Comment automatiser vos tâches Google analytics avec N8N ?

Alors que l’exploitation de données demeure un sujet central dans les directions digitales & marketing, Google Analytics (GA) occupe une place prépondérante dans la compréhension du comportement des utilisateurs et l’optimisation de l’expérience client. Mais face au nombre croissant des sites, des propriétés et des flux de données, l’administration de Google Analytics devient un défi complexe et chronophage. Les équipes data et marketing sont souvent confrontées à une surcharge de tâches manuelles, répétitives et sujettes à des erreurs humaines.

L’intelligence artificielle (IA) offre alors une solution puissante pour libérer les équipes de ces tâches fastidieuses, tout en améliorant la qualité des données collectées et l'efficacité des rapports. Automatiser les actions dans GA ne se limite pas à simplifier les processus, mais permet également de renforcer la précision des analyses, d’augmenter la réactivité des équipes et de rendre les workflows beaucoup plus agiles.

Loin de pouvoir répondre seul à cette explosion des données, N8N, plateforme d’automatisation visuelle se pose comme une solution utile pour connecter GA et des outils externes, pour qu’un seul workflow intelligent puisse automatiser les tâches. Ainsi chez Elevate, cabinet de conseil spécialisé en Data et IA, nous avons développé une solution d’automatisation des tâches dans Google Analytics avec N8N.

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N8N : L’outil d’automatisation au service de l’optimisation

N8N permet de créer des workflows visuels, simples et efficaces, sans codage préalable, tout en offrant la possibilité de coder si nécessaire (via JavaScript, Python). Ces workflows permettent de centraliser, analyser, et exploiter les données de manière optimisée, tout en intégrant des solutions d'IA pour des réponses dynamiques en langage naturel.

Avec N8N, une plateforme d'automatisation open-source, Elevate propose une solution personnalisée pour l’automatisation des tâches dans Google Analytics. L’objectif est de libérer les équipes des tâches chronophages tout en garantissant la conformité et la qualité des données collectées. 

Pourquoi automatiser Google Analytics 

Que ce soit pour l’audit des données, la configuration ou l’intégration d’un agent IA, l’automatisation des tâches dans Google Analytics via N8N présente des bénéfices évidents pour les équipes opérationnelles et data :

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• Gagner du temps
  
  • Limiter les ajouts manuels de balises répétitives
  • Récupérer de manière automatisée les données (événements, audiences, conversions…)

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• Standardiser les rapports & analyses
  
  • Appliquer les mêmes dimensions, filtres et segments sur plusieurs propriétés
  • Générer des rapports homogènes entre projets, clients ou sites

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• Réduire les erreurs humaines
  
  • Éviter les oublis de métriques, segments mal appliqués ou filtrages incohérents
  • Automatiser la collecte, le traitement et la visualisation des données

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• Industrialiser une chaîne analytics
  
  • Intégrer GA dans des pipelines de reporting ou des alertes automatisées
  • Synchroniser les données avec d'autres outils (BigQuery, Sheets, Looker Studio…)

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• Exploiter la puissance de l’IA
  
  • Générer dynamiquement des rapports personnalisés en langage naturel
  • Créer des workflows intelligents d'analyse ou d’alerte (ex : détection d’anomalies)

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Les cas d'usage concrets d'automatisation avec N8N sur Google Analytics 

Nous avons identifié plusieurs cas d'usage qui illustrent l'impact direct de l’automatisation des tâches Google Analytics via N8N. Ces solutions sont non seulement pratiques mais apportent un gain de temps considérable et permettent de réduire les erreurs humaines.

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Cas d'usage 1 : Audit des propriétés Google Analytics

Contexte et objectif

Les entreprises qui gèrent plusieurs sites ou comptes sur Google Analytics (GA) doivent régulièrement effectuer des audits pour vérifier la configuration et la qualité des données collectées. Cette tâche, réalisée manuellement, est chronophage, sujette aux erreurs humaines et difficile à maintenir à grande échelle, surtout si l'on a des dizaines de propriétés GA à auditer.

Problématique

• Tâches répétitives : Chaque mois, il est nécessaire de vérifier les propriétés actives, les flux de données, les dimensions et les métriques configurées, ainsi que les événements collectés sur les différents sites.
  
  
• Erreurs humaines : Il y a un risque élevé de faire des oublis ou d'introduire des erreurs, surtout lorsqu’on travaille sur un grand nombre de comptes.
  
  
• Difficile à tracer : Lorsqu’on effectue un audit manuellement, il est difficile de garder un historique des vérifications effectuées et d’analyser l’évolution des données dans le temps.
  
  

Solution

Avec N8N, il est possible d’automatiser entièrement ce processus d'audit via les étapes clés de l'automatisation :

1. Collecte des informations : N8N se connecte à Google Analytics via l'API pour récupérer toutes les propriétés, les flux de données (Data Streams), les dimensions personnalisées, les métriques et les événements.
   
   
2. Centralisation des données : Toutes ces informations sont automatiquement extraites et centralisées dans une Google Sheet, avec des colonnes pour le nom de la propriété, les ID, la date de création, les niveaux de service, et d'autres paramètres pertinents.
   
   
3. Vérification des anomalies : Des règles peuvent être mises en place pour vérifier si les données sont conformes au plan de marquage (naming, structure, cohérence des métriques et événements).
   
   
4. Planification automatisée : Ce workflow peut être exécuté automatiquement à intervalles réguliers (par exemple, chaque début de mois), ce qui permet de gagner du temps et de réduire les erreurs humaines.
   
   

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Exemple de workflow dans N8N pour réaliser l’audit des propriétés GA 

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Bénéfices

• Gain de temps : L'audit est effectué en quelques minutes au lieu de plusieurs heures de travail manuel.
  
  
• Réduction des erreurs humaines : Moins de risques d'erreurs dans la collecte et l'analyse des données.
  
  
• Traçabilité : Les résultats sont centralisés dans une Google Sheet, permettant de conserver un historique et de mieux suivre les actions au fil du temps.
  
  

Cas d'usage 2 : Automatisation de la configuration de Google Analytics à partir d’un plan de marquage

Contexte et objectif

Lorsqu’un nouveau site ou une nouvelle propriété est lancé, il est nécessaire de configurer Google Analytics pour s'assurer que les données seront collectées de manière cohérente. Cela inclut la création des propriétés, l'ajout des flux de données (Data Streams), la définition des dimensions et des métriques personnalisées, ainsi que la configuration des paramètres de rétention des données.

Problématique

• Configuration manuelle et lente : La création manuelle de chaque propriété, l'ajout des dimensions, la configuration des paramètres de rétention, et l'ajout des événements peut être un processus très long et propice aux erreurs.
  
  
• Multiples sites : Lorsqu’il s’agit de gérer plusieurs sites ou projets (par exemple, des sites multilingues ou multinationaux), le processus devient d'autant plus complexe à industrialiser.
  
  
• Risque d'incohérence : Des erreurs peuvent survenir dans les valeurs saisies (comme les mauvaises unités de mesure ou les mauvaises configurations de temps).
  
  

Solution

Grâce à N8N, nous avons créé un workflow pour automatiser la configuration complète de GA à partir d’un plan de marquage structuré dans une Google Sheet :

1. Récupération des données du plan de marquage : Le workflow récupère automatiquement toutes les informations nécessaires (nom des propriétés, dimensions, métriques, ID des flux de données, etc.) depuis une Google Sheet.
   
   
2. Création et configuration automatique des propriétés : N8N crée chaque propriété dans GA en fonction des données extraites, puis configure automatiquement les flux de données associés.
   
   
3. Ajout des dimensions et des métriques : Les dimensions et métriques sont ajoutées automatiquement dans GA selon les spécifications du plan de marquage.
   
   
4. Configuration des autres paramètres : Les paramètres de rétention des données et autres configurations nécessaires (comme les audiences et les segments) sont également paramétrés de manière automatique.
   
   

Exemple de workflow pour configurer GA à partir d’un plan de marquage

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Bénéfices

• Gain de temps considérable : Ce processus est automatisé, ce qui permet de réduire de manière drastique le temps consacré à la configuration de chaque nouvelle propriété.
  
  
• Consistance et cohérence : La configuration est systématique et respecte le plan de marquage, assurant ainsi que toutes les propriétés et données sont uniformément définies.
  
  
• Évolutivité : Le workflow est facilement extensible pour ajouter de nouvelles propriétés ou pour gérer des sites supplémentaires sans effort supplémentaire.
  
  

Cas d'usage 3 : Création d'un agent IA pour interagir avec Google Analytics

Contexte et objectif

Les équipes marketing, produit ou data ont souvent besoin de consulter des données dans Google Analytics pour répondre à des questions métiers. Cependant, l'interface de GA peut être complexe, et il est parfois nécessaire de parcourir plusieurs rapports ou de manipuler des dimensions et des segments spécifiques pour obtenir les bonnes informations.

Problématique

• Accès limité aux données : Les équipes métiers, en particulier celles sans expertise technique, peuvent avoir du mal à naviguer dans GA pour obtenir des informations précises.
  
  
• Goulot d'étranglement pour les équipes data : Les analystes ou les data engineers sont souvent sollicités pour répondre à des questions simples et récurrentes, ce qui peut ralentir les processus métiers.
  
  
• Besoin d'une interface plus intuitive : La recherche de données dans GA peut être fastidieuse, surtout lorsque plusieurs équipes posent des questions similaires.
  
  

Solution

Nous avons intégré un agent IA dans N8N pour permettre aux utilisateurs de poser des questions en langage naturel et d'obtenir des réponses détaillées directement dans des outils de communication comme Slack ou Teams.

1. Langage naturel pour interroger GA : L’agent IA interprète les requêtes en langage naturel (ex. : “Quel est le taux de rebond sur mobile par canal ?”) et traduit ces demandes en requêtes compréhensibles par l’API GA.
   
   
2. Génération de rapports dynamiques : L’agent récupère les données directement depuis GA et génère des rapports dynamiques en fonction des demandes des utilisateurs.
   
   
3. Réponse sous forme de visualisation ou résumé : L'agent fournit des réponses sous forme de tableau, de graphique ou de résumé, selon la demande et envoyé sur différents outils (Teams, Mails, Slack, etc.)
   
   

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Exemple de workflow d’un agent IA sur GA 

Bénéfices

• Accessibilité des données : Les équipes métiers peuvent obtenir des réponses instantanées sans avoir besoin de comprendre l'interface GA ni d'attendre l'intervention d'un data analyste.
  
  
• Gain de temps : L'automatisation des réponses aux questions courantes permet aux équipes data de se concentrer sur des tâches plus complexes.
  
  
• Amélioration de la collaboration : L’agent IA facilite l’accès aux informations et renforce la communication entre les équipes marketing, produit et data.
  
  

Exemple de rendu de l’agent IA sur Slack 

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Conclusion

Chez Elevate, nous croyons que l'automatisation, lorsqu'elle est bien pensée et bien exécutée, peut transformer les processus métiers. Avec N8N, nous offrons une solution flexible, extensible et personnalisée, qui permet de gagner du temps, d'améliorer la qualité des données et de rendre les équipes plus productives. L’intégration de l’IA dans ces processus permet de maximiser les gains en performance et d’optimiser l’ensemble des flux de travail dans Google Analytics.

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_{Photo de GRIN sur Unsplash}