Vos visiteurs ne sont pas tous pareils. Un visiteur mobile se comporte autrement qu'un visiteur sur ordinateur. Un visiteur venu de la recherche payante se comporte autrement qu'un visiteur de la recherche naturelle. Un visiteur qui revient se comporte autrement qu'un nouveau visiteur. Un client à forte valeur se comporte autrement qu'un simple curieux. Pourtant, la plupart des analyses de comportement traitent tous les visiteurs de la même façon. Vous regardez la profondeur de défilement moyenne. La durée de session moyenne. Le nombre moyen de clics. Ces moyennes cachent la vérité. Le segment mobile peut avoir un comportement totalement différent de celui du segment ordinateur. La moyenne masque la réalité. La segmentation des visiteurs découpe l'analyse du comportement en groupes. Vous analysez le mobile séparément de l'ordinateur. Vous analysez les nouveaux visiteurs séparément de ceux qui reviennent. Vous analysez la recherche payante séparément de la recherche naturelle. Cette segmentation révèle des tendances invisibles dans les données globales. Les visiteurs mobiles abandonnent peut-être aux formulaires alors que ceux sur ordinateur non. Les nouveaux visiteurs ont peut-être besoin d'un autre contenu que ceux qui reviennent. Les visiteurs de la recherche payante ont peut-être une intention d'achat plus forte que ceux de la recherche naturelle. La segmentation fait passer l'analyse du comportement de grandes lignes à des constats précis.
Cet article explique comment fonctionne la segmentation des visiteurs et pourquoi elle compte pour l'analyse du comportement.
Ce que signifie segmenter les visiteurs
La segmentation des visiteurs répartit votre audience en groupes selon leurs caractéristiques. Type d'appareil. Source de trafic. Zone géographique. Première visite ou retour. Type de navigateur. Système d'exploitation. Statut client. Les segments peuvent reposer sur toute dimension utile à votre activité.
Une fois les segments définis, vous analysez le comportement de chacun séparément. Vous créez des heatmaps uniquement pour les visiteurs mobiles. Vous créez des enregistrements de session uniquement pour les visiteurs de la recherche payante. Vous comparez les comportements entre segments. Cette comparaison révèle des tendances propres à chaque segment.
La segmentation fait passer l'analyse d'un modèle unique à du sur-mesure. Vous voyez que la conversion est faible globalement mais élevée pour un segment. Ce constat change la stratégie. Au lieu d'une optimisation générique, vous vous concentrez sur le segment en difficulté.
Segmenter par type d'appareil
Les visiteurs sur mobile et sur ordinateur n'interagissent pas de la même manière. Le mobile n'a pas de survol. Les interactions tactiles diffèrent des clics de souris. Les écrans mobiles sont plus petits. Les visiteurs mobiles défilent peut-être davantage pour tout voir. Ceux sur ordinateur s'appuient peut-être sur un balayage visuel.
Créer des heatmaps par appareil révèle ces différences. Une heatmap de clics sur ordinateur montre un schéma. Une heatmap de clics sur mobile en montre un autre. Les endroits où cliquent les visiteurs sur ordinateur ne sont pas forcément ceux où cliquent les visiteurs mobiles.
Comprendre les différences entre appareils aide à optimiser pour chacun. Une page optimisée pour la souris peut échouer sur mobile. Une optimisation propre au mobile améliore l'expérience mobile sans pénaliser l'ordinateur.
Segmenter par source de trafic
Les visiteurs de la recherche payante n'ont pas la même intention que ceux de la recherche naturelle. Ils ont cherché quelque chose de précis et cliqué sur une annonce payante. Ils sont guidés par un besoin. Les visiteurs de la recherche naturelle sont peut-être arrivés par hasard. Ils parcourent.
Créer des analyses de comportement pour chaque source révèle ces différences. Les visiteurs de la recherche payante vont peut-être directement aux tarifs. Ceux de la recherche naturelle explorent peut-être tout le site. Les premiers convertissent peut-être beaucoup. Les seconds peu.
Comprendre les différences de source aide à optimiser pour chacune. Les visiteurs de la recherche payante veulent des réponses rapides. Ceux de la recherche naturelle ont peut-être besoin d'être informés. Concevez vos pages différemment selon la source.
Segmenter par statut du visiteur
Les nouveaux visiteurs ont besoin d'être guidés. Ils ne connaissent pas votre produit. Les visiteurs qui reviennent le connaissent. Ils ont besoin de raccourcis. Ils ont besoin de fonctionnalités avancées.
Analyser séparément le comportement des nouveaux visiteurs et de ceux qui reviennent révèle ces tendances. Les nouveaux visiteurs explorent peut-être beaucoup. Ceux qui reviennent vont peut-être directement à une fonctionnalité. Les nouveaux cliquent peut-être sur l'aide. Les autres la sautent peut-être.
Comprendre ces différences vous aide à segmenter votre expérience. Un nouveau visiteur qui arrive sur l'accueil peut voir du contenu d'accompagnement. Un visiteur qui revient peut voir des fonctionnalités avancées. La segmentation rend la personnalisation possible.
Segmenter par zone géographique
Les visiteurs de pays différents n'ont pas les mêmes comportements. Les différences de langue influencent l'interaction. Les différences culturelles influencent les préférences. Les fuseaux horaires influencent le moment des visites.
Analyser le comportement par zone géographique révèle ces tendances. Les visiteurs d'un pays ont peut-être un taux de rebond élevé. Ceux d'un autre convertissent bien. Les tendances géographiques montrent où concentrer l'optimisation.
La segmentation géographique aide aussi à localiser le contenu. Faut-il traduire pour une zone ? Les données de comportement aident à décider. Si beaucoup de visiteurs d'une région rebondissent vite, une traduction serait peut-être utile.
Comparer les segments pour repérer les opportunités
La force de la segmentation est la comparaison. Le mobile convertit à 2 pour cent. L'ordinateur à 5 pour cent. Cet écart révèle une opportunité. L'expérience mobile est défaillante. Corrigez-la et la conversion mobile pourrait se rapprocher de celle de l'ordinateur.
Les visiteurs de la recherche naturelle défilent sur 40 pour cent de la page. Ceux de la recherche payante sur 60 pour cent. Pourquoi ? Les visiteurs de la recherche payante ont une intention plus forte. Ils veulent plus d'informations. Ceux de la recherche naturelle sont peut-être moins intéressés. Comprendre pourquoi permet d'optimiser.
La comparaison de segments transforme l'analyse en action. Vous ne voyez pas seulement des chiffres. Vous voyez des écarts. Les écarts guident les priorités.
Questions fréquentes
Comment segmenter les données de comportement pour optimiser le mobile et l'ordinateur ?
Créez des heatmaps, des enregistrements et des analyses de flux distincts pour le mobile et l'ordinateur. Comparez où les visiteurs cliquent, défilent et abandonnent sur chaque appareil. Les visiteurs mobiles peuvent avoir du mal avec les formulaires alors que ceux sur ordinateur non. Ou bien la profondeur de défilement peut être plus rapide sur mobile parce que l'écran est plus petit. Ces constats propres à chaque appareil guident l'amélioration de l'expérience mobile. Ne supposez pas que les optimisations pour ordinateur fonctionnent sur mobile. Les données prouvent souvent le contraire. Avec le créateur de site web de WEMASY, vous pouvez le mettre en place directement sur votre site.
Quelle différence entre segmenter les nouveaux visiteurs et ceux qui reviennent ?
Les nouveaux visiteurs explorent votre site pour comprendre ce que vous proposez. Ils lisent beaucoup, ouvrent plusieurs pages et consultent de nombreux produits. Ceux qui reviennent connaissent votre produit et viennent avec une intention précise. Ils vont peut-être directement au paiement ou sautent le contenu d'introduction. Analyser ces segments séparément montre qu'ils ont besoin d'expériences différentes. Les nouveaux visiteurs profitent d'un contenu pédagogique et d'une navigation claire. Ceux qui reviennent profitent de raccourcis et de fonctionnalités avancées.
Comment utiliser la segmentation par source de trafic pour optimiser les landing pages ?
Créez une analyse de comportement distincte pour chaque source de trafic. Les visiteurs de la recherche payante qui cliquent sur votre annonce ont une forte intention. Ils défilent probablement tout de suite jusqu'aux tarifs. Les visiteurs de la recherche naturelle ont peut-être une faible intention. Ils parcourent peut-être votre blog avant d'envisager un achat. Des sources différentes demandent des pages différentes ou un ordre de sections différent. Une landing page optimisée pour la recherche payante ne fonctionnera peut-être pas pour le trafic naturel.
Puis-je segmenter par valeur vie client dans l'analyse du comportement ?
Oui. Si vous pouvez identifier vos clients à forte valeur dans vos statistiques, segmentez le comportement selon la valeur client. Observez le chemin que prennent ces clients. Quelles pages visitent-ils ? Comment interagissent-ils ? Les clients à forte valeur suivent souvent un chemin précis. Reproduire ce chemin pour d'autres visiteurs peut augmenter leur valeur vie client. Ce constat est puissant, mais il faut d'abord identifier les clients à forte valeur.
Dois-je segmenter les données de comportement par type de navigateur ?
Seulement si vous soupçonnez des problèmes propres à un navigateur. Le comportement des visiteurs est en général le même d'un navigateur à l'autre. Les utilisateurs de Safari se comportent comme ceux de Chrome. Segmenter par navigateur crée de petits groupes aux données moins fiables. Ne segmentez par navigateur que si vous avez la preuve de problèmes propres à l'un d'eux, comme des fonctionnalités cassées dans Safari.
Combien de segments analyser avant que l'optimisation devienne écrasante ?
Commencez par trois à cinq segments clés. Type d'appareil. Source de trafic. Statut du visiteur. Ces segments révèlent en général les plus grandes différences de comportement. Analysez-les en premier. Une fois ces segments de base optimisés, ajoutez d'autres segments si les tendances ne sont pas claires. Ne découpez pas vos données en trop de petits segments. Les petits segments ont des données peu fiables. Concentrez-vous sur des segments assez grands pour faire apparaître des tendances nettes.