Intégrer un planning marketing dans un graphique de tendance Looker Studio

Il y a quelques années, j’avais écrit un tutoriel décrivant la manière d’inclure des annotations au sein de graphiques Looker Studio (le logiciel s’appelait Google Data Studio à l’époque). Ma solution permettait de corréler des événements dans le cadre d’une analyse statistique, comme on avait l’habitude de le faire sur l’ancienne version de Google Analytics (Universal).

Cette fois-ci, nous allons faire la même chose avec des périodes : Insérer le diagramme de Gantt d’un planning marketing ou de campagnes, directement dans un graphique de tendance de suivi de performance !

Table des matières

Ingrédients

Pour cette solution fabriquée de toutes pièces, nous avons besoin des éléments suivants :

• Vos données de planning – sous forme de liste de périodes – stocké dans un fichier Google Sheets
• Votre set de données issu de votre source principale fournissant le valeur journalière d’une métrique
• Une combinaison de données avec les 2 sources mentionnées précédemment
• Un graphique de série temporelle pour afficher la visualisation finale
• Quelques champs calculés de graphique

Le résultat

Regardons ce que donne l’association de ces éléments.

Fichier Google Sheets avec vos données de planning

Dans un premier temps, créez un fichier Google Sheets et remplissez-le avec les données de votre planning, en incluant les colonnes suivantes :

• Début (Start date)
• Fin (Last date)
• Libellé de la période (Event)
• Identifiant de la période (Event id): Correspond à une valeur sous forme d’entier unique et incrémentiel qui aidera à calculer la hauteur d’affichage de la période dans le graphique
• Si vous le souhaitez, tout autres données de regroupement comme une catégorie

Une fois le fichier créé, il vous suffit de la rajouter en tant que source de données dans votre rapport Looker Studio.

Combinaison de données (Blended data)

Maintenant que notre rapport Looker Studio contient nos données statistiques principales et notre planning, nous allons combiner ces données comme décrit ci-dessous et nommer cette combinaison « BD – Data with marketing planning ».

Cette combinaison inclut 2 hacks : On réalise une jointure croisée (cross join) pour accéder à toutes les lignes de planning, puis on applique une jointure externe entière (outer join) pour produire le même résultat qu’un opérateur union all (2e et 3 tables pour grouper les lignes des 2 set de données). 😈

• Première table – ici, le compte de démo Google Analytics
  • Nom de la table : « DFP »
  • Dimension : « Date » renommé « Date for periods »
  • Métrique : Aucune
• Deuxième table – Google Sheets avec le données du planning marketing
  • Nom de la table : « Periods »
  • Dimensions : « Start date », « End date », « Event »
  • Métrique : « Event height for trend chart » en utilisant la formule de champ calculé ci-dessous
• Troisième table – ici, encore le compte de démo Google Analytics
  • Nom de la table : « Daily metric »
  • Dimensions :
    • « Date »
    • « Data metric » en tant que champ calculé avec le nom de la métrique, ici « Sales conv. rate » comme valeur (ce champ servira de fausse clé de jointure)
  • Métrique : Taux de conversion e-commerce pour mon exemple, renommé en « Sales conv. rate »
• 1ère jointure
  • Opérateur : Croisée
  • Aucune clé pour la condition de jointure
• 2ème jointure
  • Opérateur : Externe entière
  • Condition de jointure et clés : « Event » de la table « Periods » avec « Data metric » de la table « Daily metric »

Event height for trend chart

(-0.01)-0.01*(Event id-1)/2

Explications de la formule ci-dessus : Pour mon exemple, j’ai choisi d’afficher le diagramme de Gantt en dessous de la ligne de tendance (chiffre négatif) correspondant à l’évolution du taux de conversion (fluctuant entre 2 et 8%) mais vous pouvez adapter cette formule en fonction de la position du diagramme et de la valeur de la métrique affichée.

Configuration du graphique

Enfin, nous créons le graphique en suivant la configuration suivante :

• Type de graphique : Graphique de série temporelle
• Onglet « Configurer »
  • Source de données : Votre combinaison de données « BD – Data with marketing planning »
  • Dimension : « Date » en utilisant la 1ère formule de champ calculé ci-dessous
  • Dimension Répartition : « Trend and campaigns » en utilisant la 2e formule de champ calculé ci-dessous
  • Métrique : « Metric » en utilisant la 3e formule de champ calculé ci-dessous
  • Tri par dimension « Répartition » : « Metric » en ordre décroissant
• Onglet « Style »
  • Appliquer las couleurs par valeurs des dimensions, en changeant les couleurs comme souhaité
  • Adapter l’épaisseur de ligne pour chaque série
  • Ajouter une ligne de référence noire avec une valeur constante de 0 et en cachant le libellé
  • Adapter les autres options pour améliorer le rendu final : Légende en bas à droite, etc

Date

COALESCE(Date for periods,Date)

Trend and campaigns

COALESCE(Event,Data metric)

Metric

IF (
     Data metric IS NULL
     ,
     IF( Date for periods <= End date  AND   Date for periods >= Start date
         ,
         Event height for trend chart
         ,
         NULL
     )   
     ,
     IF(Date IS NOT NULL, Sales conv. rate, NULL)
 )

Revue de la configuration

Comme d’habitude et pour finir, regardons ce que donne toute la configuration.