Tu sais déjà que l'IA peut être extrêmement utile pour l'analytique. Elle est conçue pour analyser de grands ensembles de données. C'est pourquoi il n'est pas surprenant que Google Analytics 4 (GA4) ait intégré de nombreuses fonctionnalités avancées pilotées par l'IA dans ses capacités.

Dans cet article, nous explorerons deux aspects clés des fonctionnalités d'IA de Google Analytics : les métriques prédictives et les audiences prédictives. Ces outils ne concernent pas seulement l'analyse des données ; ils portent sur la prévision et la stratégie, permettant aux entreprises de prendre des décisions plus éclairées.

Comment Google Analytics 4 utilise-t-il l'IA ?

Google Analytics 4 utilise l'IA de deux manières cruciales. La première est à travers les audiences prédictives, où les algorithmes d'IA segmentent les utilisateurs en fonction de leur probabilité de manifester des comportements spécifiques, tels que réaliser un achat ou se désengager. Cette segmentation permet aux marketeurs de personnaliser leurs stratégies plus efficacement pour différents segments d'audience.

La deuxième manière dont GA4 tire parti de l'IA est par l'intégration de métriques prédictives et de segments dans les rapports. Cette fonctionnalité ne se limite pas aux simples métriques prédictives ; elle englobe également la création de segments basés sur des données prédictives. Cela permet une analyse plus approfondie des actions potentielles des clients, offrant des aperçus de la manière dont différents segments pourraient se comporter à l'avenir.

En ajoutant ces aperçus prédictifs directement dans les rapports, les entreprises obtiennent une vue complète de leur audience, leur permettant d'anticiper les tendances du marché et les comportements des utilisateurs avec une plus grande précision. Cette fonctionnalité avancée de GA4 marque un bond significatif en avant dans la stratégie commerciale et la prise de décision basées sur les données.

Quelles sont les audiences prédictives dans Google Analytics 4 ?

Commençons par explorer les audiences prédictives dans GA4. Cet aspect des audiences est une fonctionnalité transformatrice qui, liée à des comptes publicitaires comme Google Ads ou Display & Video 360, peut amplifier la performance des médias à travers la Google Marketing Platform. Elles sont particulièrement efficaces dans le ciblage d'audiences similaires, le remarketing et les stratégies de suppression d'audience.

Les audiences prédictives sont construites en utilisant des métriques prédictives, qui sont basées sur des modèles d'apprentissage automatique analysant les schémas de comportement des utilisateurs pour prévoir des actions futures.

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Ciblage d'audiences similaires

Les audiences prédictives de GA4 augmentent les capacités des audiences similaires de Google Ads en identifiant le pourcentage supérieur d'utilisateurs les plus susceptibles de faire un achat. Les marketeurs peuvent utiliser ces données pour cibler de nouveaux utilisateurs partageant des caractéristiques avec ce groupe à haute valeur, optimisant la portée plus efficacement que les méthodes traditionnelles telles que les augmentations de budget ou l'élargissement du ciblage.

Audiences de remarketing

Les audiences prédictives améliorent le remarketing en identifiant les utilisateurs à la veille de la conversion en fonction de leurs interactions, comme la consultation des détails du produit ou les activités dans le panier. En ciblant les utilisateurs identifiés comme susceptibles de se convertir à court terme, ou ceux prédits comme dépensant le plus, les marketeurs peuvent personnaliser leur approche pour augmenter les conversions et les revenus.

Inversement, ces audiences peuvent également identifier les utilisateurs à risque de se désengager. Cibler ces utilisateurs avec des messages ou des offres spécialisés peut aider à maintenir la rétention des clients, prévenir le désengagement et cultiver une base de clients fidèles.

Suppression d'audience

Les audiences prédictives peuvent également informer les stratégies visant à supprimer les annonces pour ceux ayant une forte probabilité de se convertir par eux-mêmes, comme les 10 % de clients prêts à se convertir prochainement. Cela permet une dépense média plus intelligente en se concentrant sur les utilisateurs qui peuvent nécessiter plus d'encouragements pour finaliser un achat.

**Quelles sont les métriques prédictives dans Google Analytics 4 ? **

GA4 propose trois métriques prédictives :

• Probabilité d'achat : Évalue la probabilité qu'un utilisateur réalise une conversion dans les 7 jours suivant son activité au cours des 28 derniers jours.
• Probabilité de désengagement : Estime la chance qu'un utilisateur ne revienne pas sur l'application ou le site dans les 7 jours.
• Revenu prévu : Projette le revenu des conversions d'achat d'un utilisateur dans les 28 jours suivants.

Êtes-vous éligible à utiliser les métriques prédictives dans GA4 ?

Pour tirer parti des métriques prédictives de GA4, telles que la probabilité d'achat et la probabilité de désengagement, il est essentiel de répondre à certaines conditions préalables pour que les algorithmes d'apprentissage automatique puissent se former efficacement.

Voici ce que vous devez configurer :

• Configuration d'événement : Assurez-vous que l'événement 'achat' est correctement configuré dans les paramètres de votre propriété GA4. Cet événement est essentiel pour que les algorithmes reconnaissent et apprennent des transactions des utilisateurs.
• Volume de données : Un ensemble de données substantiel est requis pour que l'IA apprenne. Vous aurez besoin d'au moins 1 000 échantillons positifs (acheteurs) et 1 000 échantillons négatifs (non-acheteurs ou utilisateurs désengagés). Cela signifie que vous devriez avoir une base d'utilisateurs où au moins 1 000 utilisateurs ont réalisé un achat et un autre 1 000 qui ne l'ont pas fait après avoir déclenché la condition prédictive.
• Qualité du modèle : Maintenez un trafic cohérent et de qualité qui génère des événements d'achat sur une durée minimale, typiquement un cycle de 28 jours. Cela permet à l'IA de discerner des modèles et de faire des prédictions précises.

Pour chaque utilisateur répondant à ces critères, GA4 calculera les métriques prédictives quotidiennement. Si les conditions préalables ne sont pas remplies ou si le nombre d'utilisateurs tombe en dessous du seuil requis, GA4 peut cesser de mettre à jour ces métriques, les rendant indisponibles.

Pour surveiller l'état de vos métriques prédictives, naviguez vers la section prédictive trouvée dans le 'constructeur d'audience' de GA4. Ici, vous trouverez des modèles d'audiences suggérées, qui fournissent des insights sur la performance et la fiabilité de vos prédictions.

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Rapport de valeur de canal prédit

Nous avons parlé d'audiences, et il est également important de considérer comment l'incorporation de l'IA dans vos rapports peut grandement améliorer la précision et les insights de votre analyse, en particulier lors de la création d'un rapport de valeur de canal prédit. Voici un guide étape par étape pour vous aider à intégrer l'IA dans ce processus.

Maintenant, je crée ces rapports dans le compte démo de GA4, et j'encourage tout le monde à l'explorer. Voici un lien vers le compte démo, qui offre une excellente opportunité d'examiner les données commerciales réelles et d'expérimenter avec les fonctionnalités de Google Analytics. De plus, je parcours une version de cette démo dans cette vidéo YouTube.

1. Une fois que vous ouvrez la propriété GA4, rendez-vous dans le menu de droite de GA4, cliquez sur 'Explorer'.

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1. Cliquez ensuite sur le modèle d'exploration 'Forme libre'.

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1. Maintenant, lorsque vous arrivez à ce modèle de rapport, effacez tout pour pouvoir partir de zéro. Cela devrait ressembler à quelque chose comme ceci :

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1. Ensuite, dirigez-vous vers les segments et cliquez sur le signe plus, ici nous cliquerons sur 'Segment d'utilisateur'.

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1. Maintenant, sous 'Add new condition', faites défiler jusqu'en bas et vous verrez qu'il y a une zone appelée Prédictive, en cliquant cela vous permettra de choisir des métriques prédictives pour segmenter vos données. Sélectionnez le Revenu Prévu et sous filtre, assurez-vous que 'Les plus susceptibles d'être de gros dépensiers' est coché, puis cliquez sur 'Appliquer'.

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1. Nommez votre segment 'Top Spenders (28 Day)' puis cliquez sur 'Enregistrer' et 'Appliquer' dans le coin supérieur droit.

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1. Sous 'Dimensions', ajoutez également 'Source première de l'utilisateur' et 'Moyen premier de l'utilisateur' et sous 'Métriques', ajoutez 'Utilisateurs actifs'.
2. Ajoutez 'Source première de l'utilisateur' et 'Moyen premier de l'utilisateur' aux lignes. Ajoutez également 'Utilisateurs actifs' à la section des valeurs.
3. Changez le type de cellule en carte thermique. Votre rapport devrait être structuré pour ressembler à l'exemple suivant :

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Ce rapport offre un aperçu de l'analytique du site web pour le Google Merchandise Store, prédisant les clients à haute valeur potentielle pour le mois à venir. La prévision repose sur les méthodes d'acquisition des utilisateurs, telles que l'entrée directe de l'adresse web, le référencement par d'autres sites web, ou les campagnes par email. Des rapports de cette nature permettent aux entreprises de mettre en évidence les stratégies les plus efficaces pour attirer des clients précieux.

Vous pouvez également ajouter un autre segment pour la probabilité de désengagement, qui ressemblerait à ceci :

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L'ajout de ce segment supplémentaire offre des insights sur les groupes et les moyens qui présentent un risque plus élevé de ne pas revenir au Google Merchandise Store dans une semaine.

Ces catégories peuvent refléter une réduction de l'engagement ou des motifs précédemment associés à une probabilité plus faible de visites ou d'achats répétés. Cela indique également que parmi les gros dépensiers, il y a un sous-ensemble d'utilisateurs actifs susceptibles de ne pas revisiter le site.

Comprendre ces tendances permet au magasin de personnaliser les stratégies de rétention pour ces segments particuliers, dans le but de diminuer le désengagement et d'augmenter l'engagement continu.

**Utilisez les fonctionnalités d'IA de Google Analytics 4 **

En résumé, Google Analytics 4 a introduit des fonctionnalités puissantes pilotées par l'IA, comme les métriques prédictives et les audiences prédictives, qui peuvent être particulièrement utiles dans un monde futur sans cookies. Ces outils permettent aux marketeurs de cibler efficacement les audiences et d'obtenir des insights sur les comportements futurs des utilisateurs. Les audiences prédictives améliorent les stratégies publicitaires, tandis que les métriques prédictives, comme la probabilité d'achat et la probabilité de désengagement, nécessitent des conditions préalables spécifiques pour une utilisation efficace.

De plus, intégrer l'IA dans les rapports, comme la création de rapports de valeur de canal prédite, améliore la précision de l'analyse des données et met en évidence les méthodes d'acquisition d'utilisateurs efficaces et les risques potentiels de désengagement (comme vu dans le rapport de démo que nous avons créé). Utiliser l'IA dans GA4 est essentiel pour rester compétitif et prendre des décisions basées sur les données dans le paysage numérique dynamique.