8 bonnes raisons de passer à Google Analytics 4 (GA4)

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Le 14 octobre 2020, Google annonçait le lancement de la nouvelle version de son outil de Web Analytics : Google Analytics 4. 

Beaucoup se demandent s’il est judicieux de passer sur cette nouvelle version et peu d’entreprises ont déjà entrepris la transition. Chez Digilityx, nous sommes persuadés qu’il est pertinent de passer de Universal Analytics à Google Analytics 4 et voici 8 bonnes raisons de le faire. 

1. Google Analytics 4 devient la nouvelle norme

Les développeurs des équipes Analytics de Google se concentrent désormais sur la nouvelle version GA4. Universal Analytics ne devrait donc plus voir apparaître de nouvelles fonctionnalités

Par défaut, lorsque vous créez une nouvelle propriété sur Google Analytics, Google vous pousse la création d’une propriété Google Analytics 4. 

Il est recommandé de créer une nouvelle propriété Google Analytics 4 au plus tôt, et ce afin de : 

2. Centraliser les données Web et Applications Mobile

Pour bien comprendre ce point, il est important de rappeler ce qu’est une Propriété sur Google Analytics. Il s’agit d’une base de données, qui récolte l’ensemble des informations envoyées par vos sites et applications mobiles, afin de pouvoir les visualiser sur votre interface utilisateur Google Analytics. 

Sur Universal Analytics, il existait deux types de propriétés : web et mobile. Les propriétés étant silotées, il était impossible de réconcilier les données provenant du Web et des applications mobiles au sein de l’outil

Avec Google Analytics 4, vous pourrez, en utilisant notamment un User ID (un identifiant utilisateur unique que vous poussez à Google à chaque inscription / connexion à votre service), réconcilier les parcours de vos utilisateurs App et Web. Par exemple, il vous sera possible d’isoler vos clients qui n’ont pas téléchargé votre application ou encore d’analyser finement les parcours menant vos utilisateurs de votre app à des pages web spécifiques. 

3. De nombreux événements sont trackés automatiquement

Google Analytics 4 collecte automatiquement un certain nombre d'événements (mesures améliorées), dès lors que vous avez posé votre nouvelle balise. Le tracking de ces événements nécessitait auparavant une configuration GTM spécifique ou encore un tracking dataLayer. 

Voici quelques exemples d’événements (Web) que vous pourrez traquer automatiquement avec GA4 : 

Pour accéder à la liste complète, rendez-vous sur la documentation Google.

4. Les événements sont beaucoup plus riches

Google propose trois types d’événements sur GA4 : 

Les événements recommandés correspondent à des événements standards, proposés par Google, pour traquer les principales interactions des utilisateurs. Google propose un naming particulier pour ces événements et leurs paramètres. D’après la firme, cette normalisation permettra d’accéder à de nouvelles fonctionnalités dans le futur

Ici, nous imaginons qu’il sera possible de détecter des anomalies dans la fréquence de déclenchement de ces événements ou encore de se comparer à ses concurrents. Par exemple, il serait possible d’identifier si son taux de transactions est inférieur à celui de ses concurrents. 

Les événements personnalisés permettent de traquer tout type d’interactions entre vos utilisateurs et vos interfaces, en passant par GTM et éventuellement, l’utilisation du dataLayer. 

Sur Universal Analytics, nous étions limités à 3 variables permettant de qualifier un événement : category, action, label. 

Avec Google Analytics 4, on passe à 25 paramètres qui peuvent porter les noms de notre choix. Par exemple, pour traquer un click sur un CTA, sur Universal Analytics, nous aurions procédé ainsi : 

Sur GA4, il est possible d’aller beaucoup plus loin : 

Ce nouveau modèle de données offre des possibilités quasi infinies pour traquer finement ses événements

5. L’exploration GA4 : un puissant outil de dataviz


Les formats d'exploration de Google Analytics 4


L’exploration est le nouvel outil de dataviz de Google Analytics 4, permettant de croiser hyper facilement les dimensions et les métriques afin de sortir toutes sortes de rapports. L’interface est bien plus simple d’utilisation que les “rapports personnalisés” qui nous étaient proposés sur Universal Analytics. 

L’outil permet de très simplement croiser les dimensions (en ligne et en colonne) et les métriques pour pouvoir analyser finement les comportements utilisateurs. Lors d’une formation GA4, une personne nous a dit “c’est un peu comme un tableau croisé dynamique, mais en beaucoup plus puissant, et avec des données web”. On ne peut pas mieux résumer. 

Outre le format libre, l’exploration propose des modèles de rapports, répondant aux principales problématiques de l’analytics : 

Un exemple de format libre sur Google Analytics 4


6. La personnalisation des rapports : la bibliothèque

Sur Universal Analytics, les rapports proposés par défaut par Google étaient statiques : 

GA4 introduit le concept de Bibliothèque, permettant de personnaliser les rapports par défaut, et même de créer de nouvelles collections de rapports. 

Si vous vous rendez compte que certaines données sont absentes des rapports par défaut, vous pouvez les modifier très facilement. Aussi, vous pouvez créer une toute nouvelle collection de rapports, faisant le focus sur un des parcours clés de votre business par exemple. 

Attention cependant, au jour où nous écrivons cet article (29/09/2021), il n’est pas possible d’ajouter des dimensions personnalisées aux rapports de la bibliothèque.

 

La bibliothèque Google Analytics 4

Encore une fonctionnalité qui ajoute de la flexibilité dans la visualisation des données Analytics.

7. Exporter ses données dans Big Query

Sur Universal Analytics, il était nécessaire de détenir un compte 360 (payant et très cher) pour exporter les données analytics brutes dans Big Query (entrepôt de données Google). Sur Google Analytics 4, cet export est totalement gratuit. Il suffit d’intégrer les deux comptes dans l’interface d’administration. 

Les possibilités qu’offre l’intégration à Big Query sont assez énormes. 

Par exemple, il est possible de réconcilier la donnée On et Offline afin d’analyser ses parcours utilisateurs cross canal ou encore de déclencher des rebonds commerciaux sur des utilisateurs réalisant des événements particuliers (un utilisateur montrant des signes de churn....) 

Pour résumer, cette possibilité d’export permet enfin d’exploiter sa donnée WebA en dehors de l’interface Google Analytics.

8. Les données LTV (Long Time Value) pour finement analyser son attribution

Google introduit de nouvelles métriques dans l’exportation “Durée de vie de l’utilisateur”. Celles-ci permettent d’analyser les actions / comportements / achats des utilisateurs sur l’ensemble de leurs sessions

Quelques exemples de nouvelles dimensions proposées : 

Ces métriques peuvent être croisées avec des dimensions telles que la source de trafic, le device de l’utilisateur ou encore les données géographiques afin de réaliser des statistiques long terme. 

Exemple de visualisation LTV Google Analytics 4

Conclusion

Le passage à GA4 n’est actuellement pas une obligation mais va vite devenir une nécessité. En effet, les nouvelles fonctionnalités évoquées précédemment vous permettront de mieux piloter vos actions marketing et produit, avec de la donnée plus fiable et plus fine

Ce passage vers GA4 nécessite une prise de recul sur ce que vous attendez de l’analytics et quels sont les événements les plus importants pour votre business. Aussi, si vous avez déjà un tracking dataLayer en place, GA4 requiert de revoir complètement votre configuration GTM.

Beaucoup de questions se posent quant à cette évolution : quand dois-je démarrer ? Quel impact sur Universal Analytics existant ? Quelles sont les bonnes pratiques ? 

Pour y répondre, on vous propose de réaliser un audit gratuit de votre configuration actuelle pour vous donner les principaux points d’attention à adresser afin de réussir cette transition avec brio ! 

Vous n’avez qu’à nous communiquer votre adresse email, on s’occupe du reste.

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AUTEUR(S)

Yanis SIF
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Yanis SIF
Consultant

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