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J'ai tout compris !

Mis à jour le 23/02/2024

Analysez le comportement des utilisateurs avec Google Analytics

Vous pouvez en apprendre beaucoup sur le comportement des utilisateurs grâce aux outils de suivi analytique. C'est ce que nous allons voir dans ce chapitre.

Découvrez Google Analytics

Google Analytics est un outil de Business Intelligence (BI) utile pour comprendre le comportement de vos utilisateurs grâce à l’enregistrement de leurs actions sur votre produit. C’est un outil gratuit que vous pouvez installer sur n’importe quel site web pour y suivre votre trafic utilisateur. Il vous fournit des informations telles que la localisation de vos utilisateurs, les appareils de connexions (devices, en anglais), la première page vue par les utilisateurs, le nombre de pages visitées, etc.

Le problème, avec un outil aussi puissant, est qu’il y a beaucoup d'informations et qu’il est difficile de s’y retrouver quand on est débutant. Il est important d’identifier rapidement où sont les métriques les plus importantes à observer pour ne pas se perdre dans le nombre impressionnant de données accessibles.

Toutes ces plateformes vous permettent de créer des tableaux de bord personnalisés afin de suivre l’évolution de vos données. Elles fonctionnent toutes sur un modèle freemium qui vous permettra de tester l’application sans payer.

Il est aussi intéressant de noter que des plateformes telles que Vimeo, YouTube ou encore MailChimp fournissent de nombreuses informations sur les utilisateurs via des rapports analytiques. Il peut être intéressant pour vous d'étudier ces informations et de déterminer le type de contenu auquel vos utilisateurs répondent le mieux.

Évitez les pièges

Beaucoup de gens pensent que plus une personne reste sur une page web, mieux c'est. Eh bien… pas nécessairement. Ce mythe ne prend pas en compte l'expérience de l'utilisateur et peut conduire à des analyses biaisées. Votre utilisateur est-il vraiment impliqué dans la lecture de votre contenu ou est-il juste perdu, incapable de trouver l’information dont il a besoin ?

Un autre indicateur difficilement interprétable est le taux de rebond.

Un taux de rebond élevé peut paraître être une mauvaise chose, car il est habituellement un indicateur de l'insatisfaction des visiteurs due à un contenu de mauvaise qualité, une mise en page étouffante, une page trop longue à charger, un manque de call-to-action, etc.

Il peut cependant aussi indiquer que vos utilisateurs ont immédiatement trouvé l’information qu'ils cherchaient (par exemple les horaires d’ouverture de votre magasin). Cela peut être une preuve d’efficacité.

Par exemple, il est courant qu’il y ait un pic de fréquentation des sites web pendant les heures d’ouverture des restaurants avec un taux de rebond particulièrement élevé. Après analyse du phénomène, on s’est rendu compte que les utilisateurs ne cherchaient à regarder que les adresses des différents restaurants et s'en allaient rapidement, car c'est tout ce qu’ils cherchaient. Sur le marché immobilier, par contre, si quelqu'un cherche à acheter une maison, il est plus probable qu'il reste un long moment sur le site et regarde plusieurs biens afin de vraiment identifier les appartements ou maisons qui lui conviendraient.

Ces deux exemples indiquent une fois encore qu’il est important de sélectionner des indicateurs pertinents pour votre produit (app, site, web app, autre). C’est aussi pour cela que la réalisation de tests d’utilisation quantitatifs en amont est utile pour comprendre les critères de satisfaction d’un utilisateur que vous n’auriez peut-être pas pris en compte ou pas remarqués.

Utilisez les termes clés de Google Analytics

Google Analytics est un outil complexe. Vous ne maîtriserez pas toutes les fonctionnalités du jour au lendemain. Au lieu d'essayer de tout analyser, focalisez-vous uniquement sur les fonctionnalités qui vous renseigneront le plus sur vos utilisateurs.

Google Analytics fonctionne en injectant quelques lignes de code dans le code source de votre produit.

Voici un tour des principaux termes clés que vous pouvez rencontrer :

  • Utilisateurs : visiteurs qui consultent votre site web.
    Il faut faire la différence entre les nouveaux visiteurs (ceux qui visitent votre site pour la première fois) et ceux qui ont déjà visité votre site au moins une fois auparavant.

  • Segment : sous-ensemble d'utilisateurs (par exemple, les utilisateurs de sexe féminin, vivant dans une région donnée et appartenant à un groupe d'âge défini).

  • Session : selon Google, il s'agit "d'un groupe d'interactions qui ont lieu sur votre site, dans un laps de temps donné". Par exemple, une seule session peut contenir plusieurs pages vues, événements, interactions sociales et transactions de commerce électronique.

  • Entrée : première page vue par un utilisateur quand il arrive sur votre site ou produit.

  • Pages vues : nombre de pages vues par un utilisateur pendant sa visite.

  • Temps sur la page : temps moyen (en secondes) qu'un utilisateur passe sur une page.

  • Trafic direct par rapport au trafic de parrainage : pourcentage des utilisateurs qui visitent votre site directement en utilisant votre adresse web (votre URL), a contrario de ceux qui arrivent via un autre site ou un réseau social.

  • Recherche organique vs recherche payante : visiteurs qui arrivent sur votre site naturellement, par opposition à la recherche payante qui mesure le nombre d’utilisateurs qui arrivent via votre publicité en ligne (Google Adwords).

  • Événements : actions personnalisées permettant de suivre l'activité d'une page, comme cliquer sur des liens, télécharger un fichier ou appuyer sur lecture pour une vidéo.

  • Entonnoir/Funnel : moyen de visualiser et d’analyser le user flow d’un client par l’enregistrement de ses actions jusqu’à l’action finale (création d’un compte, achat, envoi d’un message, etc.). Ceci est particulièrement utile pour voir où les clients abandonnent.

  • Objectifs : fréquence à laquelle les utilisateurs effectuent des actions spécifiques que vous avez identifiées comme finales (par exemple, accéder à la page de confirmation d'un site e-commerce indique qu'ils ont effectué un achat).

Comprenez les données pour en déduire des angles d’attaques

Mettons-nous en situation !

Supposons qu’un jour, vous remarquez soudainement une baisse inattendue du trafic utilisateur. En examinant l’outil de gestion de projet, vous remarquez qu'une nouvelle fonctionnalité vient d’être publiée. En regardant de plus près, vous vous rendez compte qu'il y a eu un oubli et qu'un bouton de navigation clé a été oublié sur la page. Eh bien bravo ! C'est une bonne chose que vous ayez vérifié les données analytiques, car sinon, ce problème aurait pu engendrer des complications assez importantes !

Google Analytics vous permet d'ajouter des annotations sur les points du graphique d’utilisation. Vous pouvez ainsi marquer les dates clés (mise à jour, lancement d’une fonctionnalité, participation à un salon, parution dans la presse, etc.) afin que vous puissiez les garder à l'esprit lorsque vous regardez votre trafic.

Outre l'ajout d'annotations sur les graphiques Google Analytics, vous pouvez également utiliser Google Tag Manager. Cet outil vous permet de mettre des “flags” (des “drapeaux”) dans le code qui vous aidera à suivre lorsqu'un utilisateur démarre et arrête un certain comportement (un comportement d’achat, par exemple).

Examinez la pertinence des parcours utilisateurs grâce aux funnels

Il est courant, dans l’e-commerce, d’observer des abandons de la part des utilisateurs. C’est-à-dire qu’un utilisateur va abandonner son panier ou que son achat ne va pas aboutir et qu’il ne sera alors pas converti. On dit qu’ils “drop”.

Les funnels sont un moyen d’identifier les points faibles de vos parcours utilisateurs. Ces derniers peuvent être utilisés dans le cadre d’achats en ligne, de parcours d’inscriptions, etc. Les funnels de conversion vous permettent de prioriser et de vous concentrer sur l’amélioration de zones spécifiques de votre produit sujettes aux drops. Ils vous aideront à savoir si vos utilisateurs sont à tout moment capables de mener leurs tâches à bien et s’il n’y a pas un problème dans le parcours.

Il est important d’identifier les pages où les utilisateurs "drop", car vous pourrez alors essayer de formuler des hypothèses pour comprendre pourquoi et ainsi améliorer votre parcours. Par exemple, lorsqu'un utilisateur s'apprête à effectuer un achat, il est souvent dirigé vers l'interface d'un site tiers pour effectuer le paiement, tel que PayPal ou Stripe, qui n'a souvent pas du tout le même design que votre site. Ce changement brutal de design peut perturber l'utilisateur. Si vous identifiez que c’est vraiment un problème pour l'utilisateur, car vous avez un fort nombre de drops sur cette page, vous serez en mesure de proposer des solutions comme personnaliser les couleurs du module de PayPal.

La meilleure façon de configurer un funnel consiste à partir de votre objectif principal, et ensuite à décomposer une à une les étapes par lesquelles doit passer votre utilisateur pour atteindre l'objectif. Votre but est de vous assurer que vous collectez des données pertinentes à chaque étape. 

Résumons !

  • Les outils de business intelligence (BI) peuvent vous apprendre beaucoup de choses sur le comportement des utilisateurs grâce aux métriques.

  • Ne tombez pas dans le piège de supposer qu'un long temps passé sur une page est toujours une bonne chose ou qu'un taux de rebond élevé est une mauvaise chose.

  • Surveillez vos analyses pour vous assurer que rien d'inattendu ne s'est produit lors de la publication de nouvelles fonctionnalités ou de mises à jour importantes.

  • Il existe de nombreuses façons de suivre les analytics. Réfléchissez de manière critique aux besoins de votre produit et aux informations les plus importantes à capturer.

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