Auteur
Le paysage de la mesure est en constante évolution et la plupart des entreprises s'adaptent aux nouvelles méthodes de suivi data de leurs sites web et 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 l'utilisation de data à court et à long terme. En fonction des résultats de votre exploration, il est essentiel de décider si votre cadre de collecte de data doit être centralisé ou décentralisé. 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 de l'AG4. 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 la maturité de votre data. En outre, la refonte de votre stratégie d'analyse est également l'occasion d'améliorer la manière dont vous collectez, analysez et agissez sur la 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 commentaires 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 vous aidera également à 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 la data est collectée et analysée 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 le data, contribue à faire progresser la maturité du data de l'organisation et apporte de l'uniformité dans votre reports.
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 data d'une organisation restent pertinents et efficaces au fil du temps.
Il est nécessaire de trouver un juste équilibre entre la standardisation et la flexibilité pour l'avenir de votre data. Cela doit être pris en compte lorsque vous permettez à plusieurs propriétés GA4 d'avoir des configurations et des événements légèrement différents, ou lorsque vous aidez les agences locales à mettre en œuvre leurs propres événements et paramètres.
Bonnes pratiques pour l'organisation d'événements
1. La granularité
GA4 vous permet de bénéficier d'un nouveau modèle data plus granulaire pour reconcevoir votre reports en utilisant des paramètres qui ajoutent des informations supplémentaires à vos événements, par exemple.
Si votre site web comporte des 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 reports. Il est également essentiel de réfléchir à la manière dont le reports et les tableaux de bord seront construits et utilisés, car c'est au cours de la phase de structuration de l'événement que vous pourrez personnaliser le GA4 en fonction des besoins de votre entreprise et de vos conversions.
Le GA4 abandonne l'idée de catégorie d'événement, d'action et d'étiquette, ce qui lui confère une nouvelle flexibilité très souhaitable, mais il est important de se rappeler qu'il faut éviter d'utiliser des paramètres similaires, car cela compliquera l'adoption du nouveau modèle data par les utilisateurs.
2. L'évolutivité
Pour que votre nouvelle configuration soit évolutive, il est essentiel d'adopter 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, chez Artefact, nous utilisons une approche où nous incluons l'action prise par les utilisateurs comme un verbe à la fin du nom de l'événement ; cela 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 type_de_formulaire, peut simplement devenir un type, ce qui lui permettra d'être ajouté à d'autres événements. Ce paramètre peut alors être configuré comme une dimension personnalisée et sa valeur alimentera dynamiquement l'événement concerné.
3. Éviter une cardinalité élevée
Lors de la conception de 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'a pas de limites pour une dimension individuelle, mais que les valeurs ajoutées à chaque dimension peuvent affecter votre reports. 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 reports de différentes manières : les reports 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.
