Ces données figuraient à l’origine dans la newsletter du 1er juin 2022 que vous trouverez ici : https://www.trustinsights.ai/blog/2022/06/inbox-insights-june-1-2022-google-analytics-4-course-metrics-going-the-wrong-way-analytics-as-a- miroir/.
Dans les journaux de données de cette semaine, examinons un exemple de mise en action des données d’analyse. L’un des défis de l’analyse est qu’elle est intrinsèquement rétrospective ; les données d’analyse, c’est comme regarder dans le rétroviseur d’une voiture en conduisant. Regarder dans le rétroviseur est une chose pratique et sensée à faire ; conduire la voiture entièrement en ne faisant que cela ne l’est pas.
Alors, comment utiliser les données d’analyse d’une manière qui nous permet de garder les yeux sur la route à suivre ? Nous l’utilisons pour déterminer où nous avons été que nous ne voudrions peut-être pas aller, ou où nous pourrions vouloir retourner. Voici un exemple, utilisant les données de Google Analytics. Le trafic direct est un trafic qui n’a pas de source qui lui soit attribuable ; Google ne sait pas d’où il vient et lui attribue donc cette désignation.
Si le trafic direct n’a pas d’attribution, alors à quoi cela sert-il ? Comment cela nous aide-t-il ? L’une des choses que nous pourrions faire dans le hub d’exploration de Google Analytics 4 est de construire une exploration en regardant où va le trafic direct sur notre site Web :
Ce que nous voyons dans Explore Hub, c’est que notre page d’accueil obtient la part du lion du trafic direct, avec quelques autres pages.
Et alors? Voici le problème avec les pages ci-dessus, en particulier les lignes 3, 5, 7 et 9. Ce sont des pages de destination, des pages avec des opportunités de conversion. Le fait qu’ils obtiennent du trafic sans données d’attribution est problématique, car cela signifie que nous générons du trafic vers ces pages de destination, mais nous n’avons aucune idée d’où provient ce trafic.
Provient-il d’un e-mail sans codes UTM sur ses liens ? Cela vient-il des réseaux sociaux ? Cela vient-il d’utilisateurs qui ont activé des paramètres de confidentialité stricts ? Ou pire, cela pourrait-il provenir d’une campagne publicitaire où nous dépensons de l’argent mais nous n’avons aucune idée de la performance de cette publicité parce qu’il y a une mauvaise configuration dans notre suivi ? Si tel est le cas, nous devons le savoir dès que possible afin de pouvoir corriger notre publicité et ne pas gaspiller d’argent pour générer des résultats à l’aveuglette – ou ne pas générer de résultats du tout.
C’est là que l’analyse brille. Lorsque vous avez fait un mauvais virage, le moyen le plus simple de savoir quoi faire est de vérifier le rétroviseur, de faire demi-tour et de prendre l’autre virage. Plus vous attendez, plus vous devez revenir en arrière, donc vous regardez fréquemment et vous apportez des corrections dès que vous voyez que vous avez fait fausse route.
Une fois que nous avons découvert quelque chose d’utile dans notre Explore Hub, il est relativement facile de le reconstruire dans un outil comme Google Data Studio afin que nous ayons une vue permanente, facile à trouver et facile à utiliser des précieuses informations que nous avons recueillies. Nous intégrons notre perspicacité dans notre rétroviseur analytique et nous le vérifions souvent pour voir où nous nous sommes trompés.
Suivez cette leçon (que vous pouvez sans surprise trouver dans notre Cours Google Analytics 4) et mettez-le en œuvre dans votre propre cadence d’analyse marketing : le but de l’analyse n’est pas seulement de savoir ce que nous avons bien fait, mais aussi ce que nous avons mal fait, afin que nous puissions y remédier le plus rapidement possible.
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