UX Analytics

Analyse comportementale (Behavioral Analytics) : Processus d’observation, de collecte et d’analyse des interactions des utilisateurs avec un produit, un site ou un service, dans le but d’améliorer l’expérience utilisateur (UX) et d’optimiser les conversions. Dans une démarche de CRO (Conversion Rate Optimization), elle permet de comprendre comment les utilisateurs naviguent, interagissent, bloquent ou abandonnent, afin d’identifier des opportunités d’optimisation concrètes.

Types de visualisations utilisées :

• Heatmaps (cartes de chaleur) : zones de clics, scrolls, ou mouvements de souris.
• Session recordings : replays anonymisés des parcours utilisateurs.
• Funnels (entonnoirs de conversion) : taux de passage d’une étape à l’autre.
• User flows : visualisation des chemins empruntés dans le site ou l’app.
• Form analytics : taux d’abandon ou erreurs sur des champs de formulaire.

Exemples d’insights obtenables :

• Identifier une zone de friction sur une page clé (ex. : bouton invisible ou ignoré).
• Comprendre pourquoi une variation A/B ne performe pas malgré des hypothèses solides.
• Détecter une rupture dans un parcours mobile vs desktop.
• Repérer un formulaire abandonné à cause d’un champ inutile ou mal compris.

🧰 Outils couramment utilisés :

• Hotjar, Clarity, Crazy Egg (visualisation comportementale simple et rapide),
• Contentsquare, FullStory, Smartlook (analyse comportementale avancée),
• Mixpanel, Heap, Plausible (comportement événementiel et analytics produit),
• Compléments d’analyse possible via GA4 + BigQuery pour de la dataviz sur-mesure.

L’analyse comportementale est souvent utilisée en amont des tests A/B pour formuler des hypothèses pertinentes, ou en aval pour expliquer des écarts de performance entre variantes. Elle constitue un pilier essentiel du CRO data-driven, en reliant les données quantitatives aux comportements réels des utilisateurs.

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