Les données et les technologies sont largement disponibles aujourd’hui, ce qui nous manque souvent, c’est une compréhension approfondie et la génération de dérivations concrètes à partir de ces données. Dans cet article, on veut vous montrer comment vous pouvez automatiser efficacement vos tâches dans Google Analytics, parfois très facilement et aussi avec des outils. Les approches présentées utilisent parfois les fonctions standard de Google Analytics et parfois des fonctionnalités de Google Analytics, telles que les notifications personnalisées ou les alertes intelligentes (AI), qui sont plutôt rarement utilisées.

Dans cet article, on va vous montrer ce que signifie réellement l’automatisation dans Google Analytics et vous expliquer comment vous pouvez réellement automatiser avec Google Analytics, dans le but de structurer les tâches et analyses récurrentes, mais surtout, comment vous pouvez imaginer de nouvelles approches d’analyse et comment l’intelligence artificielle de Google vous aide à analyser des choses que vous ne savez pas que vous ne savez pas.

Que signifie l’automatisation dans Google Analytics ?

Le terme « automatisation » a des racines grecques et signifie « qui agit de lui-même ». Les systèmes d’automatisation sont donc capables de résoudre de manière autonome des tâches ou des problèmes de nature constante ou changeante. Les solutions aux tâches ou aux problèmes doivent être comprises comme des « objectifs ». L’automatisation ne comprend pas seulement les tâches constantes (automatiser les rapports), mais aussi les tâches de nature changeante (par exemple, les analyses ad hoc).

Pourquoi voulons-nous automatiser dans Google Analytics ?

Superficiellement, on pense toujours d’abord à l’automatisation dans le but de gagner du temps. Mais je voudrais vous montrer quelques autres aspects pour lesquels l’automatisation peut vous aider.

L’analyse des données et la création de rapports représentent une grande partie des activités des analystes web. Il s’agit souvent de tâches très chronophages, mais absolument répétitives et simples. Jeff Sauer, expert de Google Analytics, recommande donc d’automatiser ces tâches simples afin d’avoir plus de temps pour les problèmes difficiles.

Si tout était toujours pareil…

« La constance constante de l’effet présuppose une constance constante proportionnelle de la cause. » Adam Smith, économiste national et philosophe moral écossais. Derrière cette phrase peut-être désuète de l’économiste Adam Smith du 18ème siècle se cache l’affirmation, appliquée à l’analyse du web, que si rien ne changeait, alors nous n’aurions pas besoin d’analyser quoi que ce soit.

Mais notre modèle économique, et avec lui les chiffres de l’analyse web, sont en constante évolution. Et l’analyse de ces changements de manière significative est l’objectif fondamental d’un analyste web. Pour entrer directement dans un cadre stratégique pour votre automatisation dans Google Analytics, on a décrit ici les changements possibles.

Quels changements affectent nos analyses web ?

Les conditions-cadres de votre modèle d’entreprise et donc aussi de votre site web changent constamment pour vous. Voici quelques exemples de vos changements constants.

Changements sur le marché : mises à jour de Google avec perte/gain de sessions

L’évolution des utilisateurs : par exemple, l’augmentation de l’utilisation des téléphones portables sur une longue période. Vous pouvez voir ci-dessous un exemple de l’évolution de l’utilisation du téléphone portable sur une période de trois ans pour nous. J’ai créé le graphique en utilisant Google Usage Trends.

Changements chez les concurrents : suite à la perte/gain de réunions

Dans cet exemple, vous pouvez très bien voir comment hometogo a laissé son concurrent airbnb derrière lui en termes de visibilité (SEO).En conséquence, cela conduira à un déclin rampant des sessions organiques.

Les événements prévus dans votre propre entreprise : Campagnes dont l’objectif est d’augmenter le nombre de sessions, de pistes ou de ventes.

Un cadre stratégique pour l’automatisation dans Google Analytics

Comme vous pouvez le constater, vous avez affaire aux changements les plus divers dans Google Analytics. Pour donner au sujet de l’automatisation dans Google Analytics un cadre stratégique, je voudrais utiliser le schéma suivant : Il y a des choses connues, il y a des choses que nous savons que nous savons. Nous savons également qu’il existe des inconnues connues, c’est-à-dire que nous savons qu’il y a des choses que nous ne savons pas. Mais il y a aussi des inconnus il y a des choses que nous ne savons pas que nous ne savons pas. Nassim Nicholas Taleb, chercheur en statistiques, hasard et épistémologie, et ancien mathématicien de la finance.

Que signifie ce concept pour Google Analytics ?

Connaissances : Création de rapports dans Google Data Studio

Connu-inconnu : Pourquoi vous n’êtes pas un bon analyste web si vous n’avez pas défini au moins 5 alertes

Inconnus – inconnus : Parler à Google

Inconnus – Connaissances : arbres de décision et tableaux de bord de l’AG

Dimensions (cause) et mesures (effet) dans Google Analytics

Dans Google Analytics, il y a des dimensions et des mesures. Les dimensions, telles que la source/le support ou la ville, décrivent les données. Les valeurs mesurées, telles que les sessions, le taux de rebond ou les objectifs atteints, donnent aux dimensions une valeur quantitative. Par exemple : Nous avons eu 10 000 sessions via la recherche organique de Google (google/organique). En raccourcissant un peu, on pourrait dire que les dimensions sont les causes et les métriques les effets. Une bonne optimisation des moteurs de recherche (cause) conduit à des sessions et à la réalisation d’objectifs (effet).

De connus-connus et inconnus-inconnus dans Google Analytics !

Cela signifie donc que nous avons quatre quadrants dans Google Analytics (analyse web).

Quadrant 1 : Nous connaissons la cause et nous savons quel devrait être l’effet. Solution : Pour ce scénario, nous créons des rapports et/ou des tableaux de bord dans Google Analytics ou dans Data Studio.

Quadrant 2 : Nous connaissons la cause, mais nous ne savons pas quel est l’effet. Solution : il s’agit généralement de problèmes qui se produisent de notre côté, par exemple une baisse soudaine du trafic de référencement ou une augmentation soudaine du nombre de pages vues pour les pages 404. Pour cela, nous utilisons des alertes personnalisées dans Google Analytics.

Quadrant 3 : Nous ne connaissons pas la cause et nous ne connaissons pas l’effet. Qu’est-ce que ça veut dire ? Dans l’analsye vous pouvez avoir des développements opposés. Par exemple, en Bavière, les ventes augmentent, alors qu’elles diminuent en Rhénanie-du-Nord-Westphalie. Le défi : en superposant ces effets, vous ne voyez pas une baisse immédiate de vos données. Mais supposons que les ventes de vos articles pour hommes diminuent parce que le temps est particulièrement mauvais en Rhénanie-du-Nord-Westphalie. Vous ne pouvez le découvrir qu’en analysant les anomalies dans vos données. Solution : parlez à Google. Nous utilisons l’intelligence artificielle de Google pour cela.

Quadrant 4 : Nous connaissons l’effet, mais pas la cause. C’est l’un des scénarios les plus difficiles. Vous constatez que vos ventes s’effondrent (effet), mais vous ne savez pas quelle en est la cause.

Connaissances dans Google Anaytics

L’optimisation des moteurs de recherche est importante pour vous et vous vous êtes fixé des objectifs pour votre entreprise ? Vous connaissez donc la cause (un bon référencement) et vous savez quelle est votre mesure d’effet (par exemple, les sessions et les revenus). Parfait, alors vous créez les meilleurs tableaux de bord dans Google Data Studio pour cela. Ces exigences méritent ensuite que vous les mettiez en œuvre avec un bon concept et un effort approprié dans Google Data Studio. Vous trouverez ici un exemple de notre tableau de bord de référencement, que nous avons créé dans Google Data Studio. 

Connaissances et inconnues dans Google Analytics

Aujourd’hui, tout est question de connaissances et d’inconnues, ou encore, vous n’êtes pas un bon analyste web si vous n’avez pas au moins 5 notifications personnalisées !

Il y a des situations dans l’analyse web où vous savez que vous pouvez avoir des problèmes, mais vous ne savez pas quand et quelle est l’ampleur de l’effet. Les rapports standard ne vous sont d’aucune utilité ici, car vous avez besoin d’un moyen dans Google Analytics, par exemple, d’être activement alerté des problèmes sur votre site. Qu’est-ce que cela pourrait être pour vous, par exemple ?

Pour ces événements soudains, lorsqu’une mesure importante pour vous sort d’un couloir prévu, Google Analytics a intégré des « notifications personnalisées » ou « alertes personnalisées » en tant que fonctionnalité de Google Analytics.

Que sont les notifications personnalisées ?

Grâce aux alertes Google Analytics, il est possible de recevoir des notifications par courrier électronique en cas de changements majeurs dans les habitudes d’accès au site Web.

Objectif : Un examen détaillé des variations significatives (à la hausse ou à la baisse) peut fournir des informations précieuses, telles que des pics de trafic provenant de Google Ads ou même des baisses dans la recherche organique.

Des notifications personnalisées sont déclenchées et créées lorsque la métrique sélectionnée atteint un seuil qui a été défini. Par exemple, vous pouvez spécifier qu’une notification personnalisée est déclenchée lorsque le trafic provenant de l’organique augmente de plus de 20 %.

Parlez à Google et à des inconnus inconnus 

Il y a des situations dans l’analyse web où nous ne savons pas que quelque chose se passe et nous ne connaissons pas l’impact. Cela peut sembler déroutant au premier abord. Par exemple, le taux de conversion du commerce électronique via le navigateur Safari des utilisateurs mobiles en Rhénanie-du-Nord-Westphalie est en baisse. Pour vous, ces analyses sont compliquées car vous ne pouvez pas analyser quelque chose dont vous ne connaissez pas la dimension et la métrique à rechercher. C’est exactement là que l’intelligence artificielle intervient, pour trouver des modèles dans un océan de données. L’intelligence artificielle de Google Analytics, ce sont les alertes d’intelligence.

Qu’est-ce que les alertes de renseignement de Google Analytics ?

Les alertes de renseignement dans Google Analytics sont basées sur l’intelligence artificielle (apprentissage automatique). L’objectif est de mieux comprendre les données et d’analyser les anomalies, les tendances et les déviations.

Google Analytics tentera ensuite d’identifier les anomalies dans vos données. Voici quelques exemples de suggestions d’analyse :

Demandez à Google

Les alertes de renseignement de Google Analytics deviennent encore plus intéressantes lorsque vous changez la langue en anglais dans la gestion des utilisateurs. Ainsi, par exemple, vous disposez soudainement d’un champ de recherche intégré sur la page d’accueil. Vous pouvez ensuite poser des questions directes à Google Analytics (mais uniquement en anglais), telles que « Combien de mes sessions proviennent de la recherche organique au cours des 30 derniers jours ?

Connaissances et inconnues dans Google Analytics

Une métrique a baissé, on ne sait pas pourquoi. On peut maintenant parler de crise au sens classique du terme. Par exemple, les ventes sont en baisse, mais vous ne savez pas du tout pourquoi ! C’est une situation que vous avez probablement connue en tant qu’analyste web. La condition préalable est que vous ayez confiance en vos données : la première crise de votre entreprise est généralement la première fois que vous souhaitez vraiment disposer de données de haute qualité.

Outre la qualité élevée des données, le défi consiste toutefois à trouver la cause dans l’analyse du web. Vous connaissez l’effet, c’est-à-dire la baisse des ventes, mais vous ne savez pas pourquoi ! Ici, il vous aide à procéder de manière heuristique.

Heuristique dans l’analyse du web

Que signifie réellement l’heuristique ? L’heuristique est l’art d’arriver à des affirmations probables ou à des solutions réalisables avec des connaissances limitées (informations incomplètes) et peu de temps. Il s’agit d’une procédure analytique consistant à faire des déclarations sur un système avec des connaissances limitées en utilisant un raisonnement conjectural. 

Exemple : Nous en revenons donc à notre perte de revenus sans raison apparente initiale. Baisse des ventes par rapport à l’année précédente : La baisse des ventes peut être due à des facteurs internes et externes. En tant qu’analyste web, une première procédure heuristique (essais et erreurs) consisterait à essayer d’exclure les facteurs internes d’une baisse des ventes. Il serait donc utile, dans un premier temps, d’esquisser un diagramme en forme d’arbre qui définisse les ventes du commerce électronique. Dans notre cas, c’est très simple

Ventes = Sessions * Taux de conversion * Panier moyen

Dans un deuxième temps, je définirais maintenant ce qui influence les sessions, le taux de conversion et le panier moyen. Dans la suite de cet article, je vais vous montrer comment nous pourrions représenter cela dans une sorte d' »arbre des facteurs d’influence ».

Rapports personnalisés dans Google Analytics

Il ne reste plus qu’une étape à franchir dans Google Analytics : ce que nous avons défini ci-dessus dans notre arbre d’influenceurs, nous l’implémentons maintenant dans un rapport personnalisé dans Google Analytics. Vous pouvez trouver les rapports personnalisés dans Google Analytics en haut à gauche sous « Personnaliser ».

Nombreux sont ceux qui, dans le domaine de l’analyse web, mettent l’accent sur les mesures. Un bon rapport comporte autant de paramètres que possible. Cependant, je pense que la qualité d’une analyse tend à diminuer avec le nombre de métriques. L’objectif est plutôt de déconstruire la métrique pertinente (Ventes = Sessions * Taux de conversion * Panier moyen).

En revanche, la valeur d’une analyse augmente lorsque vous examinez les chiffres clés, peu nombreux mais pertinents, sous plusieurs niveaux d’observation (dimensions) différents. Et voici comment cela pourrait apparaître dans votre rapport.

Vous pouvez également télécharger ce rapport sur la page de notre outil Google Analytics. L’objectif était de parvenir à des déclarations probables ou à des solutions praticables en peu de temps.

Ce rapport personnalisé vous aidera désormais à isoler rapidement les problèmes majeurs qui ont provoqué une baisse des ventes. 

Automatisation des conclusions dans Google Analytics

Il existe certainement de nombreuses autres approches pour automatiser votre Google Analytics afin d’avoir plus de temps pour une analyse approfondie et trouver de meilleures informations sur votre activité. Dans cet article, on voulait vous montrer comment professionnaliser de manière significative votre capacité d’analyse.