Comment utiliser les nouvelles données ecommerce dans Google Analytics ?

Google Analytics a récemment amélioré l’accès et l’utilité de ses données ecommerce. Ces nouvelles fonctionnalités permettent une meilleure analyse des performances commerciales, ce qui est essentiel pour optimiser votre stratégie. Découvrez comment en tirer parti dès maintenant.

3 principaux points à retenir.

Nouvelles dimensions et métriques ecommerce : Accédez à de nouvelles dimensions et métriques dans vos rapports.
Usabilité accrue : Tous les types de correspondance sont désormais supportés pour les dimensions ecommerce.
Personnalisation des rapports : Créez des rapports sur mesure en utilisant des dimensions et métriques personnalisées.

Quelles sont les nouvelles dimensions ecommerce disponibles ?

Alors, parlons des nouvelles dimensions ecommerce dans Google Analytics. Imaginez-vous comme un détective, scrutant les moindres détails d’une scène de crime. Mais ici, inutile de porter une loupe ; avec les bonnes dimensions, chaque détail de l’interaction client est illuminé. Ces dimensions sont comme des jumelles qui vous aident à voir ce que vous ne pouviez pas voir avant. De la source de trafic à l’appareil utilisé, chaque aspect vous aide à mieux comprendre le parcours de vos clients.

Vous savez ce qui est encore plus excitant ? Ces dimensions ne sont pas seulement là pour faire joli. Elles se glissent dans vos statistiques, ajoutent une richesse de données que vous n’auriez jamais imaginée. Voici quelques exemples de dimensions qui viennent d’entrer dans votre arsenal :

ID de produit : identifiez chaque produit unique dans vos ventes.
Categorie de produit : segmentez vos ventes par catégorie.
Nom de la marque : suivez les performances selon les marques.
Vente au détail : analysez les produits ainsi que leur prix de vente.
Date de l’achat : comprenez les tendances saisonnières de vos ventes.

En utilisant ces dimensions, vous pouvez personnaliser vos rapports pour qu’ils racontent l’histoire de vos clients. Plutôt que de simplement voir une montée ou une chute dans vos ventes, vous pouvez maintenant comprendre pourquoi cela se produit. Est-ce que les clients se tournent vers une nouvelle catégorie de produit ? Quel est l’impact d’une campagne marketing sur la vente d’un produit spécifique ?

Pensons aussi à la segmentation. Avec les nouvelles dimensions, vous pouvez jouer au chef d’orchestre. Vous pouvez segmenter les données par campagne publicitaire, appareil, ou même zone géographique. Si l’on se réfère à une étude de Forrester, 74 % des entreprises constatent que la segmentation des données les aide à mieux cibler leur audience (source).

Résultat ? Une vue presque filmique du comportement client. Au lieu de vagues chiffres, vous obtenez une excellente cartographie des équipes qui performent ou des produits qui peinent à troquer. Prenez le temps d’engager avec ces nouvelles dimensions. Elles ne remplaceront pas vos décisions, mais elles enrichiront certainement votre récit. Alors, êtes-vous prêt à plonger dans les profondeurs de l’analyse ecommerce ?

Comment utiliser les nouvelles métriques ecommerce ?

Imaginez-vous dans le bureau d’un entrepreneur numérique, entouré de graphiques lumineux et de chiffres étincelants sur son écran. Cela fait des semaines qu’il attend les nouvelles métriques e-commerce dans Google Analytics, et enfin, elles sont là. Il est temps d’évaluer la performance de son site et de redoubler d’efforts pour suivre les tendances du marché !

Les nouvelles métriques, par défaut ou personnalisées, sont comme une vaste carte au trésor qui permet aux entreprises de naviguer dans l’océan de données. Ces outils ne se contentent pas de livrer des chiffres, ils offrent des insights précieux qui éclairent les décisions stratégiques. Par exemple, la métrique “Taux de conversion” mesure le pourcentage de visiteurs ayant effectué un achat. Sans cette information, comment sauriez-vous si vos campagnes publicitaires captent réellement l’attention ?

Valeur de commande moyenne : En savoir plus sur le montant dépensé par commande peut aider à ajuster votre stratégie de prix.
Produits abandonnés : Quels articles suscitent l’intérêt mais ne se transforment pas en vente ? Identifier ces produits c’est ajuster vos offres.
Une fois de plus, la segmentation : Classez vos clients en familles pour savoir qui dépense et qui se balade sans acheter.

Chaque chiffre, chaque nouvelle donnée est une pièce du puzzle qui complète le tableau de votre performance. N’est-ce pas excitant ? Ajuster une stratégie sur la base d’un taux de conversion qui grimpe ou qui chute peut transformer une entreprise en un clin d’œil. Une analyse minutieuse permet de voir non seulement ce que fonctionnent, mais aussi ce qui peut être optimisé !

Même la personnalisation des rapports devient essentielle ici. Avec Google Analytics, vous pouvez créer des rapports sur-mesure qui affichent les métriques qui comptent le plus pour vous. Pensez à des indicateurs comme le retour sur investissement publicitaire (ROAS) ou les produits les plus vendus. Cela devient une véritable expérience pédagogique où chaque clic, chaque visite, parle de ce qui attire le consommateur.

En fin de compte, ces nouvelles métriques e-commerce offrent une opportunité en or pour ceux qui veulent optimiser leur fonctionnement. Alors, qu’attendez-vous pour plonger dans ces nouvelles données et affiner votre stratégie ? Chaque donnée récupérée est une chance de mieux conquérir le marché. Mettons-nous au travail !

Quels sont les types de correspondance pris en charge ?

Dans le monde de l’e-commerce, savoir comment interpréter les données, c’est un peu comme lire une carte au trésor. Il est crucial de distinguer les différents types de correspondance disponibles dans Google Analytics pour mieux tracer son chemin. Trois types principaux de correspondance se côtoient ici : la correspondance exacte, la correspondance partielle, et la correspondance par expression régulière. Mais comment ces types impactent-ils vos métriques et dimensions e-commerce ?

Commençons par la correspondance exacte. Imaginez que vous vendez des combinaisons de ski sur votre site. Avec la correspondance exacte, vous pourrez filtrer les visiteurs qui ont spécifiquement recherché “combinaison de ski” sans inclure les autres termes. C’est puissant pour une analyse fine, mais cela peut restreindre votre vision. En effet, un utilisateur qui recherche simplement “ski” pourrait finir sur votre page. Alors, que faites-vous ?

Ensuite, la correspondance partielle vous donne un peu plus de mou. Ici, vous pouvez capter tout ce qui contient le mot “ski”, que ça soit “combinaison de ski”, “accessoires de ski” ou même “école de ski”. Cela augmente votre portée analytique, mais attention à la dilution de vos résultats. Si vous voulez comprendre pourquoi vos clients achètent davantage une catégorie plutôt qu’une autre, vous devrez faire preuve de discernement.

Enfin, la correspondance par expression régulière est l’arsenal du pros, permettant des nuances extrêmement précises. Imaginons que vous souhaitiez suivre les conversions liées à tous les produits de sport d’hiver, sans vouloir spécifiquement un type. Grâce aux expressions régulières, vous pourrez construire un filtre qui englobe tout cela, côtoyant les subtilités de l’univers snow.

Mais une question cruciale se pose : Comment cela influence-t-il votre stratégie d’analyse ? En fonction de ces types de correspondance, votre rapport peut varier radicalement. Ultimement, c’est un choix tactique : souhaitez-vous des données brutes et concrètes ou préférez-vous une vue panoramique plus large ? Dans ce contexte, il est utile de se poser, par exemple, la question suivante : quelle information est réellement pertinente pour booster vos ventes ? En l’analysant, vous pourrez ajuster vos campagnes marketing avec une précision chirurgicale.

Pour conclure, chaque type de correspondance offre des avantages et des inconvénients. Adoptez une approche mixte selon vos besoins : combinez la correspondance exacte pour des données spécifiques, la partielle pour une vue d’ensemble, et les expressions régulières pour la granularité. L’analyse e-commerce est une danse délicate entre précision et portée !

Prêt à tirer le meilleur parti de Google Analytics ?

Les améliorations récentes de Google Analytics concernant les données ecommerce ouvrent de nouvelles perspectives pour les entreprises. Les dimensions et métriques désormais disponibles vous permettent de mieux comprendre vos clients et d’ajuster vos stratégies en temps réel. Ne laissez pas passer cette opportunité de booster vos performances.

FAQ

Qu’est-ce qu’une dimension ecommerce ?

Une dimension ecommerce est un attribut descriptif lié à un produit ou à une transaction, qui permet d’analyser des données spécifiques dans Google Analytics.

Comment personnaliser mes rapports ecommerce ?

Vous pouvez personnaliser vos rapports en ajoutant des dimensions et métriques ecommerce à l’aide des options de personnalisation dans l’interface de Google Analytics.

Quelles métriques puis-je suivre avec les nouvelles fonctionnalités ?

Les nouvelles fonctionnalités vous permettent de suivre des métriques telles que le chiffre d’affaires, le taux de conversion, et le nombre de transactions, entre autres.

Quels types de correspondance sont supportés ?

Tous les types de correspondance sont supportés, à l’exception des rapports incluant des métriques au niveau des événements, qui utilisent uniquement la correspondance exacte.

Pourquoi est-il important d’utiliser les dimensions ecommerce dans mes rapports ?

Utiliser les dimensions ecommerce vous permet de mieux segmenter et analyser vos données, ce qui est crucial pour affiner vos stratégies marketing et d’optimisation des ventes.

A propos de l’auteur

Avec plus de 15 ans d’expérience dans l’optimisation des données et l’accompagnement d’entreprises, Franck Scandolera est le responsable de l’agence webAnalyste. Il spécialiste en Web Analytics, Data Analytics et automatisation, il aide les entreprises à transformer leurs données en décisions stratégiques, maîtrisant des outils comme Google Analytics, BigQuery et l’IA générative.