Google Analytics App + Web - Un aperçu détaillé de la nouvelle fonctionnalité

Récemment, Google a introduit une nouvelle fonctionnalité Application + Web qui vous permet de combiner les données des sites et des applications mobiles dans une seule propriété Google Analytics. Cette nouvelle fonctionnalité devrait faciliter la vie des entreprises qui souhaitent suivre et analyser les actions des utilisateurs sur différentes plateformes.

Pour l'instant, App + Web est en test bêta, et il sera certainement encore développé et amélioré. Cependant, nous l'avons déjà testé, vérifié sa structure de données et essayé la fonctionnalité intégrée d'exportation vers Google BigQuery. Nous sommes impatients de partager nos premières impressions avec vous.

Dans le Google Analytics standard, tout est construit autour des sessions. App + Web s'en écarte et utilise un modèle de données basé sur des événements, des paramètres et des utilisateurs. En principe, il utilise le même schéma de données que Google Analytics pour Firebase et dispose des mêmes fonctionnalités, complétées uniquement par de nouvelles fonctionnalités.

D'une part, cette approche facilitera la vie des analystes produits, puisque les données des sites Web et des applications seront collectées dans le même format. D'autre part, en raison de la nouvelle structure et de la logique de traitement des données, les rapports existants devront être refaits.

Au lieu des paramètres personnalisés habituels aux niveaux de l'appel, de la session, du produit et de l'utilisateur, la version bêta d'Application + Web utilise des paramètres d'événement et des propriétés utilisateur. À première vue, cela semble limiter vos capacités. Et en fait, seules les options au niveau de l'utilisateur et du hit restent disponibles. En outre, il n'est pas clair s'il sera nécessaire de développer et de mettre en œuvre un système de métrique distinct pour le suivi personnalisé existant tel que les dimensions personnalisées.

Nous sommes ravis de voir Enhanced Measurement - une option intéressante qui élimine le besoin d'ajouter de nouvelles balises à votre site. En plus des événements (qui sont automatiquement collectés dans App + Web), vous pouvez suivre les pages vues et le défilement, les clics, les recherches de sites, les vues de vidéos et les téléchargements de fichiers. Pour configurer leur suivi, il suffit d'activer l'option dans les paramètres de la ressource.

Si vous utilisez le SDK ou gtag.js, vous pouvez utiliser Application + Web pour collecter certaines propriétés utilisateur sans ajouter de code supplémentaire à votre site. Par exemple, vous pouvez collecter des données démographiques, la marque de l'appareil, le modèle et le type d'appareil, la langue de l'utilisateur et les intérêts de l'utilisateur. Ces propriétés peuvent être utilisées comme paramètres pour les audiences et les filtres généraux dans les rapports.

Un autre bonus App + Web est un rapport d'entonnoir de vente personnalisé (alias "Entonnoirs spéciaux"), qui n'était auparavant disponible que pour les utilisateurs de Google Analytics 360.

De plus, dans la nouvelle propriété Application + Web, ce rapport offre plus d'opportunités. Par exemple, au lieu de cinq étapes, un maximum de dix sont désormais disponibles. Vous pouvez définir une limite de temps entre les étapes, utiliser des étapes facultatives, etc. Ces paramètres flexibles vous aideront à déterminer les étapes importantes de la conversion et à savoir à quel stade de l'entonnoir les utilisateurs se perdent sans créer de rapports à l'aide d'outils tiers.

Les rapports en temps réel familiers sont remplacés dans App + Web par la fonction StreamView. D'une part, il fournit plus de détails : vous pouvez voir plus de données sur les utilisateurs qui ont visité votre site ou votre application au cours de la dernière demi-heure. En revanche, StreamView ne fournit aucune donnée sur les sources de trafic disponibles en temps réel dans Google Analytics.

L'outil DebugView a également migré de Firebase vers App + Web, ce qui simplifie grandement les tests et l'introduction de nouvelles fonctionnalités sur le site.

Par rapport au Google Analytics standard, App + Web a des limites plus strictes sur les paramètres ainsi que sur le nombre et les noms des événements et des paramètres.

Par exemple, dans App + Web, vous pouvez utiliser :

• Jusqu'à 500 événements uniques (hors automatique) (max 40 caractères pour un nom d'événement)
• Jusqu'à 15 événements de conversion (similaire aux objectifs dans GA)
• Jusqu'à 25 paramètres par événement (max 100 caractères pour la valeur d'un paramètre transmis)
• Jusqu'à 25 propriétés utilisateur
• Jusqu'à 50 spectateurs

De telles restrictions peuvent interférer avec les opérations des grandes et moyennes entreprises avec de grands sites qui collectent de nombreux paramètres supplémentaires. Par exemple, quinze événements de conversion ne suffiront pas pour les entreprises avec un grand nombre de micro-conversions.

L'interface App + Web ressemble plus à Firebase qu'à Google Analytics standard, vous ne trouverez donc pas certains rapports importants pour les spécialistes du marketing. Par exemple, il n'y a pas de rapports sur les sources de trafic, l'analyse des coûts, le commerce électronique ou la recherche de sites, aucun regroupement de canaux publicitaires, etc.

Il n'est également toujours pas possible de télécharger des données sur les coûts publicitaires et des données hors ligne dans App + Web. Et il n'y a aucun moyen d'ajuster la durée de la session, qui par défaut est de 30 minutes. Peut-être que lorsque App + Web sortira des tests bêta, certaines de ces fonctionnalités apparaîtront.

Jusqu'à présent, App + Web n'a pas d'intégration directe avec Google BigQuery : les données sont téléchargées via Firebase et cette fonctionnalité n'est disponible que pour les clients disposant du plan Blaze. Autrement dit, les données téléchargées peuvent ne pas être échantillonnées, mais vous devrez payer un supplément pour le traitement des données en fonction du volume.

En ce qui concerne le temps de téléchargement, les données sur les événements de la journée en cours sont chargées dans la table intermédiaire toutes les 15 minutes (export flux). Une exportation complète des données se produit une fois par jour vers une table distincte, après quoi la table intermédiaire est supprimée.

Pour le moment, la structure de téléchargement pour App + Web est identique à la structure de téléchargement pour Firebase. À cet égard, il est probable que les données des tables soient traitées selon la logique Firebase. À en juger par la description des champs, lorsque les données sont téléchargées, la source, le canal et la campagne qui ont d'abord amené l'utilisateur à l'application (ou au site Web) sont enregistrés dans la table BigQuery. Pour l'attribution, le modèle Last-Click (Multiple Channels) est utilisé dans le champ traffic_source.

Après avoir effectué un téléchargement test, nous avons remarqué que la source, le support et la campagne sont également transférés avec les paramètres de l'événement, mais pas avec tous les événements (nous n'avons pas encore trouvé d'informations officielles à ce sujet, mais nous supposons qu'ils sont transmis avec des événements de pages vues et/ou de conversion). Le modèle d'attribution utilisé n'est pas encore apparent.

Nuances d'attribution dans Firebase :

• Les données d'attribution ne sont disponibles que pour les événements de conversion.
• La marque (non définie) dans les sources apparaît lorsqu'il n'y a pas de données sur la source, le support, la campagne, le type de réseau publicitaire ou la création.
• La fenêtre de conversion dans Firebase ne peut pas être modifiée : elle est de 30 jours pour l'installation et de 180 jours pour le réengagement (conversions dans l'application).

Non seulement l'évaluation des canaux publicitaires, mais aussi la mise en œuvre du plan de vente dépendent du modèle d'attribution que vous utilisez. Idéalement, le modèle d'attribution devrait prendre en compte la contribution objective de chaque canal de la chaîne avant la commande, combiner les données en ligne et hors ligne et avoir une logique de calcul transparente. OWOX BI Attribution fait tout cela.

Avec OWOX BI Attribution, vous pouvez évaluer la contribution de vos campagnes aux ventes sur votre site et dans vos magasins physiques et répartir efficacement votre budget publicitaire.

Avec App + Web, Google a changé l'approche de la création de rapports dans Google Analytics. Cette nouvelle propriété utilise un modèle de données basé sur les événements et leurs paramètres. En conséquence, le format de données pour le téléchargement vers Google BigQuery a changé.

En général, la fonctionnalité d'App + Web est encore grossière. Mais le produit est en version bêta et l'équipe Google prévoit des modifications et des améliorations. De nombreux rapports, paramètres et fonctionnalités familiers aux utilisateurs de Google Analytics standard ne sont pas encore disponibles dans ce nouveau type de propriété.

Alors, devriez-vous passer à App + Web maintenant ? Cela ne vaut certainement pas la peine d'arrêter votre collecte de données dans le Google Analytics standard. Il est préférable d'essayer les deux méthodes et de comparer leurs modèles de données et leurs rapports.

Les entreprises qui souhaitent analyser les données de leur application et de leur site Web dans une seule interface aimeront App + Web. Il vous permet de savoir quels canaux publicitaires et quelles plateformes attirent le mieux de nouveaux utilisateurs et génèrent plus de conversions.

Étant donné que les données sont téléchargées vers Google BigQuery à partir d'App + Web dans une structure différente et plus simple, il y a moins de champs imbriqués dont les analystes de produits doivent se soucier. En conséquence, il est plus pratique de travailler avec des requêtes SQL.

Avec cette mise à jour, Google a simplifié le processus de collecte des données et de leur transmission de Google Analytics à Google BigQuery pour les projets qui sont prêts à modifier considérablement la structure de leurs rapports et leur système de métriques sur le site.

• Étant donné que App + Web ne dispose pas encore de rapports standard sur les sources de trafic et l'analyse des coûts, il sera difficile pour les spécialistes du marketing de s'en servir pour évaluer l'efficacité des campagnes publicitaires - pour savoir combien de sessions une source particulière a apportées, comparer le ROAS de tous les canaux, etc.
• Entreprises soucieuses d'obtenir des données en temps réel, brutes et non échantillonnées de Google BigQuery
• et les entreprises qui transfèrent de nombreux paramètres personnalisés de leur site vers Google Analytics et qui souhaitent créer des rapports Google BigQuery sur ces paramètres n'en bénéficieront pas non plus.
• De plus, App + Web n'est pas destiné aux projets qui souhaitent télécharger sur BigQuery et utiliser les données de transaction dans des rapports ou aux entreprises qui souhaitent prendre en compte chaque étape de l'utilisateur dans l'entonnoir et évaluer honnêtement les canaux publicitaires sans donner toute la valeur. pour les conversions vers le dernier canal avant la commande.

Cependant, tout n'est pas si triste. Vous pouvez toujours accomplir toutes ces choses en utilisant OWOX BI ou la fonction BigQuery Export, qui est disponible dans la version payante de Google Analytics. Vous pouvez en savoir plus sur les fonctionnalités, les avantages et les inconvénients de ces deux méthodes dans notre article sur la différence entre OWOX BI et Google Analytics 360.

Si vous avez besoin d'aide pour configurer l'analyse Web et créer un système de métrique individuel pour votre entreprise, écrivez-nous à [email protected] ou remplissez le formulaire de contact sur notre site.