Régulièrement, nous vous faisons des retours d’expertises sur des sujets qui sont au coeur des problématiques Business. Aujourd’hui nous faisons le focus sur un sujet mêlant l’usage et la récolte des données, analyse et stratégie digitale.
Google Analytics 4 : construire une vue à 360° sur votre stratégie digitale
La migration vers Google Analytics 4 et son adaptation sont sûrement les sujets majeurs des webmarketeurs cette année. Comment créer le reporting, comment intégrer les données historiques, comment expliquer les changements ?
Découvrez dans ce webinaire comment utiliser pleinement le potentiel de GA4 et construire une vue à 360° sur votre stratégie digitale pour stimuler l’engagement client et augmenter les revenus.
- Vous êtes passé à GA4? Mais connaissez-vous véritablement les différences entre la version Universal Analytics et GA4?
- Comment créer le reporting avancé pour accélérer la croissance de votre e-commerce (Performances d’acquisition, LTV, ROPO) ?
- Comment consolider plusieurs sources de données, comme votre CRM, vos transactions, vos outils web analyticsQu’est-ce que le Digital Analytics ? Le Digital Analytics est la discipline qui consiste à collecter, analyser et interpréter les données issues des interactions numériques afin d'optimiser la performance globale d'une organisation. Contrairement à une idée reçue, cette pratique ne se limite pas à l... More, vos plateformes publicitaires et sociales pour les faire travailler ensemble?
- Comment mettre les données digitales (GA4) au service d’une stratégie omnicanale efficace ?
Toutes les réponses dans notre webinaire !
GA4 vs Universal Analytics : les différences fondamentales à connaître
Le passage de Universal Analytics (UA) à Google Analytics 4 n’est pas une simple mise à jour cosmétique : il s’agit d’un changement de modèle de données. Universal Analytics repose sur un modèle basé sur les sessions, où chaque visite est découpée en pages vues, événements et interactions rattachés à une session. GA4, à l’inverse, adopte un modèle basé sur les événements : chaque action de l’utilisateur (une vue de page, un clic, un défilement, un achat) est enregistrée comme un événement unique, avec ses propres paramètres.
Cette approche permet un suivi beaucoup plus granulaire et surtout un suivi cross-plateforme natif, c’est-à-dire la possibilité de suivre un même utilisateur sur le web et sur une application mobile au sein d’une seule et même propriété.
Cette bascule a des conséquences concrètes sur le reporting. Le calcul des sessions diffère entre les deux outils, ce qui explique les écarts de volumétrie souvent observés lors des premières comparaisons UA/GA4. Les taux de conversion peuvent également évoluer, la logique de comptage ayant changé. GA4 introduit par ailleurs la modélisation des conversions et des audiences prédictives basées sur le Machine Learning, permettant par exemple d’identifier les utilisateurs ayant une forte probabilité d’achat dans les jours à venir. Enfin, GA4 a été pensé dans une logique privacy-first, moins dépendante des cookies tiers, ce qui en fait un outil plus robuste face aux évolutions réglementaires (RGPDQu'est-ce que le RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données) ? Si vous travaillez de près ou de loin avec la donnée, le sigle RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données) fait sans doute partie de votre quotidien, parfois perçu comme une contrainte, mais de plus en plus comme u... More) et aux restrictions techniques des navigateurs.
Construire un reporting e-commerce avancé avec GA4
Pour un site e-commerce, la vraie valeur de GA4 ne se limite pas au suivi du trafic : elle réside dans la capacité à connecter la donnée d’acquisition à la performance business. GA4 permet nativement de suivre les événements e-commerce (vue produit, ajout au panier, achat) et de les croiser avec les canaux d’acquisition pour analyser finement le ROAS et le coût d’acquisition par canal. Au-delà de la performance immédiate, un reporting avancé doit également intégrer la Lifetime Value (LTV), c’est-à-dire la valeur générée par un client sur l’ensemble de sa relation avec la marque, et pas seulement lors de sa première transaction. GA4 propose des rapports dédiés à la LTV, permettant de comparer la rentabilité réelle des différents canaux d’acquisition sur le moyen et long terme, plutôt que sur la seule conversion immédiate.
Autre enjeu clé pour le e-commerce : le phénomène ROPO (Research Online, Purchase Offline), particulièrement présent dans les secteurs où le digital influence fortement les ventes en magasin. Sans un dispositif de mesure adapté, cette influence du digital sur les ventes physiques reste invisible dans les KPIs classiques, ce qui peut conduire à sous-évaluer la performance réelle des investissements marketing digitaux.
La construction d’un reporting avancé sous GA4, combiné à des données CRM et point de vente, permet de reconstituer ce parcours et de valoriser correctement chaque canal dans une logique d’attribution plus juste.
Consolider ses sources de données : CRM, transactions, web analytics et plateformes publicitaires
La donnée GA4 seule ne suffit généralement pas à piloter une stratégie digitale mature. Sa véritable puissance apparaît lorsqu’elle est consolidée avec les autres sources de données de l’entreprise : le CRM, les données transactionnelles, les outils de web analytics complémentaires et les plateformes publicitaires et sociales (Google Ads, Meta, etc.). Cette consolidation permet de dépasser les silos de données qui limitent trop souvent la vision globale de la performance.
Concrètement, l’export natif de GA4 vers BigQuery constitue un levier majeur pour cette consolidation. Il permet d’accéder à la donnée brute, au niveau utilisateur, et de la joindre à d’autres sources dans un environnement Data Warehouse unique. Cette architecture ouvre la voie à des analyses avancées : modèles d’attribution personnalisés, segmentation fine des audiences, calcul de la LTV réelle par cohorte, ou encore alimentation de modèles prédictifs et de Marketing Mix Modeling. C’est également cette approche qui permet de fiabiliser les comparaisons d’une année sur l’autre, en reconstruisant une continuité de mesure malgré le changement de modèle de données entre UA et GA4.
Mettre les données GA4 au service d’une stratégie omnicanale efficace
Une stratégie omnicanale efficace ne consiste pas simplement à être présent sur plusieurs canaux, mais à faire dialoguer ces canaux entre eux pour offrir une expérience cohérente et mesurable au client, quel que soit son point de contact. GA4, grâce à son modèle événementiel et à sa capacité de suivi cross-device et cross-plateforme, constitue une brique centrale de cette approche : il permet de reconstituer le parcours d’un même utilisateur à travers le web, le mobile et, une fois enrichi avec d’autres sources, les points de vente physiques.
Cette vue unifiée permet d’orienter des décisions concrètes : allocation budgétaire entre canaux, personnalisation des messages selon l’étape du parcours client, activation d’audiences pertinentes sur les plateformes publicitaires, ou encore identification des points de friction dans le tunnel de conversion. C’est cette approche à 360°, connectant la donnée digitale aux enjeux business globaux, que nous détaillons dans notre webinaire, à travers des cas concrets et des recommandations opérationnelles issues de nos missions d’accompagnement chez nos clients.
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