Un guide complet pour implémenter et utiliser l'analyse côté frontend pour suivre le comportement d'installation des PWA, optimiser l'expérience utilisateur et maximiser les taux d'installation.
Analyse de l'installation des PWA côté frontend : comprendre et suivre le comportement d'installation des utilisateurs
Les applications web progressives (PWA) sont devenues une solution puissante pour offrir des expériences semblables à celles des applications sur le web. Cependant, il ne suffit pas de créer une PWA. Il est essentiel de comprendre comment les utilisateurs découvrent, interagissent avec et, finalement, installent votre PWA pour optimiser ses performances et maximiser son impact. Ce guide fournit un aperçu complet des techniques d'analyse côté frontend pour suivre le comportement d'installation des PWA, vous permettant d'obtenir des informations précieuses et d'améliorer le taux d'installation de votre PWA.
Pourquoi suivre le comportement d'installation des PWAÂ ?
Il est essentiel de comprendre comment les utilisateurs interagissent avec votre processus d'installation de PWA pour plusieurs raisons :
- Identifier les points de friction : Identifier les points où les utilisateurs abandonnent pendant le processus d'installation vous permet de résoudre les problèmes d'ergonomie et de rationaliser l'expérience.
- Optimiser les invites d'installation : Tester différentes stratégies d'invites (par exemple, le timing, le placement, la messagerie) vous aide à déterminer la manière la plus efficace d'encourager l'installation.
- Améliorer l'engagement de l'utilisateur : En comprenant le comportement de l'utilisateur, vous pouvez adapter votre PWA pour mieux répondre à ses besoins et à ses attentes, ce qui conduit à un engagement et à une fidélisation accrus.
- Mesurer l'impact des changements : Suivre les taux d'installation avant et après la mise en œuvre de changements (par exemple, les mises à jour de l'interface utilisateur, les améliorations des performances) vous permet d'évaluer leur efficacité.
- Prise de décision basée sur les données : Avoir accès à des données d'installation fiables vous permet de prendre des décisions éclairées concernant le développement de votre PWA et vos stratégies marketing.
Principales mesures Ă suivre
Avant de passer à l'implémentation, identifions les principales mesures que vous devriez suivre pour acquérir une compréhension globale du comportement d'installation de votre PWA :
- Vues des invites d'installation : Le nombre de fois où l'invite d'installation est affichée aux utilisateurs.
- Acceptations des invites d'installation : Le nombre de fois où les utilisateurs acceptent l'invite d'installation et lancent le processus d'installation.
- Rejets des invites d'installation : Le nombre de fois où les utilisateurs rejettent l'invite d'installation.
- Ignorations des invites d'installation : Le nombre de fois où les utilisateurs ignorent l'invite d'installation (par exemple, en cliquant à l'extérieur ou en naviguant vers une autre page).
- Installations réussies : Le nombre d'installations réussies de PWA.
- Taux d'installation : Le pourcentage d'utilisateurs qui installent la PWA après avoir reçu l'invite d'installation (Acceptations des invites d'installation / Vues des invites d'installation).
- Temps d'installation : Le temps qu'il faut à la PWA pour s'installer après que l'utilisateur a accepté l'invite. Cela peut permettre d'identifier les problèmes de réseau ou les problèmes liés à votre service worker.
- Agent utilisateur : Le type de navigateur et de système d'exploitation que l'utilisateur utilise pour accéder à la PWA. Cela permet d'identifier les problèmes spécifiques à la plateforme.
- Source de référence : D'où vient l'utilisateur (par exemple, un moteur de recherche, les médias sociaux, un lien direct). Cela vous aide à comprendre quels canaux marketing sont les plus efficaces pour générer des installations de PWA.
- Événements personnalisés : Suivez les interactions spécifiques des utilisateurs liées au processus d'installation, comme le fait de cliquer sur un bouton "Installer la PWA" ou de consulter un écran d'intégration spécifique.
Implémentation de l'analyse côté frontend pour le suivi de l'installation des PWA
Voici un guide étape par étape pour implémenter l'analyse côté frontend pour suivre le comportement d'installation des PWA :
1. Choisir une plateforme d'analyse
Sélectionnez une plateforme d'analyse qui fournit les fonctionnalités et la flexibilité dont vous avez besoin pour suivre efficacement les installations de PWA. Les options populaires incluent :
- Google Analytics : Une plateforme gratuite et largement utilisée qui offre des capacités d'analyse complètes. Nécessite l'implémentation du suivi des événements.
- Firebase Analytics : La plateforme d'analyse mobile de Google qui est bien adaptée au suivi des installations de PWA et du comportement de l'utilisateur.
- Mixpanel : Une plateforme d'analyse de produits puissante qui vous permet de suivre les événements de l'utilisateur et de segmenter les utilisateurs en fonction de leur comportement.
- Amplitude : Une autre plateforme d'analyse de produits populaire qui offre des fonctionnalités similaires à Mixpanel.
- Matomo (anciennement Piwik) : Une plateforme d'analyse open source qui vous donne un contrôle total sur vos données. Vous pouvez l'héberger vous-même.
- Plausible Analytics : Une alternative d'analyse légère et axée sur la confidentialité.
Tenez compte de facteurs tels que le prix, les fonctionnalités, la facilité d'intégration et la confidentialité des données lors du choix d'une plateforme d'analyse. Pour plus de simplicité, les exemples ci-dessous utiliseront principalement Google Analytics, mais les concepts peuvent être adaptés à d'autres plateformes.
2. Intégrer la plateforme d'analyse à votre PWA
Suivez la documentation fournie par votre plateforme d'analyse choisie pour l'intégrer à votre PWA. Cela implique généralement d'ajouter un extrait de code JavaScript au fichier HTML principal de votre PWA.
Exemple (Google Analytics)Â :
Remplacez UA-XXXXX-Y par votre ID de suivi Google Analytics.
3. Suivre les vues des invites d'installation
Vous devrez détecter lorsque le navigateur déclenche l'événement "beforeinstallprompt". Cet événement se déclenche lorsque le navigateur détermine que la PWA répond aux critères d'installabilité.
Exemple de code JavaScript :
let deferredPrompt;
window.addEventListener('beforeinstallprompt', (e) => {
// Prevent Chrome 67 and earlier from automatically showing the prompt
e.preventDefault();
// Stash the event so it can be triggered later.
deferredPrompt = e;
// Report to Google Analytics that the install prompt was shown.
gtag('event', 'install_prompt_viewed', {
'event_category': 'PWA',
'event_label': 'Install Prompt Viewed'
});
});
Cet extrait de code écoute l'événement beforeinstallprompt, empêche l'affichage de l'invite par défaut (vous donnant le contrôle sur le moment et la manière d'afficher l'invite), stocke l'événement pour une utilisation ultérieure et envoie un événement à Google Analytics indiquant que l'invite d'installation a été vue. Les event_category et event_label peuvent être personnalisés pour répondre à vos besoins.
4. Suivre les actions des invites d'installation (acceptations, rejets, ignorations)
Lorsque l'utilisateur interagit avec votre invite d'installation personnalisée, vous devez suivre ses actions. Vous utiliserez l'objet deferredPrompt que vous avez stocké précédemment.
Exemple de code JavaScript (Acceptation de l'invite)Â :
// Assuming you have a button or element that triggers the install
installButton.addEventListener('click', (e) => {
// Show the install prompt
deferredPrompt.prompt();
// Report to Google Analytics that the install prompt was accepted.
gtag('event', 'install_prompt_accepted', {
'event_category': 'PWA',
'event_label': 'Install Prompt Accepted'
});
// Wait for the user to respond to the prompt
deferredPrompt.userChoice
.then((choiceResult) => {
if (choiceResult.outcome === 'accepted') {
console.log('User accepted the install prompt');
} else {
console.log('User dismissed the install prompt');
gtag('event', 'install_prompt_dismissed', {
'event_category': 'PWA',
'event_label': 'Install Prompt Dismissed'
});
}
deferredPrompt = null;
});
});
Cet extrait de code déclenche l'invite d'installation lorsque l'utilisateur clique sur un bouton (installButton). Il envoie ensuite un événement à Google Analytics indiquant que l'invite a été acceptée. Il utilise également la propriété userChoice pour déterminer si l'utilisateur a accepté ou rejeté l'invite, en envoyant un autre événement en conséquence. Enfin, il définit deferredPrompt sur null car il ne peut être utilisé qu'une seule fois.
Pour suivre les invites ignorées, vous pouvez définir un délai d'expiration après l'affichage de l'invite. Si l'utilisateur n'interagit pas avec l'invite dans un certain délai (par exemple, 5 secondes), vous pouvez supposer qu'il l'a ignorée et envoyer un événement à Google Analytics.
Exemple de code JavaScript (Ignorer l'invite)Â :
// After showing the prompt (using deferredPrompt.prompt()), start a timer
let ignoreTimer = setTimeout(() => {
gtag('event', 'install_prompt_ignored', {
'event_category': 'PWA',
'event_label': 'Install Prompt Ignored'
});
ignoreTimer = null; // Clear the timer
}, 5000); // 5 seconds
// If the user interacts with the prompt (accepts or dismisses), clear the timer
deferredPrompt.userChoice.then(() => {
clearTimeout(ignoreTimer);
ignoreTimer = null;
});
5. Suivre les installations réussies
Vous pouvez détecter quand la PWA est installée avec succès à l'aide de l'événement appinstalled.
Exemple de code JavaScript :
window.addEventListener('appinstalled', (evt) => {
// Log install to analytics
gtag('event', 'app_installed', {
'event_category': 'PWA',
'event_label': 'App Installed Successfully'
});
});
Cet extrait de code écoute l'événement appinstalled et envoie un événement à Google Analytics indiquant que la PWA a été installée avec succès.
6. Suivre le temps d'installation (avancé)
Le suivi du temps nécessaire à l'installation de la PWA peut aider à identifier les goulots d'étranglement potentiels en matière de performances, tels que les grands caches de service worker ou les connexions réseau lentes. Cela nécessite une implémentation légèrement plus complexe.
Exemple de code JavaScript :
let installStartTime;
window.addEventListener('beforeinstallprompt', (e) => {
e.preventDefault();
deferredPrompt = e;
installStartTime = Date.now(); // Record the time when the prompt is shown
});
installButton.addEventListener('click', (e) => {
deferredPrompt.prompt();
deferredPrompt.userChoice
.then((choiceResult) => {
if (choiceResult.outcome === 'accepted') {
console.log('User accepted the install prompt');
} else {
console.log('User dismissed the install prompt');
}
deferredPrompt = null;
});
});
window.addEventListener('appinstalled', (evt) => {
const installEndTime = Date.now();
const installDuration = installEndTime - installStartTime;
gtag('event', 'app_installed', {
'event_category': 'PWA',
'event_label': 'App Installed Successfully',
'value': installDuration // Send the installation time as a numeric value
});
installStartTime = null; // Reset the start time
});
Cet extrait de code enregistre l'horodatage lorsque l'invite d'installation est affichée (installStartTime), puis calcule la durée entre ce moment et l'événement appinstalled (installDuration). La durée de l'installation est ensuite envoyée à Google Analytics en tant que value de l'événement app_installed. Vous pouvez ensuite analyser cette valeur dans Google Analytics pour identifier les installations lentes.
7. Analyser les données et optimiser
Une fois que vous avez implémenté le code de suivi, vous pouvez commencer à collecter des données et à les analyser pour identifier les domaines à améliorer. Utilisez les rapports et les tableaux de bord fournis par votre plateforme d'analyse pour visualiser les données et obtenir des informations.
Exemples de stratégies d'optimisation basées sur les données d'analyse :
- Faible nombre de vues d'invites d'installation : Déterminez pourquoi l'événement
beforeinstallpromptne se déclenche pas comme prévu. Assurez-vous que votre PWA répond aux critères d'installabilité (par exemple, un manifeste valide, un service worker enregistré, servi via HTTPS). - Faible taux d'installation : Expérimentez différentes conceptions d'invites d'installation, différents messages et différents moments. Envisagez de tester A/B différentes stratégies d'invites pour voir laquelle est la plus performante. Assurez-vous que votre PWA offre une valeur claire et justifie l'installation.
- Nombre élevé de rejets/ignorations d'invites d'installation : Réévaluez votre stratégie d'invites d'installation. L'invite est-elle trop intrusive ? Apparaît-elle au mauvais moment ? Envisagez de fournir une invite plus subtile au départ et de n'afficher une invite plus visible qu'après que l'utilisateur a interagi avec la PWA pendant un certain temps. Envisagez également d'ajouter un lien "Pourquoi installer ?" à l'invite, expliquant les avantages.
- Temps d'installation lent : Optimisez votre code de service worker, réduisez la taille des ressources mises en cache et assurez-vous que votre serveur diffuse rapidement les ressources. Utilisez les outils de développement du navigateur pour identifier les goulots d'étranglement en matière de performances.
Techniques et considérations avancées
Dimensions et mesures personnalisées
La plupart des plateformes d'analyse vous permettent de définir des dimensions et des mesures personnalisées pour suivre des données spécifiques qui sont pertinentes pour votre PWA. Par exemple, vous pouvez créer une dimension personnalisée pour suivre le statut d'abonnement de l'utilisateur ou une mesure personnalisée pour suivre le nombre de fois qu'une fonctionnalité spécifique est utilisée avant l'installation. Cela permet une analyse plus granulaire.
Tests A/B
Les tests A/B sont une technique puissante pour comparer différentes versions de votre invite d'installation ou de votre processus d'installation. Utilisez des outils de tests A/B pour afficher aléatoirement différentes versions à différents utilisateurs et suivez la version la plus performante en termes de taux d'installation. Google Optimize est une plateforme de tests A/B populaire qui s'intègre parfaitement à Google Analytics.
Segmentation des utilisateurs
La segmentation de vos utilisateurs en fonction de leur comportement, de leurs données démographiques ou d'autres caractéristiques vous permet d'identifier des schémas et des tendances qui pourraient ne pas être apparents lors de l'analyse des données dans leur ensemble. Par exemple, vous pouvez segmenter les utilisateurs en fonction de leur source de référence pour voir quels canaux marketing sont les plus efficaces pour générer des installations de PWA parmi différents groupes d'utilisateurs.
Considérations relatives à la confidentialité
Tenez compte de la confidentialité des utilisateurs lors de la mise en œuvre de l'analyse. Assurez-vous de vous conformer à toutes les réglementations applicables en matière de confidentialité (par exemple, RGPD, CCPA) et soyez transparent quant à la manière dont vous collectez et utilisez les données des utilisateurs. Envisagez d'utiliser des techniques d'anonymisation pour protéger la confidentialité des utilisateurs tout en recueillant des informations précieuses. Mettez en œuvre une politique de confidentialité claire et obtenez le consentement de l'utilisateur lorsque cela est nécessaire.
Gestion des cas limites et des erreurs
Anticipez les cas limites et les erreurs potentiels dans votre code de suivi et mettez en œuvre des mécanismes de gestion des erreurs appropriés. Par exemple, l'événement beforeinstallprompt peut ne pas se déclencher dans tous les navigateurs ou dans toutes les conditions. Assurez-vous que votre code gère ces situations avec élégance et ne casse pas les fonctionnalités de votre PWA. Utilisez des blocs try-catch pour intercepter les erreurs potentielles et les enregistrer dans la console ou dans un service d'enregistrement côté serveur.
Analyse côté serveur (facultatif)
Bien que ce guide se concentre sur l'analyse côté frontend, vous pouvez également compléter vos données avec une analyse côté serveur. Cela peut être utile pour suivre les événements qui se produisent sur le serveur, tels que l'enregistrement réussi d'un utilisateur ou la réalisation d'un achat, et pour corréler les événements côté serveur avec les données d'installation côté frontend. Par exemple, vous pouvez envoyer un événement côté serveur à votre plateforme d'analyse lorsqu'un utilisateur effectue un achat après avoir installé la PWA, ce qui vous permet de mesurer le retour sur investissement (ROI) de votre PWA.
Exemples et meilleures pratiques mondiales
Lorsque vous implémentez l'analyse de l'installation des PWA pour un public mondial, tenez compte des éléments suivants :
- Localisation : Assurez-vous que vos invites et messages d'installation sont localisés dans différentes langues pour répondre aux besoins des utilisateurs de différents pays.
- Fuseaux horaires : Tenez compte des différents fuseaux horaires lors de l'analyse des données. Utilisez un fuseau horaire cohérent (par exemple, UTC) pour les rapports.
- Connectivité réseau : La connectivité réseau varie considérablement d'une région à l'autre. Tenez-en compte lors de l'analyse des temps d'installation et de l'optimisation des performances de votre PWA. Mettez en œuvre des stratégies pour gérer les connexions à faible bande passante.
- Sensibilité culturelle : Tenez compte des différences culturelles lors de la conception de vos invites et messages d'installation. Évitez d'utiliser des images ou un langage qui pourraient être offensants ou inappropriés dans certaines cultures.
- Réglementation sur la confidentialité des données : Respectez la réglementation sur la confidentialité des données de tous les pays où votre PWA est disponible. Cela peut nécessiter la mise en œuvre de différents mécanismes de collecte de données et de consentement pour différentes régions.
Exemple : Une PWA mondiale de commerce électronique pourrait suivre les taux d'installation dans différents pays et adapter ses campagnes marketing pour se concentrer sur les régions où le potentiel d'adoption de la PWA est le plus élevé. Elle pourrait également effectuer des tests A/B sur différentes conceptions d'invites d'installation pour voir celles qui résonnent le mieux auprès des utilisateurs dans différents contextes culturels.
Conclusion
Le suivi du comportement d'installation des PWA est essentiel pour optimiser l'expérience utilisateur et maximiser les taux d'installation. En mettant en œuvre les techniques décrites dans ce guide, vous pouvez obtenir des informations précieuses sur la manière dont les utilisateurs interagissent avec votre processus d'installation de PWA et prendre des décisions fondées sur des données pour améliorer ses performances. N'oubliez pas de choisir la bonne plateforme d'analyse, de suivre les principales mesures, d'analyser régulièrement les données et d'adapter vos stratégies en fonction de vos conclusions. En vous concentrant sur le comportement de l'utilisateur et en optimisant continuellement votre PWA, vous pouvez créer une expérience de type application convaincante et engageante qui stimule l'adoption par l'utilisateur et atteint vos objectifs commerciaux.