Nous tendons toujours plus, jour après jour, vers une analyse prédictive de l'acte d'achat, intégrant de nombreuses données. Parmi les informations disponibles, et qui peuvent entrer dans le mix de data, les données météorologiques. La météo, inutile pour vous ? Il est temps (sans jeu de mot) de changer d'avis. La météo influence fortement les actes d'achat, et l'intégrer à vos analyses peut vous aider à comprendre des tendances, et en anticiper d'autres.
La météo, ce petit facteur qui manque à vos rapports !
Imaginons que vous soyez à la tête d'un site e-commerce de prêt à porter. Vous remarquez que sur les mois d'avril, mai et juin, les casquettes se sont plutôt bien vendues. Une action de référencement a été entreprise ? Non. Il s'agit alors peut-être de l'ajout de nouvelles références qui a dynamisé vos ventes ? A peine, les nouveaux modèles ne sont pas les plus performants. Mais, il faut avouer qu'il a fait beau. Si, il a fait beau, enfin vous pensez vous rappeler de belles journées. Vous avez sans doute raison. En ayant intégré les données météorologiques, vous auriez pu définir avec précision le rôle de la météo, l'influence que celle-ci a eu sur vos ventes, ou même l'intérêt porté aux produits. Car si une action de référencement, une campagne TV, ou encore un article sur un blog influent arrivent au même moment, comment connaître le "poids" de la météo sur vos ventes.Dans notre exemple nous parlons des données collectées, et de l'analyse qu'il est possible d'en faire dans Google Analytics, mais voyons plus loin. Grâce aux prévisions météo, il est aussi possible de se livrer à une analyse prédictive, et ainsi estimer des performances de vente. En croisant données futures et données passées, des saisons précédentes, vous pouvez même corriger vos prévisions avec l'impact de la météo. Vous n'y croyez pas ? La plupart des grands acteurs du e-commerce, comme du retail, intègrent les données météo dans leurs rapports. Il s'agit d'une couche supplémentaire dans le mille-feuille du Big Data, mais d'une couche dont la valeur est parfois décisive pour mener une bonne analyse. Synchroniser en temps réel vos campagnes, votre analyse, et toutes vos actions, avec des facteurs externes comme la météo, c'est le gage d'une performance accrue.
Intégrer les données météorologiques dans Google Analytics
Pour croiser les données de sessions de vos visiteurs avec la météo, il vous faut trois éléments capitaux.
- Connaître la géolocalisation de votre visiteur. Il ne s'agit pas en effet d'intégrer dans Google Analytics une seule donnée météo (celle de votre emplacement) mais bien celles relatives à l'emplacement de vos visiteurs. Il faut donc avoir accès à cette information de situation géographique ;
- Cette information collectée, il faut l'envoyer à un service capable de répondre avec les données météo (température, état du ciel). L'API OpenWeatherMap est adaptée ;
- Enfin, il vous faut un outil capable d'associer ces données, et de les envoyer au bon format vers Google Analytics. Ce datalayer est un objet JavaScript qui contient toutes les informations.
Pour réaliser ces trois étapes, vous le voyez, il ne suffit pas d'activer une option dans Google Analytics. Nous n'allons pas ici nous attarder sur l'installation détaillée de l'intégration des données météorologiques, mais en dresser les grandes lignes.Connaître la géolocalisationPour cette première étape, Google Tag Manager (GTM) est votre ami. En effet, un simple script intégré aux pages de votre site permet de connaître cette information.Croiser la géolocalisation avec les données météoLe script va ensuite communiquer avec l'API Open Weather pour y trouver les informations nécessaires à notre analyse météorologique. En échange de données de longitude et de latitude, le serveur va renvoyer plusieurs données : l'état du ciel (pluie / soleil), la température, mais aussi l’humidité ou encore la force du vent. Des données inutiles ? Elles peuvent être utilisées pour automatiser des campagnes publicitaires. En cas de de taux d'humidité élevé, il peut être opportun de renvoyer un message incitant à visiter un musée, ou aller au cinéma par exemple...Communiquer avec Google AnalyticsLa localisation et la météo sont connues. Passons à la communication avec Google Analytics. C'est ici que l'opération se complique encore un peu plus. Les données météorologiques sont considérées comme des dimensions personnalisées. "Les dimensions, et les statistiques personnalisées sont similaires aux dimensions et statistiques par défaut figurant dans votre compte Analytics, à une différence près : vous les créez vous-même. Vous pouvez ainsi collecter et analyser les données dont le système Analytics n'effectue pas automatiquement le suivi" explique Google. Il faut créer ces dimensions dans la propriété puis modifier le code de suivi. Google Tag Manager est encore une fois un allié dans cette opération.Les données sont désormais injectées dans Google Analytics. Reste alors à les utiliser pour trouver de nouvelles tendances, tirer des conclusions, et passer à l'action.
