Pour organiser vos données, les segmenter et ensuite les analyser, vous avez recours aux variables et aux statistiques. Vous ne connaissez peut-être pas la signification de ces termes, et pourtant, vous utilisez bien des variables et des statistiques au quotidien. Petit point définition.
Définition de variables et statistiques
Une variable permet de décrire les données.Une variable désigne un attribut que l'on peut donner à un objet. Les différentes variables que l'on peut attribuer à une zone géographique sont par exemple la latitude, la longitude ou encore le nom de la ville. De nombreuses variables sont disponibles dans Google Analytics telles que le Navigateur, la Page de sortie, la Durée des sessions, etc. Tous les rapports utilisent des variables.Une statistique permet de mesurer les données.Une statistique est un élément individuel d'une variable. L'expression d'une statistique se fait par somme ou ratio. Ainsi, dans un rapport de visites, Ville est une variable, tandis que Population est une statistique. Les affichages ou le nombre de pages par visite sont également des statistiques.Variables et statistiques fonctionnent de concert. "Vous pouvez définir vos propres combinaisons de variables et de statistiques à partir des variables et des statistiques standards de Google Analytics" précise Google. Vous pouvez créer des rapports personnalisés et réalisez vous-même les combinaisons, pour accéder rapidement à l'information que vous cherchez.
Les dimensions et métriques personnalisées dans Universal Analytics
Avec le passage à Universal Analytics, les termes utilisés ne sont plus les mêmes qu'avant. Ainsi, dimensions est utilisé pour désigner les variables et métriques désigne statistiques. Avec Universal Analytics, il est désormais possible d'utiliser vos propres dimensions/variables et métriques/statistiques. Vous avez ainsi la possibilité de collecter des données CRM ou encore des données géographiques pour enrichir vos rapports.En créant vos propres dimensions et métriques dans Universal Analytics, vous pouvez croiser davantange de données et segmenter votre analyse. L'idée est d'adapter Universal Analytics à votre utilisation, pour apporter des données dont vous avez besoin afin de prendre les bonnes décisions.
