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Cet article vous aidera à :
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Le graphique Event Segmentation d’Amplitude vous aide à comprendre ce que des groupes d’utilisateurs spécifiques effectuent dans votre produit. Par exemple, dans une analyse de segmentation des événements, vous pouvez :
- identifier les événements qui sont déclenchés le plus souvent sur une période définie ;
- comparer entre eux différents totaux d’événements ;
- voir quels utilisateurs déclenchent des événements donnés.
L’analyse de vos données de segmentation des événements s’effectue dans le module Metrics, le panneau inférieur de votre écran. Vos événements et segments d’utilisateurs sont réunis à cet endroit pour vous fournir une visualisation du comportement des utilisateurs.
Avant de commencer
Si ce n’est pas déjà fait, nous vous recommandons de vous familiariser avec les principes de base de la création de graphiques dans Amplitude, ainsi qu’avec le processus de création d’un graphique Event Segmentation. Des FAQ relatives au graphique Event Segmentation sont également accessibles ici.
Interprétation de votre graphique Event Segmentation
Event Segmentation est le graphique le plus couramment utilisé au sein d’Amplitude. Il est suffisamment simple pour permettre à tous de créer rapidement une analyse utile, même aux nouveaux utilisateurs d’Amplitude. Toutefois, ce graphique dispose également de nombreuses fonctionnalités pratiques qui ajouteront de la profondeur et de la nuance à votre analyse. Le reste de cet article présentera ces fonctionnalités et expliquera comment vous pouvez les utiliser au mieux pour générer des informations concernant le comportement des utilisateurs.
Choix de la métrique adéquate
Amplitude vous donne accès à plusieurs méthodes pour examiner les résultats relatifs à la segmentation de vos événements. Dans cette section, nous expliquerons les différences qu’il y a entre elles.
Uniques
Il s’agit de la métrique par défaut du graphique Event Segmentation, qui affiche le nombre total d’utilisateurs uniques dans votre segment ayant déclenché l’événement que vous avez ajouté dans le module Event. Pour afficher le nombre d’utilisateurs exact, il vous suffit de survoler le point de données qui vous intéresse spécifiquement. Si vous souhaitez découvrir en détail qui sont les utilisateurs composant ce point de données, il vous suffit de cliquer sur ce dernier (reportez-vous à notre article du centre d’aide relatif à la fonctionnalité Microscope d’Amplitude pour en savoir plus).
Event Totals
Tout comme Uniques, Event Totals est une métrique de décompte simple. La différence est qu’au lieu de donner le nombre d’utilisateurs uniques, elle représente le nombre total de fois qu’un événement spécifique a été déclenché au sein de chaque point de données.
Active %
Cette métrique représente le pourcentage de tous les utilisateurs actifs (à savoir les utilisateurs ayant déclenché un événement actif dans un laps de temps donné) qui ont déclenché un événement spécifique au sein de chaque point de données.
Average
La métrique Average représente le nombre moyen de fois qu’un événement donné a été déclenché. Ici, la « moyenne » de n’importe quel point de données est égale à ses totaux d’événements divisés par le nombre d’utilisateurs uniques.
Frequency
Lorsque vous appliquez la métrique Frequency, Amplitude regroupe les utilisateurs de votre segment d’utilisateurs dans des classes définies en fonction du nombre de fois où chacun d’entre eux a déclenché un événement pendant la durée de votre analyse.
Nous voyons ici une analyse de segmentation des événements via la métrique Frequency. Chaque ligne représente une « classe de fréquences ». Pour chaque point de données, Amplitude affiche le nombre d’utilisateurs contenus dans cette classe. Comme décrit ci-dessus, si vous souhaitez en savoir plus sur les utilisateurs compris au sein d’un point de données spécifique, il vous suffit de cliquer dessus.
Properties
En fonction des détails de votre analyse, vous pouvez également générer un graphique de segmentation des événements s’appuyant sur les valeurs de propriété de vos événements ou utilisateurs.
- Sum of Property Value : représente la somme des valeurs de propriété au sein de chaque point de données. Pour utiliser cette métrique, la valeur de propriété doit être un nombre entier.
- Distribution of Property Value : affiche la répartition des totaux d’événements ventilés en fonction des valeurs de la propriété d’événement sélectionnée. La valeur minimale est comprise tandis que la valeur maximale est exclue.
- Average of Property Value : représente la moyenne des valeurs de propriété, ou la somme de ces valeurs divisée par le nombre total d’événements déclenchés au sein de chaque point de données. Pour utiliser cette métrique, la valeur de propriété doit être un nombre entier.
- Distinct Property Values per User : représente le nombre moyen des différentes valeurs de propriété déclenchées par chaque utilisateur. Plus précisément, il s’agit de la somme totale du nombre de paires de valeurs utilisateur unique/propriété distincte, divisée par le nombre d’utilisateurs.
- Median Property Value : représente les valeurs de propriété médianes pour chaque point de données. Cette métrique est particulièrement utile lorsque les moyennes risquent d’être sensiblement faussées par des valeurs aberrantes. Pour l’utiliser, la valeur de propriété doit être un nombre entier.
Formule
Dans un graphique Event Segmentation, vous pouvez écrire des formules qu’Amplitude appliquera aux événements que vous avez intégrés dans votre analyse. Pour en savoir plus sur chaque formule et voir quelques exemples d’utilisation, consultez notre article sur les formules personnalisées.
Tableau de ventilation
Sous le graphique, vous verrez un tableau des données incluses dans ce dernier. Dans ce tableau de données, vous pouvez :
- mettre à jour l’affichage du graphique, en sélectionnant ou en désélectionnant des lignes du tableau ;
- télécharger le tableau de données, en cliquant sur le bouton « Export CSV » ;
- modifier la colonne de synthèse en fonction des paramètres Row Average, Median, Change ou Sum (uniquement disponibles pur les totaux d’événements, les propriétés et les formules) ;
- procéder à un tri par colonnes, en cliquant sur le nom de la colonne (c’est-à-dire « Sum », « May 21 »).
Par défaut, Amplitude inclura toutes les valeurs ou événements situés les plus en haut dans ce tableau, qui sera automatiquement mis à jour lorsqu’Amplitude recevra de nouvelles valeurs ou de nouveaux événements qui seront classés en premier. Vous pouvez désactiver cette option en désélectionnant d’abord les segments, puis en sélectionnant spécifiquement les valeurs et événements que vous souhaitez conserver.
Modification de l’affichage de votre graphique
Quelle que soit la métrique que vous choisissez, vous aurez plusieurs possibilités d’affichage de vos résultats sur le graphique.
Le paramètre par défaut consiste en l’affichage d’un graphique linéaire de base. Cette visualisation est pratique pour observer la tendance au fil du temps d’un seul événement pour une seule catégorie d’utilisateurs.
Les graphiques en aires empilées sont utiles si vous examinez des données réparties en classes distinctes, comme lorsque vous analysez plusieurs événements.
Les graphiques à barres sont utiles si vous souhaitez afficher une répartition de points de données ou comparer des valeurs de métriques sur différents segments de vos données. Les graphiques à barres vous permettent de voir facilement quelles valeurs sont les plus élevées ou les plus courantes, et de comparer des groupes spécifiques avec le reste des données.
Un graphique à barres empilées montrera la façon dont des catégories ou classes de taille importante sont divisées en plus petits éléments, ainsi que la relation entre chacune de ces petites parties et le total global.
Si votre analyse utilise plusieurs conditions « group by », la visualisation qui en résulte peut s’avérer confuse et difficile à interpréter. Bien qu’il ne s’agisse pas spécifiquement d’un type de graphique, la visualisation group by clarifiera l’affichage de vos données dans ces cas-là.
Par exemple, ci-dessous, le panneau de configuration regroupe l’événement « Play Song or Video » par type de genre, ainsi que par pays et plateforme.
Au lieu d’un graphique temporel ou « reposant sur des classes », cette visualisation génère une vue sous forme de tableau, en ventilant le type de genre, le pays et la plateforme (en d’autres termes, les conditions « group by » qui ont été appliquées à cette analyse) dans des colonnes distinctes. Il est ainsi plus facile d’assimiler et de recouper les données. Dans cet exemple, la plupart des utilisateurs aux États-Unis qui écoutent de la musique pop le font depuis une plateforme Web.
Pour en savoir plus sur la syntaxe et les limites des conditions « group by », consultez l’article de notre centre d’aideaccessible ici.
Basculement entre les totaux absolus et les pourcentages relatifs
Lorsque vous utilisez des graphiques en aires empilées et des graphiques à barres empilées, vous pouvez choisir d’afficher votre analyse sous forme de pourcentages relatifs au lieu de totaux absolus.
# Absolute affiche le volume global d’utilisateurs, tandis que % Relative vous donne la valeur de la série divisée par la somme de toutes les valeurs de la série.
Fonctionnalités avancées : moyennes, fenêtres et totaux cumulés
Moyennes glissantes
Les moyennes glissantes afficheront la moyenne non pondérée, qui sert à « lisser » un graphique. Elles sont utiles si vous avez des utilisateurs fonctionnant par cycles, par exemple, des personnes qui utilisent votre produit pendant la semaine, mais pas le week-end.
Pour appliquer une moyenne glissante à votre graphique, cliquez sur Advanced et sélectionnez Rolling Average dans la liste déroulante.
Remarque :
- la plage maximale que vous pouvez sélectionner pour une moyenne glissante est de 36 intervalles de cinq minutes (3 heures), 72 heures, 90 jours, 12 semaines ou 12 mois.
Ce graphique affiche les totaux quotidiens d’événements entre le 5 février et le 7 mars sans moyenne glissante. Vous remarquerez la présence de pics et des creux nets au sein de la ligne.
Cependant, si une moyenne glissante de sept jours est ajoutée, ces fluctuations disparaissent. En effet, chaque point de données est maintenant une moyenne de la valeur des données des sept jours précédents.
N’oubliez pas que les données de chacun des jours sont incluses dans le point de données leur étant associé. Si vous observez la journée en cours, Amplitude utilisera une ligne pointillée pour montrer que la collecte de données du jour n’est pas encore terminée. Vous pouvez masquer cette ligne pointillée en utilisant l’option Offset dans le sélecteur de date.
Notez également qu’en employant une moyenne glissante sur sept jours, les six premiers jours de la période sélectionnée feront appel à certaines données n’appartenant pas à cette période. Par exemple, dans une analyse qui couvre le mois de février, le résultat du 6 février correspondra à la moyenne des données du 31 janvier au 6 février.
Fenêtres glissantes
L’utilisation d’une fenêtre glissante constitue une autre méthode pour « lisser » vos données. Elle affichera les informations agrégées des N derniers jours en un seul point de données. Cela se révèle utile si vous souhaitez voir des métriques agrégées (par exemple, votre nombre d’utilisateurs actifs sur 7 jours) sur une base quotidienne.
Une fenêtre glissante diffère d’une moyenne glissante, car elle ne calcule pas la moyenne de vos données sur la période sélectionnée. À la place, elle calcule la somme des données.
Pour appliquer une fenêtre glissante à votre graphique, cliquez sur Advanced et sélectionnez Rolling Window dans la liste déroulante.
Remarque :
- la plage maximale que vous pouvez sélectionner pour une fenêtre glissante est de 36 intervalles de cinq minutes (3 heures), 72 heures, 90 jours, 12 semaines ou 12 mois.
Ce graphique affiche les utilisateurs uniques quotidiens entre le 5 avril et le 5 mai sans fenêtre glissante. Avec la fonctionnalité Microscope, nous pouvons voir que le 21 avril, il y avait 173 144 utilisateurs.
Ci-dessous, nous voyons les utilisateurs uniques quotidiens affichés avec une fenêtre glissante de sept jours. Le point de données du 21 avril correspond au nombre d’utilisateurs uniques dédupliqués entre le 15 avril et le 21 avril.
Comme avec une moyenne glissante, lorsque vous utilisez une fenêtre glissante de sept jours, les six premiers jours de la période sélectionnée feront appel à certaines données n’appartenant pas à cette période. Par exemple, dans une analyse qui couvre le mois de février, le résultat du 6 février correspondra à la moyenne des données du 31 janvier au 6 février.
Somme cumulée
La somme cumulée affiche un total cumulé d’événements dans un seul point de données. Par exemple, il se peut que vous souhaitiez afficher un total cumulé des revenus générés par les événements d’achat. La somme cumulée vous y aidera.
Pour appliquer une somme cumulée à votre graphique, cliquez sur Advanced et sélectionnez Cumulative dans la liste déroulante.
REMARQUE : si vous souhaitez utiliser la somme cumulée dans une formule, cliquez sur Formula et saisissez CUMSUM.
Ce graphique présente un total cumulé des revenus générés par les événements « Complete Purchase ». Le point de données du 19 avril représente la somme des revenus générés lors de l’ensemble des jours précédents au sein de la période sélectionnée. Ici, il s’agit du 17 avril, du 18 avril et du 19 avril.
L’utilisation de la somme cumulée avec des utilisateurs uniques générera un nombre dédupliqué d’utilisateurs uniques pour chaque point de données.
- Le 17/04, l’utilisateur A a déclenché « Complete Purchase ».
- Le 18/04, l’utilisateur A et l’utilisateur B ont déclenché « Complete Purchase ».
- Le 19/04, l’utilisateur C et l’utilisateur D ont déclenché « Complete Purchase ».
Sur le point de données du 19/04, un nombre total de quatre sera renvoyé, car quatre utilisateurs uniques ont déclenché cet événement du 17/04 au 19/04.
Fonctionnalités réservées aux clients Entreprise
Les clients Entreprise ont accès à des fonctionnalités supplémentaires qui ne sont pas disponibles pour les autres clients Amplitude. Pour bénéficier d’une mise à niveau vers un plan Entreprise, contactez votre responsable du service client.
Segmentation en temps réel
Les utilisateurs Entreprise peuvent visualiser les données de segmentation en temps réel. Cependant, il existe quelques restrictions :
- Vous ne pouvez segmenter qu’une journée de données en temps réel.
- Les horaires des événements sont arrondis.
- Les graphiques sont mis en cache toutes les cinq minutes pour tout le monde.
Comparaison d’une période à l’autre (Compare to past)
À l’aide de la fonctionnalité Compare to past, vous pouvez comparer les résultats de la plage de temps actuelle avec le jour précédent ou le même jour de la semaine, du mois, du trimestre ou de l’année qui précède.
Imaginons par exemple que vous souhaitiez comparer les utilisateurs actifs quotidiens de la semaine en cours à ceux de la semaine dernière.
Le segment bleu vous montre la période actuelle et le segment vert vous montre vos données de la semaine dernière.
Étant donné que l’intervalle de comparaison d’une période à l’autre peut être configuré, vous pouvez choisir les dates précises que vous souhaitez comparer. Vous pouvez également basculer l’affichage pour voir à la place l’évolution en pourcentage entre les valeurs.
Comparaison d’une période à l’autre avec une formule personnalisée
Vous pouvez également utiliser la comparaison d’une période à l’autre avec la métrique Custom Formula. Vous pouvez par exemple comparer votre moyenne glissante actuelle avec celle du mois précédent :
Des FAQ relatives au graphique Event Segmentation sont également accessibles ici.