Google Analytics 4 vs. Universal Analytics : Faire la transition
Google Analytics, la solution d’analyse web propre à Google, est au service de ces millions d’utilisateurs depuis son lancement en 2005.
Collectant des données à partir de sites Web et d’applications pour fournir des informations aux professionnels, c’est le service d’analyse Web le plus utilisé en 2019.
Les outils d’analyse deviennent rapidement d’autant plus complets : Ils fournissent des données encore plus fines sur les utilisateurs grâce aux avancées dans le domaine de la technologie, comme l’intelligence artificielle. Ils permettent également d’obtenir des informations précises sur le schéma d’interaction d’un utilisateur final avec un site web.
Google Analytics 4, ou GA4, est l’outil d’analyse le plus récent de Google. Il s’agit de la version la plus récente après Universal Analytics, la version que la plupart des professionnels connaissent et qui a été testée pendant une longue période.
Universal Analytics devrait cesser de traiter les données le 1er juillet 2023, ce qui signifie qu’il est abandonné, il est donc essentiel de commencer la transition dès aujourd’hui car c’est un processus qui implique de nombreux aspects.
Par ailleurs, même si GA4 présente des différences et des similitudes avec Universal Analytics, il est bien plus que le simple successeur de l’ancien outil. Voici donc ce que vous devez savoir pour naviguer dans ce changement.
Principales similitudes et différences entre les deux outils d’analyse
Confidentialité et utilisation des cookies
Google Analytics 4 fait la part belle à la confidentialité. Les adresses IP ne sont plus stockées, ce qui constitue une avancée significative vers la protection des données des utilisateurs sur Google.
L’ajout d’une fonction plus simple de suppression des données, de diverses options de conservation des données et de la possibilité de désactiver les données de localisation nous donne un système respectueux de la vie privée. On peut donc dire que GA4 est une solution permettant aux spécialistes du marketing d’exploiter les données d’une nouvelle manière.
En ce qui concerne les cookies, GA4 et Universal Analytics utilisent tous deux des cookies lorsqu’un utilisateur visite un site Web particulier. Cependant, GA4 est beaucoup moins dépendant de ces derniers. Il utilise plutôt l’apprentissage automatique pour combler les lacunes des données, en cohérence avec les réglementations croissantes de Google en matière de confidentialité des données.
Cela permet également au GA4 de combler les lacunes dans le comportement des consommateurs pour prédire les transactions et les revenus futurs, ce qui peut aider les annonceurs à comprendre quels consommateurs cibler.
En d’autres termes, les marketeurs peuvent bénéficier des données en ligne et sur les applis pour se concentrer davantage sur le parcours de l’utilisateur, de la première visite à la conversion.
Profilage par session ou par événement
GA4 analyse les événements plutôt que les sessions pour mesurer l’interaction des utilisateurs avec un site ou une application. L’une des principales différences entre GA4 et Universal Analytics est que le premier enregistre le moindre événement, qu’il s’agisse d’un achat, d’un clic ou d’un commentaire sur un site Web. Le second, en revanche, n’enregistre que les sessions.
Une session est un terme générique qui couvre tous les événements qu’un utilisateur entreprend dans une période donnée. Ainsi, si un utilisateur clique sur un panneau d’un site web ou effectue un achat coûteux en fonction du lieu, une session regroupe tous ces événements de manière similaire.
Par conséquent, le suivi des événements et non des sessions donne à l’utilisateur des données beaucoup plus granulaires, ce qui peut aider à affiner les stratégies de marketing et à stimuler les ventes au fil du temps. GA4 suit donc tous les événements du client en tant que flux de données importants dans le parcours du client, au lieu de se concentrer uniquement sur les pages vues.
GA4 intègre également des données prédictives d’IA et l’apprentissage automatique pour comprendre le comportement des utilisateurs via ledit modèle d’exploitation basé sur les événements. La méthodologie d’analyse basée sur les événements et les rapports inter-appareils de GA4 permettent d’optimiser les sites Web et les expériences en ligne en créant un parcours utilisateur unique à partir des données.
Contrairement au nombre global d’utilisateurs de la plateforme Universal Analytics actuelle, GA4 se concentre sur le nombre d’utilisateurs actifs pour fournir une perspective transcanal du cycle de vie du client.
Là encore, il utilise l’apprentissage automatique pour améliorer et simplifier la découverte d’informations en combinant les données en ligne et les données des applications dans une même propriété, alors que l’analyse universelle est très limitée en termes d’automatisation.
En outre, l’une des différences les plus importantes de GA4 est qu’il analyse le comportement d’un utilisateur sur plusieurs appareils. Dans l’environnement actuel, il est bien connu que le consommateur moyen utilise plusieurs appareils pour faire des achats ou accéder à du contenu.
Ils utilisent leurs téléphones mobiles, leurs tablettes et leurs ordinateurs de bureau à leur convenance, et la capacité de GA4 à analyser les informations provenant de divers appareils donne aux professionnels du secteur un avantage du point de vue du marketing.
Nouvelles métriques
Tous les outils d’analyse proposent des métriques spécifiques qui permettent d’analyser les performances d’un site web ou d’une application. Cependant, les mesures fournies par GA4 sont plus avancées et plus précises qu’Universal Analytics.
L’une d’elles est le taux d’engagement, c’est-à-dire le rapport entre le nombre de sessions qui ont suscité un certain engagement de la part des utilisateurs et le nombre total de sessions. Cette mesure permet de savoir ce que fait un utilisateur spécifique lorsqu’il visite votre site Web.
Par exemple, un utilisateur peut avoir 200 sessions mais ne s’engager que dans 50 d’entre elles. Dans ce cas, la valeur du taux d’engagement serait de 25 %. Il existe également des indicateurs qui permettent de suivre des types d’engagement spécifiques.
Par exemple, l’une de ces mesures permet de suivre les engagements qui durent plus de 10 secondes. Ces mesures sont utiles car elles ne mettent pas tous les types d’interaction dans le même sac, c’est-à-dire dans la même catégorie ; elles fournissent des informations détaillées qui peuvent contribuer de manière significative à améliorer un site Web.
Les stratèges en marketing ont tout intérêt à disposer de données qui montrent la différence entre un client qui se contente de faire défiler les pages et d’appuyer occasionnellement sur un bouton et un utilisateur qui clique pour aimer ou acheter un article toutes les quelques minutes environ.
Ce dernier scénario nous montre que l’appel à une action, qu’il s’agisse d’un bouton ou d’un lien, fonctionne tout simplement. Dans l’ensemble, on peut affirmer sans risque de se tromper que les nombreuses nouvelles mesures introduites par GA4 fourniront des informations substantielles et pertinentes aux marques.
Meilleure analyse des parcours
La plupart des stratèges en marketing savent que lorsqu’un client recherche un produit, il ne l’achète pas sur le premier site qu’il visite. Pour chaque bien ou service, les moteurs de recherche répertorient plusieurs options. De plus, des sources telles que les blogs et les vidéos fournissent des conseils pour faire un bon achat.
Les clients peuvent être dirigés vers un site web, même à partir de sources sans rapport. Par exemple, un utilisateur effectue un paiement pour un achat prévu et voit une publicité s’afficher en bas de la page. Il peut être tenté de cliquer sur la publicité et finir par acheter sur le site Web redirigé. Les multiples pages qu’un client visite avant d’atterrir sur une page Web particulière s’appellent le parcours.
Universal Analytics et GA4 proposent une analyse des parcours ; toutefois, l’analyse des parcours de GA4 est beaucoup plus avancée. De même, GA4 permet une analyse améliorée de l’entonnoir qui garde la trace de chaque étape qu’un utilisateur final doit franchir pour accomplir une tâche, comme un achat. GA4 analyse chaque étape qui est soit suivie soit abandonnée pour atteindre un objectif final.
Meilleur suivi des conversions
On parle de conversion lorsque l’objectif souhaité est atteint, par exemple en remplissant un formulaire d’enquête ou en effectuant un achat. Dans Universal Analytics, seul l’objectif final est considéré comme une conversion.
Dans GA4, tout événement unique qui conduit à un résultat final souhaité peut être enregistré comme une conversion. C’est ce qui rend le suivi des conversions de GA4 bien plus utile aux stratèges marketing pour comprendre le comportement des utilisateurs.
L’interface
L’interface de GA4 est beaucoup plus simplifiée. Universal Analytics permet d’afficher toutes les métriques disponibles. Cependant, GA4 affiche des métriques spécifiques qui sont utiles aux responsables marketing qui ne sont pas intéressés par des tas de données.
Il permet également de mieux comparer les segments plutôt que de comparer des parties des données pour chaque étape d’un engagement final.
En bref, pour aider les annonceurs à identifier les tendances significatives et les anomalies de données, Google a simplifié et conservé son interface de reporting avec GA4, et heureusement, cette fois-ci, ce changement de conception semble servir le but recherché.
Conclusion
GA4 est un outil d’analyse beaucoup plus avancé qui s’accompagne d’une toute nouvelle page Web et d’une interface simplifiée. Les nouveaux utilisateurs du secteur et les personnes qui se sont habituées à Universal Analytics pourraient avoir une courte période d’acclimatation, mais nous pensons que cela ne prendra pas longtemps.
Malgré tout, si vous pensez avoir besoin d’une alternative à GA 4, Mapp 4 est l’une des alternatives qui sont à la fois rentables et qui promettent une analyse alimentée par l’IA.
Universal Analytics est un outil éprouvé ; cependant, on peut affirmer sans risque que les avantages de GA4 pour le marketing de nouvelle génération sont bien plus importants. Si vous ne vous sentez pas prêt pour une migration complète, vous pouvez commencer à utiliser les deux outils simultanément pour une transition plus douce.
Veillez simplement à achever la transition avant le 1er juillet 2023 et à faire en sorte que votre équipe s’habitue au nouvel outil d’analyse, dès aujourd’hui.