Qu'est-ce que l'analyse comportementale ? Définition, exemples et outils

Publié: 2022-01-29

L'analyse comportementale vous permet de savoir exactement comment vos clients utilisent votre produit. Grâce à ces informations, vous pouvez continuellement améliorer, adapter et adapter votre produit à l'expérience que recherchent vos clients.

Qu'est-ce que l'analyse comportementale ?

L'analyse comportementale est le processus de collecte et d'analyse des données à partir des actions effectuées par les utilisateurs d'un produit numérique, comme une application ou un site Web. Grâce à ces données, les entreprises peuvent voir exactement comment les utilisateurs interagissent avec l'expérience numérique et prendre des décisions sur la manière d'améliorer les produits numériques à l'avenir.

Exemples de comportements d'utilisateurs pertinents pour l'analyse comportementale

Créer un compte
Remplir un formulaire
Jouer une chanson
Abandonner un chariot
Achat d'un abonnement

Ces comportements, autrement appelés événements, sont suivis afin de révéler les préférences, les intentions et les habitudes des utilisateurs. Mieux vous comprendrez vos clients, plus vous pourrez leur offrir de valeur. Et, en retour, vous cultiverez une clientèle fidèle qui restera sur le long terme.

Points clés à retenir

L'analyse comportementale fait référence à la méthode de suivi et d'analyse du comportement des utilisateurs afin de mieux comprendre ce qu'ils attendent de votre produit ou service.
Les données générées par l'analyse comportementale peuvent être utilisées pour améliorer votre produit, satisfaire les clients et améliorer les indicateurs de performance clés.
La façon dont vous utilisez l'analyse comportementale dépend de vos objectifs, mais la conversion, la rétention et l'engagement sont universellement essentiels.

Données tierces vs données propriétaires

Les données de tiers sont agrégées par d'autres sociétés puis revendues. Ce type d'informations reflète L'âge, la profession et l'emplacement sont des exemples de données démographiques tierces. Vous aurez probablement des utilisateurs avec des données démographiques identiques, mais cela ne signifie pas qu'ils utiliseront votre produit exactement de la même manière.

L'analyse comportementale capture le flux unique de chaque individu à travers une expérience numérique. C'est ce qu'on appelle les données de première partie. Grâce à des données comportementales de première partie, vous pouvez développer une compréhension authentique de la façon dont les utilisateurs perçoivent réellement votre produit.

L'importance de l'analyse comportementale pour votre entreprise ou votre marque

L'objectif de l'analyse comportementale est de vous permettre de prendre des décisions éclairées qui génèrent des résultats commerciaux spécifiques pour votre entreprise. Il est extrêmement difficile d'augmenter des métriques à forte valeur comme la rétention, la conversion et l'engagement si vous ne pouvez pas comprendre ce qui influence vos clients à chaque étape du parcours client.

Se fier aux sondages, aux questionnaires, aux avis et aux commentaires n'est pas une solution viable à long terme. Les actions des clients véhiculent beaucoup plus de sens que les mots, et comprendre comment les cohortes interagissent avec l'expérience numérique est essentiel pour générer des mesures critiques telles que la valeur à vie du client .

Les points de données tels que les utilisateurs actifs quotidiens et les taux de rebond peuvent vous aider à déterminer d'où viennent les prospects et combien de temps ils restent, mais pas nécessairement pourquoi ils choisissent votre produit. Sans connaître l'intention et la motivation de vos clients, toute modification que vous apporterez à votre produit sera basée sur l'intuition.

Lorsqu'il s'agit de parier numériquement sur des améliorations de produits, la seule façon de s'assurer que vos efforts seront récompensés est de savoir exactement ce que veut le client. Selon McKinsey & Company, « les organisations qui tirent parti des informations sur le comportement des clients surpassent leurs pairs de 85 % en termes de croissance des ventes et de plus de 25 % en termes de marge brute. »

L'analyse comportementale vous fournit des données brutes qui peuvent être utilisées pour formuler des hypothèses, effectuer des tests A/B et apporter des modifications en toute confiance. Ce raffinement constant est ce qui conduit à des expériences hautement personnalisées qui apportent de la valeur à travers chaque interaction et fonctionnalité.

Comment fonctionne l'analyse comportementale ?

Avant de pouvoir commencer à extraire des informations de vos données comportementales, vous devrez investir dans une solution d'analyse comportementale telle que le système d'optimisation numérique d'Amplitude. Votre plate-forme d'analyse doit collecter les comportements des utilisateurs à partir de votre produit et/ou d'un entrepôt de données ou d'un CDP, ainsi que s'intégrer à d'autres outils tels que les systèmes de messagerie sociale et de messagerie. Vous pourrez ensuite visualiser les données comportementales via un tableau de bord ou un système de reporting.

Une fois que vous avez recueilli des données comportementales, vous devez définir les buts et objectifs commerciaux spécifiques que vous souhaitez atteindre. Ces objectifs sont inhérents à votre entreprise et à votre produit, mais des éléments tels que la fidélisation, la conversion et l'engagement sont pratiquement universels pour toutes les entreprises . Si vous n'avez pas d'objectifs commerciaux spécifiques à court et à long terme, il sera beaucoup plus difficile de tirer des enseignements de vos données comportementales.

En fin de compte, votre objectif principal est d'en savoir le plus possible sur vos clients : ce qu'ils veulent, ce qu'ils ne veulent pas et ce qui les maintient engagés. Pour répondre à ces questions, vous pouvez utiliser un outil comme Amplitude pour examiner les comportements et les préférences d'un groupe d'utilisateurs. Ces groupes sont appelés cohortes comportementales.

En examinant les comportements de certains groupes, des modèles et des tendances d'utilisateurs émergent. La segmentation des cohortes en fonction de comportements spécifiques vous aide à découvrir des opportunités pour améliorer l'ensemble du parcours client.

Vous pouvez segmenter les utilisateurs en fonction de presque n'importe quel comportement : sauter une chanson, accepter un essai gratuit ou annuler un abonnement. Une fois que vous avez créé des cohortes comportementales, vous pouvez tirer parti d'autres méthodes d'analyse telles que les tests A/B et l'analyse de l'entonnoir pour extraire des informations plus approfondies.

Quelle que soit la façon dont vous décidez de segmenter les cohortes comportementales, vous devez toujours chercher à savoir Une fois que vous avez compris l'intention et la motivation, vous pouvez apporter efficacement des modifications liées à vos objectifs commerciaux.

Différents types d'analyses comportementales

Une fois que vous avez collecté des données comportementales, vous pouvez exécuter différents types d'analyses, de tests et d'expériences en fonction de vos objectifs. Toutes les plates-formes d'analyse comportementale n'offrent pas les mêmes capacités, mais une solution telle qu'Amplitude vous donnera la possibilité d'effectuer les analyses ci-dessous et plus encore.

Expérimentation A/B

L'expérimentation A/B vous permet de prendre des décisions concernant les produits en toute confiance. Vous n'êtes pas sûr d'une page de destination ? Vous vous demandez si une caractéristique du produit en vaut la peine ? Au lieu d'apporter des modifications à votre produit en fonction de votre intuition, vous pouvez déterminer le meilleur plan d'action à l'aide de données tangibles générées à partir des comportements des clients.

Armé de données sur le comportement des utilisateurs, vous pouvez effectuer des ajustements globaux qui améliorent l'expérience client sans prendre de risques.

Analyse en entonnoir

Chaque chemin emprunté par un client vers la conversion présente une opportunité de progrès ou d'abandon. L'analyse de l'entonnoir vous permet d'examiner chaque étape du parcours client afin de résoudre les points faibles et/ou de confirmer les expériences gagnantes.

Au fur et à mesure que votre entreprise se développe, vous aurez probablement plus d'entonnoirs à maintenir et à optimiser. Des plates-formes telles qu'Amplitude vous donnent un aperçu global de tous vos entonnoirs afin que vous puissiez comprendre l'intention de l'utilisateur à tous les niveaux.

Segmentation

La segmentation vous permet de découvrir des tendances et des modèles en comparant des groupes d'utilisateurs et des comportements au fil du temps. Par exemple, votre produit rencontrera probablement du succès auprès d'un groupe d'utilisateurs principaux qui connaissent votre produit de fond en comble.

Si vous segmentez ce public et prêtez attention à leurs comportements, vous pouvez localiser les aspects les plus précieux de votre produit. Ensuite, vous pouvez inciter les nouveaux utilisateurs à s'engager dans votre produit de la même manière que vos utilisateurs expérimentés.

Comment commencer à utiliser les outils d'analyse comportementale

Chaque entreprise est soumise à ses propres défis spécifiques et aux attentes de l'industrie. La façon dont vous implémentez l'analyse comportementale sera native pour vos objectifs à court et à long terme. Cependant, l'adoption de l'analyse comportementale à l'échelle de l'équipe ouvrira la voie au succès. Les conseils ci-dessous vous donneront quelques exemples sur la façon de commencer à utiliser l'analyse comportementale.

Établir une stratégie de données transversale
De nombreuses entreprises admettent qu'elles n'ont pas atteint une culture efficace autour des données, malgré son importance croissante. Selon Gartner, " d'ici 2023, les organisations qui encouragent le partage de données surpasseront leurs pairs sur la plupart des mesures de valeur commerciale ".
Chaque équipe au sein de votre entreprise peut fournir des perspectives uniques sur la façon de maximiser la valeur des données comportementales. L'expertise combinée de chaque département devrait éclairer votre stratégie de données. Quels objectifs et indicateurs devons-nous suivre et pourquoi ? Comment ces données seront-elles utilisées pour créer un meilleur produit ? Notre pile technologique est-elle capable d'atteindre nos objectifs ?
Ces questions sont mieux abordées par le plus grand nombre d'équipes possible : produit, marketing, c-suite, informatique, analystes et même support client. Une fois les objectifs établis, il est tout aussi important de donner la priorité à la démocratie des données. Cela permet à plusieurs équipes d'accéder à vos données, ce qui se traduit par un meilleur produit et des résultats commerciaux accrus.
Investissez dans une plateforme et formez votre équipe
Trouver la bonne plateforme d'analyse dépend de vos objectifs, de votre budget et de la maturité de l'analyse. Toutes les plateformes ne sont pas créées égales, il est donc important de trouver une solution qui réponde à vos besoins. Certaines plateformes sont plus conviviales que d'autres.
Lorsqu'il s'agit de former votre équipe, des plateformes telles qu'Amplitude fournissent des éléments tels que des bases de données de connaissances, des cours de formation et des webinaires.
Google Analytics
Google Analytics est un outil d'analyse Web populaire pour les équipes marketing. La plate-forme d'analyse de Google aide les spécialistes du marketing à comprendre les tendances du trafic, les statistiques des pages et les initiatives de référencement. Contrairement aux plates-formes d'analyse comportementale comme Amplitude, Google Analytics est limité dans ce qu'il peut partager sur l'activité comportementale basée sur des événements.
Adobe Analytics
Adobe Analytics est très similaire à Google Analytics, mais se concentre davantage sur ce dont les entreprises ont besoin pour l'analyse comportementale. Contrairement à Google Analytics qui est largement utilisé en raison de sa disponibilité gratuite, Adobe Analytics n'est proposé que via une version payante. Cela a conduit Adobe Analytics à prendre en charge une fraction des clients de Google Analytics, mais ces clients représentent de nombreuses entreprises du Fortune 500.
Adobe Analytics a une réputation de complexité contrairement à Google Analytics, mais Adobe inclut des fonctionnalités plus puissantes. Cependant, dans certains cas, cette puissance accrue est connue pour entraîner des problèmes d'adoption et d'utilisation.
Amplitude
Le système d'optimisation numérique d'Amplitude offre une suite unifiée d'outils qui vous permettent de comprendre en profondeur pourquoi les clients interagissent avec votre produit. Amplitude extrait les données comportementales de tous vos points de contact numériques dans des tableaux de bord conviviaux, vous permettant de mener des expériences, d'analyser des entonnoirs, de tester de nouvelles fonctionnalités, de personnaliser des campagnes marketing, etc.
Connectez votre plateforme à votre produit et à d'autres outils
Votre produit fournira probablement la majorité de vos données comportementales, mais vous pouvez avoir d'autres sources de données qui peuvent être intégrées à votre plateforme d'analyse. Par exemple, une intégration Facebook Ads peut exploiter vos données produit et créer des audiences personnalisées, vous offrant ainsi davantage de possibilités de personnalisation.
Des outils comme Braze automatisent les initiatives de marketing vous donnant la possibilité d'engager les utilisateurs via plusieurs canaux. Vous pouvez intégrer Braze à votre plateforme d'analyse comportementale pour une productivité, une personnalisation et une flexibilité accrues.
Exemples concrets d'analyse comportementale
L'analyse comportementale est un outil puissant car elle vous permet de surmonter les obstacles de manière illimitée. La meilleure façon de comprendre ce qui est possible avec l'analyse comportementale est de voir comment les entreprises l'utilisent pour résoudre des problèmes spécifiques.
ClearScore booste les abonnements avec l'analyse de l'entonnoir
Au moment où un prospect devient un client, il entre dans un entonnoir de produits. Au fur et à mesure que l'utilisateur interagit avec votre produit, il se déplace "dans l'entonnoir" et expérimente différentes étapes, fonctionnalités et capacités. Chaque étape représente une opportunité pour un engagement ou un abandon supplémentaire. À l'aide de l'analyse comportementale, vous pouvez analyser les étapes de l'entonnoir de conversion de votre produit pour localiser les points de friction, augmenter l'engagement et favoriser la fidélisation.
ClearScore, un leader de la fintech basé au Royaume-Uni qui propose des rapports de solvabilité gratuits, a utilisé l'analyse comportementale d'Amplitude pour convertir les abonnés gratuits en abonnés payants. Pour stimuler la conversion, ClearScore a utilisé la fonctionnalité d'analyse de l'entonnoir dans Amplitude Analytics pour localiser les tendances et les comportements des utilisateurs gratuits.
Ils ont remarqué que les utilisateurs qui présentaient certains comportements étaient plus susceptibles de s'abonner dans une section spécifique de l'entonnoir. Après avoir réalisé cette tendance, les membres de l'équipe ClearScore ont modifié le message à ce stade particulier pour cibler ce groupe. Grâce à ces changements, ClearScore a pu doubler son taux de conversion du gratuit au payant en 12 mois.
NBC Universal augmente la rétention avec les cohortes comportementales
En regroupant les utilisateurs en cohortes comportementales, vous pouvez découvrir pourquoi les utilisateurs engagent certaines fonctionnalités, abandonnent à une étape spécifique de l'entonnoir ou deviennent des clients à long terme. L'analyse de cohorte est particulièrement puissante en matière de rétention. Si vous pouvez isoler les comportements, les actions et les événements de vos clients les plus fidèles, vous pouvez alors inciter d'autres utilisateurs à interagir avec votre produit de la même manière.
Le leader des médias et du divertissement NBC Universal a utilisé les cohortes comportementales d'Amplitude pour améliorer l'expérience utilisateur de son application de streaming. Après avoir expérimenté avec des cohortes, NBC a remarqué qu'ils pouvaient personnaliser l'expérience de streaming en plaçant l'historique de surveillance personnel d'un utilisateur sur la page d'accueil de l'application.
Cette amélioration a permis de doubler la rétention sur le benchmark Day 7 du parcours client. NBC a également utilisé des cohortes pour mener des expériences de produits en testant des modifications de leur page d'accueil. Ils ont commencé le test en ne déployant des modifications que sur une petite cohorte segmentée. Après avoir remarqué que les changements entraînaient une augmentation de 10 % de l'audience, NBC a mis à jour la page d'accueil pour tous les utilisateurs.
iflix stimule l'engagement avec les tests A/B
Lorsqu'il s'agit d'améliorer l'expérience client, vous devez être en mesure de tester les idées par l'expérimentation. Le test A/B est un processus d'expérimentation qui mesure le résultat de deux scénarios ou paramètres différents. Vous pouvez utiliser les tests A/B pour piloter des comportements clients spécifiques.
Par exemple, vous pouvez tester deux versions distinctes d'une page de destination pour voir laquelle génère le plus de conversions. Vous pouvez utiliser les tests A/B avec deux groupes d'utilisateurs différents pour tester chaque page.
iflix, un service malaisien de vidéo à la demande, a utilisé Amplitude Recommend pour proposer une nouvelle expérience de visionnage de vidéos dans l'espoir de susciter davantage d'engagement. iflix avait deux idées concurrentes sur la manière de mettre à jour son ancien lecteur vidéo. Le premier était un lecteur vidéo intégré présentant une courte bande-annonce, et le second était une fonction de lecture automatique.
Grâce à un test A/B, iflix a déterminé que le lecteur vidéo intégré surpassait la fonction de lecture automatique. Le résultat était un taux de conversion en lecture 3,5 fois plus élevé. Après avoir constaté le succès de ces analyses comportementales, iflix a considérablement intensifié ses tests A/B, ce qui a finalement permis de multiplier par 4 le nombre de conversions en visionnage et de 11 % le nombre de vues vidéo pour la première fois.
Références
Le partage de données est une nécessité commerciale pour accélérer l'activité numérique , Gartner
L'importance croissante de la démocratisation des données , CFO.com
Survivre à la dépréciation des données tierces : un manuel pour les spécialistes du marketing , Forbes
Capturer la valeur de vos données clients , McKinsey & Company
Pas de données de cookies tiers ? Vous êtes mieux avec un avantage de données de première partie , Forbes
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