Que sont les données comportementales ?

Les données comportementales montrent comment les personnes agissent et interagissent, souvent en ligne. Elles aident les organisations à comprendre comment les utilisateurs s’engagent avec les produits, services, sites web et applications. Ces données incluent également des informations sur ce que les personnes achètent. Les entreprises apprennent sur leurs abonnements et autres activités financières. Cela les aide à comprendre ce qui encourage les personnes à effectuer un achat. Elles peuvent être utilisées par les entreprises pour personnaliser les expériences. Elles peuvent s’appuyer sur les données pour améliorer les interfaces utilisateur et créer des campagnes marketing ciblées. Dans l’ensemble, elles peuvent développer de meilleurs produits et prédire les comportements et tendances futurs. En résumé, les données comportementales donnent une compréhension détaillée et en temps réel du comportement des utilisateurs. Cela en fait un outil précieux pour améliorer l’engagement et la satisfaction des utilisateurs. Pourquoi est-ce le moment de réfléchir à l’utilisation intelligente des données comportementales ?

• Seulement 44 % des responsables de données et d’analyse ont déclaré que leur équipe s’avère efficace pour apporter de la valeur à l’entreprise
• L’analyse de données en temps réel est rentable. 80 % des entreprises interrogées dans six pays ont signalé une augmentation des revenus grâce à son utilisation

Quels sont les composants clés des données comportementales ?

Surveiller efficacement les données comportementales implique d’examiner de nombreux types de mesures différents. Il est important de comprendre ce que les personnes font, combien de temps elles passent à le faire, quels appareils elles utilisent, et bien plus encore. Bien que ces mesures puissent être intéressantes en elles-mêmes, elles sont plus utiles lorsqu’elles sont combinées. À partir de là, les entreprises peuvent mieux comprendre leurs clients. Elles peuvent développer un meilleur produit et une expérience utilisateur de meilleure qualité. Voici les composants les plus courants et importants à considérer lors de la surveillance des données comportementales :

Actions des utilisateurs
Les actions des utilisateurs sont ce que font les utilisateurs, comme cliquer, consulter des pages, remplir des formulaires, lire des vidéos et acheter des choses. Ces actions montrent comment les utilisateurs interagissent avec un site web ou une application.

Données d’interaction
Les données d’interaction incluent la façon dont les utilisateurs s’engagent avec différentes parties d’une page ou d’une application. Les exemples sont le survol d’éléments, le défilement, le clic sur des boutons et la navigation. Ces données aident à comprendre l’engagement des utilisateurs.

Données de session
Les données de session couvrent la visite d’un utilisateur, comme la durée de son séjour, les pages qu’il visite et l’ordre de ses actions. Cela aide à analyser les parcours utilisateur et à trouver les chemins communs ou quand les utilisateurs partent.

Attributs utilisateur
Les attributs utilisateur sont des détails sur l’utilisateur, tels que l’âge, le sexe, la localisation, le type d’appareil, le système d’exploitation et le navigateur. Ces détails aident à regrouper les utilisateurs et à comprendre différents comportements.

Horodatages
Les horodatages montrent quand chaque action se produit. Cela aide à voir les modèles dans le temps, comme les heures de pointe d’utilisation et le temps que prennent les utilisateurs pour accomplir des actions.

Informations contextuelles
Les informations contextuelles incluent des données sur l’environnement de l’utilisateur, telles que la localisation, l’adresse IP et le type de réseau. Cela aide à comprendre les facteurs externes qui pourraient affecter le comportement des utilisateurs.

Métriques d’engagement
Les métriques d’engagement sont des mesures de l’implication des utilisateurs, comme les taux de clics, les taux de rebond, les taux de conversion et le temps passé sur le site. Ces métriques montrent à quel point un site web ou une application retient et satisfait les utilisateurs.

Données transactionnelles
Les données transactionnelles incluent les enregistrements d’actions liées à l’argent, comme les achats, les abonnements et les remboursements. Ces données sont importantes pour comprendre le comportement de dépense des utilisateurs et l’impact financier.

Chemins de navigation
Les chemins de navigation sont les routes que prennent les utilisateurs à travers un site web ou une application. Ils montrent la séquence de pages ou d’écrans visités. Cela aide à voir comment les utilisateurs explorent et naviguent sur le site ou l’application.

Commentaires et réponses
Les commentaires et réponses incluent toute contribution directe des utilisateurs, comme les évaluations, les avis, les commentaires et les réponses aux enquêtes. Cela fournit des informations précieuses qui accompagnent les chiffres des données comportementales.

Données comportementales vs données déclaratives

Les données comportementales et les données déclaratives peuvent sembler être des concepts similaires ou identiques, mais il y a quelques différences à connaître.

• Les données comportementales montrent ce que font les utilisateurs en ligne
• Les données déclaratives sont ce que les utilisateurs fournissent sur eux-mêmes

Comprendre ces différences aide les entreprises à personnaliser les expériences et à mieux cibler le marketing. Voici un regard plus approfondi :

	Données comportementales	Données déclaratives
Définition	Montrent ce que font les utilisateurs sur les sites web et applications. Elles suivent leurs actions et interactions.	Montrent ce que disent les utilisateurs sur eux-mêmes. Elles incluent leurs préférences et détails personnels.
Focus	Ce que font réellement les utilisateurs.	Ce que disent les utilisateurs sur eux-mêmes.
Techniques	Collectées grâce à des outils comme les cookies et les logiciels d’analyse. Elles enregistrent les clics, les vues de pages et la durée de séjour des utilisateurs sur un site.	Collectées grâce à des enquêtes, des formulaires et des profils utilisateur. Elles demandent aux utilisateurs leur âge, sexe, intérêts et opinions.
Objectifs	Visent à comprendre les actions des utilisateurs, améliorer l’expérience utilisateur et améliorer les sites web et applications. Elles aident à prédire ce que feront les utilisateurs ensuite.	Visent à comprendre les goûts et dégoûts des utilisateurs et qui ils sont. Elles aident à personnaliser le contenu et cibler le marketing.
Exemples d’utilisation	E-commerce : Voir quels produits regardent et achètent les utilisateurs pour recommander des articles similaires. Sites web : Suivre quelles pages sont les plus visitées pour améliorer le contenu. Applications : Surveiller quelles fonctionnalités sont les plus utilisées pour les améliorer.	Marketing : Utiliser les réponses aux enquêtes pour créer des publicités ciblées. Personnalisation du contenu : Montrer du contenu basé sur les intérêts déclarés par l’utilisateur. Service client : Utiliser les informations de profil pour donner une aide personnalisée.

Cas d’usage pour les données comportementales

Il est important de comprendre comment fonctionnent les données comportementales dans différentes situations d’entreprise. Cela aide les entreprises comme les magasins en ligne, les sites web média et les applications mobiles à mieux faire. Examinons trois exemples pour voir comment les données comportementales aident dans de vraies situations d’entreprise.

Optimisation de site web e-commerce

• Dans l’e-commerce, les données comportementales montrent ce que regardent, cliquent et achètent les utilisateurs.
• En vérifiant ces données, les entreprises peuvent voir quels produits sont populaires et où les utilisateurs ont des problèmes pendant le processus d’achat.
• Par exemple, si de nombreux utilisateurs partent avant d’acheter, les entreprises peuvent corriger ces problèmes pour vendre davantage.

Personnalisation du contenu de plateforme média

• Dans les plateformes média, les données comportementales montrent ce que les utilisateurs aiment lire, regarder ou écouter.
• En examinant ces données, les plateformes peuvent montrer aux utilisateurs plus de ce qu’ils aiment, les gardant intéressés.
• Par exemple, si de nombreux utilisateurs lisent des articles sur le sport, les plateformes peuvent montrer plus d’actualités sportives sur leur page d’accueil.

Amélioration de l’engagement des utilisateurs d’application mobile

• Dans les applications mobiles, les données comportementales montrent comment les utilisateurs utilisent différentes parties de l’application.
• En vérifiant ces données, les développeurs peuvent voir ce que les utilisateurs aiment et améliorer ces parties.
• Par exemple, si de nombreux utilisateurs passent beaucoup de temps sur une section de jeu, les développeurs peuvent ajouter plus de jeux pour les garder en train de jouer.

Il est important de comprendre comment fonctionnent les données comportementales dans différentes situations d’entreprise. Cela aide les entreprises comme les magasins en ligne, les sites web média et les applications mobiles à mieux faire. Examinons trois exemples pour voir comment les données comportementales aident dans de vraies situations d’entreprise.

Quels sont les avantages des données comportementales ?

Les données comportementales offrent de nombreux avantages pour les entreprises.

Les entreprises peuvent obtenir des informations précieuses et prendre de meilleures décisions en se concentrant sur la façon dont se comportent les utilisateurs. Cela conduit à une satisfaction client améliorée, un marketing plus efficace et un développement de produit plus intelligent.

Examinons plus en détail tous les avantages de l’utilisation des données comportementales.

Précision
Elles montrent ce que font réellement les personnes, pas ce qu’elles disent faire. Cela les rend plus précises.

Informations en temps réel
Les données sont souvent collectées instantanément, aidant les organisations à prendre des décisions rapides.

Personnalisation
Les entreprises peuvent offrir du contenu et des services personnalisés basés sur le comportement des utilisateurs.

Compréhension du client
Cela aide les entreprises à comprendre ce que les clients aiment et ont besoin.

Ciblage et segmentation
Les entreprises peuvent cibler leurs efforts marketing plus précisément.

Expérience utilisateur
En analysant le comportement, les entreprises peuvent rendre les produits plus faciles à utiliser.

Analyse prédictive
Les données comportementales peuvent prédire les tendances futures et les actions des clients.

Mesure de performance
Les entreprises peuvent voir à quel point leurs stratégies et produits fonctionnent bien.

Avantage concurrentiel
Utiliser ces données aide les entreprises à rester en avance sur les concurrents.

Développement de produit
Les informations guident le développement de produits qui répondent aux besoins des utilisateurs.

Détection de fraude et sécurité
Cela aide à trouver des modèles inhabituels qui pourraient indiquer une fraude.

Efficacité opérationnelle
Comprendre comment les ressources sont utilisées aide à améliorer l’efficacité.

Quels sont les défis des données comportementales ?

Étudier les données comportementales fournit de nombreux indices importants sur ce que les personnes aiment et font. Cependant, cela présente aussi quelques difficultés.

Parlons des problèmes que peuvent rencontrer les entreprises lorsqu’elles essaient de comprendre et d’utiliser ces données.

Préoccupations de confidentialité
Collecter des données peut rendre les utilisateurs mal à l’aise ou méfiants.

Qualité des données
Les données peuvent être désordonnées et difficiles à maintenir précises.

Complexité d’analyse
Comprendre les données nécessite souvent des compétences et outils spéciaux.

Risques de sécurité
Garder les données en sécurité contre le vol ou les fuites est difficile.

Conformité réglementaire
Suivre les lois sur l’utilisation des données peut être difficile et prend du temps.

Comment les DAP peuvent-elles aider avec les données comportementales ?

Comprendre le comportement des utilisateurs est essentiel pour les entreprises souhaitant optimiser leur produit ou service.

Heureusement, les plateformes d’adoption numérique (DAP) ont de nombreuses fonctionnalités pour aider les entreprises à comprendre comment les utilisateurs interagissent avec elles en ligne.

Examinons comment les DAP peuvent exploiter ces données pour trouver des modèles, personnaliser les expériences et finalement améliorer les performances.

Suivi du comportement des utilisateurs

Les DAP incluent souvent des fonctionnalités qui peuvent suivre les activités en ligne des utilisateurs. En surveillant les informations sur où ils cliquent et ce qu’ils regardent, ces plateformes rassemblent des données utiles sur la façon dont les personnes utilisent le produit ou service.

Comment WalkMe peut-il aider ? Sessions Insights : Les entreprises peuvent enregistrer les sessions utilisateur pour voir exactement sur quoi cliquent les utilisateurs, quelles pages ils visitent et comment ils interagissent avec la plateforme. Suivi d’éléments : Avec WalkMe, suivre des éléments spécifiques dans la plateforme est facile. Les exemples incluent les boutons, menus ou formulaires. Les organisations peuvent alors voir à quelle fréquence ils sont utilisés et identifier les problèmes potentiels. Entonnoirs Insight : Les personnes peuvent suivre le flux utilisateur pour identifier les points d’abandon et optimiser l’expérience utilisateur.

Segmentation et personnalisation

Les DAP peuvent segmenter les utilisateurs et créer des expériences personnalisées. Les entreprises peuvent alors créer des options sur mesure en ligne pour correspondre aux besoins spécifiques des utilisateurs.

Comment WalkMe peut-il aider ? Segments d’utilisateurs : WalkMe permet aux entreprises de segmenter les utilisateurs en fonction de leur comportement, démographie ou autres critères. Walk-Thrus ciblés : Les Smart Walk-Thrus peuvent être ciblés, donc ils ne sont montrés qu’à des segments d’utilisateurs spécifiques. Contenu dynamique : Les entreprises peuvent intégrer du contenu personnalisé dans leurs Smart Walk-Thrus basé sur les données utilisateur, comme leur nom ou entreprise.

Suivi des performances

Les entreprises peuvent évaluer à quel point les personnes réussissent en ligne en temps réel. Elles peuvent utiliser une approche basée sur les données pour déterminer si leurs outils numériques fonctionnent bien ou si elles doivent apporter des changements pour obtenir de meilleurs résultats.

Comment WalkMe peut-il aider ? WalkMe Insights : Cette fonctionnalité puissante permet aux entreprises de suivre les métriques d’engagement des utilisateurs. Elles peuvent examiner les taux de completion et le temps passé sur les Smart Walk-Thrus pour mesurer l’efficacité de leur stratégie d’adoption numérique. Objectifs personnalisés : Les entreprises peuvent définir des objectifs personnalisés pour leurs Walk-Thrus. Cela pourrait être accomplir une tâche spécifique ou atteindre une certaine page. Elles peuvent utiliser ces données pour suivre les progrès des utilisateurs.

Histoires de succès avec les données comportementales

Utiliser les données comportementales est un moyen puissant d’améliorer les processus.

De nombreuses entreprises ont récolté les bénéfices en intégrant les outils d’analyse de WalkMe aux côtés de la DAP.

Voici un exemple :

Origin x WalkMe

Origin gérait 7 000 tickets de support par mois. Ils devaient guider les employés à travers les solutions manuellement, ce qui prenait beaucoup de temps.

Ils ont fait appel à WalkMe pour aider à optimiser les processus et économiser de l’argent. Avec les Smart Walk-Thrus, ils ont transformé les flux de travail courants en parcours WalkMe.

En utilisant les données comportementales de WalkMe Insights, l’entreprise a pu retravailler les processus pour optimiser la façon dont les personnes travaillent et éviter tout problème.

L’organisation continue d’utiliser Insights pour analyser les taux d’abandon et signaler les problèmes pour la maintenance et l’amélioration.

En conséquence, les tickets de support ont été réduits de 70 %, et les visites d’articles de connaissance ont augmenté de 30 fois par mois.