J’ai pu aborder récemment les nouveaux styles de rapports web+app de Google Analytics. Ces derniers marquent l’avènement d’un modèle de collecte de data plus proche nativement de l’utilisateur qui utilise une plateforme numérique. Ce modèle est basé sur une mise en devant de la scène des « évènements » (jargon de l’analyse web). Les évènements sont des données collectées pour comprendre et optimiser le parcours utilisateur, ils sont utilisés dans l’UX, la publicité, le marketing. Ces “events” collectent des micros ou macro-comportements, usages importants pour la pérennité de l’application , du site web. Le but de ce changement de paradigme est ne l’oublions l’amélioration des interfaces à des fins de conversions. La genèse de ce modèle (qui est apparu voilà déjà une demi-décennie déjà) peut se trouver implémenté dès la conception des produits ou service (plateforme SaaS par exemple), on parlera de data Driven product design ou plus simplement de conception basée sur les données. Pour l’industrie publicitaire, les plateformes intègrent nativement la configuration des évènements à des fins de ciblage optimisé (voir illustration).
Pose d’évenements Facebook
Genèse du changement de modèle de data dans l’analyse web
Des technologies de plus en plus puissantes
Le numérique a accouché d’un buzz Word « big data » voilà maintenant 2 décennies avec ce que l’on appelé autrefois les autoroutes de l’information. Les technologies évoluent (fibre, bientôt la 5 G , et la 6 pour avant 2030 !) , les débits des réseaux augmentent , les appareils numériques se multiplient. Du coup, la collecte des données s’affine sur l’internet global (web , apps, IOT ). Avec la décennie qui se termine , on parle plutôt maintenant de « Small and smart data ». La bataille entre acteurs globaux pour avoir cet or numérique le plus pur possible est loin de s’achever. Ces GAFAM (Google Amazon Facebook Apple et Microsoft ) construisent des forteresses pour préserver leur « smart data » . Leurs gigantesques territoires dénommés par les experts ‘walled garden’ , jardin clos où ils maitrisent les créateurs de valeur (nous autres internautes, bloggeurs , musiciens, développeurs ) et ceux qui la consomment (grand public, professionnels, reste du monde !).
Un monde complexe multi-plateformes
La multiplicité des appareils de communication (tv connectées, smartphones, tablettes, ordinateurs, objets connectés, machines industrielles ), leur synchronisation, la popularité des services OTT (streaming, réalité augmenté et virtuelle) incitent à toujours plus d’ingénierie pour améliorer la qualité de la donnée. C’est dans ce contexte global historique que le changement de modèle de data trouve son origine. L’avènement des « évènements » qui constituent la colonne vertébrale de ce modèle sont un des éléments de réponse pour tenter d’analyser cette complexité des données. Ces dernières naissent et prolifèrent autour de l’usage des produits et services au sein du parcours prospect/client.
Modèle Classique versus modern approach event
Le monde du Saas , de la start up
Le numérique rend l’espace ubiquitaire, atomisé ou tout est relié . Les plateformes as a service de mise en relation (Uber, AirBnb pour l’image) ont explosé dans leur volume cette dernière décennie avec la volonté d’accoucher de produits sans cesse plus performants. L’ingiénerie du software a accouché de plateformes d’analyse qui mesurent les intéractions utilisateurs avec les interfaces des produits/services dans le but de les optimiser.
Modèle de la page vue obsolète et montée en puissance des évènements ?
Google Analytics , At internet , parmi les précurseurs du web Analytics ont fondé leur service autour du socle de la page vue, du nombre de visiteur etc… Ce modèle déterministe, car imposé par l’éditeur de solution, n’est cependant plus à la mode pour les raisons évoquées plus haut. Soulignons aussi que dans ce modèle classique de la « page Vue » , les évènements sur une app ou un site web ne sont pas absent non plus, mais sont plus une fonctionnalité « additionnelle » pas située au cœur de l’analyse comportementale. Par exemple dans google analytics, les “events” sont très réduits dans leur étendue au niveau des propriétés…par rapport à des plateformes comme Mixpanel, Amplitude.
Le besoin, car la technologie le permet avec le business des Apis (application programming interface pour permettre la discussion, communication de serveurs à serveurs), de délivrer plus d’informations autour de l’utilisateur, se fait sentir pour la marque. On passe d’un modèle Web centric vers un modèle User centric, ou les métriques gravitent autour de l’utilisateur au cours de son parcours multi-plateformes . Elles deviennent explicites et font sens (avec son consentement bien sûr, RGPD oblige ! ) pour comprendre l’utilisateur. Dans l’illustration ci-dessous, la vision 360 de l’utilisateur dans son parcours, permet de relever les étapes clés de l’interaction avec le produit ou service.
Collecte des events en scope 360
Qu’est-ce qu’un Event finalement ?
La relève d’une information numérique sur un modèle de data qui unie une action corrélée à une ou des propriétés. Elle est utile pour transformer la collecte des données en informations concrètes pour optimiser les interfaces, les navigations, les conversions.
La signification de l’ engagement de l’utilisateur
Cela se concrétise par une action, ou un ensemble d’action(s) accomplie(s) d’une manière directe par un prospect ou client. Selon l’étendue de la collecte, ces events naissent sur une plateforme ou plusieurs (site web, application, objet connecté) et dans un contexte précis comme sur plateforme SaaS, e-Commerce, messagerie interne etc…
- Clics sur un numéro de téléphone
- Ouverture d’une page tarif
- Lecture d’une vidéo
- Ouverture d’un courriel
- Ajout d’un produit sur panier
- Page vue (oui, cela devient un évènement !)
- Vente produit in-app
- Upgrade d’abonnement
- Authentification
- Soumission d’un formulaire
- Transaction ….
Des moments importants en dehors de l’intéraction pure “utilisateur”
Des étapes jugés importantes dans le parcours global utilisateur pas uniquement provoqué par l’utilisateur.
- Des ouvertures de message
- Une évolution du scoring sur l’engagement utisateur
L’enregistrement de données contextuelles
- Associé à l’évènement, porteur d’un signal « d’importance » envers le produit/service, des propriétés seront attachées. Pour l’e-Commerce, dans le cadre d’une transaction, on pourra avoir : Nom du produit, numéro de commande, la remise attribuée, la source à l’origine etc…
6 grandes étapes pour utiliser au mieux une stratégie à base d’events
1/ Avoir une vision du parcours client , depuis sa recherche jusqu’à l’achat et fidélisation, à chaque étape des évènements sont associés
Réprésentation du parcours clients
2 / Se donner une feuille de route analytics, quoi mesurer, vers quel but ? Voici ces statistiques selon les 7 grands chapîtres de l’analytics pour une application mobile :
- Utilisation active : Utilisateurs actifs quotidiens, hebdomadaires, mensuels ou même annuels
- Activation : Le premier moment de valeur d’un utilisateur
- Engagement : La fréquence et la cadence des actions clés
- Rétention : Retour des utilisateurs
- Conversion : inscriptions, remplissage de formulaires, etc.
- Recettes : chiffre d’affaires des ventes générées
- Satisfaction des clients : NPS …
3/ Etablir des objectifs business (kpis) est une étape de base qui va enclencher le reste ! Générer la vente de l’application, booster le branding…
Plan business et evènements analytics
…et articuler ces objectifs aux events, Ces derniers sont en correspondance avec les Kpis , dont certains tirent leur essence parfois directement d’events/propriétés. Exemple ici avec au chapître des recettes….
- Objectif : promouvoir le chiffre d’affaires de 15% au premier trimestre avec l’application mobile
- Statistique retenue -> Taux de conversion mesuré par le ration : Utilisateur inscrit sur Visiteurs uniques
- Events : L’utilisateur a téléchargé et s’est authentifié, achat in-apop, upgrade, transaction
- Propriétés : user_id, campagne acquisition, expérience, référent, etc…
On peut aussi selon les univers observés relier des objectifs par des events comme :
- Objectif : Améliorer l’engagement sur les contenus délivrés : Kpis : type de pages lues, niveaux de jeu atteint, temps moyen par écran -> events : titre_page, game_level
- Objectif : Booster les téléchargements d’une app : kpis : nombre d’utilisateurs de l’app -> events : nombre de comptes créés, supprimés…
3/ Avoir une approche dès la conception qui intègre l’UX (l’expérience utilisateur) et les évènements qui peuvent être relevés comme importants pour comprendre l’usage qui en fait par l’utilisateur.
Ux map et events
4/ Envisager une automatisation basée sur les évènements : Autrement appelé event based automation, selon le comportement de l’utilisateur, des déclencheurs basés sur des règles proposent une expérience personnalisée.
Facebook event trigger ads targeting
5/ Etablir un plan marketing/technique (développement /code) de mise en œuvre des évènements reliés à leur indicateur de performance et aux conditions de leur déclenchement.
Plan de marquage des evenements
6/ Analyser les résultats pour corriger ou optimiser ; comme ici avec mixpanel , sur une application de gaming, un rapport fait ressortir les principaux évènements suivis dans l’application :
- Nombre de jeux effectués
- Volume de niveaux accomplis
- Achats effectués
- Applications ouvertes
- Sessions terminées
- Achats in-app
- Tutoriaux suivis
- Messages envoyés….
Reporting analytics par evenements Mixpanel
Les éditeurs d’applications d’Analytics vont aujourd’hui toutes dans le même sens. Que ce soit google Analytics, mixpanel, amplitude ou autre . Au sein de leur code source , elles intègrent nativement la collecte des events comme un des piliers centraux dans leur interface de reporting et tableaux de bord. Le plus difficile pour le business analyste reste à implémenter une segmentation fine de toutes ces données. Interpréter la data, la rendre actionnable afin d’atteindre les objectifs stratégiques.
YA Ka !
