Au lancement d’un nouveau projet, j’ai fait tourner Google Analytics et Yandex Metrica en parallèle pendant la première semaine. Je voulais les comparer sur le même trafic réel, pas choisir à partir de captures d’écran, de listes de fonctionnalités ou d’habitudes.
Au bout d’une semaine, je me suis rendu compte que j’ouvrais beaucoup plus souvent Yandex Metrica. La raison n’était pas une métrique particulière du dashboard, mais Webvisor, la fonction de replay de session. À ce stade très précoce, je cherchais moins un graphique agrégé supplémentaire qu’une réponse à une question simple : que font réellement les gens sur le site ?
Ma première réaction avait été : « Yandex Metrica gagne largement ». Je le préfère toujours pour ce type de travail, mais cette formule était plus émotionnelle que rigoureuse. Un projet et une semaine suffisent pour raconter mon expérience. Ils ne suffisent pas pour démontrer que Metrica est objectivement meilleur que Google Analytics pour tout le monde.
Pourquoi Google Analytics me semblait plus abstrait
Dans la première version, je décrivais Google Analytics comme abstrait. Il faut nuancer. GA4 n’est pas superficiel : il propose des rapports, Explorations, la segmentation et User Explorer pour examiner l’activité d’utilisateurs individuels. Mon problème venait du workflow dont j’avais besoin à ce moment-là, pas d’un manque de profondeur.
L’analyse événementielle et agrégée peut montrer qu’un utilisateur a atteint une page, déclenché un événement, quitté un parcours ou s’est comporté différemment dans un segment. C’est utile. Mais pour comprendre un problème UX encore inconnu, il reste un pas mental entre la métrique et l’interface réellement manipulée par la personne.
Le replay de session a réduit cette distance pour moi. Au lieu de voir uniquement des volumes, je pouvais inspecter la séquence d’une visite précise : navigation, scroll, clics, pauses et retours. Cela n’explique pas automatiquement pourquoi l’utilisateur a agi ainsi, mais fournit de bien meilleurs éléments pour formuler une hypothèse.
Webvisor ne supprime pas l’incertitude
C’est la correction la plus importante par rapport à mon texte initial. Un replay ne me dit pas qu’un utilisateur est « frustré ». Il montre un comportement dont je peux éventuellement déduire une friction. Des clics répétés, des retours en arrière, une longue pause ou un abandon peuvent être des signaux, mais ce n’est pas de la lecture de pensée.
Cette distinction compte parce qu’un replay est facile à surinterpréter. Une seule session étrange peut produire une histoire très convaincante. La bonne conclusion n’est pas « j’ai trouvé la cause », mais « j’ai trouvé une hypothèse qui mérite d’être vérifiée ».
Le processus que je préfère aujourd’hui est simple :
- Utiliser les données agrégées pour identifier une page, un parcours, un type d’appareil ou un segment intéressant.
- Regarder quelques replays pertinents plutôt que des sessions prises au hasard.
- Séparer ce qui est directement observable de mon interprétation.
- Ne modifier l’interface que lorsque les éléments sont suffisamment solides.
- Mesurer de nouveau après la modification pour vérifier si le comportement observé s’améliore réellement.
Le replay rend le milieu de cette boucle beaucoup plus concret. Il ne remplace pas la boucle entière.
Pourquoi c’était particulièrement utile sur un nouveau projet
Juste après un lancement, beaucoup de questions UX restent inconnues. Je n’ai pas encore des mois de baseline stable, des funnels matures ou une longue liste de problèmes déjà connus. Dans ce contexte, l’observation qualitative est précieuse car elle aide à découvrir quelles questions il faut poser.
Cela ne signifie pas que les replays sont plus importants que l’analyse agrégée. Les deux répondent à des questions différentes. Les données agrégées montrent mieux à quelle fréquence un phénomène se produit. Un replay montre mieux à quoi ressemble une interaction concrète.
La combinaison est plus forte : trouver d’abord un pattern puis examiner des exemples, ou repérer d’abord une interaction suspecte puis vérifier si elle est assez fréquente pour avoir de l’importance.
Le replay de session a aussi des limites
Webvisor n’est pas une vérité absolue parce que l’enregistrement lui-même a des limites techniques. Yandex documente que toutes les visites ne sont pas forcément enregistrées, que les enregistrements sont conservés pendant une durée limitée et que certaines technologies du navigateur ou de la page peuvent affecter la capture ou la lecture. Les styles dynamiques, les iframes cross-domain, la navigation privée, le canvas et le Shadow DOM font partie des exemples à connaître.
Un replay cassé ne prouve donc pas automatiquement que l’utilisateur a vu une page cassée. Et l’absence d’enregistrement ne prouve pas qu’aucune session n’a eu lieu.
La confidentialité mérite également une attention réelle. Un outil de session replay peut observer bien plus qu’un simple compteur de pageviews. Des protections existent pour les mots de passe et les champs sensibles, mais le propriétaire du site doit toujours configurer la collecte avec soin, éviter d’envoyer des données identifiantes qui ne devraient pas l’être et respecter les exigences applicables de consentement et de protection des données.
Alors, lequel choisirais-je ?
Pour déboguer l’UX au début de ce projet, j’ai préféré Yandex Metrica. Webvisor me faisait passer plus vite de « quelque chose semble étrange dans les chiffres » à « je peux examiner l’interaction concrète qui pourrait être derrière ». Durant la première semaine, c’était l’avantage décisif.
Je n’en ferais plus « Google Analytics est mauvais » ni « Metrica est la meilleure plateforme ». GA4 possède d’autres points forts et un workflow d’analyse événementielle bien plus profond que ne le laissait entendre mon ancien article. Si l’acquisition, les événements personnalisés, les intégrations ou une stack de mesure plus large sont prioritaires, la comparaison peut facilement donner un autre résultat.
Je ne pense pas non plus qu’utiliser les deux pendant une période de comparaison soit inutile. Les plateformes peuvent modéliser et traiter différemment sessions, utilisateurs et événements ; leurs chiffres ne sont donc pas censés correspondre parfaitement.
Ce que j’ai réellement appris en une semaine
La conclusion utile est plus étroite que mon ancien « Metrica gagne largement », mais elle est plus solide.
Yandex Metrica a gagné mon attention parce qu’il me permettait d’inspecter plus facilement le comportement individuel. Il a raccourci le chemin entre une métrique et une hypothèse UX concrète. Google Analytics restait utile, mais pour le problème qui m’occupait juste après le lancement, j’ouvrais Metrica en premier.
Webvisor n’a pas transformé mes suppositions en certitudes. Il a transformé des suppositions vagues en questions mieux informées. Pour le travail UX, c’est déjà beaucoup.