6 conseils pour améliorer la qualité de vos données dans Google Analytics | Intracto

01 April 2019

6 conseils pour améliorer la qualité de vos données dans Google Analytics

Presque tous les sites Web ou applications mobiles utilisent Google Analytics pour collecter des données sur les utilisateurs et les pages visitées.  En suivant ces 6 conseils, vous êtes certain que la qualité de ces données est la plus élevée possible. 

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Glenn Weuts
Glenn Weuts
Online marketeer

L'importance de données correctes

Beaucoup d'entreprises utilisent les données de Google Analytics pour surveiller les performances de leur plateforme en ligne. Sur base de ces données, il est souvent décidé d'ajuster certains éléments qui ne progressent pas aussi bien qu'attendu.

Malheureusement, nous remarquons parfois que le système de tracking n'est pas optimal, ce qui fait que les données collectées peuvent être mal interprétées. Si vous commencez à prendre des décisions basées sur des données incorrectes, cela peut bien sûr avoir des conséquences désastreuses.
 

Améliorez la qualité de vos données avec ces 6 conseils

Dans cet article, nous vous expliquons comment vous pouvez garantir la qualité de vos données afin de pouvoir prendre des décisions éclairées. Nous vous donnons 6 conseils pour augmenter la qualité de vos données dans Google Analytics :

  • Conseil 1 : Utilisez différentes vues
  • Conseil 2 : Soyez plus efficace avec les filtres
  • Conseil 3 : Placez correctement votre tracking-script
  • Conseil 4 :  Utilisez le DataLayer pour capter des données supplémentaires
  • Conseil 5 : Utilisez les dimensions personnalisées
  • Conseil 6 : Mettez en place des alertes personnalisées 

Conseil 1 : Utilisez différentes vues

Lors de la création d'une propriété Google Analytics, une vue est automatiquement créée, dans laquelle toutes les données non filtrées entrent. Malheureusement, les données non filtrées ne sont pas immédiatement utilisables pour prendre des décisions importantes. C'est pourquoi il est donc conseillé d'utiliser au moins 3 vues : 

  • Vue filtrée qui sert pour tous les reportings.  À partir de là, l'adresse IP du réseau de l'entreprise est filtrée, de même que les adresses IP des partenaires/fournisseurs éventuels.
  • Vue non filtrée qui sert de pur collecteur de données sur lequel vous pouvez vous appuyer en cas de problème avec les autres vues.
  • Vue test utilisée pour tester en profondeur les nouvelles fonctionnalités et les filtres avant qu'ils ne soient configurés dans les autres vues.
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Chez Intracto,  nous avons également créé une vue pour chacun de nos sous-domaines, afin de pouvoir mieux analyser la performance par sous-domaine

Conseil 2 : Soyez plus efficace avec des filtres

Vous avez la possibilité de définir des filtres pour chaque vue. Comme mentionné ci-dessus, il est recommandé d'exclure votre propre adresse IP. Souvent, les employés visitent le site web de l'entreprise plusieurs fois par jour, ce qui peut donner une idée déformée du trafic sur le site.

Parfois, les gens peuvent voir les pages d'un site web avec des majuscules différentes. Par exemple, si vous naviguez vers la page d'accueil, la page peut être affichée sous la forme /default.aspx ou Default.aspx. Cela crée 2 lignes différentes dans le rapport “All Pages“, alors qu'il s'agit de la même page.

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Le réglage de filtres Lowercase peut empêcher cela. Nous vous recommandons donc de régler immédiatement les filtres Lowercase suivants : 

  • Lowercase Campaign Name
  • Lowercase Campaign Medium
  • Lowercase Campaign Source
  • Lowercase Campaign Content
  • Lowercase Campaign Term
  • Lowercase Request URI

 

Enfin, il est recommandé de configurer un Hostname-filter qui ne collecte que les données sur les domaines que vous choisissez. Cela permet de garantir que le trafic provenant des domaines spam est automatiquement exclu. 

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Ces filtres vous assureront que vos données pourront être interprétées correctement et rapidement

Conseil 3 : Placez correctement votre tracking-script

L'emplacement du tracking-script dans le code de votre site web ou de votre application a également un impact sur les données collectées. Google vous recommande de placer le tracking-script Google Analytics aussi haut que possible dans la balise "head" de votre site Web, afin qu'il soit l'un des premiers scripts à être exécuté lorsque la page est chargée.

Si vous ajoutez le tracking-script tout en bas de la page source, il est possible que le script n'ait pas encore été exécuté lorsque le visiteur passe à la page suivante. Ceci entraîne l'absence d'une vue de page dans la session de l'utilisateur, et ces données sont donc sans valeur

Si vous utilisez un gestionnaire de balise, les mêmes règles s'appliquent. Ce script doit également être placé le plus haut possible dans la balise "head", afin que toutes les balises sous-jacentes puissent être exécutées aussi rapidement que possible.

Conseil 4 :  Utilisez le DataLayer pour capter des données supplémentaires

Le dataLayer, que l'on peut traduire par couche de données, peut être utilisé pour rendre disponibles des informations supplémentaires sur la page ou sur l'utilisateur pour un système de gestionnaire de balises. Ces données peuvent provenir du back-end de votre application ou directement de votre CRM.

Le gestionnaire de balises peut collecter des informations supplémentaires (catégorie de page, type de client, responsable commercial...) et les transmettre à votre compte Google Analytics.

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Ces valeurs supplémentaires peuvent être écrites dans les dimensions personnalisées, dont nous parlons plus en détail ci-dessous. 

Conseil 5 : Utilisez les dimensions personnalisées

À partir des dimensions personnalisées vous pouvez créer vos propres dimensions dans votre compte Google Analytics. Ces nouvelles dimensions peuvent être utilisées pour capter et analyser des données que Google Analytics ne conserve pas automatiquement.

En combinaison avec les dimensions standards offertes par Google Analytics, les données CRM peuvent par exemple être transmises et affichées dans un rapport adapté. Il est alors possible de visualiser le nombre de transactions (statistiques standards) par type de client (données CRM dans une dimension personnalisée). 

Le nombre de dimensions pertinentes varie d'une entreprise à l'autre. Toutefois, nous vous recommandons de définir les dimensions personnalisées ci-dessous pour augmenter la granularité de vos données : 

  • Client ID
  • Session ID
  • Hit Timestamp
  • Hit Type

Les dimensions ci-dessus mettent l'accent sur la distinction des utilisateurs uniques et leur comportement de visiteur. Ces données garantissent que les analyses futures du comportement des visiteurs pourront être effectuées plus efficacement. 

Conseil 6 : Mettez en place des alertes personnalisées

Les alertes personnalisée sont configurées au niveau des vues dans votre compte Google Analytics.  Ces alertes garantissent l'envoi d'un e-mail lorsque certaines conditions sont remplies.

Cette fonctionnalité est souvent utilisée pour détecter des changements étonnants dans vos données, sans que vous ayez à consulter votre compte Google Analytics quotidiennement. 

Nous utilisons les alertes ci-dessous sur notre compte Google Analytics : 

  • Nombre de sessions est inférieur à 10
  • Le taux de rebond augmente de plus de 15 % en comparaison avec la même journée au cours de la semaine précédente.
  • Le nombre de transactions e-commerce diminue de plus de 25 % en comparaison avec la même journée la semaine précédente.
  • Le nombre de demandes de contact (Goal Completions) est inférieur à 5 au cours de la semaine écoulée. 

Cette fonctionnalité offre une tranquillité d'esprit supplémentaire, sans qu'il soit nécessaire d'effectuer un suivi quotidien des données.

Besoin de plus de conseils ?

Vous vous posez des questions sur la qualité de vos données et sur la manière de les améliorer ? N'hésitez pas à nous contacter, nous serons heureux de vous donner des conseils supplémentaires en fonction de votre situation.