Lors d’un précédent article sur le lien entre l’UX design et la webanalyse, nous avions évoqué les différentes possibilités qui existent pour mettre en place le suivi des utilisateurs lors de leur parcours sur un site web.
Parmi les avantages en faveur d’un suivi des utilisateurs via des outils de data visualization, on compte la possibilité d’observer de façon synthétique et illustrée les interactions de l’utilisateur sur les pages, là où le suivi des interactions de l’utilisateur avec le site web via un plan de marquage nécessite une aisance avec les outils analytics qui n’est pas forcément à la portée de tous les métiers.
La bonne nouvelle est la suivante : lorsque l’on opte pour un plan de marquage pour suivre les KPIs, une alternative existe pour obtenir un tableau de bord qui illustre les données relatives à la navigation de l’utilisateur avec presque autant de possibilités que les outils de dataviz ad hoc (nous verrons les limites en fin d’article).
Dès lors que le plan de marquage est intégré et que les événements remontent dans Google Analytics, il est possible de créer une carte de chaleur dans Google Data Studio.
Pour ce faire, on inclut des captures d’écran du site web auxquelles on ajoute des compteurs d’événements. On crée un élément avec en statistique le nombre total d’événements, pour plus de lisibilité on peut renommer le nom de la statistiques pour la faire correspondre avec l’action réalisée : clic logo, départ réseau social, etc. On remarque alors qu’on obtient le nombre total de tous les événements trackés, il faut appliquer un filtre à cette donnée pour n’avoir que le nombre d’occurrences d’un seul événement. On crée alors un filtre ad hoc où l’on inclut uniquement le ou les Catégorie / Action / Libellé de l’événement tels qu’ils remontent dans Google Analytics et on applique ce nouveau filtre à notre donnée. On peut alors cartographier sur une page les événements qui traduisent les interactions entre l’utilisateur et la page.
Dans notre exemple, nous avons fait la homepage du site Meet Your Data. Nous faisons également des pages produit, pages liste ou des formulaires de leads à la demande de nos clients. Les événements étant généralement les mêmes sur toutes fiches produit par exemple, il est pertinent d’ajouter un bouton de filtre à votre rapport pour sélectionner des pages précises. Pensez alors à filtrer ce sélecteur sur “Page produit” en fonction d’un paramètre d’URL ou d’une variable de dataLayer, afin d’avoir une liste qui ne comporte que des pages produits. Ainsi, vous pourrez observer les interactions sur les fiches produit au global, mais également au détail sur votre carte de chaleur.
Autre cas de dataviz très sollicité par nos clients e-commerçants : les illustrations d’entonnoirs de conversion ou tunnels d’achat. Ils permettent d’obtenir une vision schématique et illustrée du parcours global des utilisateurs sur le site dans un objectif de conversion (transactionnel ou lead). Les étapes des parcours sont donc celles des rapports Google analytics “Comportement d’achat” et “Comportement lors du processus de paiement”. Pour le premier rapport, ce sont les sessions qui sont représentées dans les encarts. Pour obtenir les mêmes chiffres que dans l’outil GA, on peut créer directement les segments dans Google analytics, en cliquant sur les colonnes dans le rapport, pour ensuite les importer dans Data Studio et les appliquer aux encarts. On peut également créer des entonnoirs illustrant des objectifs personnalisés en se basant sur les événements trackés. Selon vos préférences, la disposition peut être horizontale ou verticale et l’illustration est facultative.
Couplées avec des indicateurs, des tableaux et des graphiques, ces représentations visuelles de cartes de chaleur et d’entonnoirs apportent une réelle valeur ajoutée à un tableau de bord classique et viennent le compléter. Toutefois, comparé aux outils de dataviz dédiés, il existe plusieurs limites au fait de passer par l’outil Data Studio. En effet, certaines fonctionnalités ne sont pas encore disponibles pour une illustration complète. Par exemple, le taux de passage entre les étapes des funnels n’est pas natif dans l’outil. Une autre contrainte, pour les heatmaps cette fois, est due au fait de passer par une capture d’écran pour avoir l’illustration des pages du site web. Cela implique que les changements réalisés sur le site web ne seront pas automatiquement mis à jour dans le tableau de bord, il faut alors remplacer les captures d’écran en cas de changements d’ergonomie majeurs.
Si vous souhaitez être accompagnés dans la configuration d’outils de dataviz, dans l’élaboration d’un tableau de bord ou d’un plan de marquage, n’hésitez pas à nous contacter.