Comment exporter des données brutes à partir de Google Analytics

Pourquoi avez-vous besoin de collecter des données brutes non échantillonnées ? Pour obtenir des données complètes pour les rapports marketing et estimer correctement l'efficacité publicitaire. Dans cet article, nous allons explorer comment vous pouvez collecter des données brutes et où les stocker.

Google Analytics est un leader incontesté parmi les services d'analyse Web. Il est gratuit, facile à utiliser et fournit des informations sur les KPI clés des entreprises en ligne. Cependant, il existe des limitations dans le système qui vous empêchent d'approfondir les données et de les explorer de tous les côtés.

1. Les données que vous voyez dans les rapports Google Analytics sont toujours agrégées et ce processus échappe à tout contrôle.
2. L'échantillonnage, qui peut sérieusement fausser vos données et conduire à de mauvaises décisions commerciales.
3. Les rapports ne peuvent contenir qu'un nombre limité et uniquement des combinaisons spécifiques de paramètres et de ratios.
4. Limitation sur un nombre de lignes.
5. Temps de traitement des données — Si vous utilisez une version gratuite de Google Analytics, vous devez attendre jusqu'à 24 à 48 heures pour que le système termine le traitement des données.

Heureusement, la plupart de ces problèmes peuvent être résolus avec des données brutes. Plutôt cool, hein ? Voyons comment obtenir des données brutes.

Configurez la collecte automatique de données brutes via OWOX BI Pipeline - tous les appels envoyés de votre site Web à Google Analytics sont envoyés à Google BigQuery en parallèle. Grâce à cela, chaque hit est disponible dans GBQ en quelques minutes.

Les tableaux avec les données de session sont formés selon l'algorithme OWOX BI — ce processus est décrit en détail dans notre centre d'aide. En parallèle, OWOX BI utilise une structure de données compatible avec la structure GA, sous laquelle de nombreux exemples de requêtes SQL sont écrits. Cela permet à votre équipe de gagner du temps dans la préparation des rapports.

La collecte de données brutes sur les hits avec OWOX BI vous offre ces avantages :

• Les données de comportement des utilisateurs sont transférées à Google BigQuery en temps réel et sans restriction sur le nombre de visites.
• Dans Google Analytics, le nombre de paramètres utilisateur est limité : 20 dans la version standard et 200 dans la version payante. Mais dans GBQ, vous pouvez collecter autant de paramètres personnalisés que vous le souhaitez et créer des rapports plus approfondis pour une analyse détaillée.
• Vous pouvez créer des rapports dans GBQ sans échantillonnage ni restriction sur le nombre et la compatibilité des paramètres et des dimensions, pour n'importe quelle période.
• Contrairement à Google Analytics, dans BigQuery, vous pouvez collecter et utiliser les données personnelles des clients, y compris les adresses e-mail et les numéros de téléphone.
• OWOX BI calcule la valeur de chaque session. Grâce à cela, vous pouvez calculer le ROI/ROAS pour les nouveaux utilisateurs et les anciens utilisateurs. Et vous pouvez évaluer l'efficacité de la publicité pour différentes régions, groupes de produits, pages de destination, versions mobiles et applications.
• Le service vous permet de mettre à jour rétrospectivement les données sur les coûts, les utilisateurs et les transactions déjà téléchargées sur GBQ. Vous pouvez prendre en compte les commandes achetées, les retours après achat, ou, par exemple, savoir ce que faisait le nouvel abonné sur votre site 30 jours avant l'inscription.
• Chaque jour, OWOX BI compare les données de votre BigQuery avec les informations de GA et signale des écarts importants. Vous ne perdez aucune donnée importante que les trackers tiers ne peuvent pas fournir.

Comment configurer la collecte de données brutes à partir d'un site Web dans Google BigQuery à l'aide d'OWOX BI :

1. Utilisez votre compte Google pour vous connecter.
2. Choisissez les données que vous souhaitez collecter dans GBQ, fournissez des accès et créez un pipeline de données.
3. Copiez le code de suivi et publiez-le sur le site Web d'une manière qui vous convient.

Vous pouvez télécharger des instructions détaillées sur la configuration de l'importation de données brutes du site Web vers BigQuery.

Google Analytics vous permet de récupérer des informations à l'aide d'API. En particulier, l'API Core Reporting vous permet d'accéder aux dimensions et aux métriques de la vue de rapport que vous avez choisie depuis l'extérieur de l'interface GA.

De plus, il existe une solution de contournement qui vous permettra d'accéder aux données de chaque hit et de faciliter l'intégration des données. Ceci peut être réalisé en utilisant la fonctionnalité API avec des dimensions personnalisées dans Google Analytics.

Les dimensions personnalisées peuvent être utilisées pour capturer, analyser et visualiser des informations qui ne sont pas présentées par défaut dans Google Analytics. Vous pouvez utiliser des dimensions personnalisées comme clés pour combiner les informations de GA et d'autres systèmes, ainsi que pour enrichir vos rapports avec des informations pertinentes pour votre entreprise. Par exemple, vous pouvez enregistrer l'ID utilisateur de votre base de données et l'utiliser pour intégrer des actions hors ligne et en ligne.

Exemples de dimensions personnalisées :

1. Horodatage de l'appel : une dimension personnalisée de l'étendue de l'appel qui capture l'horodatage exact du moment où l'appel s'est produit, au format aaaa-mm-jjThh : mm : ss avec le décalage de fuseau horaire.
2. ID de session - une dimension personnalisée de portée de session qui collecte une valeur aléatoire unique, utilisée pour identifier les hits qui appartiennent à la même session.
3. ID client — une dimension personnalisée de portée de session qui collecte la valeur unique attribuée à l'appareil du client à partir du cookie _ga.
4. ID utilisateur - une dimension personnalisée de portée qui collecte la valeur représentant un utilisateur qui s'est connecté à votre site Web, vous permettant d'identifier toutes les sessions et tous les accès de cet utilisateur particulier.

Le mérite de cette liste d'exemples revient à Simo Ahava pour son excellent article sur l'amélioration de la collecte de données avec des dimensions personnalisées et Google Tag Manager.

Pourquoi une API n'est-elle pas une solution parfaite ?

L'API Google Analytics résoudra-t-elle le problème de l'échantillonnage ? Cela dépend du trafic généré par votre site Web. Si le trafic n'est pas trop élevé et que vous choisissez une période de rapport courte, l'échantillonnage peut être évité. D'autre part, vous devrez exécuter des centaines de requêtes pour obtenir des données non échantillonnées.

Étant donné que les informations seront exportées depuis Google Analytics, toutes les conditions de traitement des données GA, y compris la compatibilité des dimensions et des métriques et le temps de traitement des données, s'appliqueront également. Mais pour les startups et les petits projets, l'API peut fonctionner comme une solution temporaire. Simo Ahava a un excellent article sur son blog où il explore ce qui peut être considéré comme des défauts du schéma de données de Google Analytics.

Il existe également des limites et des quotas spécifiques à l'API Google Analytics, tels que le nombre de dimensions et de métriques dans une requête et la quantité de données que vous pouvez extraire par jour.

De plus, vous aurez besoin d'espace pour stocker les informations exportées. Cela nous amène à une approche plus sophistiquée qui s'avérera sûrement avantageuse pour votre entreprise.

Google Analytics 360 n'est pas un outil bon marché, mais vous en avez pour votre argent et plus encore. En plus de bénéficier des fonctionnalités avancées de la plate-forme payante, les utilisateurs de Google Analytics 360 peuvent exporter des données brutes au niveau des appels et des sessions de Google Analytics vers Google BigQuery via une intégration native.

Vous avez le choix entre deux options d'exportation :

1. Données exportées en continu . Avec cette option, vous obtenez chaque jour un fichier exporté avec les données Google Analytics de la veille et trois autres fichiers exportés avec les données de la journée en cours. Les données des services Google liés sont également disponibles.
2. Exportez les données en continu . Cette option vous permet d'obtenir des données plus récentes avec des exportations vers Google BigQuery toutes les 10 à 15 minutes. Dans ce cas, Google BigQuery facture 0,05 $ supplémentaire pour chaque gigaoctet de données traitées. Notez que les données des services liés à Google Analytics, tels que DoubleClick for Publishers, AdSense et AdX, ne peuvent être exportées que pour la veille, sur une base quotidienne.

Lorsque vous associez initialement une vue Google Analytics à Google BigQuery, Google Analytics 360 exporte automatiquement 10 milliards de visites ou 13 mois de données historiques dans BigQuery. N'est-ce pas une bonne affaire pour ceux qui ont eu du mal à échantillonner tout ce temps ?

Et voici la cerise sur le gâteau : les utilisateurs de Google Analytics 360 reçoivent un crédit de 500 USD par mois pour couvrir les frais d'importation, de stockage et de traitement des données dans Google BigQuery.

Vous pouvez également cloner les résultats que vous envoyez à Google Analytics et traiter ces informations clonées quelque part en dehors de GA. Pour cela, vous pouvez essayer de stocker les hits sur vos propres serveurs ou d'utiliser une solution basée sur le cloud. À elles seules, les données sur les hits ne vous donneront pas de données sur la source, le support ou la campagne, ni sur le coût de la publicité ou les informations sur l'emplacement. Cependant, cette approche vous permettra d'obtenir des accès bruts dès qu'ils sont envoyés depuis votre site Web et de les utiliser à des fins qui ne nécessitent pas de données au niveau de la session, telles que l'envoi d'e-mails transactionnels en temps opportun et l'identification des problèmes de performances du site Web.

Si vous ne souhaitez pas consacrer du temps et de l'argent à la conception de votre propre connecteur, une équipe d'analystes OWOX BI peut vous aider. Inscrivez-vous à une démo pour demander une réunion et découvrez comment OWOX peut répondre aux besoins de votre entreprise.

Que vous soyez une petite startup ou une grande entreprise, il y a un certain nombre de facteurs à prendre en compte lors du choix d'un système de stockage de données. Quelle que soit l'option que vous choisissez, voici un bref aperçu de ce que vous devriez rechercher :

• Capacités de traitement des données . Collecter des données brutes, c'est bien, mais si vous n'êtes pas en mesure de les traiter et d'extraire les informations dont vous avez besoin, ces données ne vous seront d'aucune utilité.
• La possibilité d'évoluer de manière flexible en fonction des besoins de votre entreprise . Au fur et à mesure que votre entreprise se développe, vous souhaiterez que votre entrepôt s'adapte en conséquence.
• Normes de haute sécurité . Vous devez être sûr que vos précieuses données sont protégées et entièrement sous votre contrôle.
• Coût raisonnable .

Heureusement pour nous tous, il n'est pas nécessaire de réinventer la roue, d'autant plus que de bons services existent déjà comme Google BigQuery, un entrepôt de données basé sur Google Cloud Platform conçu pour l'analyse de données.

Google BigQuery permet de stocker et de traiter des milliards de lignes (c'est-à-dire des gigaoctets et des pétaoctets de données !) en utilisant la syntaxe de type SQL. Vitesse de traitement incroyable ? Vérifier. Évolutivité ? Vérifier. Une sécurité des données inégalée ? Vérifier. Le service fournit tout ce dont vous avez besoin pour une analyse avancée d'énormes quantités de données.

Google BigQuery est un service payant, mais vous ne payez que la quantité de données stockées et traitées. Les 10 premiers gigaoctets stockés et 1 téraoctet traité par mois sont gratuits. Après cela, Google facture 0,02 USD pour chaque gigaoctet stocké et 5 USD pour chaque téraoctet traité. Selon les conditions d'utilisation au moment de la rédaction, les nouveaux utilisateurs de BigQuery bénéficient également d'un crédit de 300 $ à dépenser sur 12 mois.

Pourquoi Google BigQuery n'est-il pas une solution parfaite ?

Si vous êtes complètement nouveau sur GBQ, vous devrez peut-être comprendre comment les informations sont organisées dans ce service.

Tout d'abord, gardez à l'esprit que GBQ prend en charge les champs imbriqués et répétés. Étant donné que les données Google Analytics sont organisées dans une structure hiérarchique d'appels, de sessions et d'utilisateurs, vous devrez peut-être apprendre à interroger les données pour accéder aux valeurs de ces champs imbriqués et répétés.

Consultez ces références pratiques pour les clauses JOIN et FLATTEN : vous devrez peut-être les utiliser souvent. Une autre chose à garder à l'esprit lors de l'utilisation de BigQuery est que certaines mesures disponibles dans l'interface Google Analytics ne seront pas calculées automatiquement, telles que le nombre total d'utilisateurs et le nombre total d'événements.

L'exportation de données brutes à partir de Google Analytics est plus facile qu'il n'y paraît à première vue. Que vous décidiez d'investir dans une solution prête à l'emploi ou de créer la vôtre, c'est à vous de décider. Ne laissez pas cet excellent atout inutilisé.

Exploitez les données que vous collectez. Recherchez de nouvelles idées. Intégrer. Expérience. Prenez le pouls de votre site Web et communiquez avec les clients lorsqu'ils ont le plus besoin de vous. Et rappelez-vous que vous pouvez toujours poser des questions dans la section des commentaires ci-dessous. Nous vous répondrons avec plaisir !

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