Google Analytics GA4 révolutionne notre façon d’interpréter les données utilisateurs, notamment à travers les concepts de données observées et modélisées. Mais que signifient réellement ces termes ? Pourquoi est-il crucial de les comprendre, surtout dans un environnement où la confidentialité est devenue un impératif ? Cet article décortique ces notions, en mettant l’accent sur leur utilisation pratique pour aider les professionnels du marketing à naviguer dans les complexités de GA4.
Définir les données observées
Dans Google Analytics 4 (GA4), les données observées représentent un aspect fondamental de la collecte de données. Elles englobent les informations directement recueillies sur les utilisateurs et leurs interactions sur un site web ou une application, ce qui différencie ce type de données des autres catégories, telles que les données modélisées. Les données observées incluent des éléments comme les pages vues, les événements, les conversions et les engagements des utilisateurs.
Le processus de collecte des données observées dans GA4 repose sur le suivi des actions des utilisateurs. Chaque fois qu’un utilisateur interagit avec un élément de votre site, par exemple en cliquant sur un bouton ou en remplissant un formulaire, l’événement est enregistré sous forme de données observées. Cela permet aux analystes de suivre l’engagement des utilisateurs et d’observer leurs comportements sur la plateforme.
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Un aspect essentiel qui influence la collecte des données observées est le bandeau de consentement, qui a un impact direct sur la quantité et la qualité des données que GA4 peut recueillir. Lorsqu’un utilisateur arrive sur un site, le bandeau de consentement lui demande l’autorisation de collecter des données personnelles. Si l’utilisateur refuse, certaines données observées, comme les interactions liées aux cookies de suivi, peuvent ne pas être enregistrées. Par conséquent, le respect de la vie privée et la réglementation, comme le RGPD en Europe, peuvent réduire la quantité de données observées collectées, ce qui peut avoir un impact sur les rapports analytiques ultérieurs.
Pour illustrer ce point, prenons un exemple : supposons qu’une boutique en ligne utilise GA4 pour suivre, en temps réel, les ajouts au panier. Si un utilisateur refuse le consentement, les événements liés à cet ajout au panier ne seront pas collectés, ce qui pourrait entraîner une visibilité réduite sur le comportement d’achat et une analyse moins précise des tendances de vente. Ainsi, il est crucial d’équilibrer la collecte des données observées tout en assurant le respect de la vie privée des utilisateurs.
Pour en savoir plus sur la modélisation des données et leur impact sur l’attribution, vous pouvez consulter cet article ici.
Comprendre les données modélisées
Les données modélisées représentent un concept clé dans Google Analytics 4 (GA4) qui permet d’optimiser l’analyse des données tout en respectant la vie privée des utilisateurs. Contrairement aux données observées, qui proviennent directement des interactions des utilisateurs sur un site ou une application, les données modélisées sont dérivées de modèles prédictifs et d’analyses statistiques. Ces dernières s’appuient sur des algorithmes de machine learning qui interprètent et prédisent les comportements des utilisateurs sur la base des données historiques et des tendances observées.
Dans le contexte de GA4, les données modélisées jouent un rôle essentiel dans la compréhension des événements clés. Par exemple, si vous souhaitez modéliser le comportement d’achat d’un utilisateur, GA4 prendra en compte divers événements tels que la consultation d’un produit, l’ajout au panier et le processus de paiement. Ces événements peuvent être utilisés pour comprendre les chemins que les utilisateurs prennent avant de finaliser un achat. Grâce aux données modélisées, il est possible d’estimer les taux de conversion en temps réel même lorsque certaines données d’observation sont perdues en raison de la confidentialité ou de restrictions techniques.
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Les métriques prédictives sont également un domaine où les données modélisées brillent. GA4 utilise des modèles d’apprentissage automatique pour produire des indicateurs, tels que le revenu potentiel attendu ou la probabilité qu’un utilisateur revienne sur le site. Par exemple, un modèle pourrait prédire avec un certain niveau de confiance qu’un utilisateur qui a consulté plusieurs pages de produits au cours des dernières semaines est susceptible de réaliser un achat dans un avenir proche. En conséquence, les entreprises peuvent ajuster leurs stratégies marketing en fonction de ces prévisions, leur permettant d’optimiser leurs investissements publicitaires en ciblant les utilisateurs les plus susceptibles de convertir.
Le processus de modélisation repose sur des techniques avancées de machine learning qui identifient des patterns dans les données d’utilisateur. Ces techniques peuvent également intégrer des données internes et externes, offrant une vision plus complète du comportement des utilisateurs. En tirant parti de ces informations, GA4 facilite la prise de décision stratégique basée sur des indicateurs prédictifs fiables, minimisant ainsi le besoin d’accéder directement à chaque donnée individuelle tout en renforçant le respect de la vie privée des utilisateurs.
Applications et limitations des données dans GA4
Dans Google Analytics 4 (GA4), les données observées et modélisées ont des applications diverses qui peuvent grandement influencer vos décisions analytiques. Les données observées, qui proviennent directement des interactions des utilisateurs sur votre site ou application, sont généralement considérées comme plus fiables et précises. Elles permettent d’analyser le comportement des visiteurs en temps réel, d’identifier les pages populaires, et de comprendre les tendances de conversion. Les entreprises peuvent utiliser ces données pour affiner leurs stratégies marketing, optimiser la navigation sur leur site et améliorer l’expérience utilisateur.
D’un autre côté, les données modélisées offrent une alternative lorsque les données observées sont absentes ou incomplètes. GA4 utilise des modèles statistiques avancés pour estimer des comportements qui n’ont pas pu être directement mesurés. Cela permet de compléter les lacunes dans les données observées, offrant ainsi une vue plus holistique du comportement des utilisateurs. Par exemple, dans des situations où les cookies sont bloqués ou en cas de trafic web sporadique, les données modélisées peuvent fournir une continuité dans l’analyse.
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Applications des données observées :
- Analyse en temps réel des comportements des utilisateurs
- Identification des canaux les plus performants
- Mesure des objectifs de conversion et des événements spécifiques
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Applications des données modélisées :
- Estimation des comportements lorsque les données observées sont insuffisantes
- Prévision des tendances basées sur des modèles d’apprentissage automatique
- Comportement anticipé des utilisateurs pour les nouvelles campagnes
Cependant, ces types de données présentent également des limites. Les données observées dépendent fortement de la qualité du tracking et peuvent manquer d’une vue complète si certaines interactions ne sont pas capturées. En parallèle, les données modélisées, bien qu’elles soient utiles, reposent sur des hypothèses et peuvent introduire des biais si les modèles ne sont pas correctement calibrés. Il est donc essentiel de comprendre les conditions d’utilisation et d’appliquer un jugement critique lors de l’interprétation de ces données afin d’éviter des conclusions hâtives.
Pour des pratiques de reporting détaillées et une compréhension approfondie des données disponibles, il est recommandé de consulter la documentation officielle de GA4 : ici.
Conclusion
En résumé, la compréhension des données observées et modélisées est essentielle pour naviguer dans le paysage complexe de Google Analytics GA4. Les données observées offrent un aperçu direct des utilisateurs consentants, tandis que les données modélisées comblent les lacunes laissées par le refus de consentement. En intégrant ces concepts, les marketeurs peuvent optimiser leurs rapports tout en respectant la vie privée des utilisateurs. Restez critiques et informés, car la modélisation des données est un outil précieux mais n’est pas sans limites.
FAQ
Qu’est-ce que les données observées dans Google Analytics GA4 ?
Les données observées sont celles qui proviennent des utilisateurs ayant consenti à la collecte de leurs informations, utilisant des identifiants persistants comme l’ID utilisateur et les signaux Google.
En gros, ce sont les données que vous pouvez réellement voir et analyser, mais uniquement celles des utilisateurs qui ont dit oui.
Qu’est-ce que les données modélisées dans GA4 ?
Les données modélisées sont des estimations fournies par Google pour combler les lacunes laissées par les utilisateurs qui n’ont pas consenti à la collecte de leurs données.
Ces estimations utilisent l’apprentissage machine pour prédire le comportement des utilisateurs non identifiés.
Comment GA4 comble-t-il les lacunes de données ?
GA4 utilise des modèles basés sur des signaux provenant des données observées pour prédire ce qui pourrait se passer avec les utilisateurs qui n’ont pas consenti.
Cela aide à donner une vision plus complète des performances sans compromettre la vie privée des utilisateurs.
Puis-je utiliser des données modélisées pour créer des audiences ?
Non, les données modélisées ne peuvent pas être utilisées pour créer des audiences dans GA4.
Cependant, vous pouvez utiliser des métriques prédictives issues des données observées pour générer des audiences.
Quelles sont les limitations des données modélisées ?
Les données modélisées présentent plusieurs limitations, comme le fait qu’elles ne peuvent pas être exportées et qu’elles ne soutiennent pas certains rapports d’exploration.
Il est aussi important de ne pas compter uniquement sur ces données pour des analyses précises.