Google Analytics dispose de nombre de fonctionnalités qui permettent de tirer parti du trafic e votre site Internet. En complément des notions fondamentales de Analytics évoquées précédemment, nous vous proposons l’une des fonctionnalités phares qui est l’usage des segments, très pratiques pour vos rapports, extractions et raccourcis rapides.

Origine et fondements des segments en marketing digital

Le concept de segmentation trouve ses racines bien avant l’ère numérique. Il s’agit d’une méthode marketing née dans les années 1950, formalisée notamment par Wendell R. Smith dans son article fondateur publié en 1956, intitulé « Product Differentiation and Market Segmentation as Alternative Marketing Strategies » (Journal of Marketing). Smith y définit la segmentation comme la clé d’une meilleure compréhension des attentes du consommateur, en opposition au marketing de masse. Cette logique a naturellement migré vers le numérique, où la richesse des données comportementales offre un terrain d’application optimal. Dans le digital, segmenter revient à isoler des groupes d’utilisateurs homogènes selon des critères variés : démographiques, comportementaux, technologiques ou encore temporels.

Dans l’écosystème Google, la segmentation devient accessible à tous dès le lancement de Google Analytics (GA) en novembre 2005. Mais c’est en 2008, avec l’introduction des segments avancés dans GA Universal, que la fonctionnalité devient un outil stratégique de pilotage. Puis en 2013, Google refond totalement l’interface des segments dans Universal Analytics pour y intégrer des conditions complexes et des séquences d’actions. Ces segments permettent ainsi de construire un tableau vivant de vos audiences : non plus des utilisateurs anonymes, mais des groupes identifiables, analysables, exploitables. Comme le rappelle Avinash Kaushik, évangéliste web analytics chez Google, dans son ouvrage Web Analytics 2.0 (Wiley, 2009) : Segment or die. Autrement dit, analyser sans segment revient à piloter dans le brouillard.

Avec l’arrivée de GA4 (Google Analytics 4), la logique reste présente, même si elle évolue : les segments deviennent dynamiques et s’intègrent directement dans les explorations personnalisées, avec une granularité renforcée autour des événements, des paramètres utilisateurs et du cycle de vie complet.

Ainsi, un segment est un filtre appliqué à votre base de données d’utilisateurs ou de sessions. Il permet de n’afficher que les données correspondant à une typologie définie (ex. : les visiteurs mobiles ayant converti sur une campagne spécifique). C’est une pratique essentielle pour :

• analyser finement vos performances marketing,
• identifier les profils les plus rentables ou fragiles,
• tester des hypothèses UX, SEO, acquisition,
• et prendre des décisions éclairées basées sur des données concrètes.

Dans les lignes qui suivent, nous allons explorer un cas particulier de segmentation avancée : les séquences d’actions, un outil puissant pour modéliser les comportements utilisateur en entonnoir ou en scénarios marketing.

Se placer sur un rapport Analytics pour exploiter les segments

Travailler avec les segments dans Google Analytics (Universal ou GA4) permet d’analyser le comportement de sous-ensembles précis d’utilisateurs. C’est une étape incontournable pour comprendre en détail l’origine de votre trafic, les conversions par canal ou encore les profils d’utilisateurs à fort potentiel.

Pour illustrer, partons d’un rapport de type Audience > Vue d’ensemble. Une fois dans votre interface Analytics :

• Cliquez sur le bouton « Ajouter un segment » situé en haut du rapport ;
• Un panneau latéral s’ouvre vous permettant de comparer jusqu’à 4 segments simultanément ;
• Par défaut, vous avez accès à des segments système (nouveaux utilisateurs, trafic mobile, conversions, etc.) ;
• Vous pouvez aussi cliquer sur « + Nouveau segment » pour créer un segment personnalisé.

Un segment personnalisé est utile lorsque vous souhaitez aller au-delà des dimensions proposées de base. Vous accédez alors à une interface structurée avec plusieurs catégories de critères à filtrer :

Les critères disponibles pour la création de segments Analytics

La richesse de Google Analytics réside en grande partie dans sa capacité à isoler des sous-ensembles d’utilisateurs selon des critères multiples et croisés. Voici un aperçu des principaux filtres disponibles pour construire un segment pertinent :

Critère	Description détaillée
Données démographiques	Vous pouvez cibler les utilisateurs selon leur âge, leur sexe, leur langue de navigation et leur localisation géographique. Très utile pour affiner un persona marketing ou valider une campagne ciblée.
Technologie	Permet de segmenter selon le navigateur web utilisé (Chrome, Safari…), le système d’exploitation (Windows, Android…), la résolution d’écran, ou encore le type d’appareil (mobile, tablette, desktop). Idéal pour optimiser l’UX par support.
Date de première session	Analysez les cohortes d’utilisateurs arrivés à une période précise (ex : suite à une campagne e-mail ou événementiel) et suivez leur fidélisation ou leur taux de conversion sur le long terme.
Source de trafic	Vous pouvez isoler les utilisateurs ayant cliqué depuis une campagne précise (via UTM), un site référent, ou un canal d’acquisition (SEO, SEA, social media, e-mailing, etc.).
Conditions avancées	Créez des filtres complexes en combinant plusieurs critères : nombre de pages vues, temps de session, événement personnalisé déclenché (clic, téléchargement, scroll, etc.). Ces conditions permettent de détecter les visiteurs les plus engagés.
Comportement utilisateur	Identifiez les utilisateurs fidèles ou irréguliers : fréquence de visite, nombre de sessions, panier moyen, ou encore conversion atteinte. Un levier puissant pour orienter vos actions de retargeting ou de fidélisation.

En combinant intelligemment ces critères, vous obtenez une vue fine et exploitable de vos utilisateurs, et vous pouvez ainsi mieux piloter vos KPI commerciaux, UX ou éditoriaux.

Exploiter la puissance des séquences dans les segments d’Analytics

Les segments avancés avec séquences d’événements dans Google Analytics permettent d’analyser non seulement qui a fait quoi, mais surtout dans quel ordre. Cette dimension temporelle est essentielle pour comprendre le comportement des utilisateurs et identifier les points de friction dans vos parcours de conversion.

Une séquence permet de spécifier une suite d’étapes, selon une logique conditionnelle, par exemple :

• Un utilisateur arrive sur le site après avoir cliqué sur une publicité Facebook (source = facebook.com / medium = cpc),
• Puis il consulte une page produit spécifique (URL contenant « /produit/ »),
• Et il ajoute un article au panier dans les 10 minutes (événement : add_to_cart + délai).

Ce segment pourra être croisé avec d’autres critères (comme le type d’appareil, la localisation ou la source de trafic initiale) pour évaluer les performances globales du tunnel d’achat. Voici d’autres scénarios pertinents où les séquences sont utiles :

• Lead nurturing : un internaute lit un article de blog, télécharge un livre blanc, puis revient via un lien e-mail pour convertir en lead ;
• Fidélisation : un utilisateur se connecte, visite 3 pages de contenu premium, puis revient dans les 7 jours avec une nouvelle session issue d’une campagne e-mailing ;
• Diagnostic de sortie : un internaute consulte une page d’aide ou de FAQ, puis quitte le site sans aller plus loin → un signal de friction UX possible ;
• Événements marketing offline : l’utilisateur tape une URL personnalisée vue sur une publicité télé, visite une landing page, puis complète un formulaire.

Ces segments peuvent être sauvegardés, nommés, exportés ou intégrés à des tableaux de bord personnalisés. Et surtout : ils s’appliquent automatiquement à tous les rapports Analytics, qu’il s’agisse du trafic d’acquisition, du comportement sur site, des conversions ou du e-commerce.

Enfin, couplés à des objectifs définis dans Google Analytics (formulaires envoyés, pages stratégiques atteintes, durée de session, paniers validés…), ces segments permettent :

• d’isoler les séquences gagnantes (parcours qui mènent à la conversion),
• d’identifier les points de rupture ou de fuite dans le tunnel,
• et de réorienter vos actions marketing en conséquence (landing pages, emailings, retargeting, UX design).

Exploiter les séquences dans les segments revient à transformer vos données en récits comportementaux. Vous ne regardez plus seulement des chiffres, vous analysez des scénarios concrets. C’est une dimension incontournable pour une stratégie orientée données (data-driven) réussie.

Cas simple de segment Analytics pour l’exemple

Pour illustrer concrètement l’intérêt des segments, prenons un cas d’usage simple mais pertinent. Imaginons que vous souhaitiez analyser le comportement d’un public cible bien défini : des femmes âgées de 18 à 34 ans, utilisant Chrome et paramétrées en langue française.

Une fois les critères renseignés dans la fenêtre de création de segment personnalisé, vous obtenez un aperçu comme celui-ci :

Cette audience segmentée devient alors une base d’analyse spécifique pour affiner votre stratégie marketing ou valider un ciblage publicitaire. Une fois votre segment actif, plusieurs options s’offrent à vous :

• Ajouter le segment à un tableau de bord personnalisé pour suivi régulier ;
• Exporter les données sous forme de fichier CSV ou vers Google Sheets pour traitement externe ;
• Programmer un envoi automatique des rapports par e-mail (ex : hebdomadaire pour un client) ;
• Créer un raccourci dans votre console pour retrouver ce segment rapidement à tout moment.

Pensez bien à renommer le raccourci de manière explicite pour le retrouver facilement dans vos menus personnalisés.

Pourquoi ce type de segment est stratégique dans l’analyse de trafic

Utiliser des segments permet de comparer plusieurs profils utilisateurs ou périodes. Par exemple, vous pouvez évaluer si les jeunes femmes sur Chrome convertissent mieux que les visiteurs masculins sur mobile. Cela alimente directement les KPI de votre activité : taux de rebond, durée de session, pages par session, objectif atteint, etc.

Un segment personnalisé est une clé d’analyse précieuse, que ce soit pour produire un rapport à destination d’un client, pour alimenter vos dashboards internes ou pour tester des hypothèses de stratégie UX, éditoriale ou commerciale.

Et vous, quel usage faites-vous des segments dans Google Analytics ? Avez-vous des cas d’utilisation spécifiques ou des combinaisons qui vous ont permis d’optimiser vos performances ?