Analyses mobiles

En quoi consistent les analyses mobiles ?

Les analyses mobiles sont une forme d'analyse produit. Ce type de logiciel de business intelligence permet de recueillir et de visualiser les comportements et habitudes des utilisateurs au sein des applications mobiles grâce au marquage des pages et des fonctionnalités. Les données ainsi obtenues permettent de prendre des décisions éclairées concernant l'amélioration de l'expérience produit et de l'engagement sur l'application mobile, et de stimuler l'activité.

Les avantages de l'utilisation d'un logiciel d'analyse mobile

Les chefs de produit utilisent ces données d'analyse pour suivre efficacement l'engagement et la satisfaction des utilisateurs sur mobile, mais aussi les mesurer dans le temps. Par exemple, les analyses mobiles apportent de plus amples informations sur :

• Les versions de l'application : Qui utilise quelle version de votre application ?
  Les utilisateurs d'une ancienne version peuvent rencontrer des problèmes que vous avez déjà corrigés récemment, obligeant votre équipe à traiter des demandes d'assistance et à résoudre des problèmes qui ont déjà été réglés. Les analyses mobiles vous permettent d'identifier le nombre d'utilisateurs qui se servent encore d'anciennes versions de votre application. Vous pouvez ainsi mesurer l'importance et l'urgence de les faire passer à la dernière version, puis prendre les mesures appropriées au sein de votre application.
• Le taux de fidélisation (ou de rétention) : Combien d'utilisateurs restent fidèles dans la durée ?
  Le taux de fidélisation est le pourcentage d'utilisateurs qui utilisent encore votre application après l'avoir installée ou avoir commencé à l'utiliser. Il est important de savoir combien de temps les utilisateurs continuent à utiliser votre application et à quel moment ils l'abandonnent afin de comprendre, et au bout du compte d'optimiser, l'ensemble du parcours utilisateur. Bien qu'il soit normal que le taux de fidélisation diminue après le lancement initial ou la période de prise en main, un déclin spectaculaire peut indiquer des problèmes plus importants qui méritent d'être résolus.
• L'adoption des fonctionnalités : Comment sont utilisées les fonctionnalités de l'application mobile ?
  L'adoption des fonctionnalités est un excellent indicateur de l'accueil réservé aux nouvelles fonctionnalités de l'application et de la valeur que les utilisateurs en retirent (et donc de leur intégration à leurs activités quotidiennes). Le marquage de fonctionnalités précises vous permet de savoir à quelle fréquence une zone ou une fonction donnée de votre application mobile est utilisée, et par qui.
• Les actions clés : Les utilisateurs retirent-ils un réel avantage de votre application mobile ?
  Le marquage des fonctionnalités, pages et événements de suivi les plus importants de votre application mobile vous permet de savoir si les utilisateurs se servent de votre produit comme il se doit. Dans Pendo, ces éléments et actions marqués sont appelés « actions clés ». On parle d'action clé lorsque les utilisateurs font bon usage de votre application, c'est-à-dire lorsqu'ils utilisent une fonctionnalité qui leur permet de réaliser la pleine valeur de votre produit et les incite à s'en resservir.
• Le marquage des pages : Comment les utilisateurs se déplacent-ils au sein de votre application mobile ?
  Le marquage des pages vous permet de connaître le parcours et les comportements des utilisateurs au sein de votre application mobile. Le fait de savoir les pages qu'ils visitent et les actions qu'ils effectuent sur chacune d'entre elles vous donne la possibilité de rationaliser leurs workflows, de simplifier la navigation ou d'intégrer des moments de satisfaction en vue d'améliorer leur parcours.

Pour en savoir plus sur les indicateurs clés de performance qu'un outil d'analyse mobile peut vous aider à mesurer, consultez cet e-book présentant les 10 principaux ICP mobiles que vous devriez suivre (et pourquoi).

Pourquoi les outils d'analyse mobile sont-ils importants ?

De nos jours, les utilisateurs veulent des logiciels fluides, intuitifs et agréables, que ce soit à la maison ou au travail, sur le Web ou sur mobile. Et à l'ère des expériences multi-écrans et multi-sessions, une approche orientée mobile, c'est-à-dire basée sur la connaissance du comportement de vos utilisateurs au sein de vos produits Web et mobiles (et la façon dont ils passent de l'un à l'autre), est essentielle pour optimiser l'engagement. Les analyses mobiles fournissent un premier ensemble de données aux entreprises afin d'évaluer et d'améliorer l'expérience de leurs utilisateurs.

Comment les analyses d'applications mobiles sont-elles utilisées ?

Pour de nombreuses équipes, la décision d'incorporer des analyses d'applications mobiles dans la pile technologique commence par des questions. Par exemple :

• Quelles sont les fonctionnalités de mon application mobile qui apportent le plus de valeur aux utilisateurs ?
• Comment les utilisateurs se déplacent-ils et naviguent-ils dans l'application ?
• Quel impact pourrait avoir la suppression de l'ancienne version de l'application ?
• À combien d'utilisateurs dois-je adresser une mise à jour de version ?
• À quel moment les utilisateurs rencontrent-ils des difficultés ou décrochent-ils ?

Grâce aux outils d'analyse mobile, les chefs de produit peuvent visualiser le parcours complet des utilisateurs et déterminer comment l'optimiser en améliorant le produit. Ces outils leur permettent également de corréler les analyses d'applications mobiles avec les indicateurs de fonctionnement afin de comprendre précisément l'influence de certaines fonctionnalités mobiles sur les résultats métier, par exemple l'augmentation de la productivité, la réduction du nombre de tickets ou d'appels à l'assistance et l'amélioration de la satisfaction des utilisateurs.

Une plateforme telle que Pendo, qui combine à la fois des analyses mobiles et des outils d'engagement in-app (dont des guides et des sondages), est idéale pour les chefs de produit qui cherchent à comprendre le comportement des utilisateurs au fil des sessions et sur les appareils dont ils se servent, puis à prendre des mesures en conséquence.

Par exemple, imaginons que vous prévoyez de supprimer une ancienne version de votre application, mais que vous souhaitez d'abord en évaluer l'impact et élaborer une stratégie pour annoncer ce changement aux utilisateurs. Les analyses Pendo pour Mobile vous permettent d'identifier les utilisateurs qui se servent encore de l'ancienne version de l'application, puis de les segmenter et de les cibler en leur adressant des messages in-app qui les avertissent de l'expiration prochaine du produit et les dirigent vers la boutique d'applications appropriée. Lorsque ces utilisateurs mettent à jour et ouvrent la dernière version de l'application, vous pouvez leur proposer une prise en main personnalisée qui leur présente tous les nouveaux avantages et fonctionnalités qu'ils n'ont peut-être pas utilisés ou auxquels ils n'avaient pas accès avec l'ancienne version.

How mobile analytics helps product teams make data-driven decisions

Mobile analytics isn’t just about collecting data—it’s about turning that data into actionable insights that shape your product strategy, improve user experience (UX), and drive growth. Here’s how product teams use mobile analytics to make smarter decisions:

Identify which features drive retention

By tracking in-app behavior, teams can pinpoint which features are most used by retained users. For example, if 80% of users who engage with a social sharing feature return within 7 days, that’s a signal it’s creating sticky behaviors. These insights help teams double down on what’s working and promote those features more strategically.

Prioritize the roadmap based on behavioral insights

It’s easy to make assumptions about what users want—but mobile analytics provides concrete evidence. If certain features see low usage, they may need rethinking or removal. Conversely, high-traffic features can indicate what’s adding value, and where to invest further. Usage heatmaps, event tracking, and paths/funnels that demonstrate user flows can all help drive roadmap decisions rooted in real-world behavior.

Spot friction and optimize user onboarding

The first few minutes of app usage are critical. Analytics can show exactly where users are abandoning the onboarding process. Are they dropping off during sign-up? Skipping a tutorial? Failing to enable permissions? These insights allow product teams to A/B test onboarding flows, simplify friction points, and improve first impressions—leading to better activation rates.

Detect app crashes & bugs faster

Analytics platforms often include performance monitoring and crash reporting. Real-time alerts and crash logs help product and engineering teams identify bugs early and fix them before they affect a wider user base. Reducing bugs not only protects your reputation—it directly improves user satisfaction and retention.

What mobile analytics should I track?

Tracking the right metrics is essential for understanding how users engage with your mobile app, identifying opportunities for optimization, and making data-driven product decisions. Here are some of the most valuable mobile analytics metrics and why they matter:

DAU/MAU (Daily Active Users / Monthly Active Users)

Why it matters: These metrics reveal how many users are returning to your app on a daily or monthly basis. A healthy DAU/MAU ratio indicates strong user stickiness and product-market fit.

Taux de fidélisation

Why it matters: Retention shows how well your app keeps users coming back after their first visit. High retention means users find value in your product, while low retention could point to poor onboarding or lackluster feature engagement.

Session length & frequency

Why it matters: These tell you how long users stay in your app and how often they come back. Short, infrequent sessions might suggest your app isn’t meeting user needs or is difficult to navigate.

Funnels & user flows

Why it matters: Funnels help you see where users drop off during key workflows like onboarding, checkout, or registration. Mapping these flows lets you identify friction points and optimize the in-app experience.

Crash reports & performance

Why it matters: A slow or buggy app leads to churn. Tracking crashes and performance issues helps you prioritize technical fixes and protect the user experience.

In-app events (e.g. button taps, screen views)

Why it matters: Event tracking gives you a fine-grained look at how users interact with features. This data is key to understanding user intent and uncovering which actions lead to conversions or drop-offs.

💡 Pro tip: Tracking in-app events gives you visibility into user intent and behavior beyond just pageviews.

Attribution sources

Why it matters: Attribution tells you where your users are coming from—paid ads, organic search, app store, etc. This helps you understand ROI on acquisition efforts and which sources bring in the most valuable users.

Analyse mobile et analyse Web : comprendre les principales différences

L'analyse mobile et l'analyse Web fournissent toutes deux des informations essentielles sur le comportement de l'utilisateur et les performances de l'application. Toutefois, elles concernent des environnements et des interactions utilisateur foncièrement différents.

Quel est l'objectif de l'analyse mobile ?

L'analyse mobile se concentre sur le suivi des interactions au sein des applications mobiles, en capturant des données propres aux appareils mobiles, telles que les plantages d'applications, les interactions avec les notifications push et la fréquence des sessions. Le suivi des données spécifiques aux appareils mobiles est essentiel, car les utilisateurs mobiles interagissent souvent différemment avec le contenu en raison de la nature portable des appareils et des interactions tactiles.

En quoi les analyses Web sont-elles différentes ?

En revanche, l'analyse Web concerne essentiellement le suivi du comportement des utilisateurs sur les sites qu'ils consultent à l'aide de navigateurs depuis des ordinateurs de bureau ou des appareils mobiles. Il s'agit d'indicateurs tels que les pages vues, le flux d'utilisateurs, les taux de rebond et le temps passé sur les pages. La technologie utilisée ici s'appuie fortement sur les cookies et le suivi des URL pour fournir des informations sur la manière dont les utilisateurs naviguent et interagissent avec les pages.

Une claire différence entre l'analyse des applications mobiles et l'analyse Web

La principale différence entre l'analyse mobile et l'analyse Web réside dans le type de données collectées et la manière dont elles sont utilisées pour optimiser l'expérience utilisateur. L'analyse mobile est indispensable pour les applications destinées à être consultées régulièrement et en déplacement, car elle nécessite une compréhension de la synchronisation des données hors ligne et de l'engagement utilisateur dans différents contextes. L'analyse Web, quant à elle, fournit des informations plus génériques sur l'efficacité du contenu et les stratégies de fidélisation des utilisateurs pour des interactions plus statiques et axées sur des informations.

Comprendre ces différences peut permettre aux entreprises d'adapter efficacement leurs stratégies numériques, en veillant à ce qu'elles répondent aux attentes des utilisateurs et améliorent le taux d'engagement sur l'ensemble des plateformes et des appareils.

Où peut-on en apprendre plus sur les analyses mobiles ?

Si vous souhaitez approfondir vos connaissances sur les analyses mobiles, consultez les ressources suivantes de Pendo :

• Visite auto-guidée : découvrez comment les analyses vous aident à comprendre le parcours des utilisateurs
• E-book : découvrez les 10 principaux indicateurs clés de performance mobiles que vous devriez suivre (et pourquoi)
• E-book : découvrez comment une approche orientée analyses peut favoriser l'adoption numérique