Formation Google Analytics 4 avancée

Leçon 1 • Configuration de la propriété et des flux de données

Configurez les propriétés GA4, les flux de données et les ID de mesure. Une configuration correcte ici évite les lacunes de données dans tous les chapitres suivants.

Leçon 2 • Notions fondamentales de GA4 par rapport à Universal Analytics

Comparez le schéma orienté événements de GA4 à la logique basée sur les sessions de UA. Établit le changement conceptuel nécessaire pour tout travail ultérieur sur GA4.

Leçon 3 • Paramètres d'administration et contrôles des données

Configurez les filtres de données, les exclusions de trafic interne et les paramètres de consentement. Ces contrôles protègent la qualité des données sur l'ensemble de la propriété.

Leçon 4 • Propriétés utilisateur et identité

Couvre les propriétés au niveau de l'utilisateur et les trois méthodes d'identité utilisées par GA4. Une résolution précise de l'identité est fondamentale pour l'attribution et la création d'audiences.

Leçon 1 • Mise en œuvre des balises d'événements personnalisés

Créez des balises d'événements pour les clics, les soumissions de formulaires et la profondeur de défilement. Chaque balise correspond directement au schéma d'événements défini au Chapitre 1.

Leçon 2 • Structure du conteneur GTM et workflow

Expliquez les espaces de travail, les versions et le cycle de publication dans GTM. Un workflow discipliné empêche les conflits de balises qui corrompent les données GA4.

Leçon 3 • Mise en œuvre de la couche de données e-commerce

Envoie des objets e-commerce structurés vers la couche de données pour les événements d'achat GA4. Des données produit précises sont nécessaires pour l'attribution du chiffre d'affaires dans les chapitres suivants.

Leçon 4 • Validation des balises et assurance qualité

Utilisez l'aperçu GTM, DebugView GA4 et les extensions de navigateur pour vérifier les balises. Un contrôle qualité systématique ici empêche la perte silencieuse de données en production.

Leçon 1 • Configuration de la conversion d'achat e-commerce

Configurez l'événement d'achat avec les paramètres de chiffre d'affaires, de taxe et de livraison. Des données de chiffre d'affaires précises sont la base des calculs de ROAS dans les chapitres sur l'attribution.

Leçon 2 • Validation et débogage des conversions

Vérifiez la précision du déclenchement des conversions à l'aide de DebugView et des rapports en temps réel. La détection des déclenchements erronés avant le lancement protège les décisions d'optimisation en aval.

Leçon 3 • Import de conversions vers Google Ads

Importez les conversions GA4 dans Google Ads pour enrichir les signaux des enchères intelligentes. Ce lien est un prérequis pour le chapitre sur l'attribution.

Leçon 4 • Stratégie d'événements de conversion

Associez les objectifs métier aux événements de conversion GA4 à l'aide d'un cadre de priorisation. Un alignement stratégique ici garantit que les rapports reflètent la valeur métier réelle.

Leçon 1 • Audiences prédictives et indicateurs

Activez les indicateurs prédictifs GA4, y compris la probabilité d'achat et la probabilité de désabonnement. Les audiences prédictives nécessitent un volume de conversions suffisant, établi au Chapitre 3.

Leçon 2 • Segments d'exploration vs. audiences

Distingue les segments réservés à l'exploration des audiences publiables et leurs cas d'usage. Les segments permettent l'analyse ad hoc tandis que les audiences permettent l'activation.

Leçon 3 • Audiences comportementales et séquentielles

Crée des audiences basées sur des séquences d'événements et des comportements limités dans le temps. La logique séquentielle capture les utilisateurs à forte intention que les conditions simples ne détectent pas.

Leçon 4 • Explorateur d'utilisateurs et parcours individuels

Analyse les parcours utilisateur individuels à l'aide du rapport de l'explorateur d'utilisateurs et des flux d'événements. L'analyse au niveau individuel valide la logique d'audience et révèle les frictions UX.

Leçon 1 • Chevauchement de segments et durée de vie utilisateur

Identifie les intersections d'audiences et les schémas de valeur à vie à l'aide de types d'exploration spécialisés. Ces insights alimentent le raffinement des audiences et les stratégies d'enchères basées sur la LTV.

Leçon 2 • Exploration des parcours et flux d'utilisateurs

Trace les parcours utilisateur en avant et en arrière à partir de tout événement ou page de départ. L'analyse des parcours révèle des schémas de navigation inattendus que les entonnoirs ne peuvent pas capturer.

Leçon 3 • Présentation de l'espace de travail d'exploration

Navigue dans l'interface des explorations, y compris les variables, les paramètres d'onglet et les techniques. La compréhension de la structure de l'espace de travail accélère toutes les techniques d'analyse ultérieures.

Leçon 4 • Analyse d'exploration des entonnoirs

Crée des entonnoirs ouverts et fermés pour mesurer la perte de conversion étape par étape. Les données d'entonnoir alimentent directement les stratégies d'optimisation du Chapitre 7.

Leçon 1 • Rapports et indicateurs d'acquisition

Interprète les rapports d'acquisition d'utilisateurs et d'acquisition de trafic avec leurs ensembles d'indicateurs distincts. Distinguer l'attribution au premier accès de celle au niveau de la session évite les erreurs d'analyse.

Leçon 2 • Analyse approfondie des performances des campagnes

Analyse les données au niveau de la campagne en combinant les rapports d'acquisition avec les explorations. Cette compétence de synthèse prépare les analystes au travail de modélisation d'attribution du Chapitre 7.

Leçon 3 • Regroupements de canaux personnalisés

Crée des groupes de canaux personnalisés pour correspondre aux structures de reporting internes et aux besoins métier. Les regroupements personnalisés permettent une comparaison pertinente avec le reporting hors ligne.

Leçon 4 • Stratégie et gouvernance des paramètres UTM

Conçoit une taxonomie UTM cohérente pour les campagnes sur tous les canaux payants et propres. Un balisage cohérent est un prérequis pour une attribution précise au Chapitre 7.

Leçon 1 • Notions fondamentales des modèles d'attribution

Définit les modèles d'attribution basés sur des règles et basés sur les données ainsi que leurs hypothèses mathématiques. Le choix du modèle détermine directement quels canaux reçoivent le crédit de conversion.

Leçon 2 • Analyse des parcours de conversion

Examine les parcours de conversion multi-touch pour comprendre le séquencement des canaux et les rôles d'assistance. Les données de parcours complètent la comparaison des modèles en montrant les schémas de parcours utilisateur réels.

Leçon 3 • Configuration des paramètres d'attribution GA4

Définit le modèle d'attribution du reporting et les fenêtres de rétrospection du crédit de conversion au niveau de la propriété. Ces paramètres affectent tous les rapports de conversion sur l'ensemble de la propriété.

Leçon 4 • Insights d'attribution pour les décisions budgétaires

Traduit les données d'attribution en recommandations exploitables de réallocation budgétaire. Cette compétence appliquée fait le lien entre les résultats analytiques et la planification média stratégique.

Leçon 5 • Outil de comparaison de modèles

Utilise le rapport de comparaison des modèles d'attribution pour évaluer les changements de crédit entre les modèles. La comparaison des modèles révèle quels canaux sont sur- ou sous-évalués avec les paramètres actuels.

Leçon 1 • Tableau de bord pour la direction et rythme de reporting

Conçoit des tableaux de bord connectés à GA4 et des modèles de reporting pour les publics de direction. Des rythmes de reporting structurés traduisent le travail analytique en décisions métier stratégiques.

Leçon 2 • Intégration des tests A/B avec GA4

Connecte les plateformes de test A/B à GA4 via des dimensions et des événements personnalisés pour un reporting unifié. Des données unifiées permettent la validation statistique des résultats de test au sein des explorations GA4.

Leçon 3 • Cadre de l'insight à l'hypothèse

Convertit les données d'entonnoir et de parcours GA4 en hypothèses de CRO structurées avec des scores de priorité. Un processus d'hypothèse discipliné garantit que les ressources de test ciblent les opportunités à plus fort impact.

Leçon 4 • Insights automatisés et détection d'anomalies

Exploite la détection d'anomalies intégrée de GA4 et les insights personnalisés pour une surveillance proactive. Les alertes automatisées réduisent le délai de détection des problèmes de qualité des données et des changements de trafic.