Cameron Hozouri
En tant que PDG d’une plateforme d’analyse de jeux tout-en-un qui permet aux développeurs d’accéder à divers outils de croissance, j’aimerais parler des entonnoirs, car ils constituent l’un des outils de base pour une analyse rapide et efficace du comportement des joueurs.
Avant d’examiner les différences entre les types d’entonnoirs, commençons par définir ce qu’est un entonnoir d’utilisateurs.
Définir les entonnoirs
Les entonnoirs sont des méthodes permettant de comprendre comment les utilisateurs passent d’une étape à l’autre, d’un événement à l’autre, d’une étape à l’autre, etc. dans votre projet. Les cas les plus courants d’utilisation des entonnoirs lors de l’analyse de vos applications sont la quantification du nombre d’utilisateurs qui atteignent ou abandonnent des points de conversion clés tels que les achats ou les niveaux complétés.
Même si les entonnoirs sont souvent mis en évidence dans la plupart des solutions analytiques, la façon dont une plateforme calcule les entonnoirs varie en fonction de la capacité technologique de la plateforme.
Entonnoirs de commande
Comme leur nom l’indique, les entonnoirs Any Order sont une forme d’entonnoir qui se calcule uniquement sur la base du nombre d’utilisateurs ou d’événements qui terminent une étape individuelle sans limite.
Si l’on décompose davantage cette affirmation, les étapes d’un entonnoir « tout ordre » sont interrogées pour rechercher uniquement les utilisateurs qui ont terminé la série d’étapes spécifiées dans n’importe quel ordre. Tout utilisateur ayant franchi les étapes énumérées dans la requête sera pris en compte dans le calcul.
Cette logique d’entonnoir ne prend pas en compte :
- Le respect de l’ordre consécutif des étapes franchies ;
- L’ordre chronologique des étapes accomplies lors du calcul des résultats.
Pour illustrer cela, regardez l’exemple de requête d’entonnoir pour un entonnoir à 4 étapes où : « Étape 1 = événement A », Étape 2 = événement B », Étape 3 = événement C » et Étape 4 = événement D » en utilisant la logique de l’entonnoir dans n’importe quel ordre :
Dans le diagramme de requête ci-dessus, nous examinons 7 utilisateurs qui ont interagi avec les étapes spécifiées. En utilisant la logique d’entonnoir « tout ordre », tous les événements réalisés par les utilisateurs sont incorporés dans le calcul de l’entonnoir, quel que soit l’ordre spécifié dans la requête « Étape 1 = Événement A ». La sortie visuelle de l’entonnoir pour ces données serait le diagramme suivant :
En utilisant les 7 chemins d’accès de l’utilisateur, l’entonnoir « tout ordre » comptera simplement le nombre d’événements qui correspondent aux étapes énumérées dans la requête tant que l’utilisateur a interagi avec tous les événements précédents de la requête. Il trie également les données en fonction du numéro de l’étape, ce qui donne l’exemple de graphique de l’entonnoir Any Order présenté ci-dessus.
Ceci indique que tout événement, quel que soit son prédécesseur ou le numéro d’étape requis, sera inclus dans les résultats. Par exemple, l’utilisateur n° 2 ne correspond pas à l’étape 1 (événement A) de la requête dans son parcours utilisateur, mais il est tout de même incorporé dans les données de l’entonnoir. Plus loin, l’utilisateur n°5 commence par la dernière étape de la requête (événement D) et termine son parcours par la première étape de la requête (événement A), mais il est tout de même ajouté au calcul.
Les entonnoirs Any Order sont des entonnoirs fabriqués qui induisent complètement en erreur le développeur qui analyse les performances de son application ou les chemins de conversion. Les données calculées de cette manière ne représentent pas un entonnoir de quelque sorte que ce soit, mais une simple représentation du nombre d’événements effectués par vos utilisateurs.
L’utilisation de cette logique d’entonnoir limite également les données qui peuvent être tirées de l’analyse. Des indicateurs clés de performance essentiels pour comprendre les performances de l’entonnoir de votre application, tels que le « temps pour terminer », le « temps médian pour passer à l’étape suivante » ou le « décrochage » de l’utilisateur réel, ne peuvent pas être calculés parce que les événements de la requête ne sont pas organisés chronologiquement. Si votre fournisseur d’outils d’analyse décrit son analyse de l’entonnoir à l’aide de Tout ordre, soyez conscient de ce que ses données représentent lorsque vous prenez des décisions qui modifient le produit.
Entonnoirs fermés
Les entonnoirs fermés sont un type d’entonnoir calculé à l’aide de données provenant d’utilisateurs qui participent à des événements dans un ordre déterminé. Cette logique d’entonnoir fixe des limites strictes pour ne calculer que les événements qui se suivent :
- L’ordre des étapes consécutives des événements listés dans la requête ;
- L’ordre chronologique horodaté des événements par les utilisateurs.
Le calcul des entonnoirs à l’aide de cette méthodologie permet d’obtenir de véritables données sur la conversion des utilisateurs, avec les abandons d’utilisateurs jusqu’à chaque utilisateur individuel, et offre une visibilité sur le temps que prend la conversion d’une étape à l’autre.
En utilisant exactement le même ensemble de données utilisateur que celui présenté dans les entonnoirs Toute commande, examinons comment les entonnoirs Fermés calculent l’exemple d’entonnoir à 4 étapes dans lequel : « Étape 1 = événement A, Étape 2 = événement B, Étape 3 = événement C et Étape 4 = événement D :
En examinant le diagramme ci-dessus, seuls les parcours d’utilisateurs qui commencent par l’événement A et qui suivent un ordre d’étapes ultérieures seront incorporés dans l’entonnoir.
Par exemple, les événements de l’utilisateur n° 4 ne seront que partiellement qualifiés, car le système exclura les événements qui n’ont pas tous les prédécesseurs correspondants dans l’ordre établi. Au lieu de cela, le système reconnaîtra l’événement A comme le début du parcours de conversion d’un utilisateur et commencera à rechercher les étapes ultérieures correspondant à l’ordre de la requête à inclure – ce qui fait que les événements A et B du parcours de l’utilisateur n° 4 sont acceptés par la logique de l’entonnoir fermé.
De plus, l’utilisateur n°3 n’aura qu’un seul événement à inclure dans le calcul de l’entonnoir puisque le début du chemin de conversion de l’utilisateur correspond à « Étape 1 = Événement A », mais l’étape suivante n’est pas « Étape 2 = Événement B ». La sortie visuelle de l’entonnoir pour cet ensemble de données de l’entonnoir fermé serait la suivante :
Le graphique de l’entonnoir fermé donne une image complètement différente de la façon dont un groupe d’utilisateurs passe par l’ensemble de l’entonnoir dans la requête. L’exclusion précise des événements utilisateur qui ne respectent pas l’ordre établi par le développeur permet de découvrir exactement comment les cohortes d’utilisateurs atteignent ou abandonnent le chemin vers l’événement D.
Comparaison des données de l’entonnoir « Toute commande » et de l’entonnoir « Fermé
Dans le domaine du développement mobile, les entonnoirs sont un point de référence utilisé dans la prise de décisions clés qui affectent à la fois le produit en cours de développement, mais aussi l’expérience de l’utilisateur – et, dans cette mesure, le succès de votre entreprise.
Les plateformes qui calculent les entonnoirs « Any Order » donnent une fausse représentation de ce que les développeurs cherchent à obtenir lorsqu’ils créent un entonnoir d’utilisateurs. L’écart entre les résultats de ces deux méthodes utilisant exactement le même ensemble de données est considérable et souligne à quel point la décision de choisir un partenaire analytique approprié est vitale.
ByteBrew, par exemple, utilise la logique du Close funnel pour fournir une analyse précise des performances de l’application. Ceci est conforme à l’objectif de toute plateforme analytique, qui est de fournir aux développeurs à la fois les outils et la technologie pour produire les informations dont ils ont besoin pour prendre des décisions commerciales impactantes dans leurs produits.
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