Ce billet sur les rapports personnalisés clôture la série de 4 articles sur l’audit de site démarrée en janvier, dont le sujet dernier avait pour thème les variables personnalisées dans Google analytics. Cette fois-ci intéressons-nous aux rapports entièrement personnalisables, fonctionnalité disponible dans GA depuis avril 2008, elle s’est considérablement améliorée depuis avec notamment avec la possibilité de créer des rapports plus puissants (présentation, sous ensemble de données). Mais quels sont les avantages des rapports personnalisés par rapport aux rapports habituels ?
fig1- Vue interface
Pourquoi utiliser des rapports personnalisés par rapports aux rapports standards ?
- Pour Organiser ses propres rapports (cela va de soi mais bon 🙂 ) selon ses besoins et ainsi ne pas avoir forcément les données standards (avec donc ajout et/ou suppression de variables et/ou de statistiques)
- Pour les liens personnalisés qu’ils génèrent (fig1-2), accessibles depuis le tableau de bord général de GA
- Afin de pouvoir partager (fig2) avec ses collaborateurs des rapports sur des données précises permettant de se focaliser sur un sujet (indicateur, contexte, tendance…).
fig2-Fonctionnalité partage rapports GA
- Pour avoir l’opportunité d’utiliser la fonctionnalité « explorateur » : elle permet de créer des rapports avec des groupes de données (fig-3 : cette illustration permet de connaitre le type de contenu le plus consulté selon le trafic) .
fig3- Groupe statistiques configuration rapports
Les ingrédients des rapports personnalisés (définition et combinaison)
Je reviens sur quelques rappels sur le sens des données de la plateforme Google analytics à savoir principalement les 2 pièces maitresse qu’utilisent les rapports : variable et statistique. Prenons le terme de « variable » (en vert), parfois appelée critère, ou dimension, c’est une donnée « bloc » unique, elle signifie par exemple un visiteur, une provenance, un aspect technique (navigateur). La notion de « statistique » (en bleue) quant à elle, est beaucoup parlante, dénommée aussi « métrique », elle quantifie une interaction en %, nombres, c’est une donnée de mesure.
Ces 2 indicateurs sont ensuite combinés selon ses propres besoins. Il est à noter que cette combinatoire à ces limites. Cet article du support Google détaille bien cet aspect.
Donc l’intérêt pour ces rapports, est de croiser ces 2 éléments (variable et statistique) afin de faire ressortir une analyse adaptée à sa problématique. Exemple ici avec le cas de la Fig4 qui tente de répondre au souhait de savoir : quel type de contenu (variable type : titre de page = ici articles d’un blog) est le plus relayé selon les différents canaux en nombre de visites ? (variable : type “trafic” = organique, référent, direct).
fig4- Tableau statique pour rapport perso.
Interface et mis en œuvre d’un rapport personnalisé
L’illustration en fig-5 résume ce qui a été vu précédemment et souligne la possibilité avec “l’ajout d’onglet” de complexifier les rapports, avec le champ filtre de soustraire selon un mot clé ou par expression régulière un indicateur particulier, et enfin avec le champ profil de démultiplier les rapports dans un même compte (vers des profils ou comptes individuels).
fig5 Processus configuration R. P. dans GA
Analyse d’un rapport personnalisé : Analyse sur l’efficacité des pages
Je reprends l’article en le personnalisant de Mr Kaushik sur l’analyse de page où nous avons en variable principale (en vert) le titre de chaque page et en statistiques des données personnalisées que l’on souhaite mettre en avant :
- Entrées, rebonds : qui mesure la première impression visiteur
- Visiteurs uniques, pages vues, et temps moyen passé sur la page : qui chiffre le profil et l’attitude visiteur.
- J’aurai pu rajouter en supplément une donnée de « valeur » (attribué sur un objectif fixé sur une url par exemple).
fig6 Résultat et analyse d'un rapport personnalisé
