{"id":1606,"date":"2013-03-04T23:09:57","date_gmt":"2013-03-04T22:09:57","guid":{"rendered":"https:\/\/juliencoquet.com\/?p=1606"},"modified":"2019-03-29T15:28:49","modified_gmt":"2019-03-29T14:28:49","slug":"google-analytics-utilisation-de-zones-de-chaleur-dans-excel","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/juliencoquet.com\/fr\/2013\/03\/04\/google-analytics-utilisation-de-zones-de-chaleur-dans-excel\/","title":{"rendered":"Google Analytics : utilisation de zones de chaleur dans Excel"},"content":{"rendered":"

Salut les kids<\/a>,<\/p>\n

je vous livre dans ce billet une petite astuce pour mieux visualiser votre conversion dans Google Analytics.<\/p>\n

Bien s\u00fbr, il existe de nombreuses mani\u00e8res d’analyser\u00a0visuellement l<\/span>es donn\u00e9es directement dans Google Analytics – ou dans toute autre solution de digital analytics en fait. Mais lisez la suite de ce billet et je vais vous montrer une astuce … dans Excel \ud83d\ude09<\/span><\/p>\n

Vous avez ouvert votre interface Google Analytics ? C’est parti ! Dans ce billet, nous allons prendre un exemple assez basique : comprendre quels jours de la semaine g\u00e9n\u00e8rent le plus de conversions. Ce rapport n’est pas disponible par d\u00e9faut dans Google Analytics ; nous devrons donc cr\u00e9er notre propre rapport personnalis\u00e9. Nous allons commencer par cr\u00e9er un rapport personnalis\u00e9 utilisant un tableau de donn\u00e9es statique. J’ai seulement besoin de 2 dimensions (les champs verts) pour cet exemple donc j’ai choisi ici Jour de la semaine et la Date.<\/p>\n

En ce qui concerne les m\u00e9triques (les colonnes), amusez-vous et ajoutez ce que vous voulez mais, pour les besoins de l’exercice, nous voulons montrer la conversion donc choisissez le taux de conversion pour un objectif donn\u00e9. Si vous voulez travailler \u00e0 un niveau plus macro, utilisez le taux de conversion global mais rappelez vous qu’il s’agit d’une sommation des diff\u00e9rents taux de conversion : comme on a jusqu’\u00e0 20 objectifs par profil, on peut vite monter jusqu’\u00e0 … 2000% de conversion dans un sc\u00e9nario optimum, mais je m’\u00e9loigne du sujet.<\/p>\n

Voici \u00e0 quoi votre interface de cr\u00e9ation de rapports devrait ressembler:<\/p>\n

\"zones<\/p>\n

\u00a0<\/span><\/p>\n

Dans le doute, suivez ce lien et vous obtiendrez une copie du rapport personnalis\u00e9 pour votre profil<\/a>. Il vous en prie \ud83d\ude42<\/p>\n

Quoi qu’il en soit, vous devriez obtenir un r\u00e9sultat qui ressemble \u00e0 ce qui suit:<\/p>\n

\"zones<\/a><\/p>\n

Remarquez que j’utilise la p\u00e9riode standard de 30 jours calendaires glissants. Cela signifie que je vais devoir augmenter le nombre de lignes de ce rapport pour inclure tous les jours de la p\u00e9riode choisie.<\/p>\n

Analytics pour les nuls<\/strong>: Ca para\u00eet \u00e9vident mais…pour une p\u00e9riode de 30 jours, vous avez besoin de 30 lignes alors s\u00e9lectionnez 50 lignes au lieu des 10 par d\u00e9faut. C’est bon? \ud83d\ude09<\/p>\n

Vous allez vous retrouver avec 30 lignes avec des num\u00e9ros de jours? Ne paniquez pas, 0 correspond au dimanche (on est sur une base US, eh oui), 1 au lundi, jusqu’au 6 qui correspond au samedi. L’autre colonne contient tous les jours de la p\u00e9riode, dans le format AAAAMMJJ (pratique pour le tri).<\/p>\n

Tr\u00e8s bien. Maintenant, que diable puis-je faire avec ces donn\u00e9es ? Dans un rapport Google Analytics standard, on *pourrait* montrer la comparaison par rapport \u00e0 la \u00ab\u00a0moyenne du site\u00a0\u00bb\u00a0en utilisant notamment la visualisation avec des marqueurs (rouges et verts) de comparaison horizontale. Malheureusement, il s’agit ici d’un rapport personnalis\u00e9 : \u00a0nous devrons donc utiliser notre imagination et, comble de l’ironie, Excel. Si vous pouvez vous le permettre, vous pourriez probablement obtenir le m\u00eame r\u00e9sultat avec Tableau<\/a>, QlikView<\/a> ou BIME<\/a>, mais c’est un sujet pour un autre billet ici ou sur le blog digital analytics Hub’Sales<\/a>\u00a0\ud83d\ude09<\/p>\n

Maintenant, nous allons exporter ce rapport qui tue dans un format qu’Excel peut comprendre, ce qui tombe bien vu que Google Analytics g\u00e8re d\u00e9sormais les exports en Excel 2007 et ult\u00e9rieur (extension .xlsx). En fait cet export est pratique par rapport au CSV et consorts car il cr\u00e9e des onglets s\u00e9par\u00e9s pour la description et pour les donn\u00e9es. Alors allons-y, exportons gaiement! Et n’oubliez pas d’extraire suffisamment de lignes.<\/p>\n

Ouvrez votre export dans Excel et naviguez dans l’onglet \u00ab\u00a0Dataset1\u00a0\u00bb (\u00ab\u00a0Ensemble de donn\u00e9es1\u00a0\u00bb en fran\u00e7ais) : vos donn\u00e9es sont l\u00e0, youpi! Maintenant, nous allons convertir ces num\u00e9ros de jour en noms de jour. Utilisez la fonction chercher \/ remplacer d’Excel ou enregistrez une macro. Vous pouvez r\u00e9utiliser le code VBA pour Excel ci-dessous:<\/p>\n

[code]Sub remplaceJoursSemaine()
\n‘
\n‘ Macro remplaceJoursSemaine
\n‘ Remplace les num\u00e9ros de jour (0-6) par des noms de jour (Dim-Sat)
\n‘
\n Cells.Replace What:="0", Replacement:="Dim", LookAt:=xlWhole, _
\n SearchOrder:=xlByColumns, MatchCase:=False
\n Cells.Replace What:="1", Replacement:="Lun", LookAt:=xlWhole, _
\n SearchOrder:=xlByColumns, MatchCase:=False
\n Cells.Replace What:="2", Replacement:="Mar", LookAt:=xlWhole, _
\n SearchOrder:=xlByColumns, MatchCase:=False
\n Cells.Replace What:="3", Replacement:="Mer", LookAt:=xlWhole, _
\n SearchOrder:=xlByColumns, MatchCase:=False
\n Cells.Replace What:="4", Replacement:="Jeu", LookAt:=xlWhole, _
\n SearchOrder:=xlByColumns, MatchCase:=False
\n Cells.Replace What:="5", Replacement:="Ven", LookAt:=xlWhole, _
\n SearchOrder:=xlByColumns, MatchCase:=False
\n Cells.Replace What:="6", Replacement:="Sam", LookAt:=xlWhole, _
\n SearchOrder:=xlByColumns, MatchCase:=False
\nEnd Sub
\n[\/code]<\/p>\n

La prochaine fois, vous aurez seulement besoin d’ex\u00e9cuter la macro au lieu de faire un chercher \/ remplacer 7 fois de suite.<\/p>\n

Maintenant, nous allons utiliser ces donn\u00e9es et utiliser un tableau crois\u00e9 dynamique (l’interface de cr\u00e9ation de table de pivot est diff\u00e9rente sur un PC, mais vous aurez compris le principe). S\u00e9lectionnez toutes vos donn\u00e9es et cr\u00e9ez un tableau crois\u00e9 dynamique. Si vous aviez utilis\u00e9 Excel jusqu’\u00e0 aujourd’hui\u00a0sans utiliser des tableaux crois\u00e9s dynamiques, je ne peux pas vous aider \ud83d\ude09<\/p>\n

\"zones<\/a><\/p>\n

Remarquez que j’ai utilis\u00e9 le Jour de la semaine comme colonne et le Taux de conversion dans les valeurs, mais j’ai choisi de l’afficher en tant que moyenne et pas comme somme. Maintenant, nous allons ajouter un peu de mise en forme en transformant ces chiffres en pourcentages avec deux d\u00e9cimales. Pour moins de confusion, masquer les lignes et colonnes de totaux, elles ne servant pas \u00e0 grand’chose. Notez que vous pouvez r\u00e9-agencer vos colonnes en les cliquant\/d\u00e9pla\u00e7ant afin de mettre la semaine dans l’ordre.\u00a0Maintenant, s\u00e9lectionnez vos valeurs, et allez dans Mise en forme conditionnelle (Excel 2007 et sup\u00e9rieur), puis s\u00e9lectionnez une \u00e9chelle de couleurs (vert\/orange\/rouge par exemple):<\/p>\n

\"ga<\/a><\/p>\n

Oui, je sais, mon Excel du moment est sur Mac et en anglais, mais vous ne devriez pas avoir trop de mal \u00e0 retrouver l’\u00e9quivalent dans la version PC fran\u00e7aise \ud83d\ude09<\/p>\n

Le r\u00e9sultat? Une repr\u00e9sentation claire, par codes couleur en \u00ab\u00a0zones de chaleur\u00a0\u00bb de la conversion de votre site par jour de la semaine comme indiqu\u00e9 ci-dessous:<\/p>\n

\"zones<\/a><\/p>\n

Maintenant, retournez \u00e0 l’interface de cr\u00e9ation du tableau crois\u00e9 dynamique et ajoutez la date comme lignes et BIM(E)<\/a>!<\/p>\n

\"zones<\/a><\/p>\n

J’ai maintenant une vue claire de mon taux de conversion par jour de la semaine sur la p\u00e9riode. Et je peux utiliser cette m\u00e9thode pour de nombreux rapports extraits de Google Analytics!<\/p>\n

Nous allons \u00e9tendre cet exemple aux heures de la journ\u00e9e par jour de la semaine, une information non disponible dans Google Analytics, \u00e0 moins d’un rapport personnalis\u00e9:<\/p>\n

\"zones<\/a><\/p>\n

Encore une fois, utilisez un tableau statique et s\u00e9lectionnez Heure (pas Heure de la journ\u00e9e, j’insiste) et Jour de la semaine comme dimensions en ajoutant les Visites et le Taux de conversion global comme colonnes – ou autre chose, apr\u00e8s tout. Attendez-vous \u00e0 un maximum de 168 (24 x 7) lignes dans votre rapport Google Analytics, donc s\u00e9lectionnez d\u00e8s maintenant un grand nombre de lignes (250) dans le menu d\u00e9roulant en bas du rapport.<\/p>\n

Astuce de briscard<\/strong>: vous pouvez \u00e9galement jouer avec les param\u00e8tres d’URL du rapport pour obtenir le nombre de lignes dont vous avez besoin \ud83d\ude09<\/p>\n

Satisfait de votre rapport? Exportez-le vers Excel \u00e0 nouveau! Remplacez les num\u00e9ros de jour par leur noms respectifs en utilisant la macro plus haut mais, par mesure de pr\u00e9caution, coupez les valeurs de la colonne A de votre Excel, ex\u00e9cutez la macro, puis re-collez les donn\u00e9es dans la colonne A.<\/p>\n

S\u00e9lectionnez toutes les donn\u00e9es, cr\u00e9ez un nouveau tableau crois\u00e9 dynamique utilisez le Jour de la semaine comme colonne et l’Heure pour les lignes, la moyenne du Taux de conversion comme valeur. Appliquez la mise en forme (pourcentage, d\u00e9cimales) et ajoutez la mise en forme conditionnelle.<\/p>\n

Et l\u00e0, sous vos yeux \u00e9merveill\u00e9s mesdames et messieurs: voici le taux de conversion de votre site Web par jour et par heure. Clair, net, pr\u00e9cis.<\/p>\n

\"zones<\/a><\/p>\n

Et voil\u00e0 le travail!<\/p>\n

Dans un autre billet (ou dans les commentaires), nous pouvons discuter de l’utilisation de l’API Google Analytics et\/ou de plug-ins pour Excel tels que Tatvic<\/a> ou Excellent Analytics<\/a> qui permettent de rafra\u00eechir vos donn\u00e9es directement depuis Google Analytics et mettre \u00e0 jour automatiquement le tableau crois\u00e9 dynamique.<\/p>\n

Oui je sais : c’est un peu triste que nous devions recourir \u00e0 l’utilisation d’Excel pour tirer ce genre de visualisation mais esp\u00e9rons que Google finira par int\u00e9grer un syst\u00e8me similaire dans une prochaine version de Google Analytics!<\/p>\n

Cette technique vous a plu? Faites-le savoir dans les commentaires et\/ou contactez-moi<\/a> pour plus d’informations.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Salut les kids, je vous livre dans ce billet une petite astuce pour mieux visualiser votre conversion dans Google Analytics. Bien s\u00fbr, il existe de nombreuses mani\u00e8res d’analyser\u00a0visuellement les donn\u00e9es directement dans Google Analytics – ou dans toute autre solution de digital analytics en fait. 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