Google Data Studio est un outil permettant de visualiser les données (issues de Google Analytics, AT Internet, de fichiers excel etc…) afin de les diffuser et rendre leur lecture plus agréable.
Le temps de chargement des données sur l’outil est parfois long et les principales raisons qui l’impacte sont les suivantes :
– Les performances de l’ensemble de données présentes sur le tableau de bord
– La complexité de ces requêtes
– La latence du réseau
– La quantité de données interrogées dans les visualisations du rapport
Cependant, il existe des solutions afin de minimiser le temps de chargement et ainsi optimiser l’affichage des données sousGoogle Data Studio, les voici :
1. Extraire des données pour améliorer les performances
Dans la cadre d’une liaison de données avec Google Analytics par exemple, il est possible d’extraire des données de l’outil pour ensuite les envoyer à Google Data Studio. Cette technique permet d’éviter à Data Studio d’envoyer une requête lourde à GA (Google Analytics) car l’outil ira chercher les données directement dans l’extraction de données.
Pour faire cela, il vous faut passer par la création d’une nouvelle source de données, puis sélectionner le connecteur ‘Extraire les données’. Sélectionnez ensuite votre source de données existante pour extraire des données de celle-ci. Il vous faudra ensuite sélectionner les champs (dimensions et statistiques) dont vous aurez besoin pour votre rapport en cliquant sur ‘ajouter’ pour chacun des champs concernés. Appliquez-y enfin, une plage de dates (obligatoire pour le connecteur Google Analytics mais facultatif pour d’autres connecteurs) et cliquez sur « Enregistrer et extraire ».
Sachez qu’il est possible d’automatiser l’extraction de données, pour vous éviter une tâche fastidieuse (modifier la connexion > mise à jour automatique).
2. Ajuster la fréquence d’actualisation des données
Le fait d’allonger la fréquence d’actualisation des données (modifier la source de données > fraîcheur des données) permet à l’outil d’utiliser le cache et éviter d’effectuer de nouvelles requêtes, surtout pour les plus répétitives d’entre elles (nous vous conseillons de mettre la fraîcheur des données sur 12h par défaut).
3. Accélérez vos requêtes grâce à BI Engine
Pré-requis pour cette technique : avoir créé un ensemble de données dans BigQuery.
BI Engine est un outil qui permet d’analyser les données stockées très rapidement et ainsi accélérer le processus de requête de données injectées dans Google Data Studio. Ce processus est plus complexe à mettre en place que les deux autres, mais vaut le coup d’oeil. Vous trouverez de la documentation à ce sujet ici.
Grâce à ces trois techniques, nous espérons que vous parviendrez à réduire vos temps de chargement et ainsi accéder plus rapidement à vos données dans Google Data Studio !
Publié le 26 mars 2021 et mis à jour le 27 décembre 2021.
L’année 2021 a été riche en nouveautés du côté de Google Data Studio. En effet, de nouvelles fonctionnalités ont vu le jour dans l’outil afin d’améliorer la conception ainsi que la mise en page des dashboards.
Parmi ces nouveautés, nous avons :
La création de champs calculés de type booléen sans instruction CASE
Il est maintenant possible dans Google Data Studio d’utiliser une expression de type booléen comme formule de champs calculés. Ces mêmes champs pourront être utilisés dans d’autres champs calculés.
Par exemple, nous pourrions utiliser cette fonctionnalité afin de savoir si notre chiffre d’affaires est supérieur ou non à nos estimations (Chiffre d’affaires > Prévision CA)
On aurait par exemple un fichier Google Sheet qui stocke les informations suivantes :
Lors de la création du rapport, on connectera cette source de données. En créant un tableau, nous aurions le résultat suivant dans Data Studio :
Ensuite, il nous suffira de créer notre champ calculé :
On obtient le résultat suivant :
Autrefois, il fallait nécessairement utiliser des instructions CASE pour obtenir le même résultat.
La barre de navigation
Il est désormais possible de choisir l’emplacement de la barre de navigation au sein d’un rapport. Par défaut, elle se trouvait en haut à gauche sous forme de menu déroulant. Maintenant il est possible d’avoir la barre de navigation au-dessus du rapport ou à gauche.
Pour faire apparaître la barre de navigation, il suffit de vous rendre dans Mise enpage et de cliquer sur Type de navigation pour choisir à quel endroit vous souhaitez qu’elle s’affiche. Vous avez également la possibilité de masquer cette barre de navigation.
Compresser les libellés de données
Data Studio nous permet maintenant de compresser les libellées de données de nos graphiques. Une fonctionnalité très utile lorsque nos libellés sont élevés. En survolant le graphique, la valeur complète du libellé s’affiche. On peut également choisir le nombre décimal qui apparaîtra pour plus de précisions.
Vous pourrez utiliser cette fonctionnalité en cochant les cases Afficher les libellés de données et compresser les nombres.
Publication des rapports
Par défaut lorsque vous effectuez des modifications sur un rapport, vos lecteurs les voient en temps réel.
Désormais il est possible de travailler sur un brouillon afin d’effectuer des modifications. Une fois les modifications effectuées, vous pourrez alors publier ce brouillon afin de permettre aux lecteurs de voir la nouvelle version du rapport.
Pour profiter de cette fonctionnalité, il suffit de vous rendre dans Fichier puis de cliquer sur Paramètres de publication et d’activer la Publication du rapport
Une fois activée, vous aurez la possibilité de travailler sur votre brouillon et de le publier à tout moment !
Champs de sources de trafic Google Analytics 4
Nous avons maintenant la possibilité de visualiser les champs de sources de trafic Google Analytics 4 dans Data Studio.
Ainsi, vous pourrez visualiser les champs suivants :
ID du groupe d’annonces Google Ads associé à cette session
Groupe de canaux par défaut de la session
Support associé à la session
Campagne associée à la session
Source de la session
ID du groupe d’annonces Google Ads associé à cet utilisateur
Nom du groupe d’annonces Google Ads associé à cet utilisateur
Type de réseau publicitaire Google Ads associé à cet utilisateur
Support de l’utilisateur
Campagne de l’utilisateur
Source de l’utilisateur
Afin d’afficher ces champs, il faudra veiller à Actualiser les champs de la source de données.
Pour cela, cliquez sur le petit crayon situé à gauche de votre source de données.
Cliquer sur ACTUALISER LES CHAMPS puis sur Appliquer pour valider vos modifications.
Conserver la mise en forme lors de l’exportation des données
Dans la nouvelle version de Data studio, il est désormais possible de conserver le format des champs, particulièrement les nombres formatés en pourcentage, lors de leur exportation, (export sous forme CSV, Excel ou Google sheet).
Pour ce faire,
Il faut cliquer sur les 3 petits points en haut à gauche
Sélectionner « Exporter »
Cocher l’option « conserver la mise en forme des valeurs »
Exporter
Mise à jour de la navigation dans Data Studio
L’option de navigation a été revue dans la nouvelle version de Data studio, pour qu’elle soit cohérente avec les autres styles de navigation :
Il désormais possible d’appeler cette option en haut à gauche, puis de faire les modifications à droite.
On peut :
Renommer une page
Dupliquer une page
Supprimer une page
Changer l’ordre des pages
Il est également possible de mettre des icônes devant chaque titre de page, d’ajouter des sections et des en-têtes, pour pouvoir mieux organiser son Dashboard.
Nouveau graphique : le graphique jauge
Dans la dernière version de Data Studio, il y a les graphiques jauges: ce sont des graphiques permettant d’évaluer rapidement et de visualiser la performance d’une métrique donnée par rapport à un objectif cible. Dans ce type de graphique, on peut afficher la valeur réelle de la métrique, les valeurs seuils, la valeur de comparaison et une valeur cible.
Exemple : évolution du chiffre d’affaires sur une période par rapport à l’objectif annuel, semestriel ou mensuel.
Un graphique jauge est composé principalement des éléments suivants :
Une ligne pour la cible cible : facultative
Une ligne pour la valeur de comparaison : facultative
Une barre (la bleu) pour la valeur réelle de la métrique sur la période sélectionnée.
Une ou plusieurs bandes colorées pour afficher les seuils de mesure ( exemple : échelle de satisfaction (« faible », « moyenne » et « satisfaisante » ), seuils de rentabilité sur une période) : facultative
Il est possible de modifier les couleurs des barres et des bandes et d’appliquer des filtres aux données de la jauge.
Vous pouvez découvrir comment le mettre en place en vidéo ci dessous:
Google Data Studio ne cesse de s’améliorer de jour en jour et grâce à ces nouvelles fonctionnalités, l’outil nous permet de construire des rapports beaucoup plus intéressants. Nous avons hâte de voir les nouvelles fonctionnalités qui feront leur apparition au cours de l’année.
Pour être tenu à jour des nouvelles fonctionnalités Google Data Studio, n’hésitez pas à consulter régulièrement la note de version 2021.
N’hésitez pas à nous contacter si vous souhaitez être accompagné sur vos projets analytics.
Lors d’un précédent article sur le lien entre l’UX design et la webanalyse, nous avions évoqué les différentes possibilités qui existent pour mettre en place le suivi des utilisateurs lors de leur parcours sur un site web.
Parmi les avantages en faveur d’un suivi des utilisateurs via des outils de data visualization, on compte la possibilité d’observer de façon synthétique et illustrée les interactions de l’utilisateur sur les pages, là où le suivi des interactions de l’utilisateur avec le site web via un plan de marquage nécessite une aisance avec les outils analytics qui n’est pas forcément à la portée de tous les métiers.
La bonne nouvelle est la suivante : lorsque l’on opte pour un plan de marquage pour suivre les KPIs, une alternative existe pour obtenir un tableau de bord qui illustre les données relatives à la navigation de l’utilisateur avec presque autant de possibilités que les outils de dataviz ad hoc (nous verrons les limites en fin d’article).
Dès lors que le plan de marquage est intégré et que les événements remontent dans Google Analytics, il est possible de créer une carte de chaleur dans Google Data Studio.
Pour ce faire, on inclut des captures d’écran du site web auxquelles on ajoute des compteurs d’événements. On crée un élément avec en statistique le nombre total d’événements, pour plus de lisibilité on peut renommer le nom de la statistiques pour la faire correspondre avec l’action réalisée : clic logo, départ réseau social, etc. On remarque alors qu’on obtient le nombre total de tous les événements trackés, il faut appliquer un filtre à cette donnée pour n’avoir que le nombre d’occurrences d’un seul événement. On crée alors un filtre ad hoc où l’on inclut uniquement le ou les Catégorie / Action / Libellé de l’événement tels qu’ils remontent dans Google Analytics et on applique ce nouveau filtre à notre donnée. On peut alors cartographier sur une page les événements qui traduisent les interactions entre l’utilisateur et la page.
Dans notre exemple, nous avons fait la homepage du site Meet Your Data. Nous faisons également des pages produit, pages liste ou des formulaires de leads à la demande de nos clients. Les événements étant généralement les mêmes sur toutes fiches produit par exemple, il est pertinent d’ajouter un bouton de filtre à votre rapport pour sélectionner des pages précises. Pensez alors à filtrer ce sélecteur sur “Page produit” en fonction d’un paramètre d’URL ou d’une variable de dataLayer, afin d’avoir une liste qui ne comporte que des pages produits. Ainsi, vous pourrez observer les interactions sur les fiches produit au global, mais également au détail sur votre carte de chaleur.
Autre cas de dataviz très sollicité par nos clients e-commerçants : les illustrations d’entonnoirs de conversion ou tunnels d’achat. Ils permettent d’obtenir une vision schématique et illustrée du parcours global des utilisateurs sur le site dans un objectif de conversion (transactionnel ou lead). Les étapes des parcours sont donc celles des rapports Google analytics “Comportement d’achat” et “Comportement lors du processus de paiement”. Pour le premier rapport, ce sont les sessions qui sont représentées dans les encarts. Pour obtenir les mêmes chiffres que dans l’outil GA, on peut créer directement les segments dans Google analytics, en cliquant sur les colonnes dans le rapport, pour ensuite les importer dans Data Studio et les appliquer aux encarts. On peut également créer des entonnoirs illustrant des objectifs personnalisés en se basant sur les événements trackés. Selon vos préférences, la disposition peut être horizontale ou verticale et l’illustration est facultative.
Couplées avec des indicateurs, des tableaux et des graphiques, ces représentations visuelles de cartes de chaleur et d’entonnoirs apportent une réelle valeur ajoutée à un tableau de bord classique et viennent le compléter. Toutefois, comparé aux outils de dataviz dédiés, il existe plusieurs limites au fait de passer par l’outil Data Studio. En effet, certaines fonctionnalités ne sont pas encore disponibles pour une illustration complète. Par exemple, le taux de passage entre les étapes des funnels n’est pas natif dans l’outil. Une autre contrainte, pour les heatmaps cette fois, est due au fait de passer par une capture d’écran pour avoir l’illustration des pages du site web. Cela implique que les changements réalisés sur le site web ne seront pas automatiquement mis à jour dans le tableau de bord, il faut alors remplacer les captures d’écran en cas de changements d’ergonomie majeurs.
Si vous souhaitez être accompagnés dans la configuration d’outils de dataviz, dans l’élaboration d’un tableau de bord ou d’un plan de marquage, n’hésitez pas à nous contacter.
« Le mobile est devenu incontournable lorsque l’on parle d’Internet, il porte la croissance. 37,4 millions de Français sont des mobinautes quotidiens, c’est 7 millions de plus qu’il y a deux ans et 4 internautes sur 10 utilisent exclusivement leur mobile pour surfer. » ➔ Bertrand Krug, Directeur du Département Internet de Médiamétrie D’après un rapport annuel de PerficientDigital, nous retrouvons des différences de comportement notables en matière d’utilisation de smartphones et de desktops. Le smartphone devient un outil permettant d’orienter nos futures décisions que cela soit dans le milieu privé ou professionnel. D’après ce que nous consultons au quotidien chez meet your data, nos analyses révèlent que la majorité du trafic sur le web est effectué sur smartphone, pour des sites de commerce en ligne B2C ou sur des sites orientés contenu (blogs…). L’expression « Mobile first » prend de plus en plus de sens depuis 2013 : « Partez d’un affichage mobile et apportez plus de précisions aux utilisateurs sur l’affichage desktop ! ». Nous remarquons que la surcharge de contenu sur un site mobile initialement pensé desktop nuit à l’expérience générale des utilisateurs. Travaillant sur des principes d’universalité chez meet your data, nous sommes convaincus que cette logique est applicable à des tableaux de visualisation de données, majoritairement utilisés par un public professionnel. Mobile first Mobile First est un concept de Web Design optimisé pour le mobile allant au-delà du Responsive Web Design. Concernant les sites web, l’objectif est de partir de maquettes destinées à une version mobile du site, puis, avec le temps, d’agrémenter ces maquettes avec de nouvelles fonctionnalités adaptées à des écrans plus larges. L’utilité des dashboards « Un bon croquis vaut mieux qu’un long discours ». Napoléon le savait déjà. Cette citation semble également s’appliquer à notre manière de traiter les données. Bien que pratiques pour des analyses fines, les outils de traitement de données comme Google Analytics ou Piwik présentent une structure des données généraliste. Toutes les mises en forme des données proposées sur ces outils ne vont pas convenir à toutes les organisations. Ces outils sont également, dans la majeure partie des cas, consultables sur desktop uniquement. Rien ne vous empêche de consulter vos rapports sur mobile. Nous vous souhaitons tout simplement bon courage pour les analyser convenablement. Google Data Studio est un outil permettant de créer vos propres rapports, en y ajoutant les mises en forme voulues. Vous pouvez tout à fait créer des rapports en y appliquant votre charte graphique par exemple. Cet outil est également puissant grâce à sa capacité à intégrer des données provenant de centaines de sources de données différentes (Excel, YouTube Analytics, Facebook Ads…). Google Data Studio Mobile first La quasi intégralité des dashboards que nous retrouvons sur le web sont destinés à être consultés sur desktop. Les projets de visualisation de données que nous avons menés chez meet your data nous ont permis de nous pencher sur la question des dashboards mobile. La période de pandémie dans laquelle nous sommes nous prouve de la force du mobile. Que cela soit entre deux biberons, au réveil à 9h25 pour débuter votre vidéoconférence à 9h30, ou même à 23h avant d’aller dormir, vous avez la possibilité de consulter quelques chiffres clés sur votre activité facilement depuis votre mobile. Nous avons créé ces dashboards que nous vous invitons à consulter sur une URL à part, sur votre mobile. La source de données utilisée est un exemple proposé par Google.
Ces dashboards sont évidemment donnés en guise d’exemple et peuvent être adaptés en fonction de votre activité. Notre expérience en matière de visualisation de données fait que nous pouvons vous accompagner dans la création de ces dashboards, ou même en créer pour vous, avec les données les plus essentielles à votre activité. Si vous souhaitez en savoir plus sur le vocabulaire de Google Data Studio, n’hésitez pas à vous renseigner sur notre glossaire lié à cet outil. Nous vous proposerons, dans les semaines qui suivent, un guide vous permettant de créer un storytelling pertinent de vos données. Le choix des graphiques pour présenter vos données n’est pas forcément évident, et nous vous proposerons un guide complet sur les différents graphiques proposés par Google Data Studio. Pour plus d’informations sur nos services, n’hésitez pas à nous contacter.
