Quand Google Analytics et Data Studio ne suffisent plus et qu'il est temps de passer à Google BigQuery

Les affaires se déplacent de plus en plus en ligne, et 2020 a montré que les entreprises de nombreux secteurs ne peuvent tout simplement pas survivre sans une présence en ligne. Naturellement, plus il y a de clients en ligne, plus il y a d'activités d'utilisateurs en ligne et plus les analystes marketing doivent travailler avec des données pour obtenir des informations utiles.

Ces données doivent être stockées quelque part, traitées (de préférence en temps réel) et stockées indéfiniment. Après tout, les données historiques sont un véritable trésor pour un marketeur expérimenté.

Voyons quand il est temps de s'éloigner des solutions standard de Google Analytics et de Google Data Studio et pensons plutôt à choisir un entrepôt de données.

La philosophie selon laquelle si tout fonctionne, n'y touchez pas car vous le casserez est familière à beaucoup de gens. D'une part, cette affirmation est très raisonnable, mais d'autre part, les besoins des entreprises dépassent souvent rapidement les capacités des services personnalisés.

De nos jours, les règles du jeu changent à une vitesse fulgurante. Les appareils mobiles et intelligents ont compliqué le marketing et augmenté à plusieurs reprises la quantité de données utilisées. Et cette tendance ne va nulle part, comme le montre le rapport Global Media Intelligence 2020 de GlobalWebIndex.

Le nombre d'appareils qui ont produit des données pour les rapports marketing augmente chaque jour. En conséquence, le volume de données traitées par les spécialistes du marketing est en croissance. Il ne suffit plus d'utiliser uniquement des informations sur les ventes et les campagnes publicitaires. Les rapports marketing doivent tenir compte des données provenant de nombreuses sources différentes (services publicitaires, sites Web, applications mobiles, magasins en ligne, magasins hors ligne, CRM et systèmes de suivi des appels). Dans le même temps, les données provenant de différentes sources sont également structurées de différentes manières.

Les services standard que presque tous les spécialistes du marketing utilisent, tels que Google Analytics et Google Data Studio, ont leurs limites. Ils ne sont pas suffisamment flexibles et évolutifs pour faire face à des demandes en constante évolution. En outre, de nombreuses entreprises manquent tout simplement de ressources pour traiter les données. Par conséquent, la plupart des informations risquent de ne pas être traitées ni utilisées.

La priorité absolue d'un analyste marketing est de fournir à son entreprise des informations utiles et de haute qualité aussi rapidement et à moindre coût que possible. Les services cloud et les entrepôts de données y jouent un rôle essentiel, offrant des solutions de mise à l'échelle importantes et une flexibilité en termes de paramètres. Découvrons comment comprendre quand il est temps de changer les outils que vous utilisez.

La plupart des entreprises utilisent des services bien connus et populaires de Google. Cependant, tous les services ne sont pas également utiles, et tous les services ne sont pas adaptés ou nécessaires pour toutes les entreprises. Tout dépend de la taille de l'entreprise et de l'industrie. Logiquement, une startup avec une page de destination et un grand détaillant omnicanal ont besoin d'outils analytiques différents. Pour éviter des dépenses inutiles en argent et en temps, une entreprise doit clairement comprendre ce dont elle a besoin.

Il est temps de changer quelque chose au sein de votre système d'analyse lorsque vous rencontrez les limites des services suivants :

Noter! Dans cet article, lorsque nous parlons de Google Analytics, nous parlons d'Universal Analytics. Google a récemment lancé sa nouvelle version de Google Analytics connue sous le nom de Google Analytics 4, et c'est l'option par défaut pour les nouveaux utilisateurs. La prochaine génération de Google Analytics a ses avantages et ses limites, mais pour l'instant (début 2021), ce produit est toujours en cours d'affinement, d'amélioration et de mise à jour.

Si vous n'avez pas encore beaucoup de données ou si vous venez de lancer votre boutique en ligne, alors Google Analytics (c'est-à-dire Universal Analytics) vous convient parfaitement. Au début, vous pouvez facilement télécharger les données manuellement si vous ne disposez que de quelques sources publicitaires. Mais à mesure que le nombre de canaux publicitaires et de campagnes augmente, il vaut la peine de penser à l'automatisation. Sinon, vous vous retrouverez embourbé par des transferts de données routiniers et ennuyeux. Pour gagner du temps et éviter les erreurs humaines, vous devez automatiser votre marketing.

OWOX BI vous permet de configurer facilement et rapidement la collecte automatique des données de coût de différents services publicitaires dans Google Analytics et Google BigQuery. En outre, OWOX BI vérifie les balises UTM et convertit automatiquement toutes les données de coût dans votre devise de base. Vous pouvez essayer le service gratuitement !

Retour sur les limites de collecte de données de Google Analytics : Ce service est gratuit et traite une quantité énorme d'informations dans le monde entier, et assez logiquement, il impose des restrictions sur la collecte de données. Ces limites s'appliquent à toutes les balises de collection, bibliothèques et SDK Google Analytics.

Si vous avez une petite entreprise ou une startup avec un budget publicitaire allant jusqu'à 100 000 $ par an, vous n'avez rien à craindre. Il est peu probable que vous dépassiez les limites de service. Mais ceux qui ont des entreprises avec des budgets publicitaires de 100 000 $ par an ou plus doivent faire attention. Vous pouvez facilement dépasser les limites et perdre des informations importantes sur le comportement des utilisateurs. Vous devez être extrêmement prudent avec ces limites :

• Protocole de mesure, SDK Android, SDK iOS, gtag. js et analytique. js — 200 000 visites par utilisateur par jour et 500 visites par session
• Propriété Web, propriété, ID de suivi - 10 millions de visites par mois et par propriété
• Extraits mobiles, ga. js, et toute autre bibliothèque de suivi héritée - 500 hits par session

Limites et quotas de collecte de Google Analytics

Limites de données pour les propriétés Universal Analytics

Bien sûr, il est assez difficile de manquer un message de Google Analytics sur le dépassement des limites et la restriction de la nouvelle collecte de données. Mais le but n'est pas de s'asseoir et d'attendre que cela se produise, puis de courir et de paniquer. Il est essentiel d'être conscient de ces limites et d'avoir un plan d'action lorsque vous les atteignez. En fait, lorsque vous atteignez ces limites, vous pouvez vous déplacer dans trois directions :

1. Passez à la version payante de Google Analytics.
2. Restez avec la version gratuite, mais réduisez le nombre de paramètres surveillés.
3. Concevez un système d'analyse personnalisé spécifiquement pour votre entreprise à l'aide de connecteurs de collecte de données, de stockage dans le cloud et de services de visualisation.

Google Data Studio est un excellent service de visualisation de données avec des intégrations natives avec d'autres produits Google et de nombreux avantages :

• C'est gratuit.
• Il est livré avec un grand nombre de modèles de tableau de bord pour toutes les occasions.
• Vous pouvez le connecter à différentes sources de données.

Data Studio comprend également de nombreux filtres, des éléments au niveau de la page et du rapport, des champs calculés, des options de partage simples et bien d'autres fonctionnalités.

Vous pouvez utiliser ce service à deux niveaux :

• Basique. Créez des rapports basés sur les données de Google Analytics.
• Avancé. Créer des rapports basés sur des données provenant de différentes sources de données (système CRM interne, données de coûts des services publicitaires).

Bienvenue dans Data Studio (tutoriel)

Tutoriel Google Data Studio pour les débutants

Tutoriel Google Data Studio — Comment créer un tableau de bord à partir de MeasureSchool

Comment créer un tableau de bord Google Data Studio à partir de Social Media Examiner

Data Studio est excellent pour les petites entreprises et les startups si vous avez besoin de mettre en place un tableau de bord visuellement compréhensible et élégant basé sur une ou deux sources de données. Mais n'oubliez pas que ce service est conçu pour la visualisation de données. Parmi ses défauts figurent un manque de prise en charge des fichiers Excel (les données d'Excel doivent être connectées manuellement), la faible vitesse des mises à jour automatiques du tableau de bord et un manque de visualisations complexes utilisant de nombreuses sources de données.

Les fonctionnalités de Data Studio sont suffisantes pour la plupart des entreprises de taille moyenne, à condition qu'elles travaillent avec une seule source de données. En d'autres termes, vous devez importer des données provenant de différentes sources dans le même stockage de données où elles seront traitées, puis importées dans Data Studio.

Mais pour les grandes entreprises dont les budgets publicitaires dépassent 1 million de dollars par an, la quantité de données traitées est tout simplement trop importante pour ce service gratuit. Pour résoudre ce dilemme lié aux données, vous pouvez utiliser Google BigQuery, qui donne aux entreprises le pouvoir de traiter des pétaoctets de données en quelques minutes, voire quelques secondes.

Différentes entreprises (même si elles appartiennent au même créneau) ont des exigences différentes en matière d'analyse marketing - entonnoirs de vente, fréquence des achats et approches de la promotion de la marque et de la fidélisation de la clientèle. Il convient de noter que le développement de Google BigQuery a rendu l'analyse de données volumineuses accessible à toutes les entreprises du marché, et pas seulement aux grandes entreprises.

Google BigQuery est un entrepôt de données sans serveur entièrement géré qui permet une analyse sûre et évolutive de pétaoctets de données. De plus, faisant partie de Google Cloud Platform (un leader de la gestion des données pour l'analyse selon Forrester Research), le service a des intégrations intégrées avec les produits Google.

Google BigQuery est simple et rapide, et un grand nombre de spécialistes peuvent travailler avec. Il est également livré avec des ensembles de requêtes SQL prêts à l'emploi afin que vous puissiez obtenir des informations utiles à partir de vos données collectées. Parmi ses autres avantages, citons :

• Sécurité et fiabilité. Contrôlez l'accès aux projets ou ensembles de données chiffrés et mettez en œuvre la gestion de l'accès aux identités (IAM).
• Évolutivité. Adaptez le stockage des données à la taille, aux performances et aux exigences de coût de votre entreprise.
• Optimisation des coûts. Bénéficiez d'options de tarification à l'utilisation et de la possibilité de prévoir les coûts.
• Il est temps de valoriser. Commencez à travailler avec Google BigQuery facilement et rapidement, explorez les données pour trouver des informations utiles et agissez plus rapidement sur de nouvelles opportunités commerciales.

BigQuery permet d'alléger la charge qui pèse sur les entreprises pour gérer, contrôler, maintenir et sécuriser l'infrastructure d'entrepôt de données. Cela permet aux organisations de se concentrer sur la réalisation des objectifs commerciaux.

Qu'est-ce que BigQuery ?

BigQuery en une minute

N'oubliez pas non plus que lorsque vous créez un système d'analyse pour le service marketing, vous devez toujours vous concentrer sur deux facteurs :

1. Votre entreprise doit avoir un accès et un contrôle complets sur ses données.
2. Les données doivent être présentées dans une interface pratique, familière et adaptée aux décideurs.

Lorsque vous travaillez avec Google BigQuery, vous pouvez être sûr que ces conditions sont remplies. Bien que nous considérions ce service comme une vraie trouvaille pour un analyste marketing, il ne peut pas être qualifié de parfait. Google BigQuery limite le nombre de requêtes entrantes, le nombre de mises à jour d'une table par jour, etc. Pour éviter un travail de routine inutile et fastidieux, nous vous recommandons de configurer l'importation automatique des données à partir de toutes les sources de données dont vous avez besoin.

De grands connecteurs reconnus sur le marché tels que OWOX BI travaillent avec Google BigQuery depuis de nombreuses années. OWOX BI collecte et fusionne les données (de Google Analytics, des services publicitaires, des sites Web, des magasins hors ligne, des systèmes de suivi des appels et des systèmes CRM) dans Google BigQuery. En conséquence, vous recevez toutes vos données dans une structure uniforme et pouvez les utiliser pour créer n'importe quel rapport.

Si vous décidez d'utiliser Google BigQuery pour explorer vos données, notez que la première étape consiste à identifier avec précision toutes les sources de données avec lesquelles vous devrez travailler. Cela peut inclure divers services, plates-formes et applications tels que Google Analytics, des services publicitaires, des sites Web, des magasins hors ligne, des systèmes de suivi des appels et des systèmes CRM. Pour de nombreuses entreprises, il s'agit du principal défi lié à l'utilisation de BigQuery.

Notez que pour télécharger automatiquement des données à partir de produits autres que Google, vous aurez besoin d'une plate-forme de traitement et de transfert de données telle que OWOX BI Pipeline, qui propose des connecteurs populaires et personnalisés pour tout le monde.

De nombreux spécialistes du marketing sont effrayés par BigQuery car ils doivent attendre que des rapports soient préparés par des analystes ou connaissent SQL. OWOX BI est conçu spécifiquement pour les spécialistes du marketing qui ont des données stockées dans le stockage de données Google BigQuery.

OWOX BI Smart Data combine vos données dans le bon format pour votre modèle d'entreprise et vous permet de créer facilement des rapports dans un simple concepteur de rapports. Les données ne sont utiles que lorsqu'elles donnent un avantage à votre entreprise. Vous pouvez vous concentrer entièrement sur vos objectifs commerciaux tandis que Smart Data s'occupe de vos sources de données et de vos structures de données et tient compte de votre modèle commercial. Ce produit offre une solution aux spécialistes du marketing pour créer des rapports en quelques clics sans requêtes SQL.

Obtenez des rapports marketing prêts à l'emploi sans aucun codage ! En utilisant l'interface simple d'OWOX BI Report Builder, vous n'avez pas besoin de comprendre comment vos données sont structurées ou d'attendre une réponse de vos analystes. Sélectionnez simplement les dimensions et les mesures que vous souhaitez voir dans votre rapport et Smart Data visualisera instantanément vos données d'une manière que vous pouvez comprendre.

• Pour gérer la complexité du marketing moderne basé sur les données, vous devez créer un environnement d'analyse marketing adapté à votre entreprise.
• Commencez par de petites étapes, mais ayez un plan pour le développement futur.
• Le stockage en nuage est la meilleure option pour une entreprise en pleine croissance qui envisage d'utiliser le Big Data.
• L'utilisation d'un service comme Google BigQuery vous permet de réduire les coûts d'exploitation et de matériel, d'assurer l'évolutivité des projets et de profiter de fonctionnalités avancées, notamment l'apprentissage automatique.
• En migrant votre charge de travail de données vers BigQuery, vous réduisez les coûts de maintenance de l'infrastructure et vous avez le temps de faire preuve de créativité et de trouver des informations et des idées puissantes pour atteindre vos objectifs commerciaux.