Terrain : par où commencer l'exploitation des données ? Une approche Looker Studio et BigQuery sans viser la perfection

Il y a un peu de temps déjà, dans mes articles précédents, je vous ai parlé de ma participation à des événements sur l'exploitation des données et de l'obtention de certifications. Cette fois, je vais présenter la création de tableaux de bord avec Looker Studio.

Au départ, j'appréhendais un peu la tâche. Pourtant, en regroupant les chiffres dans des graphiques, de nouvelles questions et de nouveaux centres d'intérêt apparaissent spontanément : « Pourquoi cette tendance ? » ou « Quelles données faudrait-il pour aller plus loin ? ». Au fil des essais et des erreurs, j'ai découvert un plaisir qui m'a vite absorbé.

Il est vrai que les premiers pas peuvent sembler intimidants. C'est pourquoi cet article propose quelques pistes à ceux qui trouvent l'exploitation des données difficile d'accès, en partageant l'approche légère de tableaux de bord que nous utilisons chez Liberogic.

J'espère que cet article donnera envie à davantage de personnes de se lancer avec sérénité, en se disant qu'il n'est pas nécessaire d'être aussi préoccupé et qu'elles peuvent elles aussi essayer.

Qu'est-ce que Looker Studio ?

Beaucoup d'entre vous le connaissent peut-être déjà : Looker Studio est un outil de business intelligence (BI) proposé par Google.

Il permet de regrouper en un seul tableau de bord les données dispersées dans différentes interfaces, comme Google Analytics, Google Ads ou Google Search Console.

Si la création de rapports se fait par glisser-déposer, la personnalisation possible fait qu'il est utilisé par un large public, des débutants aux experts.

L'outil étant gratuit, n'hésitez pas à l'essayer si cet article vous a donné envie.

https://lookerstudio.google.com/overview

L'idéal serait un endroit où l'on trouve tout au même endroit.

Le suivi de la fréquentation du site se fait à l'échelle hebdomadaire, mensuelle et annuelle, et des rapports détaillés spécialisés par domaine sont également proposés, tels que les « rapports d'événements », les « rapports de recherche » ou les « rapports de trafic ».

Notre objectif est ainsi de pouvoir passer en toute fluidité de la vue d'ensemble à l'analyse approfondie, directement dans Looker Studio.

Dit ainsi, cela peut sembler assez maîtrisé, mais en réalité, c'est beaucoup de tâtonnements.

Coulisses de la création du tableau de bord

Pour commencer, nous avons opté pour la solution la plus simple : regrouper les rapports hebdomadaires et mensuels.

Le tableau de bord est principalement construit à partir des tables de données issues de GA4 et d'autres sources similaires.

• Rapport hebdomadaire

  Utilisé pour suivre les premières performances d'un article qui vient d'être publié, ainsi que les mots-clés tendance de la semaine, afin d'appréhender la croissance par rapport à la semaine précédente et les évolutions récentes.

• Rapports mensuels et annuels

  Consultation de l'évolution sur les six derniers mois et des comparaisons avec l'année précédente afin de suivre la croissance globale du site. Utilisé comme « observation régulière » pour évaluer l'état du site sur le moyen et long terme, notamment à travers l'évolution de la répartition des appareils et de la proportion de nouveaux visiteurs et de visiteurs récurrents.

Tous les rapports exploitent les nombreuses représentations visuelles de Looker Studio afin de permettre une compréhension intuitive de la situation.

Voici un bref aperçu de la manière dont ces rapports sont utilisés.

1. Utilisation des tableaux de bord et des graphiques

Les indicateurs clés sont affichés en grand dans des « tableaux de bord » et des valeurs de comparaison sont placées à côté, afin de repérer rapidement toute anomalie.

L'évolution des visites est présentée sous forme de « courbes » ou de « graphiques temporels », permettant de suivre visuellement l'état de la fréquentation.

② Visualisation multidimensionnelle

Représentation des proportions d'appareils et des nouveaux utilisateurs par rapport aux visiteurs récurrents à l'aide de graphiques circulaires, entre autres. Les variations de proportions, difficiles à saisir à partir d'une simple liste de chiffres, apparaissent ainsi d'un coup d'œil.

③ Tableaux de données détaillés

Nous avons également créé des listes extraites uniquement des éléments qui nous intéressent, comme le temps d'engagement par chemin de page.

Une fois les rapports de base bien en place, nous nous sommes lancés dans l'intégration avec BigQuery afin d'aller plus loin dans l'analyse.

Par exemple, la visualisation des déplacements entre les pages du site, difficile à représenter avec les fonctionnalités standard.

En organisant les données accumulées dans BigQuery et en les intégrant au « diagramme de Sankey » de Looker Studio, nous pouvons désormais saisir intuitivement les mouvements au sein du site.

Nous sommes actuellement en train de mettre en place un pipeline afin d'automatiser cette requête et de garantir que les données reflètent toujours les informations les plus récentes.

Concernant la visualisation, elle n'est pas encore aussi soignée que celle de GA4, nous continuons donc d'ajuster cet aspect.

Nous avons également employé l'« intégration de données », qui consiste à combiner différentes tables de données, afin de suivre l'évolution du classement moyen dans les résultats de recherche par mot-clé, ou encore de constituer un TOP 10 des sujets populaires par pays...

Comme nous avons tendance à intégrer un maximum d'éléments qui nous semblaient intéressants à découvrir, nous peinons, à vrai dire, à rendre le tableau de bord clair et bien structuré.

Ce tableau de bord est néanmoins utilisé lors de notre réunion hebdomadaire.

Notre entreprise accordant une grande importance à la production de contenus, le « TOP 10 des articles populaires » est un indicateur qui suscite un intérêt particulier.

Voir ses propres articles lus se traduire en chiffres est, il faut le dire, très gratifiant, et il est également très intéressant de découvrir la diversité des sujets qui suscitent l'attention selon les pays, comme le fait qu'un article soit « peu lu au Japon, mais très populaire à l'étranger ».

Conclusion

Bien que la précision soit encore en cours d'amélioration, nous attachons aujourd'hui plus d'importance à « explorer les données avec la main à la pâte pour y repérer les germes de nouvelles découvertes, plutôt que de viser une réponse parfaite à 100 % ».

Plutôt que de se battre avec les chiffres le front plissé, on ouvre le tableau de bord d'un air détendu : « Alors, ces résultats de la semaine, ça donne quoi ? »

Même avec une approche aussi légère, c'est bel et bien une « exploitation des données ».

※ Les différentes données utilisées sont traitées conformément à notre politique de confidentialité, sous forme de statistiques anonymisées reposant sur des identifiants ne permettant pas d'identifier les individus.