Utiliser GA 360 et BigQuery en tant que plate-forme de gestion des données

Les plates-formes de gestion des données permettent aux utilisateurs de traiter les données utilisateur provenant de différentes sources de manière collective afin de créer et d'analyser des audiences. Alors qu'Audience Center 360 est la solution de plate-forme de gestion des données utilisée depuis longtemps par Google, il est possible (tant que certaines conditions sont remplies) de créer une plate-forme fictive limitée en associant Google Analytics 360 et BigQuery.

Présentation

Google Analytics 360 permet de collecter des données utilisateur et de contenu, qui peuvent ensuite être exportées vers BigQuery. L'intégration entre Google Analytics et BigQuery est une association unidirectionnelle qui exporte les données Google Analytics vers BigQuery. Les données BigQuery ne peuvent pas être exportées automatiquement dans Google Analytics.

Pour associer des données Google Analytics avec des ensembles de données n'appartenant pas à Google Analytics dans BigQuery, une clé courante doit exister entre les deux ensembles de données. Une clé courante doit également exister entre les données associées dans BigQuery et les données s'affichant dans l'interface Google Analytics.

Créer une clé courante

Le processus de création d'une clé courante entre des données Google Analytics et d'autres sources de données diffère en fonction des sources de données concernées. Quelles que soient ces sources, il est souvent nécessaire de créer ou de capturer la clé courante au moment de la collecte des données. La capture de ces données au moment où un événement ou une vue de page se produit est souvent nécessaire afin de permettre l'importation ultérieure de clés d'audience ou de valeurs d'élargissement des données dans Google Analytics.

Exemple de clé : User-ID

Un exemple courant d'utilisation consiste à collecter des valeurs User-ID en tant que dimension personnalisée, puis à utiliser la valeur User-ID en tant que clé courante entre les données Google Analytics et celles d'une solution de gestion de la relation client. Une dimension personnalisée est requise, car à l'heure actuelle, les audiences de remarketing ne peuvent pas être associées à des plates-formes publicitaires dans les vues Google Analytics pour lesquelles la fonctionnalité User-ID a été activée. La collecte du User-ID au niveau des vues standards permet d'associer les données aux valeurs User-ID et de continuer à utiliser les audiences de remarketing avec les plates-formes publicitaires.

  1. Créez une dimension personnalisée "User-ID" dont la portée est définie au niveau de la session.
  2. Chaque fois qu'un utilisateur se connecte à votre site Web ou à votre application, collectez la valeur User-ID et envoyez-la au moins une fois en tant que valeur de dimension personnalisée.
  3. La valeur User-ID doit être identique à celle qui identifie l'utilisateur dans la solution de gestion de la relation client.

Exemple de clé : Client-ID

Si aucune valeur User-ID n'existe pour un site Web ou une application, le Client-ID créé automatiquement par Google Analytics peut être utilisé comme clé courante. 

  1. Créez une dimension personnalisée "ID de session" dont la portée est définie au niveau de la session.
  2. Chaque fois qu'un utilisateur visite le site Web ou l'application, l'ID de session doit être capturé en tant que valeur de dimension personnalisée.
  3. Si un profil utilisateur est créé en raison d'une interaction utilisateur (envoi d'un e-mail pour une newsletter, envoi d'informations sur un prospect, etc.), la valeur Client-ID doit également être collectée et stockée avec les informations utilisateur en dehors de Google Analytics.

Exporter des données Google Analytics vers BigQuery

Lors de l'exportation de données vers BigQuery, la vue de données principale doit être utilisée plutôt que la vue User-ID. Cela permet d'assurer que BigQuery contienne l'ensemble de données utilisables le plus large possible. La collecte des valeurs User-ID et/ou Client-ID en tant que dimensions personnalisées permet d'importer des ensembles de données backend dans BigQuery et de les associer aux données Google Analytics.

Pour associer correctement les différents ensembles de données, il est nécessaire de bien maîtriser le langage SQL ainsi que le schéma BigQuery Export de Google Analytics.

Si nécessaire, les données Google Analytics peuvent être exportées à partir de BigQuery, et les tâches d'association et d'analyse peuvent être effectuées dans une autre solution. Les données Google Analytics ne peuvent pas être exportées directement vers des entrepôts de données tiers de la même manière qu'elles peuvent l'être vers BigQuery, mais une fois qu'elles sont incluses dans BigQuery, elles peuvent être exportées vers d'autres solutions.

Importer des données dans Google Analytics

Il existe deux approches fondamentalement différentes pour l'importation des données associées dans Google Analytics. Il s'agit d'une part de l'approche classique d'élargissement des dimensions et d'autre part de l'importation d'un Audience-ID.

Approche classique d'élargissement des dimensions

Pour utiliser une approche d'élargissement des dimensions, les conditions suivantes doivent toutes être réunies :

  1. Aucune information personnelle ne doit être importée.
  2. Il ne doit pas y avoir un trop grand nombre de dimensions et de statistiques à importer.
  3. Les dimensions et les statistiques importées ne doivent pas changer ou augmenter au fil du temps.

Si ces conditions sont remplies, vous devriez pouvoir utiliser la fonctionnalité d'importation des données au moment de l'exécution de la requête, ce qui vous permettra d'importer un ensemble de données personnalisé avec les dimensions personnalisées Client-ID ou User-ID en tant que clés.

Importer des données Audience-ID

Si l'une des conditions requises pour l'utilisation de l'approche classique d'élargissement des dimensions n'est pas remplie, vous pouvez utiliser une autre approche qui consiste à créer un Audience-ID. Pour importer un Audience-ID pour différentes audiences, il faut procéder comme suit :

  1. Créez au moins trois dimensions personnalisées : User-ID, Client-ID et Audience-ID.
    1. Ces trois dimensions personnalisées doivent être définies au niveau de la session.
  2. Exportez les données vers BigQuery.
  3. Analysez les audiences dans BigQuery.
  4. Générez une liste de Client-ID ou de User-ID associés aux utilisateurs d'une audience qui vous intéresse.
  5. Associez un Audience-ID à ces Client-ID ou User-ID.
    1. Un Audience-ID ne doit pas contenir d'informations personnelles.
    2. Chaque Audience-ID doit être unique et correspondre à une audience particulière.
    3. Si un utilisateur fait partie de plusieurs audiences, un caractère (tel qu'un tiret ou un trait de soulignement) doit être utilisé pour séparer chaque ID.
  6. Créez une importation des données personnalisée au moment de la requête afin de créer des associations en fonction des dimensions personnalisées Client-ID ou User-ID, et d'importer les valeurs Audience-ID.
  7. Générez un fichier .csv contenant les valeurs User-ID ou Client-ID, ainsi que les valeurs Audience-ID.
  8. Créez un programme qui importe automatiquement les fichiers .csv à l'aide de l'API Management.
Remarque : Chaque fois qu'un nouveau fichier d'importation de données est importé pour un ensemble de données, l'ancien fichier est remplacé.

Créer des audiences de remarketing

Dans le cadre des importations effectuées via l'approche classique d'élargissement des dimensions, les audiences de remarketing peuvent être créées en fonction des valeurs importées. 

Dans le cadre des importations de données Audience-ID, les audiences de remarketing peuvent être créées en fonction des valeurs Audience-ID.

Pour les destinations de type Display (Réseau Display de Google, Display & Video 360, Google Ad Manager) et pour Google Optimize, Google Analytics tentera de remplir les données relatives aux utilisateurs des dix derniers jours en fonction des nouvelles définitions importées. Cependant, il faut souvent attendre quelque temps avant que les listes d'audience ne soient entièrement remplies à mesure que les utilisateurs consultent de nouveau le site ou l'application.

Une fois créées, les audiences de remarketing peuvent être utilisées avec Google Ads ou Display & Video 360.

Limites

  • Si Display & Video 360 et Campaign Manager sont associés à Google Analytics, les données relatives à ces plates-formes qui peuvent être consultées dans l'interface Google Analytics ne seront pas exportées vers BigQuery en même temps que les données Google Analytics. Les fichiers de transfert de données pour Google Marketing Platform peuvent être utilisés dans BigQuery.
  • Les audiences de remarketing ne peuvent être partagées qu'avec Display & Video 360 et Google Ads.
  • Une solution personnalisée devra être créée afin d'importer automatiquement des informations dans Google Analytics.
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