Depuis quelques années, la hyperdépendance aux données est devenue un défi pour les entreprises numériques. Toute décision à prendre et tout changement à mettre en œuvre dépendent entièrement de l'analytique digitale. C'est pourquoi il est si important de garantir que vos données sont fiables.
Quand une entreprise fait face à des discordances dans ses données analytics, un grand dilemme surgit : sur quelles informations se fier pour agir ? Si les métriques ne correspondent pas entre les différentes plateformes, il est difficile (voire pratiquement impossible) de savoir quelle est la bonne voie.
Dans cet article, nous vous expliquons pourquoi le manque de cohérence dans votre analytique est si important pour votre entreprise et quelles étapes suivre pour éviter les discordances et ainsi améliorer votre prise de décision.
En plus du défi de dépendre des données, il existe un second problème pour les entreprises numériques : dépendre de trop nombreuses sources de données. Dans un environnement de plus en plus numérisé, les outils et services auxquels nous recourons pour mener des campagnes marketing, optimiser les processus et même contrôler la qualité sont de plus en plus nombreux.
Chaque fois que nous ajoutons un nouvel outil numérique ou abonnement à notre entreprise, nous ajoutons une nouvelle source d'information. Ces données que nous commençons à collecter se régissent par une logique et des critères propres à cette plateforme et ne coïncident souvent pas avec celle de notre analytique.
Les discordances dans les données analytics résultant des différents modèles de collecte, d'analyse et de visualisation sont un problème très courant. Un problème qui génère de véritables casse-têtes pour faire en sorte que l'analytique digitale prenne en compte toutes les informations et soit capable de les intégrer correctement.
Un problème aussi courant que les discordances entre vos données analytics a des implications dans votre entreprise qui, souvent, vont bien au-delà de ce que vous pouvez imaginer. Bien que son impact touche de nombreux domaines de votre entreprise, il y a un grand perdant face aux données incohérentes : vos décisions marketing.
Pour que votre entreprise croisse dans l'environnement numérique, vous dépendez de nombreux outils et logiciels externes. Google Ads, Meta, outils CRM… Sans eux, pas de croissance. Mais chacun mesure les données à sa façon. Conséquence : vous ne pouvez pas toujours prendre la bonne décision.
Décider sur quelle plateforme investir, quelle campagne mettre en pause ou quel message fonctionne le mieux dépend de vos données. Et si les données d'un outil ne correspondent pas à celles d'un autre, il est pratiquement impossible de prendre la bonne décision.
Une analytique avec des problèmes de cohérence peut être le fruit de nombreux facteurs (aussi bien internes qu'externes). Bien que la liste des motifs aille de la synchronisation au manque d'ownership, il existe une série de causes qui se répètent très fréquemment. Les voici :
Chaque outil ou logiciel numérique est un monde à part. Et leur façon de mesurer et d'analyser les métriques aussi. Beaucoup de discordances dans les données analytics proviennent précisément de ces différents modèles de mesure.
Certains se guident par les clics (la dernière interaction de l'utilisateur), tandis que d'autres tracent bien plus en détail le comportement de chacun (en mesurant la conversion réelle). Cela aboutit à des données qui ne représentent pas toujours la réalité : l'utilisateur a peut-être cliqué, mais cela ne signifie pas toujours qu'il y a eu un achat réel.
Mesurer l'impact d'une campagne marketing sur une semaine n'est pas la même chose que sur un mois entier. Les fenêtres de conversion prises en compte par chaque outil varient notablement et peuvent ne pas correspondre à vos délais.
La plage temporelle prise en compte par chaque outil varie et ne peut pas être comparée entre elles. Cela peut conduire à une surreprésentation des résultats de certains d'entre eux ou à l'effet inverse : que quelque chose qui fonctionne bien passe inaperçu.
La hyperdépendance aux données est synonyme de hyperdépendance aux cookies. Et en effet, bien que le server-side tracking soit un modèle de collecte de données plus sûr et fiable, de nombreux outils et entreprises dépendent toujours des navigateurs pour mesurer leur impact.
La mesure via cookies présente deux grands risques : que les données soient plus diffuses du fait de la portée de leur mesure et que, grâce à des outils de confidentialité, l'utilisateur lui-même mette des obstacles à l'analytique. En résumé : les données finissent par ne pas représenter la réalité.
Ce que Google Ads considère comme une conversion peut ne pas coïncider avec la façon dont Hubspot mesure cette métrique. Ce manque de cohérence est souvent dû à une configuration incorrecte des événements.
Avant de commencer à utiliser un outil (et à faire confiance à son analytique), toute entreprise numérique doit s'assurer que les métriques, balises et événements coïncident avec les siens. Dans le cas contraire, il peut y avoir de très grandes « erreurs ».
Le monde entier est hyperconnecté. Si quelque chose tombe en panne sur un serveur AWS aux États-Unis, le reste du monde en ressent les effets. Et ce même effet se reproduit dans l'analytique digitale de nombreuses entreprises numériques.
Dépendre d'outils situés dans d'autres fuseaux horaires ou qui mettent à jour leurs données à une fréquence différente de celle de votre entreprise se reflète également dans les discordances des données analytics. Et dans de nombreux cas, il devient impossible de savoir ce qui se passe vraiment dans votre entreprise.
La première et plus importante chose au moment de trouver les discordances de données analytics est d'identifier où se trouve le problème. Avant de commencer à repenser toute votre analytique digitale, il est recommandé d'analyser s'il s'agit d'un problème concret et isolé.
Les discordances peuvent provenir de canaux précis (votre CRM, par exemple), d'une campagne spécifique (avec une configuration différente de l'habituel) ou même d'une source d'information générique (la configuration des cookies). Selon leur origine, vous pourrez évaluer l'ampleur de l'incohérence.
Une fois l'origine du problème identifiée, il est temps de passer à l'analyse de la discordance. Dans de nombreux cas, il s'agit d'un simple problème de configuration dans ladite campagne ou outil. Peut-être une erreur humaine ou un problème technique.
Il est important de prêter attention à la façon dont chaque conversion et événement important est mesuré et analysé. Souvent, nous faisons confiance aux outils et assumons que leur façon de comprendre les métriques est exactement la même que la nôtre (et ce n'est pas toujours le cas).
En plus de la configuration des événements et des métriques, il est indispensable de s'assurer que les paramètres et balises sont configurés de la même façon entre les outils. Autrement dit, que l'aspect technique soit également cohérent.
Si les UTM sont construits et appliqués différemment entre vos sources d'information, en plus d'avoir des discordances, vous perdrez beaucoup de temps à chercher les connexions entre chaque paramètre ou balise et à résoudre une configuration totalement incohérente.
Enfin, n'oubliez pas de tenir compte des délais de chaque outil. De nombreuses discordances dans les données analytics proviennent exclusivement de fenêtres temporelles complètement différentes.
Vérifiez à quelle fréquence les données de chaque outil sont mises à jour et comment cela peut faire que votre analytique digitale se mette à jour automatiquement et sans préavis, changeant les résultats de votre entreprise du jour au lendemain.
Bien que les discordances de chaque entreprise numérique doivent être abordées avec un plan d'action spécifiquement conçu pour leur cas concret, il existe quelques solutions générales qui peuvent aider à garantir la cohérence dans l'analytique.
Commencez par cartographier les différents modèles d'attribution des outils que vous utilisez, en identifiant les métriques et événements qui apportent vraiment de la valeur à votre entreprise et en les standardisant dans tous. En général, les outils vous permettront de suivre un modèle propre qui répond vraiment aux besoins de votre entreprise.
La configuration plus technique de votre analytique digitale nécessitera également un plan qui unifie la façon dont vous collectez et enregistrez les informations provenant de chacun de ces outils. Vérifiez que toutes les URLs de vos campagnes sont correctement balisées avec des paramètres UTM selon un format standardisé, pour garantir que les données de trafic sont enregistrées de manière précise, uniforme et utile pour l'analyse.
Rien de mieux que de vous assurer que vos données passent par un centre de données qui contrôle, unifie et vérifie que les informations provenant de différentes sources répondent à vos critères et sont correctement alignées entre elles. Miser sur des outils d'intégration de données vous aidera à garantir la cohérence et à vous fier exclusivement à une seule source d'information.
Pour éviter les discordances dans vos données analytics, vous devrez également vérifier que les délais de ces outils coïncident ou, au moins, que votre analytique digitale tient compte des éventuelles discordances. Si les fenêtres de conversion sont différentes, vous devez concevoir des modèles qui se mettent à jour correctement pour tenir compte de ces écarts.
Les discordances peuvent surgir à tout moment. Une bonne analytique digitale ne dépend pas seulement d'une bonne configuration ponctuelle. Elle nécessite un travail constant de révision et d'amélioration pour garantir que cette cohérence se maintient dans le temps. Pour cela, rien de mieux qu'un audit analytique digital récurrent.
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Deux des outils les plus courants dans les entreprises numériques sont Google Analytics 4 et Meta Ads. Les deux permettent à ces entreprises de croître et d'améliorer leurs résultats, mais la façon dont ils mesurent cet impact varie beaucoup.
Il est courant de trouver des incohérences entre les deux et, en général, les campagnes Meta Ads affichent de meilleurs résultats grâce à une attribution qui ne coïncide pas toujours avec GA4. Pour éviter les problèmes, il est nécessaire d'unifier les critères entre les deux.
Souvent, les outils répondent à des objectifs différents pour une entreprise : acquisition, activation, rétention… Et le fait que chacun soit configuré différemment fait que, dans de nombreux cas, les données se dupliquent et sont comptabilisées plus d'une fois.
Les plateformes publicitaires peuvent considérer qu'une conversion est finalisée quand, pour l'outil CRM, il ne s'agit que d'un lead. Cela génère beaucoup de discordances au moment de mesurer ces utilisateurs qui ont réellement converti ou non.
Vos données sont vos alliés les plus précieux pour prendre des décisions correctes dans votre entreprise et obtenir de meilleurs résultats. C'est pourquoi vous devez vous assurer de bien les traiter et de pouvoir leur faire entièrement confiance. Éviter les discordances de données analytics est la clé pour poser les bases d'une bonne analytique digitale. Chez Boost, nous vous aidons à réaliser un audit pour identifier les éventuelles incohérences et à concevoir un plan de mesure spécifique pour votre entreprise. Il vous suffit de nous écrire pour réaliser une session d'audit gratuite.
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