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Comprendre les paramètres personnalisés produit GA4.

Avant de commencer, je voulais savoir si vous êtes prêt à transformer votre curiosité en compétence ?
C'est en posant des questions qu'on avance. Et je suis là pour partager, pour vous guider vers ce moment "aha", où tout commence à avoir du sens.Vous voulez savoir comment mes formations sur Google Analytics peuvent s'aligner sur vos objectifs ? Discutons-en.

Article complet sur l’impact des paramètres personnalisés des produits dans Google Analytics.

Google Analytics reste incontestablement un outil fondamental pour le marketing numérique, les analystes de données, et les propriétaires d’entreprises souhaitant comprendre le trafic sur leurs sites web, le comportement des utilisateurs et la performance des campagnes publicitaires. La plateforme Analytics de Google a connu de nombreuses évolutions, s’efforçant de fournir des données de plus en plus précises, détaillées et personnalisables. Avec le nouveau système de paramètres personnalisés à portée d’article (item-scoped custom parameters) introduit dans l’exportation GA4 BigQuery et le protocole de mesure GA4, le potentiel d’analyse des données et d’obtention d’insights a encore été significativement renforcé.

Cet article explore le monde des paramètres personnalisés des produits e-commerce, révélant leur importance, leur application, et comment ils peuvent transformer notre compréhension de l’interaction des clients sur diverses plateformes numériques. Nous examinerons également comment mettre en œuvre ces paramètres et tirer parti de la puissance de traitement des grandes données de BigQuery pour obtenir un avantage concurrentiel.

Comprendre les paramètres personnalisés des articles e-commerce.

Avant d’aborder les aspects techniques de la mise en œuvre des paramètres personnalisés à portée d’article, il est essentiel de comprendre ce qu’ils sont et pourquoi ils sont importants.

Les paramètres personnalisés des articles e-commerce sont une nouveauté dans Google Analytics qui permet d’ajouter des points de données personnalisés à des produits ou articles spécifiques lors d’un événement. Auparavant, les paramètres personnalisés étaient principalement liés à l’événement dans son ensemble, mais avec cette mise à jour, les utilisateurs peuvent désormais assigner des paramètres directement aux articles au sein de ces événements. Cette fonctionnalité offre un niveau de collecte de données plus granulaire et permet aux analystes d’examiner en détail la performance individuelle des articles, leur interaction avec les utilisateurs et leur influence sur le comportement de ces derniers.

L’introduction des paramètres personnalisés à portée d’article représente une amélioration significative par rapport aux capacités précédentes. Avec une analyse de suivi au niveau de l’article plus détaillée, vous avez le potentiel de comprendre vos données avec une bien meilleure résolution, conduisant à des décisions et des stratégies plus éclairées. Le niveau de personnalisation désormais disponible signifie que le modèle unique pour tous appartient désormais au passé, et les analyses peuvent être étroitement adaptées pour répondre aux objectifs commerciaux individuels.

Les paramètres personnalisés des articles e-commerce dans l’exportation GA4 BigQuery.

L’exportation GA4 BigQuery fait le lien entre Google Analytics et BigQuery, permettant aux utilisateurs d’exporter leurs données analytiques dans BigQuery pour une analyse avancée. L’introduction des paramètres personnalisés à portée d’article dans l’exportation BigQuery signifie que désormais des données plus détaillées au niveau de l’article peuvent être analysées grâce aux outils sophistiqués et aux fonctionnalités de BigQuery.

La documentation pour l’exportation GA4 BigQuery est disponible sur le site de support Google Analytics, qui offre des instructions sur comment utiliser ces paramètres pour les articles à travers le lien suivant : GA4 BigQuery Export (https://support.google.com/analytics/answer/7029846#item_params&zippy=%2Citems).

Comment collecter des paramètres personnalisés à portée d’article via le protocole de mesure GA4.

Le protocole de mesure GA4 est une fonctionnalité puissante permettant aux développeurs d’envoyer des données d’événement à Google Analytics depuis n’importe quel appareil connecté au web. Avec la dernière mise à jour, les utilisateurs peuvent maintenant envoyer des paramètres personnalisés à portée d’article avec leurs événements, offrant une intégration transparente de points de données supplémentaires pour une analyse complète.

Pour comprendre le protocole de mesure GA4 et commencer à envoyer des paramètres personnalisés, consultez la documentation de référence des développeurs Google disponible ici : GA4 Measurement Protocol (https://developers.google.com/analytics/devguides/collection/protocol/ga4/reference?client_type=gtag#custom_parameters).

Mise en oeuvre des paramètres personnalisés produit.

Pour maximiser le potentiel de ces paramètres, il est crucial de comprendre comment les mettre en œuvre correctement. Le processus nécessite de mettre à jour votre balisage analytique pour inclure les données spécifiques à l’article que vous souhaitez capturer. Vous devrez définir vos paramètres personnalisés, réfléchir à leur alignement avec vos objectifs analytiques et les structurer de manière à ce que BigQuery puisse les comprendre et les exporter.

D’un point de vue technique, il faudra ajouter les paramètres personnalisés dans le node de chaque item produit dans le dataLayer, au niveau des paramètres des items standards des événements recommandés e-commerce. Puis de les déclarer entant que dimensions personnalisées dans l’admin de GA4.

Analyse des données avec BigQuery.

Une fois vos données dans BigQuery, vous pouvez réaliser des analyses complexes qui étaient impossibles ou très lourdes à gérer dans l’interface Google Analytics. Par exemple, vous pouvez exécuter des requêtes de type SQL pour agréger et comparer des paramètres personnalisés au niveau de l’article à travers différentes dimensions, réaliser des analyses de cohortes et même intégrer des modèles de Machine Learning pour prédire des tendances et comprendre le comportement des utilisateurs à un niveau plus profond.

Cas d’utilisation des paramètres personnalisés produit.

Les utilisations potentielles des paramètres personnalisés à portée d’article sont vastes. Pour les sites de commerce électronique, vous pouvez suivre des caractéristiques de produit spécifiques telles que la couleur ou la taille et leur impact sur les ventes. Pour les éditeurs de contenu, vous pourriez examiner comment différents sujets ou longueurs d’articles affectent l’engagement. Les possibilités sont presque illimitées et dépendent fortement des besoins uniques de votre entreprise.

Réflexions finales.

L’ajout de paramètres personnalisés à portée d’article à l’exportation GA4 BigQuery et au protocole de mesure témoigne de l’engagement continu de Google à fournir des outils analytiques robustes et détaillés. Pour les entreprises, c’est une invitation à repenser leurs pratiques analytiques, à explorer les données avec une précision inégalée et à extraire des insights propulsant le succès dans un marché de plus en plus numérique.

Que vous soyez un analyste de données expérimenté ou un professionnel du marketing souhaitant améliorer votre jeu analytique, comprendre et utiliser ces nouvelles fonctionnalités améliorera sans aucun doute votre capacité à prendre des décisions éclairées par les données. Et avec la puissance de traitement de BigQuery à votre disposition, il n’y a jamais eu de meilleur moment pour plonger profondément dans vos données.

Gardez un œil sur ce blog pour des tutoriels plus détaillés, des meilleures pratiques et des insights sur comment tirer le meilleur parti des paramètres personnalisés à portée d’article et des autres fonctionnalités de Google Analytics. À mesure que le paysage numérique évolue, les outils que nous utilisons pour le naviguer évoluent également, et rester informé est essentiel à la réussite.

Rappelez-vous, le parcours vers la maîtrise des données est constant, et chaque nouvelle fonctionnalité apporte de nouvelles opportunités de comprendre vos utilisateurs et d’affiner vos stratégies. Bonne analyse!

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