Google Analytics

Google Analytics est une solution d’analyse d’audience web puissante qui permet de mesurer et d’explorer en détail les comportements des utilisateurs sur un site ou une application. En insérant un code de suivi sur les pages du site, l’outil collecte des données précieuses sur le trafic, les sources d’acquisition, les interactions et les conversions, offrant ainsi une vue d’ensemble sur les performances numériques.

Fonctionnalités principales :

• Analyse du trafic global et par source (SEO, SEA, social, direct, referral…),
• Suivi du comportement des visiteurs : pages vues, durée des sessions, taux de rebond, profondeur de navigation,
• Mesure des objectifs de conversion : transactions, formulaires, clics stratégiques, événements personnalisés,
• Segmentation avancée : appareils, géographies, types de visiteurs (nouveaux vs récurrents),
• Exploration des tunnels de conversion et entonnoirs personnalisés (dans GA4),
• Création de rapports personnalisés et tableaux de bord adaptés aux objectifs business ou marketing.

Apports en CRO :

Google Analytics est un pilier central de toute démarche de Conversion Rate Optimization, car il permet de :

• identifier les points de friction (pages à fort taux de sortie, formulaires abandonnés…),
• repérer les segments à potentiel (utilisateurs mobile, visiteurs réguliers…),
• prioriser les tests A/B en fonction de données factuelles,
• mesurer l’impact des optimisations sur les KPIs clés (CVR, RPV, bounce rate...).

Limites et complémentarité :

Comme tout outil quantitatif, Google Analytics montre le "quoi" : ce que les utilisateurs font, où ils cliquent, où ils quittent…
Mais il ne permet pas à lui seul de comprendre le "pourquoi" : pourquoi un utilisateur abandonne son panier, pourquoi une page ne convertit pas, pourquoi un CTA est ignoré.

C’est pourquoi il doit être complété par des approches qualitatives, comme :

• les tests utilisateurs (comportement en situation),
• les analyses de session (Hotjar, Clarity, Contentsquare),
• les enquêtes ou sondages in-page (VoC),
• l’exploitation conjointe avec BigQuery pour croiser données produit, CRM ou test A/B.

Cette approche dite de triangulation des données (quantitatif + qualitatif + expérimental) est essentielle pour construire des hypothèses d’optimisation solides, basées sur une compréhension complète du comportement utilisateur.

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