Guide GA4, BigQuery SQL et ChatGPT.

Comprendre l’utilisation de ChatGPT pour l’élaboration de scripts SQL dans l’analyse de données GA4.

Dans l’ère numérique actuelle, la compréhension et l’analyse des données de trafic web sont essentielles pour toute entreprise en ligne. Google Analytics 4 (GA4) et BigQuery jouent un rôle crucial dans ce domaine, offrant des outils avancés pour recueillir, stocker et analyser des données web. Leur intégration permet une analyse en profondeur et personnalisée des comportements des utilisateurs, indispensable pour une stratégie marketing efficace.

Table des matières

Comprendre l'utilisation de ChatGPT pour l'élaboration de scripts SQL dans l'analyse de données GA4.
1. Introduction à GA4.
2. BigQuery et son intégration avec GA4.
3. Introduction au SQL pour les débutants.
4. Études de Cas : Extraction de données clés de GA4.
Bonnes pratiques et optimisation des requêtes SQL.
FAQ sur l'utilisation de ChatGPT pour générer des scripts SQL pour l'analyse de données GA4.
QCM pour tester votre connaissance SQL et GA4.

1. Introduction à GA4.

GA4 marque une évolution significative par rapport à ses prédécesseurs. En se concentrant sur les événements et les utilisateurs, plutôt que sur les sessions et les pages vues, GA4 offre une vision plus holistique et utilisateur-centrique des données web. Cette approche est particulièrement adaptée à l’environnement multiplateforme d’aujourd’hui, où les utilisateurs interagissent avec les sites web et les applications à travers divers appareils.

Points clés :

Architecture Basée sur les Événements : Chaque interaction de l’utilisateur, qu’il s’agisse d’un clic sur un bouton ou d’une vue de page, est enregistrée comme un événement, fournissant une riche couche de données pour l’analyse.
Suivi Inter-plateformes : GA4 est capable de suivre les utilisateurs sur différents appareils et plateformes, offrant ainsi une vue unifiée de l’expérience utilisateur.
Outils de Confidentialité et Conformité : Avec l’accent mis sur la confidentialité des données, GA4 propose des outils robustes pour aider les entreprises à se conformer aux réglementations telles que le GDPR et le CCPA.

2. BigQuery et son intégration avec GA4.

BigQuery est un entrepôt de données d’entreprise, offert par Google Cloud, qui permet l’analyse de grandes quantités de données en quelques secondes. Il s’agit d’une solution entièrement gérée, ce qui signifie qu’il n’est pas nécessaire de gérer de serveurs ou de bases de données. BigQuery est conçu pour être rapide, évolutif et facile à utiliser, avec une capacité de traitement de requêtes SQL sur de très grands ensembles de données.

Caractéristiques clés de BigQuery.

Stockage et Analyse de Données à Grande Échelle : BigQuery gère des pétaoctets de données et permet des analyses complexes sur de grands ensembles de données.
Performance et Vitesse : Utilise une architecture sans serveur, offrant une haute performance pour des requêtes en temps réel.
Sécurité et Conformité : Comprend des fonctionnalités de sécurité intégrées, y compris le contrôle d’accès basé sur les rôles et le chiffrement des données.

Intégration de BigQuery avec GA4.

GA4, la dernière version de Google Analytics, offre une intégration native avec BigQuery. Cette intégration permet aux utilisateurs de GA4 d’exporter leurs données vers BigQuery pour une analyse plus approfondie.

Avantages de l’Intégration.

Accès aux Données Brutes : Contrairement aux versions précédentes de Google Analytics, GA4 avec BigQuery donne accès aux données brutes, permettant des analyses plus détaillées.
Personnalisation des Rapports : Les utilisateurs peuvent créer des rapports personnalisés qui ne sont pas disponibles dans l’interface utilisateur standard de GA4.
Analyse Avancée : Permet l’utilisation de l’apprentissage automatique et d’autres techniques d’analyse avancée sur les données GA4.

Configurer l’Intégration BigQuery-GA4.

Activer l’Intégration dans GA4
- Allez dans les paramètres de votre compte GA4 et sélectionnez l’option pour lier BigQuery.
- Suivez les instructions pour connecter votre projet BigQuery à GA4.
Configurer l’Exportation des Données
- Choisissez la fréquence d’exportation (quotidienne, par exemple) et d’autres paramètres selon vos besoins.
Accéder aux Données dans BigQuery
- Une fois l’intégration configurée, les données de GA4 seront disponibles dans un ensemble de données BigQuery.

Exemple de Structure de Table dans BigQuery pour GA4

Dans BigQuery, les données de GA4 sont organisées en plusieurs tables. Voici un exemple de structure de table :

event_name : Nom de l’événement, comme ‘page_view’ ou ‘purchase’.
event_date : Date de l’événement.
user_id : Identifiant unique de l’utilisateur.
device : Informations sur l’appareil de l’utilisateur.
geo : Informations géographiques de l’utilisateur.

Requêtes de Base dans BigQuery pour les Données GA4

Pour interroger vos données GA4 dans BigQuery, vous pouvez utiliser le SQL standard. Par exemple, pour compter le nombre de vues de page par jour, vous pourriez écrire :

SELECT event_date, COUNT(*) as page_views
FROM `votre_projet.votre_dataset.votre_table`
WHERE event_name = 'page_view'
GROUP BY event_date
ORDER BY event_date;

3. Introduction au SQL pour les débutants.

Le SQL ou « Structured Query Language » est un outil puissant pour interroger et analyser des données dans des bases de données relationnelles. Comme BigQuery est la plateforme de Google pour l’analyse de données à grande échelle, et que GA4 envoie des données à BigQuery, connaître le SQL est essentiel pour tirer pleinement parti de ces données.

Requêtes Select : Utilisées pour sélectionner des données spécifiques d’une base de données. Par exemple, SELECT * FROM table récupère toutes les colonnes d’une table donnée.
Clause Where : Permet de filtrer les données selon des conditions spécifiques. Par exemple, SELECT * FROM table WHERE condition renvoie les enregistrements qui répondent à la condition.
Jointures : Utilisées pour combiner des lignes de deux ou plusieurs tables, basées sur une colonne relationnelle commune. Par exemple, SELECT * FROM table1 JOIN table2 ON table1.common_field = table2.common_field.

Syntaxe de base.

La syntaxe de base d’une requête SQL est relativement simple. Voici un exemple :

SELECT column1, column2, ...
FROM tablename
WHERE condition;

Dans cet exemple, SELECT indique les colonnes à récupérer, FROM spécifie la table à partir de laquelle les données sont extraites, et WHERE est utilisé pour filtrer les résultats.

Comprendre les tables GA4 dans BigQuery.

GA4 stocke ses données dans BigQuery d’une manière structurée, typiquement dans des tables organisées par date. Chaque table contient des données d’événements, avec des colonnes pour les différentes dimensions et métriques. Par exemple, une table peut contenir des informations sur les sessions des utilisateurs, leurs actions sur le site, et d’autres métriques importantes.

Exemples de requêtes simples.

Extraction des Données de Session

SELECT user_pseudo_id, event_name, event_count
FROM `project.dataset.ga4_table`
WHERE event_name = 'session_start';

Cette requête sélectionne les identifiants des utilisateurs, les noms d’événements et les comptages d’événements pour les événements où le nom de l’événement est ‘session_start’.
Analyse des Actions Utilisateurs

SELECT event_name, COUNT(event_name) as event_count
FROM `project.dataset.ga4_table`
GROUP BY event_name
ORDER BY event_count DESC;

Cette requête compte le nombre d’occurrences de chaque type d’événement, regroupant les résultats par nom d’événement et les triant par ordre décroissant.

Bases des fonctions d’agrégation.

Les fonctions d’agrégation comme COUNT(), SUM(), AVG(), MAX(), et MIN() sont cruciales en SQL pour résumer ou calculer des statistiques sur des ensembles de données. Par exemple, SUM(column_name) calculerait la somme totale des valeurs dans une colonne spécifique.

Conseils pour la pratique.

Explorez les Données : Familiarisez-vous avec la structure des tables GA4 dans BigQuery.
Expérimentez avec des Requêtes Simples : Commencez par des requêtes simples pour comprendre le comportement des données.
Utilisez la Documentation : Référez-vous à la documentation de Google Analytics et de BigQuery pour mieux comprendre les champs et les types de données disponibles.

Structures de données spécifiques à GA4 dans BigQuery.

Google Analytics 4 (GA4) présente une structure de données fondamentalement différente de celle des versions précédentes de Google Analytics. Lorsque ces données sont exportées vers BigQuery, elles sont organisées d’une manière spécifique. Comprendre cette structure est crucial pour écrire des requêtes SQL précises et efficaces.

Tables événements de GA4 dans BigQuery.

Décomposition de la structure des tables.

Schéma des tables : Les données de GA4 dans BigQuery sont organisées en tables quotidiennes, chacune correspondant à une date spécifique. Ces tables sont nommées selon le format YYYYMMDD.
Colonnes importantes :
- event_name : Décrit le type d’événement (par exemple, session_start, purchase).
- event_date : La date de l’événement au format YYYYMMDD.
- user_pseudo_id : identifiant anonyme de chaque utilisateur (Client ID)
- user_id : Identifiant unique attribué à chaque utilisateur par votre système (User ID).
- event_params : Un champ complexe contenant des détails supplémentaires sur l’événement.

Extraction des données des événements.

Traitement de event_params : Cette colonne est un tableau de structures avec des paires clé-valeur fournissant des informations détaillées sur chaque événement.
Techniques d’accès : L’utilisation de UNNEST() est nécessaire pour transformer ces structures en lignes accessibles pour les requêtes SQL.

SELECT
  event_name,
  params.key as param_key,
  params.value.string_value as param_value
FROM
  `your_dataset.your_table`,
  UNNEST(event_params) as params
WHERE
  event_date = 'YYYYMMDD'
  AND params.key = 'desired_key'

Exploration approfondie de `event_params`.

Le champ event_params est un élément central pour comprendre les actions des utilisateurs.

Structure interne : Il s’agit d’un tableau de structures, chaque structure étant une paire clé-valeur contenant des données spécifiques à un événement.
Exemples de données : Cela peut inclure des informations telles que le titre de la page vue, la valeur d’un achat, ou le nom d’une campagne publicitaire.

Techniques avancées d’extraction de données

Requêtes avec conditions : Utiliser des conditions dans les requêtes pour filtrer ou agréger des données basées sur des valeurs spécifiques dans event_params.
Jointures avec d’autres tables : Il est possible de joindre les données event_params avec d’autres tables pour des analyses plus complexes.

Détails sur les `user_properties`.

En plus des événements, GA4 permet de suivre des attributs spécifiques aux utilisateurs.

Fonctionnement des user_properties : Similaire à event_params, les user_properties stockent des informations sur les caractéristiques des utilisateurs, comme l’emplacement géographique ou les préférences de langue.
Utilisation dans les requêtes : Ces propriétés peuvent être utilisées pour segmenter les données, identifier des tendances spécifiques à certains groupes d’utilisateurs, ou pour personnaliser les analyses.
Structure et accès : Semblable à event_params, les user_properties sont également stockées sous forme de tableau de structures. L’accès à ces données nécessite également l’utilisation de la fonction UNNEST().

SELECT
  user_id,
  properties.key as property_key,
  properties.value.string_value as property_value
FROM
  `your_dataset.your_table`,
  UNNEST(user_properties) as properties
WHERE
  event_date = 'YYYYMMDD'
  AND properties.key = 'desired_property'

Exemples de requêtes avancées.

Analyse segmentée par utilisateur : Créer des segments d’utilisateurs basés sur leurs propriétés pour des analyses ciblées.
Corrélation avec des événements : Examiner comment les caractéristiques des utilisateurs influencent leur comportement ou leurs interactions avec le site.

Présentation de ChatGPT en tant qu’assistant SQL.

ChatGPT, une avancée majeure dans le domaine du traitement du langage naturel, est un outil particulièrement adapté pour aider à la rédaction de requêtes SQL, notamment dans le cadre complexe des données de Google Analytics 4 (GA4) traitées par BigQuery. Sa capacité à interpréter des instructions en langage naturel et à produire des requêtes SQL structurées rend l’analyse de données plus intuitive, surtout pour ceux qui ne sont pas familiers avec la syntaxe SQL.

Capacités Élargies de ChatGPT en tant qu’assistant SQL.

Découvrez mon assistant ChatGPT personnalisé BigQuery SQL assistant.

Traduction du Langage Naturel en SQL :
- ChatGPT peut transformer des questions ou des demandes formulées en langage naturel en requêtes SQL précises. Cette capacité est particulièrement utile pour les utilisateurs qui connaissent leurs objectifs d’analyse mais ne savent pas comment les exprimer en SQL.
- Exemple Détaillé : Si un utilisateur demande « Comment puis-je trouver le taux de conversion par source de trafic pour le dernier trimestre ? », ChatGPT peut traduire cette question en une requête SQL complexe, en tenant compte des spécificités des schémas de données GA4.

Génération avancée de requêtes SQL :
- Au-delà de simples requêtes, ChatGPT peut construire des requêtes SQL avancées incluant des jointures, des sous-requêtes, des fonctions d’agrégation, et des clauses de fenêtrage.
- Exemple compliqué : Pour une analyse de cohortes ou pour segmenter les utilisateurs selon leur comportement sur une période donnée, ChatGPT peut générer une requête SQL complexe intégrant plusieurs jointures et sous-requêtes.
Explication et optimisation des requêtes :
- ChatGPT peut expliquer chaque composant d’une requête SQL, aidant ainsi les utilisateurs à comprendre non seulement ce que fait la requête, mais aussi pourquoi elle est structurée de cette manière.
- Il peut également suggérer des optimisations pour améliorer l’efficacité des requêtes, comme l’utilisation d’indices ou la réécriture de parties de la requête pour une meilleure performance.
Scénarios d’utilisation spécifiques :
- ChatGPT peut aider à élaborer des requêtes pour des scénarios d’utilisation spécifiques dans GA4, comme le suivi des événements, l’analyse des parcours utilisateurs, ou l’évaluation des performances des campagnes publicitaires.

Exemple de demande en langage naturel : « Comment puis-je trouver le taux de conversion par source de trafic pour le dernier trimestre ? »

-- Calcul du taux de conversion par source de trafic pour le dernier trimestre
WITH TrafficSources AS (
    SELECT
        user_pseudo_id,
        traffic_source.source AS source,
        COUNT(DISTINCT event_name) AS total_events
    FROM
        `your_project.your_dataset.ga_sessions_*`,
        UNNEST(event_params) AS event
    WHERE
        _TABLE_SUFFIX BETWEEN FORMAT_DATE('%Y%m%d', DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 3 MONTH)) AND FORMAT_DATE('%Y%m%d', DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 1 DAY))
        AND event.key = 'session_engaged'
    GROUP BY
        user_pseudo_id, source
),
Conversions AS (
    SELECT
        user_pseudo_id,
        COUNT(DISTINCT event_name) AS total_conversions
    FROM
        `your_project.your_dataset.ga_sessions_*`,
        UNNEST(event_params) AS event
    WHERE
        _TABLE_SUFFIX BETWEEN FORMAT_DATE('%Y%m%d', DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 3 MONTH)) AND FORMAT_DATE('%Y%m%d', DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 1 DAY))
        AND event.key = 'purchase'
    GROUP BY
        user_pseudo_id
)
SELECT
    ts.source,
    COUNT(ts.user_pseudo_id) AS total_users,
    IFNULL(SUM(c.total_conversions), 0) AS total_conversions,
    IFNULL(SUM(c.total_conversions) / COUNT(ts.user_pseudo_id), 0) AS conversion_rate
FROM
    TrafficSources ts
LEFT JOIN
    Conversions c ON ts.user_pseudo_id = c.user_pseudo_id
GROUP BY
    ts.source
ORDER BY
    conversion_rate DESC;

Explication de la requête :

Construction de sous-requêtes :
- La première sous-requête (TrafficSources) identifie les sources de trafic pour chaque utilisateur et compte le nombre total d’événements par utilisateur.
- La seconde sous-requête (Conversions) compte le nombre total de conversions (par exemple, achats) pour chaque utilisateur.
Jointure et Calcul du Taux de Conversion :
- Ces deux sous-ensembles sont ensuite joints sur user_pseudo_id pour associer les sources de trafic aux conversions.
- Le taux de conversion est calculé comme le nombre total de conversions divisé par le nombre total d’utilisateurs pour chaque source de trafic.
Filtrage par Période :
- Les deux sous-requêtes filtrent les données pour le dernier trimestre en utilisant _TABLE_SUFFIX et DATE_SUB.
Résultat Final :
- La requête finale fournit la source de trafic, le nombre total d’utilisateurs par source, le nombre total de conversions, et le taux de conversion, triés par taux de conversion décroissant.

Limitations et considérations.

Adéquation aux Dernières Mises à Jour : ChatGPT peut ne pas être à jour avec les toutes dernières fonctionnalités ou changements dans GA4 ou BigQuery. Il est donc crucial de vérifier les requêtes générées contre les dernières documentations et pratiques recommandées.
Complexité et Personnalisation : Pour des requêtes très spécifiques ou des analyses avancées, une personnalisation manuelle peut être nécessaire. ChatGPT peut servir de point de départ, mais l’expertise humaine reste essentielle pour affiner et valider les requêtes.
Dépendance à la Clarté des Demandes : La précision des requêtes générées dépend largement de la clarté des instructions fournies. Des demandes ambiguës ou mal formulées peuvent conduire à des requêtes inexactes ou inefficaces.

Comment poser des questions efficaces à ChatGPT.

L’utilisation de ChatGPT pour générer des scripts SQL nécessite une formulation précise des questions. Voici des conseils et des exemples pour tirer le meilleur parti de cet outil.

1. Comprendre l’objectif de votre requête.

Description: Identifiez clairement ce que vous souhaitez accomplir avec votre requête SQL.
Exemple:
- Objectif : Analyser les tendances du trafic du site Web.
- Requête à ChatGPT : « Je cherche à comprendre comment le trafic de mon site Web a évolué au cours du dernier trimestre. Quel type de requête SQL dois-je utiliser pour obtenir ces informations à partir de GA4 ? »

2. Détails spécifiques de GA4.

Description: Fournissez des informations spécifiques sur les éléments de GA4 que vous souhaitez analyser.
Exemple:
- Détail : Utilisation du tableau ‘events_’ avec focus sur ‘page_view’ et ‘purchase’.
- Requête à ChatGPT : « Dans le tableau ‘events_’ de GA4, je souhaite analyser les événements ‘page_view’ et ‘purchase’. Comment structurer ma requête SQL pour cela ? »

3. Formulation de la question.

Description: Soyez concis et direct dans votre demande.
Exemple:
- Requête spécifique : Demander un script SQL pour un calcul précis.
- Requête à ChatGPT : « Pourrais-tu me fournir un script SQL pour calculer le total des ‘page_view’ et ‘purchase’ par jour sur le dernier mois dans GA4 ? »

4. Inclusion des contraintes et filtres.

Description: Mentionnez les filtres spécifiques ou les contraintes que vous souhaitez appliquer.
Exemple:
- Contrainte : Utilisateurs des États-Unis uniquement.
- Requête à ChatGPT : « J’aimerais que le script SQL prenne en compte uniquement les données des utilisateurs basés aux États-Unis. Comment puis-je inclure ce filtre ? »

5. Précision sur les formats de sortie.

Description: Définissez le format de sortie souhaité pour les résultats.
Exemple:
- Format de sortie : Tri par nombre de vues de page, ordre décroissant.
- Requête à ChatGPT : « Je veux que les résultats soient présentés avec les jours ayant le plus de vues de page en haut. Peux-tu modifier la requête en conséquence ? »

Exemple de requête complète à ChatGPT.

Description: Combinez tous les éléments ci-dessus en une seule requête cohérente.
Exemple de Requête Complète:
- « Bonjour ChatGPT, pourriez-vous me créer un script SQL pour BigQuery qui extrait, du tableau ‘events_’ de GA4, le total quotidien des événements ‘page_view’ et ‘purchase’ pour les utilisateurs aux États-Unis, pour le dernier mois ? Les résultats devraient être triés par nombre total de vues de page, en ordre décroissant. »

Techniques de prompts ChatGPT pour générer des SQL GA4.

L’utilisation de ChatGPT comme outil d’assistance pour la création de scripts SQL pour Google Analytics 4 (GA4) requiert une approche méthodique. Voici des stratégies clés pour poser des questions efficaces à ChatGPT :

1. Clarification des objectifs d’analyse.

Définir l’objectif : Commencez par clarifier ce que vous souhaitez analyser. Par exemple, êtes-vous intéressé par le comportement des utilisateurs, le suivi des conversions, ou l’analyse des sources de trafic ?
Exemples :
- Inefficace : « J’ai besoin d’un script SQL pour GA4. »
- Efficace : « Je cherche un script SQL pour analyser les sources de trafic menant à des conversions dans GA4. »

2. Précision des données requises.

Spécificité des données : Soyez précis sur les données que vous souhaitez extraire. Incluez des détails tels que les dimensions (par exemple, source, médium, session) et les métriques (par exemple, conversions, durée des sessions).
Exemples :
- Inefficace : « Comment puis-je obtenir des données de GA4 ? »
- Efficace : « J’ai besoin d’un script SQL pour extraire le nombre de sessions et les taux de conversion par source de trafic dans GA4. »

3. Inclusion des contraintes et filtres.

Définir des filtres : Mentionnez si vous avez besoin d’appliquer des filtres, comme des plages de dates spécifiques, des segments d’utilisateurs, ou des critères de performance.
Exemples :
- Inefficace : « Comment filtrer les données dans GA4 ? »
- Efficace : « Comment écrire un script SQL pour filtrer les données de trafic de GA4 entre le 1er janvier et le 31 mars 2023 ? »

4. Prise en compte du niveau de complexité.

Complexité des requêtes : Si vous êtes débutant, commencez par des requêtes simples. Si vous êtes plus expérimenté, vous pouvez demander des requêtes plus complexes impliquant des jointures ou des fonctions avancées.
Exemples :
- Débutant : « Comment écrire une requête SQL simple pour afficher le nombre total de sessions dans GA4 ? »
- Expérimenté : « J’ai besoin d’une requête SQL complexe pour effectuer une jointure entre les tables ‘events’ et ‘users’ dans GA4. »

5. Explication des erreurs et dépannage.

Décrire les problèmes : Si vous rencontrez des erreurs avec vos scripts SQL existants, décrivez-les en détail pour obtenir une assistance spécifique.
Exemples :
- Inefficace : « Mon script ne fonctionne pas. »
- Efficace : « Mon script SQL pour GA4 donne une erreur ‘syntax error at or near « JOIN »‘ lors de la tentative de jointure des tables. Comment puis-je corriger cela ? »

En suivant ces directives, vous pouvez formuler des questions qui permettront à ChatGPT de générer des scripts SQL précis et utiles pour vos analyses GA4. Gardez à l’esprit que la clarté et la précision de vos questions sont essentielles pour obtenir des réponses pertinentes et efficaces.

4. Études de Cas : Extraction de données clés de GA4.

Dans ce chapitre, nous allons explorer des études de cas concrètes illustrant comment utiliser SQL en combinaison avec BigQuery pour extraire des informations précieuses de Google Analytics 4 (GA4). Ces études de cas sont conçues pour fournir une compréhension pratique de la manière d’interroger et d’analyser les données GA4, couvrant divers aspects de l’analyse des données web. Chaque section se concentrera sur un scénario spécifique, allant de l’extraction des données de trafic du site web à l’analyse des comportements des utilisateurs et l’évaluation des performances des campagnes marketing. Ces exemples serviront de guide pour vous aider à transformer les données brutes de GA4 en insights actionnables, en utilisant les capacités puissantes de SQL dans BigQuery.

Extraction des données de trafic du site web.

Le trafic web est un indicateur clé pour évaluer la performance d’un site. Dans cette section, nous allons explorer comment extraire et analyser les données de trafic du site web à partir de GA4 en utilisant SQL dans BigQuery.

Comprendre les données de trafic dans GA4.

Avant de plonger dans les requêtes SQL, il est essentiel de comprendre les données de trafic disponibles dans GA4. GA4 collecte diverses métriques telles que les visites de page, les utilisateurs uniques, la durée des sessions, etc. Ces données sont stockées dans différentes tables et champs dans BigQuery.

Accès aux données GA4 dans BigQuery.

Pour accéder à vos données GA4 dans BigQuery :

Assurez-vous que l’intégration GA4-BigQuery est configurée.
Naviguez vers votre projet BigQuery et localisez le dataset de GA4.

Requête de base pour les données de trafic.

La requête de base pour extraire des données de trafic implique la sélection de colonnes pertinentes. Par exemple :

SELECT
  date,
  trafficSource.source as source,
  trafficSource.medium as medium,
  COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) as unique_users,
  COUNT(event_name) as total_events
FROM
  `your_project.your_dataset.your_table`
WHERE
  event_name = 'page_view'
GROUP BY
  date, source, medium
ORDER BY
  date;

Cette requête vous donnera le nombre d’utilisateurs uniques et le total d’événements de vue de page, groupés par date, source et medium.

Analyse avancée du trafic web.

Pour aller plus loin, vous pouvez :

Segmenter les données de trafic : Vous pouvez segmenter les données par géographie, type de dispositif, page visitée, etc.
Analyser le comportement des utilisateurs : Comprendre comment les utilisateurs interagissent avec votre site (parcours utilisateur, temps passé sur le site, taux de rebond, etc.)
Mesurer la conversion : Suivre les événements de conversion comme les achats ou les inscriptions.

Exemple de requête avancée.

Pour une analyse plus détaillée, considérez la requête suivante :

SELECT
  event_date,
  geo.country as country,
  device.category as device_type,
  COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) as unique_users,
  COUNT(event_name) as page_views,
  AVG(event_params.value.int_value) as avg_time_on_page
FROM
  `your_project.your_dataset.your_table`,
  UNNEST(event_params) as event_params
WHERE
  event_name = 'page_view' AND
  event_params.key = 'engagement_time_msec'
GROUP BY
  event_date, country, device_type
ORDER BY
  event_date;

Cette requête vous donne une vue plus approfondie du trafic web en segmentant les utilisateurs par pays et type de dispositif, tout en calculant la moyenne du temps passé sur les pages.

Bonnes pratiques.

Validation des Données : Assurez-vous que les données extraites correspondent à vos attentes. Vérifiez la cohérence et l’intégrité des données.
Optimisation des Requêtes : Utilisez des clauses WHERE pour filtrer les données et réduire la charge sur BigQuery, ainsi que des fonctions d’agrégation pour résumer les données.

L’extraction des données de trafic du site web de GA4 via BigQuery peut fournir des insights précieux sur la performance de votre site. En maîtrisant ces requêtes SQL, vous pouvez obtenir une compréhension approfondie du comportement des visiteurs et optimiser l’expérience utilisateur sur votre site.

Analyse des comportements des utilisateurs dans Google Analytics 4 via BigQuery.

Ce chapitre se concentre sur l’utilisation de requêtes SQL avancées pour déchiffrer le comportement des utilisateurs à partir des données GA4 dans BigQuery. Il vise à fournir des insights sur les interactions des utilisateurs avec votre site web ou application.

Comprendre les données de comportement dans GA4.

Introduction aux données de comportement: Les données de comportement sont essentielles pour comprendre comment les utilisateurs interagissent avec votre site ou application. Elles incluent des informations sur les pages visitées, les actions effectuées, et les parcours sur le site.
Structure des données dans BigQuery: Les données GA4 dans BigQuery sont organisées en tables d’événements, où chaque ligne représente une action d’utilisateur. Ces tables contiennent des colonnes telles que user_pseudo_id, event_name, et event_timestamp.

Formuler une requête pour analyser le comportement des utilisateurs.

Définir les objectifs d’analyse: Identifiez ce que vous voulez apprendre sur les utilisateurs, par exemple, leurs parcours ou les actions menant à une conversion.
Élaboration de la requête SQL: Utilisation de ChatGPT pour générer des requêtes SQL. Il est crucial de comprendre la structure de vos données pour formuler des requêtes pertinentes.

Exemple de requête SQL pour l’analyse de parcours utilisateur.

Script SQL :

-- Analyse des Parcours Utilisateurs dans GA4
SELECT
  user_pseudo_id,
  ARRAY_AGG(event_name ORDER BY event_timestamp ASC) AS user_journey
FROM
  `your_project.your_dataset.ga4_events_*`
WHERE
  _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20230101' AND '20230131'
GROUP BY
  user_pseudo_id

Explication du script : Cette requête rassemble les événements pour chaque utilisateur dans l’ordre chronologique, permettant de visualiser le parcours complet de l’utilisateur sur le site.

Approfondissement de l’analyse avec des requêtes plus complexes.

Script SQL pour chemins de conversion :

-- Analyse des Séquences d'Événements pour Identifier les Chemins de Conversion
SELECT
  user_pseudo_id,
  event_name,
  LEAD(event_name, 1) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_timestamp) AS next_event
FROM
  `your_project.your_dataset.ga4_events_*`
WHERE
  _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20230101' AND '20230131'
  AND event_name IN ('view_item', 'add_to_cart', 'purchase')

Explication du script : Cette requête examine les séquences d’événements pour chaque utilisateur, en mettant l’accent sur les étapes clés du parcours de conversion comme view_item, add_to_cart, et purchase.

Bonnes pratiques et conseils.

Optimisation des Requêtes: Pour améliorer l’efficacité des requêtes, il est conseillé de limiter la plage de dates et de filtrer uniquement les données pertinentes.
Validation des Résultats: Assurez-vous que les résultats de vos requêtes sont cohérents et fiables. Effectuez des tests et des comparaisons avec des données historiques.

Évaluation des performances des campagnes marketing.

Script pour mesurer l’efficacité des campagnes publicitaires

L’analyse des performances des campagnes marketing est cruciale pour comprendre l’impact de vos efforts publicitaires. En utilisant GA4 et BigQuery, nous pouvons extraire des informations précieuses telles que le trafic généré, les conversions, et le retour sur investissement (ROI) des campagnes. Nous allons examiner comment écrire un script SQL pour évaluer ces aspects.

Objectifs du script SQL :

Calculer le nombre total de sessions générées par chaque campagne.
Déterminer le taux de conversion par campagne.
Estimer le ROI basé sur les coûts de la campagne et les revenus générés.

Prérequis :

Assurez-vous que vos données GA4 sont exportées vers BigQuery.
Avoir une connaissance de base de SQL.

Script SQL et explications.

1. Calcul du Nombre Total de Sessions par Campagne.

SELECT
  trafficSource.source AS Source,
  trafficSource.medium AS Medium,
  trafficSource.campaign AS Campaign,
  COUNT(*) AS Total_Sessions
FROM
  `votre_projet.votre_dataset.ga_sessions_*`
WHERE
  _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20230101' AND '20230131'
GROUP BY
  Source,
  Medium,
  Campaign
ORDER BY
  Total_Sessions DESC;

Explications :

trafficSource.source, trafficSource.medium, trafficSource.campaign : Ces colonnes de la table GA4 identifient respectivement la source, le moyen et le nom de la campagne.
COUNT(*) AS Total_Sessions : Compte le nombre total de sessions pour chaque combinaison de source, moyen et campagne.
_TABLE_SUFFIX BETWEEN '20230101' AND '20230131' : Filtre les données pour un mois spécifique, ici janvier 2023.

2. Taux de conversion par campagne.

SELECT
  Campaign,
  SUM(case when event_name = 'purchase' then 1 else 0 end) AS Total_Conversions,
  COUNT(*) AS Total_Sessions,
  SAFE_DIVIDE(SUM(case when event_name = 'purchase' then 1 else 0 end), COUNT(*)) AS Conversion_Rate
FROM
  `votre_projet.votre_dataset.ga_sessions_*`,
  UNNEST(event_params) AS event
WHERE
  _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20230101' AND '20230131'
  AND trafficSource.campaign IS NOT NULL
GROUP BY
  Campaign
ORDER BY
  Conversion_Rate DESC;

Explications :

SUM(case when event_name = 'purchase' then 1 else 0 end) AS Total_Conversions : Compte le nombre total de conversions (ici, achats).
SAFE_DIVIDE(...) : Calcule le taux de conversion (conversions / sessions).
UNNEST(event_params) : Décompose les paramètres d’événement pour accéder aux détails des événements comme les achats.

3. Estimation du ROI des Campagnes

Pour ce calcul, vous devez disposer des données de coût de campagne et de revenu par session. Supposons que ces informations soient disponibles dans une table séparée campaign_costs.

WITH RevenueData AS (
  SELECT
    trafficSource.campaign AS Campaign,
    SUM(totals.transactionRevenue) AS Total_Revenue
  FROM
    `votre_projet.votre_dataset.ga_sessions_*`
  WHERE
    _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20230101' AND '20230131'
  GROUP BY
    Campaign
),
CostData AS (
  SELECT
    Campaign,
    SUM(Cost) AS Total_Cost
  FROM
    `votre_projet.votre_dataset.campaign_costs`
  GROUP BY
    Campaign
)
SELECT
  RevenueData.Campaign,
  Total_Revenue,
  Total_Cost,
  Total_Revenue - Total_Cost AS Net_Profit,
  SAFE_DIVIDE(Total_Revenue, Total_Cost) - 1 AS ROI
FROM
  RevenueData
JOIN
  CostData
ON
  RevenueData.Campaign = CostData.Campaign;

Explications :

WITH RevenueData AS (...) : Crée une sous-requête pour calculer les revenus par campagne.
WITH CostData AS (...) : Une autre sous-requête pour les coûts associés à chaque campagne.
SAFE_DIVIDE(Total_Revenue, Total_Cost) - 1 AS ROI : Calcule le ROI (retour sur investissement) pour chaque campagne.

Bonnes pratiques et optimisation des requêtes SQL.

En adoptant ces bonnes pratiques et en maîtrisant les techniques d’optimisation, vous serez en mesure de réduire significativement le temps d’exécution de vos requêtes, d’améliorer la fiabilité de vos résultats et d’exploiter pleinement le potentiel de vos données GA4. Ce chapitre vous fournira les outils et connaissances nécessaires pour y parvenir. L’optimisation des requêtes SQL est cruciale pour analyser efficacement les données GA4 dans BigQuery. Voici des conseils détaillés et enrichis pour chaque aspect de la rédaction de requêtes :

1. Compréhension Approfondie de la Structure des Données de GA4

Examinez les schémas de tables de GA4 dans BigQuery. Par exemple, la table events_ stocke les données d’événement, et chaque événement a des attributs comme event_name, event_date, etc. La compréhension de ces détails est vitale pour créer des requêtes précises et significatives.
Exemple : Si vous travaillez avec la table des événements (events_), examinez les colonnes telles que event_name, event_params, user_pseudo_id. Pour une requête visant à analyser les événements d’achat, vous pourriez commencer par :

SELECT event_name, user_pseudo_id, event_params
FROM `votreProjet.votreDataset.events_`
WHERE event_name = 'purchase'

2. Sélection Précise des Colonnes

Lorsque vous analysez les tendances d’achat, par exemple, sélectionnez des colonnes spécifiques comme product_name, quantity, et purchase_revenue. Cela réduit la charge de traitement par rapport à l’utilisation de SELECT *, qui récupère toutes les colonnes.
Exemple : Pour une analyse de produit, au lieu de SELECT *, utilisez :

SELECT product_name, quantity, purchase_revenue
FROM `votreProjet.votreDataset.events_`
WHERE event_name = 'purchase'

3. Filtrage Efficace avec WHERE

Pour une analyse des données de session, utilisez des conditions telles que WHERE session_duration > 300 pour filtrer les sessions de plus de 5 minutes. Des filtres bien conçus minimisent le volume des données traitées, améliorant ainsi la performance.
Exemple : Pour filtrer les sessions de plus de 5 minutes :

SELECT session_id, session_duration
FROM `votreProjet.votreDataset.events_`
WHERE session_duration > 300

4. Utilisation Stratégique des Jointures

Lors de l’analyse des parcours clients, un LEFT JOIN peut être utilisé pour associer les données d’événements avec des informations utilisateur. Assurez-vous que les jointures sont pertinentes et réfléchies pour éviter une surcharge inutile.
Exemple: Pour associer des données d’événements avec des informations utilisateur :

SELECT e.event_name, u.user_id, u.user_properties
FROM `votreProjet.votreDataset.events_` e
LEFT JOIN `votreProjet.votreDataset.user_` u ON e.user_pseudo_id = u.user_pseudo_id

5. Application des Sous-Requêtes et CTE

Utilisez une CTE pour préparer un segment d’utilisateurs, par exemple, ceux ayant visité une page spécifique, puis référencez cette CTE dans votre requête principale pour une analyse plus approfondie.
Exemple: Création d’une CTE pour identifier les utilisateurs ayant visité une page spécifique :

WITH VisitedUsers AS (
  SELECT user_pseudo_id
  FROM `votreProjet.votreDataset.events_`
  WHERE event_name = 'page_view' AND page_location = 'URLSpécifique'
)
SELECT *
FROM VisitedUsers

6. Optimisation de l’Ordre des Opérations

Par exemple, si vous recherchez des utilisateurs ayant effectué des achats lors de campagnes spécifiques, appliquez d’abord un filtre sur la campagne avant de procéder à des opérations plus coûteuses comme les jointures ou les agrégations.
Exemple: Pour des utilisateurs ayant effectué des achats lors de campagnes spécifiques :

SELECT user_pseudo_id, campaign
FROM `votreProjet.votreDataset.events_`
WHERE campaign = 'NomDeLaCampagne' AND event_name = 'purchase'

7. Compréhension de l’Indexation dans BigQuery

Identifiez les champs utilisés fréquemment dans les filtres ou les jointures. Même si BigQuery gère l’indexation, cette connaissance peut vous aider à structurer vos requêtes pour une meilleure performance.
Conseil : BigQuery optimise les lectures, mais connaître les champs fréquemment utilisés comme user_pseudo_id ou event_date peut aider à structurer les requêtes de manière plus efficace.

8. Processus Itératif de Test et d’Affinement

Testez différentes manières de structurer une requête pour comparer les performances. Utilisez l’historique des exécutions de requêtes dans BigQuery pour analyser le temps d’exécution et les ressources utilisées.
Conseil : Utilisez la fonctionnalité de profilage de requête de BigQuery pour analyser le coût et le temps d’exécution de différentes versions de votre requête.

9. Commentaires pour la Clarté et la Maintenance

Par exemple, ajoutez un commentaire expliquant pourquoi une jointure spécifique est utilisée ou la raison d’un filtre particulier. Cela rend la requête plus compréhensible pour les autres et pour vous-même à l’avenir.
Exemple: Ajoutez des commentaires pour expliquer des jointures complexes :

-- Jointure pour associer les données d'événements avec les informations utilisateur
SELECT ...
FROM ...
LEFT JOIN ...

10. Veille Technologique sur GA4 et BigQuery

Suivez les blogs, les forums et les mises à jour de documentation officielle pour rester informé des nouvelles fonctionnalités et meilleures pratiques.
Conseil: Abonnez-vous à ma newsletters ou à des blogs spécialisés dans BigQuery et GA4 pour recevoir des mises à jour sur les nouvelles fonctionnalités et les meilleures pratiques.

L’efficacité de vos requêtes SQL dans BigQuery dépend de votre capacité à combiner une compréhension technique approfondie avec des stratégies d’optimisation. Ces conseils vous aideront à tirer le meilleur parti de vos analyses de données GA4, en assurant des requêtes précises, rapides et informatives.

FAQ sur l’utilisation de ChatGPT pour générer des scripts SQL pour l’analyse de données GA4.

1. Qu’est-ce que Google Analytics 4 (GA4) et en quoi diffère-t-il des versions précédentes ?

GA4 est la dernière version de Google Analytics, offrant une approche centrée sur l’utilisateur et la confidentialité, avec de nouvelles fonctionnalités et une intégration améliorée avec BigQuery.

2. Pourquoi utiliser BigQuery pour analyser les données GA4 ?

Réponse: BigQuery permet une analyse de données à grande échelle, rapide et efficace, offrant des capacités d’interrogation puissantes et une intégration directe avec GA4.

3. Quelles sont les bases du SQL nécessaires pour travailler avec GA4 dans BigQuery ?

La connaissance de la syntaxe SQL de base, la compréhension des structures de données spécifiques à GA4, et les principes des requêtes et jointures SQL sont essentiels.

4. Comment ChatGPT peut-il aider à rédiger des requêtes SQL pour GA4 ?

ChatGPT peut fournir des conseils sur la formulation des requêtes SQL, offrir des exemples, et aider à clarifier les concepts SQL pour l’analyse des données GA4.

5. Quels types d’informations peut-on extraire de GA4 avec des requêtes SQL ?

On peut extraire des données telles que le comportement des utilisateurs, les performances des campagnes, les tendances de trafic, et bien d’autres mesures et dimensions pertinentes.

6. Quelles sont les meilleures pratiques pour rédiger des requêtes SQL efficaces pour GA4 ?

Les meilleures pratiques incluent la sélection précise des colonnes, l’utilisation efficace des filtres, la gestion judicieuse des jointures, et l’optimisation de l’ordre des opérations.

7. Comment optimiser les performances des requêtes SQL dans BigQuery ?

Optimiser les requêtes implique de filtrer efficacement les données, d’utiliser des sous-requêtes ou des CTE, et de comprendre l’indexation dans BigQuery.

8. Quelle est l’importance des commentaires dans les requêtes SQL pour GA4 ?

Les commentaires améliorent la lisibilité et la maintenance des requêtes SQL, aidant à expliquer la logique et les choix spécifiques dans le code.

9. Comment rester informé des mises à jour et des meilleures pratiques en GA4 et BigQuery ?

Suivre des blogs spécialisés, des forums, et des newsletters, ainsi que la documentation officielle de Google, est crucial pour se tenir à jour.

10. Comment peut-on tester et affiner les requêtes SQL pour l’analyse de données GA4 ?

L’utilisation d’outils de profilage de requêtes de BigQuery, le test de différentes structures de requêtes, et l’examen du temps d’exécution et des ressources utilisées sont des méthodes efficaces pour l’affinement des requêtes.

QCM pour tester votre connaissance SQL et GA4.

Quelle est la principale fonction de BigQuery en relation avec GA4 ?
A. Stockage de données
B. Analyse de données en temps réel
C. Création de visualisations de données
D. Gestion de campagnes marketing

Quel est l’élément crucial à comprendre avant de rédiger une requête SQL pour GA4 ?
A. Les tendances actuelles du marketing digital
B. La structure des données dans BigQuery
C. Les principes de base du marketing
D. Les compétences en programmation Python

Pourquoi est-il recommandé d’éviter l’utilisation de SELECT * dans une requête SQL ?
A. Pour augmenter la sécurité des données
B. Pour réduire la charge de traitement des données
C. Pour éviter les erreurs de syntaxe
D. Pour améliorer la présentation des résultats

Quelle clause SQL est utilisée pour filtrer les résultats d’une requête ?
A. ORDER BY
B. GROUP BY
C. WHERE
D. JOIN

Quelle est l’utilité des Common Table Expressions (CTE) dans SQL ?
A. Pour supprimer des données
B. Pour créer des index temporaires
C. Pour segmenter les requêtes en unités logiques
D. Pour augmenter la vitesse de connexion à la base de données

Quel est un avantage de l’utilisation des sous-requêtes en SQL ?
A. Elles augmentent automatiquement la sécurité des données
B. Elles permettent d’exécuter des requêtes indépendamment
C. Elles simplifient la lecture et l’organisation des requêtes complexes
D. Elles réduisent le besoin de filtrage des données

Pourquoi est-il important de comprendre l’indexation dans BigQuery ?
A. Pour réduire les coûts de stockage
B. Pour structurer les requêtes de manière plus efficace
C. Pour éviter les erreurs de connexion
D. Pour augmenter la taille des données stockées

Quel est le but de commenter les requêtes SQL ?
A. Pour augmenter la vitesse d’exécution
B. Pour expliquer des sections complexes du code
C. Pour changer la structure des données
D. Pour filtrer automatiquement les résultats

Quelle est l’importance de la veille technologique sur GA4 et BigQuery ?
A. Pour suivre les changements dans la législation sur la protection des données
B. Pour rester informé des nouvelles fonctionnalités et meilleures pratiques
C. Pour augmenter la vitesse de téléchargement des données
D. Pour réduire les coûts de maintenance des systèmes

Quelle est la meilleure approche pour optimiser les performances des requêtes SQL ?
A. Utiliser toujours des jointures
B. Exécuter des tests et affiner les requêtes
C. Limiter les requêtes aux heures creuses
D. Augmenter la capacité de stockage de la base de données

Réponses Correctes :

B. Analyse de données en temps réel
B. La structure des données dans BigQuery
B. Pour réduire la charge de traitement des données
C. WHERE
C. Pour segmenter les requêtes en unités logiques
C. Elles simplifient la lecture et l’organisation des requêtes complexes
B. Pour structurer les requêtes de manière plus efficace
B. Pour expliquer des sections complexes du code
B. Pour rester informé des nouvelles fonctionnalités et meilleures pratiques
B. Exécuter des tests et affiner les requêtes