Google Analytics 4 (GA4) change la donne en matière de collecte et d’analyse de données. Mais que signifient vraiment les termes ‘données modélisées’ et ‘données observées’? Ces concepts sont fondamentaux pour quiconque souhaite exploiter pleinement les capacités de GA4. Ici, nous allons explorer ces notions de manière simple tout en vous fournissant des exemples concrets pour enrichir votre compréhension.
Qu’est-ce que les données observées?
Les données observées dans Google Analytics 4 (GA4) correspondent à l’ensemble des informations collectées directement à partir des interactions des utilisateurs avec un site web ou une application. Ces données sont recueillies à travers différents types d’événements, tels que les clics sur des boutons, les pages vues, les achats ou encore les inscriptions à des newsletters. Chacune de ces actions génère un événement, accompagné de divers attributs qui décrivent la nature de l’interaction. Par exemple, lorsqu’un utilisateur visite une page produit, l’événement peut inclure des détails comme l’ID de la page, le temps passé sur celle-ci et le type de dispositif utilisé.
La collecte des données observées repose sur des balises de suivi insérées dans le code source des pages web ou via des SDK pour les applications mobiles. Ces balises peuvent être configurées dans l’interface de GA4 pour s’assurer qu’elles capturent les données pertinentes pour les objectifs d’analyse de l’entreprise. Un exemple simple : lorsque quelqu’un effectue un achat sur un site, l’événement « purchase » est déclenché, et toutes les informations pertinentes, comme le montant de la transaction et les articles achetés, sont enregistrées.
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Il est crucial de noter que la collecte de données observées est soumise à des contraintes en matière de consentement, principalement en raison des réglementations telles que le RGPD. Sans le consentement explicite de l’utilisateur, certaines données peuvent être limitées, ce qui peut avoir un impact direct sur la richesse des informations disponibles. En effet, plus le taux de consentement est élevé, plus les données observées sont complètes et fiables. De même, des mécanismes doivent être mis en place pour assurer la transparence sur l’utilisation des données, renforçant ainsi la confiance des utilisateurs.
Les données observées, bien qu’utiles pour obtenir des insights pertinents, peuvent être limitées par des facteurs externes, tels que les bloqueurs de publicité et les paramètres de confidentialité des navigateurs qui peuvent empêcher la collecte complète des informations. Par conséquent, la compréhension et l’analyse des données observées nécessitent une attention particulière pour optimiser leur utilisation dans les rapports analytiques. Pour explorer davantage les capacités de modélisation des données et leur impact sur les rapports analytiques, vous pouvez consulter cet article.
Comprendre les données modélisées
Les données modélisées sont un concept fondamental dans l’analyse des données à l’aide de Google Analytics 4 (GA4). Contrairement aux données observées, qui se basent directement sur les interactions des utilisateurs avec un site web, les données modélisées reposent sur des algorithmes de machine learning pour extrapoler des informations à partir des signaux recueillis. Cela inclut des éléments tels que les comportements d’utilisateur, les transactions, ainsi que d’autres interactions numériques. Ces données fournissent un ensemble d’informations enrichies qui complètent les données observées, permettant une vue plus complète du parcours utilisateur.
L’importance des données modélisées réside dans leur capacité à fournir des estimations lorsque les données observées sont incomplètes ou manquantes. Par exemple, si un visiteur n’a pas finalisé son achat, GA4 peut toujours modéliser cette action potentielle en s’appuyant sur des signaux comme le temps passé sur le site et les pages consultées. Cela permet aux analystes d’avoir une compréhension plus nuancée et d’identifier des opportunités d’optimisation.
Les signaux utilisés pour générer des données modélisées incluent une combinaison de comportements utilisateur, de contextes d’engagement et d’autres facteurs qui peuvent influencer le comportement d’achat ou d’interaction. Grâce à l’apprentissage automatique, GA4 peut analyser ces signaux et prédire des actions futures. Par exemple, si un utilisateur a tendance à interagir plus souvent avec les notifications par e-mail, GA4 peut modéliser qu’ils seront plus enclins à répondre positivement à une campagne spécifique.
Un exemple pratique de l’application de données modélisées peut être observé dans les rapports de conversion. Si certains segments d’utilisateurs montrent des tendances d’achat, mais que les données d’observation ne capturent pas tous les résultats des interactions, la capacité de GA4 à modéliser ces données pourrait indiquer des pistes de conversion non suivies. Par conséquent, non seulement les données modélisées enrichissent la compréhension, mais elles ouvrent également des pistes considérables pour des actions marketing ciblées.
Pour en savoir plus sur la manière dont les données modélisées et observées interagissent au sein de GA4, n’hésitez pas à consulter cet article utile : Comprendre les différentes identités de rapport dans GA4.
Les cas d’utilisation dans Google Analytics
Dans Google Analytics 4 (GA4), l’utilisation des données observées et modélisées revêt une importance cruciale pour le suivi des performances et la compréhension du comportement des utilisateurs. Chacune de ces catégories de données a ses propres cas d’utilisation, permettant aux analystes de tirer des conclusions significatives et de prendre des décisions éclairées.
Les données observées sont celles qui proviennent directement des interactions des utilisateurs sur un site ou une application. Par exemple, elles peuvent inclure des événements tels que les clics sur des boutons, les vues de pages ou les achats. Ces événements sont essentiels pour établir une base de référence concernant le comportement des utilisateurs. En intégrant ces données dans des rapports analytiques, les entreprises peuvent facilement repérer des tendances immédiates, comme une hausse soudaine des visites sur une page spécifique ou une chute dans les conversions. Ce type d’information est particulièrement utile pour effectuer des analyses de performances rapides et identifier rapidement des problèmes d’engagement.
- Exemple 1 : Un e-commerçant peut surveiller les données observées relatives à son tunnel de conversion pour identifier à quel moment les utilisateurs abandonnent leurs paniers. Ces informations aideront à optimiser l’expérience utilisateur.
- Exemple 2 : Une entreprise de contenu peut analyser les vues de page pour déterminer quels articles attirent le plus de trafic et ajuster sa stratégie éditoriale en conséquence.
En revanche, les données modélisées permettent d’aller plus loin en offrant des perspectives prédictives sur le comportement futur des utilisateurs. GA4 utilise des techniques d’apprentissage automatique pour prédire des événements clés, tels que les transactions futures ou la probabilité de réengagement des utilisateurs. Ces données modélisées enrichissent considérablement les rapports en offrant une vue différenciée qui peut éclairer les stratégies à long terme.
- Exemple 3 : Un service abonnement peut utiliser des données modélisées pour anticiper le taux de désabonnement de ses clients et définir des actions ciblées pour maintenir ces utilisateurs actifs.
- Exemple 4 : Une campagne publicitaire peut bénéficier d’analyses prédictives en identifiant les segments d’audience les plus susceptibles de convertir, optimisant ainsi le retour sur investissement.
En intégrant à la fois des données observées et modélisées, GA4 permet une analyse plus riche et plus exhaustive, offrant aux entreprises des outils indispensables pour améliorer leur performance. Pour en savoir plus sur les spécificités des données dans GA4, consultez le support officiel ici.
Limitations et considérations
Dans l’environnement évolutif de Google Analytics 4 (GA4), il est essentiel de comprendre les limitations associées aux données modélisées. L’une des plus grandes préoccupations est la manière dont ces données influencent la création d’audiences. En effet, les données modélisées reposent sur des algorithmes prédictifs qui tentent de remplir les lacunes laissées par l’absence de données observées. Cela peut parfois mener à des inférences qui, bien qu’utiles, ne reflètent pas toujours la réalité des comportements consommateurs. Par exemple, si un utilisateur interagit avec une de vos campagnes marketing, mais que ces interactions ne sont pas complètement suivies, les données modélisées tentent de combler ce vide en utilisant d’autres signaux. Cependant, cela peut générer des ensembles de données qui manquent de précision.
Un autre point de limitation des données modélisées réside dans la perte de certaines capacités d’analyse que les entreprises peuvent vouloir maintenir. Avec GA4, l’accent est mis sur les modèles prédictifs, ce qui peut parfois dissuader l’utilisation des données brutes et observées qui apportent une valeur considérable dans des analyses plus minutieuses. Par conséquent, certaines fonctionnalités que les analystes marketing pourraient considérer comme cruciales, comme le stitching des données détaillées sur les utilisateurs, peuvent être moins accessibles ou perdus dans le processus de modélisation des données.
Les décisions tirées uniquement de données modélisées doivent donc être prises avec prudence. Il est essentiel d’adopter une approche équilibrée lors de l’analyse des données en tenant compte des données observées et des données modélisées afin de créer des stratégies marketing efficaces. En combinant les forces de ces deux types de données, vous pourrez déduire des insights plus précis et actionnables. Par exemple, lors de l’évaluation des performances d’une campagne, il est préférable de ne pas se fier uniquement aux données modélisées mais aussi d’examiner les interactions directes enregistrées afin de dresser un tableau complet de l’engagement utilisateur. Pour approfondir le sujet, n’hésitez pas à consulter cet article qui aborde en détail les différences entre les rapports standards et d’autres méthodes d’analyse dans GA4 : Annedevillers.
Conclusion
La distinction entre données modélisées et observées dans Google Analytics 4 est cruciale pour les analystes et marketeurs. Alors que les données observées dépendent des consentements des utilisateurs, les données modélisées permettent de compenser les lacunes. Ensemble, elles offrent une vue plus complète du comportement des utilisateurs. Comprendre ces concepts vous aidera à optimiser vos décisions basées sur des données, tout en respectant la vie privée des utilisateurs.
FAQ
Qu’est-ce que les données observées dans GA4?
Les données observées se réfèrent aux informations collectées avec le consentement des utilisateurs, comme les identifiants d’utilisateur et les signaux de Google.
Comment les données modélisées sont-elles créées?
Les données modélisées sont basées sur des algorithmes de machine learning qui estiment les comportements non observables à partir de données observées et d’autres signaux.
Pourquoi est-il important de comprendre la différence entre ces deux types de données?
Chaque type de données a ses propres implications sur la confidentialité, l’analyse et les décisions commerciales. Savoir quand utiliser l’un ou l’autre est essentiel pour une stratégie analytique efficace.
Les données modélisées peuvent-elles être utilisées pour créer des audiences?
Non, les données modélisées ne peuvent pas être utilisées pour créer des audiences dans GA4 en raison de l’absence d’identifiants d’utilisateur spécifiques.
Quels sont les risques associés à une dépendance excessive aux données observées?
Une confiance excessive dans les données observées peut conduire à une vision incomplète, particulièrement si le taux d’acceptation des consentements est faible.