En quoi consistent les statistiques utilisateur ?
Les analyses utilisateur sont une technique d'analyse des données qui permet aux entreprises d'avoir une vision plus claire des cohortes d'utilisateurs. On utilise généralement un logiciel de business intelligence pour combiner les données sur le comportement des clients provenant d'applications Web et mobiles afin de créer une vision globale des utilisateurs et de leur expérience.
Les chefs de produit, les responsables de la réussite client et les spécialistes du marketing numérique peuvent utiliser ces données (et même les combiner avec des études et des commentaires de clients) pour mieux segmenter leur clientèle et faire en sorte d'orienter les bons groupes d'utilisateurs vers les expériences qui leur correspondent le plus. Ils pourront ainsi accroître plus efficacement l'activité et mieux fidéliser les clients.
Il existe deux moyens répandus pour les chefs de produit, responsables de la réussite client et spécialistes du marketing numérique de consulter les statistiques utilisateur pour prendre des décisions et des mesures :
- Par segment : dans l'affichage des statistiques du produit qui répartit les données d'utilisation en tendances, entonnoirs et parcours, la segmentation des données saisies par type d'utilisateur ou de compte offre un ensemble d'informations plus utiles que la segmentation par fonctionnalité et par pages. Les segments peuvent être définis par utilisateur, par événement d'utilisation, par donnée de sondage, mais aussi par source externe comme le canal de recommandation ou les données issues des systèmes de marketing et de gestion des ventes.
- Par fidélisation : en regroupant les données d'utilisation et des utilisateurs, les entreprises peuvent comprendre quelles cohortes trouvent le produit à leur goût... ou pas. Les entonnoirs de fidélisation s'intéressent généralement aux anciens taux de retour au sein d'un groupe d'utilisateurs spécifique, pour une durée donnée, par exemple en heures, en jours, en semaines, en mois ou en années.
Quel est l'avantage des statistiques utilisateur ?
L'avantage des statistiques utilisateurs est double : elles offrent des informations commerciales et permettent de prendre des mesures. Étudions cela de plus près :
- Informations commerciales
Les analyses utilisateur ont permis aux entreprises de mieux comprendre et segmenter leur clientèle. En permettant aux équipes produit de créer des tableaux de bord capables de filtrer et regrouper les données d'interaction du produit en fonction des cohortes de comportement et des attributs de profil, les outils d'analyse utilisateur font le lien entre expérience client et données commerciales clés, par exemple le coût d'acquisition client (CAC), la fidélisation de revenu net (NRR) et la valeur vie client (LTV). - Prise de mesures
Les analyses utilisateur réalisées sur les interactions avec l'application mobile ou Web offrent également l'occasion d'interagir davantage avec les cohortes d'utilisateurs. Les notifications, tutoriels, offres et guides sont autant de méthodes que les chefs de produit, les responsables de la réussite client et les spécialistes du marketing numérique peuvent utiliser pour cibler, influencer et promouvoir des changements de comportement ou de nouveaux comportements auprès de segments précis de clients, et ce directement dans le produit. Ces approches sont à la fois plus rapides et plus personnalisées, voire, bien souvent, plus efficaces, pour orienter l'activité d'un utilisateur plutôt que de changer le produit lui-même.
Quels sont les cas d'utilisation des statistiques utilisateur ?
Les analyses utilisateur aident les entreprises à cerner des groupes de clients pour les guider vers une expérience positive. Segmenter la clientèle en fonction des comportements est un bon moyen de répondre aux grandes questions qui génèreront des résultats :
- Quels comportements sont des signes avant-coureurs d'attrition ?
- Quelles caractéristiques de profil contribuent à la rétention des fonctionnalités ?
- Pourquoi tout changement de fonctionnalité modifie-t-il le comportement des utilisateurs ?
- En quoi les données verticales du client, le type d'appareil ou le canal de recommandation affectent-ils les résultats ?
- Quand les cohortes les plus importantes sont-elles devenues des utilisateurs ?
Par exemple, Labcorp a utilisé les analyses de Pendo pour constater que les utilisateurs abandonnaient le processus d'inscription sur son portail dédié aux patients pour deux raisons : l'ajout d'un espace supplémentaire à la fin d'un nom créait un message d'erreur, et un outil d'authentification tiers était trop long à charger. L'équipe a fait part de ces informations aux équipes de développement et au partenaire tiers afin de résoudre les problèmes et les tickets d'assistance ont chuté de 99 %.
Comment les statistiques utilisateur ont-elles évolué ?
Autrefois, les entreprises divisaient leur marché de deux manières : par les données démographiques/firmographiques (des entreprises) à grande échelle, qui offraient une vue d'ensemble de l'acheteur cible, et par les sondages, qui sont susceptibles d'être biaisés.
Les analyses utilisateur fournissent quant à elles des données quantitatives afin de créer des cohortes d'utilisateurs basées sur une combinaison de comportements numériques, de contexte et de données de profil d'utilisateur. Pour chaque utilisateur, la base de données d'analyse est remplie d'un nombre d'actions ainsi que de propriétés telles que la date et l'heure, le lieu, le type d'appareil et de système, les données spécifiques à l'utilisateur et à ses demandes, le canal de recommandation, etc. Concernant les utilisateurs qui ont été identifiés, la base de données comprend également toutes les données démographiques et firmographiques connues. Les données de comportement sont inaltérables, tandis que les données de profil peuvent être modifiées et actualisés au fil du temps.
Les analyses utilisateur permettent de déduire des cohortes à partir de comportements d'utilisateur spécifiques, de la combinaison entre comportements, informations des profils et propriétés de contexte, ou encore du croisement entre certains de ces derniers paramètres sur une période donnée. La segmentation basée sur les comportements est non seulement plus flexible, car les cohortes peuvent comprendre un seul utilisateur ou l'ensemble de la population, mais aussi plus pertinente, car les actions sur lesquelles les cohortes sont basées ont été observées et non pas présumées.
Où peut-on en savoir plus sur les statistiques utilisateur ?
Si vous souhaitez en savoir plus sur les statistiques utilisateur, vous pouvez consulter les nombreux ouvrages en anglais sur le sujet, comme « Lean Analytics » d'Alistair Croll et Benjamin Yoskovitz. Coursera propose également des cours en ligne sur l'acquisition d'utilisateurs par opposition à la fidélisation des clients et sur les statistiques utilisateur. Pendo a publié des contenus pour ceux qui cherchent à prendre des mesures à propos des informations sur les utilisateurs, réduire l'attrition de client et augmenter le rendement des comptes.
