Il y a près de deux ans, j’avais rédigé un article sur la version anglaise de mon blog au sujet de la construction d’un tunnel de conversion avec un simple graphique en Tableau. C’était une manière de prouver qu’il n’était pas obligatoire d’utiliser 20 graphiques pour ce type de visualisation nécessitant d’afficher les étapes, les statistiques absolues, les taux de fuite, et les taux de passage aux étapes suivantes, etc.
Cette fois, je vous propose d’ajouter de l’interactivité dans les exigences de design du rapport d’entonnoir. Incluons 2 contrôles :
- Le type de valeur à afficher
- Valeurs absolues du volume de données, et donc le contexte
- Vs
- Taux pour la comparaison des étapes et leur performance
- Le type d’abandon à afficher
- Abandon par étape par rapport à l’étape précédente
- Vs
- Abandon d’entonnoir, donc les sorties cumulées de l’entonnoir pour chaque étape
Les combinaisons de ces options aident à révéler des enseignements. Choisir d’en afficher une combinaison à la fois facile la lecture du rapport et l’exploration des données.
Table des matières
Ingrédients pour le tunnel de conversion interactif
Pour ce tutoriel, nous aurons besoin des éléments suivants pour créer le rapport de tunnel de conversion :
- Votre jeu de données provenant de votre source avec le nom de l’étape, le numéro d’ordre de l’étape – pour mon exemple, c’est un champ calculé – et une métrique.
- 2 paramètres sous forme de listes de valeurs textuelles, les 2 champs calculés de source de données pour les données combinées (data blending), et 2 sélecteurs.
- Une combinaison de données pour effectuer une jointure croisée avec notre ensemble de données et accéder à toutes les lignes du jeu de données, pour chaque ligne d’affichage.
- Un graphique à barres (histogramme horizontal) empilées pour afficher la visualisation finale.
- Quelques champs calculés de graphique, pour les métriques à afficher en fonction de la sélection des valeurs des paramètres.
Résultats en action
Jeux de données
Pour notre exemple, j’utilise le compte de démonstration de Google Analytics 4 en sélectionnant 5 événements correspondant aux étapes de l’entonnoir de conversion e-commerce. Et je définis les numéros d’ordre grâce à un champ calculé au niveau de la source de données.
Funnel step orderCASE
WHEN Event name = "add_to_cart" THEN 1
WHEN Event name = "add_shipping_info" THEN 2
WHEN Event name = "begin_checkout" THEN 3
WHEN Event name = "add_payment_info" THEN 4
WHEN Event name = "purchase" THEN 5
ELSE NULL
ENDPuis, nous créons un filtre pour ne conserver que les événements souhaités et nous appelons ce filtre « GA4 – Checkout steps ». Ce filtre sera appliqué dans la configuration de la combinaison de données (blending).
Il est assez simple et utilise le résultat du champ calculé ci-dessus, en excluant les valeurs nulles.
Paramètres et champs calculés associés
Il faut à présent créer deux paramètres de liste de valeurs textuelles :
- « Drop-off type » avec pour valeurs possibles (et étiquettes) « Step drop-off » et « Funnel drop-off »
- « Values type » avec pour valeurs possibles (et étiquettes) « Absolute values » et « Rates »
Afin d’utiliser les valeurs sélectionnées de ces paramètres au sein de la future combinaison de données (blending), nous ajoutons 2 champs calculés au niveau de la source de données (les combinaison de données ne peuvent accéder à ces valeurs sans champs calculé servant de simple pointeur).
Drop-off type dimDrop-off typeValues type dimValues typeAvant de créer la combinaison de données, nous allons ajouter 2 sélecteurs à taille fixe en utilisant les paramètres fraîchement créés comme champs de contrôle.
Combinaison de données (blending)
A présent, configurons une combinaison de données nommée « BD – Self blended funnel steps » et créée comme suit pour notre exemple :
- Table de gauche – GA4 demo account
- Nom de la table : « Displayed data »
- Dimensions : « Funnel step order », Drop-off type dim, Values type dim
- Métrique : « Total users »
- Filtre : « GA4 – Checkout steps »
- Table de droite – GA4 demo account
- Nom de la table : « Reference data »
- Dimension : « Funnel step order » renommée « Ref Funnel step order »
- Métrique : « Total users » renommée « Ref Total users »
- Filtre : « GA4 – Checkout steps »
- Configuration de jointure
- Opérateur de jointure : Croisée
- Aucune clé
Configuration du graphique à barres horizontales (histogramme)
Il est temps d’ajouter un simple graphique à barres pour représenter visuellement notre tunnel de conversion :
- Type de graphique : Graphique à barres empilées
- Onglet « Configurer »
- Source de données : Votre combinaison de données “BD – Self blended funnel steps”
- Dimensions :
- « Funnel step order »
- Métriques – Les champss calculés suivants, au niveau du graphique, avec une agrégation de type « Moyenne »
- “Abs users” correspondant à la formule ci-dessous
- “Abs exited users” correspondant à la formule ci-dessous
- “% active” correspondant à la formule ci-dessous
- “% drop-off” correspondant à la formule ci-dessous
- Trier par “Funnel step order” par ordre croissant
- Décocher toutes les options d’interactions dans le graphique
- Onglet « Style »
- Graphiques à barres horizontales
- Barres empilées
- Afficher les libellés des données
- Libellés des données : Valeur de métrique / Compresser les nombres / Libellé à gauche
- Sélectionner les 2 mêmes séries de 2 couleurs pour la partie active et les fuites
(on a besoin de configurer deux fois pour couvrir les 2 premières métriques pour les valeurs absolues, puis les 2 métriques suivantes pour les taux) – Bleu/Gris/Bleu/Gris dans l’exemple - Cacher les axes
- Adapter la largeur des barres (100% dans mon exemple)
- Adapter la taille du texte pour les libellés
- Désactiver la légende du graphique
- Ne pas afficher le « titre du graphique » (le header avec les outils)
Et enfin, on ajoute des icônes représentant chaque étape du tunnel de conversion ou de simple texte statique.
Abs usersIF(
Values type dim = "Absolute values"
,
Total users
,
null
)Abs exited usersIF(
Values type dim = "Absolute values"
,
IF
(
Drop-off type dim = 'Funnel drop-off'
,
IF(Ref Funnel step order = 1 AND Funnel step order != 1, ( Ref Total users-Total users ),null)
,
IF(Ref Funnel step order = Funnel step order - 1, ( Ref Total users-Total users ),null)
)
,
null
)Previous step dropoffIF( Values type dim = "Absolute values",
IF
(
Drop-off type dim = 'Funnel drop-off'
,
IF(Ref Funnel step order = 1 AND Funnel step order != 1, ( Ref Total users-Total users ),null)
,
IF(Ref Funnel step order = Funnel step order - 1, ( Ref Total users-Total users ),null)
)
, null)% activeIF(
Values type dim != "Absolute values"
,
IF
(
Drop-off type dim = 'Funnel drop-off'
,
CASE
WHEN Funnel step order = 1 THEN 1
WHEN Ref Funnel step order = 1 AND Funnel step order != 1 THEN (Total users )/Ref Total users
ELSE NULL
END
,
CASE
WHEN Funnel step order = 1 THEN 1
WHEN Ref Funnel step order = Funnel step order - 1 THEN (Total users )/Ref Total users
ELSE NULL
END
)
,
null
)% drop-offIF(
Values type dim != "Absolute values"
,
IF
(
Drop-off type dim = 'Funnel drop-off'
,
IF(Ref Funnel step order = 1 AND Funnel step order != 1, ( Ref Total users-Total users )/Ref Total users,null)
,
IF(Ref Funnel step order = Funnel step order - 1, ( Ref Total users-Total users )/Ref Total users,null)
)
,
null
)Petite limitation graphique
A cause de la manière dont est affichés la taux, indépendamment de la valeur de chaque étape, si vous sélectionnez « Step drop-off » et « Rates » en même temps, le graphique à barres sera dessiné sans respecter la forme d’un entonnoir. Mais après tout, après réflexion, le résultat est plus efficace pour identifier les étapes avec les plus hauts taux de fuite (le 2e et la 5e étape dans l’exemple).
Revue de la configuration
Et pour finir, faisons une petite revue de l’ensemble de la configuration avec cette vidéo.
Voilà. Le bout du tunnel.
