Chaque utilisateur de votre produit laisse des traces. La différence entre les équipes qui progressent et celles qui stagnent réside souvent dans l’analyse de l’utilisation, qui capture le comportement des utilisateurs d’une manière que les enquêtes et le taux de recommandation net (NPS) ne permettent pas. Les applications et logiciels modernes génèrent des milliards de points de données chaque mois, et les entreprises qui les transforment en informations exploitables peuvent agir plus rapidement et mieux servir leurs clients. Starbucks utilise depuis des années l’analyse de l’utilisation de ses applications mobiles pour optimiser l’expérience client.

Nous expliquerons ci-dessous ce que mesure l’analyse de l’utilisation, comment les entreprises leaders la mettent en œuvre et à quoi cela ressemble lorsque les données comportementales permettent de prendre des décisions plus intelligentes.

Contenu de cet article

• Qu’est-ce que l’analyse d’utilisation ?
  
• Quelles sont les composantes essentielles d’un cadre d’analyse d’utilisation efficace ?
  
• Comment les entreprises peuvent-elles mettre en œuvre des analyses d’utilisation pour orienter leurs décisions en matière de produits et de marketing ?
  
• Comment l’analyse de l’utilisation améliore-t-elle l’expérience client ?
  
• Quels sont les défis auxquels les entreprises sont confrontées lorsqu’elles développent et maintiennent l’analyse d’utilisation ?
  
• Comment Stripe Billing peut vous aider
  

Qu’est-ce que l’analyse d’utilisation ?

L’analyse de l’utilisation consiste à étudier ce que les utilisateurs font réellement au sein d’un produit : comment ils naviguent, ce qu’ils ignorent et ce qui les incite à revenir. Chaque clic, chaque recherche, chaque pause est révélateur. Au fil du temps, ces actions dressent un portrait de l’expérience utilisateur.

De nombreuses équipes suivent déjà les inscriptions et le trafic. Mais rares sont celles qui peuvent déterminer avec certitude quels comportements favorisent la fidélisation ou le désabonnement. C’est précisément ce que révèle l’analyse de l’utilisation. Elle mesure les comportements au sein du produit, comme l’adoption des fonctionnalités, les habitudes de navigation ou les points de rupture. Ces informations permettent aux équipes de fonder leurs décisions sur des données probantes plutôt que sur leur intuition.

Quelles sont les composantes essentielles d’un cadre d’analyse d’utilisation efficace ?

Un bon système d’analyse de l’utilisation permet de suivre ce qui compte pour une entreprise. L’objectif est de transformer le flux constant d’activités des utilisateurs en signaux clairs et fiables sur lesquels les équipes peuvent agir. Les meilleurs systèmes allient précision technique et rigueur.

Voici ce que ces systèmes incluent généralement.

Suivi des événements et instrumentation

Tout commence par la collecte de données. Le suivi des événements enregistre chaque action significative et l’associe à des utilisateurs ou des comptes spécifiques. Une équipe produit, par exemple, peut suivre les « parcours d’intégration terminés » ou les « premiers rapports créés », car ces étapes sont directement liées à l’activation ou à la fidélisation. Bien mis en œuvre, le suivi des événements offre une vision précise du parcours des utilisateurs au sein d’un produit.

Informations au niveau des utilisateurs et des comptes

L’utilisation d’un produit ne se limite pas toujours à une seule personne. Une approche analytique efficace permet de relier l’usage individuel à l’ensemble du compte, afin d’identifier les utilisateurs les plus actifs qui stimulent l’adoption et ceux qui sont moins engagés et risquent de se désabonner. En cartographiant l’utilisation à ces deux niveaux, les entreprises peuvent évaluer rapidement la santé du compte et repérer les phases de progression ou de stagnation de l’adoption.

Entonnoirs, parcours et points de chute

L’analyse des entonnoirs et des parcours utilisateurs révèle comment ils progressent vers un objectif, les points de blocage et les abandons. L’observation agrégée de ces parcours met en lumière des points de friction cachés, comme une étape d’intégration où 30 % des nouveaux utilisateurs abandonnent ou un processus que tous contournent. Ces tendances offrent aux équipes produit les outils nécessaires pour optimiser les points de blocage et améliorer les taux de réussite.

Segmentation et cohortes

La segmentation regroupe les utilisateurs selon leur comportement ou leurs attributs, comme la région, le type d’abonnement ou l’adoption de fonctionnalités, tandis que l’analyse de cohorte suit un groupe au fil du temps. Ensemble, ces approches révèlent des tendances. Les utilisateurs qui testent les fonctionnalités avancées dès la première semaine restent-ils fidèles plus longtemps ? Les comptes d’entreprise présentent-ils des parcours d’utilisation différents de ceux des startups ? Les réponses à ces questions influencent tout, des niveaux de tarification à la conception du processus d’intégration.

Rétention, engagement et tableaux de bord

Les analyses d’utilisation doivent indiquer la profondeur et la fréquence de l’engagement, et ces données doivent être facilement accessibles. Les plateformes modernes proposent souvent des tableaux de bord en libre-service permettant aux équipes produit, marketing et fidélisation de trouver elles-mêmes les réponses à leurs questions, sans avoir à solliciter un analyste.

Gouvernance et intégration

Pour être efficace, l’analyse de données nécessite une gouvernance. Cela implique une nomenclature cohérente des événements, des autorisations sécurisées et des pratiques de confidentialité conformes. L’intégration permet d’acheminer les données d’utilisation vers le reste de l’entreprise afin que tous partagent une vision unifiée du parcours client.

Comment les entreprises peuvent-elles mettre en œuvre des analyses d’utilisation pour orienter leurs décisions ?

L’analyse de l’utilisation crée de la valeur lorsqu’elle s’intègre aux pratiques d’une entreprise. Les meilleures implémentations interviennent lorsque l’entreprise apprend à appréhender le produit à travers le comportement du client, collecte des données sur cet usage, puis agit en fonction des enseignements tirés de l’analyse.

Voici comment procéder correctement :

1. Commencer par une hypothèse

Les meilleurs programmes commencent par des questions solides. Qu’essayez-vous de comprendre ? S’agit-il d’activation, d’adoption de fonctionnalités, ou de fidélisation à long terme ? Définissez deux ou trois objectifs clairs, puis identifiez les comportements qui indiquent un progrès.

2. Instrument réfléchi

Une fois les objectifs clairement définis, instrumentez le produit pour assurer le suivi des actions pertinentes de bout en bout. Commencez par un plan de suivi simple et structuré. Chaque événement doit répondre à une question métier précise. Vous obtiendrez ainsi des données plus claires et plus faciles à interpréter.

3. Intégrer le contexte entre différents systèmes

Les données d’utilisation prennent une toute autre dimension lorsqu’elles sont combinées à l’ensemble des informations dont vous disposez sur un client. L’intégration de l’analyse de données à vos systèmes de gestion de la relation client (CRM), de facturation et de support révèle des tendances qu’une source unique ne peut pas mettre en évidence. L’infrastructure analytique de Stripe, par exemple, alimente les systèmes financiers en données produites en temps réel, permettant ainsi aux équipes de prendre des décisions plus rapides et mieux informées.

4. Passer de l’analyse à l’action

L’exploitation optimale des données peut influencer positivement les actions d’une équipe. Il s’agit de transformer les enseignements tirés des données en priorités stratégiques, en expérimentations et en ajustements de communication. Le marketing pourrait avoir besoin de mettre en avant les comportements qui prédisent la fidélité, ou l’équipe produit de simplifier les étapes qui y mènent.

5. Maintenir et itérer

Le plus difficile avec l’analyse d’utilisation, c’est sa maintenance. Les produits évoluent, et le suivi doit évoluer lui aussi. Revoyez vos outils de mesure chaque trimestre, supprimez les indicateurs obsolètes et vérifiez la qualité des données. Lorsque les données restent précises et les questions pertinentes, l’analyse d’utilisation instaure un dialogue permanent entre votre produit et vos utilisateurs.

Comment l’analyse de l’utilisation améliore-t-elle l’expérience client ?

Lorsque les équipes peuvent voir comment les clients utilisent réellement un produit, elles cessent de se fier aux intuitions. L’analyse de l’utilisation permet d’identifier directement ce qui fonctionne, ce qui ne fonctionne pas et ce qui fidélise les clients.

Voici comment les entreprises transforment la conception de l’expérience en pratiques fondées sur des données probantes.

Repérer les frictions avant qu’elles ne se transforment en désabonnement

L’analyse des données d’utilisation révèle les signes discrets de frustration, comme les abandons dans le processus d’intégration, les tentatives répétées pour une même tâche ou les ralentissements soudains des sessions. Chacun de ces incidents indique un problème potentiel, et les résoudre rapidement permet d’éviter des problèmes de fidélisation plus importants.

Reconnaître les différentes façons dont les clients trouvent de la valeur

Les données d’utilisation montrent que les utilisateurs « types » n’existent pas vraiment. Certains maîtrisent les fonctionnalités avancées dès le premier jour, tandis que d’autres se concentrent sur les fonctionnalités de base et progressent graduellement. Identifier ces tendances facilite la personnalisation de l’expérience utilisateur.

Anticiper les besoins, ne pas y réagir

L’analyse des données permet de déceler les premiers signes de problèmes ou d’opportunités. Une baisse soudaine de l’utilisation d’une fonctionnalité peut inciter à prendre contact avec le client avant qu’il ne se désintéresse. De même, une utilisation intensive et régulière peut indiquer qu’il est temps de mettre en place un plan d’expansion ou une fonctionnalité avancée. Cette approche proactive rend l’assistance plus humaine et plus réactive, même à grande échelle.

Considérer le comportement comme un retour d’information

Chaque mise à jour génère de nouveaux modèles d’utilisation. En les regardant de près, vous pouvez découvrir quelles fonctionnalités débarquent, quelles confusions et quelles inspirations inspirent les visites répétées. Cette boucle de rétroaction est ce qui permet de maintenir de bons produits qui s’améliorent et de grands produits intuitifs.

Quels sont les défis auxquels les entreprises sont confrontées lorsqu’elles développent et maintiennent l’analyse d’utilisation ?

L’analyse d’utilisation peut fournir des informations remarquables, mais son développement peut s’avérer difficile, car elle nécessite que les équipes concilient technologie, qualité des données, confidentialité et culture.

Voici ce qu’il faut savoir.

Intégration de données dispersées

Les données relatives à l’utilisation des produits, à la facturation, au support et au marketing sont souvent réparties dans des systèmes distincts. Lorsque ces sources ne communiquent pas entre elles, les informations clés restent inaccessibles. Leur intégration demande des efforts, mais les entreprises qui ne prennent pas ce risque se retrouvent avec des données fragmentées et peu fiables.

Gestion du volume de données et du bruit

Les produits numériques peuvent générer des milliards d’événements par mois. Sans structure, les équipes sont submergées par le bruit. Pour éviter cet écueil, les entreprises doivent supprimer les événements dupliqués ou inutilisés, tout en intégrant l’assurance qualité à chaque mise en production afin d’assurer un suivi précis. Elles doivent également minimiser la latence. Les pipelines en temps réel ou quasi réel permettent aux entreprises d’utiliser l’analyse de données pour prendre des décisions opportunes et pertinentes.

Équilibrer les informations et la confidentialité

L’analyse des données d’utilisation doit respecter les personnes qui les utilisent. Elle doit être conforme à la réglementation internationale ou régionale applicable en matière de protection des données, comme le RGPD en Europe, le CCPA en Californie, ou toute autre réglementation régionale. L’accès aux données doit être protégé par l’anonymisation, le contrôle du consentement et la mise en place de niveaux d’autorisation. La protection de la vie privée doit être intégrée à la conception du produit.

Construire une culture qui utilise bien les données

Des tableaux de bord parfaits ne servent à rien si personne ne les utilise. Les équipes doivent prendre l’habitude d’analyser et de partager les indicateurs. Planifiez des revues régulières, célébrez les succès basés sur les données pour encourager ces habitudes et instaurez une culture fondée sur le partage des preuves.

Comment Stripe Billing peut vous aider

Stripe Billing vous permet de facturer et de gérer les clients comme vous le souhaitez, de la simple facturation récurrente à la facturation à l’usage et aux contrats commerciaux négociés. Commencez à accepter des paiements récurrents mondialement en quelques minutes, sans code requis, ou construisez une intégration personnalisée en utilisant l’API.

Avec Stripe Billing, vous pouvez :

• Proposer des tarifs flexibles : répondez plus rapidement aux besoins des utilisateurs avec des modèles de tarification flexibles (à l’usage, échelonnée, forfaitaire avec dépassement, et plus encore). La prise en charge des bons de réduction, des essais gratuits, des prorata et des produits complémentaires est intégrée.

• Vous développer à l’international : augmentez vos conversions en proposant les moyens de paiement préférés de vos clients. Stripe prend en charge plus de 100 moyens de paiement locaux et plus de 130 devises.

• Booster vos revenus et réduire le taux d’attrition : optimisez la récupération de revenus et réduisez le nombre de résiliations involontaires grâce aux tentatives de relance intelligente Smart Retries et aux processus de récupération automatiques. En 2024, les outils de récupération Stripe ont permis à leurs utilisateurs de récupérer plus de 6,5 milliards de dollars de revenus.

• Gagner en efficacité : utilisez les outils modulaires de Stripe pour la gestion des taxes, le reporting des revenus et l’analyse des données afin de consolider plusieurs systèmes de revenus en un seul. Intégrez facilement des logiciels tiers.

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