Analyse d'entonnoir (Funnel Analysis)

Visualisation du parcours utilisateur à travers des étapes séquentielles (visite → inscription → achat) pour identifier les points de friction et d'abandon.

💡Explication simple

Pense à un entonnoir de cuisine : beaucoup d'eau entre en haut, peu sort en bas. Un funnel e-commerce ressemble à ça : 10 000 visiteurs regardent un produit, 3 000 l'ajoutent au panier, 1 500 commencent le checkout, mais seulement 800 finalisent l'achat. Visualiser chaque étape révèle où les utilisateurs partent — et donc où améliorer l'expérience.

🏗️Exemple concret

Application de streaming : Funnel inscription première lecture abonnement payant. Sur 100 visiteurs : 40 s'inscrivent (-60%), 25 regardent une vidéo complète (-37,5%), 8 s'abonnent (-68%). L'étape critique identifiée : le passage de 'premier visionnage' à l'abonnement. Test : ajouter un email automatique après le premier visionnage conversion +35%.

∑ Concept clé

Taux de conversion par étape = (utilisateurs à l'étape N+1) / (utilisateurs à l'étape N) 100. Conversion globale = produit de tous les taux.

🎯Quand l'utiliser ?

✓Optimisation du parcours d'achat e-commerce

✓Analyse de l'onboarding d'une application

✓Identification des points de friction UX

✅ Avantages

+Visuel et immédiatement compréhensible

+Priorise les efforts d'optimisation

+Mesure l'impact des améliorations

⚠️ Limites

−Ne montre pas pourquoi les utilisateurs partent (complémenter avec des entretiens)

−Agrège des comportements très différents (utilisateurs mobiles vs desktop)

−Peut être biaisé si les étapes ne sont pas définies correctement

🛠️ Outils principaux

Google Analytics 4

Amplitude

Mixpanel

Heap

SQL

AnalyticsProduitConversionUXe-commerce

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