Comme vous le savez peut-être déjà, Universal Analytics a cessé ses activités et a été remplacé par Google Analytics 4, le 1ᵉʳ juillet 2023. Si vous venez de l’apprendre, consultez cet article pour mieux comprendre et revenez ici après 😉.
Cette transition vers GA4 est une bonne nouvelle pour un suivi de données plus précis, mais représente un défi pour l’utilisation et la visualisation des données historiques accumulées dans Universal Analytics.
Je vous présente (officiellement) comment compléter la transition, en sauvegardant vos données historiques provenant d’Universal Analytics, garantissant ainsi que rien ne soit perdu.
En bonus : on vous présente comment visualiser ces données dans Looker (data) Studio.
Pourquoi c’est important de sauvegarder les données historiques de Google Analytics?
Avant de plonger dans les détails plus techniques, il est essentiel de comprendre l’importance de sauvegarder les données historiques de Google Analytics. Les données historiques de votre site web enregistrées sur Universal Analytics resteront accessibles jusqu’au 31 juillet 2024. Après cette date, vous n’aurez aucun moyen de consulter la performance de votre site web pré-GA4.
Ça signifie que vous ne pourrez plus comparer la performance actuelle de votre site web aux années précédentes, ni générer des rapports sur l’évolution du site web au fil du temps. Même le simple fait de revisiter les performances d’une campagne marketing précédant le 1ᵉʳ juillet 2023 ne sera plus possible. Comme par magie, les données disparaîtront dans le vortex GA et ne seront plus récupérables (à jamais 🙃).
Je vous rassure tout de suite! Si vous prenez les mesures pour exporter les données Universal Analytics de votre site web, vous aurez la certitude qu’aucune information ne sera perdue. Ces données pourront même être utilisées pour les comparer avec les nouvelles données de GA4 à l’aide de Looker (date) Studio.
Comment sauvegarder les données avec l’extension GA Spreadsheet Add-on (API)
Une méthode efficace pour télécharger les données historiques de Google Analytics consiste à utiliser le module complémentaire Google Analytics Spreadsheet Add-on.
🫡 Important : Les outils d’exportation de données vont commencer à sampler vos données à partir de 500 000 sessions. Il est donc essentiel de regarder vos données Universal Analytics et de faire un choix sur le nombre d’exportations à réaliser, afin de télécharger l’ensemble des données historiques pertinentes de votre site web.
Pour les plus petits sites web, un téléchargement de données peut suffire, alors que pour les sites web à grand volume, les téléchargements de données vont probablement se faire par mois ou par trimestre.
Les étapes de sauvegarde
Voici les étapes de sauvegarde à suivre :
- Créez un dossier dans le Drive pour recevoir les données.
- Créez un nouveau Google Sheet dans ce dossier.
- Dans le menu de navigation supérieur, cliquez sur Extensions > Add-Ons > Get Add-Ons.
- Recherchez l’application Google Analytics dans le marché de l’espace de travail Google. Cliquez sur l’installation et suivez les instructions à l’écran.
- Retournez sur votre feuille Google. Cliquez à nouveau sur « Extensions ». Cette fois, vous devriez voir l’application Google Analytics. Survolez et cliquez sur « Créer un nouveau rapport ».
- Donnez un nom à votre rapport (ex. UA Historical Data_Traffic Acquisition_Periode).
- Sélectionnez la vue Analytics à partir de laquelle vous souhaitez extraire des données en choisissant le compte, la propriété et la vue.
- Configurez le rapport. Nous choisirons ici nos métriques, dimensions et segments. Le minimum serait : Source, Medium (ne pas faire source-medium, ça ne fonctionnera pas avec Datastudio), Sessions et Conversions. Laissez le segment vide pour y voir tous les utilisateurs du site web.
- En cliquant sur le bouton bleu « Créer le rapport », vous accédez aux options de configuration. Il y a des options pour personnaliser le rapport qui n’étaient pas disponibles dans la capture d’écran précédente. Nous pouvons ajuster la plage de dates en utilisant le format AAAA-MM-JJ. Il est également possible d’appliquer des filtres comme le pays, ga:country==Canada. Vérifiez que tout est correct, puis cliquez sur Extensions > Google Analytics > Run reports pour exporter vos données historiques.
- Une fenêtre contextuelle sur l’état du rapport vous indiquera si vous avez fait des erreurs ou si le rapport est terminé avec succès. La ligne numéro 6 indique si les données sont échantillonnées ou non. La ligne numéro 7 indique dans quelle mesure la feuille contient des données échantillonnées.
- Répétez pour les autres périodes si nécessaire. 🙂
Comment visualiser les données téléchargées dans Looker (data) Studio?
Maintenant que vous avez réussi à télécharger les données (bravo!), il est maintenant temps d’apprendre comment visualiser les données archivées dans Looker (data) Studio. L’objectif? Comparer ces données avec celles générées par GA4 depuis le 1ᵉʳ juillet 2023.
Voici comment visualiser les données archivées dans Looker (data) Studio :
- Créez un nouveau tableau dans un Looker Studio existant. Créez la nouvelle source de données < Google Sheets > dans Looker Studio.
- Localisez la feuille de calculs que vous avez créée lors de l’exportation de vos données (ex. UA Historical Data_Traffic Acquisition_2021_Q1).
- L’utilisation de la première ligne comme en-tête donnera automatiquement un nom à vos métriques et dimensions, c’est pourquoi ces deux cases doivent être cochées. Sélectionnez l’intervalle facultatif correspondant à votre feuille. Par exemple, si mes en-têtes commencent à A15 et que le dernier numéro de ma feuille est E62, mon intervalle sera « A15:E62 ».
- Medium est la dimension primaire. Activez le toggle pour ajouter une dimension secondaire, source. Ici, les métriques sont : Utilisateurs, Taux de rebond et Achèvements d’objectifs. Votre tableau de données historiques ressemblera à la capture d’écran ci-dessous.
- Ensuite, nous allons créer le même tableau, mais pour nos données GA4 dans la même période : Q1 2021. Cliquez avec le bouton droit de la souris pour copier-coller votre tableau. Remplacez la source de données UA Historical Data par le compte GA4. Comme les indicateurs ont des noms différents, vous verrez un message d’erreur (error – invalid metric). Cliquez sur chaque métrique et mettez-les à jour avec un nom similaire comme « Total Users », « Engagement Rate » et « Conversions ». Les dimensions changeront à session/source et session/medium.
- Finalement, dans le même menu, faites défiler vers le bas et définissez la plage (1ᵉʳ janvier au 30 mars 2021). Vous pouvez facilement voir les mesures primaires d’une année à l’autre en comparant les données historiques avec GA4. Toutefois, il s’agit d’une méthode assez sommaire. Vous ne pouvez pas mélanger ces données, car les définitions et les calculs des dimensions et des mesures sont fondamentalement différents. Pour ces options de rapports historiques plus robustes, telles que des graphiques d’utilisateurs ou d’objectifs sur une période donnée, vous pouvez envisager BigQuery.
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