Que sont les champs calculés dans Looker Studio

Champs calculés : l'étape suivante pour des rapports avancés

Une fois que vous êtes à l’aise avec la création de rapports de base dans Looker Studio, de nouveaux besoins apparaissent souvent : afficher des pourcentages, combiner des métriques issues de différentes plateformes ou encore catégoriser les contenus selon leurs performances.

C’est précisément dans ces situations que les champs calculés deviennent particulièrement utiles, notamment pour les rapports sur les réseaux sociaux plus personnalisés ou complexes.

Si vous débutez avec Looker Studio, nous vous recommandons de consulter d’abord cet article : Premiers pas avec vos rapports dans Looker Studio

Qu’est-ce qu’un champ calculé ?

Un champ calculé est un nouveau champ que vous créez directement dans Looker Studio à l’aide d’une formule. Cette formule repose sur les données déjà disponibles, et permet de les transformer, de les combiner ou de les réinterpréter en fonction des besoins du rapport.

Par exemple, il est possible de créer un champ qui classe automatiquement les publications selon leur niveau de performance, ou encore d’afficher le total des abonnés en combinant plusieurs réseaux.

En résumé, les champs calculés permettent de créer des indicateurs personnalisés sans avoir à modifier la source de données d’origine.

Où créer ces champs ?

Looker Studio propose deux emplacements pour créer des champs calculés :

• Dans la source de données : le champ devient une partie intégrante du jeu de données, et peut être réutilisé dans plusieurs graphiques ou rapports.

• Dans un graphique spécifique : le champ est alors disponible uniquement dans cet élément visuel.

Le choix entre les deux dépendra de l’usage que vous souhaitez en faire.

Points importants à prendre en compte

• Utilisez correctement les fonctions d’agrégation
  Lorsque vous combinez des métriques, veillez à utiliser des fonctions d’agrégation comme SUM(), AVG() ou COUNT(). Sans cela, Looker Studio risque d’afficher des erreurs ou de produire des résultats incorrects.

Exemple : SUM(Facebook Evolution > Reels Published) + SUM(Instagram Evolution > Reels)

Cela garantit un calcul correct et évite les erreurs ou incohérences dans les graphiques.

• Prenez en compte le niveau de détail de votre graphique
  Le résultat d’un champ calculé peut varier selon la manière dont le graphique est configuré : par date, par campagne, par réseau social, etc.
  Réfléchissez à la pertinence de la formule selon qu’elle s’applique à la ligne individuelle, à un total général ou à une période. Il est parfois utile d’effectuer des tests dans un tableau simple pour valider les résultats obtenus.

• Évitez de mélanger dimensions et métriques sans précaution
  Les dimensions (comme les dates ou les noms de campagnes) n’ont pas le même comportement que les métriques (comme les clics ou les impressions). Une mauvaise combinaison dans une formule peut entraîner des erreurs ou des résultats incohérents.

• Testez vos formules sur des exemples simples
  Avant d’appliquer une formule à une visualisation complexe, il peut être judicieux de la tester dans un tableau simple avec peu de filtres. Cela permet de détecter d’éventuelles erreurs et de mieux comprendre le fonctionnement de la formule.

• Toutes les fonctions ne sont pas disponibles dans tous les contextes
  Certaines fonctions comme REGEXP_MATCH ou CASE peuvent se comporter différemment selon qu’elles sont utilisées dans une source de données ou directement dans un graphique. Si une formule ne fonctionne pas comme prévu, essayez de la déplacer dans un autre contexte.

⚠️ Looker Studio ne signale pas toujours les erreurs logiques
L’outil peut accepter une formule valide sur le plan syntaxique, mais retourner des résultats incorrects si la logique sous-jacente est erronée. Par exemple, une moyenne de pourcentages peut ne pas être pertinente selon les cas. Il est donc essentiel de bien comprendre ce que vous calculez.