Cette page regroupe des exemples de requêtes utilisables dans le .
L’objectif est de faciliter la construction de requêtes simples ou avancées à partir de cas d’usage fréquents : performance globale, sources de trafic, campagnes, dimensions personnalisées ou comparaisons de périodes.
Une requête Report Center se construit généralement avec les éléments suivants :
métrique(s) + store + dimension(s) / filtre(s) + période
Exemple :
visit visitor order order_amount website par_semaine depuis 1 mois
Cette requête retourne :
- les visites ;
- les visiteurs ;
- les ventes ;
- le chiffre d’affaires ;
- par semaine ;
- sur le store
website ; - depuis 1 mois.
Indique ce que l’on mesure.
visit, visitor, order, order_amount
Indique la source de données interrogée.
website, tracked_channels, de_website
par_country_city, par_campaign, groupe_par_dimension_2
Limite les résultats à une valeur précise.
Limite le nombre de lignes retournées.
Définit la période analysée.
cette semaine, depuis 1 mois, mois - 1
Découpe les résultats dans le temps.
par_jour, par_semaine, par_mois
visit visitor order order_amount par_semaine website depuis 1 mois
Usage :
- suivre l’évolution globale du trafic et des ventes ;
- afficher les principaux KPIs sur une période récente ;
- visualiser la tendance semaine par semaine.
Dataviz recommandée :
visit order_desc country_city par_country_city limite_10 cette semaine
Usage :
- identifier les villes qui génèrent le plus de visites ;
- analyser la répartition géographique du trafic sur la semaine en cours.
Dataviz recommandée :
new_visitor order_desc tracked_channels par_campaign par_publisher limite_10 par_jour depuis 1 mois
Usage :
- identifier les campagnes qui recrutent le plus de nouveaux visiteurs ;
- analyser les performances par campagne et par support ;
- suivre l’évolution jour par jour.
Dataviz recommandée :
new_visitor order_desc tracked_channels par_campaign par_publisher limite_2 par_mois du 01/01/2022 au 31/12/2022 et du 01/01/2023 au 31/12/2023
Usage :
- comparer les performances de recrutement entre deux années ;
- identifier les campagnes les plus contributrices sur deux périodes équivalentes.
Dataviz recommandée :
order_amount order_desc landing_page_website landing_page_fixed_media mois - 1
Usage :
- analyser les sources de trafic qui génèrent le plus de chiffre d’affaires ;
- travailler sur les performances du mois précédent.
Dataviz recommandée :
cart order_desc landing_page_referer_media par_referer_domain mois - 1
Usage :
- identifier les domaines référents qui génèrent le plus de paniers ;
- analyser la contribution des sources externes au comportement panier.
Dataviz recommandée :
visit order order_desc landing_page_website par_semaine limite_5 ce mois
Usage :
- suivre les landing pages qui génèrent le plus de trafic et de ventes ;
- analyser leur évolution semaine par semaine.
Dataviz recommandée :
order_amount order_desc device par_device_hardware_vendor cette semaine
Usage :
- comparer le chiffre d’affaires par appareil ;
- identifier les environnements qui contribuent le plus aux ventes.
Dataviz recommandée :
visitor par_jour tracked_channels depuis 30 jours
Usage :
- suivre l’évolution des visiteurs par canal ;
- analyser les tendances quotidiennes d’acquisition.
Dataviz recommandée :
Les requêtes utilisant le store de_website permettent d’analyser des dimensions personnalisées activées dans Dimension Explorer.
Pour plus de détails sur les scopes et les croisements de dimensions, consultez la documentation dédiée à .
scopevisitvisit groupe_par_dimension_2 de_website cette semaine
Usage :
- compter les visites par valeur d’une dimension personnalisée ;
- analyser une dimension activée dans Dimension Explorer.
Dataviz recommandée :
scopevisitvisit groupe_par_dimension_2 groupe_par_dimension_14 groupe_par_dimension_3 de_website cette semaine
Usage :
- croiser plusieurs dimensions dans une même analyse ;
- analyser des combinaisons de valeurs au niveau visite.
Dataviz recommandée :
scopevisithit scopevisitvisit scopevisitdvisitor de_website groupe_par_dimension_14 la semaine derniere
Usage :
- analyser le trafic par profil ;
- comparer les pages vues, les visites et les visiteurs journaliers ;
- utiliser une dimension personnalisée, ici l’exemple de la dimension
14.
Dataviz recommandée :
scopevisithit scopevisitvisit scopevisitdvisitor de_website groupe_par_dimension_14 pour_dimension_14_4 la semaine derniere
Usage :
- filtrer l’analyse sur une valeur précise de dimension ;
- dans cet exemple, analyser le profil
shopper, identifié par la valeur 4 de la dimension 14.
Dataviz recommandée :
scopevisitvisit groupe_par_dimension_2 pour_dimension_13_402 de_website depuis 6 jours
Usage :
- analyser les visites par groupe de page ;
- filtrer les résultats sur une audience spécifique ;
- dans cet exemple, la dimension
13 correspond à l’audience et la valeur 402 à l’audience analysée.
Dataviz recommandée :
order_amount par_mois website du 01/01/2022 au 31/12/2022 et du 01/01/2023 au 31/12/2023
Usage :
- comparer le chiffre d’affaires sur deux périodes équivalentes ;
- suivre l’évolution mensuelle d’un KPI entre deux années.
Dataviz recommandée :
- Commencez par une requête simple avant d’ajouter des dimensions ou des filtres.
- Utilisez
order_desc avec limite_N pour créer des tops lisibles. - Ajoutez
par_jour, par_semaine ou par_mois pour suivre une évolution dans le temps. - Vérifiez que le store utilisé correspond bien au type d’analyse souhaité.
- Pour les requêtes
de_website, vérifiez que les dimensions appelées sont bien activées dans Dimension Explorer. - Ne mélangez pas les stores spécialisés et
de_website dans une même logique d’analyse sans vérifier le périmètre des données. - Pour Dimension Explorer, vérifiez toujours le scope de la métrique utilisée avant d’interpréter le résultat.