Ce que c'est
Un calculateur d'entonnoir pour l'onboarding et l'activation. Collez le nombre d'utilisateurs par étape, ou un journal avec utilisateur, événement et date, et obtenez un entonnoir strictement ordonné.
Analyse de l'entonnoir d'onboarding
Trouvez l'étape où les nouveaux utilisateurs partent sans bruit.
Onboarding Drop transforme le nombre d'utilisateurs par étape ou un journal d'événements brut en un entonnoir clair. Il montre où l'on perd le plus de monde, quelle étape convertit le moins bien, combien de temps prend chaque étape, si la nouvelle version fait vraiment mieux et combien d'utilisateurs actifs en plus une correction apporterait.
Pour qui
Les chefs de produit, les équipes croissance et cycle de vie, les fondateurs et les designers qui doivent choisir la prochaine étape à corriger et veulent des chiffres solides.
Le problème résolu
Les tableaux de bord montrent des totaux, pas l'endroit où l'entonnoir casse ni l'effet réel d'une refonte. Ici, vous voyez la fuite, l'étape faible, l'étape lente et la vraie différence entre deux versions.
Dessinez votre entonnoir d'onboarding
Choisissez le type de données dont vous disposez, collez ces données et cliquez sur Trouver la fuite. Tout est calculé dans cette page.
Pas encore d'entonnoir
Collez des nombres par étape ou un journal d'événements, ou chargez l'exemple pour voir l'analyse complète.
Comment lire les chiffres
De l'arithmétique simple et un test statistique standard. Rien n'est deviné.
Conversion de l'étape
Les utilisateurs d'une étape divisés par ceux de l'étape précédente. C'est ce chiffre qu'une correction de l'écran peut faire bouger.
Depuis le départ
Les utilisateurs d'une étape divisés par ceux de la première. La dernière valeur est votre taux d'activation.
Fuite et étape faible
La fuite perd le plus de monde. L'étape faible a le taux le plus bas. Ce sont souvent deux étapes différentes, et les deux comptent.
Écart réel
Quand vous comparez deux versions, chaque étape passe un test z sur deux proportions. Oui signifie que l'écart a peu de chances d'être dû au hasard au seuil de 95 pour cent.
Temps médian
À partir d'un journal, l'attente typique entre la fin d'une étape et la suivante. Une longue attente signale souvent que les gens sont partis chercher quelque chose.
Et si
Augmente une étape du nombre de points choisi et garde les taux suivants tels quels. Une estimation simple et honnête de la valeur d'une correction.
Mode d'emploi
Choisissez vos données
Des nombres par étape issus de n'importe quel tableau de bord, ou un export brut d'événements avec identifiants utilisateurs.
Collez ou ouvrez le fichier
Pour les nombres, une seconde colonne compare l'ancien et le nouveau parcours. Pour les événements, la colonne variant fait de même.
Cliquez sur Trouver la fuite
Lisez d'abord les quatre chiffres clés, puis l'entonnoir et le tableau.
Testez une correction
Avec Et si, voyez combien d'utilisateurs une meilleure étape apporterait avant de la développer.
Partagez le résumé
Copiez le résumé Markdown dans votre document produit ou votre ticket. L'empreinte prouve qu'il n'a pas été modifié.
Ce qu'il ne fait pas
- Il ne se connecte pas à votre outil d'analytique. Vous collez ou ouvrez des données exportées.
- Les journaux sont traités dans votre navigateur. Les très gros exports, de plus de 200 000 lignes environ, peuvent être lents.
- Le test de significativité suppose des utilisateurs indépendants, répartis équitablement entre les versions.
- Il montre où les gens partent, pas pourquoi. Croisez ces résultats avec des entretiens ou à des notes de session.
Questions
Mes données sont envoyées quelque part ?
Non. La lecture et les calculs se font dans cette page, rien n'est conservé.
Pourquoi un utilisateur disparaît des étapes suivantes dans le journal ?
Les étapes sont comptées dans un ordre strict. Un utilisateur qui saute une étape, ou la fait avant la précédente, s'arrête à la dernière étape franchie dans l'ordre.
Et si mes chiffres augmentent d'une étape à l'autre ?
Cela signifie souvent que les étapes sont dans le désordre ou comptées différemment. Une note s'affiche pour que vous puissiez vérifier.
Quelle étape corriger en premier ?
En général la plus grosse fuite. Si l'étape la plus faible arrive tard, après un effort des utilisateurs, elle peut valoir davantage. Comparez avec Et si.