Exemple concret d'utilisation de Google Analytics pour améliorer l'expérience utilisateur
Je travaille actuellement en tant que concepteur visuel pour une petite startup et parce que nous sommes vraiment petits, nous n'avons pas d'argent pour embaucher un expert UX, donc j'essaie également de faire de l'UX.
Nous mesurons de nombreux types de données sur les clients avec Google Analytics et avec cca 1000 UIP/jour et 2 ans sur le chemin, nous avons une énorme base de données.
Ma question est la suivante: existe-t-il des cas d'utilisation généraux ou des exemples d'utilisation de ces données pour améliorer le flux des clients? Ou au moins quelles données dois-je consulter? Quelles données pourraient m'aider à trouver des points hebdomadaires?
Je suggérerais l'approche suivante:
- Allez parler avec de vrais utilisateurs, observez-les en utilisant votre produit (c'est-à-dire que les utilisateurs sont confus au sujet du prix du produit);
- Construire des hypothèses sur ce qui pourrait être amélioré (c.-à-d. Que le prix n'est pas disponible sur la première page);
- Recherchez ensuite les données qui soutiennent cette hypothèse (c'est-à-dire que les utilisateurs rebondissent une fois qu'ils atteignent la sous-page où le prix est affiché).
Si vous commencez par regarder les données, vous trouverez peut-être des choses que les utilisateurs n'ont pas pu vous dire (ou peut-être qu'ils étaient gênés de vous dire la vérité), mais il est également beaucoup plus difficile de trouver une hypothèse valide car il sont autant d'interprétations possibles des données et il faudrait beaucoup d'efforts pour trouver les problèmes les plus importants de cette façon.
Google Analytics ne suffit peut-être pas pour repérer toutes les possibilités d'amélioration de l'expérience utilisateur. mais vous utilisez les pages suivantes pour obtenir un aperçu.
analyse sur la page - cela vous montrera où les utilisateurs cliquent relativement. si vous voyez qu'ils cliquent davantage sur quelque chose que vous pensez ne pas avoir une priorité élevée, vous pouvez changer d'emplacement avec quelque chose qui a besoin de plus de priorité
http://www.youtube.com/watch?v=Nl8GW3M_2h
profondeur de défilement des utilisateurs - si vous pouvez voir que les utilisateurs défilent loin vers le bas et quittent la page, cela peut signifier qu'ils recherchent quelque chose et qu'ils ne le trouvent pas
http://www.optimisationbeacon.com/analytics/track-how-far-your-users-scroll-in-google-analytics/
Flux visiteur-utilisateur - Cette vue donne un aperçu des chemins empruntés par vos visiteurs et du taux de rebond de chaque page (ligne courbe rouge descendant). vous devez concentrer les pages avec un rebond élevé. peut-être que les utilisateurs n'obtiennent pas les informations qu'ils attendent, ils ne peuvent pas repérer le CTA.
https://support.google.com/analytics/answer/1713056?hl=en
en plus de Google Analytics, vous pouvez utiliser un outil de carte thermique ou encore mieux, un outil de flux de souris pour regarder l'enregistrement des mouvements de souris de vos utilisateurs.
http://www.crazyegg.com/http://mouseflow.com/
en plus de cela, je recommanderais de faire des tests de café sur quelques personnes. pas plus de 5 pourront repérer les problèmes majeurs.
Je suis d'accord que votre point de départ est l'endroit où funkylaundry vous a dit de commencer. Au moment où vous commencez à regarder vos données analytiques, voici les points de données les plus cruciaux que vous devriez regarder (je ne les ai pas répertoriés par ordre d'importance):
- Pages vues (quelles sont les pages les plus populaires) - en fonction de votre site et de votre contenu, vous ne pouvez voir qu'un petit sous-ensemble de pages qui mérite l'attention et les autres pages vues sont inférieures à 1 - 5%
- Pages d'entrée (première page visitée par l'utilisateur) - ne présumez pas que l'utilisateur atterrira toujours sur la page d'accueil
- Quitter les pages - comprendre quelle est la dernière page visitée et pourquoi elle est partie. est-ce parce qu'ils ont trouvé les informations qu'ils cherchaient ou non et ont abandonné
- Temps moyen que les gens passent sur une page - si vous combinez cette statistique avec les pages de sortie, vous pourrez dire si la personne a abandonné et est partie
- Appareils et résolution d'écran - de plus en plus de personnes utilisent leurs appareils mobiles pour trouver les informations qu'elles recherchent, vos pages sont-elles réactives et dépassent-elles les informations nécessaires sur n'importe quel appareil?
- Taux de conversion - sur des pages telles que la génération de leads ou les flux de paiement, etc. - vous donnera une visibilité sur la complexité ou la simplicité de votre processus et sur le nombre de personnes qui terminent le flux et finissent par convertir. plus le formulaire est long, plus le taux de conversion sera faible
- Temps de chargement de la page - des performances lentes peuvent réduire considérablement votre taux de conversion
- Termes de recherche - Michael mentionné ci-dessus, comprenez ce que les gens recherchent et s'ils font des fautes de frappe communes, ce qui vous permettra de créer une liste pour corriger les résultats de cette requête
- Pages d'erreur - avez-vous raté des redirections 301 et 302 et vous perdez une partie de votre trafic qui essaie d'accéder à une URL spécifique que vous n'avez plus (Michael, bravo à nous élevant)
- Statistiques de défilement - jusqu'où les gens ont fait défiler la page avant de quitter. cela vous aidera à identifier le contenu dont les gens ne se soucient pas ou ne l'ont jamais consulté.
- Lecture vidéo - jusqu'où l'on est entré dans la vidéo avant d'abandonner le lecteur
- Statistiques du carrousel - comment les diapositives ont-elles pu être vues par les utilisateurs et sur lequel des éléments ils cliquent le plus. Des études suggèrent qu'un très petit nombre de personnes cliquent sur la deuxième diapositive ou sur une autre. La première diapositive a le plus d'interaction.
- Client Locale - étudiez d'où vient la majeure partie de votre trafic et optimisez-le pour ces marchés
Ce n'est en aucun cas une liste définitive, mais ce sont les éléments les plus courants que la majorité des sites Web ont aujourd'hui.
Regardez vos 50 principaux termes de recherche et leurs résultats si vous effectuez une recherche sur votre site Web. Vous pourriez découvrir que les gens recherchent des informations spécifiques (site, produit, contenu, ...) qui sont importantes mais difficiles à atteindre. Ou vous découvrirez peut-être que certains résultats sont erronés. Ensuite, vous pouvez améliorer votre contenu pour qu'il soit facilement accessible.
Regardez vos "pages d'erreur" d'où viennent les utilisateurs et regardez également l'effet de rebond de vos "pages d'erreur". Il est naturel que '404' s'ouvre parfois, mais vous devez vous assurer que l'utilisateur ne partira pas et aura des options où aller.
Quelques idées:
Trouvez la résolution d'écran moyenne (1280x800? 1024x768?) De vos visiteurs. Ouvrez votre navigateur à cette taille et assurez-vous que les éléments clés ne sont pas masqués, recherchez CSS et autres bizarreries d'affichage.
Regardez le temps de chargement moyen des pages dans Site Speed. Si vos pages se chargent lentement, il y a de fortes chances que les clients abandonnent le flux.
Dans le contenu du site - regardez les deuxième et troisième pages les plus visitées de votre site et assurez-vous que ces pages sont solides et qu'elles ne sont pas des impasses (c'est-à-dire assurez-vous qu'il existe un moyen d'entrer dans le flux client à partir de ces pages). Regardez le taux de rebond pour votre page d'accueil ou votre page de conversion client. Essayez de diminuer le taux de rebond avec une meilleure mise en page ou une meilleure incitation à l'action.
Regardez vos sources de trafic, vous pouvez voir que tout le monde vient sur votre site via des liens dans les e-mails que vous envoyez, il est peut-être temps de vous assurer que vos modèles d'e-mails sont propres et resserrés ou vous pouvez trouver une source de trafic que vous souhaitez à atteindre pour le développement des affaires.
Oui, vous pouvez utiliser les données GA pour comprendre le comportement du client.
Contrairement à ce que certaines réponses disent, j'ai tendance à faire le chemin différent: j'essaye de ne JAMAIS (important pour moi!) D'abord regarder les jeux de données et PUIS poser la question "Que pourrais-je lire ici?". Cette approche joue fondamentalement dans la main du problème des mégadonnées: si je n'ai pas de vraies questions, alors peu importe la quantité de données que j'ai collectées - je trouverai toujours différentes ou aucune réponse pour la même question.
Ce que j'essaie de faire à la place, c'est de demander "Qu'est-ce que je veux comprendre de notre utilisateur?" et PUIS voir quelles données sont disponibles.
Pour le faire correctement, je divise généralement ma question en deux parties. Supposons que je veuille vérifier le comportement lors du paiement, les deux questions suivantes sont importantes du point de vue UX:
- L'utilisateur est-il intéressé par ce qu'elle voit?
- La page fonctionne-t-elle? Si oui/non - pourquoi?
J'essaie de séparer clairement les deux parties: l'engagement des utilisateurs et les performances des utilisateurs. Pourquoi? Nous en avons besoin pour identifier les leviers.
Pour revenir à la caisse, les questions seraient les suivantes:
- "L'utilisateur va-t-il à la caisse?"
- "L'utilisateur passe-t-il à la ou aux étapes suivantes?
- "L'utilisateur termine-t-il le processus?"
Le résultat de la question 1 répond au "L'utilisateur est-il intéressé par ...?" question. Si les utilisateurs veulent acheter, ils démarrent le processus. Les résultats de la deuxième question répondent à la question "Est-ce que l'étape avant de fonctionner correctement?" - donc la même question répond soudainement à une question de performance - et la question 3 vise également la performance.
Cela étant dit, nous pourrions apprendre des choses intéressantes. Il y a quelque temps, lors de l'optimisation d'un paiement, nous avons constaté que les gens avaient tendance à s'inscrire, à suivre 2 des 3 étapes, puis à gauche. Wow - Quel aperçu: nous sommes immédiatement allés à l'étape de confirmation et avons inclus des éléments de confiance, clarifié la vue d'ensemble des articles, mis davantage l'accent sur les USP et le CTA "final" - et bam, c'est parti: CVR et augmentation de la satisfaction.
En résumé, nous avons d'abord vérifié "Qu'est-ce qui intéresse l'utilisateur?", Puis nous avons demandé "Sommes-nous en mesure de satisfaire les besoins de l'utilisateur?". Non, nous ne pouvions pas - PUIS nous avons approfondi les données, constaté qu'elles passaient trop de temps sur la page de confirmation, PUIS constaté que nous devions optimiser cette étape. Je pense que vous obtenez le point: En regardant le CVR de la caisse, nous n'y serions jamais arrivés, ni les visites de pages à l'étape 3. L'ordre des questions est important.
Donc, mon coup serait:
- Définir les micro conversions (Ajouter au panier, Début de la commande, Inscription à la newsletter, ...)
- Vérifiez l'engagement des utilisateurs sur ces Micro CVR
- Vérifier les performances des Micro CVR sur différents segments (le mobile est-il différent du bureau? Les nouveaux utilisateurs quittent-ils particulièrement la caisse? Comprenez la situation de l'utilisateur et pourquoi c'est plus difficile pour ELLE que pour un autre utilisateur)
- Identifiez les leviers en regardant "Les utilisateurs étaient INTÉRESSÉS mais n'ont PAS PERFORMÉ. Pourquoi?"
- Allez aussi loin dans les données que nécessaire pour identifier le problème. Si vous ne le trouvez pas, optez pour la recherche. Vérifiez les meilleures pratiques MAINTENANT - pas avant. Réfléchissez d'abord, puis allez demander de l'aide. Cela augmentera la qualité de VOTRE produit.
- Répare le.
Je serais d'accord avec ceux qui disent "parler aux utilisateurs". Les données analytiques sont excellentes; Je les utilise chaque fois que je le peux, mais gardez à l'esprit: ils ne peuvent que vous dire "quoi", pas "pourquoi". Pour illustrer: J'ai déjà travaillé sur la refonte d'un site Web américain qui a obtenu environ 5% de son trafic de l'Ontario, au Canada. Ses visiteurs canadiens ont généralement passé de 30 à 60 secondes sur le site, ont consulté 3 à 4 pages et sont partis. Après la relance, tous ces chiffres ont chuté: nous avons eu moins de visiteurs canadiens, et ceux qui se sont présentés ont regardé une page et sont partis immédiatement.
Si vous regardiez simplement les chiffres, vous pourriez conclure que le nouveau site fonctionnait moins bien que l'ancien. Cependant, si vous demandez autour de vous pour découvrir l'histoire derrière le trafic des visiteurs canadiens, vous constaterez comme moi que tous les visiteurs canadiens recherchaient une agence de protection de l'enfance basée en Ontario mais trouvaient un organisme de bienfaisance privé à New York. par erreur. La refonte du site a clairement indiqué que ce n'était pas ce qu'ils recherchaient, alors ils sont partis.
Les autres réponses fournissent de bonnes informations. Et je suis d'accord que l'analyse à elle seule ne remplace pas la vraie recherche UX. Mais vous demandez spécifiquement comment utiliser les données d'analyse pour améliorer l'UX.
J'ai récemment travaillé sur un site de commerce électronique et consulté souvent le gars de l'analyse. Je voulais savoir les choses suivantes:
- Combien de pages l'utilisateur moyen a-t-il cliqué avant d'abandonner? Nous essayons de garder les chemins vers les pages produits plus courts que cela.
- Quel pourcentage de personnes a utilisé la fonction de recherche par rapport à ceux qui ont cliqué sur le catalogue de produits? Nous ferions la promotion du plus populaire plus fortement. (Dans notre cas, c'était 50/50.)
- Quelles étaient les catégories de produits les plus et les moins populaires? Cela pourrait nous aider à décider quoi promouvoir davantage.
- Quelles pages n'ont jamais été visitées? Nous pourrions décider de supprimer ces pages ou, si elles sont utiles, de faire connaître leur présence.
Ce sont les principales façons dont nous avons utilisé l'analyse dans notre conception UX. Je suis sûr que vous pouvez en trouver plus en fonction de vos propres besoins.
Bien qu'étant moi-même issu de la conception visuelle, j'ai appris que l'analyse n'est qu'un outil pour soutenir ou valider nos décisions prises avec la conception.
Et avec UI/UX, il s'agit principalement d'informations et d'actions
- Vous devez donner les bonnes informations à l'utilisateur avec la hiérarchie requise.
- Et fournir une action claire pour que l'utilisateur prenne ces informations.
Analytics vous aidera à savoir si ce que vous avez pensé lors de la conception et ce que l'expérience utilisateur pendant l'utilisation fonctionne ou non comme vous le souhaitez. S'il fait de son mieux, si ce n'est pas le cas, continuez à l'expérimenter jusqu'à ce que vous obteniez ce que vous voulez.
Les analyses de heatmap sont également meilleures avec les analyses visuelles selon mon expérience.
La réponse à cette question est sûrement
tilisez le test A/B.
Vous avez de la chance d'avoir beaucoup de données qui arrivent, semble-t-il. Alors A/B testez vos idées UX et trouvez les idées UX qui font le plus d'argent.
De nombreux packages d'analyse ont un concept A/B intégré, il est donc facile d'obtenir des mesures.
S'il vous plaît ne me dévalorisez pas pour ne pas avoir répondu à votre question exacte :)
D'après ce que j'ai lu sur votre entreprise, je suis sûr que vous serez intéressé par inspectlet, qui est un outil gratuit d'enregistrement et de lecture de sessions, que vous pouvez consulter. En effet, il vous donne un aperçu de la façon dont vos utilisateurs utilisent votre site.
La version gratuite vous permet d'obtenir 4 ou 5 sessions enregistrées par jour, sur une période de temps, elle peut vous donner de bonnes informations.
Par exemple, nous avions un site qui avait un taux de rebond élevé, Inspectlet nous a montré que c'était vrai, les visiteurs arrivaient sur une page via la recherche organique, mais ils quitteraient après avoir passé plus d'une minute, en faisant défiler et en lisant le contenu de la page part alors. Ce qui était en fait approprié pour un site informatif.
Quoi qu'il en soit, c'est un autre bon outil dans votre boîte à outils UX
Cordialement
Christophe