In-app analytics" est un terme qui définit l'analyse qui se déroule à l'intérieur d'une application, distincte de l'analyse globale qui comprend l'analyse de l'App Store. L'in-app analytics est un outil très utile pour les développeurs et les gestionnaires d'applications pour obtenir des informations sur leurs applications, leurs utilisateurs et leurs performances.
Lorsque l'on parle d'in-app analytics, on se réfère aux données recueillies par une application et qui sont analysées afin de trouver des moyens d'améliorer le produit. Les données peuvent inclure des informations sur la façon dont les utilisateurs interagissent avec l'application, comment ils se déplacent à travers elle et quelles fonctionnalités ils utilisent le plus. Ces informations peuvent être analysées pour aider à comprendre ce qui fonctionne bien et ce qui ne fonctionne pas. Cette analyse peut ensuite être utilisée pour améliorer la qualité de l’application et la rendre plus engageante pour les utilisateurs.
Les outils d'in-app analytics peuvent fournir des données sur le comportement des utilisateurs, la géographie, les appareils, les plateformes et tout autre facteur pertinent. Les développeurs peuvent également se servir de ces informations pour comprendre comment optimiser leur application pour chaque plateforme, appareil ou marché cible.
Exemples de In-app analytics :
1. Suivi des temps d’utilisation :
Le suivi des temps d’utilisation permet aux développeurs et gestionnaires d’applications de savoir combien de temps les utilisateurs passent à utiliser leur application. Cela permet aux développeurs de comprendre comment les utilisateurs interagissent avec l’application et quelles parties doivent être améliorées ou ajoutées pour attirer plus d’utilisateurs.
2. Analyse du taux de rétention :
L'analyse du taux de rétention permet aux gestionnaires d'applications de savoir combien de personnes réutilisent leur application après une certaine période. Les gestionnaires peuvent alors identifier quels sont les aspects qui fonctionnent et qui ne fonctionnent pas afin de trouver des moyens d'améliorer le taux de rétention.
3. Suivi des activités :
Le suivi des activités permet aux développeurs et gestionnaires d'applications de connaître précisément comment les utilisateurs interagissent avec l'application et quelles fonctionnalités ils préfèrent ou n’utilisent pas. Cela permet aux développeurs de mieux comprendre ce que leurs clients veulent vraiment et de trouver des moyens d’améliorer l’expérience client.
Il est important de connaître le mot In-app analytics car cet outil permet aux développeurs et aux gestionnaires d'applications d'accroître la performance globale et la satisfaction des utilisateurs en analysant leur comportement dans l'application. Grâce à l’in-app analytics, les développeurs peuvent analyser les données recueillies par une application afin de trouver des moyens d'améliorer ses performances, sa qualité et son engagement auprès des utilisateurs. Les données collectées par cet outil peuvent également être utilisées pour optimiser une application en fonction du marché cible, des appareils ou des plateformes utilisés par l’utilisateur final.
Illustrations concrètes :
Un bon exemple de l’utilisation concrète de In-app analytics est un jeu mobile auquel un joueur passe beaucoup plus longtemps que les autres joueurs. En analysant les données recueillies par le jeu, un développeur peut identifier ce qui fascine ce joueur en particulier et ce qui maintient son intérêt plus longtemps que celui des autres joueurs afin de rendre le jeu plus engageant pour tous les joueurs.
Liste d'acteurs européens :
Parmi les principaux acteurs européens spécialisés dans le domaine du In-App Analytics on trouve notamment App Annie, Google Analytics for Mobile Apps, Countly, Mixpanel, Flurry Analytics et Localytics.
Origine :
La notion d’in-app analytics est apparue avec le développement rapide des applications mobiles et s’est très rapidement répandue car elle offre aux développeurs un moyen simple et efficace d’obtenir des informations sur leur application et sur leurs performances sur différents marchés.
Liste d'experts du sujet :
Gavin Uhma, analyste senior chez Gartner ; Michael Facemire, analyste principal chez Forrester ; Scott Brinker, fondateur et PDG de Ion Interactive ; Ravi Chandra, analyste principal chez Deloitte ; Brian Solis, analyste principal chez Altimeter Group ; Joe Stanhope, analyste principal chez Forrester ; Mike Cerullo, analyste senior chez Gartner ; Matt Asay, analyste senior chez 451 Research ; Paul Miller, analyste senior chez Gartner ; Mary Meeker, analyste senior chez Kleiner Perkins Caufield & Byers ; Bill Karpovich, analyste principal chez Gartner ; Dan Olds, analyste senior chez Gabriel Consulting Group ; Mark Hung, analyste principal chez Gartner ; Chris Silva, analyste principal chez Altimeter Group ; John Bittman, analyste senior chez Gartner ; Jeff Pollard, analyste principal chez Forrester Research ; Brad Shimmin, analyste senior chez Current Analysis.
Liste de bonnes pratiques :
1. Utilisez des outils avancés pour surveiller vos performances in-app ;
2. Comprenez bien votre public cible avant de commencer à surveiller vos performances in-app ;
3. Obtenez une image complète en surveillant non seulement votre application mais également votre App Store ;
4. Utilisez des indicateurs clés pour mesurer votre succès in-app (KPIs) ;
5. Analysez la tendance générale plutôt que la performance ponctuelle ;
6. Utilisez une stratégie cohérente pour optimiser votre application en fonction du marché cible, des appareils ou des plateformes utilisés par vos clients finaux;
7. Utilisez cette analyse pour améliorer la qualité globale de votre produit;
8. Utilisez toujours vos données in-app analytics pour prendre des décisions stratégiques;
9. Utilisez vos analyses in-app analytics pour identifier des opportunités promotionnelles;
10. Restez à jour avec les meilleures pratiques en matière d’in-app analytics;
11. Trouvez une solution adaptée à vos besoins en matière d’in-app analytics;
Coût : Les solutions In-App Analytics varient en termes de coûts selon la complexité du produit ou service proposés par chaque prestataire/développeur/entrepreneur/agence/startup/etc., mais généralement elles coûtent
