Qu’est-ce que 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 interagissent avec des produits, des services, des sites web et des applications. Ces données incluent également des informations sur ce que les personnes achètent.
Les entreprises en apprennent davantage sur leurs abonnements et autres activités financières. Cela les aide à comprendre ce qui incite les personnes à effectuer un achat. Les entreprises peuvent s’en servir pour personnaliser les expériences. Elles peuvent exploiter ces données pour améliorer les interfaces utilisateur et créer des campagnes marketing ciblées. Globalement, elles peuvent développer de meilleurs produits et prévoir les comportements et tendances futurs. En bref, les données comportementales offrent 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 bon moment pour réfléchir à une utilisation intelligente des données comportementales ?
- Seuls 44 % des responsables des données et de l’analytique ont indiqué que leur équipe se révèle efficace pour apporter de la valeur à l’entreprise.
- L’analytique des données en temps réel est rentable. 80 % des entreprises interrogées dans six pays ont déclaré une hausse de leurs 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. Il est important de comprendre ce que les personnes font, combien de temps elles y consacrent, quels appareils elles utilisent, et bien plus encore. Si ces mesures peuvent être intéressantes prises isolément, 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 offrir une expérience utilisateur de meilleure qualité.
Voici les composantes les plus courantes et les plus importantes à prendre en compte lors du suivi des données comportementales :
Actions des utilisateurs
Les actions des utilisateurs correspondent à ce que font les utilisateurs, comme cliquer, consulter des pages, remplir des formulaires, lire des vidéos et acheter des produits. Ces actions montrent comment les utilisateurs interagissent avec un site web ou une application.
Données de session
Les données de session couvrent la visite d’un utilisateur, par exemple la durée de sa présence, les pages consultées et l’ordre de ses actions. Cela aide à analyser les parcours utilisateurs et à identifier des chemins fréquents ou les moments où les utilisateurs quittent.
Horodatages
Les horodatages indiquent quand chaque action se produit. Cela permet d’observer des tendances dans le temps, comme les périodes de forte utilisation et le temps nécessaire aux utilisateurs pour réaliser des actions.
Indicateurs d’engagement
Les indicateurs d’engagement mesurent 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 indicateurs montrent dans quelle mesure un site web ou une application retient et satisfait les utilisateurs.
Chemins de navigation
Les chemins de navigation sont les itinéraires que les utilisateurs empruntent sur un site web ou une application. Ils montrent la séquence des pages ou écrans consultés. Cela aide à comprendre comment les utilisateurs explorent et naviguent sur le site ou l’application.
Données d’interaction
Les données d’interaction incluent la manière dont les utilisateurs interagissent avec différentes parties d’une page ou d’une application. Par exemple : survol d’éléments, défilement, clic sur des boutons et navigation. Ces données aident à comprendre l’engagement des utilisateurs.
Attributs utilisateur
Les attributs utilisateur sont des informations sur l’utilisateur, comme l’âge, le genre, la localisation, le type d’appareil, le système d’exploitation et le navigateur. Ces informations aident à regrouper les utilisateurs et à comprendre différents comportements.
Informations contextuelles
Les informations contextuelles incluent des données sur l’environnement de l’utilisateur, comme la localisation, l’adresse IP et le type de réseau. Cela aide à comprendre les facteurs externes susceptibles d’influencer le comportement des utilisateurs.
Données transactionnelles
Les données transactionnelles incluent des 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.
Retours et réponses
Les retours et réponses incluent toute contribution directe des utilisateurs, comme les notes, avis, commentaires et réponses à des enquêtes. Cela fournit des informations précieuses qui complètent les chiffres issus 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 existe certaines différences à connaître :
- Les données comportementales montrent ce que les utilisateurs font en ligne.
- Les données déclaratives correspondent à ce que les utilisateurs fournissent à leur sujet.
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. |
Montrent ce que font les utilisateurs sur les sites web et applications. Elles suivent leurs actions et interactions.
Ce que font réellement les utilisateurs.
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.
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.
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.
Montrent ce que disent les utilisateurs sur eux-mêmes. Elles incluent leurs préférences et détails personnels.
Ce que disent les utilisateurs sur eux-mêmes.
Collectées grâce à des enquêtes, des formulaires et des profils utilisateur. Elles demandent aux utilisateurs leur âge, sexe, intérêts et opinions.
Visent à comprendre les goûts et dégoûts des utilisateurs et qui ils sont. Elles aident à personnaliser le contenu et cibler le marketing.
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 les personnes font réellement, et non ce qu’elles disent faire. Cela les rend plus précises.
Personnalisation
Les entreprises peuvent proposer du contenu et des services personnalisés en fonction du comportement des utilisateurs.
Ciblage et segmentation
Les entreprises peuvent cibler leurs actions marketing avec plus de précision.
Analyse prédictive
Les données comportementales peuvent prédire les tendances futures et les actions des clients.
Avantage concurrentiel
L’utilisation de ces données aide les entreprises à garder une longueur d’avance sur leurs concurrents.
Détection de la fraude et sécurité
Elles aident à repérer des schémas inhabituels pouvant indiquer une fraude.
Informations en temps réel
Les données sont souvent collectées instantanément, ce qui aide les organisations à prendre des décisions rapides.
Compréhension des clients
Elles aident les entreprises à comprendre ce que les clients aiment et dont ils ont besoin.
Expérience utilisateur
En analysant les comportements, les entreprises peuvent rendre les produits plus faciles à utiliser.
Mesure des performances
Les entreprises peuvent voir dans quelle mesure leurs stratégies et leurs produits fonctionnent.
Développement produit
Les informations recueillies orientent le développement de produits qui répondent aux besoins des utilisateurs.
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 liées à la confidentialité
La collecte de données peut mettre les utilisateurs mal à l’aise ou les rendre méfiants.
Qualité des données
Les données peuvent être désordonnées et difficiles à maintenir exactes.
Complexité de l’analyse
Comprendre les données nécessite souvent des compétences et des outils spécialisés.
Risques de sécurité
Protéger les données contre le vol ou les fuites est un défi.
Conformité réglementaire
Respecter les lois relatives à l’utilisation des données peut être difficile et prendre 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.