De nombreuses organisations, allant des grandes sociétés aux petites entreprises, se lancent dans la transition d’Universal Analytics (UA) à Google Analytics 4 (GA4) pour leurs besoins en matière de rapports. Lorsque le sujet de la migration ou de la transition au sein d’une plateforme d’analyse est abordé, il se peut que vous vous posiez plusieurs questions, telles que :
- Quelles sont les principales similitudes et différences entre ces plateformes ?
- Pourquoi y a-t-il des divergences entre les éléments de données ?
- Comment puis-je maintenir la cohérence des indicateurs pendant la transition ?
- Quels sont les défis potentiels liés à l’interprétation des nouvelles données ?
Découvrir une solution transparente avec Making Science
Ne craignez rien, Making Science a simplifié cette transition pour de nombreux clients. Pour rendre ce processus encore plus fluide, nous avons introduit une fonction automatique pour vous aider.
Désormais, d’un simple clic sur le bouton « soumettre » à la fin de cette page, vous pouvez instantanément visualiser une comparaison côte à côte de vos propres données GA4 et UA, tout à fait gratuitement. Cette fonction vous aide à résoudre les doutes entre les deux plateformes différentes, en vous offrant une image claire des indicateurs sur les deux plateformes.
Guider les Stakeholders à travers les différences entre les plateformes
Making Science a aidé avec succès de nombreux clients à effectuer des transitions de plateforme. Avec GA4, le processus de transition et l’alignement de vos parties prenantes sont devenus encore plus fluides.
- Comprendre et communiquer les différences entre les plateformes dès le début vous permet de guider vos stakeholders et vos équipes plus efficacement, garantissant ainsi une transition sans heurts. L’idéal n’est pas d’aborder ces nuances seulement après le lancement de votre rapport GA4, pour ensuite mettre en évidence des problèmes liés au nouveau processus.
- Par exemple, le changement dans l’approche de GA4, qui passe de la capture des pages vues à celle des vues uniques, qui sont naturellement moins nombreuses que dans Universal Analytics, doit être communiqué rapidement pour maintenir la confiance. Pourquoi ? Les préoccupations des utilisateurs en matière de protection de la vie privée ont conduit à des changements de réglementation qui ont incité Google à mettre à jour la manière dont il suit les données relatives aux visiteurs des sites.
- De plus, des différences de configuration peuvent apparaître. Un développeur, par exemple, peut ne pas remarquer un problème de datalayer de données jusqu’à ce qu’il apparaisse lors du déploiement d’une nouvelle fonctionnalité GA4.
De tels scénarios peuvent être stressants pour les équipes. Cependant, l’utilisation de tableaux de bord et l’automatisation accélèrent la communication avec les parties prenantes, ce qui permet aux analystes d’avoir l’esprit tranquille. Chez Making Science, notre expérience auprès d’un large éventail de clients nous permet de comprendre les variations attendues.
Comparaison visuelle entre UA et GA4
L’illustration ci-dessous est une comparaison des mesures clés entre les deux implémentations, fournissant un aperçu des disparités et analysant les tendances pour évaluer si les variations évoluent au fil du temps. Il s’agit là de notre premier niveau d’investigation, qui vise à garantir la cohérence ou, du moins, à expliquer les écarts éventuels. Les divergences peuvent résulter de méthodologies de calcul différentes ou de complications propres à la mise en œuvre.
De plus, nous examinons les catégories d’appareils, les pages, les événements et les données relatives aux canaux afin d’identifier les sources potentielles de divergence. L’automatisation des rapports permet à votre équipe d’approfondir le » pourquoi « , réduisant ainsi le temps consacré à la collecte et à la consolidation des données pour la plateforme.
Conformément aux normes du secteur, nous recommandons une comparaison approfondie de chaque métrique et dimension, facilitée par l’automatisation. Notre approche du reporting inclut généralement des mesures, des dimensions et des événements personnalisés afin de garantir l’alignement entre les plateformes. Cet aspect améliore souvent les efforts de validation au fur et à mesure que la mise en œuvre devient plus complète au fil du temps.
Conclusion
Le passage de UA à GA4 peut être rendu beaucoup moins intimidant grâce à Making Science. Que vous optiez pour un reporting automatisé via Making Science ou pour une approche interne, il vous sera utile de disposer d’une base de métriques récapitulatives.
N’oubliez pas qu’un trésor d’informations vous attend et qu’il vous suffit d’un clic pour l’obtenir. Cliquez sur le bouton « soumettre » à la fin de cette page pour explorer un monde d’informations sur les données, offrant une expérience de transition transparente, entièrement gratuite !
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