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    juil 08
    Catégorie : Analyse

    Taux de rebond : pour réussir, segmenter son analyse par public



    Le taux de rebond est probablement le metric fourni par l’analyse statistique des fréquentations le plus ambigu, celui qui nécessite la plus grande analyse. Jakob Nielsen revient sur le sujet : il faut segmenter son analyse par public ! Alors essayons !

    Taux de rebond ou Bounce rate

    La lutte pour le deuxième clic

    La dernière Alertbox en date porte sur ce fameux taux de rebond, ou bounce rate. Le titre proposé est assez révélateur de l’état d’esprit ambiant lorsque l’on évoque le taux de rebond : “Fight for the second click” (Lutte pour le deuxième clic). Puisque je le rappelle, le taux de rebond dénombre la part de vos visiteurs qui ont quitté votre site dès la première page consultée. La lutte porte bien sur le second clic, qui fait basculer la visite en dehors du rebond.

    Ne pas se fier à la première impression

    Le taux de rebond est un metric qui ne se laisse pas apprivoiser du premier coup. Il est vraiment trop tentant dans une première analyse de raisonner comme suit :

    • Trop élevé ? Aïe ! Mes visiteurs n’apprécient pas mon contenu et quitte trop rapidement le site.
    • Très bas ? Génial ! J’ai optimisé de façon parfaite ma navigation interne.

    Or un taux de rebond très élevé ne signifie pas -forcément- que le site ne propose pas un contenu apprécié. Proposer des articles complets (et non l’extrait) dès la page d’accueil va faire grimper le taux. Pour autant les visiteurs ont peut être massivement lu et apprécié le contenu. Il faudra dans ce cas coupler cet indicateur avec d’autres, comme le temps passé sur le site ou le nombre de pages vues.

    segmentation

    Pour plus de pertinence : l’analyse segmentée par origine des visiteurs

    Jakob Nielsen propose une analyse comparée par type de public visitant vote site. il en distingue 4 grandes catégories :

    1. Apporteurs de trafic de faible qualité / social bookmarking : Digg est cité en exemple. Les utilisateurs de ce type de médias sont plutôt des butineurs, consommateurs de beaucoup d’informations qu’ils ingurgitent rapidement pour la plupart. Peu de chances donc de les faire cliquer sur un lien de voter site après la lecture du billet.
    2. Liens directs depuis d’autres sites. On peut envisager ce type de liens comme de la cooptation ou recommandation : “allez voir cet article, je vous le conseille“. L’implication du visiteur si elle n’est pas maximale est tout de même élevée et implique donc un taux de rebond satisfaisant.
    3. Moteurs de recherche. Qu’ils soient issu de référencement naturel (SEO) ou de liens sponsorisés, l’action de clic sur un de vos liens reflètent un intérêt pour le contenu et doit donc se révéler positif pour le taux de rebond. Une faiblesse de cet indicateur sur ce segment sera révélateur d’un manquement important de vos landing pages.
    4. Les visiteurs fidèles. Dernières segmentation, ces visiteurs reviennent périodiquement sur votre site / blog. C’est sur ce type de public que l’on peut attendre l’engagement et l’implication la plus forte sur le contenu. Paradoxalement, un visiteur visitant fréquemment votre site et son contenu n’aura pas une navigation interne plus poussée qu’un new-comer. C’est un paradoxe qu’il faut intégrer.

    L’Innovabloganalyse : mon analyse de segmentation

    J’apporterait quelques nuances à cette analyse en ce qui concerne Innovablog et qui j’espère pourra avoir une portée plsu générale dans l’expérience des blogs.

    Taux de rebond Sites référents

    • Mon taux de rebond moyen est à un peu plus de 72%, ce qui est élevé mais selon moi s’explique. Innovablog a toujours été, et l’est de plus en plus un blog de professionnels, de geeks qui 1) sont fidèles et 2) utilisent en masse le flux RSS. J’ai en effet 4 fois plus d’abonnés au flux RSS que de visites quotidiennes. Je ferais au passage uen analyse sur le taux de croissance et l’évolution des abonnés au flux d’ici quelques jours. Ces visiteurs fidèles soient lisent le blog via RSS, soient le consultent sur le www pour les articles où le flux ne propose qu’un extrait. Ces fidèles qui connaissent très bien le blog ont donc un nombre de pages vues par visites plus faible que la moyenne (1,58 contre 1,70).
    • En ce qui concerne les moteurs de recherche, le taux de rebond est nettement inférieur à la moyenne ce qui va dans le sens de l’analyse de l’alertbox.
    • Enfin, et c’est l’une des parties les plus intéressante selon moi, les médias sociaux du Web 2.0 sont les bons élèves du groupe. Avec un rebond moyen à 69%, Delicious par exemple affiche une valeur de 30% supérieure à la moyenne (taux à 45%). Le nombre de pages par visites est également supérieur à la moyenne (de peu certes) mais plus encore un temps de visite bien supérieur à la moyenne (+30%). On peut donc croire à un trafic très qualifié, qui a des certitudes et des assurances sur le contenu qu’il va trouver. C’est déjà l’analyse que faisait Sébastien Billard (Web 2.0 et qualité du trafic). C’est peut être dans ce cas tout simplement une histoire de crédibilité !

    Et vous ?

    Et vous ? Comment analysez-vous votre rebond ? Est-ce un critère important à vos yeix, que vous soyez blogueur, responsable de site e-commerce, etc ?

    P.S. : en affichant cet article en intégral, j’anticipe une légère baisse de mon taux de rebond ! :)

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