Rapport de performance

Le rapport de performance montre comment votre agent de décision se comporte par rapport aux groupes de contrôle. Ce guide explique ce que représente chaque section du rapport, comment les indicateurs sont calculés et comment interpréter les résultats.

Comment le rapport est construit

Votre rapport de performance est construit par couches, entièrement personnalisé selon votre cas d’usage. En collaboration avec votre équipe :

1. Braze définit ce qui constitue une action (comme un envoi, un clic, un achat ou une conversion).
2. Braze définit comment mesurer cette action quotidiennement (volume, chiffre d’affaires, personnes uniques, et similaire).
3. Braze définit l’indicateur métier que vous souhaitez voir (comme le taux de conversion ou le chiffre d’affaires par utilisateur).
4. Les règles temporelles et la segmentation sont appliquées.
5. L’onglet Performance affiche les résultats.

Rien dans le tableau de bord ne crée de nouvelles données. Il visualise les résultats quotidiens stockés en fonction de ces définitions.

Plage de dates et groupes de comparaison

En haut du tableau de bord, vous choisissez :

• Plage de dates : La période couverte par le rapport.
• Groupes de comparaison : Les groupes comparés (par exemple, Decisioning Studio par rapport à Business as Usual).
• Agrégation : Le paramètre d’agrégation du graphique (quotidien, glissant sur 7 jours ou glissant sur 30 jours).
• Segments : Tous les Segments appliqués. Ceux-ci sont configurés sur mesure avec votre équipe AI Decisioning Services.
• Événements de la chronologie : Permet de superposer des événements de chronologie configurés sur le graphique pour vous aider à comprendre les changements ou événements susceptibles d’affecter les performances.

Ces sélections déterminent les jours inclus, les groupes comparés, le lissage de la courbe de tendance et la population que vous consultez.

Important

Modifier le paramètre d’agrégation (par exemple, glissant sur 7 jours) n’affecte que l’affichage du graphique. Cela ne modifie pas les données stockées.

Si vous ne pouvez pas sélectionner une date récente dans le sélecteur de dates, cette date est probablement désactivée en raison de délais de données configurés. Deux types de délais peuvent limiter la disponibilité des dates :

• Délais du pipeline de données : Le temps nécessaire pour ingérer et traiter les données de votre CDP dans Decisioning Studio. Cela garantit que les rapports n’affichent que des données complètes et fiables.
• Délais d’activation des recommandations : Le temps entre le moment où le moteur Decisioning Studio prédit une recommandation et le moment où vous l’activez dans vos Campaigns. Les rapports n’incluent pas les jours où les recommandations n’ont pas encore été activées.

Ces délais sont configurés en fonction de votre cas d’usage. Si vous avez besoin de comprendre votre fenêtre de reporting spécifique, contactez votre AI Success Manager.

Cartes de KPI

Les cartes de KPI situées sur le côté principal du rapport affichent les indicateurs clés de performance configurés pour votre cas d’usage, tels que :

• LTV incrémentale / Client
• Conversions / Client
• Désabonnements / Client

Chaque carte représente le KPI calculé sur l’ensemble de la période sélectionnée. Il s’agit d’une valeur sur la période complète, et non d’une moyenne quotidienne. Par exemple, si vous voyez « LTV incrémentale / Client = 3,192 », cela reflète la performance sur l’ensemble de la fenêtre sélectionnée.

Graphique de tendance des KPI

Utilisez le graphique pour comprendre les tendances au fil du temps, les évolutions de performance et les effets de saisonnalité ou de timing. Utilisez la carte KPI pour comprendre l’impact global sur l’ensemble de la période. Le graphique central affiche le même KPI que la carte supérieure, mais calculé par jour. Chaque point représente la valeur du KPI pour ce jour. Si vous avez sélectionné une moyenne glissante sur 7 jours, chaque point reflète une moyenne glissante, ce qui lisse la volatilité quotidienne.

Le graphique et la carte KPI sont conçus pour montrer des informations différentes. Le graphique montre la performance quotidienne (« Comment avez-vous performé chaque jour ? »). La carte KPI montre la performance sur l’ensemble de la période (« Comment avez-vous performé sur toute la période ? »). Pour les indicateurs de taux, ils répondent à des questions différentes.

Considérez l’exemple suivant avec ces taux de conversion :

• Jour 1 : 10 conversions sur 100 clients = 10 %
• Jour 2 : 2 conversions sur 10 clients = 20 %

Le graphique affiche les deux. La carte KPI recalcule sur les deux jours combinés (12 conversions / 110 clients = 10,9 %), et non une moyenne de 10 % et 20 %.

Graphique d’uplift

Le graphique d’uplift affiche la différence en pourcentage entre vos groupes de comparaison. Il est calculé comme suit : (Groupe principal - Groupe de comparaison) / Groupe de comparaison. Ce calcul est effectué dynamiquement en fonction des valeurs du graphique de KPI.

Important

L’uplift n’est pas stocké. Il est calculé à partir des résultats de KPI. Si l’uplift change, c’est parce que le KPI sous-jacent a changé.

Tableau agrégé

Le tableau situé en bas du rapport affiche les totaux bruts sur la période sélectionnée, tels que :

• La LTV incrémentale totale
• Le nombre total de clients
• La valeur dérivée du KPI

Cette section met en évidence la relation entre les différentes vues :

• La carte KPI est un calcul au niveau de la fenêtre.
• Le graphique est un calcul quotidien.
• Le tableau affiche les totaux sous-jacents qui alimentent le KPI.

Arbre des facteurs

L’arbre des facteurs décompose un KPI en ses facteurs constitutifs. Par exemple, la LTV incrémentale par client peut se décomposer en :

• Conversions par client
• Chiffre d’affaires par conversion

Les arbres des facteurs utilisent les mêmes définitions de KPI que le reste du tableau de bord et n’introduisent aucun nouveau calcul. Ils permettent d’expliquer ce qui influence la performance. Si la définition d’un KPI change, les graphiques, les cartes, l’uplift et les arbres des facteurs se mettent tous à jour simultanément.

Questions fréquentes

Comment fonctionnent les segments ?

Les segments vous permettent de ventiler les performances par groupes définis, tels que les niveaux d’engagement, les caractéristiques client, le type d’appareil ou d’autres fonctionnalités configurées.

L’appartenance à un Segment est configurée sur mesure pour votre cas d’usage et calculée quotidiennement. Cela signifie que le Segment passé d’un client reflète qui il était ce jour-là. Si son comportement change par la suite, les jours historiques restent inchangés. Cela préserve la précision historique et empêche les rapports de se modifier rétroactivement.

Le rapport de performance diffère-t-il entre les agents Go et Pro ?

Les KPI pour les cas d’usage Go sont définis automatiquement et standardisés, car tous les cas d’usage Go partagent le même indicateur cible : les clics uniques.

Pourquoi ne puis-je pas sélectionner certaines dates récentes ?

Le sélecteur de dates peut ne pas permettre de choisir les jours les plus récents. C’est intentionnel. Les rapports peuvent appliquer les contraintes suivantes pour éviter l’affichage de données incomplètes ou instables :

• Délais du pipeline de données : Configurés pour tenir compte du temps nécessaire à l’ingestion et au traitement des données depuis votre CDP. Cela garantit que toutes les données d’un jour donné sont complètes avant que ce jour n’apparaisse dans les rapports.
• Délais d’activation des recommandations : Configurés pour tenir compte du décalage entre le moment où les recommandations sont générées et celui où elles sont activées dans vos Campaigns. Les jours où les recommandations n’ont pas encore été activées n’apparaîtront pas dans les rapports.
• Dates explicitement exclues : Les dates que vous avez manuellement exclues dans les paramètres de reporting.

Si vous avez besoin de précisions sur votre fenêtre de reporting spécifique ou sur les règles de disponibilité des données, contactez votre AI Success Manager.

Quelle est la différence entre les KPI de « volume » et de « taux » ?

Les KPI se répartissent généralement en deux catégories :

• Indicateurs de volume (tels que le total des conversions, le chiffre d’affaires total ou le total des clics) répondent à la question : « Quelle quantité s’est produite ? »
• Indicateurs de taux (tels que le taux de conversion, le chiffre d’affaires par utilisateur ou le taux de clics) répondent à la question : « Avec quelle efficacité cela s’est-il produit ? »

Volume et taux racontent des histoires différentes. Une Campaign peut générer un volume plus élevé mais une efficacité moindre, ou inversement. Lorsque vous interprétez les résultats, vérifiez toujours quel type de KPI vous consultez.

Que signifie « unique » (ou « distinct ») ?

Lorsqu’un indicateur est défini comme « unique », les individus sont dédupliqués à l’aide d’un identifiant spécifique (généralement le client). Chaque personne n’est comptée qu’une seule fois par jour.

« Unique par jour » est différent de « unique sur l’ensemble de la période ». Si vous voyez des comptages uniques quotidiens additionnés sur plusieurs jours, la même personne peut apparaître plus d’une fois (une fois par jour d’engagement). C’est intentionnel.

Si vous avez besoin de comprendre comment l’unicité a été définie dans votre configuration, contactez votre AI Success Manager.

Pourquoi ce rapport peut-il différer d’un autre système ?

Si votre rapport de performance ne correspond pas à un autre tableau de bord (tel qu’un fournisseur de services d’e-mailing, un outil d’analyse ou un rapport BI interne), cela ne signifie pas nécessairement qu’il y a une erreur. Les différents systèmes appliquent souvent des définitions et des règles différentes. Les raisons courantes incluent :

• Règles d’attribution : Certains indicateurs appliquent une logique d’attribution, ce qui signifie que seule l’activité répondant à des critères définis est comptabilisée. Si un autre système comptabilise toute l’activité sans logique d’attribution, les totaux peuvent différer.
• Filtrage des engagements de machines et de bots : Les engagements connus comme étant générés par des machines ou des bots (tels que les scans de sécurité automatisés ou les clics non humains) sont filtrés pour garantir que les performances reflètent un comportement humain réel. Certaines plateformes incluent ces interactions dans leurs totaux.
• Définitions différentes de « unique » : Dans ce rapport, l’unicité est généralement appliquée par jour. Un autre système peut calculer l’unicité sur l’ensemble d’une fenêtre de Campaign. Ce sont des questions métier différentes qui produisent des chiffres différents.
• Plage de dates et règles de disponibilité des données : Les rapports peuvent appliquer des délais d’activation, des délais de disponibilité des données ou des dates exclues. Un autre système peut inclure des données très récentes ou incomplètes, créant des écarts temporaires.
• Différences entre volume et taux : Un système peut afficher le volume total (tel que le total des conversions), tandis qu’un autre affiche un taux (tel que les conversions par client). Vérifiez toujours que vous comparez le même type d’indicateur.

Pourquoi le chiffre du graphique ne correspond-il pas à la carte récapitulative ?

Le graphique et la carte récapitulative répondent à des questions différentes :

• Graphique : Affiche les performances quotidiennes. Chaque point reflète le KPI calculé pour ce jour individuel.
• Carte récapitulative : Affiche les performances sur la période complète. Elle recalcule le KPI sur l’ensemble de la plage de dates sélectionnée.

Utilisez le graphique pour comprendre la volatilité au jour le jour, les effets de timing et les variations de performance dans le temps. Utilisez la carte récapitulative pour comprendre l’impact global sur la période.

Prenons cet exemple avec le taux de conversion suivant :

• Jour 1 : 10 conversions sur 100 clients = 10 %
• Jour 2 : 2 conversions sur 10 clients = 20 %

Le graphique affiche 10 % le jour 1 et 20 % le jour 2. La carte récapitulative calcule les performances sur les deux jours combinés : 12 conversions au total sur 110 clients = 10,9 %. Elle ne fait pas la moyenne de 10 % et 20 %.

Quelle est l’approche recommandée pour les comptages « uniques » ?

Lorsque vous mesurez un comportement unique (comme les cliqueurs ou convertisseurs uniques), l’unicité est appliquée par jour. Par exemple :

• Jour 1 : Clients ayant cliqué : A, B, C = 3 uniques
• Jour 2 : Clients ayant cliqué : B, C, D = 3 uniques

Le graphique affiche 3 le jour 1 et 3 le jour 2. Sur les deux jours, vous pouvez voir 3 + 3 = 6. Les clients B et C sont comptés une fois par jour, ce qui est intentionnel.

Cette configuration répond à la question : « Combien d’engagements clients uniques se sont produits sur l’ensemble des jours ? » Elle ne répond pas à : « Combien de clients individuels se sont engagés au moins une fois sur l’ensemble de la période ? »

Si votre objectif est l’unicité au niveau de la fenêtre (individus uniques sur l’ensemble de la Campaign ou du trimestre), cela relève d’une approche de modélisation différente. Contactez votre AI Success Manager pour obtenir des conseils sur sa conception.