13 indicateurs importants d'analyse comportementale pour les sites web et les produits digitaux

L'analyse comportementale est essentielle pour comprendre les besoins de l'utilisateur vis-à-vis de votre produit ou site web. Mais comment identifier les tendances les plus importantes dans le comportement de l'utilisateur ou comment elles évoluent au fil du temps ?

En suivant les indicateurs d'analyse comportementale, vous accédez à des insights que d'autres méthodes de recherche ne peuvent pas fournir.

Ce guide définit les indicateurs d'analyse comportementale, explique leur importance et présente les 13 principaux indicateurs du comportement de l'utilisateur à suivre pour maximiser la satisfaction client.

Vous apprendrez aussi à utiliser les indicateurs d'analyse comportementale en combinaison avec d'autres outils et techniques d'analyse pour obtenir une image complète des expériences, des motivations et des besoins de vos utilisateurs et utilisatrices.

Que sont les indicateurs d'analyse comportementale ?

Les indicateurs d'analyse comportementale sont des points de données quantitatives qui montrent le comportement de l'utilisateur sur votre site web ou votre application. Ils enregistrent la façon dont les utilisateurs et utilisatrices scrollent, où ils et elles cliquent ou appuient et les actions effectuées (ou pas) en groupe.

Cela s'avère utile pour répondre à des questions comme

• Où les utilisateurs et utilisatrices se perdent-ils ou sont-ils frustrés ?

• Quelles sont les parties de votre funnel qui génèrent le moins d'engagement ?

• Quel pourcentage de vos utilisateurs et utilisatrices convertissent à un abonnement payant ?

En associant ces insights avec des données qualitatives (tirées d'outils comme les replays de session et les réponses aux enquêtes), vous découvrez exactementce dont les utilisateurs et utilisatrices ont besoin de votre site web ou de votre produit digital.

Qu'est-ce qui différencie l'analyse comportementale de l'analyse traditionnelle ?

À l'origine, les outils d'analytics web traditionnels (comme Google Analytics) ont été conçus pour analyser le trafic et les dépenses publicitaires. Certains indicateurs qu'ils mesurent permettent de comprendre le comportement de l'utilisateur (mais ils ne révèlent pas tout).

Par exemple, l'analyse traditionnelle vous indiquera combien de temps les utilisateurs et utilisatrices restent sur une page, mais pas les actions qu'ils ont tendance à y effectuer.

L'analyse comportementale complète l'analyse traditionnelle grâce à des stratégies comme :

• L'analyse de heatmaps pour savoir où les utilisateurs et utilisatrices cliquent sur votre page produit

• Les replays d'enregistrements pour savoir ce que font les utilisateurs et utilisatrices avant d'abandonner une page de checkout

• En utilisant les enquêtes pour évaluer ce que les utilisateurs et utilisatrices pensent de votre application (et pourquoi) à différentes étapes de leur parcours

Ces données vous livrent des insights précieux sur les souhaits des utilisateurs et utilisatrices. Mais pour comprendre leurs besoins (parfois même avant qu'ils ne les expriment), il est nécessaire de mesurer leurs comportements. C'est là que les indicateurs entrent en jeu.

Les indicateurs d'analyse comportementale vous aident à identifier et à suivre les tendances comportementales

Chaque utilisateur est différent et il est rare (voire impossible) de satisfaire 100 % de ses besoins. Mais en suivant des indicateurs clés, vous découvrirez les expériences et les besoins en commun.

Par exemple :

• Votre checkout e-commerce présente un taux de sortie élevé, mais un nombre élevé de rage clicks indiquent un bug ou un problème sur la page

• Seulement 1 % des utilisateurs et utilisatrices d'essai de votre application convertissent (mais en mesurant les indicateurs, vous constatez que seulement 20 % d'entre eux terminent votre processus d'onboarding)

Enfin, après avoir apporté des améliorations en fonction de ces insights, les indicateurs vous permettent de suivre l'impact de vos changements.

13 indicateurs d'analyse comportementale à suivre et à analyser

Les outils d'analyse sont extrêmement flexibles : de nombreux indicateurs peuvent vous aider à suivre l'activité de l'utilisateur. Cette liste passe en revue les plus courants (et les plus utiles) pour les sites web, l'e-commerce et les produits digitaux

Les meilleurs indicateurs d'analyse comportementale pour l'analyse du site web

Ces indicateurs du comportement de l'utilisateur sont essentiels pour tout site web, quels que soient sa taille et son secteur d'activité. Suivez ces indicateurs pour garantir que votre présence en ligne offre systématiquement à vos utilisateurs et utilisatrices l'expérience qu'ils et elles méritent.

1. Durée de session moyenne

La durée de session moyenne indique le temps passé par les utilisateurs et utilisatrices sur votre site web ou votre application. Elle mesure la session de chaque utilisateur depuis son arrivée sur votre site jusqu'à son départ ou son inactivité.

Exemple de session utilisateur de 30 minutes

Les durées de session agrégées sont ensuite divisées par le nombre total de parcours pour vous donner la durée de session moyenne pour tous les utilisateurs et utilisatrices (ou un segment utilisateur).

Ce que la durée de session moyenne vous apprend

L'analyse de la durée de session moyenne vous permet de mesurer l'engagement des utilisateurs avec votre contenu. En règle générale, une durée de session plus longue est un signe positif, indiquant que les utilisateurs et utilisatrices tirent profit de votre contenu ou service.

Sur les sites web, la durée de session moyenne n'est pas une mesure exacte. En effet, des outils comme Google Analytics ne peuvent mesurer que jusqu'à votre dernière interaction, c'est-à-dire la dernière fois que vous avez accédé à une nouvelle page. Ils ne prennent donc pas en compte le temps passé sur la dernière page consultée.

Il s'agit néanmoins d'un indicateur utile à mesurer au fil du temps pour évaluer si les utilisateurs et utilisatrices interagissent plus ou moins avec votre contenu.

Les outils pour suivre la durée de session moyenne

Vous trouverez cet indicateur dans Google Analytics, ainsi que sur les plateformes d'analyse de produit (PA) comme Contentsquare et Mixpanel.

2. Temps moyen sur la page

Si la durée de session moyenne mesure le parcours complet de l'utilisateur sur votre site, le temps moyen sur la page mesure leur temps moyen sur une page individuelle. Cet indicateur se montre particulièrement utile pour comparer les performances de plusieurs pages.

Ce que le temps moyen sur la page vous apprend

Il existe deux principales façons d'utiliser cet indicateur :

1. Évaluez ce qui intéresse les utilisateurs et utilisatrices : si un contenu de blog spécifique a un score plus élevé que les autres, cela suggère que vos utilisateurs et utilisatrices le trouvent particulièrement intéressant.

2. Identifiez les parties problématiques de votre funnel : sur les pages où vous vous attendez à ce que les utilisateurs et utilisatrices restent longtemps, comme les articles de support longs, un temps moyen court sur la page pourrait signifier que le contenu ne répond pas à leurs besoins.

Les outils pour suivre le temps moyen sur la page

Suivez cet indicateur avec Google Analytics et des outils d'analytics web.

💡Conseil de pro : le temps moyen sur la page peut être difficile à interpréter (les utilisateurs et utilisatrices partent-ils rapidement parce qu'ils sont frustrés ? Ou parce qu'ils ont trouvé les réponses dont ils avaient besoin ?)

Si vous utilisez Contentsquare, étayez votre analyse en analysant des heatmaps pour voir où les utilisateurs et utilisatrices se sont déplacés et ont scrollé. Vous pouvez aussi configurer un widget de collecte de feedback pour demander directement aux visiteurs leur avis sur votre contenu.

Le bouton de feedback de Contentsquare vous permet de recueillir des données quantitatives sur la façon dont les différents segments d'audience perçoivent les pages individuelles

3. Taux de sortie

Le taux de sortie mesure la fréquence à laquelle les visiteurs quittent votre site web depuis une page donnée. Chaque page de votre site possède son propre taux de sortie, affiché en pourcentage.

Ainsi, si votre page produit compte 100 visiteurs et que 50 d'entre eux la quittent, le taux de sortie de la page serait de 50 %.

Ce que le taux de sortie vous apprend

Lors d'une analyse de funnel, les taux de sortie permettent d'identifier les pages mal conçues, qui présentent des bugs ou tout simplement sans intérêt pour les utilisateurs et utilisatrices.

Certaines pages (comme la page "Contactez-nous" ou la page "Merci pour votre achat") présentent généralement un taux de sortie élevé. Mais si ce taux est élevé sur des pages spécialement conçues pour guider les utilisateurs et utilisatrices tout au long du parcours d'achat, cela peut indiquer un problème.

Outils pour suivre le taux de sortie

Suivez les taux de sortie dans Google Analytics ou allez plus loin avec des outils d'analytics comme Contentsquare qui vous aident à en savoir plus sur où et pourquoi les utilisateurs et utilisatrices quittent votre site.

Analysez les conversions et la rétention au fil des sessions pour identifier les points d'abandon, puis cliquez pour visionner les replays de session de ce qu'ils ont fait avant de partir. Ciblez la cause et comment l'améliorer.

Découvrez où (et pourquoi) les utilisateurs et utilisatrices abandonnent leur navigation avec Contentsquare

4. Rage clicks

Les rage clicks se produisent lorsqu'un utilisateur ou une utilisatrice clique ou appuie plusieurs fois à la suite. Ce comportement est souvent un indicateur de frustration et les rage clicks sont généralement le signe que les utilisateurs et utilisatrices

• Trouvent un lien, un bouton ou un élément de page qui ne fonctionne pas correctement

• Essaient de cliquer sur un élément de page non cliquable

• Ressentent de la frustration car le site web ou l'application ne répond pas assez vite

Ce que les rage clicks vous apprennent

Les rage clicks, indicateurs de frustration de l'utilisateur, peuvent vous aider à identifier les problèmes de performance et de conception sur l'expérience utilisateur (UX). En résolvant ces problèmes, vous pouvez améliorer la rétention client en réduisant la friction sur votre site web.

De plus, parce que les utilisateurs et utilisatrices effectuent parfois des rage clicks sur des éléments non cliquables, les rage clicks peuvent aussi indiquer ce que les utilisateurs et utilisatrices veulent voir plus souvent.

Les outils pour suivre les rage clicks

Suivez les rage clicks à l'aide des fonctionnalités d'analyse comportementale de Contentsquare.

Filtrez vos replays de sessions pour n'inclure que les parcours utilisateurs comportant des rage clicks et examinez de plus près ce qui s'est mal passé.

Les replays de session vous livrent des insights immédiats qui vous indiquent les difficultés rencontrées par les utilisateurs et utilisatrices, ce qui vous permet de corriger (rapidement et à grande échelle) les problèmes de votre site

5. Retours en arrière

Un retour en arrière se produit lorsqu'un utilisateur ou une utilisatrice clique sur une nouvelle page de votre site web avant de revenir immédiatement à la page précédente. Ce comportement indique que l'utilisateur a des difficultés à trouver ce qu'il cherche sur votre site (peut-être à cause d'un menu mal étiqueté ou d'un lien rompu).

Ce que les retours en arrière vous apprennent

Le suivi des retours en arrière vous aide à optimiser votre site web ou votre application de trois façons

• Utilisez les replays de session pour revoir les parcours comportant des retours en arrière (afin de comprendre pourquoi les utilisateurs et utilisatrices rencontraient des difficultés)

• Faites attention aux nombreux retours en arrière sur certaines pages pour détecter les bugs et les problèmes

• Suivez le nombre total de retours en arrière sur votre site web pour évaluer la facilité de navigation de l'utilisateur

Outils pour suivre les retours en arrière

Suivez les retours en arrière grâce aux plateformes d'analyse comportementale. Contentsquare, par exemple, vous permet d'utiliser des filtres pour trouver les replays comportant des retours en arrière.

Utilisez ensuite Journey Analysis pour visualiser un graphique préétabli illustrant le parcours des utilisateurs et utilisatrices avant qu'ils n'arrivent à certaines pages et certains événements, puis qu'ils retournent en arrière.

Customer Journey Analysis de Contentsquare vous montre les flux les plus importants et vous permet d'identifier les tendances du comportement de l'utilisateur

Les meilleurs indicateurs d'analyse comportementale pour les boutiques e-commerce

Ces indicateurs ne s'appliquent pas uniquement au e-commerce, mais ils se montrent extrêmement utiles pour améliorer l'expérience client de votre boutique en ligne.

6. Profondeur de scroll

La profondeur de scroll mesure jusqu'où les utilisateurs et utilisatrices scrollent une page. Cela permet de savoir si les utilisateurs et utilisatrices scrollent jusqu'à des éléments importants, comme un bouton d'appel à l'action (CTA).

En général, vous n'examinerez pas les profondeurs de scroll des utilisateurs individuels, mais les scores agrégés visualisés sous forme de heatmaps (en particulier les heatmaps de scroll). Les heatmaps de scroll révèlent comment tous les visiteurs, ou un segment de votre audience, descendent sur la page.

Ce que la profondeur de scroll vous apprend

Les heatmaps de scroll sont utiles lorsque vous avez identifié une tendance de comportement de l'utilisateur et que vous cherchez à en connaître les raisons.

Par exemple, supposons que l'une de vos pages produits ne convertisse pas bien. En analysant les heatmaps de scroll, vous constatez que la plupart des visiteurs ne scrollent pas la page assez bas pour voir vos offres de paiement. En déplaçant cet élément plus haut sur la page, vous pourriez inciter davantage d'utilisateurs et utilisatrices à convertir et ainsi augmenter vos revenus.

Outils pour suivre la profondeur de scroll

Les heatmaps de scroll sont disponibles sur les plateformes d'analyse comportementale. Pour obtenir des insights sur des segments d'audience spécifiques, choisissez une plateforme qui permet de filtrer les heatmaps en fonction des actions de l'utilisateur.

7. Taux de rebond

Le taux de rebond est le pourcentage d'utilisateurs et utilisatrices qui visitent une page et la quittent sans entreprendre d'autre action.

Par exemple, si 100 utilisateurs et utilisatrices arrivent sur votre page d'accueil et que cinq d'entre eux la quittent sans interagir ni naviguer plus loin sur votre site, le taux de rebond de votre page d'accueil est de 5 %.

Si les raisons qui font que les utilisateurs et utilisatrices peuvent "rebondir" sont nombreuses, cet indicateur reflète bien souvent le niveau d'engagement des visiteurs avec votre contenu.

Ce que le taux de rebond vous apprend

Pour certains types de contenu, comme les blogs, un taux de rebond élevé peut être le signe que les utilisateurs et utilisatrices ont quitté votre site après avoir trouvé les réponses à leurs questions. Mais cela peut aussi être le signe que vos utilisateurs et utilisatrices ne trouvent pas ce qu'ils cherchent sur votre page (et qu'ils se tournent vers d'autres sites pour trouver les informations nécessaires).

D'où l'intérêt de suivre le taux de rebond lors de vos campagnes publicitaires payantes. Si trop d'utilisateurs et utilisatrices rebondissent de votre page d'entrée, cela signale un trafic non qualifié, un site web lent à charger ou un contenu inadapté à vos visiteurs.

Outils pour suivre le taux de rebond

Suivez cet indicateur dans Google Analytics ou avec des plateformes d'analyse de produit comme Contentsquare.

Contentsquare intègre en toute transparence des indicateurs web clés, comme le taux de conversion, à votre dashboard d'analyse de produit

💡Conseil de pro : vous ne savez pas pourquoi les utilisateurs et utilisatrices partent ? Les heatmaps de scroll peuvent vous indiquer la portion de la page qu'ils lisent vraiment. Pour approfondir l'analyse, configurez une enquête pour demander aux visiteurs ce qu'ils attendent de votre contenu.

8. Taux d'ajout au panier

Pour les entreprises e-commerce, analyser la fréquence à laquelle les visiteurs ajoutent des articles à leur panier peut s'avérer très instructif. Même si les acheteurs ne finalisent pas toujours leurs achats, cela permet d'évaluer le nombre de visiteurs intéressés par vos produits.

Ce que le taux d'ajout au panier vous apprend

Cet indicateur vous permet d'évaluer si vous optimisez efficacement le processus d'achat pour vos utilisateurs et utilisatrices. Il est conseillé de comparer le nombre de clics sur "Ajouter au panier" avec le nombre d'achats finalisés.

Si vous parvenez à éliminer les obstacles du processus d'achat, l'écart entre les deux chiffres devrait diminuer avec le temps.

Outils pour suivre le taux d'ajout au panier

Les plateformes e-commerce comme Shopify et BigCommerce suivent cet indicateur pour vous. Et si vous vendez via une application mobile, les plateformes d'analyse mobile suivront votre taux d'ajout au panier.

9. Taux d'abandon de panier

L'abandon de panier se produit lorsqu'un visiteur ajoute un article à son panier mais quitte le site avant de finaliser son achat. Les raisons peuvent être multiples, mais c'est souvent un signe de friction (comme un bug sur le site ou des frais de livraison inattendus).

Ce que le taux d'abandon de panier vous apprend

Chaque panier abandonné représente un manque à gagner. En tant qu'entreprise e-commerce, il est donc essentiel de réduire ce taux au fil du temps. Cherchez des moyens réduire la friction et d'améliorer le support client, puis consultez les statistiques d'abandon de panier pour évaluer l'efficacité de vos initiatives.

Outils pour suivre le taux d'abandon de panier

Suivez cet indicateur dans Google Analytics ou avec la plateforme d'analyse e-commerce de votre choix

Les meilleurs indicateurs d'analyse comportementale pour les produits digitaux

La plupart des indicateurs web que nous avons examinés plus tôt sont aussi utiles pour analyser le comportement de l'utilisateurs sur les applications. Mais les indicateurs suivants peuvent vous apporter des insights supplémentaires propres aux produits digitaux.

10. Inscriptions à l'essai

Si vous attirez des clients grâce à un essai gratuit, les inscriptions à cet essai constituent l'un des indicateurs clés à suivre. Les utilisateurs et utilisatrices de l'essai gratuit sont tout près de la conversion et représentent autant de clients payants potentiels.

Ce que les inscriptions à l'essai gratuit vous apprennent

Le suivi des inscriptions à l'essai gratuit vous permet de savoir combien de personnes qui découvrent votre application sont intéressées par son utilisation. Grâce à ces données, vous pouvez voir combien d'utilisateurs et utilisatrices deviennent des clients payants (et ainsi améliorer votre taux de conversion au fil du temps).

Outils pour suivre les inscriptions à l'essai

De nombreuses entreprises utilisent Google Analytics et Google Tag Manager pour suivre des événements spécifiques. L'intégration de ces données dans les outils d'analyse de produit vous propose des options supplémentaires pour analyser et visualiser ces indicateurs.

11. Micro-conversions

Avant de devenir clients payants, vos visiteurs franchissent souvent des étapes intermédiaires, comme :

• Regarder une démo

• Finir une séquence d'onboarding

• Créer leur premier rapport

Il est utile de considérer l'objectif principal (la conversion à un compte payant) comme une "macro-conversion" et les étapes intermédiaires comme des "micro-conversions".

Mesurer les micro-conversions vous aide à mieux comprendre le parcours client et à suivre la progression de l'utilisateur dans votre funnel.

Ce que les micro-conversions vous apprennent

Le suivi des micro-conversions vous aide à atteindre deux objectifs clés

1. Découvrez quelles parties de votre site web ou de votre application intéressent les utilisateurs et utilisatrices

2. Identifiez les points faibles de votre funnel, ou les étapes où les utilisateurs et utilisatrices ont le plus besoin d'aide

Imaginez que les utilisateurs et utilisatrices doivent effectuer 5 actions successives avant de souscrire à un compte payant. Comme vous suivez ces actions comme des micro-conversions, vous constatez que la plupart des utilisateurs et utilisatrices n'effectuent que les deux premières : il y a donc un problème à la ^troisième étape.

Maintenant que vous avez identifié le maillon faible, vous pouvez mener des investigations supplémentaires pour découvrir ce qui bloque les utilisateurs et utilisatrices.

Outils pour suivre les micro-conversions

Suivez les micro-conversions dans Google Analytics ou, si vous utilisez Contentsquare, dans votre dashboard d'analyse de produit.

Contentsquare vous permet de suivre les micro-conversions (comme le clic d'un utilisateur sur un bouton) en les configurant comme des événements et en quantifiant les points d'abandon de l'utilisateur.

Puis accédez aux bons replays de session et aux bonnes heatmaps pour examiner de plus près ce que font les utilisateurs et utilisatrices.

Contentsquare vous permet de suivre des actions concrètes, comme l'interaction d'un utilisateur avec une bannière

12. Taux de conversion

Dans le secteur du logiciel-service (SaaS), votre principal indicateur de conversion est le pourcentage d'utilisateurs et utilisatrices souscrivant à un abonnement payant. Selon votre modèle économique, ils peuvent provenir d'un compte d'essai ou être passés directement à un abonnement payant.

Pour calculer votre taux de conversion, divisez le nombre total d'inscriptions à un compte payant par le nombre total d'opportunités (comme les inscriptions à un essai). Puis multipliez ce résultat par 100 pour obtenir un pourcentage.

Ce que le taux de conversion vous apprend

Un taux de conversion élevé est le signe que vous parvenez à convaincre les visiteurs qu'il vaut la peine de payer pour votre application.

Cet indicateur est l'un de vos plus précieux : il sert à prévoir les revenus au cours du temps. De plus, votre taux de conversion vous aide à évaluer les éléments de votre funnel qui influencent les conversions (comme votre page de tarification et l'onboarding de votre application).

Comme bon nombre d'entreprises SaaS, Monday utilise une page de mise à niveau/tarification pour générer des conversions

Outils pour suivre le taux de conversion

Votre outil de traitement des paiements enregistrera vos nouvelles inscriptions. Vous pourrez ensuite importer ces données dans une plateforme d'analyse de produit ou laisser Contentsquare suivre votre taux de conversion sur l'ensemble des sessions et des appareils.

Par exemple, si vous utilisez Contentsquare pour suivre l'analyse de produit, vous pouvez analyser les conversions multi-sessions pour voir exactement combien de sessions sont nécessaires pour qu'un utilisateur ou une utilisatrice convertisse.

Vous pouvez aussi utiliser le module Funnel pour

• Mesurer la conversion au fil des sessions

• Analyser les principaux événements entre les étapes

• Comprendre la friction entre les étapes

• Comparer l'influence des différents événements utilisateur sur la conversion

Si vous constatez une baisse des conversions, vérifiez les segments d'audience les plus touchés, puis mettez en place un sondage pour les interroger sur leur expérience.

Contentsquare Surveys vous aident à comprendre pourquoi les conversions chutent à des étapes clés de votre funnel

13. Utilisateurs actifs quotidiens

Le nombre d'utilisateurs actifs quotidiens (DAU) permet de suivre le nombre d'utilisateurs et utilisatrices qui interagissent activement avec votre application chaque jour. C'est un bon indicateur de la fidélisation utilisateur, c'est-à-dire de l'engagement après l'inscription.

Mais c'est un indicateur subjectif car il n'existe pas de définition officielle d'un utilisateur actif. Pour certaines entreprises, il s'agit de toute personne ouvrant leur application. Pour d'autres, il s'agit d'un utilisateur effectuant des actions clés, comme cliquer sur une fonctionnalité principale de l'application.

Ce que le DAU vous apprend

Les utilisateurs actifs sont essentiels à la survie de votre application : plus vous en avez, plus vous pouvez générer de revenus et améliorer vos autres indicateurs de croissance. À l'inverse, une baisse du nombre d'utilisateurs actifs pourrait compromettre gravement le succès de votre application.

Dans cette optique, le nombre d'utilisateurs actifs quotidiens (DAU) vous aide à évaluer la santé globale de votre application en fonction de la valeur qu'elle apporte aux utilisateurs et utilisatrices. Le suivi du DAU vous permet aussi de savoir si les modifications apportées ont amélioré ou détérioré l'expérience utilisateur.

Remarque : pensez à calculer les utilisateurs actifs hebdomadaires (WAU) et les utilisateurs actifs mensuels (MAU) pour une vue d'ensemble de l'évolution de l'engagement de votre application au fil du temps.

Outils de suivi du DAU

Les outils les plus appropriés dépendront de votre définition du DAU :

• Si vous définissez un DAU simplement comme une personne qui visite votre application, utilisez Google Analytics pour obtenir des informations sur les visiteurs uniques

• Si vous définissez un DAU comme une personne qui effectue des actions spécifiques, il peut être plus facile d'utiliser des outils d'analyse d'applications mobiles dédiés, comme Contentsquare.

Rassemblez les données pertinentes pour obtenir des insights approfondis

Le suivi de l'analyse comportementale est essentielle pour comprendre leurs besoins vis-à-vis de votre site web ou produit digital. De plus, les attentes des clients (et celles de vos concurrents) peuvent évoluer rapidement et les bons indicateurs vous montrent quand et où adapter votre stratégie.

Mais pour bien servir vos utilisateurs et utilisatrices, il est souvent nécessaire d'aller au-delà des simples indicateurs que vous suivez. Assurez-vous de vous munir d'outils permettant de recueillir des données à la fois qualitatives et quantitatives, afin d'explorer les raisons des tendances. C'est la meilleure façon de comprendre vos utilisateurs et utilisatrices (et de créer des expériences qui les font revenir).

FAQ sur les indicateurs d'analyse comportementale