D'un outil (simple) de suivi des visites de votre site internet, Google Analytics évolue rapidement en un outil de suivi de l'activité et de pilotage par la data. Vous en doutez ? Pourtant, les nombreuses façons d'ajouter des données dans Google Analytics montrent bien que l'outil devient une plateforme qui centralise les métriques clés de votre activité. Avez-vous intérêt à connecter vos sites, applications, mais aussi appareils électroniques à Google Analytics ? Oui. C'est ce que nous allons vous démontrer en nous attardant sur les raisons qui devraient vous pousser à importer plus de données dans GA.
Les multiples façons d'ajouter des données dans Google Analytics
Il existe beaucoup de façons différentes d'ajouter des données dans Google Analytics.
- Vous pouvez collecter des données à partir d'un site Web avec JavaScript (via le code classique, cœur de métier de GA) ;
- Vous pouvez collecter des données à partir d'une application en utilisant un SDK (Android ou iOS).
- Vous pouvez collecter des données à partir de n'importe quel périphérique connecté au réseau en utilisant le Measurement Protocol, en français le "Protocole de Mesure" ;
- Enfin, vous pouvez ajouter des données à Google Analytics en utilisant une fonctionnalité appelée Dimension Widening, c'est à dire l'importation de données personnalisées. Cet import peut se réaliser via l'API Google ou par des envois de données en CSV.
Pourquoi ajouter toujours plus de données ?
Google Analytics est encore plus puissant et utile s'il peut vous accompagner dans la définition de vos stratégies et tactiques commerciales. L'ajout de données supplémentaires, relatives à votre clientèle, vos produits, à vos coûts de publicité et autres charges, peut vous aider à fournir un contexte global à vos données de base. Il devient plus facile de mesurer les performances et d'identifier les possibilités d'amélioration avec un contexte complet.L'ajout de données supplémentaires est aussi une solution pour rationaliser votre recours aux outils de reporting. En effet, en apportant plus de données dans GA, et en combinant toutes vos données dans un seul système partagé, vous évitez la dispersion. Un outil de suivi, un outil de décision. Allez, on importe tout et rien, et on fera le tri plus tard ? Non !
Importer ou ne pas importer, telle est la question
Ce n'est pas parce que vous avez une montagne de données disponibles, que l'importation de toutes ces informations dans Google Analytics va les rendre utiles et exploitables. Avant de vous décider si oui ou non, vous devez utiliser l'importation de données en masse, il est important de vous poser les questions suivantes :
- Définissez votre objectif à atteindre avec les données : que souhaitez-vous mieux comprendre de vos clients ou de votre entreprise ? Quelles sont les questions auxquelles vous cherchez des réponses concrètes ?
- Évaluez les données disponibles : listez les données qui se trouvent pour le moment en dehors de Google Analytics et qui auraient plus de sens en étant intégrées.
- Identifiez la clé commune de vos données : Pour que l'importation de données dans Google Analytics se passe correctement, vous devez d'abord définir une "clé" commune. La clé correspond au facteur qui relie deux ensembles de données. Il peut s'agit du User-ID, d'une URL de page, d'un SKU produit.
Si vous avez un système de gestion de clientèle (CRM) et avez classé vos clients en fonction de personas, ou que vous avez édité des segments d'audience, peut-être souhaitez-vous importer ces informations dans GA ? Cela sera possible si vous utilisez les dimensions personnalisées reliées à chaque client en fonction de leur ID utilisateur. L'ID utilisateur sert ici de "clé", ce fameux liant indispensable. Prenons un exemple avec un blog multi-auteurs. Vous souhaitez connaître dans Google Analytics l'audience par auteur. La clé est alors l'URL de l'article, car elle est reliée aux données collectées dans GA, et peut s'associer à un auteur. Construisez votre fichier CSV avec le nom de l'auteur qui correspond selon les articles. Une fois que ces informations sont intégrées, alors vous aurez accès à la dimension "Auteur", avec les noms des différents rédacteurs. En un coup d’œil, vous verrez l'audience relative à chacun d'eux.
Importer des données via le procédé "Dimension Widening"
L'importation de données personnalisées "Dimension Widening" est sans doute la solution la plus puissante pour ajouter des datas extérieures dans Google Analytics. Comment l'utiliser ?Identifiez les données que vous souhaitez ajouter à Google Analytics. Vous pouvez importer des données pour toutes les dimensions et statistiques qui existent dans GA.
![importation-donnees](https://cdn.prod.website-files.com/65e9c3632e0c8a323ccb3004/65f820b8292611128607e9a1_importation-donnees.jpeg)
Créez le schéma d'importation dans Google Analytics.Dans l'onglet Admin, cliquez sur "Importation de données" et sélectionnez le type de données à intégrer.
![schema-importation-donnees](https://cdn.prod.website-files.com/65e9c3632e0c8a323ccb3004/65f820b8292611128607e9ad_schema-importation-donnees.jpeg)
Sélectionnez un ensemble de données existant ou créez-en un pour stocker vos données importées.Ensuite, construisez votre fichier CSV et envoyez-le (API ou import manuel).L'import de données va rendre vos tableaux de bord encore plus complets et les décisions que vous allez tirer de Google Analytics encore plus fines. Alors, l'importation de données, vous commencez quand ?[alert-success]Lire aussi : Les 5 meilleurs segments personnalisés pour le e-commerce et Votre volume de trafic est-il artificiel ? Oui ![/alert-success]