L'échantillonnage des données dans Google Analytics peut avoir un impact négatif sur vos rapports de données. Il peut également être extrêmement difficile d'éviter leurs inconvénients dans vos rapports Analytics. La bonne nouvelle est que vous pouvez échapper à leurs limitations. Et aujourd'hui, nous allons discuter des cinq façons de vous aider à éviter l'échantillonnage des données dans Google Analytics. Alors, plongeons-nous !

Google Analytics est le cœur de l'analyse des sites web et mobiles. Avec l'aide de Google Analytics, vous pouvez accéder à des outils et des points de données essentiels qui fournissent des informations utiles pour votre analyse de données. L'une des fonctionnalités essentielles de Google Analytics est L'échantillonnage des données, ce qui impacte directement la façon dont vous visualisez et gérez vos données. 

L'échantillonnage des données dans Google Analytics peut être bénéfique. Cependant, il conduit souvent à des inexactitudes dans les données. Si vous devez travailler avec des données non échantillonnées, cet article discutera des cinq méthodes que vous pouvez utiliser pour éviter l'échantillonnage des données.

Qu'est-ce que l'échantillonnage des données dans Google Analytics ?

Si vous analysez un grand ensemble de données, il peut être difficile ou coûteux de découvrir des informations significatives à partir de l'ensemble de données. Par conséquent, pour rendre le processus plus rapide, plus facile et plus efficace, Google Analytics prendra un sous-ensemble de vos données pour analyse à travers l'échantillonnage des données.

Comment pouvez-vous identifier les données échantillonnées ?

Vous pouvez savoir si vos données sont échantillonnées ou non en observant la couleur de l'icône de bouclier en haut de votre rapport. Lorsque l'icône de bouclier est verte, les données que vous consultez ne sont pas échantillonnées. Si vous voyez un bouclier jaune, alors vos données sont échantillonnées. 

Vous pouvez également modifier la nature de votre échantillonnage pour augmenter ou réduire la taille de l'échantillon en sélectionnant ‘Précision accrue’ pour une taille d'échantillon plus grande ou ‘Réponse rapide’ pour une taille d'échantillon plus petite dans le menu déroulant.

Comment fonctionne l'échantillonnage de Google Analytics ?

Comme nous l'avons dit plus tôt, l'échantillonnage des données dans Google Analytics vise à accélérer le processus d'analyse de millions de données en utilisant seulement une partie de vos données pour représenter l'ensemble. Cela se produit surtout lorsque votre ensemble de données dépasse le seuil par défaut de 250 000, qui est ajustable. L'échantillonnage des données dans Google Analytics s'active automatiquement lorsque vous dépassez ce seuil.

Lorsque l'échantillonnage est actif, Google Analytics identifiera le nombre de visites dans la plage de dates mise en surbrillance. Ensuite, le pourcentage requis par le taux d'échantillonnage est calculé en fonction des paramètres d'échantillonnage.

Lors de la sélection des données dans la plage de dates, il utilise le taux d'échantillonnage. Par exemple, si vous avez un taux d'échantillonnage de 50 %, et qu'un jour comme le samedi a eu 100 000 visites, il sélectionnera 50 000 visites au hasard. 

Quand Google Analytics échantillonne-t-il les données ?

Si vous utilisez la version gratuite de Google Analytics, l'accès aux données non échantillonnées sera limité lorsque vous dépasserez la limite de seuil de 500 000 sessions.

Il y a deux raisons pour lesquelles la fonctionnalité d'échantillonnage des données de Google a été développée : gagner du temps et augmenter la vitesse. Par conséquent, Google Analytics échantillonnera les données lorsque le jeu de données concerné est très large et pourrait prendre trop de temps à traiter. Dans ce cas, il ne prendra qu'une partie des données à traiter.

Limitations de l'échantillonnage des données

Il y a deux raisons principales pour lesquelles l'échantillonnage des données peut ne pas être préférable :

1. Si vous choisissez une taille d'échantillon minimale, vous n'obtiendrez pas une bonne représentation de vos données.
2. À mesure que votre site web se développe, les rapports pour vos données échantillonnées peuvent devenir plus inexacts.

Un exemple de pourquoi nous ne faisons pas entièrement confiance aux données échantillonnées est de prendre l'exemple où vous possédez une boutique eCommerce. Vous pourriez réaliser que vos rapports Google Analytics ne correspondent pas aux données de ventes réelles à cause de l'échantillonnage des données. Dans Google Analytics, vous pourriez voir un revenu d'un mois de 1 million de dollars, tandis que les ventes réelles sont de 900K. 

L'échantillonnage a conduit à des données de ventes inexactes, ce qui peut entraîner des effets financiers néfastes si vous prenez vos décisions sur la base de Google Analytics. Il est donc crucial de savoir que ce que vous obtenez d'un rapport Google Analytics échantillonné est estimé plutôt que les chiffres réels.

Un autre inconvénient de travailler avec des données échantillonnées est que vous pourriez manquer la chance de voir les choses clairement à mesure que vos données croissent, augmentant ainsi vos chances de prendre des décisions risquées. 

N'oubliez pas que les rapports d'échantillonnage de données Google Analytics ont tendance à être plus inexacts à mesure que votre ensemble de données croît. Par conséquent, vous ne pouvez pas prendre de décisions pour une grande entreprise sur la base de rapports qui pourraient être inexacts ou supposés.

Alors, comment pouvons-nous nous débarrasser de ces limitations dans l'échantillonnage des données ? Plongeons directement dedans !

5 façons d'éviter l'échantillonnage des données dans Google Analytics

Il existe plusieurs options à choisir lorsque vous souhaitez éviter l'échantillonnage des données. L'option dépend du type d'analyse que vous effectuez, du temps que vous voulez consacrer à la création du rapport et de votre budget. Explorons quelques-unes de ces options.

Utilisez une plage de dates plus courte

Réduire la plage de dates de votre rapport est le moyen le plus rapide d'éviter l'échantillonnage des données. Par conséquent, il est raisonnable d'inclure moins de jours si vous avez besoin de rapports non échantillonnés pour vos données. 

La plus petite plage de dates que vous pouvez avoir est d'un seul jour. Une plage de dates plus courte vous donnera des visites inférieures à 500 000. Si vos visites quotidiennes dépassent 500 000, vous obtiendrez automatiquement des données échantillonnées pour vos rapports.

Par conséquent, vous pouvez toujours envisager de l'utiliser lorsque vous êtes pressé et que vous avez besoin d'un rapport précis pour vos données, car c'est le moyen le plus simple et le plus rapide d'éviter l'échantillonnage des données.

Rendez votre rapport simple

La simplification de vos rapports joue également un rôle crucial dans la réduction de l'échantillonnage des données dans Google Analytics. Chaque fois que cela est possible, utilisez les dimensions principales pour améliorer la précision des données de vos rapports. 

Nous recommandons de consulter les rapports standard pour savoir s'ils répondent à vos besoins. Les rapports standard incluent des données prétraitées qui sont toujours non échantillonnées dans Google Analytics. Ces rapports comprennent :

Utilisez une version premium de Google Analytics

Oui, cela coûte, mais quelle est la valeur des données précises ? Utiliser le Google Analytics premium permet à l'échantillonnage des données de se produire uniquement lorsque vous obtenez plus de 100 millions de sessions dans la plage de vos rapports. Si vous avez le budget et souhaitez gérer un site web à grande échelle, vous pouvez passer à Google Analytics 360, vous offrant des limites plus élevées et la possibilité d'accéder et d'exporter de grands ensembles de données non échantillonnées.

Utilisez Dataslayer pour obtenir des données non échantillonnées de Google Analytics

Vous pouvez accéder aux données brutes, non échantillonnées en envoyant des données de Google Analytics à Google Sheets, Google Data Studio, ou Google BigQuery.  Si vous n'avez pas encore connecté Dataslayer à votre Google Analytics, voici les articles qui vous aideront à démarrer plus rapidement :

• Dataslayer pour Google Sheets : Guide de démarrage
• Guide de démarrage avec Dataslayer pour Google Data Studio
• Dataslayer pour Google BigQuery : Guide de démarrage

Utiliser Google Analytics API vous permet de transférer vos données vers votre destination préférée. Cependant, le faire manuellement prend du temps et peut être sujet à des erreurs. C'est pourquoi il est plus efficace d'utiliser Dataslayer pour extraire vos données non échantillonnées vers ces destinations.

Lorsque vous vous connectez à ces destinations en utilisant Dataslayer, vous aurez un plus grand avantage pour travailler avec des données non échantillonnées pour vos rapports. Vous bénéficierez également d'une meilleure analyse des données que vous ne pourriez jamais obtenir en utilisant uniquement la plateforme Google Analytics. Alors, essayez gratuitement dès aujourd'hui ! 

Astuce : Utilisez Dataslayer pour Google Sheets, Data Studio, & BigQuery pour intégrer toutes vos Google Analytics dans ces plateformes et débloquer des outils puissants pour votre analyse de données.

Passez à la nouvelle Google Analytics 4 Propriétés

L'utilisation des propriétés Universal Analytics pour vos rapports de données vous donnera plus de limitations que les nouvelles propriétés GA4. Pour éviter l'échantillonnage des données dans vos rapports, vous pouvez configurer une propriété Google Analytics 4, qui était auparavant connue sous le nom de propriété App+Web dans Google Analytics.

En savoir plus : Ce que vous devez savoir sur la nouvelle API de données GA4 et l'API de propriété UA

Contrairement aux versions précédentes des propriétés Google Analytics, App+Web dispose de 14 mois de données historiques. Par conséquent, la propriété App+Web peut fournir une limite de sampling de données plus élevée.

Dans le rapport personnalisé de Google Analytics 4, le sampling de données se produit uniquement lorsque vos événements dépassent 10 millions de lignes. Les propriétés GA4 combinent des données provenant de différents sites web et applications mobiles dans un ensemble unique de rapports pour vous permettre de faire une analyse cross-platform.

Ils vous permettent de collecter des données de votre site web en utilisant le Google Tag Manager et votre application mobile en utilisant l'intégration GA4 Firebase.GA4 dispose également de fonctionnalités puissantes telles que l'« Enhanced Measurement », qui suit automatiquement la profondeur de défilement, les vidéos YouTube intégrées, les téléchargements de fichiers et les liens sortants.

De plus, cette version vous permet de transférer vos données vers d'autres propriétés Google Analytics. Les propriétés de GA4 débloquent des rapports qui vous permettent d'analyser votre audience de nouvelles manières, telles que l'analyse ad-hoc des funnels et des parcours.

Conclusion

L'échantillonnage des données vise à gagner du temps en augmentant la vitesse de traitement des rapports Google Analytics. La pertinence de l'échantillonnage dépend du type de rapport que vous analysez. Si votre site web a trop grandi, une taille d'échantillon incorrecte peut avoir un impact négatif sur votre analyse de données car vos données échantillonnées deviendront plus inexactes.

Le moyen le plus simple et rapide d'éviter l'échantillonnage des données est de sélectionner une plage de dates plus courte. Des solutions plus avancées incluent l'utilisation d'outils puissants comme Dataslayer pour transférer vos données vers d'autres plateformes pour une analyse plus approfondie. Alors, n'oubliez pas de commencer votre essai gratuit aujourd'hui et voir comment Dataslayer peut vous aider à obtenir des données non échantillonnées pour vos rapports de données !