Analyse multisessions ou comment décrypter le comportement utilisateur à travers ses visites

Franck Scandolera

web analytics multisession - optimisation-conversionL’analyse multisession permet de fournir plusieurs enseignements à travers les multiples visites d’une même personne. Pour presque tous les sites Web, c’est une façon incroyable et puissante pour mieux comprendre vos visiteurs.
En appliquant les connaissances que vous tirez de cette analyse, vous pouvez encore mieux optimiser l’expérience de votre visiteur et naturellement votre taux de conversion.
 

Les 5 techniques d’analyse multisession riche d’enseignement !

  1. Analyse – Fréquence et dernière visite
  2. Analyse – Délai et visites avant achat
  3. Analyse – Tunel de conversion multisession
  4. Analyse – Multicanal
  5. Analyse  – Utilisateur

1. Analyse Fréquence et dernière visite

Les données du rapport « Fréquence et dernière visite », montrent à quel point vos utilisateurs sont fidèles. Vos visiteurs ne viennent-ils qu’une seule fois et ne reviennent jamais ? Ou avez-vous beaucoup de visiteurs qui reviennent sur votre site plus de trois fois par semaine ? Youppi !
Regardons de plus près deux rapports Google Analytics. Premièrement, le rapport du nombre de visites, qui montre la fréquence des visiteurs :
rapport nombre de visite - google analytics
Près de 80% des visiteurs de ce site internet visitent le site qu’une seule fois et ne reviennent pas. Cela ne sent pas très bon. Continuons avec la mesure de la récence, le rapport du nombre de « jours depuis la dernière visite ».
rapport jours depuis la derniere visite -google analytics
Les chiffres n’ont pas l’air mauvais. Près de 90% des visiteurs ont visité le site au cours de la dernière journée. Mais, nous devons soustraire les nouveaux visiteurs pour avoir un bon aperçu du pourcentage de visiteurs qui reviennent et savoir combien de fois ils visitent le site.
Au regard de ces deux rapports, qui croisent les paramètres de fréquence et de récence, il semble que ce site aurait intérêt à s’investir dans la fidélisation de ces visiteurs. Mais avant cela, il serait peut être utile de comprendre pourquoi les nouveaux visiteurs ne reviennent pas, problème de qualité de trafic, de promesse non tenue, bug technique…

2. Analyse – Délai et visites avant achat

Afin d’en savoir plus sur le cycle de décision d’achat, les rapports délai et visites avant achat, fournissent des informations très utiles. Vous pouvez trouver ces rapports dans le module E-commerce de Google Analytics (si vous avez activé le suivi e-commerce). Un exemple d’un rapport « visites pour acheter » rapport est présenté ci-dessous :
visites avant achat - rapport google analytics
Dans ce cas, environ 40% des visiteurs convertissent au cours de la première visite et 40% ont besoin de deux à six visites avant d’arriver à une décision d’achat. Et wow, 20% des conversions sur ce site ont lieu après sept visites ou plus. Qu’est-ce qui se passe ?
Un grand nombre de sites Web compte dans leur rang, plusieurs landing pages qui ont pour principale fonction la conversion directe. Il est extrêmement important de segmenter vos visiteurs et d’appliquer des tactiques différentes pour les faire convertir. Les données du rapport « délai d’achat » montrent une répartition similaire à celle que nous avons vue précédemment :
delai avant achat - rapport google analytics
Maintenant il est temps de segmenter vos données et identifier les visiteurs qui convertissent (par origine géographique, par source de trafic, par comportement sur le site, par type de conversion) de ceux qui ne font rien.
Une fois votre audience profiler, vous pourrez envisager différentes stratégies d’acquisition  de conversion et de rétention pour chaque segment de visiteurs. Et surtout, n’oublier pas de chercher à comprendre pourquoi ceux qui ne font rien, ne font-ils rien justement !

3. Analyse – Tunel de conversion multisession

Un tunnel de conversion est un rapport graphique représentant une série d’étapes que l’utilisateur doit entreprendre afin de convertir. Par conversion on entend un objectif, tel que l’achat d’un produit, le téléchargement d’un PDF,  l’abonnement à la newsletter, voir une démo etc.
Google Analytics et de nombreux autres outils Web Analytics disposent de fonctions d’analyse d’entonnoir, mais il leur manque certaines fonctionnalités:
La possibilité de mesurer à travers différentes sessions
La possibilité de segmenter les données en entonnoir
C’est là qu’un outil appelé Paditrack peut vous aider. C’est un outil gratuit qui vous offre la possibilité de comprendre comment vos visiteurs se comportent dans les entonnoirs lors de  plusieurs sessions.

4.  Analyse – Multicanal

Google Analytics vous fournit une occasion extraordinaire de capturer et d’analyser le comportement multisession en utilisant l’interface Entoinnoirs multicanaux. Très souvent les visiteurs ne convertiront pas lors de leur première visite.
Dans le rapport ci-dessous, les «Chemins de conversion les plus fréquents», vous pouvez voir la répartition des 10 premiers chemins de conversion d’un site e-commerce:
entonnoirs multicanaux google analytics
Dans ce cas particulier, les visiteurs du site ont tendance à revenir très souvent avant de se décider à convertir. Pensez à redistribuer votre budget selon la performance des  canaux dans le parcours client.

5. Analyse Utilisateur

Avec les variables personnalisées (custom variables) de Google Analytics, vous pouvez définir des segments supplémentaires en les associant directement à vos visiteurs. En un mot, vous pouvez le « étiqueter ». Les variables personnalisées peuvent être définies à trois niveaux différents :

  • niveau de la page
  • niveau de la visite
  • niveau du visiteur

Pour faire une analyse multisession , nous devons définir la variable personnalisée au niveau des visiteurs. Voir l’article Google Analytics : Variables personnalisées _setCustomVar pour en savoir plus sur la façon de mettre en œuvre ces variables personnalisées.
En définissant une variable personnalisée au niveau des visiteurs, nous pourrons les  à travers plusieurs sessions.
Supposons donc je lance un site e-commerce et je suis intéressé par le comportement des clients. Dans ce cas, je définis un client comme une personne qui a réalisé un achat sur le site.
Je peux analyser le comportement de ce segment en mettant simplement ma variable personnalisée dans le code de la page de remerciement après que la commande soit payée. En faisant cela, je peux analyser :

  • Le comportement des visiteurs du site qui ont passé une commande 
  • Le comportement des visiteurs du site qui n’ont pas passez commande
  • Le comportement des visiteurs du site qui n’a pas passez avant le …

Bien entendu vous pouvez définir des variables personnalisées pour les visiteurs qui se sont abonnés à votre newsletter,  qui se sont connectés en tant que membre ou qui ont fait un don à votre organisme de bienfaisance, etc.
Attention, rappelez-vous que si vous associez une variable personnalisée par visiteur, vous ne pouvez pas collecter des informations personnelles identifiables (nom, mail, téléphone, adresse complète, etc), c’est interdit en Europe.

Dernières Remarques

La suppression des cookies et des personnes qui accèdent à votre site par le biais de multiples appareils et de navigateurs aura une incidence sur votre analyse multisession. Je pense publier prochainement un article sur le sujet de la mesure multi support (appareils et navigateurs).
Article inspiré de  http://online-behavior.com/analytics/multi-session-analysis