À une époque où la vie privée digitale est primordiale, les annonceurs se trouvent souvent dans une situation délicate entre le respect des préférences des utilisateurs et la collecte de données précieuses. C’est là qu’intervient le Consent Mode de Google, un élément révolutionnaire conçu pour aider les spécialistes du marketing à naviguer dans les subtilités des réglementations sur la vie privée telles que le RGPD, tout en maintenant la précision de leur collecte de données.

Comprendre le Consent Mode

Le Consent Mode a été développé en réponse à la nécessité d’améliorer les pratiques en matière de confidentialité sans compromettre les informations tirées des données. Il fonctionne en collaboration avec les plates-formes de gestion du consentement, ajustant finement le comportement des balises et les processus de collecte de données pour correspondre aux choix des utilisateurs concernant le partage de leurs données.

Le Consent Mode redéfinit la manière dont les balises Google interagissent en fonction du statut de consentement des utilisateurs. En permettant à Google de modéliser les données de conversion, il comble les lacunes d’information qui se produisent lorsque les utilisateurs choisissent de ne pas être suivis, garantissant que les annonceurs ne perdent pas d’informations précieuses.

Lors de la mise en œuvre de la balise Consent Mode via Google Tag Manager, le système ajuste automatiquement le comportement de vos balises pour correspondre aux autorisations des utilisateurs. Pour les utilisateurs qui refusent l’utilisation de cookies, le Consent Mode communique avec les serveurs de Google via des « pings », transmettant des informations essentielles mais non personnelles telles que des horodatages et des agents utilisateurs.

Exigences pour la mise en œuvre du Consent Mode

Pour déployer efficacement le Consent Mode, vous aurez besoin de :

• Une plateforme de gestion du consentement (par exemple, OneTrust ou Cookiebot)
• Un gestionnaire de balises, par exemple, Google Tag Manager
• Une validation légale pour garantir la conformité aux lois sur la vie privée

Avantages de l’utilisation du Consent Mode

Le Consent Mode offre de nombreux avantages :

• Il garantit le respect des réglementations sur la vie privée tout en maintenant la précision de la mesure des données.
• Il permet la modélisation des conversions, vous permettant de récupérer des informations auprès des utilisateurs ne donnant pas leur consentement.
• Il améliore la polyvalence des données, permettant la personnalisation sur plusieurs plateformes.
• Il optimise les campagnes publicitaires en récupérant des opportunités de conversion qui pourraient autrement être manquées.

Le fonctionnement du Consent Mode

Le Consent Mode nécessite une période de formation du modèle de 4 semaines pour affiner sa précision. Il est compatible avec Google Ads et Floodlight, ce qui signifie qu’il peut considérablement améliorer le suivi des conversions. Par exemple, tandis qu’une configuration standard pourrait rapporter un taux de conversion de 10%, le Consent Mode peut modéliser des données pour les 30% ne donnant pas leur consentement, basé sur les 70% qui le font, augmentant potentiellement significativement votre taux de conversion perçu.

Ce que nous avons appris jusqu’à présent

Indépendamment de l’avenir réglementaire aux États-Unis, que ce soit au niveau des États ou au niveau fédéral, le Consent Mode est une solution stratégique pour maintenir l’intégrité de la mesure tout en respectant les choix de confidentialité des utilisateurs. Cet outil est particulièrement bénéfique pour les spécialistes du marketing qui dépendent de la plateforme Google Marketing, car il répond à une large gamme d’applications, telles que celles mentionnées ci-dessous.

Synergies du Consent Mode

Google Analytics 4 (GA4)

Lorsqu’il est utilisé avec Google Analytics 4, le Consent Mode continue d’éclairer les données critiques sur le trafic web tout en respectant la vie privée des utilisateurs. Une mise en œuvre avancée du Consent Mode avec GA4 permet la modélisation du comportement et des conversions, comblant efficacement les lacunes de données laissées par les utilisateurs refusant leur consentement.

Google Ads

Au sein de Google Ads, le Consent Mode interagit avec le suivi des conversions et les balises de reciblage pour s’aligner dynamiquement sur les préférences de consentement des utilisateurs. Cependant, il est important de noter que les conversions téléphoniques ne sont actuellement pas prises en charge.

Floodlight

Pour ceux qui utilisent les balises GMP Floodlight dans Campaign Manager 360 et Search Ads 360, le Consent Mode est votre garantie que les préférences de consentement des utilisateurs sont respectées dans chaque activité Floodlight, vous maintenant du bon côté de la conformité à la vie privée.

Conclusion

Le Consent Mode de Google propose une approche sophistiquée pour gérer la confidentialité des données des utilisateurs tout en garantissant aux spécialistes du marketing un accès aux informations dont ils ont besoin. Il s’agit d’un élément essentiel de toute stratégie publicitaire tournée vers l’avenir, surtout à une époque où les préoccupations en matière de confidentialité sont au premier plan des préoccupations des consommateurs.

Si vous cherchez à naviguer dans les complexités des réglementations sur la vie privée sans perdre de vue les données précieuses des utilisateurs, n’hésitez pas à explorer la manière dont le Consent Mode peut être intégré dans votre stratégie digitale. Il est temps que votre entreprise intègre dans sa stratégie un marketing respectueux de la vie privée et axé sur les données.

De nombreuses organisations, allant des grandes sociétés aux petites entreprises, se lancent dans la transition d’Universal Analytics (UA) à Google Analytics 4 (GA4) pour leurs besoins en matière de rapports. Lorsque le sujet de la migration ou de la transition au sein d’une plateforme d’analyse est abordé, il se peut que vous vous posiez plusieurs questions, telles que :

• Quelles sont les principales similitudes et différences entre ces plateformes ?
• Pourquoi y a-t-il des divergences entre les éléments de données ?
• Comment puis-je maintenir la cohérence des indicateurs pendant la transition ?
• Quels sont les défis potentiels liés à l’interprétation des nouvelles données ?

Découvrir une solution transparente avec Making Science

Ne craignez rien, Making Science a simplifié cette transition pour de nombreux clients. Pour rendre ce processus encore plus fluide, nous avons introduit une fonction automatique pour vous aider.

Désormais, d’un simple clic sur le bouton « soumettre » à la fin de cette page, vous pouvez instantanément visualiser une comparaison côte à côte de vos propres données GA4 et UA, tout à fait gratuitement. Cette fonction vous aide à résoudre les doutes entre les deux plateformes différentes, en vous offrant une image claire des indicateurs sur les deux plateformes.

Guider les Stakeholders à travers les différences entre les plateformes

Making Science a aidé avec succès de nombreux clients à effectuer des transitions de plateforme. Avec GA4, le processus de transition et l’alignement de vos parties prenantes sont devenus encore plus fluides.

• Comprendre et communiquer les différences entre les plateformes dès le début vous permet de guider vos stakeholders et vos équipes plus efficacement, garantissant ainsi une transition sans heurts. L’idéal n’est pas d’aborder ces nuances seulement après le lancement de votre rapport GA4, pour ensuite mettre en évidence des problèmes liés au nouveau processus.
• Par exemple, le changement dans l’approche de GA4, qui passe de la capture des pages vues à celle des vues uniques, qui sont naturellement moins nombreuses que dans Universal Analytics, doit être communiqué rapidement pour maintenir la confiance. Pourquoi ? Les préoccupations des utilisateurs en matière de protection de la vie privée ont conduit à des changements de réglementation qui ont incité Google à mettre à jour la manière dont il suit les données relatives aux visiteurs des sites.
• De plus, des différences de configuration peuvent apparaître. Un développeur, par exemple, peut ne pas remarquer un problème de datalayer de données jusqu’à ce qu’il apparaisse lors du déploiement d’une nouvelle fonctionnalité GA4.

De tels scénarios peuvent être stressants pour les équipes. Cependant, l’utilisation de tableaux de bord et l’automatisation accélèrent la communication avec les parties prenantes, ce qui permet aux analystes d’avoir l’esprit tranquille. Chez Making Science, notre expérience auprès d’un large éventail de clients nous permet de comprendre les variations attendues.

Comparaison visuelle entre UA et GA4

L’illustration ci-dessous est une comparaison des mesures clés entre les deux implémentations, fournissant un aperçu des disparités et analysant les tendances pour évaluer si les variations évoluent au fil du temps. Il s’agit là de notre premier niveau d’investigation, qui vise à garantir la cohérence ou, du moins, à expliquer les écarts éventuels. Les divergences peuvent résulter de méthodologies de calcul différentes ou de complications propres à la mise en œuvre.

De plus, nous examinons les catégories d’appareils, les pages, les événements et les données relatives aux canaux afin d’identifier les sources potentielles de divergence. L’automatisation des rapports permet à votre équipe d’approfondir le  » pourquoi « , réduisant ainsi le temps consacré à la collecte et à la consolidation des données pour la plateforme.

Conformément aux normes du secteur, nous recommandons une comparaison approfondie de chaque métrique et dimension, facilitée par l’automatisation. Notre approche du reporting inclut généralement des mesures, des dimensions et des événements personnalisés afin de garantir l’alignement entre les plateformes. Cet aspect améliore souvent les efforts de validation au fur et à mesure que la mise en œuvre devient plus complète au fil du temps.

Conclusion

Le passage de UA à GA4 peut être rendu beaucoup moins intimidant grâce à Making Science. Que vous optiez pour un reporting automatisé via Making Science ou pour une approche interne, il vous sera utile de disposer d’une base de métriques récapitulatives.

N’oubliez pas qu’un trésor d’informations vous attend et qu’il vous suffit d’un clic pour l’obtenir. Cliquez sur le bouton « soumettre » à la fin de cette page pour explorer un monde d’informations sur les données, offrant une expérience de transition transparente, entièrement gratuite !

Comparez-les automatiquement dans notre tableau de bord

2024 est l’année au cours de laquelle les réglementations sur la confidentialité des données et la technologie continueront d’évoluer. Sur le plan réglementaire, les réglementations existantes telles que le RGPD, ainsi que les nouvelles réglementations telles que le DMA et le DSA, et les directives actualisées sur les cookies de la CNIL, sont plus présentes que jamais.

Parallèlement, la technologie permettant de faire face à un monde sans cookies continue d’évoluer rapidement. 2024 est l’année où nous dirons adieu aux cookies tiers dans Chrome (et par la suite dans tous les principaux navigateurs au niveau mondial), tandis qu’Apple impose des limitations sur les cookies et les identifiants mobiles par le biais de l’ITP (Intelligent Tracking Prevention) et de l’ATT (App Tracking Transparency).

Mais en tant qu’annonceur ou éditeur, quelles sont les questions à garder à l’esprit pour commencer l’année du bon pied en termes de vie privée et de publicité digitale ?

Ce que vous devez faire avant mars 2024

Pour commencer à vous conformer aux règles de confidentialité, commencez à recueillir le consentement des utilisateurs, de préférence par l’intermédiaire de l’une des plateformes de gestion du consentement (CMP) de Google. Veillez également à respecter les règles de l’UE en matière de consentement de l’utilisateur, qui existent déjà chez Google.

• Pour le trafic de l’Espace Économique Européen (EEE) [ONLINE DATA], implémentez le Consent Mode avant le 6 mars 2024 afin de communiquer automatiquement les signaux de consentement aux plateformes publicitaires de Google pour les données en ligne et de préserver les fonctionnalités d’audience en ligne avec Google. Détail important : en adoptant l’outil, la modélisation pour les utilisateurs non consentants au mode de consentement permet de récupérer 65 % des parcours de clics publicitaires jusqu’aux conversions.
• [AU NIVEAU INTERNATIONAL], Adoptez Enhanced Conversions pour continuer à avoir accès à des données de conversion précises. Les conversions améliorées offrent aux annonceurs une vision plus précise et plus complète du parcours client et permettent de mesurer plus efficacement l’impact de leurs campagnes.
• [DONNÉES HORS LIGNE] Mettez à jour les API et SDK de Google avant le 6 mars 2024 afin de transmettre les signaux de consentement aux plateformes publicitaires de Google pour les données hors ligne et d’éviter la dégradation des données. Disponible dès maintenant pour Customer Match, Call Conversions, CM for leads & in-store sales, et sera bientôt disponible pour OCI (Offline Conversion Import) et DV360.
• [DONNÉES EN LIGNE ET HORS LIGNE] Migrez vers Google Analytics 4 pour le remarketing, les audiences et les capacités d’exportation des conversions, ainsi que l’optimisation des enchères. N’oubliez pas que la date limite de migration des comptes d’entreprise vers GA4 est fixée au 30 juin 2024. Toutefois, certaines fonctionnalités commenceront à être désactivées à partir du mois de mars.

Pourquoi est-il essentiel d’adopter le Consent Mode et le Enhanced pour les annonceurs ?

Consent Mode : mesurer les conversions avec précision tout en respectant la vie privée des utilisateurs

Le Consent Mode est une fonctionnalité qui aide les annonceurs à récupérer les conversions perdues en raison des choix de consentement des utilisateurs non consentants par le biais de conversions modélisées. Cela permet d’optimiser les campagnes publicitaires en récupérant les conversions perdues. Il vous permet également d’ajuster le comportement de Google Tags en fonction du statut de consentement de vos utilisateurs en matière de cookies pour les analyses et la publicité.

Comment cela fonctionne-t-il ?

Lorsque vous activez Consent Mode, les produits de mesure de Google veillent à ce que l’état du mode de consentement d’un visiteur soit préservé au fur et à mesure de sa navigation sur les différentes pages. Si le consentement est refusé, les balises qui déclenchent les actions ne stockent pas de cookies. Ils ne transmettent que des informations essentielles sur l’activité de l’utilisateur. L’état du consentement et l’activité de l’utilisateur sont transmis en envoyant des pings ou des signaux spécifiques sans cookies au serveur de Google.

Avantages d’utiliser Consent Mode

L’utilisation du Consent Mode présente plusieurs avantages, notamment :

1. Respect total de la vie privée des utilisateurs : le Consent Mode aide les annonceurs à respecter la vie privée des utilisateurs en leur permettant de contrôler la manière dont leurs données sont collectées et utilisées.
2. Mesure précise des conversions : le Consent Mode aide les annonceurs à mesurer précisément les conversions, en comblant les lacunes des utilisateurs non consentants, grâce à des conversions modélisées.
3. Amélioration des rapports et de l’optimisation : le Consent Mode aide les annonceurs à améliorer leurs rapports et leur optimisation en fournissant des données plus précises.

Enhanced Conversions : mesurer les conversions avec plus de précision

La solution de Google vous aide à mesurer plus précisément vos conversions sur internet y compris celles attribuables à des annonces qui ont été consultées mais n’ont pas fait l’objet d’une interaction. Elle utilise un processus de cryptage sécurisé pour protéger les données des clients, principalement les e-mails et les numéros de téléphone, et améliore l’optimisation de vos offres. Pour ce faire, Enhanced Conversions permet aux balises de conversion de capturer les données client « cryptées » (chiffrées) que les annonceurs collectent sur leur page de conversion (par exemple, les adresses électroniques), puis de les comparer aux données de connexion de Google.

Comment ça fonctionne (exemple d’une publicité sur YouTube) ?

1. Un utilisateur connecté sur Google voit votre annonce sur YouTube.
2. Il clique sur l’annonce et visite votre site internet.
3. La balise de conversion de votre site internet capture un champ que vous avez spécifié (par exemple, l’adresse e-mail) et le chiffre.
4. Les données chiffrées sont envoyées en toute sécurité à Google.
5. Google compare les données chiffrées avec les données chiffrées de l’utilisateur.
6. S’il y a correspondance, une conversion est signalée dans votre compte Google Ads.

Avantages de l’utilisation de Enhanced Conversions

Enhanced Conversions peut vous aider à mesurer les conversions avec plus de précision, à définir votre stratégie de mesure et à améliorer la précision de votre mesure incrémentale, même lorsque les utilisateurs refusent les cookies tiers. En outre, cette fonctionnalité vous donnera une image plus complète et plus précise des performances de vos publicités, même dans un monde sans cookies.

Conclusion

Enhanced Conversions et Consent Mode sont deux fonctionnalités puissantes qui peuvent aider les annonceurs à mesurer les conversions de manière plus précise et à ouvrir la voie à une stratégie de mesure tout en respectant la vie privée des utilisateurs. Les annonceurs opérant à l’échelle mondiale, en particulier dans l’EEE et au Royaume-Uni, sont encouragés à implémenter Enhanced Conversions et Consent Mode dès que possible afin de garantir une mesure précise des conversions et de respecter la vie privée des utilisateurs.

GA4 : un incontournable pour vos mesures et l’activation de vos données.

Si certaines entreprises ne sont pas encore passées d’Universal Analytics à GA4 (rappelons que la date limite de migration des comptes d’entreprise vers GA4 est fixée au 30 juin 2024), il existe plusieurs raisons pour lesquelles GA4 est une priorité pour les entreprises qui souhaitent continuer à mesurer et à se conformer aux réglementations en matière de protection de la vie privée.

GA4 est conçu pour répondre aux besoins évolutifs des entreprises et des utilisateurs à l’ère numérique, et offre une solution plus souple et plus évolutive qu’Universal Analytics.

De plus, GA4 offre une mesure plus précise du comportement de l’utilisateur à travers les appareils et les plateformes. Parallèlement, les entreprises peuvent obtenir des informations exploitables, car GA4 offre de nombreuses fonctions qui aident les entreprises à transformer les données en informations exploitables, telles que l’analyse prédictive, la segmentation de la clientèle et l’analyse du cheminement.

Dans l’ensemble, GA4 est une solution plus puissante, plus souple et plus respectueuse de la vie privée qu’Universal Analytics. C’est le choix le plus évident pour les entreprises qui veulent continuer à mesurer et à respecter les réglementations en matière de protection de la vie privée.

Voici quelques exemples spécifiques de la manière dont GA4 peut aider les entreprises à se conformer aux réglementations en matière de protection de la vie privée :

• Consent Mode : Avec GA4, le Consent Mode nous permet d’obtenir des informations auprès des utilisateurs qui n’acceptent pas la bannière des cookies et d’obtenir des données modélisées sur les utilisateurs afin de combler les lacunes en matière d’information causées par les réglementations et les bloqueurs de sites internet.
• Expiration des données : GA4 supprime automatiquement les données des utilisateurs au bout d’un certain temps, défini par l’entreprise. Cela aide les entreprises à se conformer aux lois sur la conservation des données, telles que le California Consumer Privacy Act (CCPA), qui exige des entreprises qu’elles suppriment les données des utilisateurs sur demande.
• Suppression des adresses IP : Analytics supprime toutes les adresses IP collectées auprès des utilisateurs de l’UE avant d’enregistrer ces données dans les domaines et serveurs de l’UE. Analytics propose en outre des contrôles permettant de désactiver la collecte des données Google Signals par région et de désactiver la collecte des données détaillées relatives à la localisation et à l’appareil par région.
• Suppression des données : GA4 permet aux entreprises de supprimer les données des utilisateurs à tout moment. Cela permet aux entreprises de se conformer aux lois sur la suppression des données, telles que la CCPA, qui exige des entreprises qu’elles suppriment les données des utilisateurs sur demande.

Chez Making Science, nous pouvons vous aider dans cette démarche en faisant adapter votre entreprise aux nouvelles normes en matière de protection de la vie privée. En vous accompagnant également dans cette transition technologique, nous vous aiderons à vous conformer correctement aux nouvelles réglementations en matière de protection de la vie privée. 🔐⚡️

Contactez-nous

Aujourd’hui, nous allons parler de la Customer LifeTime Value (LTV) ou du Temps de Vie des Utilisateurs (TVC), qui est une métrique/technique utilisée pour analyser le comportement et la valeur des utilisateurs. Nous en avons déjà parlé précédemment, et aujourd’hui nous allons voir comment obtenir et utiliser la valeur vie client (LTV) dans Google Analytics 4 (GA4).

La LTV peut être une mesure pour calculer la valeur économique d’un client ou une technique de gestion de clients. La lifetime value nous aide à :

• Stratégies de rétention et de fidélisation : depuis l’enregistrement ou la conversion jusqu’à la fin du cycle de vie du client, c’est-à-dire lorsque le client cesse d’être notre client.
• Campagnes d’acquisition active : elles utilisent des mesures prédictives pour nous aider à prévoir la probabilité d’achat, le taux d’abandon ou même des valeurs moyennes plus élevées par achat de nos utilisateurs ou audiences.
• Obtenir des données uniques sur les utilisateurs : telles que l’interaction avec notre entreprise/marque, leur dernière interaction ou achat sur notre site web ou appli, quand ils ont été actifs pour la dernière fois, la déduplication des utilisateurs grâce à l’ID utilisateur, les métriques prédictives qui apprennent des comportements des utilisateurs, comme mentionné ci-dessus.

Le suivi et l’analyse continus de la LTV au fil du temps permettent de détecter les tendances et les changements dans le comportement des clients. Cela vous permet d’ajuster vos stratégies et de prendre des décisions claires afin d’améliorer la rentabilité et les performances globales de votre entreprise. Tout cela est possible grâce à Google Analytics 4.

Nous devons tenir compte de :

• Le calcul de la LTV peut varier en fonction du type d’entreprise et du secteur d’activité. Par exemple, dans les secteurs où les achats récurrents sont moins fréquents, comme la vente de voitures, la LTV sera calculée sur une période plus longue, par exemple sur plusieurs années.
• Il est important de savoir qu’il existe une limite à la LTV, car il n’est pas possible d’obtenir des données pour les clients antérieurs au 15 août 2020.

Connexion à Google Analytics (GA4)

La connexion à Google Analytics (GA4) fournit un ensemble d’outils puissants pour analyser et comprendre le comportement des utilisateurs. Outre que sur la LTV, GA4 fournit des informations précieuses sur le parcours client, les events de conversion, la segmentation de l’audience et bien d’autres choses encore, ce qui permet d’obtenir une vue plus complète et plus détaillée de l’activité des clients.

Para tener acceso a estos datos necesitamos tener una conexión a GA4, desde nuestro sitio web o app para poder recolectarlos e interpretarlos mediante exploraciones e informes/reports.

Pour accéder à ces données, nous devons disposer d’une connexion à GA4 depuis notre site web ou notre appli, afin de les collecter et de les interpréter par le biais de scans et de rapports.

Où trouver les rapports de la LTV dans GA4

Il existe plusieurs façons d’accéder au rapport du navigateur :

Directement depuis “Start a new exploration”

À partir d’un rapport vierge

Sélection dans Technique → User Lifetime  technique 

Les deux modes d’identification et de signalement des utilisateurs

La méthode d’identification utilisée pour les rapports de votre propriété a un impact sur les données du temps de vie des utilisateurs de la manière suivante :

• ID utilisateur et appareil : cette méthode utilise des données plus précises pour identifier l’utilisateur et unifier tous les événements liés dans les rapports et les analyses. Si aucun identifiant d’utilisateur n’est collecté, Analytics utilise un identifiant d’appareil pour identifier l’utilisateur, qui sera l’identifiant du client dans le cas des sites web ou l’identifiant de l’instance de l’application dans le cas des applications.

Si l’utilisateur effectue des actions alors qu’il est connecté et, à un autre moment, effectue d’autres actions sans se connecter, l’analyse n’utilise que les données correspondant au moment où la connexion était active. Les données sont ainsi de meilleure qualité et plus fiables, puisqu’il n’y a pas de duplication des utilisateurs et que les mesures telles que la valeur moyenne de la durée de vie du client sont plus précises.

• ID de l’appareil : utiliser l’ID de l’appareil pour identifier l’utilisateur via l’événement client_id des cookies GA pour le web et l’ID de l’instance pour l’application.

A Making Science nous vous recommandons d’utiliser l’option ID utilisateur.

Vous souhaitez en savoir plus sur le CRO, l’optimisation du parcours utilisateur ou simplement analyser quels outils sont les plus adaptés pour votre entreprise ? Notre équipe est là pour vous aider pour vous, n’hésitez pas à nous écrire. 🚀 !

Contactez-nous

Dans le paysage digital en constante évolution, l’analyse des données joue un rôle crucial dans la compréhension du comportement des utilisateurs, l’optimisation des stratégies commerciales et la fourniture d’expériences personnalisées. Google Analytics 4 (GA4) se présente comme une plateforme d’analyse révolutionnaire qui donne aux entreprises des insights poussés et une compréhension globale de leur public.

GA4 représente un changement de paradigme dans le domaine de l’analyse des données, offrant aux entreprises une gamme de fonctionnalités puissantes. Son modèle de données unifié, ses capacités de suivi multiplateforme, ses insights basés sur l’apprentissage automatique, son analyse et ses rapports simplifiés, ainsi que sa segmentation d’audience puissante en font un outil redoutable pour les entreprises cherchant à comprendre pleinement leur public et à optimiser leurs stratégies digitales.

Voici quelques-uns des avantages de GA4 :

1. Le modèle de données unifié et l’approche événementielle : GA4 présente un modèle de données unifié, qui dépasse le suivi traditionnel basé sur les pages vues et met l’accent sur les événements. Grâce à cette approche axée sur les événements, les entreprises peuvent collecter des données à partir de différents points de contact, tels que : les installations d’applications, les actions in-app, les interactions avec le site internet et bien d’autres encore. Cela offre ainsi une vue globale de l’engagement de l’utilisateur. Ce modèle de données unifié élimine le besoin de codes de suivi multiples, ce qui simplifie la mise en œuvre et permet aux entreprises d’obtenir des informations sur différentes plateformes de manière transparente.
2. L’analyse améliorée du parcours de l’utilisateur : comprendre le comportement des utilisateurs et leur parcours sur plusieurs appareils et plateformes est devenu plus complexe dans le monde interconnecté d’aujourd’hui. GA4 relève ce défi en offrant des capacités de suivi multiplateforme améliorées. En unifiant les données des sites internet et des applications, il permet aux entreprises de suivre les utilisateurs lorsqu’ils se déplacent d’un appareil à l’autre et donc de développer une compréhension complète du parcours du client. Cette fonctionnalité permet aux entreprises d’optimiser leurs efforts marketing, d’identifier les chemins de conversion et d’offrir des expériences cohérentes entre les différents points de contact.
3. Perspectives basées sur le Learning Machine : GA4 exploite la puissance de l’apprentissage automatique pour fournir des insights précieux qui vont au-delà des métriques de base. GA4 permet aux entreprises de découvrir des modèles cachés, d’identifier des segments d’audience et de prédire le comportement des utilisateurs en appliquant des techniques d’analyses avancées, telles que la modélisation prédictive et le regroupement. Cette approche basée sur l’IA aide les entreprises à prendre des décisions fondées sur des données, à personnaliser les campagnes de marketing et à optimiser leurs sites internet ou leurs applications afin d’améliorer l’expérience des utilisateurs.
4. Analyse et rapports simplifiés : GA4 simplifie l’analyse des données et la création de rapports grâce à une interface intuitive et à des outils de création de rapports conviviaux. La plateforme propose des modèles prédéfinis et des rapports personnalisés qui permettent aux entreprises de visualiser les données, de surveiller les indicateurs clés et de suivre facilement les performances. La fonction d’exploration avancée permet d’effectuer des analyses approfondies, ce qui permet aux entreprises de découvrir rapidement les informations dont elles ont besoin. En plus, l’intégration de GA4 avec Google BigQuery facilite l’exportation de données brutes pour une analyse plus approfondie, ce qui répond aux besoins des organisations qui maîtrisent les données.
5. Une segmentation puissante de l’audience : les audiences de GA4 offrent des segments plus ciblés pour les campagnes de marketing. Dans la nouvelle version, GA4 permet de créer des segments basés sur les événements et le temps. Vous pouvez ainsi regrouper vos utilisateurs en fonction des interactions et du temps écoulé entre les événements, plutôt qu’en fonction de catégories d’appareils ou de plateformes arbitraires. En se concentrant sur ces mesures plus puissantes, les spécialistes du marketing peuvent créer des audiences précises. Elles dressent une image précieuse des utilisateurs de votre site internet et de la façon dont ils s’engagent avec le contenu. Cela créé ainsi des opportunités infinies d’optimiser les conversions et les ventes.

Making Science est partenaire Google, nous nous appuyons sur leurs outils ainsi que sur la puissance de la plateforme Google Analytics. A partir du 1er juillet 2023, les propriétés standard d’Universal Analytics (UA) cesseront de traiter les données et seront remplacées par Google Analytics 4 (GA4).
Si vous ne l’avez pas encore fait, bascyler dès maintenant sur GA4, c’est important !

L’adoption de GA4 conduira sans aucun doute les entreprises vers un succès fondé sur les données dans un paysage digital de plus en plus concurrentiel… Allez de l’avant et participez au changement comme nous le faisons !

Contactez-nous

Dans le monde digital actuel, disposer de données précises et fiables est essentiel pour prendre des décisions précise dans votre stratégie marketing. C’est là que le Protocole de Mesure (MP) de GA4 devient un outil puissant. Le MP est un ensemble de règles qui nous permet d’envoyer des données brutes (raw data) directement à la propriété GA4 depuis le côté client ou serveur. Grâce au protocole de mesure, nous pouvons envoyer tout type d’interaction, qu’elle se produise en ligne ou hors ligne, vers l’univers de GA4.

Comment fonctionne le Protocole de Mesure ?

Le Protocole de Mesure (Measurement Protocol) de Google Analytics 4 (GA4) fonctionne en envoyant des requêtes HTTP via l’API de mesure. Ces requêtes contiennent des paramètres spécifiques qui transmettent les informations de l’événement que vous souhaitez suivre. La mise en œuvre du Protocole de Mesure se fait en construisant et en envoyant ces requêtes HTTP, et se déroule de la manière suivante :

1. La construction de la requête : Tout d’abord, vous devez construire une requête HTTP POST ou GET qui contient les paramètres nécessaires pour décrire l’événement que vous souhaitez suivre. Ces paramètres incluent des informations telles que l’ID de suivi de GA4 (Measurement ID), le type d’événement, les dimensions, les métriques et toute autre donnée supplémentaire que vous souhaitez envoyer.
2. L’envoi de la requête : Une fois que vous avez construit la requête avec les paramètres nécessaires, vous devez l’envoyer à l’URL de collecte de données de GA4. Cette URL est « https://www.google-analytics.com/mp/collect« .
3. Le traitement de la requête : Lorsque la requête atteint le serveur de Google Analytics, elle est traitée et les informations de l’événement sont enregistrées. Google Analytics utilise ces données pour générer des rapports et des analyses.

Quels sont les paramètres nécessaires pour envoyer un événement par MP ?

Afin de garantir l’enregistrement correct des événements dans votre compte Google Analytics, il est très important de vous assurer que les paramètres et la structure des requêtes sont conformes aux spécifications du Protocole de Mesure de GA4.

Pour cela, Google Analytics met à notre disposition l’Event Builder, un outil qui vous aidera à savoir quels champs sont nécessaires lors de la construction de chaque événement. Les paramètres indispensables sont les suivants :

1. API_secret : Il s’agit d’une chaîne alphanumérique unique et confidentielle utilisée dans le cadre de l’authentification de l’API de mesure. Elle est utilisée pour vérifier que les requêtes envoyées au serveur de Google Analytics sont légitimes et proviennent d’une source autorisée. Pour la trouver, vous devrez vous rendre dans « Admin / Flux de données / Secrets de l’API du Protocole de Mesure » et la créer.
2. Measurement_id : Il s’agit de l’ID du flux vers lequel vous souhaitez envoyer les informations.
3. Client_id : Correspond au cookie _ga, et cela permet à GA4 de lier les informations envoyées via le Protocole de Mesure à celles envoyées via le dataLayer.
4. Session_id : Dans le cas où vous souhaitez envoyer, par exemple, l’événement d’achat via le protocole de mesure et que vous souhaitez le « lier » aux push effectués via le dataLayer, nous vous recommandons également d’envoyer le session_id pour nous assurer que la session n’est pas interrompue.

Le reste des paramètres variera en fonction du type d’événement que vous souhaitez envoyer via le Protocole de Mesure.

Comment vérifier l’envoi correct d’un événement via le MP ?

Pour effectuer des tests, vous pouvez utiliser l’Event Builder, à partir duquel vous pouvez vérifier les événements et les envoyer à GA pour vous assurer que toutes les informations que nous envoyons sont correctement collectées.

De plus, si vous ajoutez le paramètre « debug_mode » avec une valeur numérique, vous pourrez vérifier cet événement dans la « DebugView » de GA4. C’est aussi simple que ça :

Une fois l’événement vérifié et soumis, vous pourrez le visualiser dans GA4 :

En conclusion, l’envoi d’événements via le Protocole de Mesure (MP) dans GA4 est un moyen puissant d’exploiter au maximum vos données. En capturant des actions significatives et en envoyant des paramètres personnalisés, vous obtiendrez une vision plus complète du comportement de vos utilisateurs et pourrez prendre des décisions plus éclairées.

N’oubliez pas : assurez-vous de configurer correctement les événements personnalisés, de définir les paramètres appropriés et d’utiliser le code de suivi adéquat pour commencer à exploiter tout le potentiel de GA4 et à envoyer des événements via le Protocole de Mesure.

Le monde digital est en constante évolution et grâce à lui, de nouvelles façons de naviguer et d’utiliser les applications mobiles apparaissent. De nos jours, les utilisateurs accèdent par des deep links à différentes sections et à des contenus spécifiques d’APPs et de sites web. C’est pourquoi nous allons vous expliquer aujourd’hui ce que sont les deep links et comment ils peuvent être mesurés dans notre nouvel outil de mesure favori : GA4.

Qu’est ce que les deep links ?

Les deep links sont des liens qui permettent aux utilisateurs d’accéder directement à une section spécifique d’une application (ou d’un site web), au lieu d’aller sur la page principale de l’APP. L’utilisateur peut ainsi accéder rapidement et facilement à l’information dont il a besoin.

Par exemple, un lien dans un article web renvoie à un produit dans une application de e-commerce.

Pour quoi ils sont importants ?

Les deep links sont importants pour améliorer l’expérience des utilisateurs en leur permettant d’accéder directement au contenu dont ils ont besoin. En outre, ils peuvent améliorer la visibilité et le positionnement des APPs dans les résultats de recherche, ce qui peut augmenter le nombre de téléchargements et le trafic.

Comment les deep links peuvent-ils être mesurés dans le GA4 ?

Vous devez d’abord configurer un événement personnalisé pour le lien profond, puis un paramètre personnalisé pour l’URL du lien profond.

Une fois les événements et les paramètres personnalisés configurés, les deep link peuvent être mesurés grâce aux rapports d’événements de GA4. Dans les rapports d’événements, vous pouvez voir le nombre de fois qu’un deep link a été cliqué, ainsi que des informations sur la source du trafic et le comportement de l’utilisateur.

Comment les améliorer ?

Pour améliorer les deep links, il est important de veiller à ce qu’ils soient optimisés pour l’utilisateur et les moteurs de recherche. Cela signifie qu’il faut inclure des mots-clés pertinents dans l’URL du deep links, ainsi que dans la description et le titre de la page à laquelle on accède.

Il est également important de s’assurer que les deep links fonctionnent correctement et qu’ils ne sont pas brisés. Si un lien profond ne fonctionne pas, il peut avoir une incidence négative sur l’expérience de l’utilisateur et diminuer la visibilité de l’APP.

Les deep links peuvent être un outil efficace dans une stratégie de marketing mobile. Ils peuvent être utilisés pour diriger les utilisateurs vers des offres spéciales ou des promotions au sein d’une application, ce qui peut augmenter les taux de conversion et les ventes.

Ils peuvent également être utilisés dans les publicités mobiles pour diriger les utilisateurs directement vers une section spécifique d’une application. Cela permet d’accroître l’efficacité des publicités et d’améliorer l’expérience de l’utilisateur.

Notre vision

Les deep links sont un outil important pour améliorer l’expérience utilisateur, augmenter la visibilité et le positionnement des APP dans les résultats de recherche. La mise en œuvre des deep links dans GA4 nécessite la configuration de la page sur laquelle l’utilisateur atterri, l’ajout de paramètres de deep links et la configuration d’un événement personnalisé.

Le 1er juillet 2023, Universal Analytics sera officiellement replacé par Google Analytics 4 (GA4). Cette transition apportera des changements significatifs à la plateforme, notamment une nouvelle interface, un nouveau modèle de données et l’intégration de capacités d’apprentissage automatique.

GA4 a la capacité de combiner des données observées et non observées, c’est-à-dire des données modélisées. Il ne s’agit pas seulement d’un avantage, mais d’une nécessité, étant donné que les modifications apportées aux cookies des navigateurs et la réglementation GRPD limitent de plus en plus la manière dont nous suivons et analysons les données.

Pour s’adapter, les outils d’analyse doivent traiter les données manquantes. Grâce à trois solutions essentielles de perte de données GA4 les utilisateurs peuvent compenser efficacement cette perte d’informations.

• Attribution pilotée par les datas
• Mesures prédictives
• Données comportementales modélisées

Attribution pilotée par les datas

The Data-driven attribution model employs a statistical approach to assess the significance of a channel’s contribution to conversion. For instance, GA4’s top acquisition reports might attribute 5,000 purchases to the SEO channel, but prior touchpoints from channels like Paid Search could have influenced the user’s decision to buy.

Hence, the statistical model analyses user behaviour and conversion paths to determine the appropriate weight for various touchpoints. Instead of attributing the entire conversion to the SEO channel, the model assigns percentages to all contributing channels based on their impact on the user’s transaction.

Le modèle d’attribution basé sur les données utilise un modèle statistique pour montrer l’importance d’un canal dans la contribution à une conversion. Par exemple, 5 000 achats peuvent être attribués au canal SEO dans les principaux rapports d’acquisition de GA4, mais des points de contact antérieurs de canaux tels que le Paid Search par exemple, peuvent influencer la décision d’achat de l’utilisateur.

Par conséquent, le modèle statistique analysera les données comportementales et les chemins menant à la conversion pour déterminer le poids à accorder aux différents points de contact. Au lieu d’attribuer 100 % de la conversion au SEO, le modèle attribu des pourcentages à tous les canaux selon leur impact sur la transaction de l’utilisateur.

Mesures Prédictives

Actuellement, cette fonction s’applique exclusivement au e-commerce et aux indicateurs de revenus, qui peuvent inclure la probabilité d’achat, la probabilité d’annulation, le revenu prévu et la probabilité que les utilisateurs reviennent sur le site web ou l’application dans un avenir proche. GA4 s’appuie sur l’activité historique des utilisateurs pour ses données prédictives, qui peuvent être utilisées au-delà d’Analytics. En créant des audiences et des segments pour distinguer les acheteurs potentiels ou improbables, ces données peuvent être exploitées dans Google Ads à des fins de remarketing.

Données comportementales modélisées

This feature integrates GA4 with a cookie consent management tool, allowing Google Analytics to gather anonymous data from users without tracking consent. This information is not linked to a cookie or any user identifier.

The behaviour of observed users (those who have opted out of tracking) is utilised for training a machine-learning model, which then estimates the behaviour of users who have chosen not to be tracked.

Cette fonctionnalité intègre GA4 avec un outil de gestion du consentement des cookies, permettant à Google Analytics de collecter des données anonymes auprès des utilisateurs sans consentement de suivi. Ces informations ne sont pas liées à un cookie ou à un identifiant d’utilisateur.

Le comportement des utilisateurs observés (ceux qui ont choisi de ne pas être suivis) est utilisé pour former un modèle d’apprentissage automatique, qui estime ensuite le comportement des utilisateurs qui ont choisi de ne pas être suivis.

En exploitant ces trois solutions innovantes de GA4 contre la perte de données, vous pouvez améliorer vos analyses et optimiser vos campagnes afin d’augmenter considérablement les KPI de votre entreprise. Si vous avez besoin d’aide avec Analytics et GA4, notre équipe d’experts est prête à vous aider. N’hésitez pas à nous contacter !

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