Lorsque vous gérez un site web, en particulier un site qui s’appuie sur un hébergement performant, il ne suffit pas de suivre les indicateurs de base tels que les pages vues et la durée de la session. Pour vraiment comprendre comment les utilisateurs interagissent avec votre contenu, vous avez besoin de données plus approfondies qui s’alignent sur vos objectifs commerciaux. C’est là que la mesure de l’utilisateur dans Google Analytics vient à la rescousse.

Grâce à la mesure de l’utilisateur, vous pouvez suivre les comportements, les préférences et les interactions spécifiques des utilisateurs que les outils d’analyse traditionnels ne prennent pas en compte. Si vous gérez une boutique de commerce électronique, une plateforme SaaS ou un site Web axé sur le contenu, l’utilisation de Custom Dimensions peut vous aider à optimiser les performances, à personnaliser l’expérience utilisateur et à améliorer vos stratégies de marketing.

Que sont les dimensions personnalisées ?

Les dimensions personnalisées sont des champs de données supplémentaires qui vous permettent de suivre plus que les mesures standard. Alors que Google Analytics fournit des données de base (comme le nombre de visiteurs et la durée de la session), les mesures personnalisées vous permettent de collecter des informations spécifiques à votre activité qui sont importantes pour vous.

Pourquoi les analyses standard ne suffisent-elles pas ?

Google Analytics vous montre qui a visité votre site Web, mais il ne vous dit pas assez en détail qui ils sont et ce qu’ils font.Par exemple, si vous utilisez les serveurs VPS ou dédiés d’AvaHost pour votre boutique en ligne, les analyses standard peuvent vous dire :
✔ Combien d’utilisateurs ont visité votre site.
✔ Quelles pages ils ont consultées.
✔ D’où ils viennent.

Avec Custom Dimensions, vous pouvez suivre :

✔ le type de client
✔ le comportement de l’utilisateur
✔ Détails sur les sources de trafic
✔ Intérêt pour le produit

Pourquoi les dimensions utilisateur sont-elles importantes ?

✔ Un marketing plus ciblé – Sachez quelles campagnes attirent les clients les plus précieux.
✔ Meilleure connaissance des utilisateurs – Suivez les actions spécifiques qui ont un impact sur les ventes et l’engagement.
✔ Des performances d’hébergement optimisées – Suivez l’impact des différents groupes d’utilisateurs sur la charge du serveur.
✔ Personnalisation améliorée – Proposez le bon contenu à la bonne audience.

Comment configurer des mesures personnalisées dans Google Analytics ?

1️⃣ Connectez-vous à Google Analytics. Connectez-vous à Google Analytics et sélectionnez une propriété de votre site.
2️⃣ Créez une nouvelle mesure personnalisée.
Allez dans Admin > Définitions personnalisées > Dimensions personnalisées.Cliquez sur le bouton “Créer une dimension personnalisée” et remplissez le formulaire :
✔Name
✔ Scope
✔Description
paramètre de l’événement
3️⃣ Mise en œuvre via Google Tag Manager
✔Créer une nouvelle variable personnalisée pour collecter les données.
✔Liez-la au code de suivi de Google Analytics.
4️⃣ Test & Verify.Use Google Analytics DebugView to verify that the data is coming in correctly.

Dimensionnement personnalisé et optimisation de l’hébergement

pour les sites hébergés sur les serveurs dédiés ou VPS d’AvaHost, Custom Dimensions peut aider à :
✔ Allouer les ressources du serveur plus efficacement en suivant les utilisateurs à forte bande passante.
✔ Améliorer les stratégies de mise en cache pour les utilisateurs enregistrés et invités.
✔ Identifier les pages à fort trafic qui peuvent nécessiter des améliorations de performance.
✔ Prévenir les risques d’indisponibilité grâce à la surveillance du trafic en temps réel.

En suivant ces données avancées, vous assurez le bon fonctionnement de votre site tout en restant rentable.

Réflexions finales

Si vous ne vous fiez encore qu’aux analyses de base, vous passez à côté d’informations précieuses qui peuvent aider votre entreprise à se développer. Les mesures personnalisées vous permettent de suivre ce qui compte vraiment, des préférences des clients aux mesures marketing en passant par les performances d’hébergement.