Une donnée seule est muette, contextualisée, elle commence à parler.
C’est pour cette raison que je vous invite à refuser toute donnée présentée seule, que ce soit dans un tableau de bord, un rapport ou bien en réunion.
A « Hey, les gars, le mois dernier mon site a fait 100 000 visites ».
B « 🙂 … Combien le mois précédent ? ».
A « 200 000… »
B « 🙁 »
Comparer une donnée avec une période précédente, avec une autre donnée ou par rapport à une valeur cible, c’est offrir au lecteur un « insight » instantané.
Dans Google Data Studio, la comparaison avec une période précédente ou une autre donnée (de la même source de données) est plutôt simple à configurer. Dans cet article, je propose de nous intéresser à la valeur cible, la valeur de référence qui représente l’objectif à atteindre.
Dans Google Data Studio quel graphique utiliser pour visualiser la progression d’une métrique vers une valeur cible ?
Comme pour aller à Rome, il existe plusieurs voies conditionnées par la nature de la valeur cible, fixe ou dynamique. Je vous propose de partager différente façon de composer des graphiques avec des valeurs cibles fixes et dynamiques dans Data Studio.
Concevoir un graphique avec valeur cible fixe dans Google Data Studio.
Le « graphique à puce » (Bullet chart) est l’objet le mieux adapté pour mettre en perspective une valeur active, une ou plusieurs valeurs cibles et même une valeur historique (période ou année précédente). Comme vous pouvez le voir dans le visuel ci-dessous, il est très simple à composer. Malheureusement, à ce jour les valeurs cibles ne peuvent être dynamiques ce qui vous oblige à mettre à jour périodiquement ces valeurs. Ce qui en soit ne doit pas poser que problème puisqu’un bon tableau de bord et un tableau de bord vivant, agile, régulièrement reconsidéré. Un tableau de bord utile est un tableau qui évolue avec la maturité et les objectifs de ses destinataires.
Vous pouvez également composer votre propre graphique. Le but est de superposer sur un graphique standard, une ligne ou forme de référence qui illustre la valeur cible. Techniquement rien de très compliqué, il faut simplement s’assurer que la ligne de référence reste stable au fil des mises à jour des données. Pour cela, il faut fixer l’axe X des deux graphiques avec une valeur similaire, raisonnablement hors de portée pour restée lisible, par exemple la valeur cible *2.
Concevoir un graphique avec valeur cible dynamique dans Google Data Studio.
Après avoir vu comment créer un graphique avec une valeur cible fixe, je vous propose d’entrer dans le croustillant et d’aborder les valeurs cibles dynamiques.
Imaginons, que je souhaite comparer le nombre de pages vues actuel avec celui de l’année précédente majorée de 20%, objectif imposé par une gourmande Direction Générale.
Pour cela, je dois créer un nouvel indicateur correspondant aux pages vues A-1 (année -1) multipliées par 1,20 (20% d’objectif), mais datées en « A » pour pouvoir le comparer avec celui des pages vues A, dans le même range de dates.
Je ne suis pas arrivé à créer cette nouvelle métrique dans Data Studio, donc j’ai fait appel une fois de plus à Google Sheets.
Google Sheets, l’ETL de Google Data Studio.
1 – Dans Google Sheets, créez un nouveau rapport GA avec le module Google Analytics pour requêter les pages vues A-1.
Pour calculer les dates de début et de fin de la requête. je vous conseille d’utiliser la fonction EDATE() (écart en mois à partir d’une date donnée, ici la date du jour TODAY()).
L’utilisateur final doit pouvoir modifier la période d’analyse pour évaluer les écarts historiques entre A et A-1. On doit donc collecter au moins 12 mois de données A-1.
- Start Date =EDATE(TODAY();-24) //Si today = 11/01/2018 – Start Date = 11/01/2016.
- End Date =EDATE(TODAY();-12) // End Date = 11/01/2017.
2 – Schedulez la mise à jour des données toutes les nuits, par exemple entre 2 et 3 heures.
3- Runnez le report pour récupérer les données dans une nouvelle feuille qui reprend le nom du rapport GA, dans l’exemple « ga_data ».
4 – Créez une nouvelle feuille pour stocker les données traitées. Nommez-la par exemple « clean ».
5- Dans la ligne 1, nous allons créer les entêtes des données, qui serviront de référence dans Google Data Studio. Dans l’exemple, j’utilise dans les colonnes « A »= »Date », « B »= »pages vues », « C »= »date 2 » et « D » = « pages vues 20% ».
6 – Dans la feuille « clean », dans la cellule « A2 » saisissez une nouvelle formule « =QUERY(ga_data!A16:B) » pour récupérer toutes les données (Date et Pages vues) générées par le module Google Analytics.
7 – Dans la colonne suivante, « C », nous allons récupérer chaque dimension « date » de la colonne « A » et l’augmenter d’une année. Pour cela, dans la cellule « C2 » saisissez la formule « =date(YEAR(A2)+1; MONTH(A2); DAY(A2)) », puis étendez la cellule sur toute la colonne « C ».
8- Pour finir, dans la colonne « D », nous allons récupérer chaque métrique « pages vues » de la colonne « B » et la multiplier par 1.2 qui correspond au 20% d’augmentation attendue. Pour cela, dans la cellule « D2 » saisissez la formule « =B2*1,2« , puis étendez la cellule sur toute la colonne « D ».
Connectez la nouvelle source de données dans Google Data Studio.
Les données de référence qui serviront de valeur cible sont prêtes et seront mises à jour automatiquement tous les jours. Maintenant, il faut connecter la nouvelle source de données dans le rapport Google Data Studio.
Pour ajouter notre nouvelle source de données, il suffit d’ouvrir le menu « ressources » > « gérer les nouvelles sources de données » > « ajouter une nouvelle source » > sélectionner « Google Sheets », puis le classeur, jusqu’à la feuille « clean » (ou autre nom donné à l’étape 4 de la préparation des données de référence dans Google Sheets).
Une fois les deux sources de données disponibles dans Data Studio, créez un graphique « A », par exemple « graphique à barres » (utilisez dans l’exemple) avec la source de données active, précisez la couleur des barres et fixez l’axe X avec une valeur hors de portées. Créez un graphique « B », en dupliquant le graphique « A ». Remplacez la source de données du graphique « B » par celle de Google Sheets, ainsi que la dimension pour « date 2 » et la métrique pour « pages vues 20% ».
Superposez le graphique « A » sur le graphique « B », masquez ce qui dérange, puis testez avec différente range de date. Voilà, notre graphique avec valeur cible dynamique est terminé.
