En digital analytics, un évènement désigne une interaction ou une occurrence enregistrée sur un site web ou une application, par exemple un clic sur un bouton, le téléchargement d’un fichier ou la lecture d’une vidéo.
Un évènement est la plus petite unité de donnée que collecte un outil de mesure. Il se compose d’un nom, qui indique ce qui s’est produit, et de paramètres, qui en précisent le contexte : page concernée, libellé du bouton, valeur d’une commande, durée lue. L’outil y associe un horodatage et un identifiant de l’appareil ou de l’utilisateur. Il agrège ensuite les évènements en indicateurs : nombre d’occurrences, nombre d’utilisateurs concernés, taux rapporté aux visites.
Deux familles de modèles coexistent. Dans les modèles hérités, centrés sur la page vue et la session de visite, l’évènement est un type de donnée parmi d’autres, décrit par exemple par une catégorie, une action et un libellé. Dans les modèles fondés sur les évènements, toute interaction, y compris l’affichage d’une page, est un évènement. Certains évènements sont collectés automatiquement par l’outil, d’autres sont définis par l’entreprise selon ses besoins.
L’évènement se distingue de la conversion, qui est un évènement désigné comme objectif et suivi à ce titre. Il se distingue aussi de l’event tracking, qui désigne la pratique consistant à définir, déclencher et contrôler ces enregistrements. À ne pas confondre avec l’évènementiel, qui relève de la communication par l’organisation de manifestations.
Il est techniquement possible d’enregistrer presque tout : chaque clic, chaque défilement, chaque survol. Cette abondance a un coût. Les rapports se remplissent de noms que personne ne comprend, et les évènements utiles se perdent dans la masse. Nous recommandons de partir des décisions à éclairer : chaque évènement personnalisé doit répondre à une question posée par un responsable identifié. Un évènement que personne ne consulte depuis six mois est candidat à la suppression.
Selon l’aide de Google Analytics, un évènement de l’ancienne génération Universal Analytics comportait une catégorie, une action et un libellé, et formait un type de donnée à part. Dans Google Analytics 4, chaque donnée collectée est un évènement, sans distinction de type. Les propriétés Universal Analytics standard ont cessé de traiter les données le 1er juillet 2023.
La même aide fixe des limites de collecte : 25 paramètres par évènement, 40 caractères pour un nom d’évènement, 100 caractères pour la valeur d’un paramètre dans le cas général. Pour les applications, le nombre d’évènements nommés distincts est plafonné à 500 par utilisateur, hors évènements automatiques. Ces plafonds poussent à une bonne pratique : décrire les variantes par des paramètres plutôt que par de nouveaux noms.
Le nombre d’évènements et le nombre d’utilisateurs qui les déclenchent ne racontent pas la même histoire. Mille lectures de vidéo peuvent venir de cinquante personnes. Pour piloter un entonnoir de conversion, raisonnez en utilisateurs ou en sessions ayant déclenché l’évènement, pas en volume brut. Méfiez-vous aussi des moyennes calculées sur les paramètres : quelques sessions très longues suffisent à gonfler une durée moyenne de lecture. Quand l’outil le permet, regardez la distribution.
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Dans les outils fondés sur les évènements, toute conversion est un évènement, mais tout évènement n’est pas une conversion. L’évènement enregistre une interaction, quelle qu’elle soit. La conversion est un évènement que vous avez désigné comme objectif, parce qu’il marque une étape de valeur pour l’entreprise : demande de devis, inscription, achat.
Critère pratique : ne désignez comme conversion que les évènements qui mesurent un résultat attendu par la direction. Un clic sur un onglet ou une lecture de vidéo reste un évènement de comportement, utile à l’analyse mais pas au pilotage des objectifs.
Adoptez une convention unique, écrite avant le premier déploiement. Un schéma simple fonctionne bien : un verbe suivi d’un objet, en minuscules, avec un séparateur constant. Réservez le nom à l’action et décrivez le contexte par des paramètres, par exemple l’emplacement du bouton ou le type de document.
Vérifiez d’abord si l’outil propose des noms recommandés pour vos cas d’usage : les reprendre facilite l’exploitation des rapports standards. Consignez chaque nom dans le plan de marquage et faites valider tout nouvel évènement par un responsable unique.
Cela dépend de la question posée. Pour mesurer l’intensité d’usage d’une fonction, comptez les évènements. Pour mesurer une adoption ou une progression dans un parcours, comptez les utilisateurs ou les sessions qui ont déclenché l’évènement au moins une fois.
Présentez les deux chiffres côte à côte dans vos rapports, avec leur ratio. Un ratio élevé d’évènements par utilisateur peut signaler un usage intense, mais aussi un déclenchement en double. Vérifiez cette seconde hypothèse avant de conclure.
Le plus souvent, parce qu’il est déclenché par deux mécanismes à la fois : un code inscrit dans le site et une balise ajoutée ensuite dans le gestionnaire de balises. Autres causes courantes : une page de confirmation rechargée par l’internaute, ou un déclencheur réglé sur tous les clics d’une zone au lieu du seul bouton visé.
Pour le détecter, comparez le nombre d’évènements au nombre d’utilisateurs concernés et à vos données internes, comme les commandes. Testez ensuite le parcours avec l’outil de débogage de votre solution et supprimez le déclenchement redondant.
Non. Créez un évènement personnalisé seulement s’il répond à une question qu’un responsable se pose et s’il n’est pas déjà collecté automatiquement par votre outil. Chaque évènement ajouté demande une configuration, une recette et une maintenance.
Faites un tri simple : listez les décisions des six prochains mois, associez à chacune les interactions qui l’éclairent, et écartez le reste. Renoncez aussi aux évènements dont le volume restera trop faible pour une lecture fiable. Ils encombrent les rapports sans permettre de conclusion.
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