Que sont les dimensions personnalisees en analyse web et comment les utiliser
Que sont les dimensions personnalisees en analyse web et comment les utiliser
TL;DR — Réponse rapide
2 min de lectureLes dimensions personnalisees (ou proprietes personnalisees) attachent des metadonnees specifiques a votre activite a vos evenements analytiques -- comme l'auteur du contenu, le niveau d'abonnement ou la variante de test A/B -- permettant une segmentation plus fine et des informations au-dela des metriques par defaut.
Les outils d'analyse web standard fournissent des informations de base sur le trafic de votre site, mais ils ne peuvent pas automatiquement suivre tout ce dont votre entreprise a besoin. Les dimensions personnalisees vous permettent de capturer des points de donnees specifiques au-dela des metriques standard.
Comprendre les dimensions personnalisees
En analyse web, les donnees sont organisees en evenements (actions), dimensions (attributs descriptifs) et metriques (mesures quantitatives).
Les dimensions personnalisees sont des attributs definis par l'utilisateur que vous ajoutez en plus des dimensions standard pour capturer des informations specifiques a votre activite. Elles vous permettent de decouper et filtrer vos rapports selon des criteres propres a votre site web.
Exemples courants de dimensions personnalisees
- Auteur du contenu : suivre quel redacteur genere le plus de trafic
- Niveau d'abonnement : differencier le comportement entre les utilisateurs gratuits, premium et entreprise
- Statut de connexion : comparer les visiteurs authentifies et anonymes
- Categorie de produit : comprendre quelles categories suscitent l'interet
- Variante de test A/B : identifier quelle version est la plus performante
- Sujet/tag de blog : analyser quels sujets de contenu resonnent
- Feature flags : suivre comment les nouvelles fonctionnalites affectent le comportement
Comment fonctionnent les dimensions personnalisees dans l'analyse respectueuse de la vie privee
Les outils d'analyse respectueux de la vie privee appellent generalement ces elements des "proprietes personnalisees". La mise en oeuvre est souvent plus simple -- vous envoyez les proprietes directement avec vos appels de script de suivi, et elles apparaissent dans votre tableau de bord sans configuration complexe.
Applications pratiques
Performance du contenu par auteur
Attachez une propriete d'auteur a chaque page vue. Comparez le trafic, les taux de rebond et les taux de conversion entre les auteurs.
Segmentation des utilisateurs par type d'offre
Attachez les informations de niveau d'abonnement pour comprendre comment les differents segments d'utilisateurs interagissent avec votre produit.
Suivi des variantes de campagne
Utilisez les dimensions personnalisees pour identifier quelle variante de test A/B chaque visiteur a vue. Filtrez l'ensemble de votre tableau de bord par variante pour comparer le comportement sur la session complete.
Bonnes pratiques
- Planifiez avant de mettre en oeuvre. Definissez quelles dimensions personnalisees vous avez besoin avant d'ajouter le code de suivi.
- Utilisez des noms coherents. Standardisez les noms et les valeurs des proprietes au sein de votre equipe.
- Commencez petit. Commencez avec 3 a 5 dimensions personnalisees a forte valeur.
- Combinez avec des filtres. La veritable puissance emerge lorsque vous les combinez avec d'autres filtres.
- Revisez regulierement. Supprimez les dimensions que vous n'utilisez plus et ajoutez-en de nouvelles selon l'evolution des besoins.
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