Qu'est-ce-qu'un Data Layer et comment cela fonctionne avec Google Analytics (GA4) et Tag Manager (GTM) ?

Hello 👋, C'est Pierre-Baptiste

Dans cet article, je te propose que l'on rentre dans la technique de Google Analytics (GA) et du tracking, notamment via Google Tag Manager (GTM) en général.

Tu as probablement entendu parler du terme de Data Layer. C'est un terme barbare qui désigne pourtant quelque chose de fondamental pour la majorité des sites e-commerce.

L'objectif de cet article est de te permettre de naviguer dans les eaux troubles des Data Layer.

Ainsi, tu surferas les réunions techniques hyper facilement 🏄‍♀️ !

Data Layer, traduction ?

Le Data Layer se traduit en Français par Couche de Donnée.

Dans cet article, je continuerais à l'appeler Data Layer, mais il était important de faire la traduction, car des outils comme Google Tag Manager (GTM) utilisent le terme de couche de donnée.

Maintenant, tu sais que c'est la même chose. 😉

Kesako le Data Layer ?

Pour rappel, on a vu dans un article précédent que Google Analytics 4 (GA4) utilisait à présent un système d'évènements.

Afin de pouvoir étudier chaque évènement de façon poussée, il est important de remonter des paramètres complémentaires.

C'est exactement le rôle du Data Layer. Il permet d'enrichir un évènement d'informations contextuelles.

Je vais illustrer ce que je viens de t'écrire avec un exemple.

Situation de départ :

Tu veux suivre tes achats, tu installes un évènement "Purchase" sur ta page de confirmation de commande et grâce à lui, tu sais combien d'achat ont été effectués sur ton site.

Mais :

• Combien as-tu fait de CA ?
• Quels produits ont été achetés ?
• Dans quelles quantités ?
• Étaient-ce des nouveaux clients ou des existants ?

Pour répondre à ces questions, tu vas avoir besoin d'un Data Layer.

Il va te permettre de remonter, de manière structurée, des informations complémentaires sur ton achat.

À quoi ressemble un Data Layer ?

Voici une capture d'écran d'un data layer "purchase" (achat).

N'aie pas peur, je t'explique tout après 🙂

Globalement, tu peux considérer qu'il y a 3 grandes parties :

• La définition de l'événement (en rouge) : ici, c'est un évent "purchase" c'est-à-dire un évènement achat.
• Les caractéristiques obligatoires (en bleu) : ce sont les éléments sans lesquels ta balise ne fonctionnera pas.
• Les caractéristiques complémentaires : cela correspond à toutes les autres caractéristiques de cet exemple.

Quelles caractéristiques pour quels évènements ?

En voyant ce bout de code, tu te demandes probablement comment obtenir  les caractéristiques obligatoires pour tel ou tel évènement.

À ce sujet, il faut savoir que GA4 a une structure particulièrement rigide.

Contrairement à la version précédente, il sera fondamental de respecter la nomenclature de Google à la lettre prêt.

Pour cela, Google a sorti une documentation complète qui te donne tous les éléments dont tu as besoins pour Google Analytics 4, soit :

• Les évènements pris en charge par défaut
• Les caractéristiques obligatoires de ces évènements par défaut
• Les caractéristiques complémentaires qu'il reconnait nativement.

Quelle liberté as-tu dans ton tracking ?

Dans le paragraphe précédent, je te partage la structure particulièrement rigide de GA4.

Cela peut faire peur quand on veut personnaliser ses évènements.

Ce qu'il faut comprendre c'est que la structure est rigide si tu souhaites utiliser les rapports de base. En effet, pour l'e-commerce, il existe des évènements qui sont les mêmes pour tous :

• achat
• ajout au panier
• vue de produit
• vue de catégorie

Cependant, tu peux avoir envie de tracker des évènements personnalisés adaptés à ton business.

Voici les évènements bases à prévoir

• view_item_list
• view_item
• add_to_cart
• begin_checkout
• add_shopping_info
• add_payment_info
• purchase

Les bonus :

• login
• sign_up
• search
• remove_from_cart

Si c'est le cas, il n'y a aucun soucis avec ça, tu devras seulement créer ta propre nomenclature et analyser ces évènements via l'onglet "Explorer" via des rapports personnalisés de GA4.

Comment installer ton data layer ?

Cette vidéo est tirée de mon interview avec Bruno Guyot sur comment utiliser ta donnée pour maximiser la rentabilité de ton e-commerce.

Pour installer ton data layer, il va y avoir 3 grandes étapes :

1. Implémenter le data layer techniquement sur ton site directement, pour cela je t'invite à utiliser une application si tu utilises un CMS ou alors de faire appel à ton développeur
2. Paramétrer les balises dans ton Google Tag Manager afin que chaque évènement remonte de façon pertinente sur chacune de tes plateformes.
3. Tester ton paramétrage afin de valider que tu ne t'aies pas gouré sur Google Tag Manager

Tu n'as plus qu'à attendre pour obtenir des résultats.

Aller plus loin

Dans ton Data Layer, tu peux aller beaucoup plus loin que le minimum de Google Analytics.

Je t'invite à ajouter 2 types de caractéristiques complémentaires sur ton évènement achat :

• La caractéristique new_customer : qui permettra de définir si c'est l'achat d'un client récurrent ou non. Ça, c'est ultra-important sur Google Ads.
• Les caractéristiques des informations personnelles du client comme son adresse, son email, son téléphone notamment. Cela te permettra d'activer le suivi avancé des conversions sur Google Ads.

👉 Ces 2 balises complémentaires sont indispensables à tous les sites qui investissent plus de 5000€ sur Google Ads. Si tu souhaites mieux comprendre comment les utiliser, je te propose de prendre RDV avec moi.