Les KPI d’UX Analytics en complément des KPI traditionnels

En plus de votre donnée web analytics, vous pouvez vous appuyer sur des données à partir d’outils d’UX analytics tels qu’Hotjar, Microsoft Clarity ou encore Contentsquare. Ces outils permettent d’obtenir des informations complémentaires à celles présentes dans vos outils de web analytics.

Les outils de webanalytics permettent d’analyser le volume du trafic, les performances des sources d’acquisition, la mesure du nombre d’utilisateurs uniques ou encore le volume de consultation des pages d’un site. Ils permettent également de mesurer l’expérience du client qui visite le site ou l’application mobile. L’objectif est de déceler les freins dans les parcours de navigation pour fluidifier et augmenter la conversion, qu’elle soit transactionnelle ou rapportée à un objectif. 

Ces deux types d’outils offrent une multitude de KPI. Il y a les KPI analytics dits « traditionnels ». Dans cet article on se concentre sur les KPI d’UX analytics.

Les KPI d’UX analytics

Heatmaps

Les cartes de chaleur de scroll permettent de connaître la part des pages qui est réellement vue par l’utilisateur au-delà de la ligne de flottaison. Très utiles pour les blogs par exemple afin de connaître la réelle consommation des articles par l’utilisateur mais aussi pour les e-commerçants. Par exemple sur les pages produits pour savoir si toutes les informations de la page sont consultées et ainsi arbitrer si ce n’est pas le cas (remonter des éléments de réassurance par exemple).

KPI d'UX analytics : heatmaps

Les cartes de chaleur des clics de vos utilisateurs permettent d’identifier les dead clics (clics sur des éléments du site non cliquables) et les rage clics (lorsque l’utilisateur effectue plusieurs clics à la suite sur un même élément, souvent signe qu’il cherche à interagir mais n’y parvient pas). Les erreurs et les incompréhensions sur le site sont donc mises en évidence. 

La data au service de l'expérience client

Session recording

Le session recording permet de passer en replay les sessions d’un utilisateur et donc d’étudier précisément ses actions sur le site (mouvements de souris, interactions, temps morts). Cela est très utile pour comprendre comment les utilisateurs perçoivent le site même si l’utilisation de cet indicateur est chronophage.

Comment combiner les outils de web analytics et les outils d’UX analytics : cas d’usage.

Avant toutes choses, il faut rappeler que les outils de web analytics permettent surtout d’analyser la performance et le trafic inter-pages alors que les outils d’UX analytics permettent d’analyser l’expérience et le trafic intra-pages. Le premier met en évidence les symptômes alors que le second cherche un remède.

Si cette différence est claire, alors il devient facile de comprendre comment combiner l’utilisation de ces deux types d’outils pour en retirer des insights intéressants.

Voici un exemple de cas d’usage démontrant la chronologie logique d’utilisation des KPI abordés et le protocole méthodologique à employer :

L’un de mes clients avait modifié son prestataire de paiement et donc l’interface même de la brique de paiement et souhaitait connaître les impacts de ce changement.

1ère étape: Le constat grâce à la web analyse

J’ai donc dans un premier temps utilisé les KPI de l’outil de web analytics et notamment le taux d’abandon sur la page de paiement. Il s’est avéré que le taux avait plus que doublé sur la nouvelle brique par rapport à l’ancienne version pour la même période de l’année précédente. 

2ème étape: L’hypothèse d’un événement exogène écartée grâce à la web analyse

Les indicateurs de sources de trafic étaient quasiment identiques d’une année sur l’autre, ce qui a écarté l’hypothèse d’une source de trafic en augmentation du volume mais moins performante sur la page de paiement. La structure du trafic présent sur la page de paiement était quasiment iso d’une année sur l’autre et cela a été démontré par la web analytics.

3ème étape: L’utilisation de l’outil d’UX analytics pour comprendre le comportement des utilisateurs sur la page

Le décorticage des données UX analytics a donc commencé. Il s’est avéré que le nombre de rage clics dans la nouvelle brique de paiement était élevé et que les utilisateurs cherchaient à cliquer sur l’illustration des cartes de paiement pensant qu’il fallait choisir un mode de paiement.

En effet, l’ancienne brique de paiement nécessitait que l’utilisateur choisisse son type de carte avant d’entrer ses informations alors que la nouvelle brique ne nécessite que l’entrée des informations de paiement dans les champs libres, les illustrations de cartes n’étant là que pour informer les types de cartes acceptées. Le nombre de rage clics sur cet encart était d’ailleurs deux fois plus important pour les non acheteurs que pour la moyenne des utilisateurs de la page, cela est venu confirmer qu’un souci de compréhension était apparu à ce moment du paiement.

Web analytics et UX analytics : des outils complémentaires.

Pour conclure, l’outil de web analytics permet d’alerter sur des KPI pour mettre en évidence des zones de friction à l’intérieur du site. L’outil d’UX analytics apporte des informations complémentaires pour comprendre pourquoi l’utilisateur fait face à des problèmes sur la page. Dans ce cas d’usage, les illustrations ont été déplacées vers le bas du formulaire et le taux d’abandon a fortement diminué. 

Couplés à une méthodologie consistant à identifier des anomalies et à formuler des hypothèses, les outils de web analytics et d’UX analytics sont gorgés de KPI très intéressants à suivre. Ils exigent toutefois un plan de marquage fiable et à jour pour avoir confiance en la donnée et baser les décisions sur des indicateurs de qualité.

Contenu rédigé par meet your data et paru dans le livre blanc « Data for CX » de seenaptic.

Bastien Truchon

Alternant chargé de la communication chez Netvigie et pour Seenaptic

-Plus communément appelé Bastouille la grenouille
- Amateur de séries et de films

Je traite des sujets relatifs au Tag management et à la qualité des données

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