Principaux avantages de Google Analytics 4, ou pourquoi vous devriez changer maintenant

Le 16 mars 2022, Google a annoncé qu'il fermerait Universal Analytics l'année prochaine. La version standard cessera de fonctionner le 1er juillet 2023 et Universal Analytics 360 cessera de traiter les hits à partir du 1er octobre 2023. Tous ceux qui ne sont pas encore passés au nouveau Google Analytics 4 devront bientôt le faire, car ils restent sur le l'ancienne version ne fonctionnera pas.

Dans cet article, nous analysons les principaux avantages de Google Analytics 4 et pourquoi vous ne devez pas retarder votre transition vers la nouvelle version.

Au cours de la dernière décennie, les gens ont commencé à vivre sur Internet et à y accéder régulièrement à partir de plusieurs appareils. Si auparavant nous analysions les cookies, les appareils, les navigateurs, les visites de la publicité contextuelle, la recherche et les réseaux ciblés, il est maintenant extrêmement important d'analyser le flux d'un utilisateur spécifique sur les appareils, les plateformes et les produits.

Aujourd'hui, les entreprises qui connaissent leurs clients gagnent. La dernière mise à jour de Google Analytics reflète le fait que nous comprenons désormais un utilisateur non pas comme un ensemble de cookies mais comme une personne spécifique. Nous comprenons qu'ils peuvent agir sur différentes plateformes et que les profils d'un individu sur toutes les plateformes doivent être connectés.

Selon les estimations des géants analytiques occidentaux, la situation suivante existe sur les marchés américains et européens :

• 85% des entreprises citent la gestion de l'expérience client comme leur priorité. Cela signifie qu'ils investissent dans le suivi et l'analyse de l'expérience client. Ils comprennent qu'il est nécessaire de construire une entreprise et des analyses autour de l'utilisateur et non autour du flux de trafic et des sessions que le système d'analyse affiche.
• 40% des entreprises construisent leur marketing en utilisant le modèle de marketing basé sur les comptes (ABM). Il s'agit d'une stratégie de mise en valeur et de construction d'une communication personnelle avec un client spécifique.

Les cookies appartiennent peu à peu au passé. Leur durée de vie est limitée et la possibilité de travailler avec des cookies tiers est limitée. Ils ne sont plus une source fiable de données sur les personnes ou un support fiable pour la construction d'une plate-forme analytique. Par conséquent, Google Analytics 4 s'éloigne des cookies.

En 2021, Google Analytics a connu une grosse mise à jour qui a changé beaucoup de choses :

• Architecture
• Canalisations de données
• Mécanique d'acquisition de données et d'identification des utilisateurs
• Événements automatiques
• Capacités analytiques ;
• Intégrations
• Interface

Google Analytics et de nombreux autres systèmes d'analyse ont une architecture basée sur les sessions/cookies avec un identifiant racine pour chaque ensemble de cookies. Dans Google Analytics, cet identifiant est appelé Client ID. Il existe également des sessions — des visites d'utilisateurs — sur la base desquelles tous les rapports sont construits. À un moment donné, c'était une condition préalable au passage à un modèle de fonctionnement du système de commerce électronique. Mais au fil du temps, de nombreuses erreurs et problèmes liés au modèle de session sont apparus. Par exemple, construire une analyse de cohorte normale, compter les conversions et évaluer les campagnes publicitaires en termes d'efficacité et d'impact sur les affaires était une aventure.

Google Analytics 4 est un système basé sur les événements et sur les utilisateurs. Tout dans Google Analytics 4 est construit autour de l'utilisateur (et non de la session), et toute interaction avec le site Web est considérée comme un événement. Les événements sont enregistrés et le chemin de l'utilisateur à travers le site Web est construit à partir d'eux. En fait, en travaillant avec ces événements, comme avec les micro-conversions, nous pouvons construire l'attribution basée sur l'entonnoir dont de nombreuses entreprises ont besoin pour évaluer au plus tôt l'efficacité des investissements dans le marketing Internet.

À première vue, peu de choses ont changé en termes de pipelines de données. Dans Universal Analytics, vous pouvez configurer le suivi du site Web et des applications mobiles via Firebase. Mais qu'avions-nous vraiment ? Il y avait un pipeline de données à partir du site Web et un pipeline de données indépendant à partir d'applications mobiles. Pour les connecter, vous avez dû faire une quantité raisonnable de bricolage avec les cookies. De plus, il y avait un pipeline de données séparé du système CRM avec User ID. Si, pour une raison quelconque, nous ne pouvions pas attribuer l'ID utilisateur, nous utilisions Google Signals à la place.

Désormais, Google Analytics 4 peut utiliser les données comme un seul pipeline : Site Web + Application + ID utilisateur. Auparavant, nous disposions de trois pipelines de données indépendants, alors que nous disposons désormais de rapports unifiés sur les sites Web, les applications mobiles et l'ID utilisateur. De plus, vous n'avez plus besoin de créer une vue séparée sous ID utilisateur. Google Analytics 4 a complètement abandonné les vues : tout est configuré au niveau de la propriété.

Auparavant, les données étaient obtenues sur la base de cookies ou d'informations que vous pouviez collecter indépendamment sur l'utilisateur, telles que l'ID utilisateur de vos systèmes CRM, ERP, CMS ou PPM.

Désormais, chaque utilisateur peut se voir attribuer simultanément un ID utilisateur, des signaux Google et, surtout, un ID d'appareil. Si vous ne pouvez pas utiliser l'ID utilisateur, vous pouvez le remplacer par l'ID de l'appareil. Toutes les statistiques sont construites autour de l'utilisateur ou de l'identifiant unifié de l'appareil, pas des cookies. Auparavant, une personne qui visitait un site Web à partir de deux navigateurs différents mais à partir du même appareil avait deux ID client différents. Cela signifiait qu'il n'était pas possible de lier les statistiques pour ces ID s'il n'y avait pas d'autorisation sur le site Web et s'il n'y avait pas d'ID utilisateur. Selon Google Analytics, il s'agissait de deux visiteurs différents. Désormais, grâce à Device ID, ces visites peuvent être regroupées dans un seul profil sous le capot de Google Analytics 4.

Auparavant, après avoir installé Google Analytics sur le site Web, nous recevions des champs vides. Nous ne recevions que du trafic qui n'était pas toujours collecté correctement car l'entreprise, par exemple, avait plusieurs domaines et le suivi inter-domaines n'était pas configuré. Ce problème était particulièrement pertinent pour les petites et moyennes entreprises. Les entreprises recevaient des statistiques inutiles, selon lesquelles peu de choses pouvaient être comprises ou prédites sur l'efficacité des investissements publicitaires.

Désormais, lors de l'installation, Google Analytics 4 configure les événements automatiques par défaut : pages vues, défilement, clics sortants, téléchargements de fichiers, etc. Cela permet aux personnes qui ne connaissent pas bien Google Analytics et qui ne veulent pas perdre leur temps de prérégler l'événement. Cela permettra aux spécialistes du marketing qui travaillent davantage avec ces analyses d'obtenir des informations pour évaluer et prédire leurs performances.

Universal Analytics est célèbre pour ses rapports complexes et ses données contradictoires. Il présente aux utilisateurs un million de tableaux, de nombres et de formats. De plus, lors de la configuration des rapports, vous pouvez tomber sur des paramètres incompatibles et les découvrir uniquement lorsque vous enregistrez le rapport. Les rapports ne sont pas conviviaux et les capacités du système sont limitées par l'architecture basée sur les cookies et l'ID client.

Dans Google Analytics 4, vous pouvez créer des rapports, des tranches de données et des audiences et les comparer lors de vos déplacements. C'est beaucoup plus rapide et pratique. Vous disposez désormais d'un ensemble de données unique sur les utilisateurs et les actions qu'ils effectuent sur le site Web ou dans l'application, et vous pouvez structurer ces données d'une manière qui vous convient. En fait, Google Analytics 4 est un ensemble de tableaux de bord bien personnalisés.

Universal Analytics est difficile à intégrer. Le protocole de mesure vous permet de transférer des données vers Google Analytics, mais il n'est pas toujours stable et transparent dans le suivi et les tests. En conséquence, nous avons des intégrations personnalisées instables et des règles du jeu loin d'être transparentes - par exemple, avec l'échantillonnage ou la quantité de données téléchargées. Nous recevons des données en grand nombre dans diverses interfaces mal connectées. De plus, pour télécharger des données sur Google BigQuery, vous devez soit passer à Google Analytics 360, soit utiliser des services tiers.

Google Analytics 4 est un système de données unique. Désormais, nous voyons toutes les données sur les actions des utilisateurs sur nos sites Web dans une seule interface. Ces données peuvent être facilement intégrées aux services publicitaires de Google et à BigQuery.

Dans Google Analytics 4, l'interface a beaucoup changé pour la première fois. Dans les versions antérieures, les rapports semblaient familiers depuis de nombreuses années. Nous avons maintenant une interface rapide très similaire à l'interface de Google Data Studio, à laquelle vous devez vous habituer.

Si vous vous frayez un chemin dans l'analyse maintenant, vous avez de la chance. Il vaut mieux commencer par l'interface de Google Analytics 4, car c'est l'avenir.

Depuis le 7 janvier 2022, un modèle d'attribution multicanal basé sur les données est disponible pour tous les utilisateurs de Google Analytics 4.

Que voulons-nous d'un modèle d'attribution ? Pour qu'il soit précis et compréhensible. Mais les modèles d'attribution standard disponibles dans Universal Analytics ne répondent qu'à l'une de ces exigences.

Par exemple, le modèle d'attribution au dernier clic le plus populaire (dernier clic, dernier clic non direct) est tout à fait compréhensible : toute la valeur est donnée à la dernière campagne. Mais il a un inconvénient évident : il ignore la contribution de toutes les campagnes sauf la dernière.

De nombreuses personnes utilisent les conversions associées, notamment pour évaluer les campagnes display. Ce modèle donne de la valeur aux conversions de chaque campagne avec laquelle l'utilisateur a interagi. Mais une telle évaluation est extrêmement imprécise puisqu'elle ne prend en compte que le fait qu'une campagne existe dans la chaîne et ignore son degré d'influence.

Les modèles d'attribution probabilistes tels que Data-Driven produisent des résultats plus précis. Ils évaluent dans quelle mesure une certaine campagne a augmenté la probabilité de conversion et, en conséquence, déterminent sa valeur.

Auparavant, seuls les utilisateurs de Google Analytics 360 avaient accès à l'attribution basée sur les données. Et pour l'utiliser, ils devaient remplir des conditions supplémentaires. Par exemple, ils devaient avoir un compte dans Google Ads qui avait accumulé au moins 15 000 clics sur les annonces et pour une action de conversion avait reçu au moins 600 conversions en 30 jours.

Contrairement aux versions précédentes, Google Analytics 4 peut modifier le modèle d'attribution prédéfini pour tous les rapports. Désormais, vous pouvez non seulement appliquer gratuitement des modèles cross-canal basés sur des règles, mais également un modèle alternatif basé sur les données.

Résumons :

• Google Analytics est devenu plus intelligent. Il automatise de nombreuses opérations qui étaient auparavant effectuées manuellement.
• Il y a plus d'opportunités. Google Analytics est devenu une plate-forme d'analyse plus professionnelle que dans les éditions précédentes.

Les services d'automatisation Analytics ne perdront pas leur pertinence pour plusieurs raisons :

• Il existe encore beaucoup de sources de données pour l'analytics : Google Analytics, ClickHouse, Amplitude, Google BigQuery, etc. comme OWOX BI, seront en demande.
• Il existe de plus en plus d'outils publicitaires. TikTok prend de l'ampleur et la publicité se développe grâce aux blogs. Les gens commencent à venir dans votre entreprise à partir de sources de plus en plus nombreuses.
• Il est encore nécessaire de fusionner les données. Même dans la quatrième édition, Google Analytics ne rassemble pas toutes les données nécessaires. De plus en plus d'entreprises découvriront Google BigQuery car l'intégration des données avec le stockage est devenue plus facile.
• La valeur des solutions BI ne fait que croître. Les entreprises ont besoin de leur propre environnement analytique pour prendre des décisions. Les entreprises ont besoin que la gestion repose sur des analyses de durée de vie, de sorte que les services qui fournissent des solutions de BI sont de plus en plus demandés.

Pour être efficaces dans la réalité actuelle, les entreprises doivent :

• Connaître leurs clients en tant que personnes, et non en tant qu'ensemble de cookies. Sinon, au cours des prochaines années, il n'y aura rien sur quoi se concentrer.
• Comprenez l'intégralité du parcours client, pas des fragments. Sans analyse du parcours client, il est impossible d'investir correctement (avec un CRR minimal et un ROMI maximal).
• Construire une communication personnalisée avec chaque client. Il existe désormais un nouveau cycle de développement basé sur les données pour le marketing et l'analyse numériques. Les entreprises ont une réelle opportunité de suivre une personne sur plusieurs appareils et de fusionner ces données dans un seul environnement analytique (dans le même Google Analytics 4), puis de les transférer vers une base de données analytique et de les fusionner avec les données de leurs propres systèmes. Le résultat devrait être une communication personnalisée avec chaque segment d'audience de votre base de données. Ou avec chaque entreprise individuellement, si vous construisez votre marketing selon le modèle ABM.

Cela signifie qu'il est extrêmement important de collecter toutes les informations sur vos utilisateurs et de les utiliser dans l'analyse du marketing et de l'automatisation.

• Essayez d'identifier votre audience le plus précisément possible et accumulez les données des utilisateurs. Réfléchissez à la manière dont vous vous assurerez de recevoir un ID utilisateur sur le côté de votre site Web et d'autres plates-formes.
• Lors de l'identification des visiteurs, n'oubliez pas de protéger les données personnelles. Avertissez vos utilisateurs que vous collectez des données à leur sujet.
• Installez Google Analytics 4 en parallèle avec Universal Analytics. Pourquoi travailler en parallèle ? Pour l'instant, ces versions offrent différentes possibilités. Par exemple, Google Analytics 4 vous permet de connecter des profils dans une architecture basée sur les événements. Cela permet de consigner les événements et de créer le parcours d'un utilisateur depuis votre site Web ou entre vos plateformes. C'est difficile à faire dans Universal Analytics.
• Si vous avez une application mobile, compilez les données dans Google Analytics 4.
• Mettez en place un suivi de tous les événements significatifs : les micro-conversions et les conversions nécessaires pour évaluer l'entonnoir. Dans la plupart des cas, l'attribution basée sur l'entonnoir est un outil décisionnel important concernant l'efficacité des investissements et des modifications apportées au site Web. Les événements que Google Analytics 4 configure par défaut ne suffisent pas dans 99% des cas.
• Tenez-vous au courant des mises à jour de l'API et ajustez vos systèmes de collecte de données.
• Configurez des rapports et des audiences de base. Par exemple, Google Analytics 4 peut être utilisé comme tableau de bord analytique pour la gestion de l'entreprise. Afin d'éviter de se noyer dans un million de rapports et d'éviter de configurer des rapports dans Data Studio, vous pouvez configurer un tableau de bord analytique dans Google Analytics 4 et l'utiliser comme outil de reporting pour les clients ou la direction.
• Fusionnez toutes les données d'audience disponibles dans une seule base de données. Essayez d'enregistrer un maximum de données sur votre audience (identifiée ou non) dans vos bases de données. Cela vous permettra de ne pas dépendre des mises à jour et des modifications des systèmes d'analyse et d'enregistrer des données sur les personnes avec lesquelles vous interagissez.
• Mettre à jour les supports de formation de l'entreprise sur Google Analytics.
• Assurez-vous que les rapports actuels ne seront pas interrompus après le passage à Google Analytics 4. Il existe deux options : soit refaire les rapports et réécrire toutes les requêtes SQL pour la structure de données de Google Analytics 4, soit simuler les données (OWOX BI peut le faire). OWOX BI transforme automatiquement les données en une structure simulée et les connecte aux rapports. Modifiez simplement la source de données, modifiez l'objet au niveau du modèle et toutes les modifications seront appliquées à tous les rapports.

OWOX BI est un partenaire Google Cloud Platform agréé et nous garantissons à nos clients les mêmes normes élevées que celles fournies par Google. OWOX a de l'expérience dans le transfert de données d'entreprise vers Google Analytics 4 en offrant aux clients un processus de migration fluide, de la création d'un système de métrique unique à l'organisation d'ateliers pour les utilisateurs professionnels sur les fonctionnalités de Google Analytics, car la nouvelle version varie beaucoup de la précédente. Voyons à quoi ressemble notre chemin de migration vers Google Analytics 4.

Étape 1. Les analystes OWOX BI identifient, développent et déploient un système de métriques, ainsi que configurent le suivi parallèle. Cette étape peut inclure les éléments suivants :

• Créez et configurez une propriété dans Google Analytics 4.
• Installez le code de suivi Google Analytics 4 avec Google Tag Manager.
• Activez la collecte d'événements de mesure améliorée et vérifiez comment les événements sont transmis à Google Analytics 4.
• Créez des instructions pour installer le SDK Firebase.
• Vérifiez la mise en œuvre des instructions d'installation du SDK Firebase.
• Activez Google Signals dans la propriété Google Analytics 4.
• Paramétrez l'intégration de la ressource Google Analytics 4 avec Google Ads.
• Associez la propriété Google Analytics 4 au projet Google BigQuery.
• Fournissez un atelier sur les fonctionnalités de base de Google Analytics 4.
• Tester les mesures mises en œuvre sur le site Web/dans l'application.
• Configurez Google Tag Manager pour envoyer des données sur les événements personnalisés à Google Analytics 4.
• Configurer des événements de conversion, etc.

Une fois que Google Analytics 4 est configuré et que vous commencez à collecter des données historiques, vous devez résoudre le problème de mise à jour des anciens rapports et de connexion des données de Google Analytics 4 à ceux-ci. Apprendre une nouvelle structure de données et réécrire toutes les requêtes SQL est un cauchemar pour tout analyste. Mais vous pouvez éviter ces tourments, libérer votre département d'analyse de ce travail et permettre aux analystes de créer des rapports spéciaux en quelques minutes sans connaître SQL en utilisant OWOX BI Smart Data.

Étape 2. Transférez les rapports pour qu'ils soient basés sur les données de Google Analytics 4 en appliquant OWOX BI. Nos analystes peuvent transformer ces données en une structure simulée et les utiliser pour créer des rapports dans OWOX BI Smart Data. Ces rapports sont précieux car ils sont :

• extraits de la source, car ils sont construits sur une tranche de données obtenue à l'aide de Smart Data
• créé sans écrire de requêtes SQL manuellement

Ces rapports ne seront pas interrompus si vous apportez des modifications (par exemple, modifiez la source de données d'un objet visiteur d'Universal à Google Analytics 4) puisque toutes les modifications sont apportées au niveau du modèle de données.

Évidemment, pour différentes entreprises, le chemin de migration vers Google Analytics 4 peut différer. Pour plus de détails, réservez une réunion de démonstration avec nos experts pour en savoir plus sur la mise à niveau vers Google Analytics 4 avec OWOX BI.

Même si Google a annoncé depuis longtemps la transition prévue vers une nouvelle version de son service Google Analytics, de nombreux analystes n'ont toujours pas commencé à se préparer au changement. Cependant, nous sommes convaincus qu'il est temps de migrer et de placer Google Analytics 4 au cœur de vos mesures.

Les principaux avantages de Google Analytics 4 pour les entreprises sont l'accès à de nouvelles fonctionnalités, la possibilité de prendre en compte la croissance exponentielle des technologies mobiles et la possibilité de couvrir tous les points de contact client, ce qui facilite le zoom sur le comportement des clients. Sans oublier que la nouvelle version est conçue pour couvrir les besoins des spécialistes du marketing et leur fournir des informations sur les points sur lesquels concentrer leur attention ou modifier leurs stratégies.

Nous vous recommandons fortement de ne pas manquer le bon moment pour effectuer la transition, car vous risquez de perdre des données historiques si vous attendez. Pour les spécialistes du marketing, les données historiques sont d'une grande importance car elles constituent la base de la prise de décision. Par conséquent, il est crucial de commencer le suivi en parallèle dans Universal Analytics et Google Analytics 4 le plus tôt possible.