user profile & analytics

User Profile & Analytics

Mieux comprendre pour mieux cibler

Des données, pour quoi faire ?

Comment transformer les datas en connaissance ?

“Si vous ne pouvez pas mesurer, vous ne pouvez pas améliorer” Lord Kelvin

“Si vous ne savez pas mesurer, vous ne pourrez pas pérenniser”

4 questions auxquelles peut répondre Google Analytics

1. Comment connaître le parcours réel d’un acheteur sur mon site ?

2. Ai-je bien identifié les cibles primaires, secondaires et périphériques ?

3. Pourquoi le taux de rebond d’un site est-il si important et comment le corriger ?

4. Quels sont mes visiteurs utiles ? Comment les garder ?

Supprimer le facteur “Chance”

Données brutes Connaissances

Configuration

A/B Testing

Recherche

Segment

Analyse

Facteurs d’influence de Google Analytics sur votre stratégie

Webperformance User Experience Entonnoir conversion Cible

Quelle source d’acquisition pour quels comportements ?

Parcours réel d’un acheteur

Mieux qu’un long discours, une courte vidéo…

Que peut nous apprendre le “flux de comportement” ?

➔ Quel est le comportement de l’internaute en fonction des sources d’acquisition

de trafic ?

➔ Quelle page génère le plus de sorties/abandons du site ?

➔ Est-ce que mon utilisateur “tourne en boucle” et n’arrive pas à se diriger sur

mon site ?

➔ Est-ce qu’il se dirige aisément vers le tunnel d’achat ?

Le flux de comportement : Data + UX = Stratégie payante

➔ Il y a plusieurs possibilités de sourcer le flux de comportement (voir image

ci-contre)

➔ Sur Analytics, on peut évaluer le flux de l’utilisateur selon :

◆ La source de trafic

◆ Le comportement (sur quel bouton a-t-il cliqué par exemple)

◆ Dimensions personnalisées (ab-testing)

◆ Publicité (Campagne Adwords ou Affiliation)

◆ Réseaux sociaux

◆ De la démographie et de la sociologie (âge, sexe, support, etc…)

◆ Variables personnalisées

Comportement dans le tunnel d’achat

Quelles solutions ?

En fonction de ce qui a été analysé en amont sur le flux de navigation des utilisateurs

sur le site et dans le tunnel d’achat, il faut :

➔ Installer une carte de chaleur pour appuyer les données d’Analytics

➔ En fonction des résultats apportés par la carte de chaleur :

◆ Retravailler l’ergonomie de/des page.s faisant défaut

◆ Repenser le tunnel d’achat.

◆ Ou les deux

➔ Opter pour des retouches ou une refonte totale.

Connaissez-vous vraiment vos cibles ?

De l’utilité des personas

➔ Créer un persona est indispensable pour viser juste au niveau de votre cible.

➔ Cela vous permettra de déterminer un profil type d’utilisateurs ou d’acheteurs.

➔ Mais le persona pourra être “challenger” par l’analyse de vos statistiques.

➔ Vous n’avez peut être pas la cible que vous croyez…

Exemple de personas

Corrélation Cible - Persona - Analytics

➔ Google Analytics peut être utilisé avant la création du persona (pour en créer

un tout nouveau après avoir recueilli un volume de statistiques adéquat)

➔ Après la construction du persona (pour affiner un profil existant)

➔ Pour garantir une corrélation correcte entre persona et analytics, il faut avant

tout créer des segments.

Segments personnalisés

Créer un segment personnalisé va

vous permettre de savoir si vous

avez visé juste, ou si vous passez à

côté d’un quorum qualifié.

Prenons l’exemple d’un site dédié

à la belote et à la coinche.

Cible primaire : +65 ans. Habitant dans une zone rurale ou péri-urbaine. Jouant sur Tablette.

Création d’un segment personnalisé

Quelles sont les cibles du site de belote ?

Quelles sont les cibles du site de belote ?

Quelles sont les cibles du site de belote ?

Quelles sont les cibles du site de belote ?

Quelles sont les cibles du site de belote ?

PersonaIssu de l’observation approfondie

d’Analytics

Nom : DurandPrénom : Michel Âge : 57 ansGenre : HommeLieu de résidence : LyonSites favoris : Jeux de cartes, sites de programmes ciné, etc…Support de navigation : Desktop

Taux de rebond et bonnes pratiques

Qu’est-ce que le taux de rebond

Le taux de rebond est le pourcentage de sessions avec consultation d'une seule

page, c'est-à-dire les sessions (ou visites) dans lesquelles l'utilisateur a quitté votre

site sur la page d'entrée sans avoir interagi avec cette dernière.

Mais qu’est-ce qu’une interaction pour Google Analytics ?

➔ Une interaction pour GA équivaut - a minima - à une page vue (en dessous des

30 minutes)

Scénarii pour lesquels un taux de rebond est enregistré

• Une personne visite votre site et le quitte immédiatement.

• Une personne atterrit sur un article de votre blog, passe 20 minutes à le lire, et quitte votre site.

• Une personne atterrit sur une landing page ou votre page « contactez-nous », compose votre numéro de téléphone, et quitte le site.

• Une personne atterrit sur votre page d’accueil, visionne une vidéo YouTube de 5 minutes qui y est intégrée, et quitte le site après.

80%Taux de rebond moyen sur un site one-page

Source : Kissmetrics

20%Taux de rebond moyen sur un portail

Source : Kissmetrics

50%Taux de rebond moyen sur un site de media/contenu

Source : Kissmetrics

40%Taux de rebond moyen sur un site générateur de lead, type landing Page

Source : Kissmetrics

30%Taux de rebond moyen sur un site e-commerce

Source : Kissmetrics

Autres données sur le taux de rebond

➔ L’outil RockFuel propose une vision différente :

◆ Entre 26% et 40% : Taux de rebond exceptionnel

◆ Entre 41% et 55% : Taux de rebond satisfaisant

◆ Entre 56% et 70% : Taux de rebond acceptable

◆ Au-dessus de 70% : Taux de rebond préoccupant

Taux de rebond et Web-performance

➔ Un taux de rebond élevé doit vous alerter

sur :

◆ Un temps de chargement trop long (> 5 sec)

◆ Une structure de site désuète

(arborescence trop profonde, pages liées

entres elles de manière non pertinente, …)

◆ Une navigation peu ergonomique.

L’utilisateur se perd en conjectures et ne

trouve pas l’information au bon moment

Exemple ci-dessus. Site se chargeant en 6,5 secondes en moyenne (sur toutes les pages), mauvaise arborescence :

65% de taux de rebond moyen

Le visiteur utile : la clé de votre stratégie

Pourquoi étudier le “visiteur utile” ?

➔ Vous avez déterminé vos cibles plus précisément grâce à Analytics

➔ Vous avez pu déterminer quel était le parcours de l’utilisateur sur votre site

➔ Vous avez trié les pages à fort taux de rebond de celles qui captent l’attention

de l’internaute ?

➔ Il vous faut maintenant séparer “le bon grain de l’ivraie” et observer quels

sont vos visiteurs utiles et comment se comportent-ils ?

> 120 secs & > 2 pages vuesCritères déterminant le “visiteur utile.”

Le “VU” reste sur votre site, s’y plaît et potentiellement achète.

11%Sur 77 sites étudiés, le taux de visiteur utile est de 11%.

Création du segment personnalisé : “Visiteur utile”

Flux de comportement “VU” vs. Néophyte

Visiteur utile : clé de votre stratégie

L’étude du “VU” répond à plusieurs questions :

➔ Pourquoi ces visiteurs restent et pas les autres ?

◆ Comment améliorer l’ergonomie du site pour capter les néophytes et de ne pas perdre

➔ Comment réussir à amener ces visiteurs utiles à plus convertir sur notre site ?

➔ Quelles sont les pages les plus vues par ces visiteurs utiles ?

➔ Etc…

Pour aller plus loin…

15%On estime à 15%, la connaissance des fonctionnalités d’Analytics par les personnes travaillant dans le milieu du Web.

Source : Ben Plumer

Pour compléter votre analyse : Carte de chaleur

S’intéresser à la certification Analytics

Dès demain, plongez-vous dans Analytics pour …

➔ Bien mieux comprendre l’existant pour pérenniser vos stratégies webmarketing

➔ Découvrir de nouveaux leviers à activer pour augmenter votre taux de

conversion

➔ Faire un focus sur l’ergonomie de votre site, sur les freins à la bonne navigation

de l’internaute

➔ Pour comprendre l’écosystème global de votre site en vous plongeant dans ses

statistiques et réaliser des analyses croisées.

Thomas Leonetti - www.thomas-leonetti.comMail : contact@thomas-leonetti.com

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