Transition vers GA4 : est-ce la bonne solution d’analyse pour votre équipe ?

En mars dernier, Google a annoncé que la version actuelle de Google Analytics Universal (communément appelée Universal Analytics) serait obsolète à compter du 1er juillet 2023 au profit de la nouvelle version, GA4.

Dans le cadre de cette transition, Google supprimera la prise en charge et le suivi d’Universal Analytics (UA), qui est l’outil de création de rapports standard pour des millions de sites Web depuis 2012. Selon Google, les données historiques d’Universal Analytics seront accessibles pendant “au moins six mois” après la date de départ à la retraite de juillet 2023. En gardant l’ambiguïté, Google ajoute :

“Dans les mois à venir, nous vous communiquerons une date à laquelle les propriétés Universal Analytics existantes ne seront plus disponibles. Après cette date, vous ne pourrez plus voir vos rapports Universal Analytics dans l’interface Analytics ni accéder à votre Données Universal Analytics via l’API.”

Bien que 2023 puisse sembler être un temps suffisant pour se préparer à cette transition, la vérité est que vous devez cocher quelques cases le plus tôt possible, surtout s’il existe des mesures importantes d’une année sur l’autre (YoY) qui doivent être suivies sans interruption. En bref, la capture de données pour les métriques YoY de l’année prochaine signifie que votre entreprise devra prendre des mesures avant la fin de l’été 2022 pour garantir :

• Suivi transparent

• Rapports annuels (y compris l’accès aux données historiques) – toutes les fonctionnalités que vous souhaitez/avez besoin de votre ensemble d’outils de données et d’analyse

• Votre équipe est prête à utiliser les nouveaux outils (quelle que soit la nouvelle solution que vous choisissez)

Bien que Google “encourage fortement” les utilisateurs à effectuer la transition vers GA4 “dès que possible”, nous dirions que – compte tenu de l’ampleur du changement et du travail/des ressources qu’il faudra pour passer correctement à GA4 (comme indiqué dans plus détail ci-dessous), le moment est venu d’extraire et d’évaluer votre pile de suivi des données.

Il est trop facile de faire des suppositions sur les besoins et les exigences satisfaits en se basant sur « ce que nous avons toujours utilisé » et de se retrouver coincé.

Au lieu de cela, explorons cela en détail et sélectionnons consciemment la plate-forme adaptée à vos besoins.

En quoi est-ce différent du dernier changement de plate-forme GA ?

La transition de GA Classic vers Universal Analytics a été simple. Il vous suffisait de mettre à jour le code de suivi sur votre site Web. Vos données étaient les mêmes. L’interface, les métriques, etc. – toutes en grande partie les mêmes. Ce n’est pas le cas cette fois-ci.

En quoi GA Universal et GA4 sont-ils différents ?

Google a apporté de gros changements à GA4 qui peuvent prendre du temps à s’adapter. Cela a de nombreuses implications, y compris de grandes différences dans :

• l’interface de navigation et de paramétrage des rapports

• l’ensemble des compétences/connaissances de base nécessaires aux personnes utilisant la nouvelle plate-forme

• l’ensemble de données lui-même (les données GA Universal ne sont pas compatibles avec les données GA4)

• votre capacité à accéder aux données YoY et à les utiliser

• accès à certaines fonctionnalités (bien-aimées), et même à certaines métriques. Certains ne seront plus disponibles OU nécessiteront une configuration approfondie pour y accéder.

En bref, GA4 est littéralement une réinvention de la façon de suivre et de mesurer l’interaction du site Web. Tout comme la transition de USB vers USB-Cça signifie les changements apportés aux systèmes/processus, aux outils, aux compétences/formations et éventuellement à votre budget annuel, pour assurer une transition en douceur.

1. Interface de création de rapports repensée

La différence la plus flagrante entre Universal Analytics et GA4 est l’interface de création de rapports.

Par rapport à Universal Analytics, l’interface de GA4 est plus simplifiée et rationalisée. En effet, certaines mesures, vues et rapports que vous voyez dans Universal ont été supprimés ou remplacés.

L’interface mise à jour ressemble beaucoup à Google Data Studio dans la manière dont les analyses sont présentées. Donc, si vous connaissez Data Studio, la navigation dans l’interface de GA4 peut être plus intuitive pour vous.

Pourtant, changer de ce qui est connu et normal s’accompagne toujours d’un certain niveau de douleur et de traitement. Même pour ceux qui sont bien formés dans le monde d’Universal Analytics, l’adaptation à une nouvelle interface de création de rapports s’accompagnera d’une certaine confusion – et peut-être de certains obstacles et résistances.

2. Terminologie en évolution

Une fois que vous aurez commencé à parcourir la nouvelle interface, vous remarquerez que Google a modifié une partie de la terminologie. “Comportement” est désormais “Engagement”, “Segments” est devenu “Comparaisons” et “Canaux” est désormais “Acquisition d’utilisateurs”. Les rapports “Toutes les pages” ont été renommés “Pages et écrans”.

Google a également réorganisé les rapports “Audience”, et les informations qui figuraient auparavant dans les rapports “Audience” se trouvent désormais dans d’autres sections, notamment les sections “Utilisateur” et “Acquisition”.

Naviguer dans GA4 ne sera pas nécessairement une expérience sans friction, en particulier pour ceux qui sont régulièrement immergés dans Universal Analytics.

3. Modèles de mesure mis à jour

Universal Analytics et GA4 utilisent des modèles de mesure différents. Alors que UA s’appuie sur un modèle de données basé sur les sessions et les pages vues, GA4 repose sur un modèle basé sur les événements. Avec GA4, toute interaction peut être enregistrée comme un événement.

La chose quelque peu déroutante à propos de ce changement est que, dans UA (et toutes les versions précédentes de Google Analytics), un événement a une action, une catégorie, une étiquette et son propre type de hit. Mais dans GA4, il n’y a pas d’action, de catégorie ou d’étiquette.

TOUS les hits sont des événements, et les événements peuvent contenir des paramètres.

… Ils n’ont pas à le faire, cependant.

Par exemple, dans GA4, vous pouvez avoir un événement appelé page_view, et cet événement peut contenir des paramètres : page_title, page_referrer (URL de la page précédente) et page_location (URL de la page actuelle).

Les événements dans GA4 sont regroupés en quatre catégories :

1. Événements collectés automatiquement : Vous n’avez pas besoin d’activer manuellement ces événements. GA4 les suit automatiquement lorsque vous installez le code de base GA4. Les exemples incluent first_visit, session_start et user_engagement.

2. Événements de mesure améliorés : GA4 collecte également ces événements automatiquement, mais vous devrez activer (ou désactiver) les paramètres de mesure améliorés dans votre flux de données en fonction des fonctionnalités de votre site Web. Ces événements incluent les clics sortants, les défilements, les téléchargements de fichiers et les recherches de sites.

3. Événements recommandés : Ces événements ne sont pas implémentés dans GA4, mais Google vous recommande de les configurer. Si vous avez besoin d’un événement qui n’est pas collecté automatiquement ou qui ne fait pas partie des événements de mesure améliorés, vous pouvez le rechercher dans les événements recommandés. Des exemples d’événements recommandés incluent l’inscription, la connexion et l’achat.

4. Événements personnalisés : Ce sont des événements que vous pouvez créer et mettre en œuvre par vous-même. Vous ne devez utiliser les événements personnalisés que lorsque vous avez besoin de suivre un événement que vous ne trouvez pas dans les trois premières catégories. Vous devrez écrire et concevoir un code personnalisé pour implémenter l’événement personnalisé que vous souhaitez suivre. Heureusement pour les moins avertis en matière de code, Google a déployé un outil pour faciliter l’importation d’événements personnalisés d’Universal Analytics vers GA4.

Dans l’ensemble, cette approche permet en fait plus de flexibilité et de configurabilité à CE QUI est mesuré sur votre site.

Cependant, avec plus de flexibilité vient plus de configuration et de prévoyance, donc avoir un plan de mesure documenté est FORTEMENT recommandé pour GA4.

4. Nouvelle fonctionnalité BigQuery

Si vous utilisez BigQuery, vous serez heureux de savoir que GA4 s’y connecte de manière native. Avec Universal Analytics, la seule façon pour les utilisateurs d’exporter des données depuis GA est via la version entreprise (GA360). Mais avec GA4, les utilisateurs peuvent exporter des données sans frais supplémentaires.

Gardez à l’esprit que la façon dont les données sont structurées dans GA4 est différente de la façon dont elles sont structurées dans Universal Analytics. Vous devrez donc peut-être remapper vos données GA4 avant de pouvoir les déplacer dans BigQuery (nous trouvons cet outil GA3 à GA4 utile pour formater les données historiques afin de les aligner sur GA4.) Une fois que vous avez fait cela, vous serez capable d’exécuter des requêtes SQL plus facilement.

L’intégration BigQuery est disponible, nous vous recommandons donc vivement de la configurer dès que possible. Pourquoi? Eh bien, GA4 ne stocke les données que pendant un maximum de 14 mois (et les paramètres par défaut ne sont que de deux mois), donc pour des comparaisons YoY précises, vous devrez vous fier aux ensembles de données BigQuery de cette année que vous collectez maintenant ou subir les pertes.

5. Fonctionnalité supprimée

Certaines fonctionnalités existantes telles que les vues, les mesures personnalisées et les groupes de contenu ne seront plus prises en charge. Si votre équipe s’appuie sur ces fonctionnalités existantes, l’adaptation à GA4 impliquera probablement de déterminer comment combler certaines lacunes de mesure. Et si la transition devient trop compromettante et douloureuse, gardez à l’esprit qu’il existe des alternatives.

Comme vous l’avez probablement compris, passer de GA Universal à GA4 n’est pas une mince affaire. Entre l’adaptation aux nouveaux modèles de rapport et de mesure de GA4 et l’apprentissage de son étiquetage et de sa terminologie révisés, la transition sera lourde, quelle que soit votre situation. Par conséquent, c’est le moment de vérifier que le résultat de tous ces travaux répondra bien à vos besoins.

Qu’est-ce que cela signifie pour vous et votre entreprise ?

Tous les utilisateurs d’Universal Analytics (c’est-à-dire presque… eh bien, tout le monde, vraiment) devront commencer à planifier comment et où continuer à mesurer les performances de votre site Web.

Vous devrez également prendre des mesures pour enregistrer vos données pour 1) la postérité et 2) les rapports annuels, étant donné que l’ensemble de données n’est PAS compatible et ne sera pas disponible pour vous (si vous ne prenez pas les mesures nécessaires pour le préserver). AKA : nous devons également planifier le moment où cela doit se produire.

En termes de comment et où, en fin de compte, il existe trois options principales (quatre si votre équipe adopte une approche hybride combinant les options 2 et 3), chacune étant décrite ci-dessous.

1. Adoptez GA4 et mettez à jour tous les programmes de mesure actuels

La première option est la plus importante dans l’esprit de la plupart des gens. Autrement dit, choisir d’utiliser GA4 et prendre les mesures appropriées pour préserver l’intégrité des données et une mesure transparente.

Si vous déterminez que GA4 est la bonne solution, les principales cases à cocher impliquent l’identification des lacunes de mesure et la révision des KPI (ou protocoles de mesure) pour combler ces lacunes. Vous devrez également commencer à collecter des données (maintenant) pour les besoins ultérieurs en matière de rapports annuels, ainsi que vous assurer que votre équipe est à jour sur la nouvelle interface GA4.

Étant donné que l’interface dans GA4 est considérablement différente de l’interface dans Universal, toutes les équipes utilisant actuellement cette dernière auront probablement besoin de temps et de formation supplémentaires pour s’adapter à la nouvelle structure.

2. Passer à une autre plate-forme d’analyse hébergée

En raison de certaines des lacunes identifiées, nous explorons des options pour des alternatives gratuites et payantes à GA4 pour notre propre équipe. Parmi les outils d’analyse gratuits à considérer figurent Clarity, Clicky et Mixpanel. Bien que les versions gratuites de ces outils soient excellentes, certaines offrent des options payantes évolutives pour des capacités/capacités plus robustes.

Certaines entreprises peuvent trouver que leurs exigences sont mieux satisfaites en passant à des outils payants ou à des versions premium de certains produits d’analyse. Parmi ceux qui méritent d’être explorés figurent Matomo, Adobe Analytics, Heap, Kissmetrics, Heap et Woopra. Ces deux derniers proposent des forfaits gratuits mais, d’après notre expérience, ils sont très limités.

Gardez à l’esprit que tous ces outils d’analyse n’offrent pas le même niveau d’utilité et de fonctionnalités, et n’oubliez pas la confidentialité et la sécurité pour prendre en charge les réglementations GDPR et CCPA, une préoccupation croissante pour de nombreuses marques.

Alors que tout nouvel outil nécessiterait une intégration, beaucoup d’entre eux proposent une formation dans le cadre du processus d’intégration du client. La plupart de ces options d’analyse offrent également un essai gratuit, ce qui vous permet de vérifier une plate-forme sur le terrain avant de vous y engager.

3. Mettre en œuvre une solution de suivi des données sur site/première partie (solution d’entreprise)

Les solutions d’entreprise sur site/de première partie peuvent offrir une plus grande utilité, confidentialité et conformité, selon la manière dont elles sont exploitées. Des plates-formes comme Matomo et Countly offrent une implémentation sur site, ce qui signifie que votre entreprise serait propriétaire de TOUTES les données utilisateur, au lieu d’être transmises à Google Analytics (ou à tout autre tiers).

Si vous possédez d’autres plates-formes numériques, associer une suite d’analyse sur site à des solutions telles que Looker (propriété de Google !) Ou PowerBI peut vous permettre d’accéder facilement aux données de différentes équipes et propriétés.

Veuillez noter que la mise en œuvre de cette approche nécessite une collaboration développement/ingénierie assez lourde.

Comment devriez-vous évaluer les ensembles d’outils d’analyse alternatifs ?

Lors de l’exploration d’autres options d’analyse, vous devrez évaluer de nombreuses considérations importantes. Voici plusieurs facteurs clés pour vous aider à démarrer :

• Propriété des données: À qui appartiennent réellement les données ? Cela peut être une conversation beaucoup plus large pour les entreprises des secteurs réglementés où plus que les seuls acteurs du marketing sont impliqués.

• Problèmes de confidentialité: Au-delà de la propriété des données, où les données analytiques sont-elles hébergées ? Cela signifie l’emplacement physique des serveurs où ces données sont stockées. Si vous avez besoin d’être en conformité avec le RGPD, il est essentiel de le savoir et de le faire correctement.

• Accessibilité: Aurez-vous accès aux données brutes ? Combien de temps les données sont-elles conservées ? Certaines plates-formes d’analyse varient.

• Rapports natifs: Quel type de fonctionnalités de création de rapports natives existe-t-il et la plate-forme s’intègre-t-elle dans les outils de création de rapports préférés de votre entreprise (par exemple, Google Data Studio, Tableau, PowerBI, etc.) ?

• Modélisation des attributions : Comment certains événements tels que les conversions sont-ils déterminés et attribués aux différents points de contact et canaux des utilisateurs ? Leur modèle correspond-il à vos définitions d’attribution ? Pensez au dernier contact, au premier contact, etc., tout au long du parcours utilisateur.

• Suivi des événements et des transactions : Quel suivi d’événement prêt à l’emploi est disponible ? Comment ajoutez-vous le suivi de l’ID utilisateur, et est-il toujours sécurisé et conforme ? Les magasins de commerce électronique et les spécialistes du marketing affilié peuvent avoir des défis uniques ici, en particulier lorsqu’il s’agit de communiquer avec votre plate-forme Web, par exemple Shopify.

• Suivi de campagne: Comment le système génère-t-il des rapports sur les statistiques de campagne personnalisées ? Ceux-ci incluent des éléments tels que les UTM et les URL de suivi que vous obtenez des différentes plates-formes publicitaires que vous pouvez utiliser.

• Suivi personnalisé : Le suivi personnalisé est-il une option ? La plate-forme fournit-elle son propre gestionnaire de balises ou pouvez-vous utiliser le gestionnaire de balises Google éprouvé (qui est probablement déjà installé sur votre site Web) ? Existe-t-il des options de suivi côté serveur ?

• Suivi inter-domaines: La plate-forme d’analyse est-elle capable de suivre l’activité des utilisateurs sur plusieurs domaines que vous possédez ?

• Importation de données: Pouvez-vous importer vos anciennes données Google Analytics, de manière transparente ou non ?

• Coût: Plus que de simples frais mensuels/annuels pour utiliser la plate-forme, quels sont les frais d’installation, les coûts de mise en œuvre et les efforts de maintenance continus qui vous sont demandés, à vous et à votre équipe ?

Il y a clairement beaucoup à considérer lors de l’évaluation de diverses alternatives d’analyse. Les éléments de réflexion ci-dessus offrent certaines des considérations les plus importantes à garder à l’esprit. Mais décider quelles solutions de données cocheront les cases les plus pertinentes pour votre entreprise peut être une entreprise chronophage en soi. Pour aider à rendre ce processus de vérification un peu plus facile, vous pouvez faire une copie de ce modèle Google Sheet : Data Solution Option Vetting, qui répertorie déjà plusieurs alternatives.

Quand devez-vous effectuer la transition d’Universal Analytics vers GA4 ?

Dans le cas où vous et votre équipe décidez de faire la transition vers GA4, vous devrez vous aligner le plus tôt possible. L’été 2023 peut sembler suffisant pour se préparer, mais votre équipe devrait commencer à agir rapidement pour :

• décider d’une solution de mesure,

• la préservation des données historiques, et

• potentiellement mise en place de cette solution avant la fin de l’été 2022, et certainement avant la fin de l’année.

« Potentiellement » parce que certaines solutions – n° 3 ci-dessus – nécessiteront simplement plus de temps pour être mises en œuvre.

Vos données sont en sécurité pour l’instant : Google ne retirera/supprimera pas vos données universelles avant la fin de 2023. Cependant, pour réitérer, si vous souhaitez préserver votre capacité à faire des rapports YoY, vous devez prendre des mesures plus tôt que plus tard.

Il existe des solutions payantes pour faciliter ce processus, mais personne n’est encore vraiment en tête du peloton sur celui-ci. Cet outil mentionné ci-dessus peut être utile, cependant, une exportation complète des données reste un poids lourd nécessaire.

Pour l’instant, vous pouvez certainement exporter n’importe lequel de vos rapports Google Analytics préférés vers Excel ou Google Sheets à l’aide de la fonction d’exportation de l’interface Google Analytics. Actuellement, seuls les utilisateurs de GA 360 disposent d’options transparentes pour exporter leurs données Google Analytics Universal.

Avancer

Alors que de nombreux utilisateurs actuels d’Universal Analytics utiliseront naturellement par défaut GA4, nous espérons que vous êtes maintenant bien au courant de vos options. C’est une chose de suivre le troupeau, mais c’en est une autre de comprendre les fonctionnalités et les limites de GA4, ainsi que d’autres plates-formes d’analyse, et comment ces considérations s’alignent sur vos besoins et potentiellement sur ceux de vos clients.