Le générateur de rapports WalkMe Report Builder est conçu pour optimiser l'analyse de données en vous permettant de créer des rapports personnalisés et adaptés à vos besoins, bien au-delà des rapports Insights classiques. La création de rapports suit un processus étape par étape, de la sélection des modèles à l'ajout de colonnes et de filtres, afin de garantir la pertinence et l'exploitabilité des données.

Ce document vous guidera dans la mise en œuvre des meilleures pratiques pour utiliser WalkMe. En suivant ces pratiques, vous pourrez maximiser votre efficacité et votre productivité lors de la création de vos rapports.

Les meilleures pratiques

Obtenir des données complètes

• Les données des rapports ne sont pas mises à jour en temps réel. Elles sont actualisées une fois par jour, à partir de 9 h UTC. Afin de pouvoir capturer les données d'une journée complète, par souci d'exhaustivité, il est conseillé d'exporter les rapports jusqu'à la fin de la journée précédente

Rapport sur l'inactivité des utilisateurs

• Les rapports sont conçus pour fournir des informations sur les événements qui se sont déjà produits. Par conséquent, si un événement ne s'est pas produit, il ne pourra pas être directement rapporté
• Afin de pouvoir établir le nombre d'utilisateurs qui n'ont pas effectué une certaine action, vous devez exporter deux rapports distincts : l'un énumérant tous les utilisateurs et l'autre détaillant les utilisateurs qui ont terminé l'action en question
  • En comparant ces deux rapports, vous pourrez trouver le nombre d'utilisateurs qui n'ont pas effectué l'action en calculant la différence

Dimension Oui / Non

• Lorsque vous utilisez les dimensions Oui / Non, nous vous conseillons de les utiliser comme des filtres plutôt que comme des colonnes de votre rapport
• Si vous ajouter ces champs en tant que colonnes, vous risquez de diviser chaque enregistrement sous les catégories Oui ou Non et d'inonder ainsi votre rapport de données inutiles

Sensibilité à la casse des filtres

• Les filtres du rapport sont sensibles à la casse. Cela signifie que si vous ne saisissez pas le nom de l'élément, de l'événement, de l'utilisateur ou de tout autre détail tel qu'il apparaît exactement dans votre système, il se peut que le filtre ne vous donne pas les résultats souhaités
• En cas de doute sur le nom à utiliser, il est préférable de le récupérer en chargeant un aperçu des données ou en accédant directement à WalkMe Insights

Période de rétention des données

• Notre période de rétention des données principales est d'un an. Cependant, les dimensions d'utilisateur « permanentes » vous permettent d'afficher des informations datant de plus d'un an
  • Notez que si les données sont affichées, cela ne signifie pas qu'elles sont stockées au-delà d'une année
• En effet, nous conservons l'enregistrement initial des données d'utilisateur « permanentes » du moment où un utilisateur a été vu pour la première fois. Cet enregistrement reste alloué à l'utilisateur tant qu'il reste actif dans le système
  • Nous considérons un utilisateur comme inactif s'il n'affiche aucune activité au cours des six mois derniers mois

Champs vides / Types d'élément atypiques

• Lorsque vous créez un rapport avec les dimensions « Nom de l'élément » et « Type d'élément », il se peut que votre rapport contienne des champs vides ou des types d'éléments atypiques, comme « WalkMe » (indiquant que WalkMe a été chargé sur la page). De manière générale, ces enregistrements apparaissent en fonction de la combinaison spécifique de champs que vous avez choisie pour générer votre rapport
• Pour exclure ces champs de votre rapport, vous pouvez appliquer des filtres tels que « Type d'élément non nul » et « Type d'élément différent de WalkMe ». Ces filtres vous aideront à supprimer tous les enregistrements non pertinents ou peu ordinaires de votre rapport et à voir uniquement les données dont vous avez besoin

Comprendre les structures hiérarchiques des éléments

• Pour pouvoir analyser des données concernant des éléments structurés de manière hiérarchique, comme Smart Walk-Thrus, Surveys ou ActionBots, vous devez comprendre de quelle manière ils sont composés.
  • Ces éléments ont des entités parentes (comme l'ID/Nom de Smart Walk-Thru, l'ID/Nom de Survey ou l'ID/Nom d'ActionBot) et des entités enfants (comme Smart Walk-Thru Step, Survey Question ou les conversations ActionBot). Nous appelons les entités globales « Parent / élément » et les éléments détaillés « Enfants / élément ».
  • Lorsque vous creéez un rapport, il est important d'inclure les champs liés aux éléments parents et aux composants enfants / éléments. Cependant, cela peut parfois générer des lignes vides, du fait que certaines informations sont exclusives à l'élément parent tandis que d'autres données sont spécifiques aux composants de l'élément enfant

Utilisation efficace des champs de mesure

• Dans les rapports, les champs de mesure quantifient les éléments indiqués par leurs noms. Par exemple :
  • « Utilisateurs » compte le nombre d'utilisateurs uniques
  • « Sessions » compte le nombre de sessions uniques
  • « Éléments » compte le nombre d'éléments uniques
• Le fait d'ajouter les mesures indiquées ci-dessus à un rapport qui comprend des dimensions similaires à ces mesures, telles que « ID d'utilisateur », « ID de session » ou « Nom de l'élément », n'apporte aucune valeur ajoutée supplémentaire.
  • En effet, les mesures ne prendront en compte qu'un enregistrement à la fois, étant donné que le rapport spécifie déjà les détails de l'utilisateur, de la session ou de l'élément
  • Ces mesures deviennent plus utiles lorsque vous souhaitez agréger des données spécifiques, comme pour comptabiliser le nombre de sessions qu'un utilisateur spécifique a eues dans un certain délai ou pour déterminer le nombre d'utilisateurs qui ont été exposés ou interagi avec un élément spécifique, etc.