Analyse du comportement utilisateur : définition, méthodes et cas d'utilisation

Qu'est-ce que l'analyse du comportement utilisateur (UBA) ?

L'analyse du comportement utilisateur (UBA) est le processus de collecte et d'analyse des données concernant le comportement des utilisateurs dans un environnement numérique, tel qu'un site web, une application ou un réseau. L'UBA est de plus en plus désignée sous le terme d'analyse du comportement des utilisateurs et des entités (UEBA) pour souligner que l'utilisateur n'est qu'une catégorie d'entités ayant des comportements observables sur les réseaux modernes. D'autres entités peuvent inclure des processus, des applications et des dispositifs réseau.

En surveillant et en analysant le comportement des utilisateurs, les systèmes UBA peuvent détecter des schémas d'activité anormaux, tels que des tentatives d'accès non autorisées, des horaires de connexion inhabituels et des transferts de données suspects. Grâce à l'application de logiciels et d'outils d'analyse du comportement utilisateur, vous aiderez votre entreprise à identifier et à réagir plus rapidement et efficacement aux menaces de sécurité et à d'autres risques.

L'UBA peut être utilisée dans divers contextes, notamment les réseaux d'entreprise, les plateformes de commerce électronique et les institutions financières. Elle peut également être employée pour améliorer l'expérience utilisateur et optimiser les processus commerciaux en identifiant les problèmes des clients, tels que les difficultés ou les frustrations.

Qu'est-ce que l'UEBA et quelles sont les différences avec l'UBA ?

L'UEBA signifie Analyse du comportement des utilisateurs et des entités, qui est une forme avancée de l'UBA (Analyse du comportement utilisateur). La principale différence entre l'UBA et l'UEBA réside dans le fait que l'UBA se concentre sur le comportement des utilisateurs individuels, tandis que l'UEBA adopte une approche plus large en analysant le comportement non seulement des utilisateurs, mais aussi des entités, telles que les dispositifs, les applications et les systèmes.

Les solutions UEBA analysent les données provenant de diverses sources, comme les journaux, le trafic réseau et l'activité des utilisateurs, afin d'identifier les anomalies de comportement pouvant indiquer des menaces de sécurité. Les solutions UEBA sont très avancées car elles intègrent des algorithmes d'apprentissage automatique sophistiqués pour détecter des menaces pouvant passer inaperçues par les systèmes de sécurité traditionnels.

En résumé, alors que l'UBA se concentre uniquement sur le comportement utilisateur, l'UEBA adopte une approche plus complète en intégrant à la fois l'analyse du comportement des utilisateurs et des entités.

Comment et pourquoi appliquons-nous l'analyse utilisateur ?

L'analyse utilisateur est appliquée dans diverses industries et contextes pour obtenir des informations sur le comportement des utilisateurs et améliorer l'expérience utilisateur. En analysant le comportement des utilisateurs, les organisations peuvent identifier les domaines où les utilisateurs rencontrent des difficultés ou des frustrations, prendre des mesures pour améliorer leur produit et, par conséquent, améliorer l'expérience utilisateur. L'analyse utilisateur vous permet de personnaliser les expériences et de mieux comprendre les besoins des clients. Vous pouvez également utiliser les données pour cibler les bonnes audiences avec des campagnes marketing.

Il existe plusieurs façons d'appliquer l'analyse utilisateur :

• Optimisation des sites web et des applications : L'analyse utilisateur peut être utilisée pour surveiller et analyser le comportement des utilisateurs sur des sites web et des applications, tels que les clics, les défilements et les vues de page. Ces informations peuvent être utilisées pour identifier les zones où les utilisateurs rencontrent des difficultés ou des frustrations et prendre des mesures pour améliorer le produit et l'expérience utilisateur.
• Développement de produits : Pour obtenir des informations sur la manière dont les utilisateurs interagissent avec les produits, comme la fréquence d'utilisation de certaines fonctionnalités, l'analyse utilisateur peut s'avérer utile. Ces informations sont utilisées pour informer l'équipe de développement produit et améliorer l'expérience utilisateur.
• Marketing : L'analyse utilisateur permet d'obtenir des informations sur la démographie, le comportement et les préférences des utilisateurs, ce qui est utilisé pour informer les stratégies marketing.
• Engagement des utilisateurs : Pour augmenter l'engagement et la fidélisation des utilisateurs, l'analyse utilisateur est utilisée pour surveiller et analyser des informations telles que la fréquence à laquelle les utilisateurs reviennent sur un site web ou une application, ou la durée pendant laquelle ils utilisent un produit particulier.

En augmentant le nombre d'informations sur le comportement et les préférences des utilisateurs, les organisations peuvent prendre des décisions éclairées qui conduisent à de meilleures expériences utilisateur et à une satisfaction client accrue, ce qui favorise les résultats commerciaux.

Cas d'utilisation

Étude de cas Screeb x Nespresso
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Nespresso est une entreprise suisse spécialisée dans la production et la vente de café haut de gamme et de machines à café. Dans l'ensemble, Nespresso a bâti une solide réputation grâce à son café de qualité supérieure et à ses machines innovantes, et son engagement envers la durabilité et les pratiques de production responsables l'a aidée à se démarquer des autres marques de café.

Cette entreprise adopte une stratégie omnicanale visant à fournir une expérience client homogène et cohérente sur tous les canaux, qu'ils soient en ligne ou hors ligne. Un aspect clé de leur plan est leur plateforme de commerce électronique, qui permet aux clients de parcourir et d'acheter des produits Nespresso en ligne. La plateforme est optimisée pour les appareils mobiles, offrant une manière pratique pour les clients de commander du café et des machines de n'importe où. Nespresso dispose également de boutiques physiques, situées dans des grandes villes du monde entier.

En 2021, l'équipe produit de Nespresso avait besoin d'augmenter considérablement sa collecte de retours qualifiés sur sa plateforme de commerce électronique, afin d'identifier et d'analyser le comportement de ses consommateurs, permettant ainsi d'identifier les problèmes à résoudre et d'accumuler autant de données que possible pour améliorer son produit et accroître la satisfaction client. Pour atteindre cet objectif, Nespresso a fait confiance à Screeb et aux meilleurs outils et logiciels d'analyse du comportement utilisateur sur le marché.

En collaboration avec Screeb, Nespresso s'est concentré sur l'amélioration de l'expérience client en simplifiant le processus d'achat et en réduisant les points de friction pouvant entraîner frustration ou insatisfaction. En mettant l'accent sur l'amélioration de l'expérience client et la réduction des frictions, les équipes de Nespresso travaillent à accroître la satisfaction et la fidélité des clients, ce qui peut finalement conduire à une meilleure performance commerciale et à une croissance pour Nespresso.

Leçons :

• La collecte de retours au sein de l'application est plus pratique que par e-mail car elle est plus opportune, conviviale, fournit un contexte et permet des réponses plus rapides et personnalisées.
• Il est essentiel de recueillir les retours des clients de manière rapide et efficace. Utiliser Screeb pour collecter des analyses et des retours clients lors de l'utilisation du site web fournit des informations précieuses en temps réel sur leur expérience et détecte les problèmes qu'ils pourraient rencontrer.

Conclusion

Il est très important de prendre en compte que l'analyse utilisateur ne peut pas être optimale sans suivre des protocoles exemplaires spécifiques. En effet, il est crucial de mettre en œuvre la collecte de données de manière honnête et transparente, d'observer une stricte confidentialité des informations personnelles des utilisateurs, ainsi que de garantir l'exactitude, la qualité et la fiabilité des données collectées.

En fin de compte, l'analyse des différents cas d'utilisation liés à l'analyse utilisateur démontre l'importance essentielle de cette pratique pour comprendre et améliorer l'expérience utilisateur et optimiser la performance et la productivité de l'entreprise, tout en fidélisant une clientèle reconnaissante. Ainsi, il est impératif d'observer assidûment les meilleures pratiques pour garantir l'efficacité et la pertinence de cette pratique essentielle. Comme nous l'avons vu avec cette étude de cas Nespresso, en utilisant les bons outils d'analyse utilisateur tels que ceux de Screeb, il est possible de collecter des retours qualifiés et pertinents au bon moment, afin d'améliorer le produit et la satisfaction client.

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