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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

Concepts liés

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A/B Testing

Expérimentation

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Analyse de cohortes

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Analyse du panier — Market Basket Analysis

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