La mise en place d’un tracking Google Analytics de A à Z - Agence de conseil en Product Management

📚 Introduction

Il y a toute une démarche à suivre pour s’assurer que les données qu’on souhaite suivre sont pertinentes, c’est-à-dire qu’elles vont permettre aux équipes de mesurer les performances du site et les aiguiller dans leurs futures décisions concernant le produit. Pour ça, on vous montre comment mettre en place un Google Analytics, de A à Z !

Nos produits étant des produits digitaux, on a la possibilité d’accéder à toutes sortes d’informations sur nos utilisateurs et leurs comportements. Ces informations sont essentielles pour notre compréhension sur les différents usages et nous aident à prendre des décisions sur l’optimisation de nos produits.

Afin d’obtenir ces informations, une implémentation technique doit être réalisée sur notre produit. Cette implémentation est appelée “tracking”, et va permettre de suivre le comportement des utilisateurs sur le site ou l’application en question.

Ce qu’on vient chercher en lisant cet article :

– Comprendre le rôle du tracking dans le monde du digital
– Connaître les différentes étapes de la mise en place d’un tracking sur un produit avec Google Analytics
– Avoir une bonne vision sur comment exploiter la donnée collectée

Le tracking : késako ?

Dans le monde du Digital, le tracking est une technique qui permet de collecter des données sur les utilisateurs d’un site ou d’une application.

Le tracking va être capable de récupérer des informations sur l’utilisateur, telles que :
– Le navigateur web qui est utilisé.
– Le type d’appareil utilisé
– Sa provenance géographique
– Son adresse IP

Il va également tracer les différentes interactions de l’utilisateur, à savoir :

– Les pages consultées
– Le niveau de scroll sur la page
– Les clics sur les boutons
– Les différents stades du funnel de conversion

Bien entendu, il va stocker les données relatives à la temporalité avec la date et l’heure de chaque session ainsi que leur durée.

Le but de la mise en place du tracking pour une entreprise ? Pouvoir exploiter les données afin de d’être conscient de ses forces et faiblesses pour mettre en place une stratégie d’amélioration constante.

Avec ce type d’informations, les actions marketing sont mieux ciblées et donc contribuent de manière positive à l’accroissement des résultats. Du côté Produit, on va être en mesure de connaître le flux de navigation et d’identifier des pain points dans le parcours utilisateur ce qui permettra de faire des optimisations.

Les différentes étapes d’un tracking Google Analytics

Avant d’arriver à l’exploitation de la donnée, il y a toute une démarche à suivre et différentes étapes et livrables à réaliser.

Étapes d'un plan de tracking Google Analytics

La définition du plan de mesure via Google Analytics

Qu’est-ce que le plan de mesure ?

Le plan de mesure est un document qui décrit les principaux objectifs de l’entreprise et comment s’assurer qu’ils soient atteints ou non. Il recense l’ensemble des informations dont l’entreprise a besoin pour mesurer et améliorer l’efficacité de ses différentes opérations. Les objectifs doivent être mesurables à l’aide de métriques. On les retrouve au sein du document et qui permettront de mesurer les performances du site ou de l’application.

Définition des objectifs

La définition des objectifs est propre à chaque entreprise. De manière générale, cela va concerner :
– Une meilleure connaissance de son audience et des comportements utilisateurs
– Une progression de l’engagement utilisateur et des conversions
– Un accroissement du chiffre d’affaires et une amélioration de de la performance du mix-media.

Pour réaliser ce plan de mesure, des ateliers sont mise en place afin que les équipes Marketing et Produit puissent fournir des inputs sur les différents objectifs fixés. À partir de là sont définis les différents métriques à suivre avec l’appui de l’équipe Data. Il existe une multitude de métriques à suivre, qui vont différer en fonction du produit. Il existe cependant des indicateurs incontournables à suivre :
– Nombre de visiteurs uniques
– Durée des sessions
– Pages les plus visitées
– Le taux de rebond (ou en opposition le taux d’engagement)
– Le taux de conversions.

Pour des sites e-commerce, on va également suivre les mots clés les plus recherchés, les produits les plus populaires (consultation et achat).

Ce livrable est rédigé par la data et partagé ensuite avec les équipes Marketing et Produit afin de s’assurer que toutes les informations dont on a besoin y sont présentes.

La définition du plan de marquage Google Analytics

Qu’est-ce que le plan de marquage ?

Le plan de marquage (ou plan de taggage) est un document qui définit les spécifications techniques nécessaires au suivi des différents indicateurs listés dans le plan de mesure. Il va décrire le processus d’implémentation des tags sur un site ou une application. Un tag est une balise HTML, c’est-à-dire un élément du code HTML d’une page web sur Internet.

Dans le plan de marquage, un tag va correspondre à un évènement sur le site. Cela signifie qu’on va définir tout ce qui doit faire l’objet d’un tracking sur le site ou l’application, c’est-à-dire une interaction ou une occurrence spécifique. Sachant que pour Google Analytics, qui est l’outil d’analyse le plus utilisé à ce jour, il y a par défaut des évènements qui sont collectés automatiquement. Pare exemple, le nombre de pages vues, la première visite ou l’engagement de l’utilisateur.

Définition des évènements

D’autres évènements sont recommandés, et comme leur nom l’indique, ce sont des évènements qu’il est courant de suivre. On y retrouve par exemple :
– La connexion
– La création d’un compte
– La recherche
– La consultation d’une page produit
– L’ajout à un panier ou encore un achat.

Afin de permettre une analyse la plus fine et la plus pertinente, il est également possible de créer des évènements personnalisés. Des évènements propre à son site ou son application et en corrélation avec les spécificités liées à son business.

Enfin, il existe des évènements issus de la mesure avancée, tels que la mesure du défilement d’une page, des clics sortants vers d’autres sites ou application, le téléchargement de fichiers ou encore l’engagement vidéo. Il est possible d’activer ou désactiver l’option dans l’outil d’analyse pour chacun d’entre eux. Le plan de marquage va donc intégrer l’ensemble des évènements qu’on va vouloir tracker. Pour chaque évènement, on va retrouver :
– Une description
– L’information sur le(s) déclencheur(s)
– Le nom de l’évènement
– Le bout de code à implémenter

Dans le code vont se retrouver des variables, c’est-à-dire des informations sur la forme de clé / valeur liées à l’évènement.

Ce livrable est rédigé par la data et partagé ensuite avec les équipes IT et Produit afin de s’assurer que la spécification est comprise par tous.

L’implémentation dans Google Analytics

Une fois le plan de marquage défini et validé, chaque événement va faire l’objet d’une tâche rédigée par le PO qui sera priorisée puis intégrée dans un sprint en suivant les mêmes étapes et exigences que n’importe quel autre ticket.

Le développeur qui prend la tâche se charge de l’implémentation de l’événement, c’est-à-dire l’ajout du bout de code dans le code. À chaque interaction de l’utilisateur, le bout de code va être poussé dans le Datalayer du site ou de l’application (espace sur le navigateur d’un utilisateur où sont stockées des informations).

En parallèle, la Data créé le tag associé dans Google Tag Manager. Cet outil est un Tag Management System, dont le rôle est de faciliter l’implémentation des tags (si vous voulez en savoir plus sur le TMS, c’est par ici 👀) . Le TMS va donc faire le lien entre les informations stockées dans le navigateur et leur intégration dans l’outil d’analyse. Par ailleurs, un paramétrage de GA4 doit être réalisé, afin de configurer les évènements personnalisés et leurs variables, afin qu’ils puissent être exploités par la suite.

Les tests

Les tests sont effectués par la Data sur l’environnement de test dédié. Elle s’assure qu’à chaque interaction trackée les données remontent bien dans le Datalayer. Pour ce faire, elle utilise la console du navigateur web.

Elle s’assure que :

– L’événement remonte dans le datalayer
– Le format des données envoyées est conforme à la documentation fournie
– Les valeurs des champs sont correctes

Afin que la Data puisse être en mesure de réaliser les tests, le PO s’assure qu’il y a assez de jeux de données disponibles.

La mise en production (et encore un peu de tests !)

Une fois que la Data a validé la tâche, l’équipe de développement déploie le code sur l’environnement de production. En parallèle, la Data active le tag côté GTM. Une dernière vérification doit être faite en s’assurant que la donnée remonte bien dans le Datalayer sur l’environnement de production, mais également dans Google Analytics 4.

Dès confirmation que tout est fonctionnel et qu’il y a suffisamment de données remontée dans GA4, elle va pouvoir être exploitée par les équipes Marketing et Produit.

L’exploitation de la donnée

Ça y est, les données remontent dans GA4. Et maintenant ?

GA4 met à disposition des rapports natifs et permet également à ses utilisateurs de créer des rapports personnalisés afin d’exploiter au mieux leurs données. Outre les événements, le modèle de GA4 repose également sur les dimensions et les métriques. Que les rapports soient natifs ou personnalisés, ils reposent sur ces deux éléments.

Une dimension est un attribut / une propriété qui vient qualifier un visiteur d’un site. Il peut s’agir de sa zone géographique ou du type d’appareil qu’il utilise par exemple. C’est donc d’une information qualitative. À l’inverse, une métrique est un nombre. Elle peut être un ratio ou un pourcentage par exemple. Une métrique est donc une donnée quantitative.

Les rapports

Les rapports natifs sont répartis en 3 thématiques : le cycle de vie, les objectifs d’entreprise et le focus utilisateur. On va y retrouver entre autres des informations sur :
– Les performances du produit (acquisition
– L’engagement
– Le CA généré lorsque le type de produit s’y prête, etc.)
– Le type d’audience
– Le comportement des utilisateurs
– Les différentes conversion

Ces rapports sont donc riches de données à exploiter.

Néanmoins, il est utile de créer des rapports personnalisés afin de mettre de l’ordre dans ses données, de mieux les organiser et d’isoler les informations et métriques vraiment pertinentes pour le développement de son activité web et la gestion de ses objectifs.

Il existe différents types de rapports personnalisés. On retrouve le format libre, qui permet de réaliser des tableaux ou graphiques dans lesquels toutes les données trackées sont disponibles et peuvent être croisées.

D’autres formats permettent de couvrir un besoin plus spécifique. Par exemple, un rapport de type “exploration de l’entonnoir” est idéal pour vos funnels de conversion. On va pouvoir constater étape par étape le taux de perdition des utilisateurs, et savoir quelles sont les étapes à retravailler pour améliorer le taux de conversion. Autre exemple, un rapport de type “exploration du chemin” est idéal pour comprendre la navigation qui est faite par les utilisateurs.

Les rapports dans GA4 sont à destination des équipes Marketing, Produit et Data. À travers les données exposées, des décisions vont pouvoir être prises afin d’optimiser les parcours ainsi que les résultats.

Conclusion

La mise en place d’un tracking doit avant tout être tournée sur la réflexion autour des différents objectifs fixés par l’entreprise. Il ne suffit pas de tracker des données, ces dernières doivent être pertinentes et capables de mesurer les objectifs fixés.

Pour chaque interaction va être associée un évènement, pour lequel doivent également être définies des variables qui correspondent à toutes les données liées à l’évènement qu’il sera utile d’avoir lors de l’analyse des données.

Suite à la définition des différents évènements et leur implémentation, pour pouvoir exploiter au maximum la donnée, il est recommandé de créer ses propres rapports car chaque produit est unique et possède son lot de spécificités.