L’arrivée de la nouvelle solution Google Analytics 4 réinvente l’approche de l’analyse des données inhérentes à votre site web en apportant avec elle une flopée de nouvelles fonctionnalités intéressantes toujours plus poussées et précises. Les acteurs du monde du Webmarketing habitués à Universal Analytics, vont voir l’interface évoluer vers quelque chose de plus moderne et avec une organisation simplifiée. En effet, l’enjeu de cette nouvelle solution est d’aller plus vite dans l’analyse des rapports et de cibler l’essentiel. Cette approche lissée nécessite donc une adaptation, et nous allons vous expliquer tout au long de cet article les enjeux d’entamer la migration vers GA4 dès que possible afin de commencer à récolter des données qui seront précieuses à l’avenir.
Quelles sont les évolutions proposées par GA4 ?
Contrairement à Universal Analytics, Google Analytics 4 voit son modèle réinventé avec notamment un changement de paradigme quant au système analytics. Auparavant, nous nous situions dans un modèle basé sur les pages vues et les sessions, aujourd’hui il s’agit de se concentrer sur les utilisateurs et les événements qu’ils effectuent.
Ainsi, Google Analytics 4 se concentre sur la récolte d’événements. Mais ce n’est pas tout, la structure complète des événements s’est vue modifiée. En effet, il s’agit dorénavant de récolter des paramètres qui viennent compléter les informations transmises par la balise. Ceux-ci fonctionnent sous la forme de champs à nommer et auxquels on passera une valeur. L’objectif final est de transmettre cette valeur à Google Analytics avec l’événement.
Pour donner un exemple, dans un contexte de e-commerce, lors d’un événement d’ajout au panier, la balise déclenchée recense différents paramètres renseignés par des variables, elles-même alimentées par les données produits. Celles-ci sont transmises grâce à la couche de données c’est-à-dire par les données transmises via le front-end. Dans notre exemple, il s’agirait donc de la référence du produit (id) ou encore du prix.
Il ne s’agit plus d’utiliser les champs Catégorie, Action et Libellé pour transmettre des paramètres via notre balise à Google Analytics, ils sont remplacés par les fameux paramètres expliqués ci-dessus. Il est donc nécessaire de spécifier un paramètre pour chaque donnée que l’on souhaite transmettre dans la balise événement GA4. De même, le système de dimensions personnalisées qui dans Universal Analytics nous permettait de transmettre des paramètres supplémentaires est remplacé par le système de paramètres.
Ces changements auront un impact sur notre façon de mettre en place et d’élaborer nos analyses. Il nous est possible de segmenter bien plus précisément grâce à la multitude de paramètres transmissibles, la puissance d’analyse des KPIs en est donc décuplée.
De même, ce changement de modèle induit une nouvelle approche de la mise en place du plan de taggage à partir de notre gestionnaire de balises, deux nouvelles balises sont disponibles et sont donc à implémenter pour correspondre à analytics 4. C’est à partir de ces deux là que nous pourrons transmettre les paramètres.
Pour finir, c’est l’accessibilité des données issues de GA4 qui se veut plus poussée. Il nous est désormais possible d’effectuer des exports de données plus précis notamment en termes d’audience avec Google Ads. Le suivi des conversions issues de votre site internet sera par la même occasion mieux mené.
La mise en place de tableaux de bord est plus simple et directement intégrée à l’interface dans l’onglet Analyse. Une correspondance avec Data studio est en cours de développement pour prendre en compte les nouvelles fonctionnalités de GA4 et permettre du dashboarding plus précis. Au contraire de Universal Analytics, GA4 dispose d’une liaison native à Big Query en offrant l’accès à de nouvelles requêtes et de nouvelles tables, ce qui permettra à l’avenir d’effectuer des statistiques web et une exploitation des données recueillies plus vaste et précise. Il s’agit de profiter de la puissance de calcul de google 360 sans avoir à payer l’outil.
Si vous souhaitez en apprendre plus, n’hésitez pas à aller lire l’article qui présente en détail les nouveautés Google Analytics 4 sur le blog de Bruno Guyot.
Quels sont les avantages de Google Analytics 4 ?
Google Analytics 4 propose une mise en place plus simplifiée du plan de marquage car dorénavant tout n’est qu’événement. Il s’agit donc de mettre en place des balises événement GA4 pour chaque interaction de l’utilisateur que l’on souhaite tracker (Ajout au panier, Vue d’une fiche produit, Transaction …). De même, l’outil dispose d’une liste d’événements récoltés automatiquement. Il met aussi en avant des événements recommandés pour lesquels il faut suivre les recommandations fournies par la documentation pour respecter les règles de bonnes conduites et une documentation claire. L’idée est de normaliser la récolte de données et ainsi de renseigner des rapports alimentés par défaut dans l’interface Google Analytics 4.
L’analyse des données et le changement de modèle de Google Analytics 4 offrent une approche user centric puisque l’outil se base sur l’utilisateur et son parcours client. L’idée est de suivre le comportement des visiteurs plus précisément et définir des segments avancés, grâce au suivi des événements collectés par utilisateur.
GA4 prend en compte une problématique cross-device en liant les propriétés Web et mobile. D’autres seront disponibles à l’avenir afin de centraliser toute l’analyse.
L’implémentation du Machine Learning est aussi un des aspects primordiaux. Plus les données récoltées seront importantes, meilleures seront les données prédictives proposées par l’IA et plus les possibilités d’optimisation seront précises. Les prédictions permettront, à coup sûr, de sélectionner les meilleurs leviers à actionner pour maximiser les conversions.
Pour finir, il est dorénavant possible de mettre en place plusieurs funnels e-commerce et ainsi de les composer à notre convenance ce qui peut décupler l’analyse. Cela règle notamment les problèmes de différence de funnels entre devices lorsque l’expérience utilisateur est différente dans le parcours d’achat par exemple.
Quelles sont les différences à prendre en compte entre le modèle de données de GA4 et celui d’Universal Analytics ?
Le nouveau modèle déployé par Google Analytics 4 induit un changement important de la couche de données (dataLayer). La couche de données correspond dans les faits à un tableau Javascript sans lequel on viendra stocker des variables renseignées par des données utilisateurs et/ou produits en lien avec les interactions du visiteur. Il s’agit plus communément des données issues du front-end par exemple dans le cadre d’une fiche produit, il s’agirait des informations produit.
La particularité du nouveau modèle de couche de données est à bien saisir puisque dorénavant l’utilisateur centralise un ensemble d’événements eux-même issus de son parcours client, toutes les étapes de son expérience sont comptabilisées comme des événements. Ainsi, une page vue sera comptabilisée comme un événement. Par conséquent, le dataLayer s’articule autour de la transmission d’une variable événement correspondant à l’interaction de l’utilisateur sur le site que l’on souhaite mesurer. Puis de différentes variables correspondant à des données que l’on peut récupérer dans nos variables Google Tag Manager en déclarant des variables “couche de données” et en les faisant pointer sur l’élément du dataLayer souhaité. Celles-ci ainsi renseignées peuvent être transmises aux paramètres de la balise et ainsi remonter, suite à son déclenchement, vers Google Analytics.
Cette spécificité permet de mieux appréhender et d’analyser le cycle de vie du client pour en tirer des informations et notamment en tirer une analyse de l’audience accrue. La personnalisation des événements GA4 est donc plus poussée pour permettre une meilleure segmentation des interactions des utilisateurs. Pour chaque événement une liste de paramètres spécifiques est à renseigner. Par conséquent, on ne retrouvera pas les mêmes entre un événement d’ajout au panier et un événement de transaction par exemple, car les informations à transmettre pour segmenter ne sont pas les mêmes.
Cette personnalisation remet donc en question l’organisation de notre couche de données. En effet, celle pensée pour Universal Analytics a été construite en prenant en compte les nécessités induites par son modèle. Mais GA4 n’est pas complètement compatible avec ce dataLayer puisque son modèle est centré utilisateur. Il faudra donc attendre une mise à jour spécifique des modules Google Tag Manager pour les utilisateurs de CMS comme WordPress pour qu’ils déploient un dataLayer compatible GA4.
Pour les développeurs, il est déjà possible de réhabiliter le modèle de couche de données de votre site pour le faire correspondre aux spécificités de GA4. Pour ça, la documentation de Google est guidée et claire notamment grâce à la mise en place d’événements recommandés pour les bonnes pratiques.
La factorisation des tags est une bonne pratique à mettre en place. En effet, il sera plus judicieux de regrouper les événements par catégorie de tag pour ne pas se retrouver avec une balise par événement.
Comment réussir sa migration vers GA4 ?
Google Analytics 4 évolue constamment, par conséquent, il faut continuer d’utiliser en parallèle sa propriété Universal Analytics pour profiter de l’éventail de fonctionnalités. L’idée est de tendre à un suivi du trafic plus poussé. Le nouvel outil est agrémenté continuellement afin de proposer toujours plus de spécificités et à l’avenir faire adhérer ses utilisateurs. En effet, Google a annoncé stopper les développements sur l’outil Universal Analytics, il faut donc penser à effectuer sa migration dès que possible.
Si votre propriété fonctionne sous Universal Analytics, pas de panique. Google a mis en place un assistant de migration simple et automatique pour déployer sa propre propriété Analytics 4 en parallèle de celle d’Universal Analytics. Ainsi, cela vous permettra de commencer le paramétrage et la récolte des données Analytics 4 tout en continuant d’utiliser Universal Analytics.
Concrètement, la migration s’effectue à l’aide d’un assistant directement dans votre espace d’administration de votre propriété Universal Analytics. Celle-ci est guidée, clés en main et permet de lier les deux propriétés pour qu’elles puissent évoluer en parallèle, vous n’avez pas à vous soucier de cette partie qui, en outre, est très bien expliquée.
Il est important d’avoir conscience que malgré la mise en place de GA4 via l’assistant, celle-ci ne récolte pas encore de données pour autant. En effet, les données GA4 ne sont pas compatibles avec les données Universal Analytics.
Par conséquent, votre nouvelle propriété nécessitera le déploiement d’une nouvelle balise de configuration GA4 implantée dans le conteneur de votre compte Google Tag Manager mis en place sur votre site. Cette balise permet de renseigner le code de suivi de la propriété GA4 afin de faire remonter les informations des différentes balises en place sur Google Tag Manager dans Google Analytics 4. Celle-ci fonctionne comme la balise de Suivi Analytics et recensera par conséquent l’ensemble des balises événements.
Mais c’est ici que l’obstacle de la collecte des données à partir du dataLayer se présente. En effet, la récolte de ces données ne suit plus la même logique. Puisque dorénavant, il s’agit de passer les données au travers des paramètres de chaque événement. Le nombre de paramètres par balise est plus important, on a donc la possibilité d’aller plus dans le détail et ainsi de remonter beaucoup plus d’informations vers Google Analytics.
De ce fait, il faudra sélectionner une stratégie de migration selon les spécificités de votre projet et de l’infrastructure en place. C’est donc vers la couche de données (=dataLayer) qu’il faut se tourner car c’est à partir d’elle que l’on extrait justement les données à transmettre à Google Analytics.
Ces stratégies de migration se divise en trois axes de conduite pour mettre en place votre propriété GA4 :
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La mise en place de GA4 en liant uniquement la propriété avec UA :
Simple et rapide à mettre en place, elle permet de commencer à récolter les événements collectés automatiquement. Néanmoins, elle n’est pas évolutive puisqu’elle n’est pas pensée pour être connectée au dataLayer et ainsi remonter des paramètres spécifiques avec des variables d’événements.
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La mise en place de GA4 en s’appropriant le modèle de dataLayer optimisé pour UA :
Cette méthode se base sur l’utilisation de la couche de données déployée pour UA notamment grâce aux modules Google Tag Manager disponibles sur les CMS. Le plugin CdC Google Tag Manager Enhanced Ecommerce pour Prestashop qui est très bien documenté. Une nouvelle version est d’ailleurs en cours de développement pour adapter le dataLayer aux codes de bonnes conduite GA4.
L’idée est donc d’exploiter les données remontées par le dataLayer et de transmettre les événements avec les paramètres disponibles. On ajoutera donc des Tags GA4 en conservant le même dataLayer que Universal Analytics. Cette méthode est plutôt personnalisable en fonction des spécificités de notre plan de taggage. Néanmoins, il faudra prendre le temps d’identifier les paramètres et les événements à migrer.
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La mise en place en refondant la totalité du dataLayer aux codes de bonne conduite de GA4 :
Cette méthode est la plus complexe puisqu’elle nécessite de repenser l’entièreté de sa stratégie de taggage. Ainsi, il faut réaliser un nouveau plan de taggage GA4 et nécessite de refondre son dataLayer selon les spécificités induites. À cette heure, ce travail représente une entreprise importante mais à l’avantage de suivre toutes les optimisations promulguées par Google.
Vous avez dorénavant, une vue d’ensemble des nouveautés et des spécificités de Google Analytics 4. Cet outil représente une réelle avancée en termes de Web Analytics et saura vous convaincre. notamment par son interface lisse et moderne. Mais aussi par ses fonctionnalités encore plus performantes et par sa compatibilité avec les différents outils de l’environnement Google. Commencez donc dès à présent à penser votre stratégie, identifiez les indicateurs clés de performance, appréhendez et comprenez votre audience pour augmenter le nombre de visiteurs, analysez votre trafic et actionnez les bons leviers pour atteindre vos objectifs de conversion. Identifiez les étapes de votre entonnoir de conversion, analysez leurs statistiques de trafic, interprétez et améliorez l’expérience utilisateur.