Analyse UX et webanalyse : quand l’union fait la force

Outils de webanalyse et outils d’analyse UX : l’alliance parfaite pour une expérience utilisateur optimale

Chute du taux de conversion, baisse du taux de rebond, augmentation du nombre de sessions suite à une campagne… Aujourd’hui, les outils de webanalyse conventionnels permettent de facilement identifier sur quelles pages ces métriques sont en évolution, et de rapidement voir quelles sont les parties du site ou de l’app qui dysfonctionnent, ou au contraire celles qui ont les meilleures performances.

Grâce à Google Analytics, Adobe Analytics, ou encore AT Internet, on pourra par exemple rapidement s’apercevoir que les utilisateurs bloquent sur une étape du formulaire d’un site. Néanmoins, pour aller plus loin et comprendre pourquoi on observe un dysfonctionnement ou une meilleure performance sur telle ou telle page, l’analyste marketing sera rapidement limité par les capacités technologiques de ces outils. Il aura toutes les pièces du puzzle en main, mais ne saura pas exactement comment les agencer : c’est ici que les outils d’analyse UX entrent en scène.

Une fois le diagnostic sur la force ou la faiblesse d’une page établi, l’outil d’analyse UX permet d’observer le niveau d’engagement des utilisateurs, afin de mieux expliquer leur comportement. C’est ce qu’on appelle « l’in-page analytics » : comprendre à l’échelle de la page sur quelles zones l’utilisateur bloque, quelle est la profondeur (scroll) de sa navigation, quelles fonctionnalités sont les plus survolées sans être cliquées, etc.

Les outils d’analyse UX mettent ainsi à la disposition des analystes marketing des métriques et des fonctionnalités de segmentation des visiteurs plus riches que les outils classiques. Les produits « In-page analytics » de Google et « Activity Map » d’Adobe, qui font figure de précurseurs des outils d’analyse UX actuels, n’ont pas généré assez d’adoption et n’ont pas développé de nouvelles fonctionnalités rapidement. A noter que pour les utilisateurs d’une licence Google Analytics 360, Google propose une autre fonctionnalité Advanced Analysis, plus adaptée pour l’analyse UX mais ne fournissant pas encore toutes les capacités d’un outil d’analyse UX. Les leaders de la webanalyse ont donc préféré se concentrer sur leur coeur de métier, et ont ainsi laissé une brèche ouverte dans laquelle des acteurs comme ContentSquare, Clicktale, Hotjar et Beampulse se sont engouffrés. Aux Etats-Unis, la solution Heap Analytics est également très utilisée.

Analyse UX : la nouvelle discipline du digital

Les outils d’analyse UX présentent des métriques emblématiques, n’existant pas chez les solutions traditionnelles, comme :

• le pourcentage de scroll sur une page (scroll rate)
• le temps passé sur une zone particulière de la page (time spent)
• la récurrence de clic sur cette zone (click recurrence) ou le temps avant le premier clic (time before first click)

Ces métriques permettent, par exemple, de rapidement comprendre pourquoi les utilisateurs bloquent lors d’une étape dans un formulaire : en se rendant compte que la récurrence de clics dans un champ du formulaire est plus importante que pour les autres champs, on peut expliquer l’important taux de sortie depuis cette étape.

Ce type d’analyse, réalisable facilement avec une solution UX, serait bien plus complexe avec un outil de webanalyse.

De même, le rapport de Sunburst de ContentSquare permet de facilement visualiser les parcours les plus vertueux des utilisateurs, ce qui était difficilement faisable avec le Behaviour Flow de Google.

Un rapport de Behaviour Flow, plutôt complexe à manipuler de prime abord

Un rapport de Sunburst qui permet de comprendre les parcours utilisateurs les plus employés, les plus optimisés et les points bloquants

Pour aller plus loin, les outils d’analyse UX permettent enfin de créer des segments d’utilisateurs sur la base de leur comportement. On pourra ainsi isoler les utilisateurs ayant survolé le pop-in d’achat rapide sur une page d’affichage de liste de produits sans convertir, et se servir de ce segment pour analyser les chemins de navigation de ces utilisateurs, ou encore leurs interactions avec les pages produit.

Ces fonctionnalités de segmentation reposant sur des comportements UX sont uniques : elles sont un différenciateur fort des solutions d’analyse UX comparativement aux outils de webanalyse.

Une flexibilité accrue dans les paramétrages

Chez les acteurs spécialistes de l’UX, et en particulier ContentSquare, il n’y a pas de paramétrage pré-analyse (appelé plan de marquage) : contrairement aux outils de webanalyse classiques, le paramétrage se fait au fur et à mesure de l’analyse. La collecte de la donnée s’appuie sur les attributs HTML des pages à un instant t, et non sur la définition a priori d’éléments à tracker.

Gros avantage pour l’analyste marketing, qui bénéficie ainsi de plus de flexibilité ! Il peut sans cesse modifier les paramétrages liés à ses analyses et adopter une démarche itérative, en révisant ses segments d’utilisateurs ou zones d’analyses au fur et à mesure des enseignements apportés par les analyses précédentes.

Un grand pas pour le lancement de tests

Au-delà des outils de webanalyse, les outils d’analyse UX sont aussi complémentaires des outils de testing, en servant de préalables à la mise en place de tests.

L’outil d’analyse UX est ainsi l’outil idéal pour diagnostiquer les causes d’un dysfonctionnement sur une page. La phase suivante est idéalement de lancer un test pour venir confirmer ou infirmer une hypothèse provenant de cet outil.

Par exemple, là où l’outil d’analyse UX viendra prouver qu’un des champs d’un formulaire est bloquant pour les utilisateurs (baisse de taux de clic au niveau d’un certain champ, récurrence de clics supérieure à la moyenne…), l’outil de testing permettra de mener un test sur la longueur du formulaire, en supprimant le champ problématique et en mettant en compétition les deux versions du formulaire ainsi définies (voir exemple tiré d’un formulaire ContentSquare ci-dessous).

La récurrence des clics sur les champs montre une frustration sur certains boutons, qui peut conduire à la sortie du formulaire. Par exemple, le champ « Ville » sur le formulaire de coordonnées crée de l’hésitation et retarde la validation du formulaire, avec un nombre de clics moyen de 3,6.

A la lecture des résultats du test, on pourra mettre en place ou non une nouvelle version du formulaire. En un mot, si la webanalyse permet d’identifier les symptômes du mauvais fonctionnement d’un site et l’outil d’UX ses causes, le testing permet de trouver le remède ! La preuve que l’expérience utilisateur n’est pas une affaire d’intuition, mais bien de données.