Guide du prompt ChatGPT avec Google Analytics.

Comment analyser les données Google Analytics avec ChatGPT ?

Dans l’écosystème dynamique du web analytics, Google Analytics 4 (GA4) s’est imposé comme un outil incontournable pour les professionnels du digital souhaitant analyser de manière approfondie les interactions des utilisateurs avec leurs sites web et applications. GA4, avec son architecture basée sur les événements et ses capacités d’intelligence machine, offre une flexibilité et une puissance d’analyse supérieures à ses prédécesseurs. Cependant, exploiter efficacement la richesse des données que GA4 recueille nécessite une compréhension technique pointue et une capacité à interroger ces données de manière stratégique.

C’est dans ce contexte que l’intégration de ChatGPT, un modèle de langage avancé, devient particulièrement pertinente. ChatGPT peut agir comme un intermédiaire analytique, permettant aux utilisateurs de formuler des requêtes complexes dans un langage naturel et d’obtenir des insights actionnables à partir des vastes ensembles de données de GA4. Cette synergie entre GA4 et ChatGPT ouvre la voie à une analyse de données plus intuitive et accessible, tout en permettant aux utilisateurs de se concentrer sur l’extraction de valeur et d’insights stratégiques sans se perdre dans les détails techniques.

En utilisant ChatGPT en conjonction avec GA4, les analystes et les marketeurs peuvent poser des questions complexes, obtenir des résumés de données, visualiser des tendances, et même générer des recommandations stratégiques basées sur les données. Les prompts suivants sont conçus pour illustrer comment cette puissante combinaison peut être exploitée pour une analyse de données approfondie, allant de l’extraction de tendances clés à l’optimisation des parcours utilisateurs.

Table des matières

Comment analyser les données Google Analytics avec ChatGPT ?
Comment intégrer les données de Google Analytics 4 dans ChatGPT 4 ?
Exemples de prompts ChatGPT pour transformer vos données Google Analytics en informations décisionnelles.
Conclusion.

Comment intégrer les données de Google Analytics 4 dans ChatGPT 4 ?

L’intégration efficace des données de Google Analytics 4 avec ChatGPT est essentielle pour maximiser les capacités analytiques de cette combinaison puissante. Voici les principales méthodes pour intégrer ces données :

1. Utilisation des API avec Python : L’API de Google Analytics 4 permet une extraction programmée des données, offrant une flexibilité maximale. En utilisant Python, un langage de programmation populaire pour l’analyse de données, vous pouvez écrire des scripts pour interroger directement l’API GA4, récupérer des ensembles de données spécifiques, et les présenter à ChatGPT pour analyse. Cette méthode est idéale pour les utilisateurs ayant des besoins d’analyse personnalisés et la capacité de programmer en Python.

2. Export CSV des Rapports GA4 : GA4 offre la possibilité d’exporter des données sous forme de fichiers CSV. Ces fichiers peuvent être chargés directement dans ChatGPT pour une analyse plus approfondie. Cette méthode est simple et ne nécessite pas de compétences en programmation. Elle convient bien pour des analyses ponctuelles ou pour des utilisateurs moins techniques.

3. Utilisation de Google Sheets : L’addon Google Sheets pour Google Analytics permet de synchroniser automatiquement vos données GA4 avec une feuille de calcul Google Sheets. Une fois dans Google Sheets, les données peuvent être facilement manipulées et préparées avant d’être exportées pour une utilisation dans ChatGPT. Cette méthode est utile pour ceux qui préfèrent une interface graphique pour gérer leurs données.

4. Intégration avec BigQuery : Pour les utilisateurs de GA4 ayant accès à la version payante de Google Analytics, l’intégration directe avec BigQuery offre une solution puissante pour gérer de grands volumes de données. Les données GA4 peuvent être exportées vers BigQuery, où elles peuvent être requêtées et manipulées en utilisant SQL avant d’être présentées à ChatGPT pour analyse. Cette approche est idéale pour les utilisateurs ayant besoin de traiter de grandes quantités de données ou de réaliser des analyses complexes.

Exemples de prompts ChatGPT pour transformer vos données Google Analytics en informations décisionnelles.

1. Analyse comparative des canaux d’acquisition.

Comment puis-je comparer l’efficacité de différents canaux d’acquisition en termes d’attirer de nouveaux utilisateurs et de générer des conversions sur mon site web au cours du dernier trimestre ?

Prompt Détaillé : “ChatGPT, je voudrais une analyse comparative des différents canaux d’acquisition pour mon site web au cours du dernier trimestre. Pour chaque canal, fournis les nombres de nouveaux utilisateurs et les taux de conversion. J’aimerais aussi voir une comparaison mois par mois pour identifier les tendances ou les changements significatifs dans la performance de chaque canal au fil du temps.”

Structure des Données en Entrée :

Pour effectuer cette analyse, ChatGPT aurait besoin des données suivantes de Google Analytics 4 :

Dimensions :
- Canal d’Acquisition : Cette dimension permet de segmenter les données en fonction du canal par lequel les visiteurs arrivent sur le site. Les canaux typiques incluent le trafic organique, payant, direct, les références, et les réseaux sociaux.
- Mois : Pour examiner les tendances au fil du temps, les données doivent être segmentées par mois. Cela permet de suivre l’évolution de la performance de chaque canal d’acquisition au cours du dernier trimestre.
Métriques :
- Nouveaux Utilisateurs : Cette métrique indique le nombre de visiteurs qui sont venus sur le site pour la première fois. Elle est cruciale pour évaluer l’efficacité des canaux d’acquisition dans l’attraction de nouveaux publics.
- Taux de Conversion : Le taux de conversion peut être défini en fonction de l’objectif spécifique du site (par exemple, achat, inscription à une newsletter). Cette métrique montre le pourcentage de visiteurs accomplissant une action souhaitée et est essentielle pour évaluer l’efficacité des canaux non seulement dans l’attraction du trafic, mais aussi dans la conversion de ce trafic en actions concrètes.

Exemple d’Analyse Attendue : En utilisant ces données, ChatGPT devrait être en mesure de fournir une analyse comprenant :

Une ventilation des nouveaux utilisateurs et des taux de conversion pour chaque canal d’acquisition.
Une comparaison mensuelle pour chaque canal, soulignant les éventuelles augmentations ou diminutions de performance.
Des insights ou des observations sur les canaux les plus performants ou ceux nécessitant une attention accrue.

Cette analyse aiderait à comprendre quelles stratégies d’acquisition fonctionnent le mieux et comment elles évoluent avec le temps, permettant ainsi des ajustements stratégiques plus informés.

2. Segmentation du comportement des utilisateurs par appareil.

Prompt Détaillé : “ChatGPT, pourriez-vous analyser et comparer le comportement des utilisateurs sur les appareils mobiles par rapport aux ordinateurs de bureau sur mon site ? Je suis particulièrement intéressé par les différences en termes de durée moyenne des sessions et du nombre moyen de pages visitées par session. Fournis également des insights sur les tendances ou les anomalies spécifiques à chaque type d’appareil.”

Structure des Données en Entrée :

Pour réaliser cette analyse, ChatGPT aurait besoin des données suivantes de Google Analytics 4 :

Dimensions :
- Type d’Appareil : Cette dimension sépare les données en fonction de l’appareil utilisé par les visiteurs (par exemple, mobile, desktop).
- Période : Pour observer les comportements sur une période spécifique, les données peuvent être segmentées hebdomadairement ou mensuellement, selon la quantité de trafic et la durée de l’analyse.
Métriques :
- Durée Moyenne des Sessions : Cette métrique indique la durée moyenne des visites sur le site, fournissant une indication de l’engagement et de l’intérêt des utilisateurs.
- Pages par Session : Le nombre moyen de pages vues par session, qui donne une idée de l’interaction des utilisateurs avec le contenu du site.

Exemple d’Analyse Attendue : Avec ces données, ChatGPT devrait pouvoir fournir une analyse comparative, incluant :

Des statistiques détaillées sur la durée des sessions et les pages par session pour chaque type d’appareil.
Une identification des tendances ou des changements notables dans le comportement des utilisateurs en fonction du type d’appareil.
Des recommandations ou des observations sur les différences de comportement, qui peuvent influencer les décisions de conception et de contenu pour améliorer l’expérience utilisateur sur chaque type d’appareil.

Cette analyse aiderait à comprendre comment optimiser le site pour différents types d’appareils, assurant ainsi une expérience utilisateur cohérente et engageante.

3. Évolution temporelle de la performance des pages.

Prompt Détaillé : “ChatGPT, je souhaite analyser les performances de mes pages principales sur les six derniers mois. Pour chaque page, fournis-moi les données sur le nombre d’utilisateurs et le taux de rebond. De plus, j’aimerais une décomposition mensuelle pour identifier les tendances ou les changements significatifs dans la performance de chaque page. Cela inclut des variations dans le trafic utilisateur et le taux de rebond au fil du temps.”

Structure des Données en Entrée :

Pour cette analyse, ChatGPT aurait besoin des données suivantes de Google Analytics 4 :

Dimensions :
- Nom de la Page : Cela permet d’identifier les pages spécifiques sur le site et de segmenter les données en fonction de chaque page.
- Mois : Les données doivent être segmentées mensuellement pour observer les tendances et les changements au fil du temps.
Métriques :
- Utilisateurs : Cette métrique indique le nombre d’utilisateurs qui ont visité chaque page. Elle est utile pour évaluer la popularité et l’attrait de la page.
- Taux de Rebond : Le taux de rebond indique le pourcentage de visiteurs qui quittent le site après avoir consulté seulement cette page. Un taux de rebond élevé peut indiquer un manque d’engagement ou de contenu pertinent sur la page.

Exemple d’Analyse Attendue : En se basant sur ces données, ChatGPT devrait être capable de fournir :

Une analyse du nombre d’utilisateurs par page pour chaque mois des six derniers mois, permettant de voir les variations du trafic.
Une analyse du taux de rebond par page et par mois, permettant d’identifier les pages qui maintiennent l’intérêt des visiteurs et celles qui pourraient nécessiter une optimisation.
Des observations ou des insights sur les tendances observées, telles que l’augmentation ou la diminution de la performance de certaines pages, et des suggestions potentielles pour améliorer l’engagement des utilisateurs.

Cette analyse détaillée aidera à comprendre les dynamiques de performance des différentes pages du site et à identifier les opportunités d’amélioration.

4. Analyse des chemins de conversion.

Comment puis-je identifier les chemins de conversion les plus efficaces sur mon site web et repérer les points de friction potentiels qui pourraient entraver le parcours client ?

Prompt Détaillé : “ChatGPT, je souhaite obtenir une analyse détaillée des chemins de conversion sur mon site. Pour cela, examine les séquences d’événements menant à des conversions et identifie les modèles ou les parcours les plus courants. De plus, je cherche à comprendre où les utilisateurs rencontrent des difficultés, alors mets en évidence les points de friction ou les étapes avec des taux d’abandon élevés. Concentre-toi sur les données des trois derniers mois et présente les résultats de manière à ce que je puisse facilement identifier les opportunités d’optimisation.”

Structure des Données en Entrée :

Pour réaliser cette analyse, ChatGPT aurait besoin des données suivantes de Google Analytics 4 :

Dimensions :
- Événements de Page : Cela inclut les interactions spécifiques des utilisateurs sur le site, comme les clics sur les boutons, les pages visitées, et les actions de conversion.
- Chemin de Conversion : Un aperçu séquentiel des étapes empruntées par les utilisateurs avant de réaliser une conversion.
Métriques :
- Conversions : Le nombre total de conversions réalisées, ce qui peut inclure des achats, des inscriptions, des téléchargements, etc.
- Taux d’Abandon : Le pourcentage d’utilisateurs qui quittent le site à un certain point du parcours, sans compléter l’action souhaitée.

Exemple d’Analyse Attendue : Avec ces données, ChatGPT devrait être capable de fournir :

Un aperçu des parcours utilisateurs typiques qui mènent à une conversion, mettant en évidence les schémas récurrents.
Une identification des points où les utilisateurs semblent rencontrer des difficultés, avec des taux d’abandon anormalement élevés, indiquant des points de friction potentiels.
Des recommandations pour améliorer le parcours client basées sur l’analyse des points de friction.

Cette analyse permettrait de comprendre les parcours clients efficaces et d’identifier les zones à optimiser pour améliorer l’expérience utilisateur et augmenter les taux de conversion.

5. Performance des campagnes publicitaires.

Comment puis-je évaluer l’efficacité de mes récentes campagnes publicitaires en utilisant les données de Google Analytics 4, notamment en termes de coût par acquisition et de retour sur investissement ?

Prompt Détaillé : “ChatGPT, effectue une analyse détaillée des performances de mes campagnes publicitaires récentes. Je souhaite obtenir des informations sur le coût par acquisition (CPA) et le retour sur investissement (ROI) pour chaque campagne. Compare également ces métriques entre les campagnes pour identifier les plus rentables et celles qui nécessitent une optimisation.”

Structure des Données en Entrée :

Pour réaliser cette analyse, ChatGPT aurait besoin des données suivantes de Google Analytics 4 :

Dimensions :
- Nom de la Campagne : Cette dimension permet de segmenter les données selon les différentes campagnes publicitaires. Cela aide à identifier et comparer les performances de chaque campagne individuellement.
- Canal : Le canal par lequel la campagne a été diffusée (par exemple, réseaux sociaux, recherche payante) pour une analyse plus granulaire des performances.
Métriques :
- Coût par Acquisition (CPA) : Cette métrique indique le coût moyen pour acquérir un client ou un utilisateur. Elle est calculée en divisant le coût total de la campagne par le nombre de conversions obtenues.
- Retour sur Investissement (ROI) : Le ROI mesure le rendement financier d’une campagne. Il est calculé en prenant le gain (ou la perte) généré par la campagne, divisé par le coût de la campagne.

Exemple d’Analyse Attendue : Avec ces données, ChatGPT devrait fournir :

Un aperçu du CPA et du ROI pour chaque campagne publicitaire analysée.
Une comparaison de ces métriques entre les différentes campagnes pour mettre en évidence les plus performantes.
Des recommandations sur les campagnes qui pourraient être optimisées pour un meilleur rendement.

Cette analyse fournit des insights précieux sur l’efficacité des dépenses publicitaires et aide à prendre des décisions éclairées sur l’allocation future des budgets marketing.

6. Analyse de l’engagement des contenus.

“Quels types de contenu sur mon site attirent le plus l’attention des utilisateurs et suscitent le plus d’engagement ?”

Prompt Détaillé : “ChatGPT, pourriez-vous analyser les données de mon site web issues de Google Analytics 4 pour identifier les types de contenu qui génèrent le plus d’engagement ? Je souhaite connaître le temps moyen passé sur différentes catégories de pages et le nombre moyen d’interactions par type de contenu. Cela inclut les articles de blog, les vidéos, les infographies, etc., sur une période des trois derniers mois.”

Structure des Données en Entrée :

Dimensions :
- Type de Contenu : Cette dimension est cruciale pour segmenter les données en fonction des différentes catégories de contenu disponibles sur le site, comme les articles de blog, les vidéos, et les infographies.
- Catégorie de Page : Cette dimension permet de regrouper les pages par catégorie, facilitant ainsi l’analyse du comportement des utilisateurs dans différentes sections du site.
Métriques :
- Temps Passé sur la Page : Cette métrique mesure la durée moyenne pendant laquelle les utilisateurs restent sur une page, fournissant un indicateur clé de l’intérêt et de l’engagement envers le contenu.
- Interactions : Le nombre d’interactions (comme les clics, les partages, les commentaires) par type de contenu, fournissant une mesure directe de l’engagement des utilisateurs avec le contenu.

Exemple d’Analyse Attendue : L’analyse fournirait :

Une ventilation du temps passé et du nombre d’interactions pour chaque type de contenu.
Une comparaison pour identifier quel type de contenu engage le plus les utilisateurs.
Des insights stratégiques sur les types de contenu à prioriser ou à améliorer pour augmenter l’engagement sur le site.

Cette approche permet de comprendre précisément quels types de contenu captivent le plus l’audience, aidant ainsi à orienter la stratégie de contenu pour maximiser l’engagement sur le site.

7. Décomposition géographique du trafic.

Comment puis-je obtenir une vue d’ensemble de l’impact géographique sur le trafic de mon site, notamment en identifiant les régions les plus performantes et en analysant les différences de comportement des utilisateurs selon leur localisation ?

Prompt Détaillé : “ChatGPT, j’aimerais une analyse géographique détaillée du trafic sur mon site web. Pour chaque région significative, fournis des informations sur le nombre de sessions et les taux de conversion. J’aimerais également comparer ces données pour identifier quelles régions sont les plus performantes et comment le comportement des utilisateurs varie en fonction de leur localisation géographique.”

Structure des Données en Entrée :

Pour cette analyse, ChatGPT aurait besoin des données suivantes de Google Analytics 4 :

Dimensions :
- Région et Pays : Ces dimensions permettent de segmenter les données en fonction de la localisation géographique des utilisateurs. Cela aide à identifier les marchés géographiques clés et à observer les variations de comportement en fonction de la localisation.
Métriques :
- Sessions : Cette métrique indique le nombre total de sessions initiées par les utilisateurs de chaque région. Elle donne une idée de l’engagement des utilisateurs et de la popularité du site dans différentes régions.
- Taux de Conversion : Le taux de conversion mesure le pourcentage de sessions qui ont abouti à une action souhaitée (comme un achat ou une inscription). Cette métrique est essentielle pour évaluer l’efficacité du site à convertir le trafic en actions concrètes dans différentes régions.

Exemple d’Analyse Attendue : L’analyse fournie par ChatGPT devrait inclure :

Une répartition des sessions et des taux de conversion par région et pays.
Une identification des régions les plus performantes en termes de trafic et de conversions.
Des observations sur la manière dont le comportement des utilisateurs varie selon leur localisation géographique.

Cette analyse permettrait de comprendre l’impact géographique sur le trafic et les conversions, offrant des insights pour des stratégies de marketing et de contenu ciblées géographiquement.

8. Analyse des tendances de recherche sur le site.

Comment puis-je comprendre les comportements et préférences des utilisateurs sur mon site web à travers leurs recherches internes, et comment ces recherches influencent-elles les conversions ?

Prompt Détaillé : “ChatGPT, j’aimerais analyser les tendances de recherche sur mon site web. Peux-tu identifier les principaux termes de recherche utilisés par les visiteurs et analyser leur lien avec les taux de conversion ? J’aimerais voir quels termes de recherche sont les plus fréquemment utilisés et comment ils influencent le comportement des utilisateurs en termes de conversion. De plus, une analyse des tendances de recherche au fil du temps serait utile pour identifier les changements dans les intérêts des utilisateurs.”

Structure des Données en Entrée :

Pour réaliser cette analyse, ChatGPT aurait besoin des données suivantes de Google Analytics 4 :

Dimensions :
- Termes de Recherche : Cette dimension représente les mots ou phrases que les utilisateurs entrent dans le moteur de recherche interne du site. L’analyse de ces termes peut révéler des insights précieux sur ce que les utilisateurs cherchent activement sur le site.
Métriques :
- Utilisations de Recherche : Cette métrique indique le nombre de fois qu’un terme de recherche particulier a été utilisé. Elle aide à comprendre la popularité des différents sujets ou produits recherchés sur le site.
- Taux de Conversion après Recherche : Cette métrique mesure le pourcentage d’utilisateurs qui ont effectué une conversion après avoir utilisé la fonction de recherche. Elle est essentielle pour évaluer l’efficacité des recherches internes à mener les utilisateurs vers des actions souhaitées.

Exemple d’Analyse Attendue : Avec ces données, ChatGPT devrait être en mesure de fournir :

Une liste des termes de recherche les plus populaires et comment ils varient au fil du temps.
Un aperçu de la façon dont ces termes de recherche influencent les conversions, permettant d’identifier des opportunités potentielles pour améliorer le parcours client.
Des insights sur les changements de tendances de recherche, indiquant une évolution des intérêts ou besoins des utilisateurs.

Cette analyse aiderait à mieux comprendre l’intention des utilisateurs et à optimiser l’expérience de recherche sur le site pour améliorer les taux de conversion.

9. Analyse des abandons de panier.

Comment puis-je identifier les causes principales des abandons de panier sur mon site de e-commerce et à quelles étapes ces abandons se produisent-ils le plus fréquemment ?

Prompt Détaillé : “ChatGPT, pour mon site de e-commerce, je souhaiterais une analyse détaillée des abandons de panier. Examine les données pour identifier les étapes spécifiques du processus d’achat où les utilisateurs abandonnent le plus souvent leurs paniers et les raisons principales de ces abandons. J’aimerais également des recommandations sur comment améliorer ces étapes pour réduire le taux d’abandon.”

Structure des Données en Entrée :

Pour réaliser cette analyse, les données suivantes de Google Analytics 4 seraient nécessaires :

Dimensions :
- Étape du Panier : Cette dimension permet de suivre le parcours de l’utilisateur à travers les différentes étapes du processus d’achat (par exemple, ajout au panier, saisie des informations de paiement, page de confirmation).
- Raison de l’Abandon : Si disponible, cette dimension peut révéler des raisons spécifiques pour lesquelles les utilisateurs abandonnent leur panier, comme des problèmes techniques, des coûts de livraison élevés, ou une complexité excessive du processus de paiement.
Métriques :
- Nombre d’Abandons : Le total des abandons de panier à chaque étape.
- Taux d’Abandon de Panier : Le pourcentage d’utilisateurs abandonnant leur panier à une étape donnée par rapport au nombre total d’utilisateurs ayant atteint cette étape.

Exemple d’Analyse Attendue : Avec ces données, ChatGPT devrait être capable de fournir :

Une analyse étape par étape des taux d’abandon de panier, identifiant où les utilisateurs quittent le plus souvent le processus d’achat.
Des insights sur les raisons potentielles des abandons de panier à chaque étape.
Des recommandations stratégiques pour réduire les abandons, comme l’optimisation des étapes du processus d’achat, l’amélioration de la clarté des informations de prix, ou la simplification des options de paiement.

Cette analyse aiderait à comprendre les goulots d’étranglement et les problèmes spécifiques dans le parcours d’achat, permettant ainsi d’apporter des modifications ciblées pour améliorer l’expérience utilisateur et augmenter les taux de conversion.

Conclusion.

En conclusion, l’exploitation des données de Google Analytics 4 à travers des prompts ciblés et intelligemment formulés pour ChatGPT ouvre des perspectives analytiques d’une richesse inégalée. Comme nous l’avons exploré à travers les prompts détaillés, l’accent est mis sur l’extraction d’insights précis, la compréhension des dynamiques complexes de l’engagement des utilisateurs, et l’identification d’opportunités stratégiques pour optimiser la performance du site.

L’analyse de données ne se limite plus à des rapports statiques ; elle devient une conversation dynamique, enrichie par l’intelligence artificielle. Cette approche permet aux professionnels du web analytics, aux spécialistes du marketing numérique, et aux décideurs d’interroger leurs données de manière intuitive, tout en bénéficiant d’une profondeur d’analyse auparavant réservée aux experts en données.

Néanmoins, il est crucial de reconnaître que la sophistication de ces analyses repose sur la précision et la qualité des données en entrée. Une compréhension approfondie des dimensions et métriques de GA4, ainsi qu’une formulation habile des requêtes, sont essentielles pour exploiter pleinement le potentiel de cette synergie entre GA4 et ChatGPT.

En somme, l’avenir de l’analyse web s’annonce non seulement plus accessible mais aussi plus riche en perspectives. En continuant à affiner nos méthodes d’interrogation et d’analyse, nous pouvons espérer débloquer des niveaux de compréhension et de performance qui étaient, jusqu’à présent, hors de portée.