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Le paysage de la mesure est en constante évolution et la plupart des entreprises s'adaptent aux nouvelles méthodes de suivi de data à partir de leurs sites web et de leurs applications. Google Analytics est un outil puissant qui aide les entreprises et les organisations à suivre et à analyser leur trafic en ligne et le comportement des utilisateurs. La dernière version de Google Analytics, Google Analytics 4 (GA4), représente un changement significatif par rapport aux versions précédentes et introduit plusieurs nouvelles fonctionnalités et capacités qui le rendent encore plus utile pour les entreprises afin de traduire data en valeur.
Quatre phases à prendre en compte lors de la migration vers GA4
1. Explorer
La phase d'exploration est le point de départ de la migration vers le GA4. C'est le moment où vous commencez à explorer vos besoins futurs et à définir de nouvelles exigences. Si votre entreprise est active sur plusieurs marchés, il est important de définir vos indicateurs clés de performance et d'écouter les demandes des équipes locales. Cette phase est également pertinente si votre entreprise est petite et située dans un seul pays, car il peut y avoir plusieurs parties prenantes et propriétaires de produits qui utilisent Google Analytics data au quotidien. À ce stade, vous connaissez les besoins de chaque partie prenante, ce qui vous aidera à évaluer la manière dont data sera utilisé à court et à long terme. En fonction des résultats de votre exploration, il est essentiel de décider d'adopter une approche centralisée ou décentralisée pour votre cadre de collecte data . Les questions que vous devez vous poser sont les suivantes "Les indicateurs clés de performance et les exigences de mon entreprise sont-ils similaires sur tous les marchés ?", et "Quel degré de personnalisation devrions-nous autoriser pour chaque marché lors de la mise en place 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 du GA4. C'est le moment idéal pour repenser votre data et redéfinir vos analyses, si nécessaire. Un nouveau départ avec un nouvel outil représente une occasion parfaite d'améliorer votre maturité data . En outre, la refonte de votre stratégie d'analyse est également l'occasion d'améliorer la façon dont vous collectez, analysez et agissez sur data. Il est également essentiel de veiller à l'évolutivité de votre infrastructure data afin de pouvoir gérer efficacement la migration vers un nouvel outil et la croissance ultérieure de votre collection data . Vous trouverez plus de détails sur cette phase dans la section ci-dessous.
3. Adopter
Pendant la phase d'adoption, il est important de créer une communauté de confiance pour encourager les gens à adopter le GA4. Il convient de garder à l'esprit certaines considérations importantes :
4. Améliorer
Une fois que l'adoption est suffisamment répandue au sein de votre organisation, il est temps de commencer à recueillir les réactions de votre communauté et des principales parties prenantes. L'objectif est d'améliorer votre cadre de collecte data , de procéder à des ajustements et de trouver des domaines d'amélioration.
Cette phase doit être utilisée pour mettre à jour les événements que vous collectez, créer de nouvelles explorations et personnaliser l'interface du GA4. Un examen régulier permettra également de comprendre quand ajouter de nouvelles fonctionnalités qui vous aideront à tirer pleinement parti de la modélisation GA4, en mettant en œuvre le mode consentement, par exemple.
Personnalisation et conventions d'appellation
Lors de la migration vers GA4, vous pouvez apporter une valeur ajoutée à votre entreprise en adoptant la standardisation tout en offrant la flexibilité nécessaire pour personnaliser votre configuration.
La normalisation et la flexibilité sont des éléments importants à prendre en compte pour votre data. D'une part, la normalisation permet de s'assurer que data est collecté et analysé de manière cohérente, ce qui permet d'obtenir des informations plus fiables et plus précises. Elle minimise le risque d'erreurs ou d'incohérences dans data, contribue à faire progresser la maturité de l'organisation data et apporte de l'uniformité dans vos rapports.
D'autre part, la flexibilité est tout aussi essentielle pour intégrer de nouvelles sources data et s'adapter à l'évolution des besoins et des objectifs. La flexibilité est essentielle pour garantir que les processus de gestion de data d'une organisation restent pertinents et efficaces au fil du temps.
Il est nécessaire de trouver un juste équilibre entre normalisation et flexibilité pour assurer l'avenir de votre site data. Il convient d'en tenir compte lorsque l'on permet à plusieurs propriétés GA4 d'avoir des configurations et des événements légèrement différents, ou lorsque l'on aide les agences locales à mettre en œuvre leurs propres événements et paramètres.
Meilleures pratiques pour l'organisation d'événements
1. Granularité
GA4 vous permet de bénéficier d'un nouveau modèle data , plus granulaire, pour remodeler vos rapports en utilisant des paramètres qui ajoutent des informations supplémentaires à vos événements, par exemple.
Si votre site web dispose de formulaires en ligne que les utilisateurs peuvent soumettre, vous pouvez tirer parti de ces paramètres pour suivre des informations telles que form_id, form_type et form_name, ce qui ajoutera de la valeur à tous vos rapports. Il est également essentiel de réfléchir à la manière dont les rapports et les tableaux de bord seront construits et utilisés, car c'est au cours de la phase de structuration des événements que vous pourrez personnaliser GA4 en fonction des besoins de votre entreprise et de vos conversions.
L'abandon par GA4 des notions de catégorie, d'action et de libellé des événements lui confère une nouvelle flexibilité très appréciable, mais il est important d'éviter d'utiliser des paramètres similaires, ce qui compliquerait l'adoption du nouveau modèle data par les utilisateurs.
2. Évolutivité
Pour que votre nouvelle configuration soit évolutive, il est essentiel de conserver une approche flexible lors de la conception de la structure de votre événement. Cela signifie qu'il faut permettre une certaine personnalisation dans l'utilisation des paramètres ou définir une convention de dénomination qui prenne en compte différents scénarios. Par exemple, à l'adresse Artefact, nous utilisons une approche qui consiste à inclure l'action entreprise par les utilisateurs sous forme de verbe à la fin du nom de l'événement ; cette action peut changer en fonction de l'interaction.
Un autre point qui mérite d'être mentionné est que les paramètres dans Google Analytics peuvent être réutilisés pour plusieurs événements. Dans l'exemple ci-dessus, le paramètre form_type pourrait simplement devenir type, ce qui lui permettrait d'être ajouté à d'autres événements. Ce paramètre peut alors être configuré comme une dimension personnalisée et sa valeur alimentera dynamiquement l'événement correspondant.
3. Éviter la cardinalité élevée
Lorsque vous concevez votre migration vers l'AG4, vous devez vous rappeler comment fonctionne la cardinalité élevée afin d'éviter d'avoir des lignes dans votre rapport qui n'affichent que la valeur "(autre)". Il convient de noter que l'AG4 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 une cardinalité élevée, vous devez :
Néanmoins, si vous tombez sur un rapport contenant la ligne "(autre)", vous pouvez utiliser les explorations, où vous pouvez demander une exploration non échantillonnée.
Une cardinalité élevée affecte les rapports de différentes manières : les rapports par défaut sont conçus pour des tables plus petites (jusqu'à 50 000 lignes), tandis que les explorations 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 la possibilité d'atteindre la limite de lignes.
