L’Analyse du Comportement Utilisateur (UBA) est une méthode d’investigation des actions des utilisateurs pour comprendre leurs besoins. Avec l’avancée des technologies web, non seulement les modes de vie mais aussi l’efficacité au travail et dans les affaires se sont améliorées, et le marketing n’est pas une exception.

Par exemple, si vous gérez un site de commerce électronique, il est désormais possible de saisir les actions des visiteurs du site. L’Analyse du Comportement Utilisateur fait référence à la méthode de recherche de ces actions utilisateur pour comprendre leurs besoins.
Dans cet article, nous expliquerons l’Analyse du Comportement Utilisateur, en couvrant tout, de son aperçu aux méthodes spécifiques, de manière facile à comprendre.

Qu’est-ce que l’Analyse du Comportement Utilisateur (UBA) ?

L’Analyse du Comportement Utilisateur (UBA), ou User Behavior Analytics, se concentre sur l’analyse des actions, des pensées et des besoins des utilisateurs. Les entreprises utilisent l’UBA pour recueillir des informations qui peuvent informer leurs activités marketing ultérieures.

Intégration de l’Analyse du Comportement Utilisateur dans le Marketing Web

Le Marketing Web est une méthode de construction d’un système pour attirer des clients en ligne et les monétiser. Dans le Marketing Web, il est essentiel de définir des cibles et des personas. L’Analyse du Comportement Utilisateur est souvent utilisée dans ce processus.

Plus précisément, cela implique d’estimer les caractéristiques des visiteurs du site en fonction de leur appareil, de leurs informations de connexion et de leurs activités sur le web. Normalement, des outils d’analyse et de mesure sont utilisés pour étudier les modèles comportementaux des visiteurs du site. Cela peut mener à comprendre quels types d’articles intéressent les utilisateurs cibles.

Avantages de l’Analyse du Comportement Utilisateur

Il existe plusieurs avantages à réaliser une Analyse du Comportement Utilisateur.

Elle sert de référence pour structurer le site.
Elle clarifie le contenu qui devrait être créé.
Référence pour la Structuration du Site
Les données obtenues à partir de l’Analyse du Comportement Utilisateur peuvent être un point d’appui dans la structuration d’un site web. Lors de l’exploitation d’un site web, il est nécessaire de considérer la structure du répertoire du site et les liens internes.

L’Analyse du Comportement Utilisateur peut révéler :

Les routes d’entrée les plus courantes (par exemple, beaucoup via le moteur de recherche Google).
Quelles pages reçoivent le plus d’entrée.
Comment les utilisateurs naviguent à l’intérieur du site.
Ces informations peuvent aider à déterminer les catégories efficaces à ajouter ou où placer des liens internes.

Identification du Contenu à Créer

L’Analyse du Comportement Utilisateur peut révéler quelles pages attirent le plus d’accès, clarifiant ainsi quel contenu devrait être préparé ensuite. De plus, les données obtenues peuvent servir de référence pour comprendre les intentions de recherche des utilisateurs, aidant à la création de pages.

Par exemple, supposons que vous prépariez deux articles : « Critique de Ramen en Cup saveur Sauce Soja » et « Critique de Ramen en Cup saveur Sel ». Si vous vérifiez les données d’accès après avoir placé des liens mutuels en évidence dans les sections de tête de ces deux pages, vous pourriez trouver que la page par session est de 1,5 pages.

Cela signifie qu’un visiteur sur deux navigue entre ces deux pages.
De cela, vous pouvez hypothétiser que les personnes qui lisent une critique sont également intéressées par d’autres saveurs. Ainsi, créer une « Critique de Ramen en Cup saveur Miso » pourrait augmenter davantage le taux de navigation du site.

Points à noter dans l’analyse du comportement utilisateur

Lors de la conduite de l’analyse du comportement utilisateur, prêtez attention aux points suivants :

1. Concentrez-vous sur les modèles comportementaux des personas et des cibles.

L’analyse du comportement utilisateur est axée sur l’analyse des modèles comportementaux. Faites attention à ne pas la confondre avec la définition des attributs. En marketing, les cibles et les personas sont généralement définies, et des attributs tels que le nom, l’âge et le sexe sont établis. D’autre part, l’analyse du comportement utilisateur est une stratégie qui se concentre sur les actions spécifiques des personas pour en extraire les pensées et les besoins.

2. Les données peuvent ne pas être utiles si le nombre d’utilisateurs est faible

L’analyse du comportement utilisateur repose sur les journaux des utilisateurs. Normalement, si la taille de l’échantillon n’atteint pas un certain niveau, les données peuvent ne pas être utiles. Cela est connu sous le nom de convergence de probabilité en statistiques. Par exemple, la probabilité de lancer un six avec un dé est de un sur six. Cependant, si vous lancez le dé une seule fois et qu’il tombe sur cinq, les données suggéreraient une probabilité de 100 % de lancer un cinq et une probabilité de 0 % de lancer un six. Toutefois, à mesure que vous augmentez le nombre de lancers, la probabilité moyenne de lancer un six se rapproche de la valeur correcte de un sur six. En raison de ce principe statistique, soyez conscient qu’une analyse précise n’est pas possible si l’échantillon d’utilisateurs est trop petit.

3. Danger d’analyser les données sans connaître le domaine

Il existe un risque de réaliser une analyse de données incorrecte sans une compréhension approfondie de la situation sur le terrain ou des intentions de recherche des utilisateurs. Par exemple, supposons qu’il y ait un article sur un site Web qui attire beaucoup d’accès. Analyser cet article sans information sur sa valeur ou ce qui résonne avec les utilisateurs peut être difficile. Par conséquent, consultez toujours le directeur de contenu ou l’écrivain responsable de l’article.

Ces points sont essentiels pour garantir que l’analyse du comportement utilisateur est réalisée de manière efficace et éthique, en fournissant des données fiables et utiles pour les stratégies de marketing.

Cadre de l’Analyse du Comportement Utilisateur (UBA)

Dans le développement de l’analyse du comportement utilisateur, il existe un modèle conceptuel de base connu sous le nom de cadre. Voici quelques-uns des cadres utilisés dans l’analyse du comportement utilisateur :

1. Analyse RFM
2. Analyse décile
3. Analyse comportementale

Analyse RFM

L’analyse RFM est une méthode utilisée pour classer les utilisateurs et développer des stratégies appropriées pour chaque groupe. RFM signifie :

• Récence (Date d’achat)
• Fréquence (Fréquence d’achat)
• Montant (Montant de l’achat)

Dans l’analyse RFM, les modèles de comportement des utilisateurs sont analysés en se concentrant sur les achats. Les utilisateurs sont classés selon des règles telles que :

• Récence : Plus l’achat est récent, plus le score est élevé. Cela indique un engagement actuel avec la marque ou le produit.
• Fréquence : Plus le nombre d’achats est élevé, plus le score est élevé. Cela suggère une fidélité et une interaction continue avec la marque.
• Montant : Plus le montant dépensé est élevé, plus le score est élevé. Cela reflète la valeur monétaire de l’engagement d’un utilisateur.

Les utilisateurs sont souvent divisés en segments basés sur leur score RFM pour permettre des actions marketing ciblées. Par exemple, un client avec un score élevé dans toutes les catégories peut recevoir des offres VIP exclusives, tandis qu’un client avec des scores bas pourrait être ciblé avec des campagnes visant à renouveler son intérêt.

Analyse décile

L’analyse décile est une méthode qui divise un ensemble de données, telles que les scores de clients ou les résultats d’une enquête, en dix parties égales. Cela permet aux entreprises de voir clairement le top 10 %, le bas 10 %, et ainsi de suite. Cela est souvent utilisé pour identifier les meilleurs ou les pires performants dans un groupe.

Analyse comportementale

L’analyse comportementale se concentre sur les actions spécifiques que les utilisateurs prennent au sein d’un produit ou service. Cela peut inclure des métriques telles que les taux de clics, le temps passé sur une page, ou le parcours utilisateur à travers une application. Les informations recueillies sont utilisées pour optimiser l’expérience utilisateur et améliorer la conception des produits.

Chaque cadre offre une perspective unique sur le comportement des utilisateurs, fournissant des informations précieuses pour le développement de stratégies efficaces en marketing et en gestion de la relation client.

Des stratégies appropriées sont ensuite développées pour chaque position.

L’analyse décile est une méthode qui consiste à grouper les utilisateurs en fonction de leurs montants d’achat. Dans l’analyse décile, nous nous concentrons sur l’analyse des modèles de comportement en fonction du montant dépensé pour les achats.

Plus spécifiquement, cela implique d’organiser les historiques d’achats passés dans un ordre décroissant de montants d’achat, puis de les diviser en dix parties égales. Ensuite, des données détaillées telles que le ratio des montants d’achat pour chaque groupe d’acheteurs et le montant moyen d’achat par personne sont calculées. Par exemple, disons qu’il y a 100 utilisateurs avec un montant total d’achat de 1 million de yens. Dans ce cas, les utilisateurs sont divisés en dix groupes égaux comme suit.

Numéro de Décile | Nombre d’Utilisateurs | Montant Total des Achats

Les métriques utilisées dans l’analyse décile incluent le ratio du montant d’achat, le ratio cumulatif du montant d’achat, et le montant moyen d’achat par personne.

De plus, l’analyse décile emploie les métriques suivantes :

– Ratio du Montant d’Achat
– Ratio Cumulatif du Montant d’Achat
– Montant Moyen d’Achat par Personne

Parmi celles-ci, le Ratio Cumulatif du Montant d’Achat fait référence à la proportion de la valeur totale jusqu’au décile pertinent par rapport au total général. En appliquant cela au cas présenté dans le tableau ci-dessus, les métriques seraient les suivantes :

Comme on peut le voir dans ce tableau, les stratégies pour les utilisateurs devraient être davantage concentrées sur les groupes supérieurs. Par exemple, dans l’industrie des applications pour smartphones, des stratégies de vente incitative et de vente croisée sont déployées pour les groupes de tête. D’autre part, il y a une tendance à se concentrer sur le développement de la clientèle pour les groupes inférieurs.

Comportemental

Le Comportemental (Attributs Comportementaux) est l’un des segments de l’analyse de segmentation utilisée en marketing. Il implique de grouper les clients en fonction des actions entreprises vis-à-vis des produits ou services. L’analyse de segmentation divise les utilisateurs en quatre catégories :

• Démographique (Attributs Démographiques)
• Psychographique (Attributs Psychologiques)
• Géographique (Attributs Géographiques)
• Comportemental (Attributs Comportementaux)

Parmi celles-ci, les trois premières catégories regroupent les utilisateurs en fonction d’attributs tels que l’âge, le sexe, le mode de vie et les caractéristiques régionales. D’autre part, la catégorie comportementale regroupe les utilisateurs en fonction de leurs actions. Ainsi, dans l’analyse du comportement utilisateur, l’analyse est menée du point de vue des attributs comportementaux.

Le comportemental se concentre sur les actions des utilisateurs pour le regroupement. Cela inclut :

• Produits achetés
• Date du dernier achat
• Nombre d’achats
• Montant dépensé
• Lieu et méthode d’achat
• Sources de trafic du site web
• Temps passé sur le site web
• Sessions de page sur le site web
• Actions sur le site web (par exemple, demande de matériaux)

Méthodes et Outils pour Vérifier l’Analyse du Comportement Utilisateur

Pour avancer dans l’analyse du comportement utilisateur, des outils principalement en ligne sont utilisés. Les méthodes représentatives incluent les outils suivants :

• Google Analytics
• Analyse de Heatmap (carte de chaleur)

Utilisation de Google Analytics

L’utilisation de Google Analytics est bénéfique pour l’analyse du comportement utilisateur. Google Analytics est un outil de mesure et d’analyse des données provenant d’un site web que vous exploitez et est également précieux pour les stratégies de SEO (Optimisation pour les moteurs de recherche).

Cependant, depuis juillet 2023, le Google Analytics traditionnel, connu sous le nom de Universal Analytics (UA), a mis fin à son service. Il a été remplacé par Google Analytics 4 (GA4).

Dans l’analyse du comportement utilisateur, les types de données suivants peuvent être vérifiés :

• Nombre de Nouveaux Utilisateurs et d’Utilisateurs Revenant
• Appareils et Navigateurs Utilisés
• Vues par Utilisateur (Page par Session)
• Temps d’Engagement (Durée de Séjour)
• Nombres de Conversion

Avec GA4, vous pouvez mesurer les nouveaux utilisateurs visitant le site web pour la première fois et les utilisateurs revenant. Les nombres de nouveaux utilisateurs et d’utilisateurs revenant peuvent être vérifiés à travers l’opération de menu suivante :

Menu « Rétention »

De plus, l’opération suivante vous permet de vérifier les actions détaillées des nouveaux utilisateurs :

Menu « Cycle de vie » → « Acquisition » → « Acquisition d’utilisateur »

Ici, vous pouvez vérifier les voies d’afflux des nouveaux utilisateurs. Les éléments vérifiables incluent principalement :

De plus, vous pouvez vérifier le « Nombre de sessions avec engagement ». Les sessions durant lesquelles le site a été consulté pendant plus de 10 secondes ou plus de deux pages ont été affichées sont comptées comme des « Sessions avec engagement ». En termes simples, cela compte lorsqu’un utilisateur effectue une action. Si ce nombre est extrêmement faible, cela peut indiquer que le site est difficile à utiliser pour les utilisateurs, donc soyez prudent.

Appareils et Navigateurs

Avec GA4, vous pouvez mesurer les appareils et les navigateurs utilisés par les utilisateurs. Autrement dit, vous pouvez comprendre « quels types d’appareils » et « quels types de navigateurs » sont utilisés pour visiter votre site. L’environnement utilisateur peut être vérifié à partir du menu suivant :

Menu « Utilisateurs » → « Technologie » → « Vue d’ensemble »

Dans cet exemple, il est évident que la majorité des accès provient des smartphones. De plus, les utilisateurs d’iOS constituent la plus grande proportion. À partir de cela, on peut en déduire que, par exemple, les articles web devraient être vérifiés sur des appareils iPhone lors de leur création.

**Vues par Utilisateur et Temps d’Engagement**
Avec GA4, vous pouvez vérifier les vues de page (PV) des pages web.

Ici, vous pouvez comprendre « combien de secondes les utilisateurs lisent la page » et « combien de pages un utilisateur lit ». Ces données peuvent être vérifiées via l’opération suivante :

Menu « Cycle de vie » → « Engagement » → « Pages et écrans »

Dans cette section, les éléments suivants sont affichés :

• Vues de Page
• Nombre d’Utilisateurs
• Vues par Utilisateur
• Temps Moyen d’Engagement (Durée de Séjour)
• Conversions

Parmi ces indicateurs, expliquons le concept de « Temps Moyen d’Engagement (Durée de Séjour) ». Dans l’image exemple, ce nombre est de « 1 minute 01 seconde », indiquant que les utilisateurs restent sur le site. Cependant, si ce nombre est « inférieur à 10 secondes » ou extrêmement bas, cela peut signifier que les utilisateurs ne lisent pas les articles. En d’autres termes, cela devient un défi significatif pour le site web d’améliorer la qualité des articles pour les rendre plus attrayants pour les visiteurs.

Nombre de Conversions

Avec GA4, vous pouvez vérifier le nombre de conversions (CV). Ici, une conversion fait référence aux objectifs fixés sur le site web, également connus sous le nom de points d’accomplissement.

Les conversions peuvent être vérifiées via l’opération suivante :

Menu « Monétisation »

Les éléments définis comme conversions sur un site web incluent principalement des éléments directement liés aux revenus. Ces éléments varient selon le but de l’opération du site web. Par exemple, dans le cas d’un site EC ou d’un site visant la vente de marchandises, les achats de produits ou les paiements deviennent des conversions. D’autres conversions possibles incluent :

• Achats de Produits
• Achats In-App
• Clics sur les Annonces

De plus, en utilisant le mécanisme de suivi d’événements, il est possible de définir des conversions. Le suivi d’événements est un système qui mesure le nombre de fois qu’un utilisateur effectue une action spécifiée sur un site web. Le suivi d’événements doit être configuré individuellement selon le but de chaque site web.

Les éléments mesurables incluent :

• Nombre de Clics sur des Liens Spécifiques
• Nombre de Téléchargements de Fichiers Spécifiques
• Nombre d’Influx depuis des URLs Spécifiques ou des Codes QR

Utilisation de l’Analyse Heatmap

L’analyse Heatmap est le processus de visualisation et d’analyse des actions des utilisateurs prises sur un site web. Spécifiquement, elle utilise la thermographie ou des graphiques pour suivre visuellement les actions des utilisateurs.

Dans l’analyse Heatmap, les quatre actions suivantes sont principalement analysées pour comprendre les besoins des utilisateurs.

Supervised by

Mathieu　Julien VILLARD, PDG, Admano Co., Ltd.

Diplômé du département de japonais de l’Université de Grenoble en France, titulaire d’un Brevet de technicien supérieur MCO (Management des unités commerciales), ainsi que d’un Diplôme Européen d’Études Supérieures en Marketing, chargé des relations publiques japonaises dans le secteur nucléaire pour une entreprise française, possède une profonde connaissance de la culture et de l’histoire japonaises. Spécialisé en codage et technique SEO . Actuellement en poste à la succursale française d’Admano.