Glossaire

Un recueil d'acronymes, de jargon et de termes utiles pour les équipes en charge des produits et des clients

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Statistiques utilisateur

What are user analytics?

User analytics are a type of business intelligence software that combine customer behavior data from web and mobile applications with profile and persona attributes to create a holistic view of the user and the user experience. Unlike purely qualitative views of the user, like surveys and interviews, user analytics link behavioral data about what users do with profile and persona data about who they are to give companies a clearer view of user cohorts.

Product managers, customer success managers, and digital marketers can use this data—even combining it with customer surveys and feedback—to better segment their customer base and take steps to engage the right groups of users with the most relevant experiences to more efficiently drive business growth and customer retention.

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 :

  1. 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.
  2. Retention: By grouping user and usage data, companies can understand which cohorts find the product to be sticky—and which don’t. Retention funnels usually look at historical return rates among a specific group of users by a chosen duration of time, like hours, days, weeks, months, or years.

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 :

  1. Informations commerciales
    User analytics have advanced the way companies understand and segment their customer base. By enabling product teams to create dashboards that group and filter product interaction data by both behavioral cohort and profile attributes, user analytics tools provide the connective tissue between the customer experience and key business metrics like customer acquisition cost (CAC), net revenue retention (NRR), and lifetime value (LTV).
  2. Prise de mesures
    User analytics drawn from web and mobile app interactions also provide an opportunity to further engage with user cohorts. Notifications, tutorials, offers, and guides are all methods that product managers, customer success managers, and digital marketers can use to target, influence, and promote behavior change or new behaviors among specific segments of the customer base directly within the product. These are all faster and more customized—and, in many cases, more effective—approaches to steering user activity than changing the product altogether.

Quels sont les cas d'utilisation des statistiques utilisateur ?

User analytics help companies understand and guide groups of customers to successful outcomes. Segmenting the customer base from user behaviors is an effective way to answer important questions that can drive business results:

  • 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 ?

As an example, Labcorp used analytics in Pendo to find that users were dropping out of the new user registration process on its patient portal for two reasons: Adding an extra space at the end of a name created an error message, and a third-party authentication tool was taking too long to load. The team shared that information with their development teams and the third-party partner to resolve the issues and support tickets dropped by 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.

In contrast, user analytics provide quantitative data to build user cohorts that are based on a combination of digital behaviors, context, and user profile data. For each user, the analytics database is populated with a stream of actions plus properties including date and time, location, device and system type, specific user and query inputs, referral channel, and much more. For users who have been identified, the database also includes all known demographic and firmographic data. The behavior data is immutable, while the profile data can be changed and updated over time.

From this data, user analytics enable cohorts to be derived from specific user behaviors or the combination of behaviors, profile details, context properties, or the intersection of multiple of these over a specified period of time. Behavior-based segmentation is not only more flexible, since cohorts can be as small as a single user or as large as the entire population, but also more relevant, since the actions on which the cohorts are based have already been observed, not presumed.

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.

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