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Migration des tunnels de Insights Classic à la console

Last Updated mai 15, 2025

Aperçu rapide

Dans le cadre de notre investissement continu dans la migration des insights vers la console, les tunnels créés dans Insights Classic ont été automatiquement migrés vers Flow Analytics dans la console WalkMe. Cette mise à niveau introduit un cadre plus puissant pour le suivi des comportements des utilisateurs, permettant des analyses plus approfondies, de meilleures visualisations et une flexibilité accrue dans la compréhension des parcours des utilisateurs finaux.

Cet article explique les détails du processus de migration, les différences fonctionnelles entre les tunnels et les flux, et pourquoi Flow Analytics représente une amélioration significative pour les équipes orientées vers les clients.

Migration

Les tunnels précédemment définis dans Insights Classic ont été automatiquement recréés dans la section Flow Analytics de la console. Ces flux migrés peuvent désormais être accessibles et gérés via l'interface Flow List.

Détails clés de la migration

Événements suivis

  • Vos événements suivis existants seront pris en charge dans Flow Analytics.

  • Cependant, les événements avec des définitions non prises en charge resteront utilisables mais non modifiables dans la console Insights.

Aperçu rapide

Dans le cadre de notre investissement continu dans la migration des insights vers la console, les tunnels créés dans Insights Classic ont été automatiquement migrés vers Flow Analytics dans la console WalkMe. Cette mise à niveau introduit un cadre plus puissant pour le suivi des comportements des utilisateurs, permettant des analyses plus approfondies, de meilleures visualisations et une flexibilité accrue dans la compréhension des parcours des utilisateurs finaux.

Cet article explique les détails du processus de migration, les différences fonctionnelles entre les tunnels et les flux, et pourquoi Flow Analytics représente une amélioration significative pour les équipes orientées vers les clients.

Migration

Les tunnels précédemment définis dans Insights Classic ont été automatiquement recréés dans la section Flow Analytics de la console. Ces flux migrés peuvent désormais être accessibles et gérés via l'interface Flow List.

Détails clés de la migration

Événements suivis

  • Vos événements suivis existants seront pris en charge dans Flow Analytics.

  • Cependant, les événements avec des définitions non prises en charge resteront utilisables mais non modifiables dans la console Insights.

Affichage de la colonne

  • Nom : Pour éviter les conflits de nom, les tunnels migrés ont le suffixe :
    [Funnel Name]-(Migré) -[EnvironmentName] - [SystemName]
    • Exemple : « Flux d'e-mails ouverts-(Migré)-production-gsuite »

  • Créés par :Les tunnels migrés afficheront « Migration du système » en tant que créateur pour indiquer qu'ils ont été générés pendant le processus de migration
  • Horodatages : Les horodatages de création originale et de dernière mise à jour de Classic seront conservés pour des raisons d'exactitude historique

Comparaison fonctionnelle

Les tunnels (Classic Insights) et les flux (Flow Analytics) sont deux outils pour analyser la façon dont les utilisateurs progressent à travers une série d'étapes, telles que les clics sur des boutons, la visualisation de pages ou l'achèvement de tâches. Bien qu'ils servent un objectif similaire, ils sont calculés différemment.

Cette répartition explique le fonctionnement de chaque méthode, met en évidence les différences clés et montre comment Flow Analytics offrent un moyen plus avancé et plus flexible de suivre le comportement des utilisateurs sur l'ensemble des sessions, des utilisateurs et des systèmes.

Conditions de participation aux étapes

Les tunnels (Classic Insights)

Flux (Flow Analytics)

  • Les tunnels prennent uniquement en charge les étapes correspondant à l'identifiant de l'utilisateur
 
  • Les flux vous permettent de définir avec précision les conditions de liaison des étapes
  • Vous pouvez par exemple suivre la manière dont un ticket est influencé par le contenu WalkMe en utilisant une propriété analytique sur le numéro de ticket pour lier les étapes, afin de vous assurer que le flux que vous suivez est toujours pertinent pour un ticket spécifique
    • Cela signifie que vous pouvez suivre des objets tels que des tickets, des bons de commande ou des opportunités qui sont traités par plusieurs utilisateurs

Correspondance et répétitions des étapes

Les tunnels (Classic Insights)

Flux (Flow Analytics)

  • Les tunnels ne recherchent qu'une seule finalisation du parcours utilisateur. Cela signifie que vous ne pouvez pas savoir si l'utilisateur a terminé l'entonnoir plusieurs fois.
  • Les flux identifient toutes les finalisations d'un flux d'utilisateur. Cela signifie que vous pouvez détecter si un utilisateur a terminé un flux plusieurs fois.

Flexibilité temporelle

Les tunnels (Classic Insights)

Flux (Flow Analytics)

  • Le timing dans les tunnels est lié à la session elle-même. Vous ne pouvez pas définir la vitesse à laquelle les étapes doivent se produire

    • Cela signifie qu'il n'y a aucun contrôle ni personnalisation sur l'impact du temps sur la progression de l'utilisateur

  • Les flux vous donnent la possibilité de définir des attentes concernant le délai entre les étapes, telles que le temps que les utilisateurs ont pour avancer

    • Cela ajoute du contrôle et de la précision, aidant à refléter plus précisément le timing des processus réels

    • Vous pouvez ainsi découvrir des anomalies, ou des utilisateurs ou qui ont du mal à terminer un processus.

Flexibilité et complexité

Les tunnels (Classic Insights)

Flux (Flow Analytics)

  • Les tunnels prennent uniquement en charge les flux d'utilisateurs linéaires. Si vous souhaitez voir comment un utilisateur termine plusieurs parcours, vous devez créer un autre tunnel
  • Les flux vous permettent de détecter les chemins suivis le plus fréquemment par vos utilisateurs. Cela peut vous aider à prendre des décisions pour la mise en œuvre de produit ou de WalkMe

Scénario réel : Le comportement « Ajouter au panier »

Imaginons qu'un utilisateur se connecte et ajoute des éléments à son panier plusieurs fois en deux jours :

Activité de l'utilisateur A :

  • Lundi

    • 11:00 – Se connecter

    • 11:30 – Ajouter au panier

    • 11:45 – Se connecter

    • 12:00 – Ajouter au panier

  • Mardi

    • 11:00 – Se connecter

    • 11:35 – Ajouter au panier

    • 11:45 – Se connecter

    • 12:00 – Ajouter au panier

Calcul classique du tunnel

Nous décrivons ici la logique des tunnels classiques en mode multisession, car Flows ne prend pas en charge les analyses de session unique. Si vous souhaitez répliquer une session unique dans Flows, utilisez une condition de durée entre les étapes.

Ce qui est compté :

  • Une connexion → l'ajout au panier est pris en compte

  • Toutes les actions répétées sont ignorées

Pourquoi ?

  • Les tunnels suivent uniquement le premier achèvement valide par session ou utilisateur

  • Tous les événements en double (tels que la deuxième connexion ou le deuxième ajout au panier) sont considérés comme du bruit et sont éliminés

Ainsi, même si l'utilisateur ajoute à son panier deux fois, seule la première Se connecter → Ajouter au panier est comptabilisée par session.

Résultat :
Vous obtenez un aperçu simplifié du nombre d'utilisateurs qui terminent un entonnoir une fois, mais vous manquez les comportements répétés, les nouvelles tentatives ou les schémas d'engagement continus.

Session

Étapes comptées

Temps entre les étapes

Lundi

Se connecter (11:00) → Ajouter au panier (11:30)

30 min

Mardi

Se connecter (11:00) → Ajouter au panier (11:30)

35 min

Temps moyen entre les étapes :
30 minutes

Pourquoi ?

  • Nous prenons uniquement en compte le timing de la première finalisation

Calcul de Flow Analytics

Ce qui est compté :

  • Chaque Se connecter → Ajouter au panier est comptabilisé, même les actions répétées

Pourquoi ?
Les flux sont créés pour refléter les modèles d'utilisation du monde réel, où les utilisateurs répètent souvent le même parcours plusieurs fois.

Dans ce cas, chaque paire de Se connecter → Ajouter au panier est comptabilisée, y compris la deuxième et la troisième fois que l'utilisateur suit le même processus.

Résultat :
Vous obtenez une carte comportementale complète, montrant toutes les tentatives, réalisations et variations, ce qui est crucial pour identifier des schémas tels que :

  • le comportement de réessai

  • le rétablissement de l'engagement

  • la diminution après un succès initial

  • le temps entre les finalisations

la séquence

les étapes comptées

le temps entre les étapes

#1 (lundi)

Se connecter (11:00) → Ajouter au panier (11:30)

30 min

#2 (lundi)

Se connecter (11:45) → Ajouter au panier (12:00)

15 min

#3 (mardi)

Se connecter (11:00) → Ajouter au panier (11:30)

35 min

#4 (mardi)

Se connecter (11:45) → Ajouter au panier (12:00)

15 min

Temps moyen entre les étapes :

(30 + 15 + 35 + 15) / 4 = 23,75 minutes

Pourquoi ?

  • Nous calculons la moyenne de chaque finalisation entre les étapes.

Comment créer un nouveau flux dans Flow Analytics

Prêt pour des conseils sur la création de votre premier flux de travail ?

  • Directives Smart Walk-Thru : Cliquez sur Montrez-moi comment commencer un Smart Walk-Thru guidé sur la création d'un nouveau flux dans la console.

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