Données utilisateur quantitatives

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Les données utilisateur quantitatives font référence aux données utilisateur qui expriment une certaine quantité, montant ou gamme. Celles-ci incluent des indicateurs tels que les pages consultées, le taux de clics, la durée des sessions, le taux de conversion et le taux de rebond.

Un moyen simple et rapide de distinguer les données utilisateur quantitatives des données utilisateur qualitatives consiste à penser en termes de chiffres pour les premières et en termes de descriptions pour les secondes. Les données utilisateur quantitatives sont objectives et faciles à analyser, tandis que les données utilisateur qualitatives sont subjectives et peuvent être plus difficiles à évaluer à grande échelle.

Pourquoi les données utilisateur quantitatives sont-elles importantes ?

Les données utilisateur quantitatives sont essentielles pour obtenir une vue d’ensemble du comportement des utilisateurs et des performances d’un site. Les équipes spécialistes du numérique utilisent des données quantitatives pour analyser des éléments tels que le contenu le plus consulté, l’endroit où les erreurs se produisent, l’endroit où la plupart des utilisateurs abandonnent l’entonnoir, etc. Cela leur permet de se faire une idée générale des performances d’un site ou d’une application et met en évidence les sections qui nécessitent plus d’attention.

Les données utilisateur quantitatives informent sur le « quoi » du comportement des utilisateurs et des performances du site, mais se concentrer uniquement sur les indicateurs tels que les pages consultées, le taux de rebond et le taux de conversion entraîne une lacune importante dans les connaissances permettant de comprendre comment mesurer et améliorer réellement l’expérience numérique. Ceci conduit à s’appuyer sur l’optimisation du taux de conversion en tant que philosophie d’optimisation dominante, en exécutant des tests longs et coûteux basés sur une méthode par tâtonnement, plutôt que sur une véritable compréhension du comportement et du sentiment des clients.

Afin d’obtenir cette compréhension et cette empathie, les marques doivent associer les données utilisateur quantitatives aux données utilisateur qualitatives, pour une compréhension beaucoup plus approfondie du sentiment des utilisateurs.

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