Analyse de l'utilisation avec Application Insights

Application Insights est un outil d’observabilité puissant qui collecte les données de télémétrie pour montrer comment les utilisateurs interagissent avec votre application. Cela inclut des informations sur les fonctionnalités les plus populaires, si les utilisateurs atteignent leurs objectifs, où ils abandonnent, et s’ils reviennent plus tard.

Ces insights vous aident à comprendre le comportement des utilisateurs, à identifier les domaines d’amélioration et à mesurer l’impact des modifications récentes, ce qui vous permet de prendre des décisions pilotées par les données sur vos prochains cycles de développement.

Cet article couvre les domaines suivants :

• Analyse de l’utilisation avec des événements personnalisés

• Expériences d’utilisation native

  • Utilisateurs, sessions et événements : suivez et analysez l’interaction utilisateur avec votre application, les tendances de session et des événements spécifiques pour obtenir des insights sur le comportement de l’utilisateur et les performances de l’application.

  • Entonnoirs : Découvrez comment les utilisateurs progressent à travers une série d’étapes dans votre application, et où ils sont susceptibles d’abandonner.

  • Flux utilisateur : visualisez les chemins d’accès utilisateur pour identifier les itinéraires et zones les plus courants où les utilisateurs sont les plus engagés ou rencontrent des problèmes.

  • Cohortes : regrouper les utilisateurs ou les événements par caractéristiques courantes pour analyser les modèles de comportement, l’utilisation des fonctionnalités et l’impact des modifications au fil du temps.

• Modèles de classeurs d’utilisation

  • Analyse de rétention des utilisateurs : suivez la fréquence et les modèles des utilisateurs qui retournent à votre application et leurs interactions avec des fonctionnalités spécifiques.

  • Analyse de l’impact utilisateur : analysez la façon dont les métriques de performances des applications (par exemple, les temps de chargement) influencent l’expérience utilisateur et le comportement, pour vous aider à hiérarchiser les améliorations.

  • Analyse HEART - Utilisez le framework HEART pour mesurer et comprendre le bonheur des utilisateurs, l’engagement, l’adoption, la rétention et la réussite des tâches.

Comment commencer

Prérequis

Instrumenter votre application

Pour collecter des données de télémétrie de navigateur sur l’utilisation de votre application, utilisez le Kit de développement logiciel (SDK) JavaScript Application Insights. Aucune instrumentation côté serveur n’est requise.

Pour vérifier si les données de télémétrie du navigateur sont collectées, exécutez votre projet en mode débogage pendant quelques minutes, puis recherchez les résultats dans le volet Vue d’ensemble dans Application Insights.

Analyse de l’utilisation avec des événements personnalisés

Suivre les interactions utilisateur avec des événements personnalisés

Utilisez des événements personnalisés pour suivre les actions importantes qui prennent en charge les objectifs métier. Les exemples incluent la sélection d’un bouton, l’envoi d’un formulaire et la fin d’un achat.

Bien que les vues de page puissent parfois représenter des événements utiles, elles ne sont pas toujours des indicateurs fiables. Par exemple, un utilisateur peut ouvrir une page de produit sans effectuer d’achat. En effectuant le suivi d’événements métier spécifiques, vous pouvez tracer la progression des utilisateurs via votre site, comprendre leurs préférences pour différentes options et identifier l’endroit où ils rencontrent des difficultés ou abandonnent.

Combinez des événements personnalisés avec des ID utilisateur et un contexte de session pour activer :

• Suivi du comportement entre les sessions.
• Analyse des entonnoirs de conversion en fonction des actions utilisateur.
• Segmenter les utilisateurs en fonction de leur interaction avec votre application.

L’attachement de valeurs de propriété à ces événements vous permet de filtrer ou de les fractionner lors de l’inspection dans le portail. Chaque événement inclut également un ensemble standard de propriétés, comme un ID d’utilisateur anonyme, ce qui vous permet de suivre la séquence d’activités des utilisateurs individuels.

Journalisation des événements personnalisés

Les événements peuvent être enregistrés du côté client de l’application à l’aide du plug-in Click Analytics Autocollection ou trackEvent:

appInsights.trackEvent({name: "incrementCount"});

Vous pouvez également consigner des événements personnalisés côté serveur à l’aide de la distribution OpenTelemetry Azure Monitor. Pour plus d’informations, consultez Ajouter et modifier Azure Monitor OpenTelemetry pour les applications .NET, Java, Node.jset Python.

Pour savoir comment utiliser des événements personnalisés avec le Kit de développement logiciel (SDK) Application Insights (API classique), consultez les événements et propriétés personnalisés.

Segmenter et diviser les événements personnalisés

Dans les outils Utilisateurs, Sessions et Événements, vous pouvez segmenter et déser les événements personnalisés par utilisateur, nom d’événement et propriétés. Chaque fois que vous êtes dans une expérience d’utilisation, sélectionnez l’icône Ouvrir la dernière requête d’exécution pour revenir à la requête sous-jacente.

Vous pouvez ensuite modifier la requête sous-jacente pour obtenir les informations spécifiques que vous recherchez. Voici un exemple de requête sous-jacente sur les vues de page.

// average pageView duration by name
let timeGrain=5m;
let dataset=pageViews
// additional filters can be applied here
| where timestamp > ago(1d)
| where client_Type == "Browser" ;
// calculate average pageView duration for all pageViews
dataset
| summarize avg(duration) by bin(timestamp, timeGrain)
| extend pageView='Overall'
// render result in a chart
| render timechart

Expériences d’utilisation native

Utilisateurs, sessions et événements

Trois des volets Utilisation utilisent le même outil pour analyser et segmenter les données de télémétrie de votre application sous trois angles différents. En filtrant et en découpant les données, vous pouvez découvrir des insights sur l’utilisation relative des différentes pages et fonctionnalités. Découvrez quand les utilisateurs utilisent votre application, quelles pages ils sont les plus intéressés, où se trouvent vos utilisateurs et quels navigateurs et systèmes d’exploitation ils utilisent.

• Outil Utilisateurs : compte le nombre d’utilisateurs uniques qui accèdent à vos pages au cours de vos périodes choisies. Les utilisateurs sont comptabilisés à l’aide des ID anonymes stockés dans les cookies du navigateur. Une seule personne utilisant différents navigateurs ou ordinateurs est comptabilisée comme plusieurs utilisateurs.

• Outil Sessions : tabulation du nombre de sessions utilisateur qui accèdent à votre site. Une session représente une période d’activité initiée par un utilisateur et se termine par une période d’inactivité dépassant la moitié d’une heure ou après 24 heures d’utilisation continue.

• Outil d’événements : à quelle fréquence certaines pages et fonctionnalités de votre application sont-elles utilisées ? Une vue de page est comptée lorsqu’un navigateur charge une page à partir de votre application, à condition que vous l’ayez instrumentée.

  Un événement personnalisé représente une occurrence d’un événement qui se produit dans votre application. Il s’agit souvent d’une interaction utilisateur comme une sélection de bouton ou l’accomplissement d’une tâche. Vous insérez du code dans votre application pour générer des événements personnalisés ou utiliser l’extension Click Analytics .

Rechercher certains utilisateurs, sessions ou événements

Explorez différents groupes d’utilisateurs, de sessions ou d’événements en ajustant les options de requête en haut de chaque volet.

Cliquez sur Afficher plus d’informations pour afficher les informations suivantes :

Déterminer la réussite des fonctionnalités avec des tests A/B

Si vous ne savez pas quelle variante de fonctionnalité réussit, exécutez un test A/B et laissez différents utilisateurs accéder à chaque variante.

Pour configurer un test A/B, attachez des valeurs de propriété uniques à toutes les données de télémétrie envoyées par chaque variante. Avec OpenTelemetry, cela peut être effectué en ajoutant une propriété personnalisée à une étendue. Pour plus d’informations, consultez Ajouter et modifier Azure Monitor OpenTelemetry pour les applications .NET, Java, Node.jset Python.

Si vous utilisez le Kit de développement logiciel (SDK) Application Insights (API classique), utilisez plutôt un initialiseur de télémétrie. Pour plus d’informations, consultez les événements personnalisés.

Après le test A/B, filtrez et fractionnez vos données sur les valeurs des propriétés afin de pouvoir comparer les différentes versions. Mesurez la réussite de chaque version, puis passez à une version unifiée.

Entonnoirs

Il est primordial pour votre entreprise de comprendre l’expérience de vos utilisateurs. Si votre application implique plusieurs étapes, vous devez savoir si vos clients vont au bout du processus ou s’arrêtent à un moment donné. La progression via une série d’étapes dans une application est appelée entonnoir.

Vous pouvez utiliser les entonnoirs Application Insights pour obtenir des insights sur vos utilisateurs et surveiller les taux de conversion étape par étape. La sélection d’une étape affiche des détails supplémentaires spécifiques à l’étape.

Créer un entonnoir

Avant de créer un entonnoir, choisissez la question à laquelle vous souhaitez répondre. Par exemple, il peut être utile de savoir combien d’utilisateurs parcourent la page d’accueil, consultent leur profil ou créent un ticket.

1. Dans l’onglet Entonnoirs, sélectionnez Modifier.

2. Choisissez votre Première étape.

   

3. Pour appliquer des filtres à l’étape, sélectionnez Ajouter des filtres. Cette option apparaît une fois que vous avez choisi un élément pour la première étape.

4. Ensuite, choisissez votre Deuxième étape, etc.

   Remarque

   Les entonnoirs sont limités à un maximum de six étapes.

5. Sélectionnez l’onglet Affichage pour voir les résultats de votre entonnoir.

6. Pour enregistrer votre entonnoir dans le but de le consulter ultérieurement, sélectionnez Enregistrer en haut. Utilisez Ouvrir pour ouvrir vos entonnoirs enregistrés.

Flux d’utilisateurs

L’outil Flux d'utilisateurs permet de visualiser la façon dont vos utilisateurs se déplacent entre les pages et les fonctionnalités de votre site. Il est idéal pour répondre à certaines questions que vous vous posez, par exemple :

• Qu’est-ce qui pousse les utilisateurs à quitter une page de votre site ?
• Quel contenu d’une page de votre site les utilisateurs sélectionnent-ils ?
• Quels endroits de votre site enregistrent le plus d’abandons d’utilisateurs ?
• Votre site comporte-t-il des pages où les utilisateurs répètent continuellement la même action ?

L’outil Flux d’utilisateurs démarre à partir d’un événement personnalisé initial, d’une exception, d’une dépendance, d’une vue de page ou d’une demande que vous spécifiez. Sur la base de cet événement initial, User Flows présente les événements qui se sont produits avant et après les sessions utilisateur. Des lignes d’épaisseur variable montrent le nombre de fois où les utilisateurs ont suivi chaque parcours.

Des nœuds Session démarrée spéciaux indiquent où les nœuds suivants ont commencé une session. Des nœuds Session terminée indiquent combien d’utilisateurs n’ont envoyé aucune page consultée ou aucun événement personnalisé après le nœud précédent, ce qui permet d’identifier les points où les utilisateurs ont probablement quitté votre site.

Créer une visualisation de flux utilisateur

Pour commencer à répondre aux questions avec l’outil Flux utilisateur, choisissez un événement personnalisé initial, une exception, une dépendance, une vue de page ou une demande pour servir de point de départ pour la visualisation :

1. Dans le volet Flux utilisateur, sélectionnez Modifier ou sélectionner un événement.

2. Dans la liste déroulante Événement initial , sélectionnez un événement personnalisé, une exception, une dépendance, une vue de page ou une demande.

   

3. Sélectionnez Créer un graphique.

La colonne Étape 1 de la visualisation montre les actions les plus fréquentes des utilisateurs après l’événement initial. Les éléments sont classés de haut en bas et du plus souvent au moins fréquent. L’étape 2 et les colonnes suivantes montrent ce que les utilisateurs ont fait ensuite. Les informations créent une image de toutes les façons dont les utilisateurs se sont déplacés sur votre site.

Modifier une visualisation de flux utilisateur

Par défaut, l’outil Flux d’utilisateurs échantillonne au hasard uniquement les 24 dernières heures de pages consultées et d’événements personnalisés sur votre site. Vous pouvez augmenter l’intervalle de temps et modifier l’équilibre entre les performances et la précision de l’échantillonnage aléatoire dans le menu Modifier.

Si certaines pages consultées, certains événements personnalisés ou certaines exceptions ne vous semblent pas pertinents, sélectionnez le X sur les nœuds que vous souhaitez masquer. Après avoir sélectionné les nœuds que vous souhaitez masquer, sélectionnez Créer un graphique. Pour afficher tous les nœuds masqués, sélectionnez Modifier et examinez la section Événements exclus .

S’il manque des pages consultées ou des événements personnalisés qui devraient normalement apparaître sur la visualisation :

• Consultez la section Événements exclus dans le menu Modifier.
• Utilisez les boutons d'addition sur les nœuds Others (Autres) pour inclure des événements moins fréquents dans la visualisation.
• Si la page consultée ou l’événement personnalisé que vous attendez est rarement envoyé par les utilisateurs, augmentez l’intervalle de temps de la visualisation dans le menu Modifier.
• Assurez-vous que l’événement personnalisé, l’exception, la dépendance, la vue de page ou la demande que vous attendez est configurée pour être collectée par le Kit de développement logiciel (SDK) Application Insights dans le code source de votre site.

Si vous souhaitez voir davantage d’étapes dans la visualisation, utilisez les listes déroulantes Étapes précédentes et Étapes suivantes au-dessus de la visualisation.

Exemples de questions auxquelles vous pouvez répondre avec des flux d’utilisateurs

Sélectionnez l’un des exemples suivants pour développer la section.

Cohortes

Une cohorte est un ensemble d’utilisateurs, de sessions, d’événements ou d’opérations qui partagent un point commun. Dans Application Insights, les cohortes sont définies par une requête analytique. Si vous devez analyser un ensemble spécifiques d’utilisateurs ou d’événements à plusieurs reprises, les cohortes vous offrent davantage de flexibilité pour exprimer précisément l’ensemble qui vous intéresse.

Cohortes ou filtres de base

Vous pouvez utiliser des cohortes de manière similaire aux filtres. Toutefois, les définitions des cohortes sont créées à partir de requêtes analytiques personnalisées, pour une plus grande souplesse et une plus grande complexité. Contrairement aux filtres, vous pouvez enregistrer des cohortes afin que d’autres membres de votre équipe puissent les réutiliser.

Vous pouvez définir une cohorte pour les utilisateurs qui ont testé une nouvelle fonctionnalité de votre application. Vous pouvez enregistrer cette cohorte dans votre ressource Application Insights. Il vous sera ensuite facile d’analyser ce groupe d’utilisateurs enregistré.

Créer une cohorte

Votre équipe définit un utilisateur engagé comme toute personne qui utilise votre application cinq ou plusieurs fois au cours d’un mois donné. Dans cette section, vous allez définir une cohorte pour ces utilisateurs engagés.

1. Sélectionnez Créer une cohorte.

2. Sélectionnez l’onglet Galerie des modèlespour voir une collection de modèles pour différentes cohortes.

3. Sélectionnez Engaged Users – by Days Used (Utilisateurs engagés – par jours utilisés).

   Cette cohorte a trois paramètres :

   • Activités : permet de choisir les événements et les pages consultées qui doivent être comptabilisés dans l’utilisation.
   • Période : définition d’un mois.
   • UsedAtleastCustom : le nombre de fois où un utilisateur doit se servir d’un même élément au cours d’une période pour être considéré comme un utilisateur engagé.

4. Modifiez UsedAtLeastCustom par + de 5 jours. Conservez la valeur par défaut de 28 jours dans Période.

   Maintenant, cette cohorte représente tous les ID d’utilisateur envoyés avec n’importe quel événement personnalisé ou affichage de page sur cinq jours distincts au cours des 28 derniers jours.

5. Sélectionnez Enregistrer.

   Conseil

   Attribuez un nom à votre cohorte, tel que Utilisateurs engagés (+ de 5 jours). Enregistrez-la dans Mes rapports ou Rapports partagés, selon que vous souhaitiez ou non autoriser d’autres personnes qui ont accès à cette ressource Application Insights à voir cette cohorte.

6. Sélectionnez Back to Gallery (Retour à la galerie).

Que pouvez-vous faire avec cette cohorte ?

Ouvrez l’outil Utilisateurs. Dans le menu déroulant Afficher, choisissez la cohorte que vous avez créée sous Utilisateurs appartenant à.

Quelques points importants à prendre en compte :

• Vous ne pouvez pas créer cet ensemble à l’aide de filtres normaux. La logique de date est plus perfectionnée.

• Vous pouvez filtrer davantage cette cohorte à l’aide des filtres normaux dans l’outil Utilisateurs. Même si la cohorte est définie sur des périodes de 28 jours, vous pouvez toujours régler l’intervalle sur 30, 60 ou 90 jours dans l’outil Utilisateurs.

Ces filtres prennent en charge des questions plus sophistiquées qui sont impossibles à exprimer via le Générateur de requêtes. Par exemple personnes engagées au cours des 28 derniers jours. Quel a été le comportement de ces personnes au cours des 60 derniers jours ?

Autres exemples de cohorte

Sélectionnez l’un des exemples suivants pour développer la section.

Modèles de classeurs d’utilisation

Analyse de rétention des utilisateurs

Le classeur Analyse de rétention des utilisateurs vous aide à comprendre l’engagement des utilisateurs en suivant la fréquence à laquelle les utilisateurs reviennent à votre application et interagissent avec des fonctionnalités spécifiques. Il révèle des modèles dans les cohortes d’utilisateurs, tels que les différences de taux de retour entre les utilisateurs qui gagnent ou perdent un jeu, offrant des insights actionnables pour améliorer l’expérience utilisateur et guider les décisions d’entreprise.

En analysant les cohortes d’utilisateurs en fonction de leurs actions dans un délai donné, vous pouvez :

• comprendre quelles fonctionnalités spécifiques font revenir les utilisateurs plus que d’autres ;
• Détecter les problèmes de rétention potentiels.
• Former des hypothèses pilotées par les données pour vous aider à améliorer l’expérience utilisateur et votre stratégie de produit.

Utilisez le classeur Analyse de la Rétention des Utilisateurs

Pour accéder au classeur, accédez au volet Classeurs dans Application Insights et sélectionnez Analyse de rétention des utilisateurs sous la catégorie Utilisation .

Les visualisations incluent les suivantes :

Rétention globale : Graphique récapitulative du pourcentage de rétention utilisateur au cours de l’intervalle de temps sélectionné.

Grille de rétention : Affiche le nombre d’utilisateurs conservés. Chaque ligne représente une cohorte d’utilisateurs ayant effectué l’un des événements pendant la période de temps indiquée. Chaque cellule de la ligne indique combien de cette cohorte sont revenus au moins une fois pendant une période ultérieure. Certains utilisateurs peuvent revenir pendant plusieurs périodes.

Cartes d’insights : Mettez en évidence les cinq principaux événements de lancement et de retour pour aider à identifier les principaux facteurs d’engagement.

Utilisez les contrôles de rétention en haut du classeur pour :

• Définissez un intervalle de temps spécifique.
• Sélectionnez différentes combinaisons d’événements pour affiner le focus sur des activités utilisateur spécifiques.
• Ajoutez des filtres sur les propriétés, par exemple, pour vous concentrer sur les utilisateurs d’un pays ou d’une région particulier.

Analyse de l’impact utilisateur

L’analyse d’impact indique comment n’importe quelle dimension d’un mode Page, d’un événement personnalisé ou d’une requête affecte l’utilisation d’un autre mode Page ou d’un autre événement personnalisé.

Une manière d’envisager Impact est d’y voir l’outil parfait pour régler les litiges avec une personne de votre équipe à propos de la lenteur de certains aspects de votre site et de son impact sur la durée d’utilisation. Les utilisateurs peuvent tolérer une certaine lenteur. Toutefois, Impact vous donne un aperçu de la manière d’équilibrer au mieux l’optimisation et les performances afin de maximiser la conversion des utilisateurs.

L’analyse des performances constitue uniquement un sous-ensemble des capacités offertes par Impact. Impact prend en charge les événements personnalisés et les dimensions. Vous pouvez donc facilement répondre à des questions comme « Quelle est la corrélation entre le choix du navigateur et différents taux de conversion ? ».

Classeur Analyse de l’impact utilisateur

Pour utiliser le classeur Analyse de l’impact utilisateur dans Application Insights, accédez au volet Classeurs et recherchez-le sous la catégorie Utilisation .

1. Dans la liste déroulante Événement sélectionné, sélectionnez un événement.
2. Dans la liste déroulante Analyse, sélectionnez une métrique.
3. Dans la liste déroulante Événement impactant, sélectionnez un événement.
4. Pour ajouter un filtre, utilisez l’onglet Ajouter les filtres d’événements sélectionnés ou l’onglet Ajouter des filtres d’événements impactants.

Comment le Classeur d'analyse d'impact utilisateur calcule-t-il les taux de conversion ?

En coulisses, le classeur d’analyse d’impact repose sur le coefficient de corrélation de Pearson. Les résultats sont calculés entre -1 et 1. Le coefficient -1 correspond à une corrélation linéaire négative. 1 correspond à une corrélation linéaire positive.

Répartition de base du fonctionnement de l’analyse d’impact de l’utilisateur :

• Laissez A = le principal mode Page, événement personnalisé ou requête que vous sélectionnez dans la liste déroulante Événement sélectionné.
• Laissez B = mode Page ou événement personnalisé secondaire que vous sélectionnez dans la liste impacte l’utilisation de.

Impact examine un échantillon de toutes les sessions des utilisateurs sur la période sélectionnée. Pour chaque session, il recherche toutes les occurrences de A.

Les sessions sont ensuite réparties en deux types de sous-sessions selon l’une des deux conditions suivantes :

• Une sous-session convertie se compose d’une session se terminant par un événement B et englobe tous les événements A qui se produisent avant B.
• Une sous-session non convertie est créée quand tous les A se produisent sans B final.

Le calcul effectué par Impact varie selon l’analyse : par métrique ou par dimension. Pour les métriques, la moyenne de tous les A d’une sous-session est calculée. Pour les dimensions, la valeur de chaque A contribue à hauteur de 1/N à la valeur attribuée à B, où N est le nombre de A dans la sous-session.

Exemples de questions auxquelles vous pouvez répondre avec l’analyse de l’impact de l’utilisateur

Sélectionnez l’une des questions suivantes pour développer la section.

HEART : cinq dimensions de l’expérience client

Cette section explique comment activer et utiliser le classeur HEART dans Azure Monitor. Le cahier d'exercices HEART est basé sur le cadre de mesure HEART, qui a été initialement introduit par Google. Plusieurs équipes internes de Microsoft utilisent HEART pour offrir de meilleurs logiciels.

Vue d’ensemble

HEART est un acronyme qui signifie bonheur, engagement, adoption, rétention et réussite de la tâche. Il aide les équipes chargées des produits à fournir de meilleurs logiciels en se concentrant sur les cinq dimensions de l’expérience client :

• Happiness (Joie) : mesure de l’attitude des utilisateurs
• Engagement : niveau d’implication des utilisateurs actifs
• Adoption : pénétration auprès du public cible
• Retention (Rétention) : taux de retour des utilisateurs
• Task success (Réussite de la tâche) : renforcement de la productivité

Ces dimensions sont mesurées indépendamment les unes des autres, mais elles interagissent entre elles.

• L’adoption, l’engagement et la rétention forment un entonnoir des activités de l’utilisateur. Seule une partie des utilisateurs qui adoptent l’outil reviennent l’utiliser.
• La réussite de la tâche est le moteur qui fait progresser les utilisateurs dans l’entonnoir et les fait passer de l’adoption à la rétention.
• La joie est le résultat des autres dimensions et non une mesure autonome. Les utilisateurs qui ont progressé vers le bas de l’entonnoir et qui montrent un niveau d’activité plus élevé sont idéalement plus heureux.

Prérequis

• Abonnement Azure : créer un abonnement Azure gratuitement

• Ressource Application Insights : créer une ressource Application Insights

• Cliquez sur Analytique : configurez le plug-in Click Analytics Autocollection.

• Attributs spécifiques : instrumentez les attributs suivants pour calculer les métriques HEART.

  Origine	Attribut	Descriptif
  customEvents	identifiant_utilisateur_authentifié	Identificateur unique de l’utilisateur authentifié
  customEvents	identifiant_de_session	Identificateur unique de session
  customEvents	appName	Identificateur unique de l’application Application Insights
  customEvents	type d'article	Catégorie d’enregistrement customEvents
  customEvents	horodatage	DateHeure de l’événement
  customEvents	operation_Id	Mettre en corrélation les événements de télémétrie
  customEvents	user_Id	Identificateur d’utilisateur unique
  customEvents ¹	parentId	Nom de la fonctionnalité
  customEvents ¹	Nom de la page	Nom de la page
  customEvents ¹	type d'action	Catégorie d’enregistrement d'analyse des clics
  vues de page	identifiant_utilisateur_authentifié	Identificateur unique de l’utilisateur authentifié
  vues de page	identifiant_de_session	Identificateur unique de session
  vues de page	appName	Identificateur unique de l’application Application Insights
  vues de page	horodatage	DateHeure de l’événement
  vues de page	operation_Id	Mettre en corrélation les événements de télémétrie
  vues de page	user_Id	Identificateur d’utilisateur unique

  ¹ : afin d’émettre ces attributs, utilisez le plug-in Click Analytics Autocollection via npm.

• Si vous configurez le contexte utilisateur authentifié, instrumentez les attributs suivants :

  Origine	Attribut	Descriptif
  customEvents	identifiant_utilisateur_authentifié	Identificateur d’utilisateur authentifié unique.

Ouvrir le classeur

Pour utiliser le classeur HEART dans Application Insights, accédez au volet Classeurs et recherchez Product Analytics à l’aide de la catégorie plug-in Click Analytics . Vous ne devez interagir qu’avec le classeur principal, HEART Analytics - Toutes les sections. Ce classeur contient les six autres classeurs sous forme d’onglets.

Confirmer que les données circulent

Pour vérifier que les données circulent comme prévu pour éclairer les métriques avec précision, sélectionnez l’onglet Exigences de développement.

Si les données ne circulent pas comme prévu, cet onglet indique les attributs spécifiques présentant des problèmes.

Structure du classeur

Le classeur affiche des tendances de métriques pour les dimensions HEART réparties sur sept onglets. Chaque onglet contient des descriptions des dimensions, les métriques contenues dans chaque dimension et leur méthode d’utilisation.

Les onglets sont les suivants :

• Résumé : résume les métriques d’entonnoir d’utilisation pour une vue d’ensemble des visites, des interactions et des utilisations répétées.
• Adoption : vous aide à comprendre la pénétration dans l’audience cible, la vitesse d’acquisition et la base d’utilisateurs totale.
• Engagement : indique la fréquence, la profondeur et l’ampleur de l’utilisation.
• Rétention : affiche l’utilisation répétée.
• Réussite de la tâche : permet de comprendre les flux d’utilisateur et leur répartition dans le temps.
• Bonheur : nous recommandons d’utiliser un outil d’enquête pour mesurer le taux de satisfaction client (CSAT) sur une échelle de cinq points. Sous cet onglet, nous fournissons la probabilité de bonheur par le biais des métriques d’utilisation et de performances.
• Métriques des fonctionnalités : permet de comprendre les métriques HEART au niveau de la granularité des fonctionnalités.

Comment les dimensions HEART sont définies et mesurées

Joie

La joie est une dimension rapportée par l’utilisateur qui mesure ce qu’il ressent à l’égard du produit qui lui est proposé.

Une approche courante pour mesurer le bonheur consiste à poser aux utilisateurs une question CSAT du type Dans quelle mesure êtes-vous satisfait de ce produit ? Les réponses des utilisateurs sur une échelle de trois ou cinq points (par exemple, non, peut-être et oui) sont agrégées pour créer une note au niveau du produit qui va de 1 à 5. Étant donné que les commentaires des utilisateurs ont tendance à être biaisés négativement, HEART suit le bonheur à partir de sondages affichés aux utilisateurs à des intervalles prédéfinis.

Les mesures courantes de la joie comprennent des valeurs telles que Nombre d’étoiles moyen et Score de satisfaction client. Envoyez ces valeurs à Azure Monitor en utilisant l’une des méthodes d’ingestion personnalisées décrites dans Sources personnalisées.

Engagement

L’engagement est une mesure de l’activité des utilisateurs. Plus précisément, les actions des utilisateurs sont intentionnelles, telles que les clics. L’utilisation active peut être décomposée en trois sous-dimensions :

• Fréquence d’activité : mesure la fréquence à laquelle un utilisateur interagit avec le produit. Par exemple, les utilisateurs interagissent généralement tous les jours, toutes les semaines ou tous les mois.

• Ampleur de l’activité : mesure le nombre de fonctionnalités avec lesquelles les utilisateurs interagissent au cours d’une période donnée. Par exemple, les utilisateurs ont interagi avec un total de cinq fonctionnalités en juin 2021.

• Profondeur de l’activité : mesure le nombre de fonctionnalités avec lesquelles les utilisateurs interagissent à chaque fois qu’ils lancent le produit. Par exemple, les utilisateurs ont interagi avec deux fonctionnalités à chaque lancement.

La mesure de l’engagement peut varier en fonction du type de produit utilisé. Par exemple, un produit comme Microsoft Teams est censé avoir une utilisation quotidienne élevée, ce qui en fait une mesure importante à suivre. En revanche, pour un produit comme un portail de paiement des salaires, il serait plus judicieux de mesurer l’engagement à un niveau mensuel ou hebdomadaire.

Adoption

L’adoption permet de comprendre la pénétration parmi les utilisateurs pertinents, de savoir qui vous gagnez comme base d’utilisateurs et comment vous les gagnez. Les métriques d’adoption sont utiles pour mesurer :

• Produits récemment mis en production.
• Produits récemment mis à jour.
• Campagnes de marketing.

Rétention

Un utilisateur conservé est un utilisateur qui a été actif pendant une période de reporting spécifiée et sa période de reporting précédente. La rétention est généralement mesurée avec les métriques suivantes.

Réussite de la tâche

La réussite de la tâche permet de déterminer si les utilisateurs peuvent effectuer une tâche de manière efficace et effective en utilisant les fonctionnalités du produit. De nombreux produits comprennent des structures conçues pour guider les utilisateurs dans l’accomplissement d’une tâche. Voici quelques exemples :

• Ajout d’articles à un panier, puis réalisation d’un achat.
• Recherche d’un mot-clé et sélection d’un résultat.
• Création d’un nouveau compte et finalisation de l’inscription du compte.

Une tâche réussie remplit trois conditions :

• Flux de tâches prévu : le flux de tâches visé de la fonctionnalité a été réalisé par l’utilisateur et s’aligne sur le flux de tâches prévu.
• Haute performance : la fonctionnalité visée de la fonction a été accomplie dans un laps de temps raisonnable.
• Haute fiabilité : la fonctionnalité visée de la fonctionnalité a été effectuée sans échec.

Une tâche est considérée comme ayant échoué si l’une des conditions précédentes n’est pas remplie.

Configurez une tâche personnalisée en utilisant les paramètres suivants.

Étapes suivantes

• Pour passer en revue les questions fréquentes (FAQ), consultez faq sur l’analyse de l’utilisation
• Consultez le référentiel GitHub et le Package npm pour le plug-in Click Analytics Autocollection.
• En savoir plus sur l’infrastructure HEART de Google.
• Pour en savoir plus sur les classeurs, consultez Aperçu des classeurs.