Aujourd’hui, nous allons voir comment utiliser les “filtres avancés en cascade” selon une méthode présentée par l’excellent blog de Lunametrics.

Il faut d’abord comprendre que les filtres sont appliqués dans un certain ordre, le deuxième s’appliquant avec les résultats issus du premier et ainsi de suite. C’est d’ailleurs pour cette raison qu’il est possible de redéfinir l’ordre des filtres dans l’interface.

Ordre filtres GA

Le principe est de créer un premier filtre dont le résultat sera stocké dans un des deux champs personnalisés qu’offre Google Analytics. Puis nous allons récupérer la valeurs de ce champs dans un deuxième filtre afin de le retraiter, et ainsi de suite tout au long du process de filtres mis en place.

Dans l’exemple ci dessous, nous allons concaténer les valeurs de certains champs de l’application afin de générer un rapport qui permettra d’enrichir les lignes de transaction (dans le cadre d’un site ecommerce) avec les données de source de trafic (support, source et termes des campagnes)

Le premier filtre consiste à concaténer le support et la source de chaque visite dans le “champs personnalisé 1″ :

Type de filtre : Filtre personnalisable
Option : Avancé
Champ A : Support de la campagne
Extraire A : (.*)
Champ B : Source de la campagne
Extraire B : (.*)
Sortie vers : Champ personnalisé 1
Constructeur : $A1 | $B1
(cocher oui à Champ B obligatoire)

Le deuxième filtre ajoute au champ personnalisé 1 la valeur du Terme de la campagne, puis reconstruit le champ personnalisé qui prend alors les valeurs “Support | Source | Terme” (”Organic | google | wagablog”, par exemple).

Type de filtre : Filtre personnalisable
Option : Avancé
Champ A : Champ personnalisé 1
Extraire A : (.*)
Champ B : Terme de la campagne
Extraire B : (.*)
Sortie vers : Champ personnalisé 1
Constructeur : $A1 | $B1
(laisser non à Champ B obligatoire)

Le troisième filtre va associer à chaque transaction de commerce électronique ces données de campagne, ce qui permettra par exemple d’identifier rapidement les mots clés achetés, ainsi que les campagnes et supports qui ont généré les commandes ayant le montant le plus élevé. Cela permettra également de générer des tableaux de bord plus rapidement. En effet, vous pourrez extraire dans un tableau Excel l’ensemble des transactions du site pour une période donnée et pour chaque transaction vous aurez directement la provenance des clients.

Type de filtre : Filtre personnalisable
Option : Avancé
Champ A : Id de la transaction de commerce électronique
Extraire A : (.*)
Champ B : Champ personnalisé 1
Extraire B : (.*)
Sortie vers : Id de la transaction de commerce électronique
Constructeur : $A1 | $B1
(cocher oui à Champ B obligatoire)

Vous pouvez vous arrêter là, ou bien aller encore plus soin si vous souhaitez par exemple séparer les “nouveaux clients” des “déjà clients”. Pour cela il faudra d’abord remonter à Google Analytics la valeur “déja client” ou “nouveau client” pour chaque visiteur que vous pourrez identifier de la sorte. Cette valeur pourra être stockée dans le champs “Valeur personnalisée” grâce à la fonction __utmSetVar(’valeur’); que vous pourrez ajouter à votre marqueur.

Voici ensuite à quoi pourrait ressembler votre rapport “E-commerce > Transaction” :

Rapport e commerce - transaction Google Analytics