Exemple de segmentation avancée: “To bounce or not to bounce?”

vendredi 23 janvier 2009 | 1:30 AM

Labels:

Grande star de l’analyse, le Taux de Rebond est présent dans tous les rapports ou presque.

Rappelons ici que la capacité d’une page, d’une source de trafic ou d’un segment quelconque à faire rebondir l’utilisateur (même déprimé au fond du trou) n’est pas vu d’un très bon œil… à priori.

Le taux de rebond défini par Google Analytics :

« Le taux de rebond est le pourcentage de visites d'une seule page, c'est à dire le pourcentage de visites au cours desquelles l'internaute quitte votre site dès la page d'entrée (ou "page de destination"). Ce taux constitue un indicateur de la qualité des visites. Lorsqu'il est élevé, cela signifie généralement que les pages d'entrée sur le site ne correspondent pas aux attentes des visiteurs. »

http://www.google.com/support/analytics/bin/answer.py?hl=fr&answer=81986

Il y aurait des choses à dire, des précisions à apporter sur cette définition et nous reviendrons certainement sur ce sujet plus en détail dans un autre post. Pour l'instant, concentrons-nous sur l'intérêt d'effectuer cette segmentation avancée.

Pourquoi séparer les visites avec et sans rebond ?

« Je ne suis pas un taux de rebond » criait le 6e internaute soumis aux règles drastiques de non-collecte de données individuelles. L’analyste ne s’en laissant pas compter, décida de segmenter.

A tort ou à raison, Google Analytics mélange toutes les visites: anciennes, nouvelles, à 1 page vue ou à plusieurs. Or, pour analyser le comportement des visiteurs « engagés », ne faudrait-il pas exclure ceux qui ne franchissent pas le palier ?

Que signifie une consommation moyenne de pages par visites si cela mélange les visites à 1 pages vue (qui correspondent à des rebonds) et les autres?

Quelle valeur a un taux de conversion s’il comprend les visiteurs qui ne sont pas entrés dans un processus de conversion ?

Pour reprendre une image volée je ne sais où (mais surement sur Internet) lorsque vous passez devant une vitrine d’un magasin sans pénétrer dans l’échoppe, il est aberrant de vous compter dans la clientèle. C’est pourtant ce que nous faisons si nous n’écartons pas les rebonds de l’analyse d’un site.

Comment séparer les visites avec et sans rebond ?

Créons donc maintenant les segments idoines.

Accédez à votre compte et choisissez le profil à segmenter.

Cliquez sur « Toutes les visites », en haut à droite.

Puis « Créer un segment avancé »

Faites glisser la statistique « Pages Vues » dans le cadre « dimension ou indicateur », avec la condition « supérieur à » et la valeur « 1 »


Voici votre premier segment, qui ne contient que les visites à plus d’une page vue, ce qui signifie qu'il y a un minimum d’engagement de la part de l’utilisateur. Il a franchi la porte du magasin (page de destination) et explore les rayons, au moins 1 en tout cas (2e page vue après la page de destination).

N’oubliez pas de sauvegarder ce segment.

Répétons l’opération avec un nombre de pages vues égal à 1, et voici les visites qui rebondissent.

Résultats de ces segmentations

Appliquons maintenant ces segmentations :

Et voilà en clin d’œil, quelques statistiques sur la consommation de visiteurs « engagés »:



3,78 pages vues et 4’30 minutes par visite hors rebond. Voici la consommation du site. C’est quand même autre chose que les trompeuses moyennes (1.58 pages et 55 secondes).

Mais attention à la tentation, analyste de peu de poids, il ne s’agit pas là de tromper la direction en annonçant tout d’un coup une performance incroyable.

Quoique... ne négligeons pas l’effet d’annonce.

Bref, vous avez en moins de 5 minutes le comportement des utilisateurs « engagés » et les niveaux de consommations du site et de conversions sans le bruit des badauds.

Vous pouvez, bien sûr, ne sélectionner qu’un seul segment. Cette méthode vous permettra de faire ressortir facilement des statistiques précises, en fonction de l’engagement des visiteurs, et vous permettra d’affiner l’analyse par page ou par source de trafic là où les moyennes proposées sont souvent trompeuses et masquent les enjeux réels et les pistes d’amélioration.

Passer d’un taux de rebond un peu abstrait pour le néophyte à un volume de visites sonnant et trébuchant peut impacter plus fortement votre interlocuteur.

« 40% de taux de rebond sur AdWords, c’est bien ça ? » s’interrogea mollement le patron finalisant son 3e plan de sauvegarde de l’emploi.

Ici, l’information fournie par l’analyste n’a pas déclenché d’étincelle patronale.

Ecoutez plutôt :

«Quoi ? Nous avons investis 100 000 € en référencement payant et 40 000 € sont aujourd’hui dépensés inutilement ? » s’écria le patron.

L’analyste capable de synthétiser brillamment aura là l’oreille du patron.

Voilà l’esprit de cette segmentation: retirer rapidement des enseignements sur le comportement de vos utilisateurs, les « engagés », et sortir du pourcentage abstrait d’un taux de rebond pour s’attaquer aux sujets qui fâchent.

Bon courage à tous.

Par Sébastien Manaches, spécialiste Web Analytics de Google France.

2 comments:

Jean-François Bouverat a dit…

Ce commentaire a été supprimé par l'auteur.

Jean-François Bouverat a dit…

Merci Sébastien.
Je cherche toujours le moyen de distinguer les rebonds courts des rebonds longs. En quelques sortes de segmenter les rebonds.
Lorsqu'on admet le fait qu'un visiteur met moins de 10 seconde pour décider de visiter ou de quitter. Il serait intéressant de savoir ceux qui ont immédiatement décidé de quitter de ceux qui ont quitté après avoir pris connaissance de la page de destination.
Est-ce qu'un timer qui appellerait _PageTrackview après un certain délai ferait l'affaire ?

Jean-François
blog.seeyooosoon.com