Formation Google Analytics 4 / Data Studio / Google Tag Manager - Analyser, collecter, visualiser

Modules distanciels :

• E-quiz en amont/aval de la formation.

Jour 1 — Analyser les performances digitales avec Google Analytics 4 (GA4)

Structurer son dispositif de mesure digitale

• Situer GA4, GTM et Data Studio dans la chaîne de mesure digitale.
• Identifier les objectifs business à mesurer : acquisition, engagement, conversion, fidélisation.
• Définir les KPI utiles selon les objectifs marketing.

Maîtriser les bases de Google Analytics 4

• Identifier le modèle de données basé sur les événements de GA4
• Passer en revue les principaux indicateurs (utilisateurs, sessions, engagement…)
• Appréhender l'impact du consentement sur la collecte
• Cas pratique : créer une propriété GA4 et configurer son flux de données

Naviguer dans l'interface et exploiter les rapports

• Naviguer dans l’interface GA4
• Exploiter les rapports standards : Acquisition, Engagement, Monétisation, Fidélisation
• Lire les principaux indicateurs : utilisateurs, sessions, engagement, événements, conversions
• Manipuler les dimensions, dimensions secondaires et comparaisons
• Atelier pratique : répondre à des questions business à partir des rapports du compte de démo Google Merchandise Store

Mesurer ses campagnes d’acquisition

• Identifier la performance de ses sources de trafic (SEO, Google Ads, emails, etc.)
• Mesurer la performance des campagnes avec les UTM
• Atelier pratique : créer des liens trackés avec des UTMs pour des campagnes fictives et personnaliser son groupe de canaux en fonction des besoins
• Approfondir ses analyses avec le module « Explorer » et ses principales techniques d'analyse avancées : format libre, entonnoir, parcours utilisateur
• Atelier pratique : créer des rapports personnalisés dans Explorer en fonction des besoins

Jour 2 — Déployer un tracking structuré avec Google Tag Manager (GTM)

Prendre en main l'environnement Google Tag Manager

• Identifier l'intérêt d’un outil comme Google Tag Manager : autonomie, flexibilité, performance
• Présenter et organiser l'espace de travail
• Créer un container et l’installer sur son site
• Assimiler les concepts clés : balises, déclencheurs, variables et data Layer (ou couche de données)
• Atelier pratique : créer un container GTM et l’installer sur un site de démo WordPress ecommerce

Déployer et tester ses premières balises

• Installer la balise de Google Analytics 4
• Tester un tag et le publier
• Découvrir la galerie de tags de la communauté et la balise HTML personnalisée
• Atelier pratique : installer la balise de GA4

Suivre les interactions clés des utilisateurs

• Exploiter les options de tracking natives de GTM : clics sur éléments, profondeur de défilement, lectures vidéo YouTube
• Créer des dimensions personnalisées
• Passer à des options plus avancées avec des écouteurs d’événement personnalisé et des pushs dataLayer
• Capturer les envois de formulaire : méthodologie pour sélectionner l'approche adaptée
• Atelier pratique : créer des événements dans GA4 pour suivre des clics / vidéos et soumission de formulaires

Mesurer les conversions et fiabiliser la collecte

• Paramétrer des conversions dans GA4
• Comprendre les principes du tracking e-commerce
• Installer un tag de suivi de conversion Google Ads
• Identifier les principes d’intégration des pixels publicitaires
• Atelier pratique : créer un événement de conversion dans GA4 et vérifier sa remontée dans les outils de mesure

Jour 3 — Créer des dashboards automatisés avec Data Studio

Construire un dashboard Data Studio exploitable

• Situer Data Studio parmi les outils de datavisualisation et identifier ses cas d’usage prioritaires
• Découvrir l'interface : rapports vs sources de données
• Connecter GA4 comme source de données
• Structurer un tableau de bord : objectifs, filtres, KPI, graphiques, commentaires
• Créer et utiliser vos premiers graphiques
• Styliser et finaliser le rapport
• Atelier pratique : construire un dashboard marketing one-page avec GA4 et Data Studio

Transformer et enrichir ses données

• Choisir les visualisations adaptées : scorecards, tableaux, séries temporelles, graphiques
• Paramétrer les sources de données : champs, renommage, masquage
• Créer des champs calculés simples : panier moyen, taux, regroupements personnalisés
• Utiliser les filtres, sélecteurs de dates et paramètres

Partager, automatiser et faire vivre son reporting

• Gérer les droits d’accès
• Programmer le partage et l’envoi automatique du reporting
• Définir une routine d’analyse : fréquence, indicateurs, alertes, décisions à prendre

Fiabiliser la chaîne de mesure et prioriser les optimisations

• Vérifier la cohérence entre plan de mesure, événements collectés et dashboard final
• Identifier les écarts de données les plus fréquents
• Documenter son dispositif de tracking
• Définir une routine d’analyse : fréquence, indicateurs, alertes, décisions à prendre
• Prioriser les optimisations marketing à partir des données