Parmi les 6 analyses présentes dans la propriété Google Analytics 4 (ex App+Web), Exploration semble être la polyvalente de toutes. En effet, il semble que cette analyse remplace les rapports personnalisés que nous connaissons à partir de l’onglet «Personnalisation» dans Universal Analytics et il pourrait être utilisé comme point de départ pour des analyses individuelles et plus poussées, que ce soit dans leur profondeur et leur ergonomie. Rapide tour d’horizon.

Retrouvez dans cet article :

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Créer son analyse via Exploration


Il existe 2 possibilités pour créer une analyse Exploration.

La créer depuis  l’Analysis Hub

Il suffit de cliquer sur “Analysis Hub” dans la barre verticale à gauche de l’écran puis choisir Exploration comme template.

La créer directement en cliquant sur Exploration

Il suffit de cliquer sur “Exploration” dans la barre verticale à gauche de l’écran. Comme nous l’avions souligné dans l’article sur le Funnel Analysis, il faut savoir que Google Analytics 4 (ex App+Web) créera à chaque fois une nouvelle analyse quand vous ferez cette action.

C’est pourquoi nous vous conseillons de toujours créer une analyse depuis l’Analysis Hub afin d’éviter toute confusion. De plus, l’avantage du Hub est que vous pouvez accéder à toutes vos analyses depuis celui-ci.

Update : Il n’est possible de créer l’analyse que depuis l’Analysis Hub depuis la sortie officielle de Google Analytics 4.

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Organisation de l’outil


Avant toute chose, nommez votre analyse nouvellement créée.

Comme vous pouvez le voir, l’analyse est scindée en 2 parties.

Partie paramétrage

Dans cette partie, vous avez accès aux variables et aux réglages propres à l’analyse.

  • La section “Variable” vous permet de choisir une plage de dates mais aussi les dimensions et metrics dont vous avez besoin pour créer une analyse pertinente à vos besoins.
  • La section “Tab Settings” quant à elle permet de modifier des paramètres propres à la fonctionnalité.

Partie visualisation

Ici, vous pouvez visualiser votre analyse. Vous pouvez créer plusieurs analyses au sein de la même vue afin d’éviter des aller-retours dans l’outil, ce qui est extrêmement pratique.

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Bien paramétrer son analyse


L’outil Exploration est assez unique parmi les 6 car il est le seul outil d’analyse à proposer des visualisations différentes pour votre analyse.

Dans cet exemple, nous allons changer la visualisation en Donut Chart (1) puis mettre le segment “Mobile Traffic” (2) afin d’avoir une vue d’ensemble sur le trafic mobile. Enfin, nous allons rajouter la dimension “User medium: Cross-channel las click attribution” (3) afin de connaître l’attribution pour le trafic mobile.

Vous devriez avoir ça à la fin de ces modifications.

Exemple : comparer l’attribution du trafic mobile et desktop


Dans Exploration, il est possible d’utiliser plusieurs segments afin de les comparer facilement et rapidement. Ici, nous voulons comparer l’attribution du trafic mobile avec celui desktop.

Pour se faire, nous allons rajouter le segment “Desktop Traffic” dans notre analyse.

Pour ne pas ré-inventer la roue, il suffit d’éditer le trafic tablette qui est renseigné par défaut et le remplacer par le trafic desktop.

Vous devriez à la fin avoir cela.

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Comment bien utiliser l’outil Exploration


Comme dit plus haut, la spécificité de l’outil Exploration est qu’il propose différentes visualisations.
Il est donc important de savoir quand et comment les utiliser pour maximiser leur utilisation.
Aujourd’hui, il existe en 6 différents types mais peut-être que Google décidera d’en rajouter plus avec le temps.

A : Table

B : Donut Chart

C : Line Chart

D : Scatterplot

E : Bar chart

F : Geo map

Table

Les tables sont intéressantes quand vous voulez comparer des données qui ont des relations entre elles. En effet, l’organisation d’une table (tableau) permet de remarquer des différences assez rapidement.

Donut Chart

Comme les tables, les Donut Chart (graphiques en beignet) permettent de comparer des données qui ont des relations entre elles. Si vous préférez des schémas visuels plutôt que des tableaux, cette visualisation est faite pour vous.

Line Chart

Les Line Chart (graphiques linéaires) sont à utiliser pour suivre des changements sur des périodes courtes et/ou longues. Plus un écart entre deux données est faible, plus les graphiques linéaires sont à privilégier aux Bar Chart (graphiques à barres). Les graphiques linéaires peuvent également être utilisés pour comparer des changements sur la même période de temps pour plus d’un groupe.

Scatterplot

Les Scatterplot (nuage de points) sont à privilégier lorsque vous essayez de déterminer s’il existe une corrélation entre deux variables ou source de données.

Bar chart

Les Bar charts (graphiques à barres) sont à utiliser pour comparer les choses entre différents groupes ou pour suivre des changements au fil du temps (moyen/long terme). A l’inverse des graphiques linéaires, les graphiques à barres sont plus efficaces sur des écarts plus importants entre deux groupes de données.

Geo map

Les Geo map (cartes géographiques) sont utiles quand ils faut comparer des groupes de données par Ville, Région, Pays ou Continent.

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Conclusion


Nous avons vu que l’outil Exploration, grâce à ses différentes visualisations, permet de faire des analyses complètes rapidement et facilement. Malgré sa polyvalence, cet outil ne reste pas adapter pour faire des dashboards efficaces comme Google Data Studio peut faire. C’est pourquoi nous conseillons de l’utiliser pour faire des observations intermédiaires / reconnaissances.

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