Avez-vous déjà acheté quelque chose sur Internet ? Avez-vous déjà fait une demande de documentation, de devis, ou de cotation quelconque ? Vous êtes vous déjà inscrit à un réseau social, ou tout autre site sur lequel vous auriez vocation à revenir ?

Toutes ces actions ont un point commun : le formulaire y est le passage obligatoire pour le visiteur. Or, s’il y a une chose que le visiteur déteste faire, c’est bien de remplir des formulaires. C’est long (parfois jusqu’à cinq pages !), fastidieux et répétitif (Nom, Prénom, Adresse, Email – euuuuh, je mets lequel déjà – Téléphone, etc.).

Les informations saisies dans les formulaires sont critiques parce qu’elles sont dures à obtenir, et qu’elles donnent des renseignements très précis sur le type de visiteur qui viennent sur un site. Or, et cela ne vous a pas échappé, il n’existe pas de fonctionnalité « clé en main » pour suivre l’utilisation des formulaires dans Google Analytics. Il va donc falloir, une nouvelle fois, utiliser la flexibilité incroyable de ce fabuleux outil pour non seulement répondre à notre besoin, mais qui plus est aller plus loin et obtenir des informations que nous n’imaginions pas disponibles, même dans nos rêves les plus fous.

Une solution possible : les variables personnalisées

Comme souvent avec les nouvelles technologies, et les outils de Web Analytics n’échappent pas à la règle, il existe plusieurs manières d’atteindre un objectif, de réaliser une action. Vous pourriez choisir de suivre l’utilisation des formulaires en créant des pages virtuelles, ou même en détournant les rapports E-commerce. Aujourd’hui, cependant, nous allons nous intéresser à une fonctionnalité encore récente de Google Analytics, et donc peu connue du grand public : les variables personnalisées (comment ça vous avez oublié ce que sont les variables personnalisées ?! Relisez donc l’article posté la semaine dernière !).

Le choix des variables personnalisées s’impose pour deux raisons :

1. Elles sont très flexibles.
2. Elles sont réutilisables dans les segments avancés et les rapports personnalisés, et permettent donc de segmenter les utilisateurs.

Nous allons donc récupérer les données les plus importantes saisies dans le formulaire. Tout ce qui relève du sociodémographique, notamment, s’avère très intéressant, lorsque vous souhaiterez comparer le comportement des hommes à celui des femmes sur votre site, par exemple. Nous reviendrons plus en détail sur l’utilisation des rapports en fin d’article.
Par contre, n’oubliez pas un détail qui a son importance : les conditions d’utilisation de Google Analytics vous interdisent de collecter des informations personnelles (Nom, Numéro de carte bancaire, adresse email, etc.).

Prenons un exemple concret : je possède un site Web d’actualité, appelé www.lactucestvraimentgenial.com. Je propose à mes visiteurs de recevoir une newsletter hebdomadaire compilant les meilleurs articles de la semaine. Pour recevoir la newsletter, il faut créer un compte sur mon site. Et pour créer ce compte je demande à mes visiteurs de me fournir gentiment quelques informations personnelles, telles que leur âge, leur sexe, ou leur ville de résidence.

Mise en place de la solution en trois étapes

Etape 1 : la conception

Avant que de foncer tête baissée, il est nécessaire de faire des choix. Des questions telles que « Que souhaité-je mesurer ? » (je ne sais pas pour vous, mais moi quand je me pose des questions, j’aime bien utiliser un style excessivement châtié) ou « Comment vais-je utiliser les données récoltées, et dans quel but ? » sont essentielles. Il faut ensuite faire coïncider ces choix avec les possibilités offertes par les variables personnalisées, dont les avantages et limites sont expliquées dans l’article posté la semaine dernière.
Restons sur l’exemple de www.lactucestvraimentgenial.com, et répondons aux questions précédemment énoncées. Je souhaite dans un premier temps savoir à qui j’envoie ces newsletters (plutôt des hommes ? des femmes ? quelle moyenne d’âge ?) afin d’adapter le fond ou la forme de mes newsletters à mon lectorat. Dans un deuxième temps, je pourrai utiliser ces informations dans des segments avancés afin d’observer la navigation des un(e)s et des autres pour voir si il y a des différences, et si j’en déduis des choses intéressantes dans le cadre de l’amélioration perpétuelle de mon site, que ce soit au niveau de la présentation ou du contenu.
Je vais donc choisir de récupérer les informations d’âge et de sexe, et de les transformer en variables personnalisées appliquées au visiteur.

Etape 2 : la création du code

Je vais utiliser l’attribut onClick pour y insérer ma variable personnalisée. Ce sera une variable de champ d’application 1 (visiteur), dont le nom sera Sexe, et la valeur soit Masculin soit Féminin. Si c’est la première variable sur mon site, je lui donnerai la position 1, sinon j’incrémenterai jusqu’à la première posistion disponible Ici, nous avions déjà des variables personnalisées, aussi nous choisirons la position 4.

Donc voici à quoi ressemblerait le code à inclure dans l’attribut onClick du bouton radio Homme :
pageTracker._setCustomVar(4, 'Sexe', 'Masculin', 1);
Il ne me reste plus qu’à faire la même chose pour le bouton Femme, et à inclure tout cela dans mon code d’origine.

Etape 3 : la mise en place du code

Mon formulaire sur www.lactucestvraimentgenial.com fonctionne avec des boutons radios. Par exemple, le visiteur précise son sexe en cliquant soit sur le bouton Homme, soit sur le bouton Femme. Voici un exemple du code original de cette partie de mon formulaire :



Et voici ce à quoi il ressemble après ajout de l’attribut onClick et des variables personnalisées (en gras) :






Petit détail qui a son importance : veillez bien à placer le code de suivi de Google Analytics avant votre formulaire pour assurer la fiabilité de l’implémentation.

Résultats et analyses possibles

Le premier rapport dans lequel nous allons voir les variables personnalisées est le rapport intitulé… Variables personnalisées ! Il est situé dans la section Visiteurs.

Il liste dans un premier temps les noms des variables (Sexe, par exemple). Un clic sur ce nom permet d’afficher les valeurs de ces variables, comme dans la figure suivante :



D’ores et déjà, vous voyez que les onglets habituels de Google Analytics (Ensemble d’objectifs, E-commerce) sont présents. Ce qui veut dire que dès ce rapport vous avez une segmentation de vos visiteurs par rapport à des indicateurs clés.
Mais il est possible d’aller plus loin et d’utiliser les données récoltées avec deux autres fonctionnalités de Google Analytics :

1. Les segments avancés
Lorsque vous créer un segment avancé, vous pouvez utiliser deux données des variables personnalisées récoltées : les clés (qui correspondent au nom de la variable, pas à sa position !) et les valeurs.
Attention, il convient de se souvenir de la position de la variable pour bien les retrouver. (dans notre exemple, la variable avait la position 4).
Si nous voulons faire un segment avancé pour ne voir que la navigation des hommes dans Google Analytics, nous procèderons donc comme suit :



N’oubliez pas de donner un nom explicite à votre segment (pour vous rappeler dans une semaine à quoi il sert sans avoir à rentrer dans sa structure), le tester avant de le sauvegarder, et éventuellement de le partager avec les personnes intéressées.

2. Les rapports personnalisés
Là aussi, vous trouverez dans les dimensions les clés et les valeurs des variables, que vous pourrez placer dans vos rapports soit pour créer des rapports inédits, comme par exemple les variables personnalisées observées par rapport au temps passé sur le site (voir figure ci-dessous), soit pour alléger des rapports dans lesquelles elles sont déjà présentes, afin d’avoir uniquement les données pertinentes.




Vous l’avez compris, cette manière d’opérer est à la fois simple d’implémentation et extrêmement puissante en termes de possibilités d’analyse.

A vous de jouer à présent !

Posté par Serge Descombes, co-fondateur de Wasabi Analytics

Peut-être vous souvenez vous qu'en novembre 2009 nous avions annoncé l'intégration de variables personnalisées multiples. Bien que l'utilisation de cette fonctionnalité puisse vous sembler difficile à première vue, nous allons vous expliquer dans ce post comment vous pouvez utiliser les variables personnalisées pour améliorer la pertinence des informations obtenues grâce à Google Analytics, et cela simplement grâce à quelques petites lignes de code.

Les variables personnalisées vous offrent la possibilité d'enregistrer des données sur des statistiques et critères qui ne sont normalement pas intégrés à Google Analytics. Google Analytics possède un excellent ensemble de statistiques par défaut. Mais que faire si vous voulez avoir la confirmation de certaines tendances ou de certains comportements des internautes sur votre site et que les statistiques qui vous sont proposées par défaut ne le permettent pas ? Vous pouvez utiliser et définir des variables personnalisées lorsqu'un internaute effectue une action ciblée. Vous pouvez ensuite utiliser ces informations pour analyser son activité future sur votre site. Imaginons, par exemple, que votre société offre une période d'essai gratuit de votre formation en ligne. Vous pouvez définir une variable personnalisée lorsque les visiteurs s'inscrivent à l'essai gratuit. Elle vous permettra de connaître le pourcentage d'inscrits à l'essai qui achèteront le cours complet par la suite.

Vous pouvez utiliser les variables personnalisées pour effectuer le suivi d'un grand nombre de données supplémentaires. Elles peuvent être de tout type et dépendent vraiment de vos besoins spécifiques. Il peut s'agir d'effectuer un suivi des visites d'employés ou de personnes extérieures, ou de savoir si les internautes ont indiqué souhaiter être rappelés sur un formulaire. N'oubliez pas que la configuration de vos variables personnalisées nécessite de modifier du code et de planifier les choses. Vous devez donc vous concentrer sur les données utiles. C'est-à-dire, non pas sur les données qu'il serait "bien" d'avoir/de connaître, mais sur celles qui vous permettront véritablement de prendre des mesures concrètes d'optimisation de votre site ou de vos efforts marketing. Dans ce post, nous allons vous présenter quelques exemples d'utilisation de différents types de variable personnalisée permettant d'obtenir des informations supplémentaires sur le comportement des internautes. Les deux premiers exemples s'appliquent surtout aux sites de commerce électronique et le troisième, aux sites orientés sur le contenu et basés sur la publicité. Toutefois, dans le cadre de cet article, nous considèrerons qu'ils sont tous trois définis pour le même site. Voici les trois exemples :

• Nombre de personnes effectuant plusieurs fois des achats
• Mode de livraison sélectionné par les acheteurs dans une liste déroulante
• Regroupement des données des différentes sections de votre site pour une analyse globale des pages des sections

Format des variables personnalisées

Avant de commencer, récapitulons le fonctionnement du nouveau format des variables personnalisées. Vous devez définir les variables personnalisées dans votre code, avant les méthodes _trackPageview() ou trackEvent(). Pour cela, vous devez utiliser la notation suivante :

_setCustomVar(position, nom, valeur, champ d'application)

avec

• Position : il s'agit du numéro de position de la variable. Il existe cinq positions disponibles (de 1 à 5) par site. Veillez donc à ne pas remplacer des positions existantes lorsque vous définissez une nouvelle variable personnalisée. La variable de l'acheteur est ici la première pour notre site. Nous allons donc lui allouer la première position. Remarque : Dans les faits, vous pouvez réutiliser une position pour laquelle il existe un champ d'application au niveau de la page vue ou de la visite, mais cela peut rapidement devenir un vrai casse-tête. Nous vous conseillons donc de l'éviter, sauf en cas d'extrême nécessité. Pour plus d'informations sur la réutilisation des positions, cliquez ici.

• Nom : il s'agit du nom de la variable personnalisée. Si votre objectif est d'identifier les acheteurs, vous pouvez nommer cette variable "Buyer" (Acheteur).

• Valeur : pour un nom donné, nous aurons probablement au minimum une valeur. Dans notre exemple, la valeur définie sera "Yes" (Oui) lors d'un achat.

• Champ d'application : il correspond au champ d'application de la variable. Il existe trois champs d'application : au niveau du visiteur (1), au niveau de la visite ou de la session (2) et au niveau de la page (3). Une variable définie au niveau du visiteur (1) s'applique à chaque page vue et visite que le visiteur génère. Utilisez-la lorsque vous souhaitez effectuer un suivi des interactions des visiteurs de votre site sur plusieurs visites. Cette valeur est rarement modifiée. Une variable au niveau de la visite (2) s'applique à toutes les pages vues au cours d'une visite ou session unique, mais ne s'applique pas en cas de visites répétées. Utilisez-la lorsque vous souhaitez suivre une action effectuée une fois par visite, mais qui n'est pas associée à des visites répétées. Enfin, une variable au niveau de la page (3) s'applique uniquement à la page définie. Elle peut donc être différente d'une page à l'autre. Le champ d'application choisi dépend de la durée de conservation des données que vous souhaitez. Dans notre exemple sur les acheteurs, nous souhaitons effectuer un suivi des visiteurs sur plusieurs visites. Nous utiliserons donc un champ d'application au niveau du visiteur.

Analyse du comportement des acheteurs

Voici l'exemple de code réalisé, correspondant à une variable personnalisée applicable aux acheteurs :
_setCustomVar(1, "Buyer", "yes", 1)

Placez ce code sur votre page de confirmation (avant tout appel de la fonction trackPageview()). Sitôt un achat effectué, l'internaute se verra attribué un libellé d'acheteur pour toutes ses visites ultérieures (puisque nous avons utilisé le champ d'application au niveau du visiteur). Nous pourrons ainsi comptabiliser les acheteurs qui reviennent sur le site et voir s'ils effectuent d'autres achats. Le rapport "Visiteurs > Variables personnalisées" affiche ces informations. L'utilisation de segments avancés ou d'un rapport personnalisé permet également de connaître les produits qu'ils achètent.













S'il s'avère que les clients récurrents ont, dans l'ensemble, tendance à acheter des produits différents des nouveaux acheteurs, nous pourrons utiliser ces informations pour promouvoir ces produits dans nos campagnes d'e-mailing destinées aux clients existants. Si nous découvrons que les clients récurrents sont peu nombreux, nous pourrons alors peaufiner notre programme de fidélisation. Par exemple, nous pourrions offrir aux clients existants des bons de réduction sur des articles connexes.

Quel mode de livraison les acheteurs sélectionnent-ils ?

La seconde donnée que nous souhaitons collecter est le mode de livraison sélectionné par les internautes. Nous souhaitons associer un mode de livraison à une visite. Or, le mode de livraison sélectionné par l'acheteur peut varier d'une visite à l'autre. Nous utiliserons donc le champ d'application au niveau de la visite. Notre formulaire propose trois modes de livraison :

• Livraison express (15 £)
• Livraison sous 3 jours (7 £)
• Livraison sous 7 jours (2 £)

Les trois modes de livraison deviennent les différentes valeurs. Ils sont définis à la seconde position et ne remplacent donc pas la variable de l'acheteur. L'équipe de développeurs devra modifier les valeurs en fonction du choix des internautes sur le formulaire, ce qui est relativement simple pour un développeur Web compétent. Notre code se présente comme suit :
_setCustomVar(2, "Shipping Method", "Express", 2)

Nous pouvons à présent identifier le mode de livraison le plus populaire et ainsi déterminer le mode de livraison à proposer par défaut. Nous pouvons également poser des questions, pour découvrir, par exemple, si certains modes de livraison sont associés à certains produits. Il est possible que les commandes express soient privilégiées pour les cadeaux. Dans ce cas, nous pourrons mettre en évidence l'option de livraison express sur les pages consacrées aux cadeaux.

Quel est le contenu le plus populaire de mon site ?

Enfin, nous souhaitons réunir des pages spécifiques en sections distinctes. Peut-être sommes-nous un site d'actualités souhaitant comparer les performances de la section Sports et de la section Actualités ou Économie. Supposons que la comparaison soit difficile à effectuer via les segments avancés. La seconde option consiste à utiliser une variable personnalisée. La section de page que nous définissons peut varier d'une page visitée à l'autre. C'est pourquoi le champ d'application de cette variable sera défini au niveau de la page. Nous devons définir ce code sur toutes les pages d'une section.
Voici le code que nous insérerons sur les pages sportives :
_setCustomVar(3, "Section", "Sport", 3)

Voici celui de la section des actualités :
_setCustomVar(3, "Section", "News", 3)

Peut-être vous demandez-vous si la valeur de la section Sports remplace celle de la section Actualités lorsqu'un internaute consulte tout d'abord la section Actualités du site, puis la section Sports. Ce serait le cas si nous avions utilisé un champ d'application au niveau du visiteur ou de la visite. Mais lorsque le champ d'application est défini au niveau de la page, la position est associée uniquement à une page et peut être utilisée librement sur les pages suivantes. Nous pouvons maintenant analyser globalement les performances distinctes des différentes sections. Si la section Sports est plus populaire que la section Actualités, cela signifie peut-être que nos lecteurs sont plus intéressés par le sport et que nous devrions plus souvent développer le sport en première page. Ou bien, si les statistiques sur l'intérêt et l'interaction de la section Actualités, telles que le temps passé sur le site ou le nombre moyen de pages vues, sont particulièrement faibles, cela signifie peut-être qu'il y a un problème au niveau du contenu de cette section.

Ces données supplémentaires ne vous donneront pas forcément des réponses claires. Par contre, elles vous amèneront à vous poser des questions intéressantes et à effectuer des tests utiles.

Au final, tout ceci vous permettra d'améliorer vos taux de conversion.

Posté par Camille Vinot, Spécialiste Google Analytics

Après quelques mois sans activité nous avons le plaisir de vous annoncer que le Blog Google Analytics français va à nouveau être alimenté régulièrement. Cette interruption a permis à l’équipe Google Analytics de, entre autre, travailler sur l’apparence du Blog afin d’améliorer la lecture et la navigation.

A partir de la semaine prochaine, l’équipe postera à nouveau les dernières nouvelles concernant le produit en français. Nous partagerons avec vous les nouveaux développements dans le monde de Google Analytics, qu'il s'agisse d'améliorations pour des fonctionnalités existantes ou d'additions au produit. Régulièrement nous posterons également des conseils d'experts.

A bientôt et bonne lecture !

Posté par Camille Vinot, Spécialiste Google Analytics