[Mise à jour juin 2013] Google Analytics propose désormais une nouvelle dimension pour rapports personnalisés qui indique le nom du jour de la semaine – en anglais.
[Mise à jour 2013] Le rapport jour de la semaine n’est plus disponible dans Google Analytics, ce billet illustre donc la méthode rapport personnalisé Google Analytics.
Comme c’est le genre de sujet que je vais aborder dans le cycle de formations Google Analytics que j’assure avec Hub’Sales, je vais vous parler d’une façon d’analyser quel jour de la semaine est le plus intéressant en terme de trafic – de visites dans ce cas précis.
Tout d’abord, vous devez savoir que ce genre d’information n’est pas disponible par défaut dans Google Analytics 🙁 (ça, c’est fait)
Vous verrez également que le jour de la semaine n’est pas clairement identifié dans Google Analytics, c’est pourquoi vous aurez besoin d’utiliser un tableur comme Excel ou un logiciel comme Tableau pour rendre lisibles les noms des jours après avoir extrait de la donnée brute depuis Google Analytics.
Vous êtes prêts? C’est parti!
Création du rapport personnalisé Google Analytics jours de la semaine
Dans Google Analytics, créez un rapport personnalisé et appelez le « Jours de la semaine ».
Choisissez un tableau statique et ajoutez les dimensions suivantes:
- Jour de la semaine
- Date
Pour faire simple, ajoutons pour l’instant les métriques suivantes:
- Visites
- Taux de conversion
Votre interface de construction de rapport personnalisé devrait ressembler à ca:
Vous obtiendrez ce type de rapport:
Vous aurez peut être remarqué que j’aurais pu choisir comme filtre une exclusion de jour de la semaine qui n’inclut que les jours du numéro 1 au numéro 5 inclus (hors 0 et 6) pour obtenir les jours de semaines par rapports au week-end.
Attention, la suite de ce billet devient plus technique : âmes sensibles s’abstenir!
On passe tout dans Excel!
Une fois que le rapport vous plaît, cliquez sur le bouton d’export en haut de l’écran:
Choisissez le format « CSV pour Excel », téléchargez le fichier où bon vous semble et ouvrez-le dans Excel.
Dans la colonne contenant les numéros de jours, remplacez les numéros (0 = Dimanche, 1 = Lundi, etc…).
Vous pouvez également créer une macro qui fera le sale boulot pour vous 🙂
Sélectionnez tout le tableau de données contenant et allez dans Données > Rapport de tableau croisé dynamique
Un nouveau dialogue s’ouvre dans lequel vous ferez ensuite glisser le champ Jour sur la colonne de gauche du tableau et le champ Visites sur la zone Données.
Maintenant un peu de tri! Faites un clic droit sur un des jours de la liste
Sélectionnez Paramètres de champ et dans l’écran suivant choisissez Avancé… puis dans Tri automatique, sélectionnez un tri décroissant sur le champ Somme sur Visites:
Vous obtiendrez enfin le tableau dont vous rêviez 😉
En conclusion:
On peut en effet se contenter du rapport personnalisé si vous pouvez vous contenter de traduire 0 = Dimanche par vous-mêmes. Cette technique d’export est beaucoup moins directe que l’utilisation de l’interface Google Analytics mais l’outil ne permet plus ce genre de rapport.
[Mise à jour juin 2013] On accède plus facilement à l’information avec les noms de jours de la semaine mais on a des jours en anglais et un tri qui commence au mieux le dimanche. Le tableau croisé dynamique a encore de beaux jours devant lui.
Cela dit, maintenant que vous avez cette méthode, vous pouvez choisir une plage de données plus importante pour votre tableau croisé dynamique et le tableau pourra être mis à jour en un instant!
Vous pouvez également passer par un traitement de données via l’API Google Analytics pour récupérer directement ce genre d’information!
Bien entendu, si d’autres solutions fournissent le même genre d’export CSV, pour pouvez appliquer ce même procédé 😉
Comme d’habitude, vos commentaires constructifs sont les bienvenus 😉
Sur ce, bonne analyse à toutes et à tous!
Bon article !
Mais il y a beaucoup plus simple dans Excel en utilisant la fonction somme.si (sumif en anglais) dans l’exemple ci-dessous :
=somme.si(A:A; »dimanche* »;B:B) pour retrouver toutes les visites du dimanche par exemple.
J’ai mis un fichier excel d’exemple à l’adresse :
http://dl.dropbox.com/u/1105645/Analytics_monsite_com_test_jour.xls
Merci Hubert!
Oui, SUMIF est plus direct 😉 Cela dit comme mon billet le suggère, on peut extraire bien plus de données qu’une simple colonne de visites.
C’est notamment le cas grâce à l’API et aux rapports personnalisés (jusqu’à 8 colonnes de données)
C’est dans ce contexte que le tableau croisé devient réellement puissant!
Merci pour cette astuce très intéressante !
Cela dit on peut s’interroger sur sa pertinence, dans mon cas par exemple j’ai des pics de visites les jours ou j’ai posté mon lien sur scoopéo ou fuzz. Ca fausse un peu la moyenne !
@Julien : Suffit d’exclure les referrers scoopeo et fuzz de tes résultats je suppose 😉
Bonjour,
merci pour ces infos (un peu techniques)
PHT
astuce très intéressante, il est vrai que c’est étonnant que google analytics ne permette pas de récolter ce genre d’informations qui est pourtant stratégique.
merci pour l’info je fais faire le test de suite.
Merci pour ce tuto. Les résultats obtenus me donnent un élément de réponse quant au jour le plus approprié pour effectuer un envoi d’e-mailing (opt-in bien sûr !). Exploitant moi-même sous Mac, je ne peux que saluer vos captures d’écran du système éponyme qui ont rendu ce tuto…confortable ! Merci
Merci pour le tuto, simple et efficace, comme d’habitude.
le tuto est intéressant mais en quoi c’est utile de connaitre le jour de la semaine ou il y a plus de visite?
Déjà cela permet de définir un cycle de publication pour s’assurer que ses contenus sont les plus vus.
Si on sait que les internautes sont plus réceptifs à un contenu un jour donné, on peut aussi lancer et cibler des campagnes e-mailing, Adwords, radio, télé et presse plus performantes.
Interessant, et applicable a ce bon vieux SiteCatalyst j’imagine!
J’ai pas pensais à tout ça. Merci pour l’info et la méthode de calcule.
By th way j’adore tes billet des GG Analytics