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Analyse mobile : le guide ultime pour optimiser le parcours utilisateur dans votre application

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Published April 26, 2022

Analyse mobile : le guide ultime pour optimiser le parcours utilisateur dans votre application

Beaucoup de facteurs peuvent déterminer le succès d’une application. Comprendre les besoins des utilisateurs y serait l’un des plus importants. C’est bien là qu’intervient l’analyse de l’application mobile, offrant une multitude d’informations sur le comportement des utilisateurs dans votre application.

Cependant, reposer sur l’analyse de votre application mobile sans prendre en compte des données d’autres points de contact ne vous fournit qu’une partie de l’équation. Rassembler des données d’analyse mobile avec celles provenant de différentes sources d’informations vous offre une perspective plus large sur le parcours utilisateur et votre performance commerciale.

Tout cela peut sembler difficile au début, mais nous sommes là pour vous aider.

Lisez ce guide pour en savoir plus sur :

Qu’est-ce que l’analyse de l’application mobile ?

L’analyse de l’application mobile est un domaine spécialisé d’analyse mobile. Elle consiste à rassembler des données au sujet du comportement et des caractéristiques des utilisateurs d’une application mobile. 

L’analyse de l’application mobile est typiquement effectuée à l’aide d’une partie dédiée du logiciel intégré dans votre application. Les plateformes d’analyse vous fournissent un aperçu nécessaire pour optimiser l’acquisition, la fidélisation, la rétention ainsi que la performance de l’application. 

Analyse d’application mobile et analyse web : différences clés

L’analyse d’application mobile et l’analyse web partagent le même objectif : elles vous permettent de saisir des données et les transformer en rapports exploitables. Néanmoins, il existe quelques différences importantes entre les deux types d’analyse.

Méthodes de suivi

La plupart des plateformes d’analyse web collectent des données sur les utilisateurs à partir de navigateurs mobiles et de bureau. Pour y arriver, elles reposent presque toujours sur des codes de suivi Javascript et utilisent des cookies pour identifier des utilisateurs. 

Les applications mobiles, d’autre part, exigent l’utilisation des kits de développement logiciel (ang. SDK) pour intégrer la plateforme d’analyse. En effet, l’analyse mobile, elle, identifie des utilisateurs d’application à la base de leurs identifiants uniques ou assigne aux utilisateurs un identifiant de session chaque fois qu’ils se connectent à l’application.

Métriques et dimensions

Les deux types d’analyse utilisent des ensembles de métriques et de dimensions similaires, sauf quelques exceptions notables. Celles-ci découlent de la façon dont les sites Web et les applications sont construits. Ainsi :

  • L’analyse web opère sur la notion des pages consultées, alors que l’analyse mobile emploie le terme des vues d’écran.
  • Dans l’analyse d’applications la métrique dénommée en tant que la vitesse de site s’appelle la vitesse d’application mobile

De plus, l’analyse de l’application mobile met plus d’accent sur des événements personnalisés, car ceux-ci se révèlent être plus utiles dans la traduction d’une architecture mobile en langage d’analyse.   

En raison de ces différences, un nombre important d’entreprises suivent leurs applications mobiles avec un logiciel différent que celui employée pour des sites ou produits Web. Mais ce n’est pas la seule option dont vous disposez. 

Vous pouvez également analyser les applications et les sites Web à l’aide d’une seule plateforme d’analyse. Qu’est-ce qu’il vous faut ? Vous avez besoin d’une plateforme d’analyse Web et mobile qui fournit des kits de développement logiciel (SDK) compatibles avec votre application.

Qu’est-ce qu’un SDK d’analyse ?

Un SDK (ang. software development kit) est un ensemble d’outils et de programmes d’un logiciel. Les développeurs les utilisent pour créer des applications pour des plateformes spécifiques, telles que iOS ou Android, ou des infrastructures multi-plateformes, telles que Flutter ou React Native.

Les SDK optimisent le processus d’analyse car les développeurs n’ont plus à écrire des codes de suivi uniques afin d’intégrer l’analyse avec l’application mobile. Les kits contiennent un paquet de code pré-écrit que les développeurs peuvent insérer dans des applications. Les développeurs s’en servent, par exemple, pour créer des dimensions et des métriques ainsi que pour collecter de différents types de données sur la localisation, l’emploi et le comportement des utilisateurs.

Pour en savoir plus sur le rôle des kits de développement logiciel (SDK) dans l’analyse de l’application mobile, regardez l’enregistrement de notre webinaire.

Analyse d’applications mobiles : types de données recueillies

L’analyse de votre application mobile vous fournit une vaste gamme de possibilités de collecte des données. Cependant, tout type de données ne sera pas de même importance. 

L’une des étapes clés au début de votre projet d’analyse consiste à élaborer un plan de suivi. Il vous faudra donc décider sur le type d’événements, de métriques et de dimensions que vous souhaiteriez inclure dans vos rapports d’analyse et comment vous envisageriez identifier les utilisateurs de votre application. Comme chaque application a une structure unique, il se peut que vous ayez besoin de créer des événements et des dimensions personnalisés.

Les événements principaux que vous suivrez de près pour évaluer si votre application répond aux attentes de performance seront vos
objectifs et vos conversions d’objectifs

Mis à part les événements personnalisés, il existe de nombreux événements, métriques et rapports dédiés à l’analyse de l’application. Voici notre liste de ceux les plus pertinents. Nous les avons regroupés en fonction des objectifs commerciaux communs pour les applications mobiles.

Objectifs les plus fréquents dans l’analyse d’applications mobiles :

1) Améliorer l’acquisition d’utilisateurs

Grâce à l’analyse de votre application mobile, vous serez en mesure d’analyser l’influence de vos campagnes marketing sur le nombre de nouveaux utilisateurs de l’application. Vous obtiendrez également les outils nécessaires pour évaluer vos résultats sur différents canaux de marketing ainsi que pour identifier les sources des utilisateurs les plus engagés.

Exemples de métriques, d’événements et de rapports utiles, liés à l’acquisition d’utilisateurs :

  • Téléchargements – indique le nombre de personnes qui téléchargent votre application. C’est un indicateur fort de la performance de vos campagnes marketing.
  • Installations – présente le nombre d’utilisateurs qui ont installé votre application.
  • Inscriptions – vous permet d’évaluer le nombre d’utilisateurs qui décident de s’inscrire dans votre application.
  • Attribution de campagne – vous permet d’analyser quels campagnes, canaux marketing et supports apportent le plus de conversions.

2)  Renforcer la fidélisation et la rétention d’utilisateurs

L’analyse de l’application mobile vous permet d’analyser l’intégralité du parcours utilisateur dans votre application. Les rapports d’analyse vous permettent de découvrir les éléments d’interaction des utilisateurs, combien de temps il leur faut pour accomplir une certaine tâche et à quel moment ils décident de partir. 

Avoir toutes ces informations vous permet de repérer plus facilement les éléments de votre application qui entravent l’engagement et la rétention des utilisateurs, qu’il s’agisse de fonctionnalités peu intuitives ou d’entonnoirs de conversion compliqués.

Exemples d’indicateurs liées à l’engagement et à la rétention des utilisateurs :

  • Utilisateurs actifs : nombre d’utilisateurs uniques qui interagissent avec votre application au cours d’une période donnée.
  • Taux de rétention : pourcentage d’utilisateurs qui continuent d’utiliser votre application pendant une période donnée.
  • Taux de désabonnement : pourcentage d’utilisateurs qui abandonnent votre application au cours d’une période donnée.
  • Vues d’écran : le nombre total d’écrans visionnés.
  • Sessions : le nombre total de visites à votre application.
  • Durée de session : la quantité de temps qu’un utilisateur passe dans l’application pendant une session unique.
  • Taux de rebond : pourcentage de personnes qui ouvrent votre application et quittent sans aucune interaction.
  • Impressions et interactions de contenu : indique combien de fois un élément de contenu spécifique a été affiché aux utilisateurs et le nombre d’interactions avec celui-ci.
  • Interactions sociales : représentent les mentions J’aime, les partages et les commentaires – dans divers réseaux sociaux ou dans les fonctionnalités sociales de votre application.

3)  Optimiser l’expérience utilisateur (EU), la satisfaction et la performance d’une application

Certes, vous réglerez beaucoup de problèmes liés à l’expérience des utilisateurs en analysant leur engagement et rétention. Mais il existe plus d’indicateurs techniques et d’événements dédiés à la performance et à l’EU. Prenez-les en considération afin que votre application fonctionne correctement et soit facile à naviguer.

Voici des exemples de métriques et d’événements liés à l’expérience utilisateur et à la performance d’une application :

  • Temps de chargement : combien de temps faut-il pour charger une application depuis son démarrage jusqu’à ce qu’elle soit prête à l’emploi. 
  • Recherches : types de renseignements recherchés par les utilisateurs dans la barre de recherche. 
  • Pannes/exceptions : indicateur qui vous aide à repérer et à corriger les problèmes de stabilité ainsi que les erreurs de votre application.

4) Augmenter le taux d’achats intégrés à l’application (le suivi de commerce électronique)

Augmenter le revenu est l’objectif ultime de chaque application dotée de fonctionnalités de commerce électronique. Si votre application propose des achats intégrés, voici quelques indicateurs et événements essentiels à suivre :

  • Opérations de commerce électronique : type d’événement d’analyse qui vous permet de suivre le nombre d’achats intégrés à votre application, la quantité des produits achetés et leur valeur totale.
  • Événements personnalisés à une valeur : si les achats intégrés ne peuvent pas être classés en tant que transactions de commerce électronique ou si vous envisagez utiliser des types d’événements plus flexibles, vous pouvez employer les événements personnalisés qui vous permettent d’indiquer la valeur vous-mêmes.

Comment analyser les données d’analyses mobiles des applications

Il existe de nombreux types de rapports utiles pour analyser les données des applications mobiles. Ces fonctionnalités vous permettent de tailler les rapports selon vos besoins, de choisir les dimensions et les paramètres, de décider comment vous présentez et ensuite partagez les données. 

Mais il existe deux rapports particulièrement utiles dans l’analyse d’applications mobiles : les flux d’utilisateurs et les entonnoirs. Comme les utilisateurs effectuent de nombreux parcours au sein des applications, leur suivi simplifie la détection des lieux et des éléments de l’application qui causent des soucis. 

Voyons comment ces rapports fonctionnent dans la pratique.

Analyses des applications mobiles : rapports de flux d’utilisateurs

Imaginez que vous développiez une application de soins de santé. Une de ses fonctionnalités s’appelle « Trouvez un médecin ». Elle permet aux patients de prendre des rendez-vous avec des médecins de différentes spécialités. 

Pour vérifier si votre application leur permet de le faire sans problèmes, créez un rapport de flux d’utilisateurs qui est déclenché à partir de la page  « Trouvez un médecin ». Une fois que vous aurez configuré le rapport, vous verrez l’ensemble des données suivants :

Exemple de rapport de flux d’utilisateurs créé dans Piwik PRO Analytics Suite

Le rapport montre que les utilisateurs ont tendance à utiliser l’option de recherche pour trouver le médecin, au lieu de se servir des catégories de navigation que vous aviez créées pour eux. Cela peut suggérer que les noms des catégories ne sont pas intuitifs pour les utilisateurs.

Pour vérifier cette hypothèse, vous pourriez effectuer un test de type A/B pour voir si certains noms de catégorie sont plus fréquemment utilisés, donc plus compréhensibles que les autres.

Analyse de l’application mobile – rapports d’entonnoir

A supposer que vous lanciez une application de services bancaires en ligne, votre but est d’optimiser les moyens favorisant la vente incitative. Dans ce cas-ci, vous veillez à ce qu’appliquer pour un prêt dans votre application soit facile. Utiliser les rapports d’entonnoir favorise l’optimisation des parcours clients qui mènent à cette conversion. Les rapports révèlent toutes les étapes de ces parcours et les taux d’abandon entre elles.

Un exemple de rapport d’entonnoirs créé dans Piwik PRO Analytics Suite

Ces données vous permettent de découvrir des obstacles potentiels au cours d’un seul parcours utilisateur. En analysant le contenu des écrans avec les taux d’abandon les plus élevés, vous êtes en mesure de trouver et de corriger les éléments qui empêchent les utilisateurs de compléter le formulaire et, par conséquent, d’augmenter le revenu de votre banque.

ASTUCE PRO

Segmentez vos données pour obtenir plus de détails. La segmentation est une méthode qui consiste à diviser vos données d’analyse en ensembles plus gérables. Créez des segments des visiteurs qui partagent certains traits ou comportements, tels que :

  • Types de dispositif
  • Systèmes d’exploitation
  • Localisation
  • Canaux d’acquisition
  • Plans d’abonnement

Ainsi, vous gagnerez un aperçu plus détaillé de votre audience et de la manière dont elle passe entre les différentes étapes de son parcours.

Learn more about the benefits of segmentation from this helpful use case.

Rassembler des données d’analyse de l’application et du web afin d’obtenir des informations plus valables sur les clients

Une analyse détaillée du comportement des utilisateurs et des performances de votre application mobile est essentielle pour apporter des améliorations bien ciblées. Or, analyser ces données sans prendre en considération de mesures de performance de différents points de contact ne vous donne qu’une vue limitée des résultats de votre entreprise. 

C’est pourquoi il est recommandé d’avoir un moyen d’intégrer les données de votre application mobile avec des informations provenant de plateformes publicitaires, d’analyses App Store, d’applications mobiles, de sites Web marketing et de plateformes CRM (fr. GRC, Gestion de la Relation Client). 

Ainsi, vous serez en mesure de créer des rapports qui rassemblent des données tirées de plusieurs sources pour obtenir des informations détaillées sur le comportement des utilisateurs. Ceci vous permettra de calculer le vrai coût d’acquisition de client par canal et de superviser les performances de tous les points de contact importants en un seul endroit. 

Comment créer un tel aperçu exécutif ? Voici nos conseils :

  1. Utilisez une plateforme intégrée d’analyses mobile et web : cela vous permettra de rassembler les données des sites Web, des applications et des produits, et de les analyser avec les méta sites.
  2. Intégrez vos points de données dans une plateforme de données client (ang. CDP) : ainsi vous pourrez utiliser différentes sources de données de première partie, y compris l’analyse des plateformes CRM, du Web, des applications et des produits, afin de créer des profils client et des segments détaillés. Dans ce cas, vous aurez besoin d’une plateforme d’analyse d’applications mobiles qui s’intègre à une CDP.
  3. Exportez des données vers un outil de BI externe ou un entrepôt de données, ce qui vous dotera de la capacité d’unifier de multiples sources de données ainsi que de créer des tableaux de bord et des rapports avancés à l’aide des outils de BI, tels que Power BI, Google Data Studio ou Tableau. Dans ce but, vous aurez besoin de configurer une fonctionnalité intégrée qui vous permettra d’exporter les données dans un format prêt à l’emploi dans un outil de votre choix.

Cela vous paraît intéressant ? Veillez à ce que la plateforme d’analyse de votre choix prenne en charge ces cas d’utilisation.

Analyse de l’application mobile et confidentialité des données

Enfin, lorsque vous pensez à effectuer des analyses, tenez toujours compte de la confidentialité et de la sécurité des données des utilisateurs. Les applications mobiles n’utilisent pas de cookies, y compris ceux de première partie. Cependant, les applications traitent souvent des données personnelles. Pour être certains que vous collectez les données d’une manière respectueuse de la vie privée, utilisez l’anonymisation des données, idéalement sous sa forme la plus stricte : protection contre le tracking d’identité (ang. zero identity tracking). Lorsqu’elle est activée, vous ne collectez pas de données personnelles, mais vous obtenez toujours des données utiles au niveau de la session pour apporter des améliorations pertinentes à votre application.

Un autre aspect critique est… la résidence des données. Cela s’applique en particulier aux entreprises qui traitent des informations provenant de résidents de l’UE. De récentes décisions judiciaires de plusieurs autorités européennes de protection des données (ang. DPA) suggèrent que Google Analytics, y compris Google Analytics pour Firebase, pourrait bientôt être interdit dans l’UE. En effet, la plateforme envoie les données des résidents de l’UE à des serveurs américains, les mettant à disposition pour surveillance par les autorités américaines. Une pratique qui est en violation des normes de confidentialité établies par le Règlement général sur la protection des données (RGPD) de l’UE.

Pour en savoir plus sur ces décisions, lisez notre article : Google Analytics est-il conforme au RGPD?

Pour réduire les risques liés aux transferts de données entre l’UE et les États-Unis, consultez une plateforme détenue par l’UE qui vous permet de conserver les données au sein de l’UE.
Pour apprendre comment collecter et traiter les données des utilisateurs de votre application conformément aux différentes lois sur la protection des données, lisez ces articles :

6 meilleures plateformes d’analyse d’applications mobiles – gratuites et payantes

Maintenant que vous connaissez les gains liés à l’analyse d’applications mobiles, il est temps de passer en revue les plateformes les plus souvent choisies pour la tâche. Vous trouverez ci-dessous une brève comparaison des six produits d’analyse d’applications mobiles les plus prisés, disponibles dans des plans gratuits et payants

Celle-ci comprend des plateformes mobiles spécialisées en analyse mobile, dont Flurry Analytics et data.ai (précédemment connu sous le nom de App Annie). 

Vous y trouverez également quatre plateformes d’analyse de type tout-en-un avec des SDK mobiles dédiés :

  • Piwik PRO 
  • Google Analytics pour Firebase
  • Mixpanel 
  • Countly

Découvrez leurs différences en termes de confidentialité des données utilisateurs, d’intégration des données, d’options d’hébergement, d’ensemble de fonctionnalités et de services à la clientèle.

Plateformes d’analyse d’applications mobiles – plans gratuits

Toutes les plateformes d’analyse d’applications mobiles gratuites ont des limitations, qu’il s’agisse de fonctionnalités de reporting, d’intégrations disponibles ou d’options d’hébergement. Elles exigent également que vous ayez les compétences nécessaires pour exécuter un projet d’analyse de votre application mobile en interne. 

En revanche, certaines d’entre elles vous donnent plus en termes de respect de la vie privée:

Piwik PRO Core Google Analytics for Firebase (Spark) Flurry Analytics Mixpanel data.ai (App Annie) Countly Community
Performance et fonctionnalités
Fait partie d’une plateforme d’analyse web et mobile
Respect de la vie privée et de la sécurité
Protection contre le suivi d’identité (une des formes plus strictes d’anonymisation des données)
Hébergement sur un cloud au sein de l’UE
API de reporting
Connecteurs à un logiciel commun de BI et de visualisation des données
(intégration de systèmes tiers)
Intégré à une plateforme de données client (ang. CDP)
(fournisseurs tiers)

Plateformes d’analyse d’applications mobiles – plans payants

Les plans payants d’analyse d’applications mobiles vous permettent d’utiliser plus de fonctionnalités de reporting, d’options d’hébergement et de possibilités d’intégration de données. Cela dit, les fonctionnalités telles que le service client, le support technique et la formation sur les produits ne sont pas assurées par tous les fournisseurs :

Piwik PRO Enterprise Google Analytics for Firebase Mixpanel Enterprise data.ai (App Annie) Countly Enterprise
Performance et fonctionnalités
Sièges sociaux de la plateforme UE É. -U. É. -U. É. -U. UK
Fait partie d’une plateforme d’analyse web et mobile
Respect de la vie privée et de la sécurité
Cloud privé ou sur site
Hébergement dans un cloud au sein de l’UE
(including an EU-owned data center in Sweden)
API de reporting
Intégré à une plateforme de données client (ang. CDP) fournisseurs tiers fournisseurs tiers
Responsable de compte dédié, support technique et formation
(frais supplémentaires)

(frais supplémentaires)

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Discover the essential differences between Mixpanel, Flurry Analytics, Google Analytics for Firebase, Countly, data.ai (App Annie) and Piwik PRO, in free and paid plans.

Analyse d’applications mobiles : dernières réflexions

L’analyse d’applications mobiles vous fournit des données fiables et des informations nécessaires pour améliorer le parcours utilisateur au sein de votre application. Pour une meilleure vue d’ensemble des performances de votre entreprise, intégrez ces données à des informations provenant de différents points de contact, y compris votre site Web, les CRM ou les analyses de l’App Store. Pour rester conforme, n’oubliez pas d’anonymiser correctement vos données et de les stocker dans un emplacement qui répond aux exigences de vos lois régionales ou sectorielles sur la protection des données. 

Si vous souhaitez en savoir plus sur la façon dont Piwik PRO Analytics Suite peut vous aider à atteindre tous ces objectifs, contactez-nous. Nous serons ravis de vous présenter les points saillants de notre produit.

Author

Karolina Lubowicka

Senior Content Marketer and Social Media Specialist

An experienced copywriter who takes complex topics of data privacy & GDPR and makes them understandable for all. LinkedIn Profile

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Author

Natalia Chronowska

Content Marketer

A content writer with a flair for tech-related topics. Likes to make a specialized language more understandable for the readers.

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