![[Visual] Website metrics stock](http://images.ctfassets.net/gwbpo1m641r7/5MIcS2nwtCpFlpmcyyEDUv/8f7d4973395834424161ad428ebbdf7c/Untitled_design__1_.jpg?w=3840&q=100&fit=fill&fm=avif)
La grande majorité des applications (et il en existe des millions) échouent. Les applications qui réussissent sont toutes pilotées par des équipes qui savent précisément comment analyser le comportement de l'utilisateur d'une application mobile (et comment utiliser ces données comportementales pour optimiser leur expérience d'application).
Seul le suivi du comportement de l'utilisateur permet de comprendre ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas dans votre application. C'est aussi (et ce n'est pas un hasard) la meilleure preuve que vous puissiez présenter à votre direction pour démontrer l'impact positif de vos investissements et initiatives.
Dans cet article, nous présentons quelques bonnes pratiques pour suivre l'utilisation d'une application, du premier jour jusqu'au millionième. (Que dire ? Nous sommes optimistes !)
Nous abordons comment
Fixer les objectifs stratégiques de votre application en fonction des étapes du cycle de vie du produit
Adapter votre stratégie de suivi d'application pour soutenir vos objectifs actuels et futurs
Associer les données comportementales avec les métadonnées contextuelles pour mieux comprendre vos utilisateurs et utilisatrices ainsi que votre produit
Maintenir une qualité de données élevée à chaque itération de votre application
Étape 1 : choisissez des indicateurs et des KPI en fonction des objectifs de votre application
Avant de mettre en place une solution de suivi, il est important de cartographier rapidement (mais minutieusement) le parcours client. Cela vous permettra d'identifier l'influence de l'utilisation sur les indicateurs clés de performance (KPI) et les indicateurs les plus pertinents de votre application mobile.
Les éléments sur lesquels vous choisissez de vous concentrer dans votre suivi, ainsi que la portée de votre plan de suivi, peuvent varier au fil des étapes du cycle de vie d'un produit ou d'une fonctionnalité.
Par exemple, si le produit ou la fonctionnalité que vous souhaitez analyser est nouveau, vous pourriez vous concentrer sur l'engagement des utilisateurs et identifier les points de friction. Mais au fil du temps, vous collecterez probablement davantage de données sur les événements consécutifs à l'activation. À ce stade, vous pourriez vouloir étudier les tendances d'adoption, de rétention et d'attrition.
Pour les développeurs d'applications mobiles qui souhaitent analyser le comportement de leurs utilisateurs et utilisatrices avec le même degré de rigueur que leurs homologues du web, les étapes avancées du cycle de vie du produit peuvent s'avérer utiles.
Explorons quelques objectifs courants des applications mobiles et les actions que vous pouvez entreprendre pour les atteindre.
Développez votre base d'utilisateurs et comparez iOS et Android
Utilisez l'analyse avancée pour identifier les canaux les plus efficaces d'acquisition utilisateur pour chaque plateforme (iOS et Android)
Analysez les données démographiques, les comportements et les préférences des utilisateurs et utilisatrices iOS et Android afin d'adapter les campagnes marketing en conséquence
Menez des tests A/B sur les deux plateformes afin d'optimiser les fiches de l'application sur les boutiques d'applications et d'améliorer les taux de conversion des visiteurs en téléchargements
Réduisez l'attrition et analysez les différences entre les versions d'applications
Mettez en œuvre des analyses complètes pour identifier les points d'attrition courants et comprendre les différences entre les versions de l'application (par exemple, les versions iOS et Android)
Analysez les modèles de comportement de l'utilisateur, comme l'utilisation des fonctionnalités, la durée des sessions et les niveaux d'engagement, spécifiques aux différentes versions de l'application afin de remédier aux points d'insatisfaction et d'améliorer la rétention
Utilisez des notifications ciblées ou des offres personnalisées en fonction des différences entre les versions de l'application pour réengager et fidéliser les utilisateurs et utilisatrices
Personnalisez les expériences et le suivi des parcours multiplateformes
Exploitez des techniques d'analyse avancée pour segmenter les utilisateurs et utilisatrices en fonction de leurs préférences, de leur comportement et de leur plateforme (web ou mobile)
Analysez les parcours utilisateurs sur les plateformes web et mobiles afin de comprendre comment les clients passent de l'une à l'autre et d'identifier les opportunités d'intégration fluide
Proposez du contenu, des recommandations ou des notifications personnalisées et adaptées aux préférences des utilisateurs et à leur utilisation de la plateforme
En suivant la façon dont les clients passent des plateformes web aux plateformes mobiles, les développeurs peuvent découvrir des insights précieux et identifier des opportunités pour une meilleure intégration des deux.
Améliorez l'expérience utilisateur en libre-service et augmentez les taux de conversion
Analysez les flux et les interactions des utilisateurs et utilisatrices au sein de votre application mobile, en vous concentrant sur les points de friction ou les difficultés rencontrées dans le processus en libre-service
Optimisez l'interface utilisateur, la navigation et l'utilisabilité générale de votre application mobile afin de garantir une expérience utilisateur fluide et intuitive, aussi bien pour les utilisateurs et utilisatrices iOS que pour Android
Exploitez les données analytiques pour identifier les points d'abandon spécifiques à chaque plateforme et mettez en œuvre des améliorations ciblées afin d'optimiser les taux de conversion
Étape 2 : définissez votre stratégie de suivi
Maintenant que vous avez défini vos principaux KPI, vous pouvez définir votre stratégie de suivi, qui devra soutenir vos objectifs actuels et futurs.
Voici comment définir la meilleure stratégie :
Identifiez les surfaces du parcours client que vous devez suivre
Commencez par identifier les surfaces critiques à suivre et à analyser. Puis cartographiez la technologie ou le cadre utilisé pour chaque surface. Enfin, choisissez l'option de suivi la plus adaptée à chacune, comme les intégrations, les kits de développement logiciel (SDK) ou les API de suivi.
Planifiez un suivi manuel et une capture automatique
Une approche de suivi hybride est la solution idéale pour gagner du temps et révéler des insights cachés. Cela veut dire que vous utiliserez une combinaison de suivi automatique et manuel.
Ce que vous aurez besoin de capturer en utilisant le suivi manuel | Ce que vous pouvez découvrir grâce au suivi avec capture automatique |
|---|---|
- les étapes clés du parcours utilisateur qui changent rarement, comme la création d'un compte - les actions critiques qui génèrent des résultats commerciaux (comme inviter un utilisateur, démarrer un essai ou acheter) - l'utilisation d'une nouvelle fonctionnalité (par exemple, le point d'entrée et les actions indiquant l'utilisation de la fonctionnalité) | - des frictions inattendues dans le parcours utilisateur. Par exemple, des utilisateurs et utilisatrices qui cliquent sur des éléments non cliquables - comment les comportements inattendus de l'utilisateur ou les parcours utilisateurs alternatifs convertissent |
Identifiez les utilisateurs et utilisatrices tout au long de leur parcours
Il peut être difficile de connecter les interactions des utilisateurs et utilisatrices entre les plateformes web et mobiles. Vous devez adopter une solution qui résolve les problèmes d'identité.
Cela vous permet de créer des vues cohérentes de vos utilisateurs et utilisatrices sur différents appareils, navigateurs et domaines.
Identifiant post-connexion | Identifiants de pré-connexion |
|---|---|
Configurez un identifiant utilisateur unique pour comprendre comment les utilisateurs et utilisatrices naviguent entre différents produits ou interfaces web et mobiles. Pour les interactions qui se produisent après la connexion, utilisez un nom d'utilisateur, une adresse e-mail ou toute autre information unique. La plupart des outils d'analyse proposent des options de "résolution d'identité". | Lorsqu'il s'agit d'événements qui surviennent avant la connexion d'un utilisateur, d'autres stratégies peuvent être envisagées. Certaines plateformes permettent d'identifier rétroactivement un utilisateur en faisant correspondre un utilisateur identifié avec un utilisateur non identifié sur la base d'un cookie ou d'un identifiant d'appareil. Ainsi, vous pouvez fusionner les deux identités et effectuer des analyses pertinentes, comme par exemple identifier les pages marketing les plus efficaces pour générer des essais utilisateurs. |
N'oubliez pas :il est important que toutes les équipes utilisent le même identifiant utilisateur. Cela assure la bonne attribution de tous les événements à un utilisateur spécifique.
Étape 3 : rassemblez le contexte critique et les métadonnées
Il est important de comprendre le comportement de l'utilisateur pour appréhender son parcours avec votre produit. Cela dit, les métadonnées pertinentes permettent d'affiner votre analyse et d'obtenir une vision plus précise de vos utilisateurs et utilisatrices ainsi que de votre produit.
Par exemple, vous pouvez enrichir les profils utilisateurs avec des données sur leur fonction, leur secteur d'activité ou la taille de leur entreprise. Grâce à ces données, vous pourrez déterminer si une fonctionnalité est mieux adoptée par les utilisateurs des grandes entreprises ou si ces derniers rencontrent des difficultés.
Il existe deux approches principales pour rassembler ces données : soit au sein de votre outil d'analyse, soit en aval, dans votre warehouse.
Chacune présente des avantages :
Combinez les données comportementales et les métadonnées dans votre outil d'analyse | Intégrez des données comportementales dans votre data warehouse |
|---|---|
Les petites équipes ou les équipes qui découvrent l'analyse de données peuvent manquer de ressources et d'expertise pour gérer des data warehouses et des outils distincts d'informatique décisionnelle (BI) et peuvent donc compléter leurs données au sein de la plateforme d'analyse. Cela peut également faciliter une messagerie plus ciblée et personnalisée en combinant des données enrichies avec des outils d'engagement client. | Les équipes les plus avancées peuvent déjà utiliser un data warehouse pour stocker, gérer et modéliser les données financières, commerciales et comportementales de l'utilisateur. En envoyant des données comportementales de leur outil d'analyse vers le warehouse, elles peuvent synthétiser différents types de données et mener des analyses plus sophistiquées (tout en facilitant la production de rapports inter-équipes). |
Étape 4 : assurance qualité après le déploiement
Utilisez votre outil d'analyse pour générer des rapports initiaux et configurer des dashboards qui cartographient le parcours client et se concentrent sur les domaines prioritaires identifiés à l'étape 1.
Lors de la création de ces graphiques, identifiez les problèmes rencontrés avec le déploiement. Il est tout aussi important de tenir une liste à jour des éléments non suivis.
Gestion des données manquantes
La manière d'aborder ce problème dépend du fait que vos données soient ou non capturées automatiquement :
Données capturées automatiquement | Données suivies manuellement |
|---|---|
Étiquetez les événements manquants au fur et à mesure. Pour la plupart des événements, vous n'aurez pas besoin de faire appel à votre équipe d'ingénierie pour instrumenter davantage le système. Utilisez plutôt vos données collectées automatiquement et étiquetez les événements dont vous avez besoin. Les meilleurs outils de suivi automatique proposent même un étiquetage rétroactif, ce qui vous permet d'analyser les nouveaux événements survenus depuis le début de la capture automatique, même si vous n'avez souhaité analyser ces données que depuis peu. | Commencez par dresser un premier bilan de votre plan analytique, en abordant les questions auxquelles vous souhaitez répondre. En suivant la méthode de scénarios automatisés, commencez par cartographier le parcours utilisateur et identifier les KPI, puis dressez une liste exhaustive des éléments de suivi manquants ou défaillants. Il est préférable de créer cette liste directement dans le système de gestion des tickets de l'équipe d'ingénierie afin de faciliter la priorisation et de minimiser les problèmes de communication lors du passage des feuilles de calcul aux tickets opérationnels. En centralisant le suivi des modifications pour chaque itération, votre équipe peut implémenter plus efficacement de nouveaux éléments de suivi (en réduisant les échanges) et identifier facilement l'absence d'une catégorie entière d'éléments. Avant de prioriser ces tickets, analysez la liste afin de repérer d'éventuelles tendances ou incohérences dans le suivi, et ainsi éviter de les reproduire. Ajoutez les tickets nécessaires pour garantir un suivi complet du workflow dans sa totalité. |
Correction des données incorrectes ou incohérentes
Vous pouvez adopter deux approches :
La mise à jour des définitions d'événements (recommandé) | La mise à jour du suivi des appels |
|---|---|
Les meilleures plateformes d'analyse vous permettent de mettre à jour les définitions d'événements indépendamment des appels suivi. Vous pouvez ainsi corriger ou affiner la définition d'un événement sans modifier le code de suivi. En modifiant la définition de l'événement plutôt que les données brutes de suivi, vous gagnez du temps pour le développement et mettez à jour automatiquement tous les graphiques et dashboards qui en dépendent. Cela représente un gain de temps pour tous les membres de votre entreprise, notamment les analystes qui auraient dû mettre à jour les graphiques et les parties prenantes qui auraient dû rechercher les dernières versions des dashboards. Cela contribue aussi à réduire les erreurs humaines et à éliminer les incohérences liées au suivi des appels entre iOS et Android, généralement effectués par plusieurs développeurs et équipes. | Il est préférable de regrouper ces modifications afin que votre équipe d'ingénierie puisse rapidement apporter ces petites modifications au code de suivi. Créez des tickets d'ingénierie pour chaque modification : ainsi, les personnes analysant les données pourront vérifier l'état de modification des données. Vous pouvez utiliser des étiquettes pour tous les tickets comportant un suivi des modifications, puis créer une vue unifiée de tous les tickets concernés. Ainsi, toute personne utilisant ces données peut anticiper les changements à venir et consulter le statut. |
Étape 5 : itérez et gouvernez en continu
Les produits s'améliorent et évoluent en continu, ce qui veut dire que le comportement de l'utilisateur et les événements bruts tirés du produit changeront eux aussi.
Au fur et à mesure que votre équipe ajoute des fonctionnalités, supprime des workflows et fait évoluer le produit, vous devez vous assurer que l'ensemble de données reste fiable et à jour.
Gouvernance dynamique pour les équipes produit agiles
Utilisez ces outils pour suivre les bonnes pratiques de gouvernance :
Vérification des événements. Il s'agit d'un processus de "vérification" régulière des événements par l'administrateur analytique. En suivant ce processus, votre équipe peut réaliser ses analyses plus efficacement, en ayant l'assurance d'utiliser les événements les plus récents.
Catégories d'événements. Vous pouvez aussi catégoriser les événements par équipe, produit ou workflow pour cibler les données utilisées par l'équipe. Cela facilite la recherche et la gestion des événements, des graphiques et des dashboards.
Propriété de l'ensemble de données.Désignez un ou une "propriétaire" unique en charge de veiller à ce que les événements d'un ensemble de données restent à jour et exacts. Il ou elle pourra aider à résoudre les problèmes et à vérifier les graphiques et les événements.
Gestion du cycle de vie des événements. Pour éviter de recréer des graphiques et des dashboards partagés lorsque des fonctionnalités ou des événements changent, utilisez des événements ou des tableaux virtuels. Cela garantira l'exactitude des données dans le temps et évitera toute confusion dues à des graphiques obsolètes.
Il existe deux méthodes courantes de création d' d'événements virtuels :
Option 1 | Option 2 |
|---|---|
Au niveau des données, utilisez des tables virtuelles, ajoutez des propriétés, des étiquettes ou des noms supplémentaires aux événements existants et conservez des listes d'événements bruts pour l'analyse. Cette approche implique généralement des requêtes SQL complexes, difficiles à maintenir et nécessitant d'importantes ressources d'analyse. | Choisissez un produit proposant une prise en charge low-code ou no-code des événements virtuels, permettant de définir l'ensemble de données séparément des événements bruts, simplifiant ainsi le processus et permettant d'obtenir le même résultat. |
Comment Contentsquare vous aide à suivre le comportement de l'utilisateur et à améliorer l'expérience utilisateur
Les équipes d'application les plus performantes s'appuient sur les données pour la plupart de leurs décisions. Mais cela implique des données en temps réel précises, fiables et accessibles à tous les membres de l'équipe (et, idéalement, à l'ensemble de l'entreprise).
Pour maintenir un ensemble de données complet et à jour, élaborez un plan d'analyse et d'instrumentation efficace de vos applications. Choisissez une tech stack flexible qui évolue avec votre produit et intègre des outils de suivi couvrant tous les aspects du parcours utilisateur, rendant ainsi l'analyse et le reporting accessibles à toute l'équipe.
La solution Product Analytics de Contentsquare, alimentée par Heap, est une solution complète d'analyse d'applications. Elle permet à votre équipe de suivre et d'analyser le parcours utilisateur de votre application, depuis l'onboarding, en fournissant une quantité considérable de données exploitables pour vous aider à créer une expérience qui séduira les utilisateurs et utilisatrices dans la durée.
![[Visual] Jack Law](http://images.ctfassets.net/gwbpo1m641r7/6K99ulcVqLqKGyNZUaPiF8/145af0b27131005d862c790ddcafb3c5/Jack_Law.jpg?w=3840&q=100&fit=fill&fm=avif)