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Pipeline Analytics

Pipeline Analytics

Le pipeline analytics est le cœur de Beriox-HUB. Il analyse automatiquement vos données GA4 et GSC pour détecter des anomalies et générer des insights.

Architecture du pipeline

Le pipeline se compose de plusieurs étapes :

  1. Normalisation : Normalise les données GA4 et GSC dans un format commun
  2. Comparaison temporelle : Compare les données N vs N-1
  3. Comparaison GA4 ↔ GSC : Corrèle les données entre GA4 et GSC
  4. Détection d’anomalies : Détecte les anomalies avec plusieurs méthodes
  5. Génération de constats : Génère des constats structurés
  6. Génération de recommandations : Crée des recommandations SMART

Détecteurs d’anomalies

Détection basée sur des règles

Détecte les anomalies selon des règles configurables :

  • Variations de trafic supérieures à X%
  • Baisse de conversions supérieure à Y%
  • Augmentation du taux de rebond supérieure à Z%

Détection statistique

Utilise des méthodes statistiques avancées :

  • Détection d’outliers
  • Analyse de variance
  • Tests de significativité

Détection temporelle

Compare les données avec les périodes précédentes :

  • Comparaison semaine sur semaine
  • Comparaison mois sur mois
  • Comparaison année sur année

Génération de constats

Les constats sont structurés avec :

  • Figure : La métrique concernée
  • Variation : L’ampleur de la variation
  • Cause probable : La cause probable de l’anomalie
  • Sévérité : Critical, Warning, Info, Success

Recommandations SMART

Les recommandations suivent la méthode SMART :

  • Spécifique : Action claire et précise
  • Mesurable : Métriques pour mesurer le succès
  • Atteignable : Objectif réaliste
  • Réaliste : Ressources disponibles
  • Temporel : Échéance définie

Utilisation

Le pipeline s’exécute automatiquement lors de la génération d’un rapport. Vous pouvez également l’exécuter manuellement depuis l’API.

Prochaines étapes