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Le paysage de la mesure évolue sans cesse, et la plupart des entreprises s'adaptent à de nouvelles méthodes de suivi data leurs sites web et data leurs applications. Google Analytics est un outil puissant qui aide les entreprises et les organisations à suivre et à analyser leur trafic en ligne ainsi que le comportement des utilisateurs. La dernière version de Google Analytics, Google Analytics 4 (GA4), marque un tournant majeur par rapport aux versions précédentes et introduit plusieurs nouvelles fonctionnalités et capacités qui permettent aux entreprises de mieux transformer data valeur ajoutée.
Quatre étapes à prendre en compte lors de la migration vers GA4
1. Phase d'exploration
La phase d'exploration marque le début de la migration vers GA4. C'est le moment où vous commencez à analyser vos besoins futurs et à définir de nouvelles exigences. Si votre entreprise est présente sur plusieurs marchés, il est important de définir vos indicateurs clés de performance (KPI) et de tenir compte des demandes des équipes locales. Cette phase est également pertinente si votre entreprise est de petite taille et implantée dans un seul pays, car il peut y avoir plusieurs parties prenantes et responsables produit qui utilisent data de Google Analytics. À ce stade, vous connaissez désormais les besoins de chaque partie prenante ; cela vous aidera à évaluer comment data utilisées à court et à long terme. En fonction des résultats de votre exploration, il est essentiel de décider si vous opterez pour une approche centralisée ou décentralisée de votre cadre data . Voici quelques questions que vous devriez vous poser : « Mes indicateurs clés de performance (KPI) et mes exigences sont-ils similaires sur tous les marchés ? » et « Quel degré de personnalisation devons-nous autoriser pour chaque marché lors de la configuration de nouvelles propriétés GA4 ? »
2. Conception
Une fois la phase d'exploration terminée, il est temps de passer au cœur de votre migration : la conception de GA4. C'est le moment idéal pour repenser vos data redéfinir votre stratégie d'analyse, si nécessaire. Un nouveau départ avec un nouvel outil représente une occasion parfaite d'améliorer data vos data . De plus, la refonte de votre stratégie d'analyse est également l'occasion d'améliorer la manière dont vous collectez, analysez et exploitez data. Il est également essentiel de veiller à ce que votre data soit évolutive afin de garantir que vous puissiez gérer efficacement la migration vers un nouvel outil et la croissance subséquente de votre data . Vous trouverez plus de détails sur cette phase dans la section ci-dessous.
3. Adoption
Au cours de la phase d'adoption, il est important de créer un climat de confiance afin d'encourager les utilisateurs à adopter GA4. Voici quelques points importants à garder à l'esprit :
4. Améliorer l'
Une fois que l'adoption est suffisamment généralisée au sein de votre organisation, il est temps de commencer à recueillir les retours de votre communauté et de vos principales parties prenantes. L'objectif est d'améliorer votre cadre data , d'apporter des ajustements et d'identifier les axes d'amélioration.
Cette phase doit servir à mettre à jour les événements que vous collectez, à créer de nouvelles explorations et à personnaliser l'interface GA4. Un examen régulier vous aidera également à déterminer quand ajouter de nouvelles fonctionnalités qui vous permettront de tirer pleinement parti de la modélisation GA4, par exemple en mettant en œuvre le mode Consentement.
Personnalisation et conventions de nommage
Lors de la migration vers GA4, vous pouvez apporter une valeur ajoutée à votre entreprise en adoptant une approche standardisée tout en conservant la flexibilité nécessaire pour personnaliser votre configuration.
La normalisation et la flexibilité sont des aspects importants à prendre en compte pour vos data. D'une part, la normalisation permet de garantir data et data cohérentes data , ce qui se traduit par des informations plus fiables et plus précises. Elle réduit au minimum le risque d'erreurs ou d'incohérences dans data, contribue à faire progresser data de l'organisation data et assure l'uniformité de vos rapports.
D'autre part, la flexibilité est tout aussi essentielle pour intégrer data nouvelles data et s'adapter à l'évolution des besoins et des objectifs. Elle est indispensable pour garantir que les processus data d'une organisation restent pertinents et efficaces au fil du temps.
Il est essentiel de trouver le juste équilibre entre standardisation et flexibilité pour assurer l'avenir de vos data. Il convient d'en tenir compte lorsque vous autorisez plusieurs propriétés GA4 à présenter des configurations et des événements légèrement différents, ou lorsque vous aidez les agences locales à mettre en place leurs propres événements et paramètres.
Bonnes pratiques pour l'organisation d'événements
1. Granularité
GA4 vous permet de tirer parti d'un nouveau data plus granulaire pour repenser vos rapports, notamment en utilisant des paramètres qui enrichissent vos événements d'informations supplémentaires.
Si votre site web comporte des formulaires en ligne que les utilisateurs peuvent envoyer, vous pouvez tirer parti de ces paramètres pour suivre des informations telles que form_id, form_type et form_name, ce qui enrichira considérablement tous vos rapports. Il est également essentiel de réfléchir à la manière dont les rapports et les tableaux de bord seront conçus et utilisés, car c'est lors de la phase de structuration des événements que vous pouvez personnaliser GA4 en fonction des besoins de votre entreprise et de vos conversions.
Comme GA4 abandonne les concepts de catégorie d'événement, d'action et d'étiquette, il offre une nouvelle flexibilité très appréciable, mais il est important de veiller à ne pas utiliser de paramètres similaires, car cela rendrait l'adoption du nouveau data plus difficile pour les utilisateurs.
2. Évolutivité
Pour garantir l'évolutivité de votre nouvelle configuration, il est essentiel d'adopter une approche flexible lors de la conception de la structure de vos événements. Cela implique de prévoir une certaine personnalisation dans l'utilisation des paramètres ou de définir une convention de nommage qui tienne compte de différents scénarios. Par exemple, chez Artefact, nous utilisons une approche consistant à inclure l'action effectuée par les utilisateurs sous forme de verbe à la fin du nom de l'événement ; celui-ci peut varier en fonction de l'interaction.
Il convient également de noter que les paramètres de Google Analytics peuvent être réutilisés pour plusieurs événements. Dans l'exemple ci-dessus, le paramètre « form_type » pourrait simplement devenir « type », ce qui permettrait de l'ajouter à d'autres événements. Ce paramètre peut ensuite être configuré comme une dimension personnalisée et sa valeur sera automatiquement renseignée dans l'événement concerné.
3. Éviter les dimensions à forte cardinalité
Lors de la conception de votre migration vers GA4, vous devez garder à l'esprit le fonctionnement de la forte cardinalité afin d'éviter que vos rapports ne contiennent des lignes affichant uniquement la valeur « (autre) ». Il convient de noter que GA4 n'impose aucune limite pour une dimension individuelle, mais que les valeurs ajoutées à chaque dimension peuvent avoir une incidence sur vos rapports. Par exemple, pour éviter la forte cardinalité, vous devez :
Toutefois, si vous tombez sur un rapport comportant la ligne « (autres) », vous pouvez recourir aux explorations, où vous pouvez demander une exploration non échantillonnée.
Une cardinalité élevée a des répercussions variables sur les rapports : les rapports par défaut sont conçus pour des tables de petite taille (jusqu'à 50 000 lignes), tandis que les analyses exploratoires ont des limites plus élevées (jusqu'à 10 millions d'événements dans la version standard de Google Analytics, et 1 milliard d'événements pour la version Entreprise), ce qui réduit le risque d'atteindre la limite de lignes.
