Le nouveau mode de prévisualisation Google Tag Manager est disponible

Comment fonctionne la nouvelle interface de prévisualisation sur Google Tag Manager? Comment le debug mode a-t-il évolué sur le tag management système le plus utilisé du marché? Quels sont les avantages de ce nouveau mode et pourquoi arrive-t-il maintenant?
Toutes ces questions, nous savons que vous vous les posez depuis vendredi matin où vous avez remarqué que votre bonne vieille bannière de debug GTM avait disparue:Capture d’écran 2020-10-19 à 12.23.30

Vous trouverez dans cet article toutes les réponses à vos questions sur cette dernière nouveauté de Google Tag Manager !
Pour commencer, voici un tableau récapitulatif des changements sur le mode de prévisualisation :
Capture d’écran 2020-10-19 à 12.32.00

La première et plus grosse nouveauté réside dans le fait que désormais la preview GTM est intégrée au Google Tag Assistant.
Capture d’écran 2020-10-19 à 14.16.32

 

La nouvelle interface tag assistant (=preview GTM) ressemble fortement au mode debug du container server-side, l’objectif étant que les utilisateurs ne soient pas perdus dans l’une ou l’autre des interfaces.
L’onglet du tag assistant se connecte à l’onglet du site que vous souhaitez recetter et permet de vérifier les informations entre les pages (et non plus uniquement sur la page) ce qui signifie qu’il ne se recharge pas à chaque changement de page sur votre site. Vous pouvez très bien recharger votre page de site ou votre onglet de tag assistant, l’historique restera présent. Cela est très pratique pour les recettes de dataLayer, notamment pour les interactions au clic par exemple.
Sinon, l’interface garde une structure assez similaire au mode preview précédent puisque vous continuez à voir dans la colonne de gauche les interactions API comme les dataLayer.push par exemple. De la même façon, en cliquant sur cet appel vous trouverez les informations qu’il contient et en cliquant sur un tag vous trouverez ses configurations.

Capture d’écran 2020-10-19 à 14.22.43
Capture d’écran 2020-10-19 à 14.24.48

Voici les étapes à suivre pour lancer correctement votre mode prévisualisation:
Etape 1: Cliquer sur prévisualiser en haut de votre interface Google Tag Manager. 
Capture d’écran 2020-10-19 à 14.36.48

Etape 2: Au clic sur ce bouton, un onglet s’ouvre et affiche le tout nouveau tag assistant de Google. 
Etape 3: Il vous suffit alors de coller l’url du site à débuguer. 
Etape 4: L’assistant google va chercher dans vos onglets ouverts le site, s’il ne le trouve pas il va alors l’ouvrir de lui-même dans un nouvel onglet.
Etape 5: Sur votre site, un nouvel élément apparaît en bas à droite de la page pour vous indiquer si le tag assistant est bien connecté. S’il l’est, toutes vos interactions sur le site seront affichées dans votre onglet tag assistant.

La nouvelle version de Google Analytics

Comme vous le savez (sinon je vous invite à consulter notre article sur la nouvelle propriété Web + App), Google Analytics dispose d’un nouveau format de propriété, incluant les données WEB + APP.
Sachez désormais que Google a décidé de faire de cette « nouvelle » propriété, sa propriété principale dans les années à venir. L’idée est de faire de cette propriété celle par défaut.
A sa sortie, cette propriété était avant tout vue comme la possibilité de lier des flux Web et App pour que toutes les données remontent au même endroit. Désormais, Google veut faire de son outil Analytics une plateforme axée Machine Learning afin de faciliter la prise de décision (comme ci-dessous où l’outil nous montre le taux de probabilité qu’un utilisateur ne revienne pas sur le site).
Pour les comptes 360, l’intégration des outils tels que Big Query est également prévue.
Google_Analytics_predictive_metrics.max-1000x1000
Google cherche également à composer dans un monde en constante évolution où les cookies et les identifiants seront peut-être obsolètes dans les années à venir. C’est ici que l’outil utilise une approche flexible de la mesure et, à l’avenir, comprendra une modélisation afin de combler les lacunes où les données peuvent être incomplètes.
Nous vous recommandons vivement de commencer à utiliser cette propriété dès à présent, pour constituer un historique tout comme le conseille Google sur son tout récent post sur le sujet.
Chez MYD, nous avons déjà commencé à mettre en place les propriétés Google Analytics 4 (anciennement WEB+APP) chez nos clients et nous serions ravi de vous accompagner sur ce sujet !

Le container GTM en server side est arrivé!

Peut-être avez-vous déjà entendu parlé du server-side tracking? Il s’agit d’une technologie de collecte de donnée directement de serveur à serveur. Alors que certains tag management system proposaient déjà cette fonctionnalité, Google sort à son tour la version server side de son tag manager. En plein mois d’août, pendant que la plupart d’entre nous étions encore sur les plages ou au bord des piscines, le tant attendu container google tag manager server side a pointé le bout de son nez. 

Qu’est ce que le server-side exactement?
Afin de bien comprendre le fonctionnement du container server-side, il est important de rappeler l’architecture d’un container standard en client-side.
Actuellement, les tags analytics ou médias utiles pour le bon fonctionnement de vos plateformes sont installés dans un container web lui-même installé sur votre site. Lorsque ce container se déclenche, vos tags sont envoyés directement depuis le navigateur de l’utilisateur vers les solutions qu’ils alimentent. 
Capture d’écran 2020-10-12 à 16.48.00

Dans le cadre d’une architecture en server-side, une étape supplémentaire apparaît entre le déclenchement côté navigateur et la réception sur les plateformes. Cette étape supplémentaire est appelé le client sur google tag manager et est un serveur Google Cloud dont vous êtes propriétaire, qui peut recevoir des requêtes depuis n’importe quel autre serveur. La donnée récoltée dans ce serveur intermédiaire peut être retravaillée afin d’alimenter les tags envoyés aux solutions.
Capture d’écran 2020-10-12 à 16.49.19
 
Pourquoi passer au server-side ?
Les avantages de la configuration en server-side sont multiples:

  • Une augmentation de la performance de vos pages.

Dans la configuration standard de Google Tag Manager, chaque plateforme a un tag unique sur le container côté web et chaque tag représente un bout de code javascript qui doit être chargé, qui est donc compté dans le temps de chargement de la page. Dans le cas d’une configuration en server-side, un tag unique peut être envoyé côté web pour être ensuite retravaillé dans le server container afin d’envoyer les informations nécessaires à chacune des plateformes. Cela permet de diminuer les requêtes javascript sur votre site tout en continuant d’envoyer les données sous le bon format à vos plateformes médias et analytics.

  • Un augmentation de la précision des données

Le container server-side permet d’établir un environnement de cookies propriétaires (first party cookies). Cela permet de contourner l’ITP/ETP de Safari et Firefox et de contourner certains adBlockers. Aussi, le container étant désormais un serveur, on peut tout à fait imaginer envoyer des informations tel que votre chiffre d’affaires depuis votre serveur de back office au serveur container qui enverra ensuite l’information à vos plateformes comme Google Analytics. L’écart entre vos plateformes et la réalité sera alors forcément réduit.

  • Un contrôle accru des données qui transitent

Avec une configuration standard, les tags partenaires récupèrent directement les informations dont ils ont besoin sur le navigateur de l’utilisateur. En server-side, les informations sont retravaillées dans votre serveur container et vous avez donc la main sur les informations envoyées aux plateformes. Vous êtes désormais conscient des données récupérées par vos partenaires.

Le container en server-side est-il si parfait que cela?
Peut-être que cet article finira de vous convaincre de passer au tracking server side, il est vrai que les avantages sont alléchants. Mais avant de lancer le chantier, nous tenions à vous présenter les quelques limites de la solution:

  • Des compétences techniques nécessaires

L’installation demande des compétences techniques non négligeables, notamment pour la configuration du container serveur qui reconstruit les données pour les envoyer aux plateformes sous le bon format.

  • Du temps et de l’argent mobilisés

Vous l’aurez compris, le passage au tracking server-side entraîne un changement d’architecture global de votre écosystème de tracking. Il est donc nécessaire d’entamer un chantier de migration de tous vos tags demandant du temps. Aussi, le container server-side de GTM est payant en production. En effet, la plateforme vous offre l’environnement standard App Engine qui vous permet de tester correctement la solution. Cependant, dès votre passage en production, il est recommandé d’avoir un environnement permettant à tous les hits de passer par le container serveur. Cet environnement coûte en moyenne 100€ / mois pour avoir un 3 serveurs App Engine (site avec un trafic moyen).

  • Une solution toujours en bêta

La solution server-side de google tag manager est toujours en bêta pour le moment, ce qui signifie que des nouveautés sont à venir. Il existe toujours certains éditeurs dont les tags ne sont pas compatibles avec le container GTM server-side comme Firebase ou Hotjar par exemple. La galerie de tags est limitée aujourd’hui mais devrait être étoffée dans les prochains mois.

Il est très important de s’intéresser à la technologie car elle est dans l’air du temps, à l’heure où chaque acteur souhaite mieux contrôler sa donnée. Si vous souhaitez être accompagné sur cette problématique, n’hésitez pas à nous contacter.

La CNIL publie ses nouvelles recommandations sur les cookies

Nous les attendions, elles sont enfin là! La CNIL a mis à jour ses recommandations sur les cookies et autres traceurs ce jeudi 01 octobre. Comme elle l’avait préalablement annoncé, la commission laisse désormais 6 mois à tous les acteurs du marché pour se conformer à ces recommandations qui sont la conséquence de la mise en oeuvre du RGPD au niveau européen en 2018. Dans la liste suivante, vous trouverez les recommandations qui découlent des lignes directives ainsi que leur traduction en actions concrètes:

  • La simple poursuite de la navigation ne vaut pas consentement de l’utilisateur et celui-ci doit explicitement donner son consentement pour qu’il soit valable.

→ Il n’est pas possible de déclencher les cookies au simple clic, au scroll ou au changement de page de l’utilisateur. Il faut désormais obligatoirement un clic sur un bouton ‘J’accepte’ dans la bannière.

  • Il doit être facile pour les utilisateurs de retirer leur consentement à tout moment de leur navigation

→ Un lien explicite doit être présent dans le footer ou via un module de paramétrage des cookies présents sur toutes les pages afin que l’utilisateur puisse gérer ses cookies.

  • L’utilisateur doit pouvoir refuser les traceurs aussi facilement qu’il peut les accepter

→ Un bouton ‘Je refuse’ doit être présent dans la bannière ou la popin de cookies.

  • Les utilisateurs doivent clairement être informés des finalités et conséquences quant au consentement ou au refus des traceurs. Il doit également avoir connaissance des outils qui utilisent des traceurs.

→ Un texte explicatif clair doit être présent dans votre solution de gestion des cookies, et cela pour chacun de vos outils.

  • L’historique des consentements doit être disponible et vous devez être en mesure de prouver que l’utilisateur a consenti. 

Nous apprenons également que les traceurs de mesure d’audience sont exemptés du recueil de consentement s’ils respectent les principes suivants:

  • Les données sont utilisées uniquement pour la mesure du trafic sur le site web ou l’application mobile
  • Le suivi de l’utilisateur se fait sur un seul site internet ou application mobile
  • Les données sont anonymes
  • Les données ne sont pas recoupées avec d’autres bases

Dans ses recommandations, la CNIL rappelle que le RGPD a un volet consacré au transfert de données en dehors de l’Union Européenne et que l’outil de mesure d’audience ne doit pas réutiliser les données de l’utilisateur pour son propre compte. Meet Your Data peut vous accompagner dans la mise en place d’une solution de gestion des cookies qui vous permette de respecter ces recommandations et de vous mettre en conformité avec la loi. Si cela est un besoin pour vous, n’hésitez pas à nous contacter!

TOP 5 : outils indispensables pour une recette efficace

Lorsqu’un plan de marquage est implémenté, il est essentiel de procéder à une phase de recette pour s’assurer que les données souhaitées remontent bien d’une part et qu’elles remontent comme nous le souhaitons d’autre part.
Nous avons sélectionnés les meilleurs Plug-ins à installer pour effectuer une recette efficace et complète. Nous noterons ici que nous considérons le cas d’une recette sur l’environnement Google (Analytics, Tag Manager etc…) et sur le navigateur Chrome.

GOOGLE TAG ASSISTANT

Google Tag Assistant est sans doute l’un des outils les plus connus et incontournables pour vous assurer que les balises de suivis (Google Analytics, Google Tag Manager voire Google Adwords) sont bien en place et que les ID de suivis sont les bons. Ce plug-in est particulièrement utile lorsque vous disposer de plusieurs UA Analytics et que les environnements sont amenés à se chevaucher. Ici, tout est centralisé dans le plug-in et permet de ne pas se tromper.
De plus, il est possible de voir si l’UA d’une même propriété analytics se déclenche plusieurs fois, ce qui provoquerait une remontée du trafic en double et biaiserait les analyses.
Vous pouvez ainsi inspecter toutes les pages d’un site et voir les balises qui y sont présentes.

Google Tag Assistant

Sur l’image ci-dessus, nous voyons que deux balises Google Analytics sont paramétrées dont l’une remonte des erreurs (icône rouge). L’icône bleue signifie que des optimisations sont possibles mais la donnée remonte bien et l’icône verte symbolise le fait que la balise est correctement implémentée.
Il est également possible d’enregistrer son propre parcours et résoudre les éventuels problèmes liés à la remontée de données en un clin d’œil. Une multitude de paramètres sont enregistrés dans un rapport lors de ce parcours type, ce qui permet de vous aider à constater les balises ou événements manquants.
Pour cela il vous suffit juste de cliquer sur « record » après avoir cliqué sur le plug-in, pour démarrer l’enregistrement.

FACEBOOK HELPER

Les tags médias ne sont pas à exclure lors d’une recette de site web. Souvent, des éléments peuvent interférer dans la bonne remontée de ces tags. Les modifications sur le site web peuvent avoir des effets de bord et altérer certains déclencheurs et certaines variables, ce qui impacte les tags médias, par exemple le fameux tag Facebook, bien connu des services marketing.
Une fois le plugin Facebook Helper installé, sur Chrome, vous pouvez voir si un pixel Facebook est installé sur un site web, vérifier les potentielles erreurs et voir les informations collectées par le pixel.
Pixel Facebook
Sur le screen ci-dessus, nous constatons qu’un pixel est bien présent ainsi que ses détails. Vous pouvez donc sans difficulté consulter votre site lors de la recette et vérifier que les pixels se déclenchent au bon endroit, au bon moment et avec les bonnes informations.

GA DEBUG

L’outil Tag Assistant est parfait pour voir les balises présentes des différents outils Google. Cependant, il est nécessaire lors d’une recette de vérifier si l’ensemble des événements sont correctement intégrés et aussi que l’envoi des données à Google Analytics est bien enregistré. C’est ici que le plug-in GA Debug est très utile. Une fois l’extension Chrome installée, il faut penser à activer l’outil en cliquant sur l’icône à côté de la barre de recherche du navigateur. (L’icône doit posséder le petit label « on » comme ici GA Debug - ON)

GA Debug

Cet outil permet de mettre en forme les informations envoyées à Google Analytics via la console (fn + F12 sur Mac). Il est donc possible d’y consulter des éléments tels que les événements (classiques et e-commerce), les dimensions et statistiques personnalisées, l’ID de tracking et bien d’autres informations encore.

Ce concentré d’informations est extrêmement pratique lors des recettes et permet de valider les données qui parfois transitent via Google Tag Manager et s’assurer qu’elles soient bien envoyées à Google Analytics.

BANNIERE GTM DEBUG

La bannière GTM débug n’est pas vraiment un plug-in puisqu’elle est intégrée à l’outil GTM lorsque la preview est activée (au clic sur « pré-visualiser » dans Tag Manager).
L’avantage de cet outil est qu’il est rapide de vérifier que les déclencheurs des balises et que les informations contenues dans les balises soient bonnes. Il est également aisé de voir les informations présentes dans le dataLayer.
Capture d’écran 2020-05-20 à 09.16.23
La limite de cet outil dans le cas d’une recette Google Analytics est que la donnée présente dans GTM n’est pas forcément présente dans GA. Il ne faut donc pas se fier uniquement à la preview GTM même si elle permet de visualiser beaucoup d’informations nécessaires lors d’une recette.

TEMPS RÉEL DANS GOOGLE ANALYTICS

Enfin, le moyen le plus sûr de visualiser que les remontées soient effectives dans GA reste la consultation des données directement dans l’outil. Pour cela, l’onglet « Temps réel » dans Google Analytics permet de consulter les bonnes remontées des pages vues ainsi que des événements, instantanément.

Article GA

Il est parfois judicieux de créer un segment analytics contenant les informations tels que votre localisation, votre marque de téléphone, le navigateur utilisé etc… pour que dans l’onglet « Temps réel » seules vos interactions soient comptabilisées et ainsi permettre une lecture plus facile des données. Le point faible de cette technique réside dans le fait que si la donnée ne remonte pas correctement, il est impossible de savoir d’où l’erreur peut venir.

Finalement, le moyen le plus sûr d’effectuer une recette efficace est d’utiliser l’ensemble des outils ci-dessus et créer des synergies pour s’assurer que la recette soit complète et exhaustive.
Si vous souhaitez discuter avec notre équipe des problématiques de recette, ou tout autre sujet analytics, n’hésitez pas à nous contacter

Graphiques et courbes sur Google Data Studio

L’une des raisons nous poussant à utiliser la DataViz vient de la capacité de notre cerveau à mémoriser diverses informations. Chez l’être humain, ce processus est fortement basé sur la vision. Une étude publiée par l’université du Québec a montré que le processus d’apprentissage venait à 60% de la mémoire visuelle.
Que cela soit pour votre premier ou votre énième dashboard sur Google DataStudio, vous êtes probablement passés à côté de plusieurs fonctionnalités essentielles de l’outil.
Graphique à bulles, courbes lissées, courbes de tendances, nous vous proposons aujourd’hui un guide détaillant l’utilité des différents types de graphiques et courbes de l’outil Google Data Studio.
Afin que vous profitiez au maximum de ce guide, nous avons créé ce tableau de bord présentant les différents graphiques et courbes de l’outil Google Data Studio. Nous vous invitons à le consulter en même temps que vous avancez dans votre lecture.
Choisissez le bon graphique
Pour cette partie, nous nous sommes basés sur l’excellent livre blanc Cybercité : “Mieux gérer sa big data grâce à la DataViz”. Nous vous le conseillons si vous souhaitez avoir des informations générales liées à la DataViz.
Il existe de nombreux types de graphiques et tableaux de données qui peuvent être utilisés dans vos dashboards. Afin d’éviter de faire des erreurs de choix dans les graphiques, il faut se poser les bonnes questions :
“Est-ce que je dois comparer plusieurs statistiques / sources entre elles ?”
Camembert
Histogramme (empilé, non empilé, horizontal, vertical)
Graphique en aires
Graphique à bulles
Graphique en lignes
Tableau à carte de densité
“Est-ce que je dois mettre en lumière une évolution temporelle ?”
Graphique en lignes
Graphique en aires
Histogramme (empilé, non empilé, horizontal, vertical)
“Est-ce que je dois dégager la composition d’un indicateur ?”
Histogramme (empilé, non empilé, horizontal, vertical)
Camembert
Tableau (avec ou sans carte de densité)
Graphique en aires à 100%
“Est-ce que je dois faire émerger les rapports entre plusieurs éléments ?”
Graphique à bulles
Tableau (avec ou sans carte de densité)
“Est-ce que l’on doit visualiser la progression vers un objectif ?”
Étiquettes
Graphique à puces
Graphique à bulles
“Est-ce que je dois croiser de multiples données ?”
Tableau (avec ou sans carte de densité)
“Est-ce que je dois valoriser des chiffres clés ?”
Étiquettes
Camembert
Très utile dans le monde de la finance et du web, ce graphique est idéal pour montrer au lecteur une idée rapide de la distribution des données. Il est cependant déconseillé d’y admettre de nombreuses valeurs. Bien qu’aidant à comparer rapidement certaines données, le rôle du camembert n’est pas d’aller dans le détail. Son total doit également toujours être égal à 100%. Ajouter un trou au milieu est essentiellement une question liée à l’esthétique et à la lisibilité des données.
Vous avez toutefois la possibilité d’ajouter un graphique Card au milieu pour mettre en avant un indicateur lié aux données du camembert.
Histogramme
Horizontal ou vertical, il permet d’avoir une vision rapide sur les extrêmes, les lacunes, et les valeurs individuelles.
Graphique en lignes
Il affiche forcément des valeurs quantitatives, réparties sur un intervalle temporel continu. Il est parfait pour analyser les évolutions. Il donne une vision d’ensemble pour distinguer facilement les tendances haussières, baissières ou précises, en se concentrant sur un point de données.
Cependant, il supporte mal l’accumulation de lignes et d’étiquettes de données.
Graphique combiné
Il est généralement utilisé pour comparer des données présentant des ordres de grandeur différents tout en étant liés (sessions et taux de rebond par exemple). Google Data Studio permet seulement d’utiliser les lignes et les barres sur ce graphique. Vous ne pourrez donc pas présenter une ligne avec aire.
Graphique en aires
Similaire au graphique en lignes, il ajoute simplement une zone colorée en dessous des courbes. Le graphique en aire permet de mettre en évidence l’évolution d’une donnée par rapport à une autre.
Ils peuvent également être utilisés pour représenter les totaux cumulés à l’aide de nombres ou pourcentages (dans ce cas, des graphiques en aires empilées).
Il permet donc d’évaluer plus simplement les évolutions de tendances entre deux données que le graphique en lignes.
Graphique à bulles
Il permet de croiser 3 variables dans le même graphique et permet de créer rapidement des matrices de décisions. Lorsque le nombre de bulles devient élevé, il est intéressant d’ajouter une courbe de tendance linéaire afin d’évaluer d’un coup d’oeil la performance des indicateurs présentés.
Ce graphique permet d’isoler simplement les clusters de données ainsi que les données hétérogènes. Il est parfait pour de l’analyse concurrentielle et pour visualiser des changements dans le temps.
La lecture de ce type de graphique est loin d’être la plus évidente. Ce graphique peut manquer de précision au premier abord lorsque de nombreuses bulles sont de taille homogène.
Tableau avec carte de densité
Il se distingue pour sa capacité à déceler des tendances de comportement au milieu d’une multitude de données chiffrées et lorsque de nombreuses dimensions se chevauchent.
Afficher une ligne récapitulative en bas de votre tableau permet d’apporter plus de précisions aux différentes données initialement mises en forme avec des couleurs.
Comparez, les taux de sortie, taux de rebond, sessions effectuées sur vos 20 pages web les fréquentées.
Créez une carte de chaleur mettant en évidence les pics de trafic et les heures auxquelles les utilisateurs ont validé leurs commandes. Vous pourrez également ajouter un filtre sur ce tableau pour qu’il n’affiche que les sessions provenant de sources mailing.
Ce simple graphique peut permettre d’analyser 2 données clé de votre activité de multiples manières.
Graphique à puces / Étiquettes
L’étiquette permet d’afficher vos KPIs principaux. Elle est pertinente si présente en faible quantité.
Le graphique à puces est, quant à lui, une version améliorée de l’étiquette. Vous allez pouvoir définir différents paliers de valeurs pour une même donnée. Elle permet de vérifier si vous avez atteint vos objectifs (chiffre d’affaires, inscriptions aux newsletters, créations de compte client…) sur une période. Si vos objectifs diffèrent chaque mois, il faut penser à modifier les valeurs des paliers à la main sur l’outil. Comme les étiquettes, les graphiques à puces sont pertinents lorsqu’ils sont présents en faible quantité.
Graphique à carte proportionnelle (Treemap)
Les cartes proportionnelles montrent la composition d’une dimension. Elles affichent les informations de façon hiérarchique comme un emboîtement de rectangles dont la taille et la couleur varient en fonction de la valeur associée. La taille de chaque rectangle représente une quantité, alors que la couleur peut représenter la valeur d’un nombre ou une catégorie.
Ce graphique peut être utilisé pour évaluer le chiffre d’affaires généré par une catégorie de produits par rapport à une autre.
Il est pertinent tant qu’il est utilisé en tant qu’analyse légère.
Synthèse géographique (Cartographies)
Elle est généralement appréciée car très visuelle. Elle ne permet cependant pas d’en tirer des analyses franches sans l’ajout d’un tableau de données. On la mettra en place si l’aspect géographique de votre activité est une élément clé. On utilisera des jeux de couleurs dégradés afin de dissocier les données homogènes ainsi que les extrêmes plus simplement.
Conclusion
Avant d’achever ce guide, je tenais à préciser que nous avons seulement abordé les cas des graphiques fournis par défaut sur Google Data Studio.
Des dizaines d’autres graphiques sont également disponibles sur “les visualisations de la communauté”. Ces graphiques différents et généralement plus avancés sont donc créés par des indépendants ou des sociétés externes à Google.
Si vous souhaitez enrichir votre vocabulaire Data Studio, rendez-vous ici. Nous rappelons également que nous créons des tableaux de bord au quotidien pour nos clients. Si vous souhaitez voir à quoi ressemble notre travail, ou pour toute autre demande liée à nos services, n’hésitez pas à nous contacter.