Le problème avec l'analyse de site Web de base (et ce que vous devriez vraiment mesurer)

Imaginez ceci : vous commencez votre journée de travail avec une tasse de café et en ouvrant votre ordinateur portable. Vous consultez une plate-forme d'analyse de site Web standard telle que Google Analytics et constatez que, encore une fois, le trafic et l'engagement de vos utilisateurs stagnent. Les utilisateurs visitent votre site, mais il est évident que les nouvelles inscriptions à votre produit ne sont pas là où elles devraient être. Frustré, vous faites le point sur le travail et les longues heures passées à déplacer l'aiguille : vous avez changé de nombreuses fois le texte de la page d'accueil, et optimisé la vitesse de chargement de la page, mais vous ne semblez toujours pas comprendre pourquoi les chiffres ne sont pas à la hausse.

Le (très probable) coupable ? Vous ne mesurez pas les bonnes choses.

Trop souvent, les entreprises se concentrent sur des métriques de vanité – pensez : trafic, clics, etc. Ces métriques personnalisées, ou basées sur la session, ne montrent qu'un instantané d'un moment : un clic, un rebond, un nombre. Les spécialistes du marketing doivent être en mesure de discerner des informations utiles sur le comportement des clients lorsqu'ils examinent les analyses de sites Web.

Pour mener cette analyse, ils devront plutôt se concentrer sur les indicateurs avancés de croissance, et non sur les indicateurs retardés. Nous passerons ce temps à déballer des métriques percutantes basées sur l'engagement.

Le défaut de nombreuses mesures d'analyse de site Web

La plupart des outils d'analyse gratuits (ou presque gratuits) utilisés par les spécialistes du marketing se concentrent sur l'engagement à grands traits plutôt qu'au niveau du client individuel. Les mesures de vanité populaires suivies dans des outils tels que Google Analytics incluent le taux de clics, le trafic sur le site, le taux de rebond et le temps passé sur la page.

[En savoir plus sur les différences entre Google Analytics et Amplitude.]

Une bonne partie du temps, les spécialistes du marketing se tournent vers Google Analytics lorsqu'ils ont besoin d'informations sur le trafic de leurs utilisateurs. Là, ils trouvent, ce qui semble être à première vue, des marqueurs d'engagement inestimables : des mesures basées sur la session comme le taux de clics, le trafic, le temps passé sur la page, etc. Ces métriques basées sur la session capturent exactement cela : une session. Il s'agit essentiellement d'une partie d'un moment, fournissant des détails superficiels et transactionnels uniquement sur ce moment, mais pas les circonstances, les métadonnées ou les détails d'attribution entourant la façon dont cet utilisateur a été amené (et quitté) à ce moment particulier.

Cela ne veut pas dire que les mesures de vanité ne nous fournissent pas d'informations précieuses, mais elles sont généralisées et quelque peu lourdes. Ils ne sont pas particulièrement utiles si vous essayez de déterminer les ajustements nuancés dont votre produit a besoin pour satisfaire différents groupes d'utilisateurs.

Pourquoi? Parce que vos clients sont finalement plus que la somme d'un total de trafic ou d'un clic. Ils sont chacun motivés par des facteurs uniques et interagissent avec votre produit de manière distincte en raison de ces influences externes.

Les mesures basées sur l'engagement ou sur le comportement issues de l'analyse des produits sont plus exploitables. Les indicateurs avancés permettent aux spécialistes du marketing de voir comment les différents utilisateurs interagissent avec leur produit et leurs campagnes. Grâce à ces informations granulaires, vous pouvez apporter des améliorations précises à votre messagerie client en fonction des différents besoins des utilisateurs.

6 pratiques d'analyse de site Web pour renforcer votre marketing

Le succès de votre produit et de l'engagement en ligne dépend non seulement des données utilisateur que vous mesurez en interne, mais également de la manière dont vous suivez et présentez ces données. Ces meilleures pratiques expliquent comment mesurer de manière significative des mesures utiles basées sur l'engagement et comment partager ces informations avec votre équipe pour générer des résultats positifs.

Surveiller la rétention de N jours

Le plus souvent, vous vous demandez probablement combien d'utilisateurs consultent votre application ou votre site à plusieurs reprises, plutôt qu'à ce moment précis. Malheureusement, le nombre total de visiteurs ne vous donne qu'une somme globale des visiteurs d'un jour ou d'un mois donné. Cette information n'est pas utile si vous voulez savoir qui revient sans cesse après la première fois.

Un indicateur avancé à envisager de mesurer est la rétention N-Day, qui fournit un aperçu plus précis du trafic ainsi que des schémas potentiels de visites répétées. Alors que le nombre total de visiteurs vous indique combien de personnes ont visité en une journée, N-Day Retention vous indique combien de personnes ont visité un jour après l'autre.

Contrairement au nombre total de visiteurs, N-Day Retention vous permet d'identifier facilement les tendances où les gens s'écartent d'un flux de travail prédéfini. À partir de là, ces informations vous permettent de diviser vos expériences utilisateur via des tests A/B pour déterminer quelles influences, distractions positives, promotions, carrousels ou offres poussent les gens à revenir un autre jour, etc.

La rétention N-Day est particulièrement utile pour affiner des activités individuelles ou des parties de votre produit. Si vous deviez réaliser que les utilisateurs qui dépassent le septième jour terminent tous une certaine activité, alors que ceux qui abandonnent avant ne le sont pas, vous devez trouver un meilleur moyen de promouvoir cette activité spécifique auprès du reste de vos moins utilisateurs engagés.

Vous pouvez facilement mesurer la rétention N-Day via Amplitude.

Suivre l'activité par cohortes

Vos personas d'utilisateur consistent en différents comportements, choix et habitudes d'utilisation. Pour comprendre ces différences, les spécialistes du marketing s'appuient souvent sur des données démographiques ou géographiques. Mais ces informations couvrent des attributs très binaires de vos utilisateurs - tels que l'emplacement, l'âge, etc. - et non la façon dont lesdits utilisateurs interagissent avec votre produit.

Mesurer l'activité des utilisateurs par cohorte, ou les segmenter en fonction d'attributs et de comportements partagés, est plus informatif et peut conduire une stratégie marketing personnalisée bien plus loin que les seules données démographiques. Les cohortes sont généralement des segments plus petits que les données démographiques, avec des critères basés sur l'activité réelle des clients, des attributs partagés (tels que initial_utm_referrer , utm_campaign , etc.) ou une inactivité partagée dans un délai spécifique.

Pour de meilleurs résultats, nous vous suggérons de diviser vos cohortes en deux groupes différents : prédictif et comportemental.

Des cohortes prédictives sont créées en utilisant la capacité d'Amplitude à exploiter les données comportementales. Avec une cohorte prédictive, vous définissez un objectif ou un résultat idéal. À partir de là, Amplitude utilisera vos données historiques existantes pour déterminer la probabilité qu'un certain groupe atteigne le résultat que vous avez défini. Les cohortes prédictives sont particulièrement utiles lorsque vous essayez de suivre quelque chose qui n'a pas d'entonnoir typique, qui compte plus de 100 000 utilisateurs ou que vous souhaitez susciter un certain comportement. Vous pouvez créer des cohortes prédictives à l'aide d'Amplitude Recommend.

Les cohortes comportementales vous permettent de segmenter les utilisateurs en fonction de certaines fonctionnalités utilisées au cours d'une certaine période (ou de leur absence). Lorsqu'elles sont associées à l'analyse de la rétention, vous pouvez voir comment ces différentes actions ont influencé la rétention ou non d'une sélection d'utilisateurs. Vous constaterez souvent que certaines fonctionnalités jouent un rôle central dans la stimulation de l'engagement et de la rétention. Vous pouvez créer des groupes de cohortes comportementales comme bon vous semble, et il convient de noter que les achats répétés sont une cohorte comportementale essentielle à surveiller.

Par exemple : créez une cohorte de vos acheteurs réguliers et inversez le processus, en voyant les types d'actions que les membres de cette cohorte ont en commun. Ceux qui sont engagés avec une certaine fonctionnalité sont-ils vos principaux acheteurs réguliers ? Ou y a-t-il une corrélation plus forte entre le temps et les achats répétés ? En examinant les cohortes d'achats répétés, vous êtes en mesure de déterminer ce qui ramène ces utilisateurs expérimentés, puis d'utiliser ces informations pour informer et encourager ce comportement chez les autres utilisateurs.

Cartographier le parcours client complet

Un moyen essentiel de mesurer plus précisément vos utilisateurs consiste à reconstituer l'intégralité du parcours client. Vous pouvez y parvenir en utilisant la résolution d'identité. Par exemple, si quelqu'un utilise votre application sur son téléphone et passe ensuite à l'ordinateur, vous devriez pouvoir avoir une vue globale et complète de ce parcours et de chaque étape intermédiaire.

La résolution d'identité vous donne un aperçu complet du parcours d'une personne avec votre produit, plutôt qu'un extrait (comme le suivi de son utilisation uniquement sur l'application ou le site mobile). Cette information vous permet de prendre une décision plus éclairée plutôt qu'une supposition éclairée. Si vous suivez déjà N-Day Retention, créez diverses cohortes et comprenez les taux d'abandon, vous êtes sur la bonne voie pour terminer la résolution d'identité. Cette pratique consistant à assembler le comportement des utilisateurs d'un canal à l'autre est un moyen inestimable de garantir que votre parcours client est complet et transparent.

Tirer parti des facteurs de conversion

Mesurer le taux de conversion (uniquement) fournit une image quelque peu incomplète. Vous savez si un utilisateur s'est converti ou non, mais ces informations ne vous indiquent pas les choix qu'il a faits pour parvenir à cette décision de conversion, ni les obstacles rencontrés qui l'ont empêché d'atteindre l'événement de conversion.

Avec les pilotes de conversion d'Amplitude, vous déverrouillerez la capacité de comprendre ce que les utilisateurs ont fait pour arriver à un point de conversion ou les goulots d'étranglement qu'ils ont rencontrés en cours de route jusqu'à ce qu'ils abandonnent.

Vous pouvez également ajuster votre rapport sur les moteurs de conversion pour qu'il soit aussi précis que vous le souhaitez lors de la création de votre propre entonnoir de conversion. Supposons que vous vous demandiez pourquoi certaines personnes utilisent la fonction de partage et d'autres non. Vous pouvez mesurer tous les événements liés au partage, au like et aux commentaires en les ajoutant en tant qu'étapes dans votre entonnoir de conversion. À partir de là, vous pouvez filtrer par propriétés utilisateur pour voir ce que les personnes qui ont dépassé un certain jour ont tendance à aimer, commenter et éventuellement partager. Vous pourriez à l'inverse comprendre pourquoi ceux qui restent mais ne s'engagent jamais à aimer ou à commenter ne partagent pas.

Effectuer des tests A/B

Vous n'affinez pas un site ou une application entière à la fois, vous effectuez des étapes incrémentielles en testant différents choix et en itérant en fonction de votre engagement utilisateur (ou de son absence).

Les tests A/B consistent à faire de petits ajustements et à voir comment les échantillons d'audience réagissent. C'est un moyen essentiel de comprendre ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas, indépendamment de ce que vous essayez d'optimiser.

Il est préférable de commencer petit et en identifiant un élément sur lequel vous souhaitez déplacer l'aiguille. Si vous essayez un nouveau style de bouton "J'aime", déployez-le pour une petite partie des utilisateurs et voyez comment la réponse est. Ensuite, rincez et répétez. Si la réponse est positive lors d'un test, appliquez la modification à un plus grand groupe d'utilisateurs et modifiez-la comme bon vous semble. Dans Amplitude, vous pouvez facilement comparer les performances de vos résultats de test fractionné à l'aide de notre vue Signification et amélioration des tests A/B via notre graphique d'analyse de l'entonnoir. Vous pouvez également exécuter des tests A/B plus importants sur l'expérience numérique avec Amplitude Experiment.

Concevez l'expérience analytique personnalisée de vos équipes

Il n'y a pas deux spécialistes du marketing de croissance qui opèrent ou abordent leur travail de la même manière. Chacun a ses propres méthodes pour passer au crible les données, faire des recherches et tirer ses propres conclusions. Il est donc logique que vous deviez personnaliser l'expérience d'analyse elle-même que ces spécialistes du marketing utilisent pour éclairer leurs stratégies.

Les tableaux de bord d'Amplitude sont personnalisables, permettant à chaque marketeur de mesurer, maintenir et ajuster les indicateurs de performance qui lui sont les plus importants. Par exemple, si vous souhaitez vous concentrer sur la rétention une fois que les utilisateurs ont terminé le workflow Première expérience utilisateur, vous pouvez créer un tableau de bord FTUE. Si vous souhaitez comprendre l'engagement des utilisateurs avec les fonctionnalités sociales, vous pouvez créer un tableau de bord d'engagement social, où vous pouvez facilement comprendre quels utilisateurs et combien d'utilisateurs commentent le contenu. Pendant ce temps, vous pouvez partager ces tableaux de bord avec les membres de l'équipe appropriés pour une visibilité inter-équipes et interfonctionnelle.

Faire travailler l'analytique pour vous

Il est incroyablement facile de se concentrer sur les métriques basées sur les sessions et uniquement sur celles-ci. Les métriques basées sur la session sont populaires, faciles à acquérir et semblent avoir beaucoup de valeur. Mais les métriques basées sur l'engagement ancrent ces informations dans la réalité.

Convaincre votre équipe de passer d'une session à des métriques basées sur l'engagement n'est pas une mince tâche. Mais avec la bonne solution, vous pouvez mettre en valeur la puissance des métriques basées sur l'engagement et rationaliser le processus.

Amplitude vous permet de créer des tableaux de bord individuels pour vos utilisateurs, de suivre facilement les types de rétention, de créer des cohortes personnalisées et de créer une culture de marketing de croissance autour de métriques basées sur l'engagement. Voyez par vous-même avec le plan gratuit d'Amplitude et commencez à suivre l'engagement dès aujourd'hui.