Ayant été parmi les quelques privilégiés à rencontrer fin mai Paul Muret, Engineering Director de Google, cela faisait quelques semaines que nous étions dans la confidence par rapport à la dernière nouveauté que Google Analytics vient de dévoiler aujourd’hui via son Blog Google Analytics: de nouveaux types de segments qui vont considérablement accroître le type d’analyses qu’il sera désormais possible de réaliser avec ou sans Universal Analytics!
La nouveauté étant publique, nous sommes désormais autorisés à communiquer par rapport à celle-ci et ainsi vous donner les analyses que nous avons pu faire de ces nouvelles fonctionnalités depuis que nous y avons accès !
Éléments principaux
Au niveau de l’interface tout d’abord, la gestion des segments est réorganisée pour plus de facilité avec entre autres le regroupement des segments proposés par défaut, les segments personnalisés et ceux choisis comme favori par l’utilisateur.
Au point de vue des fonctionnalités, là où on ne pouvait jusque maintenant que faire des segments sur base d’une visite, il est désormais possible de créer des segments basés sur les visites et/ou également sur des dimensions ou métriques relatives au visiteur. On pense par exemple au chiffre d’affaires généré sur une longue période par un certain internaute ou encore sur tous les mots-clés utilisés par les internautes qui ont réalisé plus tard un certain type d’actions.
Les filtres avancés permettent dès lors de filtrer toutes les visites qui correspondent à certaines actions réalisées par l’internaute à travers ses différentes visites (ou une séquence d’actions) et donc par exemple permettre des analyses de cohorte ayant pour but de segmenter les internautes s’étant inscrits pendant une certaine période.
Cas concrets de classification de visiteurs
Visiteurs les plus intéressants
Parmi les nombreuses nouvelles possibilités, il y a par exemple la possibilité de ne filtrer que les « high-value customers »: c’est à dire les personnes qui, en tenant compte de toutes leurs visites sur le site, ont dépensé cumulativement plus de 100€ par exemple. Ces visites identifiées, il est possible d’identifier ce qui les distingue des visites moins performantes et ainsi tenter d’élargir ce groupe de clients particulièrement intéressés par vos produits et qui passent à l’action d’achat.
Éléments d’une analyse de cohorte
Lorsque vous réalisez une campagne de promotion particulière sur une période précise, il est intéressant de pouvoir identifier le comportement sur le long terme des nouveaux visiteurs amenés. Grâce à ces nouveaux segments, il est maintenant possible de filtrer par exemple les visiteurs amenés sur le site à l’occasion des soldes via une campagne AdWords afin d’identifier comment ceux-ci se sont ensuite comportés sur le site tout au long de l’année: ont-ils achetés pendant les soldes et plus jamais après ? Ou inversement ? Quel est le retour sur investissement global d’une telle campagne sur la durée, etc ?
Identifier les visiteurs proches d’une conversion sans y passer
Certains visiteurs réalisent des actions permettant de traduire leur intérêt pour un produit ou un service mais sans passer à l’action. Il est par exemple possible d’identifier les internautes qui ont eu un comportement précis:
- l’internaute à ajouté un produit au panier
- toutes visites confondues, il n’est jamais passé à l’achat
- Etc.
A votre tour !
Avez-vous déjà pu tester toutes ces nouvelles fonctionnalités ? Vous avez repéré une autre utilisation particulièrement efficace ou un autre élément intéressant que nous n’avons pas traité dans cet article ? N’hésitez pas à faire profiter à tous de vos remarques via les commentaires ci-dessous !
