Études de cas
Ce qu’une étude de cas peut vous apprendre avant de lancer votre projet
Une suggestion apparaît plus régulièrement, une vidéo retient davantage l’attention ou un bêta-test révèle un blocage. Pour comprendre ce que ce résultat peut vous apprendre, il faut connaître le point de départ, les actions mises en place et la façon dont les observations ont été recueillies.
Cette rubrique rassemble les éléments à examiner dans une étude de cas. Les exemples ci-dessous illustrent les données qui permettent d’évaluer un projet et de juger ce qui peut s’appliquer à votre situation.
Choisir un type de projet Voir les comparatifs
Quelles données regarder selon le projet ?
Google Suggest, de l’apparition de la marque aux demandes reçues
Prenez l’exemple d’une entreprise locale qui souhaite être visible lorsqu’un prospect commence à taper le nom d’un métier et d’une ville. Pour évaluer l’action, relevez les débuts de requête testés, la zone et les dates d’observation. Comparez ensuite la fréquence d’apparition de la marque dans les suggestions. Si vous disposez de données sur les clics et les demandes de devis, présentez-les séparément pour situer ce qui s’est passé à chaque étape.
Voir la méthode de suivi Google Suggest.
Promotion d’une vidéo YouTube, du clic au visionnage de la démonstration
Pour une vidéo produit, un résultat utile peut être de voir davantage de spectateurs atteindre la démonstration. Une étude de cas doit préciser ce qui a changé, par exemple la miniature, le titre ou le canal de diffusion. Elle doit aussi indiquer la période observée. Si plusieurs changements ont été effectués ensemble, présentez le résultat de l’ensemble des actions.
Voir comment mesurer la promotion d’une vidéo YouTube.
Bêta-test d’application, du signalement à la vérification après correction
Imaginez une application de réservation dont plusieurs testeurs ne retrouvent pas la confirmation. Pour documenter le problème, consignez les appareils utilisés, la version testée, les étapes suivies et le résultat observé. Après correction, faites rejouer le même scénario et vérifiez si les testeurs retrouvent la confirmation sans aide.
Voir comment préparer un bêta-test d’application.
Visibilité dans les IA, de la mention à la citation d’une page
Dans un audit IA, conservez les questions posées et la date des relevés. Une entreprise peut être mentionnée dans une réponse qui renvoie vers un annuaire, puis voir un guide de son propre site cité dans une observation ultérieure. Comparez les sources et les informations qu’elles étayent pour comprendre ce qui a évolué.
Voir la méthode d’audit de visibilité dans les IA.
Comment savoir si un cas est comparable au vôtre ?
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Le point de départ. Comparez le public visé, le marché, la maturité du projet et le problème à résoudre.
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Les actions menées. Vérifiez ce qui a été fait, dans quel ordre et sur quelle période. D’autres changements peuvent aussi avoir influencé les résultats.
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La mesure utilisée. Cherchez les dates, le périmètre et les volumes de départ. Une évolution exprimée en pourcentage est plus facile à interpréter lorsque vous connaissez les valeurs avant et après.
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La décision prise. Regardez ce que l’équipe a choisi de poursuivre, de corriger ou de tester à nouveau après le relevé.
Pour préparer votre propre relevé, consultez les guides pratiques. Retrouvez les autres formats dans la rubrique Ressources.
Quel résultat souhaitez-vous documenter ?
Présentez-nous votre objectif et les données dont vous disposez déjà. Nous pourrons identifier ce qu’il est possible de comparer et les observations à prévoir avant la prochaine action.