5 astuces pour créer des rapports Google Data Studio de qualité

Astuce 1 : Définir l‘agencement et la structure du rapport

Afin de pouvoir utiliser Data Studio le plus efficacement possible, il faut tout d’abord clarifier nos besoins. Qui va utiliser le rapport ? Quelles données doivent être visualisées ? Et à quelles interrogations le rapport doit-il répondre ? La réponse à ces questions détermine la structure du rapport. Sur cette base, une structure des pages peut déjà être créée avant de passer à l’élaboration de la visualisation.

Le design d’un rapport Data Studio peut être complètement adapté à ses propres besoins. L’utilisation de couleurs et de polices d’écriture permet de calquer l’aspect visuel et les textes sur le design corporatif et d’atteindre ainsi un très haut taux d’identification. Le menu « Thème et mise en page » propose de sélectionner des designs prédéfinis ou de créer ses propres paramètres. Ces personnalisations seront automatiquement reprises dans tout le rapport.

Astuce 2 : Utiliser les éléments de contrôle et les paramètres au niveau de la page

Grâce à l’utilisation de commandes, les personnes qui consultent le rapport pourront interagir avec les données et effectuer elles-mêmes des réglages. Les éléments suivants peuvent par exemple être utilisés :

• Réglage personnalisé des plages de dates
• Filtrer les données selon différentes valeurs
• Utiliser une zone de saisie comme fonction de recherche

Afin que les commandes ne doivent pas être ajoutées séparément sur chaque nouvelle page du rapport, les composants ajoutés peuvent être appliqués au niveau du rapport. Un clic droit sur l’élément souhaité permet de placer le composant au niveau du rapport et ainsi le rendre disponible sur toutes les pages du rapport. C’est une fonctionnalité particulièrement intéressante pour des éléments de navigation, de contrôle ou un logo.

Astuce 3 : Évaluer vos propres KPI grâce aux champs calculés

Si vos propres indicateurs clés de performance (KPI) ne peuvent pas être illustrés par les métriques ou dimensions standards, les champs calculés peuvent alors être mis à profit. Ils permettent de transformer, catégoriser ou recalculer des données. En principe, il existe deux variantes différentes sur Google Data Studio pour la mise en œuvre des champs calculés :

1. Les champs calculés dans les sources de données : le champ calculé peut être appliqué à tous les rapports et graphiques de cette source de données.
2. Les champs calculés spécifiques à un graphique : un champ calculé est ajouté directement à un graphique et appliqué seulement dans cet élément.

Astuce 4 :  Appliquer des segments et des filtres aux graphiques

Grâce à l’utilisation de segments, il est possible d’analyser des sous-ensembles de données dans Google Analytics. Ainsi, on peut par exemple visualiser en détail les internautes d’une source d’accès en particulier. Les segments issus de Google Analytics peuvent également être utilisés dans les graphiques Data Studio. De cette manière, il est possible de mettre en relief des comparaisons significatives dans les visualisations.

De plus, on peut appliquer des filtres dans les graphiques utilisés afin d’inclure ou d’exclure des données. Les filtres créés peuvent être appliqués sur tout le rapport ou seulement dans certains graphiques. Ce qui est essentiel, c’est qu’il soit absolument clair pour l’audience que des données sont incluses ou exclues afin d’assurer l’infaillibilité des interprétations et d’en tirer les bonnes pistes d’optimisation.

Astuce 5 : Lier plusieurs sets de données

Selon le but du rapport, il peut être judicieux de comparer différents sets de données dans un graphique. Data Studio permet de fusionner plusieurs sets de données et de visualiser les différences dans des tableaux. Il est possible de simplement ajouter une source de données supplémentaire dans le graphique sélectionné et de représenter des comparaisons grâce à une « clé d’assemblage » commune.

Google Data Studio est un outil polyvalent qui permet de générer des rapports de marketing numérique probants. Grâce aux nombreuses possibilités de visualisation des données, on peut simplement répondre à des interrogations et tirer des pistes d’optimisation.