La technique "Durée de vie de l'utilisateur" vous permet d'analyser le comportement des utilisateurs au cours de la période pendant laquelle ils ont été clients sur votre site ou dans votre application. Elle peut vous aider à obtenir des insights spécifiques :
-
Source/support/campagne qui ont attiré les utilisateurs ayant généré les revenus les plus élevés pendant leur durée de vie, par rapport aux revenus seulement pour le mois sélectionné
-
Campagnes actives générant des utilisateurs à forte valeur potentielle, car affichant une probabilité d'achat plus élevée et une faible probabilité de perte des utilisateurs (probabilités calculées par les modèles de prédiction Google Analytics)
-
Insights sur le comportement des utilisateurs uniques (ex. : la dernière fois que vos utilisateurs actifs par mois ont acheté un produit sur votre site ou interagi avec votre application)
Créer une exploration de la durée de vie de l'utilisateur
- Connectez-vous à Google Analytics.
- À gauche, cliquez sur
Explorer.
Explorer.- En haut de l'écran, cliquez sur Galerie de modèles, puis sélectionnez le modèle Valeur vie utilisateur.
Données sur la durée de vie de l'utilisateur
Ces données sont disponibles pour les utilisateurs qui ont été actifs sur votre site ou dans votre application depuis le 15 août 2020. Pour ces utilisateurs, les données sur la durée de vie de l'utilisateur incluent toutes celles enregistrées depuis leur première visite sur votre site ou dans votre application. Par exemple, un utilisateur qui a visité votre site pour la première fois en décembre 2019, mais qui a été actif pour la dernière fois le 14 août 2020, n'est pas inclus. Si cet utilisateur était actif le 16 août 2020, toutes les données remontant à l'année passée sont incluses.
La technique "Durée de vie de l'utilisateur" affiche des données globales pour les utilisateurs de votre site ou de votre application. Plus précisément, voici les informations que vous pouvez obtenir pour chaque utilisateur :
- Interactions initiales : données associées aux premières statistiques mesurées pour un utilisateur pour une propriété spécifique. Par exemple, il peut s'agir de la date de sa première visite ou de son premier achat, ou de la campagne via laquelle il a été acquis en tant qu'utilisateur.
- Dernières interactions : données associées aux dernières statistiques mesurées pour un utilisateur pour une propriété spécifique. Par exemple, il peut s'agir de la dernière activité qu'il a effectuée ou de la date de son dernier achat.
- Interactions pendant la durée de vie : données cumulées sur toute la durée de vie de l'utilisateur. Par exemple, il peut s'agir du montant des revenus générés ou du taux d'engagement enregistré pendant la durée de vie de l'utilisateur.
- Métriques prédictives : données générées par le machine learning pour prédire le comportement des utilisateurs :
- Probabilité d'achat
- Probabilité d'achat via l'application
- Probabilité de perte de l'utilisateur
Plages de dates dans les explorations de la durée de vie des utilisateurs
Lorsque vous sélectionnez une plage de dates, l'exploration affiche les utilisateurs actifs pendant la plage de dates sélectionnée et fournit des informations sur toute leur durée de vie, y compris les données antérieures au début de la plage spécifiée.
Vous ne pouvez pas modifier la date de fin d'une exploration de la durée de vie de l'utilisateur. Celle-ci est fixée sur "hier".
Explorations de la durée de vie des utilisateurs et identité pour le reporting
La fonctionnalité User-ID offre aux propriétés Google Analytics 4 deux méthodes pour identifier les utilisateurs et créer des rapports les concernant sur différents appareils et plates-formes. La méthode d'identité de reporting utilisée pour votre propriété affecte les données sur la durée de vie de l'utilisateur, comme expliqué ci-dessous :
Par User-ID, puis par appareil
Cette méthode utilise l'ID utilisateur le plus précis (s'il est collecté) pour identifier un utilisateur, et unifier tous les événements associés dans les rapports et explorations. Si aucun ID utilisateur n'est collecté, Analytics identifie l'utilisateur grâce à l'ID de l'appareil, à savoir l'ID client pour les sites Web ou l'ID d'instance pour les applications.
Lorsqu'un utilisateur donné a effectué des activités en étant tour à tour connecté et déconnecté pendant la période sélectionnée, l'exploration n'utilise que la partie des données sur la durée de vie de l'utilisateur enregistrées lorsqu'il était connecté. Vous bénéficiez ainsi d'une représentation plus juste de vos données utilisateur. En effet, chaque utilisateur n'est comptabilisé qu'une seule fois, et les métriques telles que la valeur vie (LTV) moyenne sont plus précises lorsqu'elles sont basées sur l'User-ID. Les activités hors connexion de l'utilisateur ne sont pas incluses dans l'exploration.
Remarque : Si vous avez activé la collecte des données fournies par les utilisateurs (bêta) pour votre propriété et que vous recueillez également les User-ID dans celle-ci, il pourra exister des écarts de données dans les explorations de la durée de vie des utilisateurs. Plus précisément, vous constaterez peut-être des doublons au niveau des nombres d'utilisateurs ou de faibles métriques sur la durée de vie des utilisateurs. Ce problème survient si la période de votre exploration chevauche la date à laquelle vous avez activé la collecte des données fournies par les utilisateurs. Vous pouvez vérifier cette date d'activation dans l'historique des modifications de la propriété. De plus, pour ces propriétés, nous n'acceptons pas actuellement les explorations de la durée de vie des utilisateurs basées sur les User-ID.
Par appareil uniquement
Cette méthode n'utilise que l'ID de l'appareil (la valeur client_id du cookie Analytics pour les sites Web ou l'ID app-instance pour les applications mobiles) afin d'identifier un utilisateur. Elle ignore tous les ID utilisateur éventuellement collectés. Avec cette méthode, les données sur la durée de vie de l'utilisateur sont agrégées au niveau des appareils.