Découvrez les nouveaux champs pour reproduire l’ordre de collecte des événements GA4 dans BigQuery.

Google Analytics 4 (GA4) continue d’évoluer et de s’améliorer, fournissant aux marketeurs digitaux, aux analystes de données et aux développeurs des outils et des insights de plus en plus sophistiqués. Le 20 juillet 2024, Google a introduit trois nouveaux champs dans les tables d’exportation d’événements de BigQuery pour les propriétés web dans GA4. Ces champs sont batch_page_id, batch_ordering_id et batch_event_index, conçus pour reproduire l’ordre de collecte du navigateur pour les événements exportés vers BigQuery. Cet article va détailler ces changements, leurs implications et comment ils peuvent bénéficier à vos efforts d’analyse de données. Vous découvrez BigQuery ? Découvrez également nos formations BigQuery, comme BigQuery niveau 1 pour décovurir BigQuery et apprendre les bases du SQL.

Comprendre les nouveaux champs dans les tables d’exportation d’événements GA4 de BigQuery

Pour utiliser efficacement ces nouveaux champs, il est essentiel de comprendre ce qu’ils sont et comment ils fonctionnent au sein du schéma BigQuery.

1. batch_page_id : Ce champ identifie des lots uniques d’événements au sein d’une seule page ou session. Il aide à différencier les événements qui appartiennent à différentes pages mais surviennent au sein de la même session.
2. batch_ordering_id : Ce champ fournit un mécanisme de classement au niveau de la session pour distinguer la séquence dans laquelle les événements sont collectés.
3. batch_event_index : Au sein d’un lot spécifique, ce champ indique l’ordre précis des événements. Il est particulièrement utile lorsque vous devez réassembler l’ordre chronologique des événements exactement comme ils se sont produits dans le navigateur.

Ces améliorations résultent d’un défi commun rencontré par les analystes lorsqu’ils travaillent avec des données d’événements dans BigQuery : maintenir l’ordre chronologique des événements tels qu’ils ont été enregistrés par le navigateur. Auparavant, reconstruire cet ordre nécessitait des requêtes complexes et une intervention manuelle significative, entraînant des inexactitudes et des inefficacités potentielles.

Pourquoi l’ordre des événements est important dans l’analyse des données

Comprendre la séquence dans laquelle les événements se produisent est crucial pour plusieurs raisons :

1. Analyse du parcours utilisateur : Connaître l’ordre exact des événements peut aider les marketeurs et les designers UX à comprendre plus précisément le parcours utilisateur. Cela peut conduire à une amélioration de la conception du site web et de l’expérience utilisateur.
2. Reconstruction des sessions : Dans la détection de la fraude, le support client et le dépannage, reconstruire une session utilisateur avec précision peut fournir des insights précieux et aider à diagnostiquer les problèmes plus rapidement.
3. Attribution précise des conversions : Pour les sites e-commerce, établir la séquence des interactions permet d’attribuer avec précision les conversions aux bons canaux et points de contact.

Comment tirer parti de ces champs dans votre analyse BigQuery

Pour tirer pleinement parti de ces nouveaux champs, vous devrez ajuster vos requêtes et éventuellement redéfinir vos pipelines de données. Voici un guide détaillé pour les intégrer :

1. Mise à jour de vos processus ETL (Extract, Transform, Load) : Assurez-vous que vos processus ETL dans BigQuery sont configurés pour incorporer ces nouveaux champs. Cela peut impliquer la mise à jour des schémas et la réécriture de certaines parties de vos scripts d’ingestion de données.
2. Rédaction de requêtes pour le séquencement des événements : Utilisez les champs pour écrire des requêtes SQL plus simples et plus efficaces. Par exemple, une requête typique pour classer les événements pourrait ressembler à ceci :

SELECT
user_id,
batch_page_id,
batch_ordering_id,
batch_event_index,
event_name,
event_params
FROM
`your_project.your_dataset.events_*`
ORDER BY
user_id,
batch_page_id,
batch_ordering_id,
batch_event_index;

3. Analyse en temps réel : Avec un ordre correct, vous pouvez effectuer une analyse en temps réel plus précise. Par exemple, si vous suivez les temps de chargement des pages ou les interactions utilisateur avec une nouvelle fonctionnalité, avoir les événements dans le bon ordre apporte de la clarté.

Exemples pratiques et cas d’utilisation

Parcours e-commerce

Considérons un site e-commerce où les utilisateurs interagissent avec plusieurs éléments avant de réaliser un achat. Les événements tels que les vues de produits, les actions d’ajout au panier et les initiations de paiement doivent être analysés dans l’ordre exact pour comprendre le tunnel d’achat. Les nouveaux champs aideront à reconstituer cette séquence :

• batch_page_id peut différencier les vues qui se sont produites sur la page produit versus la page panier.
• batch_ordering_id garantira que les événements de plusieurs sessions sont classés correctement.
• batch_event_index maintiendra l’ordre précis au sein d’un seul lot/vue de page.

Interaction utilisateur avec de nouvelles fonctionnalités

Lors du lancement d’une nouvelle fonctionnalité, il est crucial de voir comment les utilisateurs interagissent dès qu’ils arrivent sur une page :

1. Un utilisateur arrive sur la page d’accueil (batch_page_id=1).
2. L’utilisateur clique sur le bouton de la nouvelle fonctionnalité (batch_event_index=1).
3. L’utilisateur interagit avec la fonctionnalité (batch_event_index=2).
4. Action de conversion comme l’inscription ou l’achat (batch_event_index=3).

En maintenant la séquence, les chefs de produit peuvent évaluer l’efficacité de la fonctionnalité et effectuer les ajustements nécessaires.

Implications futures et considérations

Modèles de machine learning améliorés

Les modèles de machine learning qui dépendent de la séquence des actions utilisateur en bénéficieront grandement. Par exemple, les modèles prédictifs de churn ou de taux de conversion peuvent devenir plus précis, conduisant à des campagnes marketing et des stratégies de rétention mieux ciblées.

Rapports améliorés

Avec des données d’événements ordonnées et propres, les rapports et tableaux de bord refléteront des insights plus précis et actionnables. Cela signifie une meilleure prise de décision pour les parties prenantes au sein de l’organisation.

Dépannage et pièges courants

Bien que ces nouveaux champs offrent des avantages significatifs, les intégrer dans votre configuration actuelle peut présenter des défis :

1. Incompatibilité des schémas : Assurez-vous que tous les schémas de données reflètent l’ajout de ces nouveaux champs et que la compatibilité des versions antérieures est maintenue.
2. Problèmes de performance : Initialement, les requêtes incorporant les nouveaux champs peuvent être plus lentes en raison du traitement supplémentaire des données. Optimisez les index et révisez régulièrement les performances des requêtes.
3. Formation et adaptation : Les équipes doivent être formées pour comprendre et utiliser les nouveaux champs. La documentation et les rappels automatisés peuvent faciliter cette transition.

À venir : l’avenir de Google Analytics et BigQuery

Alors que Google Analytics continue d’innover, il est clair que des fonctionnalités et intégrations plus avancées suivront. La mise à jour actuelle établit un précédent pour la gestion des données d’événements avec plus de précision et d’efficacité, ouvrant la voie à de futurs développements.

Les améliorations futures anticipées pourraient inclure :

1. Données contextuelles plus riches : L’intégration des points de données contextuels tels que les données démographiques des utilisateurs précisément liées aux séquences d’événements peut révéler des insights plus profonds.
2. Intégrations avancées de l’IA : Utilisation de l’IA pour détecter automatiquement les anomalies ou les modèles dans les données d’événements ordonnées.
3. Mesures de confidentialité renforcées : Assurer l’amélioration continue des fonctionnalités de confidentialité pour se conformer aux réglementations mondiales sur les données tout en fournissant des insights granulaires.

Conclusion

L’introduction de batch_page_id, batch_ordering_id et batch_event_index est un pas en avant significatif pour les utilisateurs de GA4 et BigQuery. En fournissant une manière plus claire et plus fiable de reconstituer l’ordre des événements, Google simplifie les opérations de données auparavant complexes, permettant une analyse plus précise et basée sur des insights.

Pour ceux qui gèrent de grands ensembles de données et dépendent de la modélisation de données complexe, ces ajouts amélioreront à la fois la clarté et l’efficacité de vos workflows. En adoptant et en intégrant ces champs dans vos exportations de données GA4, vous n’améliorerez pas seulement vos capacités d’analyse actuelles, mais vous poserez également une base solide pour les futures avancées dans l’analyse des données et la compréhension du parcours utilisateur.

Pour obtenir des informations détaillées sur les nouveaux champs et pour rester à jour avec les améliorations futures, visitez la documentation officielle de Google.

FAQ sur les Nouveaux Champs BigQuery de Google Analytics 4

1. Quels sont les nouveaux champs ajoutés dans les tables d’exportation d’événements de GA4 vers BigQuery ?

Les nouveaux champs sont :

• batch_page_id : Identifie des lots uniques d’événements au sein d’une seule page ou session.
• batch_ordering_id : Fournit un mécanisme de classement au niveau de la session pour distinguer la séquence des événements.
• batch_event_index : Indique l’ordre précis des événements au sein d’un lot spécifique.

2. Pourquoi ces nouveaux champs sont-ils importants ?

Ces champs permettent de reproduire l’ordre de collecte des événements par le navigateur. Cela aide à maintenir l’ordre chronologique des événements, ce qui est essentiel pour une analyse précise des données.

3. Comment batch_page_id est-il utilisé ?

batch_page_id aide à différencier les événements qui appartiennent à différentes pages mais surviennent au sein de la même session. Il permet de regrouper les événements par page ou session spécifique.

4. Quel est le rôle de batch_ordering_id ?

batch_ordering_id classe les événements au niveau de la session, permettant de suivre la séquence dans laquelle les événements ont été collectés. Cela aide à analyser le parcours utilisateur de manière séquentielle.

5. À quoi sert batch_event_index ?

batch_event_index précise l’ordre des événements au sein d’un lot, ce qui est crucial pour reconstituer la chronologie exacte des interactions utilisateur sur une page.

6. Quels sont les avantages de maintenir l’ordre des événements ?

• Analyse du parcours utilisateur : Aide à comprendre le chemin exact suivi par les utilisateurs, ce qui peut améliorer la conception du site et l’expérience utilisateur.
• Reconstruction des sessions : Utile pour la détection de fraude, le support client et le dépannage.
• Attribution précise des conversions : Permet de relier les conversions aux bonnes interactions et canaux.

7. Comment puis-je intégrer ces nouveaux champs dans mes analyses BigQuery ?

Pour tirer parti de ces champs, vous devez mettre à jour vos processus ETL pour inclure les nouveaux champs et ajuster vos requêtes SQL pour ordonner les événements en utilisant batch_page_id, batch_ordering_id et batch_event_index.

8. Quels sont les cas d’utilisation pratiques de ces champs ?

• Parcours e-commerce : Comprendre l’ordre des interactions avant un achat.
• Interaction avec de nouvelles fonctionnalités : Évaluer comment les utilisateurs interagissent avec de nouvelles fonctionnalités dès leur arrivée sur une page.

9. Quelles sont les implications futures de ces champs ?

Ces champs amélioreront les modèles de machine learning, les rapports et tableaux de bord, en rendant les données plus précises et les analyses plus actionnables. Ils prépareront également le terrain pour des intégrations plus avancées à l’avenir.

10. Quels sont les défis potentiels lors de l’intégration de ces champs ?

Formation des équipes : Former les équipes pour comprendre et utiliser efficacement les nouveaux champs.

Incompatibilité des schémas : S’assurer que les schémas de données sont mis à jour pour inclure les nouveaux champs.

Problèmes de performance : Optimiser les index et les requêtes pour éviter les ralentissements.