Google Analytics (GA) est le principal acteur du secteur de l’analyse Web. Cependant, est-il aussi « universel » que le suggère son nom de marque ?
Les utilisateurs de Google Analytics ont, au fil des ans, mis en évidence un certain nombre de limitations essentielles. Nombre d’entre elles sont encore plus flagrantes dans GA4.
Introduit en 2020, Google Analytics 4 (GA4) a été accueilli avec scepticisme. Plus la date d’expiration du 1ᵉʳ juillet 2023 pour la version actuelle, Google Universal Analytics (UA), approche, plus la consternation grandit.
Au point que les internautes appellent à une intervention :
Principales limitations de Google Analytics
Google présente Google Analytics 4 comme une plateforme d’analyse Web plus respectueuse de la vie privée, plus complète et plus « intelligente« .
Selon Google, la toute nouvelle version revendique les avantages suivants :
- L’apprentissage automatique au cœur de la plateforme permet une meilleure segmentation et un accès rapide à des informations détaillées.
- Des commandes de protection de la vie privée par défaut, répondant aux restrictions sur les cookies et aux nouvelles exigences réglementaires.
- Une compréhension plus complète des parcours des clients sur tous les canaux et appareils.
Certaines de ces revendications sont véridiques. D’autres, après examen approfondi, ne tiennent pas la route. Les nouvelles fonctionnalités annoncées, telles que les « événements personnalisés », les « prédictions » et le « mode Consentement au respect de la vie privée », ne présentent que des améliorations marginales.
Une configuration complexe, une interface utilisateur médiocre et un manque d’assistance en matière de migration sont autant d’éléments qui contribuent à la frustration de nombreux autres utilisateurs de GA4.
Décortiquons toutes les limites actuelles (et héritées) de Google Analytics dont vous devez tenir compte.
1. Impossibilité d’importer des données historiques
Google a poussé les utilisateurs à migrer d’Universal Analytics vers Google Analytics 4. Toutefois, ils ont négligé une condition préalable importante : la rétrocompatibilité.
Il n’y a aucun moyen d’importer des données de Google Universal Analytics vers Google Analytics 4.
Les données historiques sont indispensables pour analyser les tendances de croissance et créer des points de référence pour les nouvelles campagnes marketing. Vous êtes donc privé d’informations antérieures et devez recommencer votre stratégie à zéro.
À l’heure actuelle, Google propose deux piètres solutions :
- Lancer la collecte de données en parallèle et produire des rapports séparés pour GA4 et UA jusqu’à ce retrait de ce dernier du marché. À ce moment-là, vos enregistrements UA disparaîtront.
- Pour les données de commerce électronique, dupliquer manuellement les événements de UA dans une nouvelle propriété GA4 tout en s’efforçant de cerner les nouveaux noms et paramètres des événements.
Le nouveau modèle de collecte de données de Google est à l’origine des difficultés de migration.
Dans Google Analytics 4, tous les types d’appels analytiques (appels de suivi de page, appel d’interaction sur les réseaux sociaux, consultation d’applications ou d’écrans, etc.) sont enregistrés en tant qu’événements. Le paramètre « événement » de GA4 est différent de celui de Google Universal Analytics, comme l’explique la société :
Ces changements rendent la migration fastidieuse et Google ne propose que peu d’assistance pour la mise en place d’événements appropriés et de dimensions personnalisées.
2. Limites de la collecte de données
Si vous avez réussi à vous familiariser avec les nouveaux événements GA4, félicitations ! Vous avez fait un excellent travail, mais le casse-tête n’est pas terminé.
Vous devez encore être attentif aux nouvelles limites de Google Analytics en matière de collecte de données concernant les paramètres des événements et les propriétés des utilisateurs.
Celles-ci s’appliquent :
- Aux événements collectés automatiquement
- Aux événements de mesure améliorée
- Aux événements recommandés
- Aux événements personnalisés
En ce qui concerne les événements personnalisés, GA4 dispose également d’une limite de 25 paramètres personnalisés par événement. Même si cela semble beaucoup, cela peut ne pas être suffisant pour les grands sites Web.
Pour bénéficier de limites plus élevées, vous devez passer à la mise à niveau vers Google Analytics 360, qui coûte toutefois très cher.
3. Conformité limitée au RGPD
Google Analytics et la conformité au RGPD est une affaire complexe.
Un arrêt de 2020 de la Cour de justice de l’Union européenne (CJUE) a invalidé le bouclier de protection des données UE-États-Unis sur lequel Google s’appuyait. Ce bouclier lui permettait de gérer les transferts de données entre l’UE et les États-Unis en matière de données sensibles des utilisateurs.
Une fois cette faille de sécurité éliminée, Google a dû faire face à une lourde série d’amendes en rapport avec le non-respect de la vie privée :
- L’autorité française de protection des données, la CNIL, a jugé que « les transferts vers les États-Unis de données personnelles collectées par Google Analytics sont illégaux » et a infligé à Google une amende record de 150 millions d’euros au début de l’année 2022.
- Les régulateurs autrichiens ont également jugé que Google ne respectait pas les exigences du RGPD et ont également qualifié les analyses d’illégales.
D’autres États membres de l’UE pourraient bientôt rendre des décisions similaires. Ces dernières, pour leur part, sont susceptibles d’affecter directement les utilisateurs de Google Analytics, dont les entreprises sont exposées à des amendes réglementaires en cas de non-conformité, ce qui nuirait à leur image de marque. Les entreprises ne peuvent en effet pas choisir où seront stockées les données d’analyse collectées – sur des serveurs européens ou à l’étranger – et ne peuvent pas non plus obtenir ces informations auprès de Google.
L’acquisition d’une plateforme d’analyse Web qui vous permet de conserver les données sur vos propres serveurs ou de sélectionner des emplacements spécifiques sur le Cloud est une bien meilleure alternative.
La politique de Google en matière de consentement aux cookies est également laxiste et n’informe pas correctement les internautes du recueil, du stockage et de l’utilisation ultérieure des données. Google Analytics 4 aborde ce problème dans une certaine mesure.
Par défaut, GA4 s’appuie sur des cookies primaires, au lieu de cookies tiers, ce qui constitue un progrès. Toutefois, la configuration des commandes de confidentialité de l’utilisateur est difficile à réaliser sans risquer de perdre la plupart des fonctionnalités de GA4. La mise en œuvre du mode de consentement de l’utilisateur à différents types de collecte de données nécessite également une configuration fastidieuse.
4. Forte dépendance envers les données échantillonnées
Pour compenser le renoncement aux cookies tiers, GA4 s’appuie davantage sur les données échantillonnées et l’apprentissage automatique afin de combler les lacunes des rapports.
Dans GA4, l’échantillonnage s’applique automatiquement lorsque vous :
- effectuez une analyse avancée telle que l’analyse des cohortes, l’exploration des cohortes, le chevauchement des segments ou l’analyse des entonnoirs sans disposer de suffisamment de données
- disposez de plus de 10 000 000 de lignes de données et générez tout type de rapport autre que celui par défaut.
Google signale également que l’échantillonnage des données peut se produire à des seuils inférieurs lorsque vous essayez d’obtenir des informations détaillées. S’il n’y a pas assez de données ou parce que Google pense qu’elles sont trop complexes à extraire.
Selon leurs déclarations :
L’échantillonnage des données rend vos rapports plus « aléatoires », ce qui signifie que vous ne pouvez pas être certain de leur exactitude. L’écart par rapport aux données réelles dépend de la quantité et de la qualité des données échantillonnées. Encore une fois, il s’agit d’un élément que vous ne pouvez pas contrôler.
Contrairement à Google Analytics 4, Matomo n’applique aucun échantillonnage de données. Vos rapports sont toujours précis et entièrement représentatifs des comportements réels des utilisateurs.
5. Manque d’anonymisation appropriée des données
L’anonymisation des données vous permet de recueillir des données analytiques de base sur les utilisateurs (visites, clics, pages consultées) mais sans informations personnellement identifiables (ou IPS) telles que la géolocalisation, l’ID de suivi assigné ou d’autres données provenant de cookies.
Cette mesure réduit votre capacité à :
- faire du remarketing
- identifier les visiteurs récurrents
- procéder à une attribution des conversions avancée
Vous obtenez néanmoins des données de base sur les utilisateurs qui ont ignoré ou refusé de consentir à la collecte de données.
Par défaut, Google Analytics 4 anonymise toutes les adresses IP des utilisateurs, une véritable amélioration par rapport à l’UA. Il attribue cependant toujours un identifiant unique à chaque utilisateur. Dans le cadre du RGPD, ces données sont considérées comme des données personnelles.
À titre de comparaison, Matomo propose des commandes de confidentialité plus avancées. Vous pouvez anonymiser :
- les données brutes suivies précédemment
- les adresses IP des visiteurs
- les informations de géolocalisation
- l’ID des utilisateurs
Ces mesures vous permettent de mieux vous conformer aux exigences en vigueur, surtout si vous opérez dans un secteur sensible. Elles raviront également les utilisateurs soucieux du respect de leur vie privée !
6. Rapports portant sur plusieurs propriétés
Il est utile d’avoir une vue d’ensemble de toutes vos données notamment lorsque vous souhaitez connaître les indicateurs clés des principaux sites : volume de trafic global, nombre d’utilisateurs ou pourcentage de visiteurs qui reviennent.
Avec les rapports portant sur plusieurs propriétés, vous pouvez visualiser sur un seul écran les mesures de performance globales pour plusieurs propriétés localisées (.co.nz, .co.uk, .com, etc,). Vous pouvez ensuite vous concentrer sur des sites localisés spécifiques lorsque vous en avez besoin.
7. Latence de traitement des rapports
La latence moyenne de traitement des données avec Google Analytics est de 24 à 48 heures.
Les comptes comptant plus de 200 000 sessions quotidiennes ne voient leurs données rafraîchies qu’une fois par jour. Les indicateurs de base ne sont donc pas toujours actualisés. Une telle situation peut s’avérer problématique lors d’événements promotionnels d’une journée comme le Black Friday ou le Cyber Monday, car ces informations en temps réel peuvent changer la donne !
Matomo traite les données avec une latence plus faible, même pour les sites Web à fort trafic. Nous proposons actuellement une latence de 6 à 24 heures pour les déploiements sur le cloud. Les analyses Web auto-hébergées sont actualisées encore plus rapidement : selon le volume de trafic, en une heure ou instantanément.
8. Absence de fonctionnalités natives d’optimisation des conversions
Les utilisateurs de Google Analytics doivent utiliser des outils tiers pour obtenir des informations plus précises, comme la façon dont les internautes interagissent avec votre page Web ou vos appels à l’action.
L’outil gratuit Google Optimize vous permet de bénéficier de ces informations, mais il a ses limites :
- Aucune segmentation n’est disponible
- Seules 10 expériences simultanées sont autorisées
Il n’y a pas d’intégration native entre Google Optimize et Google Analytics 4. À la place, vous devez associer manuellement un conteneur Optimize à un compte Analytics. De plus, il n’est pas possible de sélectionner les dimensions des expériences dans les rapports Google Analytics.
De plus, Google Optimize est un outil CRO de base, mieux adapté aux tests fractionnés (test A/B) de textes, d’éléments visuels, d’URL et de mises en page. Pour obtenir des données plus avancées, il est nécessaire de souscrire à des outils supplémentaires.
Matomo est livré avec un ensemble natif de fonctionnalités d’optimisation des conversions intégré :
- Cartes de chaleur
- Enregistrement des sessions des utilisateurs
- Analyse de l’entonnoir de vente
- Tests A/B
- Analyse des formulaires envoyés
9. Abandon des annotations
Les annotations sont utiles lorsque vous devez fournir un contexte supplémentaire aux autres membres de l’équipe. Par exemple, signaler des pics de trafic inhabituels ou mettre en évidence un dysfonctionnement dans l’entonnoir de vente.
Cette fonctionnalité était disponible dans Universal Analytics, mais elle a disparu dans Google Analytics 4. En revanche, avec Matomo, vous pouvez toujours enregistrer, commenter et partager rapidement des informations avec votre équipe.
Il est possible d’ajouter des annotations à n’importe quel graphique qui présente des statistiques sur une période donnée, notamment les rapports sur les visiteurs, les graphiques d’analyse de l’entonnoir ou l’exécution de tests A/B.
10. Aucune possibilité de données génériques
Il s’agit peut-être d’une limitation mineure de Google Analytics, mais d’une limitation tangible pour les propriétaires d’agences.
Offrir une plateforme d’analyse Web intégrée et de qualité peut améliorer l’expérience de vos clients. Or, Google Analytics, contrairement à Matomo, n’a jamais proposé d’analyse de données génériques.
Récapitulatif
Google a placé la barre très haut en matière d’analyse Web. Néanmoins, les limites inhérentes à Google Analytics en matière de confidentialité, de rapports et d’options de déploiement incitent davantage d’utilisateurs à envisager des alternatives à Google Analytics, comme Matomo.
Avec Matomo, vous pouvez facilement migrer vos données historiques et stocker les données des clients localement ou dans un emplacement spécifique sur le Cloud. Nous opérons selon un principe de données non échantillonnées et fournissons un éventail de commandes de confidentialité pour une conformité poussée.
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