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La connaissance de vos utilisateurs et de leurs besoins est l’aspect le plus important de la réussite d’un site ou d’une campagne Web. Google Analytics est l'outil idéal pour collecter ce type d'informations. Mais vous pouvez en savoir plus sur vos utilisateurs lorsque vous commencez à utiliser des variables personnalisées pour prendre de meilleures décisions..
L'utilisation de variables personnalisées offre un potentiel énorme, car elle vous permet d'acquérir des informations sur le comportement de vos visiteurs..
Vous pouvez traiter les variables personnalisées comme votre propre extension de métriques et de dimensions. Celles-ci vous permettent de rassembler des données non standard et détaillées, qui ne sont pas disponibles via le panneau Google Analytics..
L'utilisation de variables personnalisées présente un potentiel énorme, car elle vous permet d'acquérir des informations sur le comportement de vos visiteurs, ce qui, au total, peut contribuer de manière significative à une augmentation du retour sur investissement du site Web ou de la boutique en ligne..
Par exemple, l’utilisation de variables personnalisées permet de différencier les activités des utilisateurs connectés de celles qui ne l’ont jamais connectée. Cela permet d’observer le comportement du site Web conçu pour un groupe cible particulier. Par exemple, nous pouvons savoir quelle page de notre site Web est celle que les hommes âgés de 20 à 30 ans consultent le plus souvent. Et ce n’est là qu’une infime partie de l’information qui peut être stockée à l’aide de variables personnalisées..
La fonctionnalité des variables personnalisées est merveilleuse dans sa simplicité. En fait, il se base sur le simple fait que, tout en effectuant une activité prédéfinie, l'utilisateur est étiqueté et les informations relatives à cette étiquette sont ensuite stockées dans un cookie. Ensuite, sur la base de cette étiquette particulière, nous pouvons créer une nouvelle section dans les statistiques du panneau Google Analytics..
Les variables personnalisées peuvent être utilisées de trois manières différentes:
Les variables personnalisées sont assez faciles à configurer. il vous suffit d'ajouter une ligne de code avant la _trackPageview appel.
_gaq.push (['._ setCustomVar, INDEX, NAME, VALUE, OPT_SCOPE']);
Accentsconagua
PRÉNOM. N'importe quel nombre de telles paires de valeurs est possible, par exemple si NOM = pays, VALEUR peut, un par un, égaler les valeurs de US, GB, PL etc.. var _gaq = _gaq || []; _gaq.push (['_ setAccount', 'UA-xxxxxxxx-x']); _gaq.push (['._ setCustomVar, INDEX, NAME, VALUE, OPT_SCOPE']); _gaq.push (['_ trackPageview']);
Voyons maintenant comment fonctionnent les variables personnalisées. Supposons que nous souhaitions garder une trace des visiteurs de notre site Web - en distinguant ceux qui se sont connectés ou non. Pour ce faire, avant le _trackPageview appel, on insère un code décrivant l'utilisateur.
_gaq.push (['._ setCustomVar, 1, // premier emplacement' type d'utilisateur ', // nom de variable personnalisée' visiteur ', // valeur de variable personnalisée 2 // variable personnalisée portée - au niveau de la session]);
Une fois que le visiteur s'est connecté à votre site Web, nous modifions ce code en conséquence:
_gaq.push (['._ setCustomVar, 1, // premier emplacement' type d'utilisateur ', // nom de variable personnalisée' utilisateur régulier ', // valeur de variable personnalisée 2 // variable personnalisée étendue - au niveau de la session]);
Il est temps de présenter les résultats du script décrit. Après l’exécution du script pendant une semaine, un segment avancé du panneau Google Analytics a été créé. Son objectif est de diviser les données du panneau en: total, rapport pour les utilisateurs connectés et rapport pour les utilisateurs qui ne se sont pas connectés pour des métriques particulières..
Le segment lui-même est créé par Segments avancés => Créer un nouveau segment avancé. Ensuite, vous devez définir les dimensions en fonction de la capture d'écran ci-dessous:
La variable que nous avons définie en utilisant JavaScript était dans le premier emplacement, nous devons donc sélectionner Clé 1 et Valeur 1. Ensuite, nous définissons ensemble la clé qui nous intéresse (type d'utilisateur) et la valeur de la clé définie (visiteur) à l'aide de la concaténation. Ensuite, nous nommons et testons le segment avancé. Le nombre de visites au cours d'une période donnée pour des segments particuliers sera calculé dans le test..
Nous définissons le deuxième segment qui prend en compte les utilisateurs connectés de la même manière. Nous pouvons le créer par analogie avec le modèle présenté ci-dessus - à la différence que la variable personnalisée est définie comme suit: utilisateur régulier.
Après avoir établi les deux segments, nous pouvons les activer. Le résultat est présenté ci-dessous. Un tel ensemble de données constitue une base idéale pour une analyse approfondie des activités d’une page Web..
L'utilisation de variables personnalisées se traduit par des décisions de site plus justifiées et plus précises.
L'exemple présenté dans cet article illustre uniquement le processus d'utilisation d'une seule variable personnalisée et la détermination de la meilleure façon de gérer un site Web, en fonction du type de visiteur. Bien sûr, ce n’est que le début. Les variables personnalisées peuvent devenir incroyablement puissantes lorsque nous combinons plusieurs d’entre elles en même temps. À titre d’exemple, avec les données applicables issues du processus d’inscription d’un site Web, nous pouvons suivre non seulement le sexe du visiteur (niveau session), mais également sa tranche d’âge (niveau session). De plus, nous pourrions diviser les visiteurs en groupes ayant effectué des achats dans notre eShop fictif, ou même suivre ceux qui ont réalisé une action spécifique, par exemple en cliquant sur un bouton Facebook..
Ces techniques se traduisent par des décisions de site plus justes et plus précises.
