Lorsque vous tentez de résoudre des problèmes concernant des écarts de données ou des tendances inattendues dans votre propriété Google Analytics, quelles dimensions sont communément utilisées pour identifier des anomalies ou de potentiels problèmes ?

Pour résoudre des problèmes de données ou des tendances inattendues dans Google Analytics, il est essentiel d'isoler les facteurs potentiels qui pourraient influencer la collecte ou l'interprétation des données.

Analyse de la bonne réponse

La bonne réponse est : "Pays", "Version d'OS" et "Système d'exploitation et version". Ces dimensions sont cruciales pour identifier les anomalies ou de potentiels problèmes car elles permettent de : - Pays : Détecter si les problèmes sont géographiquement localisés. Un écart de données peut provenir d'un blocage de suivi dans un certain pays, de campagnes publicitaires ciblées défaillantes, de problèmes de serveur spécifiques à une région, ou de réglementations locales impactant la collecte. - Version d'OS et Système d'exploitation et version : Identifier les problèmes techniques liés à l'environnement de l'utilisateur. Des erreurs de suivi (JavaScript, SDK) sont souvent spécifiques à certaines versions de systèmes d'exploitation (ex: iOS 17, Android 13) ou navigateurs sur ces OS. Cela aide à repérer les incompatibilités, les bugs de rendu ou les comportements inattendus affectant la collecte de données sur des appareils ou systèmes précis.

Ces dimensions pointent directement vers des causes techniques ou contextuelles de non-collecte ou de mauvaise collecte de données.

Analyse des mauvaises options

• "Version d'OS", "Système d'exploitation et version" et "Événement clé" : Bien que les dimensions d'OS soient pertinentes, "Événement clé" est une action mesurée et non une dimension de base pour diagnostiquer un problème de collecte sous-jacent. Une baisse d'événements clés est une conséquence et non la cause technique recherchée pour les anomalies de données.
• "Nom de l'article", "Catégorie de l'appareil" et "Date" :
  • Nom de l'article : Principalement utilisé pour analyser la performance du contenu ou des produits. Une anomalie ici est un résultat et non une cause technique générale de problème de données.
  • Catégorie de l'appareil : Utile (mobile, desktop, tablette), mais moins granulaire que l'OS et la version pour identifier des problèmes techniques spécifiques.
  • Date : Indispensable pour observer une tendance, mais n'est pas une dimension explicative de la cause du problème. On utilise la date pour voir quand l'anomalie est apparue, puis on explore d'autres dimensions sur cette période.
• "Chemin de la page", "Résolution d'écran" et "Nom de l'article" :
  • Chemin de la page : Pertinent pour des problèmes spécifiques à certaines pages ou des entonnoirs de conversion, mais moins pour des problèmes de collecte généraux.
  • Résolution d'écran : Généralement liée à l'affichage ou l'expérience utilisateur, mais rarement la cause directe d'écarts de données fondamentaux.
  • Nom de l'article : Comme mentionné, plus pour l'analyse de performance que pour le diagnostic technique de la collecte.