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Google Data Studio : formation complète (avec exemples)

Nicolas Belhamri
23 min

Google Data Studio est un outil de data visualisation gratuit proposé par Google vous permettant de créer des dashboards automatisés, customisés et interactifs.

La plupart des fonctionnalités de Google Data Studio sont faciles à utiliser. Cet outil vous donne tout ce dont vous avez besoin pour transformer de grosses quantités de données en rapports informatifs et faciles à comprendre.

Google Data Studio vous permet de suivre vos principaux KPIs, visualiser des tendances, et comparer vos données entre plusieurs périodes.

Côté Analytics, GDS vient remplacer l’outil de reporting natif de Google Analytics, qui ne répond plus aux besoins du marché actuel.

Avec plus de 200 connecteurs (sources de données), GDS facilite l’import des données pour la création de visualisations. En voici quelques-uns :

  • Google Spreadsheet
  • Google Analytics
  • BigQuery
  • PostgreSQL

Au sein de l’agence data boryl nous aimons proposer Google Data Studio à nos clients car :

  • C’est un outil GRATUIT !
  • Il a une grande capacité de customisation
  • Il offre la possibilité d’accéder à des données en temps réel
  • Il est facile d’utilisation et intuitif
  • En l’utilisant avec Google BigQuery et un ETL, notre expertise technique nous donne la possibilité de faire TOUT ce que l’on veut !🧑‍💻

Dans cette formation, nous allons vous donner toutes les clés pour utiliser correctement Google Data Studio.

C’est parti ! 🤓

Sommaire

  1. Introduction à Google Data Studio
    1. Connecter Google Analytics à Google Data Studio
    2. Créer des premiers éléments de visualisation
      1. Les scorecards
      2. Les line charts
    3. Mettre en forme votre dashboard
      1. Ajouter une image
      2. Ajouter du texte
      3. Ajouter des formes
      4. Ajouter un sélecteur de date
    4. Partager votre reporting
  2. Les fonctionnalités avancées de Google Data Studio
    1. Les périodes de comparaison
    2. Les sélecteurs de dimensions
    3. Les sélecteurs de source de données
    4. Les breakdown dimensions
    5. Les tableaux
  3. 7 techniques avancées sur Google Data Studio
    1. Créer un sélecteur « Statistique à afficher »
    2. Modifier du texte de façon dynamique
    3. Créer un menu de navigation
    4. Améliorer la rapidité de vos rapports
    5. Changer individuellement la taille de vos pages
    6. Les dimensions customisées
    7. La mise en forme conditionnelle

Part.1 – Introduction à Google Data Studio

Cette première partie a pour objectif de vous aider à prendre correctement en main Google Data Studio. Étape par étape, vous allez créer un premier dashboard avec comme source de données : Google Analytics.

Connecter Google Analytics à Google Data Studio

Pour commencer, il vous faut avoir un compte Google. Ensuite, rendez-vous sur le lien suivant :

https://datastudio.google.com/

Cliquez sur « Blank report ».

Si vous n’avez jamais utilisé Google Data Studio, vous allez avoir quelques étapes d’administration à réaliser.

Cliquez sur « Get Started ».

Entrez le nom de votre entreprise (si vous êtes une entreprise, ou votre nom si c’est personnel) ainsi que votre pays et acceptez les « Terms of Service ».

Configurez vos préférences. Dans notre cas, cochons « non » sur chacune des suggestions :

Préférences google data studio

Une fois ces étapes réalisées, vous devriez arriver sur l’étape de choix du la source de donnée. Choisissez Google Analytics, puis autorisez la connexion.

Choisissez la propriété Google Analytics qui vous intéresse (dans notre cas, nous utilisons le compte Google Analytics démo proposé par Google) et appuyez sur « Add » :

https://support.google.com/analytics/answer/6367342?hl=en

choisissez la propriété google data studio

Confirmez en cliquant sur « ADD TO REPORT » :

Add to report google data studio

VOILÀ ! 🎉

Votre compte Google Analytics est connecté à votre nouveau dashboard Google Data Studio.

Nous pouvons maintenant commencer à créer nos premiers éléments de visualisation !

Créer des premiers éléments de visualisation sur Google Data Studio

Tout d’abord, il est important de savoir comment fonctionne Google Data Studio, ainsi que la façon dont sont traitées les données.

Lors de la création d’un élément de visualisation, vous allez devoir choisir une ou plusieurs dimensions, ainsi qu’une ou plusieurs métriques.

Petit rappel rapide sur ce que sont les dimensions et les métriques.

Dimension : une dimension est un attribut descriptif ou une caractéristique qui peut recevoir différentes valeurs (généralement des chaînes de caractères).

Par exemple, « Pays » est une dimension. À Pays, nous pouvons par exemple lister comme valeur : France, Brésil, Allemagne, Russie, etc.

Voici d’autres exemples de dimensions que nous pouvons retrouver dans Google Analytics :

  • Landing Page (url de la page de destination)
  • Product (nom du produit en E-commerce)
  • Date
  • Device Category (desktop, mobile, tablette)
  • Etc

Métrique : les métriques sont les éléments individuels d’une dimension qui peuvent être mesurés sous forme de somme ou de ratio. Une métrique est quantitative.

Par exemple, « Sessions » est une métrique. Cette métrique représente le nombre de sessions réalisées sur votre site.

Voici d’autres exemples de métriques que nous pouvons retrouver dans Google Analytics :

  • Les pages vues (nombre de pages vues sur votre site)
  • Les visiteurs (nombre de personnes ayant visité votre site)
  • Achats (nombre d’achats réalisés sur votre site)
  • Etc

Toute la richesse de la data visualisation se trouve dans le croisement des dimensions et des métriques !

Reprenons là ou nous en étions après la connexion de la source Google Analytics à notre dashboard Google Data Studio, et créons ensemble un mini dashboard « Performance Google Analytics » afin de commencer à prendre en main l’outil !

Normalement, vous êtes arrivé sur cette page après la connexion de Google Analytics :

Dashboard google data studio

Nommez votre Dashboard (Performance Google Analytics) en haut à gauche.

Nous aimerions pouvoir visualiser en un coup d’oeil la performance du site e-commerce de Google. Pour ce faire nous allons créer un dashboard classique avec 3 scorecards et 2 line charts :

  • Scorecard 1 = Sessions
  • Scorecard 2 = Nombre de conversions
  • Scorecard 3 = Chiffre d’affaires
  • line chart 1 = Évolution du nombre de sessions dans le temps
  • line chart 2 = Évolution du nombre de conversions (ventes) et du % de conversions dans le temps

Les scorecards sur Google Data Studio

Afin de créer notre premier scorecard, rendez-vous sur « Add a chart » puis « Scorecard » :

Scorecard google data studio

Dans le menu de droite, sélectionnez « Sessions » dans « Metric » :

Metric google data studio

Votre scorecard devrait maintenant afficher un nombre de sessions :

Scorecard google data studio

Afin de créer les deux autres scorecards, copiez-collez deux fois le scorecard que vous venez de créer, et remplacez la métrique « Session » par la bonne métrique :

  • Métrique scorecard 2 = Purchase Completed (Goal 1 Completion)
  • Métrique scorecard 3 = Revenue
Purchase Completed google data studio
Revenue google data studio

Votre dashboard doit normalement ressembler à ça :

Dashboard google data studio

Les line charts sur Google Data Studio

Afin de créer le premier line chart, rendez vous sur « Add a chart » puis « Time series chart » :

Time series chart google data studio

Dans le menu de droite, sélectionnez « Sessions » en métrique et « Date » en dimension :

Métrique google data studio

Votre premier line chart devrait ressembler à ça :

Graphique google data studio

Nous avons bien en ordonnée le nombre de sessions (notre métrique), et en abscisse la date (notre dimension).

Quelques précisions avant de créer un deuxième élément de visualisation.

Si nous revenons sur la fenêtre de paramètres, nous pouvons constater qu’il y a un onglet « STYLE ». Sans rentrer dans le détail, vous pouvez vous y rendre pour jouer avec les différentes fonctionnalités qui auront un impact sur la forme de votre élément de visualisation.

Je vous laisse découvrir ce n’est pas très compliqué ! 😉

Voici le rendu :

Visualisation google data studio

Avant de passer à la mise en forme, créons ensemble un nouvel élément de visualisation (le second line chart).

Rendez-vous sur « Add a chart » puis « Time series chart » :

Add a chart google data studio

Ce coup-ci, nous allons créer un line chart avec plusieurs métriques !

Nous choisissons « Smoothed line chart ».

À présent, nous aimerions créer un line chart qui montre l’évolution dans le temps de la réalisation de l’objectif 1 (relatif aux ventes) configuré au préalable dans Google Analytics, ainsi que de son taux de conversion.

Nous avons donc comme dimension :

  • Date

Et comme métriques :

  • Purchase Completed (Goal 1 – Completions)
  • Purchase Completed (Goal 1 – Conversion rate)

Après avoir configuré correctement notre line chart comme ci-dessous :

Graphique google data studio

Nous obtenons un second line chart :

Graphique google data studio

Malheureusement, nous ne pouvons pas vraiment évaluer l’évolution du taux de conversion.

Rendez-vous alors dans l’onglet style de la fêntre de paramètres du line chart, puis choisissez « Pubs,Bar » sur la « series no.1 » et Axis « Right » sur la « séries no.2 » (car le taux de conversion est la deuxième métrique que nous avons ajoutée au line chart) afin que le taux de conversion puisse avoir sa propre échelle sur l’axe des ordonnées de droite :

Graphique google data studio

Nous nous retrouvons donc avec un line chart beaucoup plus lisible et exploitable :

Graphique google data studio

Voilà pour la création des premiers éléments de visualisation !

Amusez-vous à essayer différents types de graphiques (autre que line chart), et à varier les dimensions/métriques afin de construire le dashboard qui vous convient.

Maintenant, ajoutons un peu de mise en forme à notre dashboard afin d’avoir un support plus esthétique et agréable à consulter ! 🙂

Mettre en forme votre dashboard Google Data Studio

Le rôle d’un outil de data visualisation, c’est aussi de transformer les reportings illisibles et statiques, en une expérience agréable, intuitive et dynamique.

Il est donc possible, sur Google Data Studio, d’ajouter des images, des formes et du texte afin de donner vie à votre dashboard.

Ajouter une image sur Google Data Studio

Vous pouvez facilement ajouter votre logo en faisant « Insert » puis « Image » :

Ajouter une image google data studio

Ce qui pourrait nous donner :

Ajouter une image google data studio

Ajouter du texte sur Google Data Studio

Afin de faciliter la compréhension des données affichées, vous pouvez ajouter du texte en cliquant sur le bouton ci-dessous :

Ajouter du text sur google data studio

Ce qui pourrait nous donner :

Ajouter du text sur google data studio

Ajouter des formes sur Google Data Studio

Nous pouvons ensuite ajouter de la structure et de l’organisation pour continuer de simplifier la lecture et la compréhension des données. Pour se faire, nous pouvons ajouter des formes, et leur ajouter, ou non, des couleurs :

Ajouter des formes sur google data studio

Ce qui pourrait nous donner :

Ajouter des formes sur google data studio

Ajouter un sélecteur de date sur Google Data Studio

Maintenant que nous avons un minimum de style, ajoutons un sélecteur qui nous permettra de jouer avec la période de date prise en compte par nos différents graphiques. Pour ce faire, cliquez sur le bouton comme ci-dessous :

Sélecteur de date google data studio

Positionnez le contrôleur où vous le souhaitez sur votre page (préférable en haut de page) puis sélectionnez votre « Default date range ». pour ma part, j’aimerais me contenter de voir les résultats sur les 7 derniers jours :

Sélecteur de date google data studio

Après avoir modifié le style du sélecteur de date, voici le résultat final :

Sélecteur de date google data studio

Nous pouvons voir que les deux line charts respectent maintenant les dates choisies sur le sélecteur de dates.

En mode view, vous pouvez facilement modifier la période choisie afin d’analyser des périodes différentes.

Voilà un bon début concernant la mise en forme ! Il reste encore un tas de fonctionnalités à voir, que nous allons découvrir dans les parties suivantes ! 😉

Maintenant que nous avons une ébauche de dashboard, regardons comment faire pour le partager !

Partager votre reporting Google Data Studio

Il n’est pas rare de devoir réaliser des reportings pour une autre personne, voire plusieurs.

Google Data Studio étant un outil en ligne, il est facile de partager le lien à plusieurs personnes afin de leur donner accès à votre dashboard.

Pour se faire, rien de plus simple !

Cliquez en haut à droite sur « Share » :

Partager votre reporting Google Data Studio

Ajoutez l’email (Google obligatoirement) et choisissez le type d’accès que vous voulez donner (view, ne peut que consulter le dashboard, Edit, peut aussi le modifier) :

Partager votre reporting Google Data Studio

Et voilà ! Cette première partie était un peu longue, mais elle était nécessaire avant de pouvoir continuer sur les fonctionnalités plus avancées proposées par Google Data Studio.

Maintenant, vous avez les bases pour créer un dashboard sur Google Data Studio ! 🤓

Part.2 – Les fonctionnalités avancées de Google Data Studio

La première partie de cette formation avait pour objectif de vous aider à prendre correctement en main Google Data Studio afin que vous puissiez commencer à utiliser les fonctionnalités basiques de l’outil.

Dans cette seconde partie, nous allons vous montrer les fonctionnalités de Google Data Studio que nous aimons utiliser au sein de l’agence web analytics boryl pour mener des analyses un peu plus poussées !

Les périodes de comparaison sur Google Data Studio

Rien de plus pratique que de comparer l’évolution d’une métrique entre deux plages temporelles différentes, par exemple :

  • Est-ce que j’ai fait plus de sessions cette semaine par rapport à la semaine dernière ?
  • Est-ce que j’ai fait plus de transactions ce mois-ci par rapport au même mois de l’année dernière ?
  • Est-ce que j’ai vendu autant de chocolat ce 14 février 2021 par rapport au 14 février 2020 ?

l’avantage avec la comparaison des périodes, c’est de détecter rapidement d’éventuels problèmes. Par exemple :

  • -50% de pages vues par rapport à la semaine dernière
  • Le taux de passage entre la page produit et l’ajout panier diminue de 30% entre cette semaine et la semaine dernière

Quand bien même la période de comparaison ne nous donne pas la raison pour laquelle il y a une augmentation/baisse significative entre deux périodes sur telle ou telle métrique, elle nous dit tout de même qu’il s’est passé quelque chose, et qu’on doit donc en trouver la raison.

Chez Boryl, quasiment toute analyse de données passe par une analyse avec période de comparaison.

Bien, maintenant, voyons comment ajouter les périodes de comparaison à nos dashbaords Google Data Studio.

Dans la première partie de cette formation, nous nous étions arrêtés sur un tableau de bord qui ressemblait à cela :

Les périodes de comparaison sur Google Data Studio

Pour commencer, reprenons notre scorecard « Revenue ». Nous souhaitons y faire apparaître l’évolution d’une période à une autre.

Pour ce faire, cliquez sur le scorecard « Revenue », puis cliquez sur le « None » dans la partie « Comparison date range » :

Comparison date range google data studio

Une popup s’ouvre, cliquez de nouveau sur « None » afin de faire ouvrir la liste déroulante nous proposant les différentes périodes avec lesquelles nous pouvons comparer :

Comparison date range google data studio

  • L’option « Fixed » nous permet de choisir une période fixe, peu importe la date sélectionnée par l’utilisateur dans le contrôleur de date.

  • L’option « Previous Period » réalisera une comparaison entre la période sélectionnée par le contrôleur de date (dans notre cas, les 7 derniers jours), et la période précédente. Dans notre cas, les 7 derniers jours seront comparés aux 7 jours d’avant.

  • L’option « Previous Year » réalisera une comparaison entre la période sélectionnée par le contrôleur de date et la même période l’année précédente. Dans notre cas, les 7 derniers jours seront comparés aux 7 mêmes jours de l’année dernière.

  • L’option « Advanced permet » de choisir une période customisée.

Admettons qu’aujourd’hui, ce qui nous intéresse, c’est de comparer nos revenus par rapport à ceux de la semaine précédente. Nous choisissons alors « Previous Period ».

Voici ce à quoi ressemble maintenant notre scorecard « Revenue » :

Scorecard google data studio

On constate donc que, les 7 derniers jours ont généré presque 2 fois moins de revenus que les 7 jours précédents.

Appliquons cette modification à nos deux autres scorecards afin de pouvoir comparer notre nombre de sessions et de transactions avec la période précédente :

Scorecard google data studio

Voilà le résultat.

Nous pouvons aussi appliquer une période de comparaison à nos line charts, essayons par exemple avec notre premier line chart « Évolution du nombre de sessions dans le temps » :

Line chart google data studio

Faisons la même manip que pour les scorecards, et voici le résultat :

Line chart google data studio

Une deuxième ligne apparaît, plus opaque, afin de montrer l’évolution des sessions sur les 7 jours précédents ceux sélectionnés.

Petit tips : Comme pour le reste, vous pouvez depuis l’onglet « STYLE » de votre graphique ou de vos scorecards modifier la couleur de vos indicateurs d’évolution.

Maintenant que l’on sait comparer l’évolution d’une métrique d’une période à l’autre, passons au prochain point : Les sélecteurs de dimensions.

Les sélecteurs de dimensions sur Google Data Studio

Voici une autre fonctionnalité indispensable si vous souhaitez avoir des dashboards interactifs, facilitant vos analyses : les sélecteurs de dimension !

Tout comme pour la date, nous pouvons ajouter un (ou plusieurs) sélecteur, auquel nous attribuons une dimension. Ce sélecteur appliquera un filtre à nos graphiques, qui nous afficheront donc seulement les données appartenant à la dimension choisie.

Pour plus de clarté, attaquons directement avec l’ajout de filtre à notre dashboard.

Ce qui nous intéresse, c’est de pouvoir filtrer les données affichées par type de device.

Rendez-vous donc sur l’onglet « Add a control ».

Les sélecteurs de dimensions sur Google Data Studio

Le menu s’ouvre, et vous pouvez choisir différents formats de sélecteurs. Pour commencer, nous souhaitons ajouter un filtre au format de « Drop-down list », et le placer sous notre sélecteur de date :

Les sélecteurs de dimensions sur Google Data Studio

Voilà, le sélecteur est ajouté à notre dashboard. Cependant, il nous reste à :

  • Changer le style afin qu’il soit plus visible
  • Changer la dimension qu’il gère (on veut pouvoir filtrer par type d’appareil)
Les sélecteurs de dimensions sur Google Data Studio

Nous cliquons donc dessus, et remplaçons, dans la barre de paramètres, « Date » par « Device Category » dans le champ « Control field » :

Les sélecteurs de dimensions sur Google Data Studio

Puis rendez-vous dans l’onglet « STYLE » pour lui attribuer des couleurs un peu plus visibles.

Voici le résultat final :

Les sélecteurs de dimensions sur Google Data Studio

Notre nouveau sélecteur est prêt à l’utilisation.

Rendez-vous maintenant en mode view pour voir comment celui-ci fonctionne.

Lorsque vous cliquez sur le bouton Device Category, une liste s’ouvre vous proposant les options suivantes :

  • Desktop
  • Mobile
  • Tablet
Les sélecteurs de dimensions sur Google Data Studio

Depuis cette liste, vous pouvez choisir quelles données vous souhaitez afficher sur votre dashboard.

Si par exemple vous cliquez sur « Desktop », alors seulement les données Desktop seront affichées sur l’ensemble de votre dashboard :

Les sélecteurs de dimensions sur Google Data Studio

Sur la capture d’écran ci-dessus, l’ensemble des données affichées ont été générées par des utilisateurs utilisant un ordinateur, et non une tablette ou un smartphone.

Il est aussi possible de créer un sélecteur qui n’affecte que certains graphiques.

Recommençons comme précédemment, sauf que cette fois ci, au lieu de choisir « Drop-Down list », nous allons choisir « Fixed-size list » :

Les sélecteurs de dimensions sur Google Data Studio

Et ce coup-ci, nous allons positionner le sélecteur à côté du graphique « Évolution du nombre de sessions dans le temps » :

Les sélecteurs de dimensions sur Google Data Studio

Une fois positionné, nous aimerions lier ce sélecteur de dimension à notre graphique, afin qu’il n’affecte que ce dernier. Pour ce faire, sélectionnons les deux, puis après un clic droit, regroupons-les :

Les sélecteurs de dimensions sur Google Data Studio

Les voici maintenant liés.

Pour terminer la configuration de ce sélecteur, nous souhaitons ce coup-ci pouvoir choisir entre les différents canaux d’acquisition.

Rendez vous donc dans la barre latérale de paramètres :

Les sélecteurs de dimensions sur Google Data Studio

Ici, nous voulons :

  • Remplacer « Date » par « Default Channel Grouping »
  • Supprimer la métrique « Sessions »
  • Et choisir « Dimension » dans la configuration de « Order »

Et voici le résultat final :

Les sélecteurs de dimensions sur Google Data Studio

Nous pouvons maintenant, en mode view, choisir les sources que nous voulons afficher sur le graphique d’évolution des sessions !

C’est terminé pour les sélecteurs de dimensions, maintenant passons à un autre type de filtre : le sélecteur de source de données.

Les sélecteurs de source de données sur Google Data Studio

Le sélecteur de source de données est, dans sa mise en place, très similaire au sélecteur de dimension.

Celui-ci permet de facilement changer la source de données utilisée par les différents éléments de visualisation sur le dashboard.

Une question se pose : dans quelle situation avons-nous besoin de changer de source de données ?

Et bien c’est très simple !

Voici quelques exemples :

  • Vous avez un site e-commerce disponible dans plusieurs pays, et vous avez une propriété Google Analytics propre à chaque pays. Avec un sélecteur de source de données, vous pouvez passer d’une propriété à l’autre facilement !

Il est fort possible que chacun des sous-domaines possède sa propre propriété GA. Il vous sera donc facilement possible de passer d’une propriété à l’autre grâce au sélecteur de source de données, sans vous embêter à créer plusieurs dashboards identiques.

Passons maintenant à sa création.

Comme pour les sélecteurs de dimensions, rendez-vous sur « Add a control », puis sélectionnez « Data control ».

Les sélecteurs de source de données sur Google Data Studio

Puis positionnez-le là où vous le souhaitez sur votre dashboard. Pour ma part, je décide de le mettre en haut à droite du dashboard :

Les sélecteurs de source de données sur Google Data Studio

Rendez vous en mode view :

Les sélecteurs de source de données sur Google Data Studio

Vous pouvez maintenant jongler en seulement 2 clics entre vos différentes sources de données !

Les breakdown dimensions sur Google Data Studio

Passons à une autre fonctionnalité que nous adorons utiliser sur Google Data Studio : la breakdown dimensions. Celle-ci permet d’ajouter une dimension supplémentaire à notre graphique. Passons directement à la pratique, ça sera plus clair !

Tout d’abord, ajoutons un peu d’espace à notre tableau de bord. Pour ce faire, cliquez sur « Layout » sur la barre de paramètres de droite :

Les breakdown dimensions sur Google Data Studio

Puis changez le paramètre « Height » à 1300px.

Nous avons maintenant assez de place pour ajouter un graphique en bas de page :

Les breakdown dimensions sur Google Data Studio

Ajoutons un nouveau graphique de type « Bar Chart » :

Les breakdown dimensions sur Google Data Studio

Puis plaçons-le en dessous de notre graphique « Évolution du nombre de conversions et du % de conversions dans le temps » :

Les breakdown dimensions sur Google Data Studio

Sur ce graphique, nous aimerions pouvoir lire le nombre de conversions par canal d’acquisition et par type d’utilisateur (New user ou Returning).

Nous allons donc paramétrer le graphique de cette manière :

  • Dimension = User Type
  • Breakdown Dimension = Default Channel Grouping
  • Metric = Purchase
Les breakdown dimensions sur Google Data Studio

Voici le résultat obtenu :

Les breakdown dimensions sur Google Data Studio

Nous pouvons voir le nombre de conversions réalisées par type d’utilisateur et par canal d’acquisition.

En revanche, ce n’est pas vraiment lisible/exploitable.

Rendez vous sur l’onglet « STYLE » de la barre de paramètres de notre graphique et cochez « Stacked Bar » dans la première section :

Les breakdown dimensions sur Google Data Studio

Voici le résultat :

Les breakdown dimensions sur Google Data Studio

N’oublions pas d’ajouter un titre explicatif au-dessus, et nous sommes bons pour la suite !!

Les tableaux sur Google Data Studio

Pour finir cette deuxième partie de formation, nous aimerions vous parler des tableaux sur Google Data Studio !

Alors oui, de base, un tableau, c’est comme une base de données : il y a un nombre important de colonnes et de lignes, et c’est donc compliqué de réellement tirer des conclusions.

En revanche, grâce à Data Studio, nous pouvons ajouter un peu de formes à nos tableaux, pour en faciliter la lecture !

On va donc créer un tableau, qui nous permettra de détecter facilement à quel moment de la semaine, et de la journée, le taux de conversion est le plus élevé !

Commençons une nouvelle fois par faire un peu de place en bas de notre tableau de bord.

Puis, dans « Add a chart », choisissons « Pivot table with Heatmap » :

Les tableaux sur Google Data Studio

Plaçons-le en dessous de notre dernier graph, et paramétrons-le de la façon suivante :

  • Row Dimension = Day of week
  • Column Dimension : Hour of Day
  • Metric : Purchase conversion rate
Les tableaux sur Google Data Studio

Dans ma dimension Hour of Day, assurons-nous d’afficher seulement l’heure. Pour ce faire, cliquons sur le petit crayon qui apparaît lorsque l’on survole la dimension :

Les tableaux sur Google Data Studio

Comme « Type », choisissons « Hour » :

Les tableaux sur Google Data Studio

Voilà le résultat :

Les tableaux sur Google Data Studio

Si nous passons en mode view, et que nous choisissons les 28 derniers jours avec le sélecteur de date, nous obtenons ceci :

Les tableaux sur Google Data Studio

Nous arrivons facilement à voir quels sont les moments où les utilisateurs sont les plus enclins à réaliser un achat.

Voici ce à quoi ressemble notre page finale :

Les tableaux sur Google Data Studio

Voilà pour cette seconde partie ! Nous allons maintenant voir 7 techniques avancées que l’on utilise très souvent avec nos clients.

Part.3 – 7 techniques avancées sur Google Data Studio

La première partie de cette formation avait pour objectif de vous aider à prendre correctement en main Google Data Studio afin que vous puissiez commencer à utiliser les fonctionnalités basiques de l’outil.

Dans la seconde partie de cette formation, nous vous avons montré les fonctionnalités de Google Data Studio que nous aimons utiliser chez Boryl pour mener des analyses un peu plus poussées.

Dans cette 3ème partie, on vous vous partage 7 techniques avancées que l’on utilise très souvent avec nos clients.

Créer un sélecteur « Statistique à afficher » sur Google Data Studio

Avant toute chose, commençons par créer un Google Data Studio vierge. De mon côté, pour tous les exemples qui vont suivre, je vais utiliser le compte Google Analytics démo proposé par Google comme source de donnée. Libre à vous le choix de la source de donnée ! 🙂

https://support.google.com/analytics/answer/6367342?hl=en

Jusque là tout va bien normalement !

Créer un sélecteur "Statistique à afficher" sur Google Data Studio

Nous allons directement créer un tableau croisé dynamique (visualisation que j’affectionne particulièrement) avec le paramétrage suivant :

  • Dimension associée aux lignes = Produit
  • Dimension associée aux colonnes = Date (Mois)
  • Statistique = Chiffre d’affaires par produit (statistique que nous allons rendre dynamique avec un filtre)
  • Tri Ligne n°1 = Chiffre d’affaires par produit (Ordre décroissant)
  • Tri Colone n°1 = Date mois (Ordre croissant)
  • Plage de dates par défaut = 1 janvier 2020 – 31 decembre 2020

Ajoutons un peu de visuel en modifiant « Statistique n°1 » = Nombre par Carte de densité (dans l’onglet « STYLE »).

Voilà le résultat (évolution du chiffre d’affaires par produit sur toute l’année 2020) :

Créer un sélecteur "Statistique à afficher" sur Google Data Studio

Maintenant, ce que nous allons faire, c’est créer un filtre qui va nous permettre de visualiser, sur ce même tableau, différentes statistiques. Comme par exemple le nombre de ventes par produit et le nombre d’ajouts au panier par produit.

Commençons par créer un paramètre « Choix Statistique » avec ces trois clés :

  • Chiffre d’affaires par produit
  • Nombre de ventes par produit
  • Nombre d’ajouts au panier par produit
Créer un sélecteur "Statistique à afficher" sur Google Data Studio
Créer un sélecteur "Statistique à afficher" sur Google Data Studio

Ensuite, créons un nouveau champ « Choix Statistique » :

Créer un sélecteur "Statistique à afficher" sur Google Data Studio
Créer un sélecteur "Statistique à afficher" sur Google Data Studio

Ensuite, créons une nouvelle dimension CASE WHEN « Choix Statistique Dimension » et ajoutons l’instruction suivante :

(CASE Choix Statistique WHEN "Chiffre affaires par produit" THEN 1 ELSE 0 END) * Chiffre affaires par produit  +

(CASE Choix Statistique WHEN "Nombre de ventes par produit" THEN 1 ELSE 0 END) *  Quantité payée  +

(CASE Choix Statistique WHEN "Nombre ajouts au panier par produits" THEN 1 ELSE 0 END) * Nombre de fois où le produit a été supprimé du panier
Créer un sélecteur "Statistique à afficher" sur Google Data Studio
Créer un sélecteur "Statistique à afficher" sur Google Data Studio

Voilà, le plus gros est fait ! Maintenant il ne nous reste plus qu’à créer le module de filtre sous forme de liste déroulante et de le « grouper » à notre tableau. Le paramétrage est le suivant :

  • Champ de contrôle = paramètre « Choix Statistique » (l’étiquette est rose pour les paramètres)
Créer un sélecteur "Statistique à afficher" sur Google Data Studio
Créer un sélecteur "Statistique à afficher" sur Google Data Studio

Pour lier le module de filtre au tableau, sélectionnez les deux éléments, faites clic droit, puis cliquez sur « Regrouper » :

Créer un sélecteur "Statistique à afficher" sur Google Data Studio

Voilà ! vous pouvez maintenant passer en mode vue et faire varier le type de statistique qu’affiche votre tableau !

Modifier du texte de façon dynamique sur Google Data Studio

Comme vous pouvez le voir sur la capture ci-dessous, la statistique affichée n’est pas vraiment mise en valeur. Ce que nous allons faire, c’est ajouter un titre qui changera dynamiquement en fonction de la statistique choisie !

Modifier du texte de façon dynamique sur Google Data Studio

Pour ce faire, nous allons créer un tableau (classique) que nous allons paramétrer de la façon suivante :

Dans l’onglet « DONNÉES »:

  • Dimension = Choix Statistique (étiquette verte)
  • Statistique = Vide
  • Lignes par page = 1

Dans l’onglet « STYLE »:

  • Afficher l’en-tête du tableau = Non
  • Couleurs du tableau = Transparent
  • Afficher les numéros de ligne = Non
  • Afficher la pagination = Non

Pour le style des libellés du tableau, je vous laisse mettre ce qui s’accorde le mieux avec votre dashboard !

Modifier du texte de façon dynamique sur Google Data Studio
Modifier du texte de façon dynamique sur Google Data Studio

Ajoutez ce nouveau tableau au groupement initial et le tour est joué ! Le titre est maintenant dynamique !

Ah et oui j’oubliais, vous pouvez retirer le titre du tableau croisé dynamique 😉

Modifier du texte de façon dynamique sur Google Data Studio

Créer un menu de navigation sur Google Data Studio

Pour rendre votre dashboard plus esthétique et plus navigable, vous pouvez créer un menu de navigation comme celui que l’on pourrait retrouver sur un site internet :

Créer un menu de navigation sur Google Data Studio

Voici un exemple de menu de navigation ! Plutôt cool non ?

Ce n’est pas compliqué à faire :

  • Créez vos pages
  • Faites le design de votre menu
  • Insérez les liens vers les bonnes pages dans vos différents textes. Dans mon cas « Global », « Détail » et « Combinaisons »
  • Définissez votre menu au niveau du rapport pour qu’il se duplique sur toutes les pages de votre dashboard.

Et voilà ! 🙂

Améliorer la rapidité de vos rapports Google Data Studio

Pour améliorer la rapidité de vos rapports, notamment lorsque vous avez beaucoup de données, nous vous recommandons vivement de stocker l’intégralité de vos données sur Google BigQuery – un Data Warehouse – et ainsi de le connecter à Google Data Studio .

La différence est juste non négligeable, vos rapports deviennent beaucoup plus fluides, c’est que du plaisir !

C’est un sujet beaucoup plus technique que nous ne développerons pas dans cette formation mais qui pourra être l’objet d’une formation très prochainement !

D’ici là, si vous avez des questions sur le sujet, faites-nous signe, c’est notre métier ! 🙂

Changer individuellement la taille de vos pages sur Google Data Studio

Beaucoup de gens ne le savent pas, mais il est possible de changer la taille de chacune de vos pages !

Ce qui vous permet de ne plus vous retrouver dans ce genre de situation :

« Il me reste un gros rectangle blanc en bas, je ne sais pas quoi mettre pour combler le trou »

ou

« je n’ai pas assez de place, je vais devoir doubler cette page, pas idéal … « 

Pour ce faire, direction « Page » en haut sur le menu de navigation :

Changer individuellement la taille de vos pages sur Google Data Studio

Puis, cliquez sur « Paramètres associés à la page actuelle » :

Changer individuellement la taille de vos pages sur Google Data Studio

Modifiez dans le rectangle de configuration « STYLE » (à droite) la largeur et la hauteur que vous souhaitez appliquer à cette page :

Changer individuellement la taille de vos pages sur Google Data Studio

Et voilà ! 🙂

Les dimensions customisées sur Google Data Studio

Les dimensions customisées peuvent être une fonction utile de Google Analytics, mais elles ne peuvent pas être appliquées rétroactivement. Dans Google Data Studio, vous pouvez cependant utiliser les champs calculés pour les créer, notamment avec l’utilisation d’une déclaration CASE WHEN.

Pour cet exemple on va faire très simple. Notre objectif est de créer une dimension qui va regrouper les jours de la semaine dans deux catégories : Weekend & Week.

Créons rapidement un tableau classique avec le paramétrage suivant :

  • Dimension = Nom du jour de la semaine
  • Statistique = CA
Les dimensions customisées sur Google Data Studio

Maintenant, direction « Ajouter un champ » :

Les dimensions customisées sur Google Data Studio

Nommons le champ « Week & Weekend », et rentrons l’instruction suivante :

CASE WHEN Nom du jour de la semaine in ("Monday", "Tuesday","Wednesday", "Friday", "Saturday"  ) THEN "Week"
ELSE "Weekend"
END
Les dimensions customisées sur Google Data Studio

Validons et le tour est joué ! Nous venons de créer une nouvelle dimension que vous pouvez utiliser dans différents graphiques !

Exemple :

Les dimensions customisées sur Google Data Studio

La mise en forme conditionnelle sur Google Data Studio

Fonctionnalité rarement utilisée, mais très pratique, elle permet de mettre en valeur rapidement de « bons » ou « mauvais » chiffres !

Créons rapidement un tableau « classique » avec le paramétrage suivant :

  • Dimension = Page de destination
  • Statistique = % Rebond
  • Plage de dates par défaut = 7 derniers jours

Pour cet exemple, nous estimons qu’un taux de rebond > 40 % est négatif et qu’un taux de rebond < 40% est positif.

Nous voulons que la cellule soit rouge ou verte en fonction de ce que nous venons de dire.

Pour ce faire, nous allons utiliser une mise en forme conditionnelle, c’est parti !

Direction paramétrage « STYLE » du tableau puis cliquons sur « Ajouter une mise en forme conditionnelle », puis créons deux règles :

La mise en forme conditionnelle sur Google Data Studio
La mise en forme conditionnelle sur Google Data Studio

Résultat :

La mise en forme conditionnelle sur Google Data Studio

Voilà, c’en est fini pour cette formation ! On espère qu’elle vous aura appris beaucoup de choses !

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