Migration des tunnels de Insights Classic à la console

Last Updated mai 11, 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.

Affichage de la colonne

Nom : Pour éviter les conflits de nom, les tunnels migrés ont le suffixe :
[Funnel Name]_[Migrated ]_ [SystemName]_[EnvironmentName]

- Exemple : « Ouvrir l'e-mail Flow_Migrated_Gsuite_Production »
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

Remarque

Après la migration, la création ou modification des tunnels dans Insights Classic ne sera plus possible
Si nécessaire, un mécanisme de rétrogradation est en place pour revenir à l'ancienne plateforme pour prévenir la perte de données ou les problèmes d'utilisateur

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.

Logique de portée

Les tunnels (Classic Insights)	Flux (Flow Analytics)
Les tunnels utilisent des portées strictes, soit par session soit par utilisateur. Le système prend en compte uniquement les événements au sein d'une seule session ou d'une seule portée, et capture un seul chemin valide En une session (par exemple, en une seule visite) Entre les sessions (tant que c'est le même utilisateur) Cela assure la cohérence mais ne suit pas le comportement répété ou intersessions entre sessions	Les flux utilisent des champs de jonction personnalisés (par exemple, identifiant utilisateur). Les étapes sont liées en fonction des attributs configurables Cela permet un suivi des parcours intersystème et multi-utilisateurs

Les tunnels (Classic Insights)

Flux (Flow Analytics)

Les tunnels utilisent des portées strictes, soit par session soit par utilisateur. Le système prend en compte uniquement les événements au sein d'une seule session ou d'une seule portée, et capture un seul chemin valide
- En une session (par exemple, en une seule visite)
- Entre les sessions (tant que c'est le même utilisateur)
Cela assure la cohérence mais ne suit pas le comportement répété ou intersessions entre sessions

Les flux utilisent des champs de jonction personnalisés (par exemple, identifiant utilisateur). Les étapes sont liées en fonction des attributs configurables
- Cela permet un suivi des parcours intersystème et multi-utilisateurs

Correspondance et répétitions des étapes

Les tunnels (Classic Insights)	Flux (Flow Analytics)
Les entonnoirs sont conçus pour trouver une seule séquence valide par portée. Les étapes en double sont ignorées une fois que la première correspondance est trouvée Cela garde l'analyse simple mais passe à côté des comportements répétitifs	Les flux identifient chaque instance valide d'une séquence. Ils peuvent détecter et analyser les modèles répétitifs Cela fournit une visibilité complète sur l'engagement de l'utilisateur, les tentatives répétées et les cycles

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

Flexibilité et complexité

Les tunnels (Classic Insights)	Flux (Flow Analytics)
Les tunnels sont linéaires et simples, idéaux pour les aperçus de haut niveau Cependant, ils manquent de la capacité d'évoluer pour des cas d'utilisation complexes ou multiplateformes	Les flux sont conçus pour la profondeur et l'adaptabilité. Ils prennent en charge des scénarios avancés tels que les flux multi-appareils, plusieurs utilisateurs et les parcours filtrés Idéal pour des analyses comportementales approfondies

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 du tunnel classique (portée d'une seule session)

Ce qui est compté :

Un seul identifiant → ajouter à la séquence panier par session
Toutes les actions répétées dans la même session sont ignorées

Pourquoi ?
Les tunnels classiques ont été conçus en gardant à l'esprit les analyses basées sur la session. La logique est intentionnellement stricte pour s'assurer que chaque achèvement de l'entonnoir représente un chemin propre et ininterrompu.

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 + 35) / 2 = 32,5 minutes

Flow Analytics (utilisateur rejoint, plusieurs achèvements)

Ce qui est compté :

Toutes les séquences Se connecter → Ajouter au panier valides, même les séquences répétées, à travers toutes les sessions

Pourquoi ?
Les flux sont créés pour refléter les modèles d'utilisation du monde réel, où les utilisateurs répètent souvent le même parcours plusieurs fois. Le moteur sous-jacent est conçu pour :

Capturer chaque séquence valide (et pas seulement la première)
Analyser les comportements sur les sessions à l'aide de champs de jonction tels que l'identifiant d'utilisateur
Autoriser les achèvements répétés sans remplacer les précédents

Ainsi, dans ce cas, chaque paire de Se connecter → Ajouter au panier est comptabilisée, y compris la deuxième et la troisième fois que l'utilisateur passe par 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

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.

Flow Analytics

Cet article a-t-il été utile?

Oui Non

Oui

Non

Merci pour votre avis!