Réponses de Certification Google Analytics (GA4)

À quoi peuvent vous servir vos données Google Analytics une fois que vous les avez exportées vers BigQuery ?

• Vous pouvez accéder à des rapports propres aux applications qui rendent compte, par exemple, des données de plantage, de l’efficacité des notifications et des performances des liens profonds
• Vous pouvez utiliser les conversions pour définir les enchères des campagnes publicitaires, et les audiences pour cibler ces campagnes
• Vous pouvez les interroger à l’aide d’une requête SQL pour répondre aux questions que vous vous posez, et obtenir des insights sur les produits, les utilisateurs et les canaux
• Vous pouvez utiliser les audiences pour cibler les tests de votre site et tester des variantes de vos pages Web

Explication:

La réponse correcte est Vous pouvez les interroger à l’aide d’une requête SQL pour répondre aux questions que vous vous posez, et obtenir des insights sur les produits, les utilisateurs et les canaux. Lorsque vous exportez vos données Google Analytics vers BigQuery, vous disposez d’un entrepôt de données massif et flexible qui vous permet d’effectuer des analyses approfondies à l’aide de requêtes SQL. Cette approche vous donne la liberté d’explorer vos données de manière personnalisée, en posant des questions spécifiques pour obtenir des insights sur divers aspects de votre site Web, tels que les performances des produits, le comportement des utilisateurs et l’efficacité des canaux marketing. En utilisant des requêtes SQL, vous pouvez effectuer des analyses avancées, créer des tableaux de bord personnalisés et identifier des tendances ou des modèles qui pourraient ne pas être visibles dans les rapports standard de Google Analytics. Cette capacité à interroger et à analyser les données de manière flexible et approfondie est extrêmement précieuse pour optimiser les performances de votre site Web, affiner vos stratégies marketing et améliorer l’expérience utilisateur globale.

Pour associer une propriété Google Analytics à BigQuery, vous avez le choix entre deux options pour la fréquence d’exportation des données. Quelles sont-elles ?

• “Quotidienne” et “Exportation en flux continu”
• “Toutes les heures” et “Exportation en flux continu”
• “Quotidienne” et “Hebdomadaire”
• “Hebdomadaire” et “Exportation en flux continu”

Explication:

Pour associer une propriété Google Analytics à BigQuery, vous avez le choix entre deux options pour la fréquence d’exportation des données : ‘Quotidienne’ et ‘Exportation en flux continu’. Ces options offrent une flexibilité dans la gestion et la disponibilité des données entre Google Analytics et BigQuery. L’option ‘Quotidienne’ permet l’exportation des données une fois par jour, fournissant des mises à jour régulières pour l’analyse des données. D’autre part, l’option ‘Exportation en flux continu’ assure un transfert de données en temps réel, ce qui permet d’avoir des données actualisées instantanément dans BigQuery, offrant ainsi une vision en temps réel des activités des utilisateurs sur le site. Ces deux options répondent à différents besoins en matière de fréquence de mise à jour des données, en fonction des exigences spécifiques de l’analyse et du reporting dans BigQuery, et permettent aux utilisateurs de choisir la méthode qui convient le mieux à leurs besoins analytiques.

Vous souhaitez créer des audiences pour votre site e-commerce en segmentant les utilisateurs selon des paramètres pertinents pour votre entreprise (tels que les utilisateurs ayant effectué un achat). Quelle approche vous permettrait d’obtenir une audience prédictive ?

• Créer une audience composée d’utilisateurs ayant commencé le processus de paiement sans finaliser leur achat
• Créer une audience composée d’utilisateurs ayant ajouté des articles à leur liste de souhaits d’achat
• Créer une audience composée d’utilisateurs ayant effectué un achat au cours des 30 derniers jours
• Créer une audience composée d’utilisateurs susceptibles d’effectuer un achat dans les sept prochains jours

Explication:

Pour obtenir une audience prédictive pour votre site e-commerce, la meilleure approche serait de créer une audience composée d’utilisateurs susceptibles d’effectuer un achat dans les sept prochains jours. Cette approche repose sur l’utilisation de données et d’algorithmes prédictifs pour anticiper le comportement futur des utilisateurs, ce qui permet à votre entreprise de cibler efficacement les utilisateurs les plus susceptibles de convertir en clients. Contrairement aux autres options, qui se concentrent sur des actions passées ou présentes des utilisateurs, cette approche cherche à prédire leur comportement futur en se basant sur des modèles statistiques et des données comportementales. En identifiant les utilisateurs ayant une forte probabilité d’achat dans un avenir proche, vous pouvez adapter vos stratégies marketing pour les inciter à finaliser leur achat, ce qui peut augmenter significativement les taux de conversion et les revenus de votre site e-commerce.

Que devez-vous implémenter en premier pour recueillir des insights concernant votre site Web et créer des rapports à partir de ces informations via Google Analytics ?

• SDK Analytics
• Balise Analytics
• Annonces Google
• SDK Firebase

Explication:

Pour recueillir des insights concernant votre site Web et créer des rapports à partir de ces informations via Google Analytics, la première étape consiste à implémenter la Balise Analytics. La balise Analytics est un petit extrait de code JavaScript que vous ajoutez à chaque page de votre site Web, ce qui permet à Google Analytics de collecter des données sur le comportement des utilisateurs lorsqu’ils interagissent avec votre site. Cette balise est essentielle pour démarrer le processus de suivi des données, car elle initialise la collecte d’informations telles que les pages visitées, les actions effectuées par les utilisateurs et les données sur les sessions. Une fois la balise Analytics correctement implémentée sur votre site Web, vous pouvez commencer à recueillir des données et à générer des rapports dans Google Analytics, ce qui vous permettra de mieux comprendre le comportement de vos utilisateurs, d’identifier les tendances, et d’évaluer les performances de votre site. Ensuite, vous pourrez explorer d’autres fonctionnalités et configurations avancées de Google Analytics pour obtenir des insights plus approfondis et prendre des décisions plus éclairées pour améliorer votre site Web et atteindre vos objectifs commerciaux. Ainsi, l’implémentation de la balise Analytics est la première étape cruciale pour tirer parti de la puissance de Google Analytics et obtenir des insights pertinents sur votre site Web.

Cette fonctionnalité Analytics vous permet de corréler les comportements de clients spécifiques entre différentes interactions, et sur divers appareils et plates-formes, en associant vos identifiants à ces clients.

• Device-ID
• User-ID
• Déclencheurs d’audience
• Audiences prédictives

Explication:

La fonctionnalité Analytics qui permet de corréler les comportements de clients spécifiques entre différentes interactions, et sur divers appareils et plates-formes, en associant vos identifiants à ces clients est User-ID. En utilisant des identifiants d’utilisateur uniques et persistants, la fonction User-ID permet de suivre le parcours des utilisateurs à travers différents canaux, appareils et sessions, en associant les données à un utilisateur spécifique plutôt qu’à un appareil ou à une session spécifique. Cela permet une analyse plus approfondie et précise du comportement des utilisateurs tout au long de leur parcours, ce qui peut fournir des insights précieux pour optimiser l’expérience utilisateur, personnaliser les interactions et améliorer les performances commerciales. En associant les identifiants d’utilisateur à travers les différentes interactions, la fonction User-ID permet également de mesurer l’efficacité des campagnes marketing sur plusieurs points de contact et de comprendre le comportement des clients de manière holistique, contribuant ainsi à une meilleure prise de décision et à une amélioration continue de l’expérience client.

Vous voulez exécuter des requêtes et combiner certaines de vos données hors connexion avec les données Analytics. Pour ce faire, vous souhaitez exporter vos données Google Analytics vers BigQuery. Quelles propriétés Analytics peuvent exporter des données vers BigQuery ?

• Propriétés standards ou Analytics 360 utilisant Universal Analytics
• Propriétés standards ou Analytics 360 utilisant GA4
• Propriétés standards uniquement, dans GA4 ou Universal Analytics
• Propriétés Analytics 360 uniquement, dans GA4 ou Universal Analytics

Explication:

Pour exporter vos données Google Analytics vers BigQuery afin d’exécuter des requêtes et de combiner certaines de vos données hors connexion avec les données Analytics, vous pouvez le faire à partir de ‘Propriétés standards ou Analytics 360 utilisant GA4’. Cela signifie que vous pouvez exporter des données à partir de n’importe quelle propriété Google Analytics, qu’elle soit une propriété standard ou une propriété Analytics 360, et qu’elle utilise la version GA4 de Google Analytics. Cette flexibilité vous permet d’accéder aux données de votre site Web ou de votre application, quel que soit le niveau de votre compte Google Analytics, et de les importer dans BigQuery pour une analyse plus approfondie et personnalisée. En utilisant BigQuery comme entrepôt de données, vous pouvez effectuer des requêtes complexes, croiser des données provenant de différentes sources, et ainsi obtenir des insights plus approfondis et exploitables pour votre entreprise. Ainsi, la possibilité d’exporter des données vers BigQuery à partir de propriétés standards ou Analytics 360 utilisant GA4 vous offre une solution puissante pour intégrer et analyser vos données Google Analytics avec d’autres données hors ligne, ou provenant d’autres sources, pour une prise de décision plus informée et plus efficace.