GA4 Benchmarking
Pour les entreprises qui utilisent Google Analytics, vous pouvez voir le premier graphique sur votre page d’accueil, qui contient de nombreux indicateurs de performance clés de référence dans différents secteurs, comme dans l’exemple ci-dessous :
source : Google Merchandise Store (données Web)
Ce graphique vous permet d’identifier votre secteur de référence et de sélectionner l’ICP de référence que vous souhaitez comparer à vos propres données, ce qui vous permet de voir immédiatement où vous vous situez dans les percentiles de performance du marché.
Si vous souhaitez en savoir plus sur la manière dont Google Analytics collecte et affiche ces données, veuillez consulter la documentation de Google Analytics Benchmarking.
Par exemple, si votre entreprise est un détaillant en alimentation, vous pouvez choisir « Alimentation et boissons » comme secteur de marché. Si vous souhaitez comprendre la position de votre entreprise sur le marché en fonction du « nombre d’ajouts au panier par utilisateur actif », vous pouvez sélectionner cet ICP pour afficher les percentiles du marché et voir où se situe votre propre ICP dans ces percentiles.
Explorer les limites
Ce graphique est utile pour comprendre votre performance sur le marché, mais il y a certaines limites à l’utilisation de ces données :
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- Vous ne pouvez qu’explorer les données de ce graphique et comparer chaque ICP avec le vôtre, un par un, ce qui rend le processus essentiellement manuel.
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- Les données doivent être utilisées telles qu’elles sont présentées dans le graphique par défaut, sans possibilité de personnaliser davantage l’analyse.
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- Par défaut, vous ne pouvez afficher les données de performance de votre entreprise que sur un an, tandis que les données benchmarking ne sont disponibles que pour les 30 derniers jours.
source : Google Merchandise Store
source : Google Merchandise Store
Toutes ces limitations rendent l’analyse de compétition moins flexible, alors que ces données pourraient être utilisées plus efficacement de plusieurs manières, notamment :
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- Analyse croisée des marchés avec tous les ICP disponibles simultanément (par exemple, si votre entreprise se situe entre deux secteurs de référence et que vous souhaitez vous comparer aux deux).
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- Intégrer les données benchmarking dans les tableaux de bord existants pour une analyse plus personnalisée et plus détaillée.
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- Suivi à long terme des indicateurs clés de performance de votre entreprise par rapport aux références du marché afin de suivre les tendances au fil du temps.
C’est pourquoi Datama, un carbinet de conseil d’analyse de données qui fournit à ses clients une exploration automatisée des données et des informations grâce à ses propres solutions, a pour objectif d’automatiser la collecte de ces ensembles de données de référence et d’obtenir des informations analytiques plus approfondies.
Données Benchmarking du GA4 scrappées
Nous avons le plaisir d’annoncer que nous avons réussi à scrapé de ce graphique tous les indicateurs de performance clés de benchmarking dans tous les secteurs d’activité disponibles. Vous trouverez ici un exemple pour juin 2025.
Cet ensemble de données Gsheet capture des repères industriels tirés de la page d’accueil de Google Analytics 4 (GA4), offrant un aperçu des performances des entreprises du secteur des arts et du divertissement et de tous les autres secteurs industriels au 1er juin 2025.
Il rassemble des indicateurs de performance clés dans les domaines du commerce électronique, des événements, de l’engagement sur les pages et les écrans, du chiffre d’affaires et de l’activité des sessions, chaque mesure étant ancrée dans les points de référence des 25e, 50e et 75e percentiles. Ces points de référence révèlent ce qui est typique pour les entreprises les moins performantes, la médiane du secteur et le quartile supérieur des pairs, ce qui permet de voir facilement où se situe une entreprise.Ces points de référence révèlent ce qui est typique pour les entreprises les moins performantes, la médiane du secteur et le quartile supérieur des pairs, ce qui permet de voir facilement où se situe une entreprise. Par exemple, si le taux de conversion d’une entreprise se situe au-dessus du 75e percentile, cela signifie que ses performances sont supérieures à celles de 75 % de ses pairs.
En utilisant ces points de référence, les équipes peuvent rapidement repérer les domaines dans lesquels elles sont plus performantes que le marché et ceux dans lesquels il y a une marge de progression. Qu’il s’agisse de comprendre si un faible engagement reflète une tendance plus large ou de découvrir des opportunités de se hisser dans le peloton de tête des performances, cet ensemble de données transforme les analyses brutes en un contexte significatif. Il ne s’agit pas seulement de chiffres – c’est un regard sur le paysage concurrentiel, qui aide les entreprises à prendre des décisions plus intelligentes, fondées sur des données.
Approche automatisée et script
Ces données ont été collectées à l’aide d’un code javascript personnalisé développé par l’équipe de Datama qui automatise cette extraction dans l’environnement GA4.
Ce script rassemble automatiquement les données de référence de l’industrie GA4 pour une période donnée, couvrant tous les secteurs de l’industrie tels que les arts et les loisirs, la finance et les voyages. Il extrait des données de référence par centile (25e, 50e, 75e) pour des mesures clés telles que les achats par utilisateur, l’engagement de la session, le revenu par acheteur et les ratios de rétention des utilisateurs (DAU/MAU, WAU/MAU), etc. Il peut cibler n’importe quelle propriété GA4 (ici, les données proviennent du compte de démonstration de google merchandise store, mais elles peuvent être remplacées par la propriété google de votre entreprise) tant que vous avez accès à l’interface GA4.
Une fois les données collectées, le script les nettoie, les organise et les met en forme dans un fichier CSV unique, chaque mesure étant regroupée par catégorie (commerce électronique, événements, sessions, utilisateurs, revenus). Il convertit également les noms techniques des indicateurs GA4 en étiquettes claires et prêtes à être présentées, ce qui facilite l’utilisation des résultats pour les analyses et les rapports de compétitivité.
Si vous souhaitez mesurer vos performances à l’aide de ces données , veuillez nous contacter afin que nous puissions appliquer ce script à vos données sur une base régulière.
Allez plus loin avec les solutions Datama
Alors, comment approfondir ces données ? Comment la solution de Datama permet-elle une analyse plus avancée et personnalisée ?
Tout d’abord, Datama Detect vous aide à suivre l’évolution de vos KPIs par rapport aux données de référence au fil du temps. Par défaut, il compare vos KPI à la moyenne du marché, mais vous pouvez également le configurer pour le comparer au 25ème ou au 75ème percentile pour une vue plus précise.
Vous pouvez intégrer tous les KPI de benchmarking GA4 mentionnés précédemment dans Datama Detect, que ce soit via notre application web ou via des extensions pour Power BI, Looker Studio, Tableau ou Qlik. L’outil peut vous envoyer des alertes lorsque des baisses significatives ou des anomalies se produisent.
Voici un exemple de fonctionnement :
Dans cet exemple, nous avons importé tous les indicateurs de performance clés de GA4 Benchmarking pour le secteur « Shopping&Retailers » et nous nous sommes concentrés sur un indicateur spécifique : Achat par utilisateur actif.
Demo Looker Studio + Source de données
Nous avons observé que, pour la grande majorité du mois de juin, le rapport entre les achats de l’entreprise par utilisateur actif et les achats moyens du marché par utilisateur actif est resté constamment inférieur à 1, ce qui indique que l’entreprise réalise des performances inférieures à la moyenne du marché pour cet ICP.
Les points rouges indiquent que la performance de l’entreprise par rapport à la moyenne du secteur a baissé, ce qui peut être inquiétant, surtout si vous avez réglé le calcul de l’importance de Datama à un niveau élevé (ce qui n’est pas le cas dans la capture d’écran). Vous pouvez souhaiter être alerté automatiquement lorsque cela se produit. C’est exactement ce pour quoi Datama Detect est conçu.
Pourquoi cette sous-performance ?
Pour comprendre les raisons de cette sous-performance, nous poursuivons l’analyse avec Datama Compare, une autre solution intelligente (disponible dans notre application web ou en tant qu’extension pour Power BI, Looker Studio, Tableau ou Qlik). Cet outil permet une comparaison plus approfondie et plus détaillée afin d’identifier les causes exactes de l’écart de performance.
Nous avons construit une analyse automatisée pour examiner la différence d’achat par utilisateur actif entre l’entreprise ciblée et la moyenne du marché (50e percentile). Pour ce faire, nous avons ajouté une analyse de l’entonnoir allant de « Ajouter au panier » à « Achat », ce qui nous a permis d’identifier l’endroit du flux de conversion où la sous-performance est la plus prononcée.
Demo Looker Studio + Source de données
Nous pouvons voir que les achats par utilisateur actif de l’entreprise pour juin 2025 (0,318) sont supérieurs au 25e percentile du marché (0,256), principalement en raison d’un trafic d’ajout au panier plus élevé par utilisateur actif par rapport au 25e percentile.
Cependant, la performance du même entonnoir(0,318) est nettement inférieure à la moyenne du marché (0,533). Cette sous-performance est due à un taux de conversion plus faible de checkout (par utilisateur actif) à l’achat (par utilisateur actif), bien que l’entreprise enregistre un trafic d’ajout au panier (par utilisateur actif) plus élevé que la moyenne du marché.
Par conséquent, l’entreprise devrait donner la priorité à l’amélioration du taux de conversion après l’étape d’ajout au panier afin de rattraper la moyenne du marché. Les stratégies pourraient consister à encourager les utilisateurs à terminer leurs achats et à réduire les abandons de panier, plutôt que de se concentrer principalement sur l’augmentation des actions d’ajout au panier à partir des pages de produits (ce qui, bien qu’utile, est moins ciblé sur la résolution du problème principal).
Avec tous ces indices de référence GA4, il existe d’innombrables possibilités d’approfondir l’analyse et de découvrir des informations précieuses.
Nous pouvons développer des cas d’utilisation hautement personnalisés et exploitables, adaptés à vos défis spécifiques, pour vous aider à identifier les opportunités, à remédier aux faiblesses et à améliorer les performances. Nous sommes là et nous sommes impatients de partager avec vous.
