Google Universal Analytics, ou simplement Google Analytics, sera désactivé le 1er juillet 2023 pour faire place à la nouvelle version Google Analytics 4. Pour vous aider à migrer et à conserver toutes vos données analytiques précédentes, votre meilleure option pourrait être d'importer vos données de Universal Analytics dans BigQuery.

Pendant presque une décennie, Google Analytics nous a bien servi. Cependant, les besoins des utilisateurs ont depuis évolué et nécessité une refonte complète de la plateforme. De l'interface utilisateur, des modèles de données, des fonctionnalités et du suivi, presque tout dans GA4 a été modifié, amélioré ou optimisé pour de meilleures expériences ou performances.

Le changement a suscité de nombreuses préoccupations, y compris les différences entre Google Universal Analytics vs Google Analytics 4, comparaison des métriques entre UA et GA4, comment se préparer à la nouvelle version, et plus encore. Ainsi, aujourd'hui, nous allons aborder une autre préoccupation critique — comment exporter vos données historiques de UA vers Google BigQuery.

Alors, plongeons-nous !

Options pour exporter vos données Google Universal Analytics vers BigQuery

Après le coucher du soleil, vous pouvez toujours voir vos anciennes données et rapports dans Universal Analytics pendant six mois de plus. C'est pourquoi vous devriez exporter les données et rapports importants si vous souhaitez conserver un enregistrement de la performance de votre site Web au fil du temps.

Pour importer vos données Google Analytics dans BigQuery, vous avez les options suivantes :

• Exportez vos rapports au format CSV, TSV, XLSX, PDF ou Google Sheets et importez-les dans Google BigQuery.
• Si vous êtes un client Google Analytics 360, vous pouvez utiliser un connecteur Google Analytics natif pour exporter vos données vers BigQuery.
• Tirez parti des connecteurs de pipeline de données BigQuery comme Dataslayer pour transférer vos données UA vers BigQuery de manière fluide. C'est cette option que nous allons discuter aujourd'hui dans cet article.

Comment importer des données clés de Google Universal Analytics vers BigQuery avec Dataslayer

L'un des moyens les plus simples et rapides d'apporter vos données Universal Analytics à BigQuery est d'utiliser le connecteur Dataslayer BigQuery pour Google Universal Analytics. Avec ce connecteur, vous pouvez importer toutes vos données dans BigQuery en quelques secondes sans écrire une seule ligne de code. 

Si vous avez des millions de lignes et souhaitez combiner des sources, vous pouvez également utiliser notre plateforme avec BigQuery pour analyser des millions de lignes provenant de différentes sources de données et les combiner toutes à l'aide de BigQuery. De cette manière, vous pouvez visualiser ou créer des rapports en utilisant Looker Studio ou d'autres plateformes de reporting que vous aimez.

Alors, comment le faire ? Voici le processus à suivre :

1. Connectez-vous à l'interface web de Dataslayer pour transférer facilement vos données de l'API Google Analytics vers BigQuery.

2. Sur votre tableau de bord, cliquez sur Nouveau Transfert et connectez-vous à votre compte BigQuery.
3. Une fois que vous vous êtes connecté avec succès à BigQuery, cliquez sur Transférer des données.

4. Ensuite, sélectionnez Google Analytics comme source de données dans le panneau latéral. 

Remarque : Vous pouvez également importer des données vers BigQuery à partir des 45+ autres sources de données.

5. Choisissez la plage de dates et d'heures pour votre importation de données UA. 
6. Sélectionnez vos Dimensions et Métriques préférées.
7. Sur la Destination, remplissez le Nom du Transfert, sélectionnez un projet BigQuery & Dataset, le nom de la base de données et le Mode d'Écriture pour vos données. Assurez-vous de sélectionner Ajouter pour le Mode d'Écriture afin de conserver vos données historiques sans les remplacer par de nouvelles actualisations.

8. Ensuite, créez un Horaire ou une fréquence de transfert pour importer, mettre à jour ou actualiser vos données dans votre Dataset BigQuery. 
9. Enfin, cliquez sur Enregistrer & Actualiser Maintenant pour démarrer votre transfert. Et c'est tout !

Avantages de l'importation de vos données historiques Google Analytics dans BigQuery

Au-delà de la conservation de vos données historiques, et avant de conclure, quels sont les autres avantages de garder vos données Universal Analytics dans BigQuery ? Voyons cela ci-dessous :

1. Google BigQuery peut stocker vos données provenant de plusieurs autres sources, y compris GA4, ce qui peut vous aider à comparer vos métriques Universal Analytics avec les nouvelles métriques GA4, ainsi qu'avec d'autres métriques critiques pour votre entreprise.
2. GA4 ne remplit pas vos données avec les métriques UA, et donc, pour éviter de perdre vos données analytiques et vos rapports importants, Google BigQuery est la meilleure option pour sauvegarder vos données.
3. Ne pas perdre vos données analytiques passées vous permet de réaliser des analyses historiques et des tendances à long terme pour éclairer la plupart de vos rapports et décisions d'affaires.
4. Google BigQuery facilite l'envoi de vos données vers d'autres outils BI puissants comme Looker Studio ou Power BI pour vous aider à créer des rapports interactifs pour vos données.

Les meilleures métriques et dimensions à importer de Google Universal Analytics vers BigQuery

Les données analytiques ne se limitent pas au nombre de personnes visitant votre site — elles incluent également des informations cruciales sur votre audience, qui sont vos clients ou prospects. Donc, même lorsque vous migrez de Google Universal Analytics vers Google Analytics 4, que métriques et dimensions sont les plus importantes à exporter pour vos futures références ou analyses ? 

Si vous n'êtes pas sûr des métriques ou dimensions à exporter vers BigQuery ou si vous souhaitez élargir vos connaissances, cette section discutera de toutes les métriques cruciales que vous devez importer pour vous aider à développer votre entreprise. 

Bien que la liste ci-dessous ne fournisse pas une liste exhaustive de toutes les métriques et dimensions, elle constitue un bon point de départ pour vous aider à vous concentrer sur les bonnes données. Alors, commençons.

Métriques de trafic 

Une des métriques de base que vous devriez envisager d'exporter vers BigQuery pour suivre est comment votre trafic web. Google Universal Analytics analyse fondamentalement vos données de trafic à travers le nombre total de visiteurs (sessions) ou le nombre de visiteurs uniques (utilisateurs).

Alors, considérez ces métriques car elles garderont une trace de la manière dont votre site web acquiert de nouveaux visiteurs grâce à la métrique des sessions ou retient une base fidèle de visiteurs grâce aux métriques des utilisateurs.

Sources de trafic

Apprendre quels canaux amènent des visiteurs sur votre site est un autre élément d'information crucial que vous ne devez pas négliger pour votre site. Comprendre si vous avez reçu plus de trafic par le biais de la recherche organique, du trafic direct, des références ou des campagnes publicitaires restera toujours pertinent pour informer vos futurs efforts d'amélioration du trafic de votre site. 

Taux de rebond

Une autre métrique clé que vous devriez envisager d'exporter est l'information sur les visiteurs qui ont atterri sur des pages particulières de votre site Web et sont partis immédiatement. Analyser vos taux de rebond vous aidera probablement à comprendre les problèmes possibles sur votre page qui pourraient être responsables des rebonds et vous inciter à continuer d'identifier des moyens de garder vos visiteurs engagés sur votre site.

Métriques de conversion

Tenir des registres de la manière dont vos visiteurs de site Web effectuent des actions mesurables spécifiques, comme acheter vos produits, remplir des formulaires, télécharger une ressource, etc., est également crucial pour la croissance de votre entreprise. Les conversions dans Google Universal Analytics sont connues sous le nom d'objectifs. 

Plus vous comprenez comment les visiteurs atteignent vos objectifs souhaités, plus vous pouvez créer des campagnes encore meilleures pour augmenter votre ROI.

Pages d'atterrissage

Comprendre vos pages les plus populaires où la plupart de votre audience atterrit sera également important pour vous aider à garder des tendances historiques de votre site. Vous devriez examiner les données sur ces pages pour comprendre comment elles impactent votre audience alors qu'elle descend dans votre tunnel de vente. Vous pouvez également utiliser ces informations pour mettre en place des éléments favorables à la conversion sur ces pages afin de garantir que vous progressez bien vers vos objectifs.

Pages de sortie

Alors que les pages de destination sont les pages les plus populaires de votre site Web où votre audience atterrit souvent, les pages de sortie sont celles où la plupart de votre audience termine son parcours sur votre site Web. Obtenir ces informations pourrait vous aider à améliorer les choses et à continuer à les mesurer à l'avenir pour voir les changements. Les métriques pour les pages de sortie sont pertinentes, surtout lorsque vos pages de destination sont également vos pages de sortie, ce qui signifie que les utilisateurs ne trouvent souvent pas ce qu'ils attendaient sur votre site.

Métriques de Contenu

Presque toute votre audience visitera votre site pour trouver des informations. Et si votre contenu rend difficile l'accès à ces informations, ils ne resteront probablement pas longtemps sur votre site et pourraient ne jamais revenir. L'importation de vos métriques de contenu UA dans BigQuery vous permettra de comparer votre performance future à votre performance passée et de vous donner plus d'opportunités de croissance.

Ainsi, vous comprendrez quel contenu engage le plus votre audience et augmente vos chances de les convertir.

Remarque : Dataslayer fournit plus de 200 métriques et dimensions pour vous aider à rassembler toutes vos données historiques de Universal Analytics.

Enregistrez vos données historiques de Google Analytics dans BigQuery

Passer à la nouvelle Google Analytics 4 peut être intimidant ou difficile. Cependant, conserver vos données historiques ne devrait pas vous déranger. L'exportation de toutes vos données Universal Analytics est désormais possible en quelques clics. 

Aujourd'hui, vous pouvez utiliser Dataslayer pour BigQuery pour exporter la performance historique de votre site Web sur Google Analytics en vous préparant pour GA4.