Si les moyennes sont générées automatiquement pour un bon nombre d’indicateurs importants, il est bon de garder en tête la définition d’une moyenne en cas d’utilisation pour un indicateur clé de performance.
Pour rappel, voici la définition de la moyenne, telle que fournie par Wikipédia:
La moyenne est une mesure statistique caractérisant les éléments d’un ensemble de quantités : elle exprime la grandeur qu’aurait chacun des membres de l’ensemble s’ils étaient tous identiques sans changer la dimension globale de l’ensemble. Il y a plusieurs façons de calculer la moyenne d’un ensemble de valeurs, choisies en fonction de la grandeur physique que représentent ces nombres. Dans le langage courant, le terme moyenne réfère généralement à la moyenne arithmétique. La moyenne est la valeur unique que devraient avoir tous les individus d’une population (ou d’un échantillon) pour que leur total soit inchangé. C’est un critère de position. Dans la plupart des cas, le total formé par les individus d’une population est la somme de leurs valeurs. La moyenne est alors la moyenne arithmétique. Mais si le total représenté par une population ou un échantillon n’est pas la somme de leurs valeurs, la moyenne pertinente ne sera plus la moyenne arithmétique. Si, par exemple, le total d’un ensemble d’individus est calculé par l’inverse de la somme des inverses (cas des vitesses d’un ensemble de fractions d’un trajet, par exemple), on doit calculer leur moyenne harmonique. Si, par exemple, le total d’un ensemble d’individus est le produit de leurs valeurs, il convient de calculer leur moyenne géométrique. On rencontre, en physique, de multiples moyennes : La capacité moyenne d’un ensemble de condensateurs en série est la moyenne harmonique de leurs capacités.
La moyenne ne peut donc se concevoir que pour une variable quantitative. On ne peut pas faire le total des valeurs d’une variable qualitative. Quand la variable est ordinale, on lui préférera la médiane.
Source: http://fr.wikipedia.org/wiki/Moyenne
Quand on utilise des moyennes dans le cadre d’un indicateur clé de performance il faut se rappeler que, comme l’indique Wikipédia, si l’on constate de grands écarts entre les valeurs de l’échantillon, on peut alors se retrouver avec des résultats erronés. Ce genre de problème survient quand on observe la moyenne du temps passé sur une page: on constate soit des durées extrêmement courtes ou, à l’inverse, ridiculement longues, mais bizarrement les données ont l’air correctes. Dans ce cas, il est préférable d’essayer de calculer la valeur médiane (50% des valeurs inférieures et 50% des valeurs supérieures) ou encore de faire de votre mieux pour isoler la moyenne.
Un autre problème posé par les moyennes est le suivant: la visite « moyenne » ou le visiteur « moyen » n’existent pas car chacun de vos visiteurs se comporte différemment, même si la variation d’un visiteur à l’autre est minime.
Certains vous diront que l’utilisation des moyennes pour comprendre le comportement de vos visiteurs vous fera interpréter l’information de travers mais je ne suis pas d’accord avec eux. Quand elle est utilisée dans le contexte des indicateurs clés de performance listés ci-dessous, avoir en tête une visite ou un visiteur « moyens » vous permettra de comprendre quel est le plus petit dénominateur commun, c’est-à-dire les habitudes et les comportements de personnes qui ne sont d’ailleurs ni les pires ni les meilleurs de vos visiteurs mais qui sont en définitive ceux qui visitent le plus votre site.
Ce n’est pas forcément la peine de faire de grands changements sur votre site sur la base de l’activité des visiteurs « moyens » mais il est souvent bon de surveiller comment se comporte la majorité de vos utilisateurs.
Dès que vous vous sentirez plus expert dans ce genre d’exercice, vous pourrez essayer de pallier les conséquences de l’utilisation de moyennes en segmentant votre public de façon pertinente puis de construire vos KPIs. Cette segmentation vous permettra de filtrer les comportements que vous aurez mesurés vers différents groupes spécifiques, ce qui devrait vous permettre d’engager des actions spécifiques sur base des résultats.
Continuer avec les moyennes :
- Chiffre d’affaire moyen par visite
- Chiffre d’affaire moyen par visiteur
- Coût moyen par visite
- Moyenne des clics par impression par type de campagne (Click-Through Rate ou CTR)
- Moyenne des pages vues par visite
- Moyenne des recherche par visite
- Moyenne des visites avant conversion
- Moyenne des visites par visiteur
- Moyenne du nombre d’articles par commande
- Valeur moyenne par commande