectionn\u00e9. Ensuite, \u00ab\u00a0Couleur\u00a0\u00bb est le deuxi\u00e8me filtre s\u00e9lectionn\u00e9 en premier par 15,55% des sessions.<\/p>\n<p>Dans un deuxi\u00e8me temps, cette session s\u00e9lectionne juste apr\u00e8s &lsquo;Capuche&rsquo; comme filtre.<\/p>\n<p>L&rsquo;\u00e9v\u00e9nement =&gt; Couleur, Capuche est donc utilis\u00e9 par 1,97% des sessions.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-full wp-image-15366\" src=\"https:\/\/datama.io\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/JOTT_sunburst.png\" alt=\"\" width=\"512\" height=\"287\" srcset=\"https:\/\/datama.io\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/JOTT_sunburst.png 512w, https:\/\/datama.io\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/JOTT_sunburst-300x168.png 300w\" sizes=\"(max-width: 512px) 100vw, 512px\" \/><\/p>\n<p>Vous pouvez imm\u00e9diatement identifier l&rsquo;int\u00e9r\u00eat principal de votre client et d&rsquo;autres \u00e9l\u00e9ments connexes. Ici, nous pouvons voir que 50 % des sessions n&rsquo;utilisent que deux filtres.<\/p>\n<p>Le principal enseignement \u00e0 tirer de cette premi\u00e8re partie est que les <strong>filtres doivent appara\u00eetre diff\u00e9remment<\/strong> : le client ne doit pas lire les types de filtres tri\u00e9s par ordre alphab\u00e9tique, mais dans un ordre qui r\u00e9v\u00e8le les besoins du client.<\/p>\n<h3>Comprendre la contribution de chaque action par l&rsquo;attribution de valeur<\/h3>\n<p>Comprendre le parcours du client est essentiel, mais une question centrale demeure :<\/p>\n<p><strong>Les filtres les plus utilis\u00e9s ont-ils un effet sur l&rsquo;acte d&rsquo;achat ?<\/strong><\/p>\n<p>Gr\u00e2ce au calcul d&rsquo;attribution et au dimensionnement de la perte d&rsquo;opportunit\u00e9, Datama offre une feuille de route claire pour cette analyse en reportant chaque action sur ces deux m\u00e9triques :<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-full wp-image-15368\" src=\"https:\/\/datama.io\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/JOTT_roadmap.png\" alt=\"\" width=\"512\" height=\"169\" srcset=\"https:\/\/datama.io\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/JOTT_roadmap.png 512w, https:\/\/datama.io\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/JOTT_roadmap-300x99.png 300w\" sizes=\"(max-width: 512px) 100vw, 512px\" \/><\/p>\n<p>Nous pouvons alors voir imm\u00e9diatement quel filtre est le meilleur et lequel doit \u00eatre optimis\u00e9. Il peut s&rsquo;agir de la position, de la formulation, de la facilit\u00e9 de s\u00e9lection (par exemple, les ic\u00f4nes) ou m\u00eame de l&rsquo;utilit\u00e9 globale.<\/p>\n<p>Nous pourrions \u00e9galement comparer les performances sur mobile et sur ordinateur ou par groupe de pages de contenu, ce qui soul\u00e8ve une foule de nouvelles questions qui ne demandent qu&rsquo;\u00e0 \u00eatre r\u00e9solues.<\/p>\n<h2>R\u00e9sultats : Datama am\u00e9liore la performance des filtres de JOTT<\/h2>\n<p>Gr\u00e2ce \u00e0 l&rsquo;utilisation de Datama Journey, JOTT a am\u00e9lior\u00e9 de mani\u00e8re significative la performance des filtres de son site web.<\/p>\n<h3><b>Principales am\u00e9liorations:<\/b><\/h3>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\"><b>Visualisation du parcours client:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Obtenu une vision claire de la navigation de vos clients, en mettant en \u00e9vidence les interactions critiques.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\"><b>Attribution de valeur:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> \u00c9valu\u00e9 et attribu\u00e9 une valeur \u00e0 chaque point de contact, en fournissant des informations sur les domaines \u00e0 fort impact.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\"><b>Priorisation des am\u00e9liorations:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Trouv\u00e9 l&rsquo;ordre dans lequel les filtres doivent \u00eatre utilis\u00e9s pour faciliter leur lecture par les clients.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p>En s&rsquo;appuyant sur Datama Journey, JOTT a rapidement identifi\u00e9 les filtres les plus fr\u00e9quemment utilis\u00e9s et ceux qui devaient \u00eatre optimis\u00e9s. Par exemple, l&rsquo;analyse a r\u00e9v\u00e9l\u00e9 que 50% des sessions n&rsquo;utilisaient que deux filtres principaux, soulignant la n\u00e9cessit\u00e9 de r\u00e9organiser la pr\u00e9sentation des filtres pour mieux r\u00e9pondre aux besoins des clients. En outre, les comparaisons entre les appareils mobiles et les ordinateurs ont permis de d\u00e9tecter des diff\u00e9rences potentielles dans l&rsquo;exp\u00e9rience de l&rsquo;utilisateur, ce qui a conduit \u00e0 des ajustements sp\u00e9cifiques.<\/p>\n<p>Datama Journey a \u00e9galement permis \u00e0 JOTT de comprendre l&rsquo;impact de chaque filtre sur la d\u00e9cision d&rsquo;achat, r\u00e9v\u00e9lant quels filtres sont les plus efficaces et lesquels n\u00e9cessitent des ajustements, tels que leur position, leur formulation ou leur facilit\u00e9 de s\u00e9lection. Cette approche cibl\u00e9e a permis d&rsquo;augmenter les taux de conversion et d&rsquo;am\u00e9liorer l&rsquo;exp\u00e9rience utilisateur.<\/p>\n<h3><b>Conclusion<\/b><\/h3>\n<p>L&rsquo;int\u00e9gration de DataMa Journey dans les processus analytiques de JOTT a mis en \u00e9vidence l&rsquo;importance d&rsquo;une visualisation claire et pertinente des donn\u00e9es. En utilisant des visualisations telles que les sunburst charts, JOTT a transform\u00e9 des donn\u00e9es complexes en informations exploitables, am\u00e9liorant ainsi la satisfaction des clients et les performances de l&rsquo;entreprise. En capitalisant sur ces informations, JOTT continue d&rsquo;affiner ses strat\u00e9gies de filtrage, renfor\u00e7ant ainsi sa position sur le march\u00e9 et r\u00e9pondant mieux aux attentes de ses clients.<\/p>\n<figure><\/figure>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Category: Taux de conversion, GA4, Filtres | Solution: DataMa Journey | Type: R\u00e9current| Client: JOTT Tags: #CRO #GoogleAnalytics4 #OptimisationFiltre #ParcoursClient #SunburstChart \u00ab\u00a0L&rsquo;am\u00e9lioration du parcours client restait un d\u00e9fi. C&rsquo;est pourquoi quand il a fallu red\u00e9finir les filtres de notre site web, je n&rsquo;\u00e9tais pas tr\u00e8s enclin \u00e0 utiliser des programmes complexes et me retrouver avec [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":32,"featured_media":16729,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"content-type":"","_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"footnotes":""},"categories":[127],"tags":[163,143,161,160,141,162],"class_list":["post-15382","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-use-case-fr","tag-cro-fr","tag-datama","tag-google-analytics-fr","tag-optimisation-fr","tag-sunburst-fr","tag-taux-de-conversion-fr"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.1.1 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Cas d&#039;usage n\u00b010 : Utiliser Datama Journey pour optimiser l&#039;usage des filtres chez JOTT - Datama<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Comment capitaliser sur les filtres existants et exploiter au mieux les donn\u00e9es d\u00e9j\u00e0 collect\u00e9es ? Avec Datama, d\u00e9couvrez la puissance du sunburst chart !\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/datama.io\/fr\/cas-dusage-10-utiliser-lanalyse-de-donnees-pour-ameliorer-le-taux-de-conversion-dun-site-web-grace-a-loptimisation-des-filtres\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"fr_FR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Cas d&#039;usage n\u00b010 : Utiliser Datama Journey pour optimiser l&#039;usage des filtres chez JOTT - Datama\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Comment capitaliser sur les filtres existants et exploiter au mieux les donn\u00e9es d\u00e9j\u00e0 collect\u00e9es ? Avec Datama, d\u00e9couvrez la puissance du sunburst chart !\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/datama.io\/fr\/cas-dusage-10-utiliser-lanalyse-de-donnees-pour-ameliorer-le-taux-de-conversion-dun-site-web-grace-a-loptimisation-des-filtres\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Datama\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2024-07-15T09:11:05+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2025-06-30T08:58:31+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/datama.io\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/JOTT_logo.png\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"662\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"423\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/png\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Cl\u00e9ment Gu\u00e9rin\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:creator\" content=\"@datama_solution\" \/>\n<meta name=\"twitter:site\" content=\"@datama_solution\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"\u00c9crit par\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Cl\u00e9ment Gu\u00e9rin\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Dur\u00e9e de lecture estim\u00e9e\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"7 minutes\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/datama.io\/fr\/cas-dusage-10-utiliser-lanalyse-de-donnees-pour-ameliorer-le-taux-de-conversion-dun-site-web-grace-a-loptimisation-des-filtres\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/datama.io\/fr\/cas-dusage-10-utiliser-lanalyse-de-donnees-pour-ameliorer-le-taux-de-conversion-dun-site-web-grace-a-loptimisation-des-filtres\/\"},\"author\":{\"name\":\"Cl\u00e9ment Gu\u00e9rin\",\"@id\":\"https:\/\/datama.io\/fr\/#\/schema\/person\/47e25db1d2f94324121b71eff6dea298\"},\"headline\":\"Cas d&rsquo;usage n\u00b010 : Utiliser Datama Journey pour optimiser l&rsquo;usage des filtres chez JOTT\",\"datePublished\":\"2024-07-15T09:11:05+00:00\",\"dateModified\":\"2025-06-30T08:58:31+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/datama.io\/fr\/cas-dusage-10-utiliser-lanalyse-de-donnees-pour-ameliorer-le-taux-de-conversion-dun-site-web-grace-a-loptimisation-des-filtres\/\"},\"wordCount\":1185,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/datama.io\/fr\/#organization\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/datama.io\/fr\/cas-dusage-10-utiliser-lanalyse-de-donnees-pour-ameliorer-le-taux-de-conversion-dun-site-web-grace-a-loptimisation-des-filtres\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\/\/datama.io\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/10-1.png\",\"keywords\":[\"CRO\",\"DataMa\",\"Google Analytics\",\"optimisation\",\"sunburst\",\"taux de conversion\"],\"articleSection\":[\"Use case\"],\"inLanguage\":\"fr-FR\"},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/datama.io\/fr\/cas-dusage-10-utiliser-lanalyse-de-donnees-pour-ameliorer-le-taux-de-conversion-dun-site-web-grace-a-loptimisation-des-filtres\/\",\"url\":\"https:\/\/datama.io\/fr\/cas-dusage-10-utiliser-lanalyse-de-donnees-pour-ameliorer-le-taux-de-conversion-dun-site-web-grace-a-loptimisation-des-filtres\/\",\"name\":\"Cas d'usage n\u00b010 : Utiliser Datama Journey pour optimiser l'usage des filtres chez JOTT - Datama\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/datama.io\/fr\/#website\"},\"primaryImageOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/datama.io\/fr\/cas-dusage-10-utiliser-lanalyse-de-donnees-pour-ameliorer-le-taux-de-conversion-dun-site-web-grace-a-loptimisation-des-filtres\/#primaryimage\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/datama.io\/fr\/cas-dusage-10-utiliser-lanalyse-de-donnees-pour-ameliorer-le-taux-de-conversion-dun-site-web-grace-a-loptimisation-des-filtres\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\/\/datama.io\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/10-1.png\",\"datePublished\":\"2024-07-15T09:11:05+00:00\",\"dateModified\":\"2025-06-30T08:58:31+00:00\",\"description\":\"Comment capitaliser sur les filtres existants et exploiter au mieux les donn\u00e9es d\u00e9j\u00e0 collect\u00e9es ? Avec Datama, d\u00e9couvrez la puissance du sunburst chart !\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/datama.io\/fr\/cas-dusage-10-utiliser-lanalyse-de-donnees-pour-ameliorer-le-taux-de-conversion-dun-site-web-grace-a-loptimisation-des-filtres\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"fr-FR\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/datama.io\/fr\/cas-dusage-10-utiliser-lanalyse-de-donnees-pour-ameliorer-le-taux-de-conversion-dun-site-web-grace-a-loptimisation-des-filtres\/\"]}]},{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"fr-FR\",\"@id\":\"https:\/\/datama.io\/fr\/cas-dusage-10-utiliser-lanalyse-de-donnees-pour-ameliorer-le-taux-de-conversion-dun-site-web-grace-a-loptimisation-des-filtres\/#primaryimage\",\"url\":\"https:\/\/datama.io\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/10-1.png\",\"contentUrl\":\"https:\/\/datama.io\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/10-1.png\",\"width\":1942,\"height\":1102},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/datama.io\/fr\/cas-dusage-10-utiliser-lanalyse-de-donnees-pour-ameliorer-le-taux-de-conversion-dun-site-web-grace-a-loptimisation-des-filtres\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Accueil\",\"item\":\"https:\/\/datama.io\/fr\/accueil\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Cas d&#8217;usage n\u00b010 : Utiliser Datama Journey pour optimiser l&#8217;usage des filtres chez JOTT\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/datama.io\/fr\/#website\",\"url\":\"https:\/\/datama.io\/fr\/\",\"name\":\"Datama\",\"description\":\"\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/datama.io\/fr\/#organization\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/datama.io\/fr\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"fr-FR\"},{\"@type\":\"Organization\",\"@id\":\"https:\/\/datama.io\/fr\/#organization\",\"name\":\"Datama\",\"url\":\"https:\/\/datama.io\/fr\/\",\"logo\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"fr-FR\",\"@id\":\"https:\/\/datama.io\/fr\/#\/schema\/logo\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/datama.io\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/cropped-Logo-Datama.png\",\"contentUrl\":\"https:\/\/datama.io\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/cropped-Logo-Datama.png\",\"width\":400,\"height\":100,\"caption\":\"Datama\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/datama.io\/fr\/#\/schema\/logo\/image\/\"},\"sameAs\":[\"https:\/\/x.com\/datama_solution\",\"https:\/\/www.linkedin.com\/company\/datama\/\",\"https:\/\/www.youtube.com\/channel\/UCoxfesECCiubm0XLCXcN3TA\/featured\"]},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/datama.io\/fr\/#\/schema\/person\/47e25db1d2f94324121b71eff6dea298\",\"name\":\"Cl\u00e9ment Gu\u00e9rin\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Cas d'usage n\u00b010 : Utiliser Datama Journey pour optimiser l'usage des filtres chez JOTT - Datama","description":"Comment capitaliser sur les filtres existants et exploiter au mieux les donn\u00e9es d\u00e9j\u00e0 collect\u00e9es ? Avec Datama, d\u00e9couvrez la puissance du sunburst chart !","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/datama.io\/fr\/cas-dusage-10-utiliser-lanalyse-de-donnees-pour-ameliorer-le-taux-de-conversion-dun-site-web-grace-a-loptimisation-des-filtres\/","og_locale":"fr_FR","og_type":"article","og_title":"Cas d'usage n\u00b010 : Utiliser Datama Journey pour optimiser l'usage des filtres chez JOTT - Datama","og_description":"Comment capitaliser sur les filtres existants et exploiter au mieux les donn\u00e9es d\u00e9j\u00e0 collect\u00e9es ? Avec Datama, d\u00e9couvrez la puissance du sunburst chart !","og_url":"https:\/\/datama.io\/fr\/cas-dusage-10-utiliser-lanalyse-de-donnees-pour-ameliorer-le-taux-de-conversion-dun-site-web-grace-a-loptimisation-des-filtres\/","og_site_name":"Datama","article_published_time":"2024-07-15T09:11:05+00:00","article_modified_time":"2025-06-30T08:58:31+00:00","og_image":[{"width":662,"height":423,"url":"https:\/\/datama.io\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/JOTT_logo.png","type":"image\/png"}],"author":"Cl\u00e9ment Gu\u00e9rin","twitter_card":"summary_large_image","twitter_creator":"@datama_solution","twitter_site":"@datama_solution","twitter_misc":{"\u00c9crit par":"Cl\u00e9ment Gu\u00e9rin","Dur\u00e9e de lecture estim\u00e9e":"7 minutes"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/datama.io\/fr\/cas-dusage-10-utiliser-lanalyse-de-donnees-pour-ameliorer-le-taux-de-conversion-dun-site-web-grace-a-loptimisation-des-filtres\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/datama.io\/fr\/cas-dusage-10-utiliser-lanalyse-de-donnees-pour-ameliorer-le-taux-de-conversion-dun-site-web-grace-a-loptimisation-des-filtres\/"},"author":{"name":"Cl\u00e9ment Gu\u00e9rin","@id":"https:\/\/datama.io\/fr\/#\/schema\/person\/47e25db1d2f94324121b71eff6dea298"},"headline":"Cas d&rsquo;usage n\u00b010 : Utiliser Datama Journey pour optimiser l&rsquo;usage des filtres chez JOTT","datePublished":"2024-07-15T09:11:05+00:00","dateModified":"2025-06-30T08:58:31+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/datama.io\/fr\/cas-dusage-10-utiliser-lanalyse-de-donnees-pour-ameliorer-le-taux-de-conversion-dun-site-web-grace-a-loptimisation-des-filtres\/"},"wordCount":1185,"publisher":{"@id":"https:\/\/datama.io\/fr\/#organization"},"image":{"@id":"https:\/\/datama.io\/fr\/cas-dusage-10-utiliser-lanalyse-de-donnees-pour-ameliorer-le-taux-de-conversion-dun-site-web-grace-a-loptimisation-des-filtres\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/datama.io\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/10-1.png","keywords":["CRO","DataMa","Google Analytics","optimisation","sunburst","taux de conversion"],"articleSection":["Use case"],"inLanguage":"fr-FR"},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/datama.io\/fr\/cas-dusage-10-utiliser-lanalyse-de-donnees-pour-ameliorer-le-taux-de-conversion-dun-site-web-grace-a-loptimisation-des-filtres\/","url":"https:\/\/datama.io\/fr\/cas-dusage-10-utiliser-lanalyse-de-donnees-pour-ameliorer-le-taux-de-conversion-dun-site-web-grace-a-loptimisation-des-filtres\/","name":"Cas d'usage n\u00b010 : Utiliser Datama Journey pour optimiser l'usage des filtres chez JOTT - Datama","isPartOf":{"@id":"https:\/\/datama.io\/fr\/#website"},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/datama.io\/fr\/cas-dusage-10-utiliser-lanalyse-de-donnees-pour-ameliorer-le-taux-de-conversion-dun-site-web-grace-a-loptimisation-des-filtres\/#primaryimage"},"image":{"@id":"https:\/\/datama.io\/fr\/cas-dusage-10-utiliser-lanalyse-de-donnees-pour-ameliorer-le-taux-de-conversion-dun-site-web-grace-a-loptimisation-des-filtres\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/datama.io\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/10-1.png","datePublished":"2024-07-15T09:11:05+00:00","dateModified":"2025-06-30T08:58:31+00:00","description":"Comment capitaliser sur les filtres existants et exploiter au mieux les donn\u00e9es d\u00e9j\u00e0 collect\u00e9es ? Avec Datama, d\u00e9couvrez la puissance du sunburst chart !","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/datama.io\/fr\/cas-dusage-10-utiliser-lanalyse-de-donnees-pour-ameliorer-le-taux-de-conversion-dun-site-web-grace-a-loptimisation-des-filtres\/#breadcrumb"},"inLanguage":"fr-FR","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/datama.io\/fr\/cas-dusage-10-utiliser-lanalyse-de-donnees-pour-ameliorer-le-taux-de-conversion-dun-site-web-grace-a-loptimisation-des-filtres\/"]}]},{"@type":"ImageObject","inLanguage":"fr-FR","@id":"https:\/\/datama.io\/fr\/cas-dusage-10-utiliser-lanalyse-de-donnees-pour-ameliorer-le-taux-de-conversion-dun-site-web-grace-a-loptimisation-des-filtres\/#primaryimage","url":"https:\/\/datama.io\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/10-1.png","contentUrl":"https:\/\/datama.io\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/10-1.png","width":1942,"height":1102},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/datama.io\/fr\/cas-dusage-10-utiliser-lanalyse-de-donnees-pour-ameliorer-le-taux-de-conversion-dun-site-web-grace-a-loptimisation-des-filtres\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Accueil","item":"https:\/\/datama.io\/fr\/accueil\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Cas d&#8217;usage n\u00b010 : Utiliser Datama Journey pour optimiser l&#8217;usage des filtres chez JOTT"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/datama.io\/fr\/#website","url":"https:\/\/datama.io\/fr\/","name":"Datama","description":"","publisher":{"@id":"https:\/\/datama.io\/fr\/#organization"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/datama.io\/fr\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"fr-FR"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/datama.io\/fr\/#organization","name":"Datama","url":"https:\/\/datama.io\/fr\/","logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"fr-FR","@id":"https:\/\/datama.io\/fr\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"https:\/\/datama.io\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/cropped-Logo-Datama.png","contentUrl":"https:\/\/datama.io\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/cropped-Logo-Datama.png","width":400,"height":100,"caption":"Datama"},"image":{"@id":"https:\/\/datama.io\/fr\/#\/schema\/logo\/image\/"},"sameAs":["https:\/\/x.com\/datama_solution","https:\/\/www.linkedin.com\/company\/datama\/","https:\/\/www.youtube.com\/channel\/UCoxfesECCiubm0XLCXcN3TA\/featured"]},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/datama.io\/fr\/#\/schema\/person\/47e25db1d2f94324121b71eff6dea298","name":"Cl\u00e9ment Gu\u00e9rin"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/datama.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/15382","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/datama.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/datama.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datama.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/32"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datama.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=15382"}],"version-history":[{"count":11,"href":"https:\/\/datama.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/15382\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":17450,"href":"https:\/\/datama.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/15382\/revisions\/17450"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datama.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/16729"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/datama.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=15382"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/datama.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=15382"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/datama.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=15382"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}