L’analyse d’entonnoir est devenue la pierre angulaire des analyses reposant sur les événements. Une analyse d’entonnoir est une suite prédéterminée d’événements, au cours de laquelle les taux de conversion sont suivis à chaque étape. À l’aide de deux fonctionnalités d’Amplitude, à savoir Pathfinder et les cohortes comportementales, vous pouvez facilement identifier et configurer des entonnoirs qui vous fourniront de nombreuses informations. Cet article vous apprend à configurer un entonnoir, à analyser les données qu’il contient et à agir sur les résultats pour améliorer vos taux de conversion d’entonnoir.
Identification des événements de l’entonnoir : choix des événements à inclure
Les entonnoirs doivent suivre le flux d’utilisateurs le long d’un parcours critique dans votre produit. Chaque étape de l’entonnoir est une action distincte qu’un utilisateur peut effectuer au sein d’un flux que vous souhaitez analyser.
Par exemple, si vous évaluez un entonnoir d’intégration, vous pouvez suivre les événements suivants :
Create Account—>SignUpPage1—>SignupPage2—>Registration Complete
Dans le cas d’une plateforme d’e-commerce, le suivi d’un entonnoir d’achat peut impliquer la suite d’événements suivante :
View Item—>Add to Cart—>Checkout—>Purchase Confirmation
Ces exemples fonctionnent très bien si vous connaissez déjà les parcours empruntés par vos utilisateurs. Cependant, il est impossible de connaître tous les itinéraires possibles au sein de votre plateforme, d’autant plus que ceux qu’empruntent vos clients peuvent à première vue sembler contre-intuitifs.
Pathfinder vous présente les parcours d’événements les plus couramment empruntés dans votre produit, soit après une action de départ spécifique, soit avant une action de fin donnée, et vous aide à découvrir les autres itinéraires que vos utilisateurs empruntent déjà.
Imaginez que votre produit est une application de streaming musical avec une composante de réseau social. Après avoir utilisé Compass, vous découvrez que AddFriend est l’événement le plus corrélé à la rétention, votre indicateur clé de performance le plus important. L’une de vos priorités est alors d’identifier comment vous pouvez encourager les utilisateurs à ajouter plus d’amis. Dans ce cas, il vous faut tout d’abord chercher à identifier les différents parcours empruntés par les utilisateurs lors de l’ajout d’amis, afin que vous puissiez encourager ce comportement.
Commençons par essayer de comprendre les actions que les utilisateurs effectuent juste avant de déclencher l’événement AddFriend, en analysant ce flux de terminaison :
Le graphique montre que PlaySong est l’événement le plus souvent déclenché juste avant l’événement AddFriend . Dans cet exemple, supposons qu’avant de créer ce graphique, vous ayez dressé une liste des événements que nous nous attendons à voir apparaître comme les plus importants dans ce flux de terminaison. Vous ne vous attendiez pas à trouver AddToList ici, ce qui signifie que vous devriez poursuivre votre enquête.
Observons ce phénomène du point de vue opposé. Quels événements les utilisateurs déclenchent-ils immédiatement après avoir ajouté un ami ? Pour répondre à cette question, créez un flux de départ :
Il est intrigant que les événements AddFriend, PlaySong et AddToList semblent se produire en l’espace de peu de temps les uns par rapport aux autres, car ils font tous partie de différents flux de parcours globaux dans votre application. Est-ce que davantage d’utilisateurs déclencheraient AddFriend si vous pouviez faire en sorte qu’ils écoutent ou ajoutent à leurs favoris davantage de musiques ?
Conception de l’entonnoir
Quelle est au juste l’importance de l’ordre exact des événements dans votre entonnoir ? Suffit-il qu’un utilisateur déclenche tous les événements dans un laps de temps donné, ou est-il obligatoire que ceux-ci soient exécutés dans un ordre particulier ?
Lors de la configuration de votre entonnoir, vous devrez choisir d’utiliser le mode Any Order ou le mode This Order. Le premier comptabilise comme convertis tous les utilisateurs qui déclenchent les étapes de l’entonnoir dans n’importe quel ordre pendant la fenêtre de conversion, que vous pouvez définir entre un et 90 jours. Le second oblige les utilisateurs à suivre l’ordre exact des événements pour être comptabilisés comme convertis. La fenêtre de conversion est potentiellement beaucoup plus courte pour ce mode : vous pouvez même la définir sur une seconde seulement.
Pour en savoir plus, lisez notre article du centre d’aide relatif à la création d’une analyse d’entonnoir dans Amplitude.
Imaginez que vous ayez envoyé des notifications push à certains utilisateurs pour les inciter à écouter des musiques. Cependant, maintenant que vous savez que de nombreux utilisateurs déclenchent AddFriend, PlaySong et AddToList en l’espace de peu de temps, il est utile de comprendre si l’envoi de ces notifications push rend réellement ces utilisateurs davantage susceptibles d’ajouter également plus d’amis. Si c’est le cas, il s’agirait d’une information très intéressante, qui validerait l’hypothèse selon laquelle les notifications push ont un effet complémentaire sur d’autres indicateurs clés de performance majeurs.
Pour en savoir plus sur les aspects sémantiques relatifs à notre fenêtre de conversion d’entonnoir, cliquez ici.
Création de l’entonnoir
Pour ce premier entonnoir, vous allez créer un entonnoir « Any Order », car vous ne vous souciez que de savoir si l’utilisateur a effectué toutes les actions requises, et non de l’ordre dans lequel celui-ci les a réalisées. De plus, vous ne savez toujours pas si davantage de personnes déclenchent AddFriend ou AddToList en premier ; vous devez capturer les deux ensembles d’utilisateurs pour déterminer s’il existe un groupe d’utilisateurs qui déclenchent ces quatre événements ensemble.
En d’autres termes, ce premier entonnoir sert simplement à déterminer si cette hypothèse mérite un examen plus approfondi.
Définissez la fenêtre de conversion sur une journée. Il devrait en effet s’agir d’une durée appropriée pour qu’une personne effectue les quatre actions suivantes :
Receive Push Notifications ? Play Song ? Add To List ? Add a Friend
Une fois configuré, voici à quoi devrait ressembler votre entonnoir :
Voici les résultats de l’entonnoir :
Cet entonnoir affiche un taux de conversion de 78,6 %, ce qui signifie que 78,8 % de tous les utilisateurs qui sont entrés dans l’entonnoir ont effectué les quatre actions en une journée. Il s’agit d’un taux de conversion élevé et il semble suffisamment intéressant pour être analysé plus en détail, mais il ne fournit aucune information exploitable en soi.
Maintenant, envisagez de comparer deux utilisateurs différents pour cet entonnoir. Vous pouvez comparer les utilisateurs qui ont reçu une notification push, puis qui ont écouté une musique à ceux qui n’ont pas écouté de musique après avoir reçu la notification. Ici, l’objectif est de voir si vous pouvez amener les utilisateurs à étendre leur réseau d’amis plus rapidement en les convainquant d’écouter davantage de musiques via des notifications push.
Pour obtenir cette liste d’utilisateurs, créez un deuxième entonnoir avec la configuration suivante :
Cet entonnoir est destiné à générer une liste des utilisateurs qui ont reçu une notification push, puis qui ont écouté une musique dans les cinq minutes suivant sa réception. Étant donné que l’ordre des événements est important dans cette situation, paramétrez cet entonnoir pour que les calculs s’y rapportant soient effectués dans le mode « This Order ».
L’image ci-dessous présente les résultats de l’entonnoir :
Pour créer les deux cohortes décrites précédemment (utilisateurs qui ont écouté une musique et utilisateurs qui n’ont pas écouté de musique après avoir reçu une notification push), utilisez la fonctionnalité Microscope pour créer une cohorte d’utilisateurs qui ont été convertis à partir de cet entonnoir. Nommez ensuite la cohorte « Played song from Push ».
Maintenant, revenez à l’entonnoir initial et segmentez l’entonnoir pour comparer les deux différentes cohortes d’utilisateurs : ceux de la cohorte « PlaySong from push » (segment bleu) et ceux qui ne font pas partie de la cohorte (segment vert).
Les résultats obtenus sont révélateurs.
75,5 % des utilisateurs qui ont écouté une musique dans les cinq minutes suivant la réception d’une notification push ont également déclenché à la fois AddToList et AddFriend dans un délai d’un jour. Cela représente une augmentation de 119 % par rapport aux utilisateurs qui n’ont pas écouté de musique après avoir reçu une notification push.
En d’autres termes, un utilisateur est plus de deux fois plus susceptible de déclencher AddFriend s’il a) reçoit une notification push et b) écoute au moins une musique après avoir reçu la notification.
Détails de l’entonnoir
Ensuite, vous voudrez peut-être voir s’il existe des tendances particulières en matière de conversion au fil du temps et rechercher des informations essentielles sur la répartition des propriétés de l’événement PlaySong. La propriété d’événement SongSource de PlaySong semble indiquer qu’il existe une forte similitude entre les contributions de OnDemand et de Radio .
Les tendances de conversion au fil du temps semblent rester cohérentes pour les deux cohortes (le graphique ci-après suit la même palette de couleurs que celui ci-dessus, le segment bleu représente donc les utilisateurs de notre cohorte et le vert représente ceux qui ne font pas partie de la cohorte).
Pour l’essentiel, nous savons que les utilisateurs qui reçoivent des notifications push et écoutent une musique dans les cinq minutes sont trois fois plus susceptibles d’ajouter des amis, mais il n’existe aucune information critique à tirer de la répartition des sources de propriété (correspondant au type de musique qu’ils écoutent) ou de la conversion au fil du temps.
Passage à l’action grâce aux informations fournies par l’entonnoir
Votre prochain objectif devrait être de créer une boucle de rétention par le biais de laquelle vous pouvez amener davantage d’utilisateurs à revenir et à effectuer l’action souhaitée (ajouter plus d’amis), qui est corrélée à la rétention, votre principal indicateur clé de performance dans ce scénario.
Revenez à votre entonnoir et utilisez la fonctionnalité Microscope pour créer des cohortes d’utilisateurs ayant abandonné dans l’entonnoir de conversion à des moments critiques, tels que AddToList et AddFriend, et envoyez-leur un message pour qu’ils effectuent les actions correspondantes.
Vous pouvez utiliser une plateforme de messagerie interne ou l’un des partenaires de notification push d’Amplitude (par exemple, Urban Airship ou Kahuna) pour envoyer un message à ces cohortes.
Nous espérons que cet article vous aidera à comprendre comment tirer le meilleur parti de l’analyse d’entonnoir sur Amplitude. Les entonnoirs peuvent fournir des informations très précieuses si vous les utilisez de concert avec d’autres fonctionnalités telles que Pathfinder, les cohortes comportementales et le graphique Compass.
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