🔥 What’s New ?

👉 Amplitude acquiert Kraftful : L'union du quantitatif et du qualitatif

Amplitude a annoncé le 10 juillet 2025 l'acquisition de Kraftful, une startup spécialisée dans la Voice of Customer (VoC) alimentée par l'IA. Cette acquisition marque une étape stratégique majeur dans l'industrie de l'analytics produit, unissant pour la première fois de manière native les données comportementales quantitatives et les feedbacks qualitatifs des utilisateurs.

Kraftful a développé une technologie IA propriétaire capable de transformer les feedbacks utilisateurs (tickets support, avis app stores, appels clients, discussions en ligne) en insights actionnables clairs. Leur LLM spécialisé peut instantanément identifier les demandes de fonctionnalités prioritaires, révéler les frustrations utilisateurs dans leurs propres mots, et découvrir des problèmes invisibles.

L'intégration dans Amplitude permettra aux équipes produit de voir non seulement ce que font les utilisateurs (via les analytics comportementales), mais aussi pourquoi ils le font et comment ils se sentent. La plateforme combinera Session Replay, données comportementales, feedbacks qualitatifs, expérimentation et surveys dans un workflow unifié.

ℹ️ Pour plus d’infos : Amplitude Acquires Kraftful to Power Customer-First Product …
👉 Chez Starfox Analytics, nous avons développé une expertise approfondie et diversifiée en web analytics qui nous permet d'accompagner efficacement nos clients dans la mise en place et l'optimisation de différents outils d'analyse web sophistiqués, tels qu'Amplitude. Notre approche personnalisée garantit que chaque solution est parfaitement adaptée aux besoins spécifiques et aux objectifs stratégiques de nos clients, leur offrant ainsi une vision complète et exploitable de leurs données digitales.

👉 Looker Studio : Code Interpreter en preview

Google a marqué juillet 2025 avec des innovations significatives à travers son écosystème analytics.

La plus notable est l'introduction du Code Interpreter dans Looker Studio le 25 juillet, transformant radicalement les capacités d'analyse avancée de la plateforme.Cette fonctionnalité révolutionnaire traduit les questions en langage naturel en code Python exécutable, permettant des analyses sophistiquées précédemment réservées aux data scientists et les data analystes. Le Code Interpreter supporte les calculs statistiques, la modélisation prédictive, les prévisions de séries temporelles, et la génération de visualisations personnalisées via l'écosystème Python.

Les prérequis techniques sont:

  • Abonnement Looker Studio Pro.
  • Gemini in Looker activé.
  • Une configuration Trusted Tester dans Google Cloud.
  • La fonctionnalité opère avec une limite de 5 000 lignes par requête et supporte les principales librairies Python pour la data science.

Pour activer la fonctionnalité sur Looker Studio (Pro) :

1. Dans le panneau de navigation de gauche de l'Analytics conversationnel, cliquez sur le bouton Analytics avancées pour activer Code Interpreter.

2. Une fois l'interpréteur de code activé, vous pouvez utiliser l'Analytics conversationnel pour démarrer des conversations et poser des questions sur vos données. Code interpreter utilise le moteur qui alimente le chat Gemini pour traduire vos requêtes en code Python et exécuter ce code.

Exemple d’une analyse faite par la fonctionnalité conversational Analytics sur Looker Studio
ℹ️ Pour en savoir plus : Conversational Analytics Code Interpreter  |  Looker Studio …
👉 Chez Starfox Analytics, nous accompagnons activement nos clients dans cette transition en testant ces nouvelles fonctionnalités et en itérant sur leurs cas d'usage spécifiques. Notre équipe travaille à développer des modèles de prompts adaptés aux besoins métiers de chaque secteur, permettant ainsi à nos clients de tirer pleinement parti de ces innovations tout en conservant leur expertise métier au centre de la démarche analytique.

👉 Piwik Pro devient payant : Fin de l'offre Core gratuite

Piwik Pro met fin à son offre Core gratuite à partir de décembre 2025, avec migration automatique vers l'offre Business payante et les nouveaux tarifs seront effectifs dès le 4 août 2025.

  • L'offre Business cible les PME cherchant une solution d'analytics économique respectant la confidentialité
  • Le plan Entreprise propose trois niveaux adaptés à différentes étapes de croissance, des besoins marketing avancés jusqu'aux secteurs fortement régulés
ℹ️ Pour en savoir plus : Introducing new pricing: More analytics value and privacy co…
👉 Chez Starfox Analytics, nous pouvons vous accompagner dans cette transition en évaluant les alternatives ou en optimisant votre investissement Piwik Pro selon vos besoins

👉 Google Analytics : L'intégration des données de Reddit Ads, Rapports de génération de leads, et d'autres améliorations

Google a marqué juillet 2025 avec des innovations significatives across son écosystème analytics :

  • Import de données Reddit Ads : Intégration native permettant le suivi automatique des coûts publicitaires Reddit dans GA4
  • Rapports génération de leads : Nouveaux rapports "Lead Acquisition" et "Lead Disqualification and Loss" avec 8 modèles d'audiences dédiés, comme :
  • ⇒ Créer une audience de "Prospects Qualifiés" pour cibler ces clients potentiels et les inciter à finaliser leur conversion
  • ⇒ Créer une audience de "Prospects Convertis" afin d'exclure les clients actuels de vos campagnes de prospection et de remarketing
  • ⇒ Créer une audience de "Nouveaux Prospects" à utiliser dans les campagnes publicitaires pour accompagner les prospects vers la conversion
  • Améliorations import de données d’articles (produits): Support des dimensions personnalisées item-scoped sans nécessité d'IDs d'articles, cette amélioration est particulièrement bénéfique pour les entreprises avec un large catalogue de produit, car elle permet d’intégrer simplement des données produits existantes, sans la complexité technique pour mapper les données.
  • Annotations Analyst+ : Les utilisateurs ayant le rôle Analyste ou un rôle supérieur peuvent désormais créer, modifier et supprimer des annotations.
ℹ️  What's new in Google Analytics - Analytics Help

👉 PostHog : Nouvelles capacités d'analytics de groupe et de revenus

PostHog a enrichi sa plateforme avec plusieurs fonctionnalités importantes en juillet 2025. Les analytics de groupe permettent désormais d'analyser les comportements au niveau des organisations, équipes ou comptes plutôt qu'uniquement au niveau utilisateur individuel. Cette capacité est cruciale pour les produits B2B où les décisions d'achat impliquent plusieurs parties prenantes.

Les analytics de revenus en bêta offrent un suivi précis des métriques financières avec des taux de change mis à jour toutes les heures et une granularité quotidienne. La plateforme propose également une gestion améliorée des fonctionnalités en accès anticipé, permettant aux utilisateurs de s'inscrire et se désinscrire des bêtas facilement.

ℹ️ Pour en savoir plus : Documentation - PostHog

👉 L'IA générative transforme la création de dashboards

Dans sont dernier communiqué de presse Gartner prédit que 75% du contenu analytics utilisera l'IA générative d'ici 2027 (incluant l'IA agentique), marquant une transformation fondamentale de l'industrie.

Cette évolution s'accompagne d'une adoption massive actuelle : 78% des organisations utilisent déjà l'IA sous une forme ou une autre, et 68% des petites entreprises ont adopté des solutions IA.

Les outils leaders (Tableau Concierge, Power BI Copilot, Looker Studio Code Interpreter) permettent désormais de créer des dashboards complexes en quelques minutes via des prompts en langage naturel. Gartner anticipe que 15% des décisions de travail quotidiennes seront prises de manière autonome par l'IA agentique d'ici 2028, contre 0% en 2024.

Le défi émergent c’est que les organisations doivent développer de nouvelles compétences en "prompt engineering" pour l'analytics et établir des frameworks de validation pour les insights générés par l'IA. 80% des dirigeants retail prévoient d'adopter l'automatisation IA d'ici fin 2025.

ℹ️ Gartner Predicts 75% of Analytics Content to Use GenAI for E…

💡L’astuce du mois

Notre rubrique "L'astuce du mois" partage des conseils pratiques utilisés quotidiennement chez Starfox Analytics. Ces astuces couvrent divers outils de Web Analyse pour optimiser votre travail. N'hésitez pas à les tester et à les partager avec vos collègues.

👉 BigQuery: GROUP BY ALL

Vous en avez assez de lister manuellement toutes les colonnes non-agrégées dans votre clause GROUP BY ? BigQuery a la solution !

La solution : GROUP BY ALL

Au lieu d'écrire :

SELECT
 region,
 category,
 product_type,
 COUNT(*) as total_sales,
 AVG(amount) as avg_amount
FROM sales_data
GROUP BY region, category, product_type

Vous pouvez maintenant simplement écrire :

SELECT
 region,
 category,
 product_type,
 COUNT(*) as total_sales,
 AVG(amount) as avg_amount
FROM sales_data
GROUP BY ALL

Comment ça marche : BigQuery détecte automatiquement toutes les colonnes non-agrégées dans votre SELECT et les utilise pour le groupement.

📖 Sharing Is Caring

Notre rubrique "Sharing is Caring" présente mensuellement un article approfondi sur un sujet d'actualité en Web Analyse. Nos experts utilisent leur savoir-faire et les ressources en ligne pour explorer ces thématiques en détail.

👉 Etude de cas : Back Market migre en server-side pour +14 % de conversions trackées

Ce mois-ci, découvrez l'article notre business case sur la migration en server-side de notre client Back Market :

ℹ️  Back Market migre en server-side pour +14 % de conversions trackées

❤️ Meilleures ressources et articles du moment

  • ​Découvrez ce github repo de Google qui présente Merch Intel qui est un tableau de bord Looker Studio qui consolide les informations du marché de Google Merchant Center avec les données de performance des annonceurs pour permettre des stratégies tarifaires basées sur les données : Are you a retailer looking to make smarter decisions about y…

😜  Miscellaneous

👉 L'essor des métiers analytics : Data Analyst dans le top 10 LinkedIn

LinkedIn révèle dans son rapport Q2 2025 que Data Analyst entre dans le top 10 des emplois les plus demandés (#10, +4 positions vs Q1), confirmant la démocratisation de l'analytics en entreprise. Parallèlement, Data Science Specialist figure parmi les emplois à croissance rapide avec une demande doublée (2.0x) par rapport au trimestre précédent.

Cette évolution reflète l'accélération de la transformation digitale alimentée par l'adoption de l'IA. Les entreprises recherchent activement des profils capables de faire le pont entre les données et les décisions business, créant de nouveaux rôles hybrides combinant compétences techniques (SQL, Python, dbt) et compréhension métier.

Le salaire d’un Data Analyst 45-65k€ en France, Data Science Specialist 65-85k€, avec des primes significatives pour les profils maîtrisant l'analytics produit (funnels, cohortes, expérimentation).

ℹ️  What Are the Most In-Demand Jobs?

🤩 Inside Starfox

👉 Réinventer l'analytics e-commerce : Quand la donnée devient stratégie

"La simplicité est la sophistication ultime." Cette citation de Léonard de Vinci guide notre approche chez Starfox Analytics.

Ce mois-ci, l’équipe à franchi une étape majeure en collaborant avec un expert analyst designer sur Looker Studio pour révolutionner nos livrables de dashboards.

Pourquoi cette démarche ? Parce que nous croyons fermement que la donnée n'existe que pour servir la décision. Un dashboard n'est pas un catalogue de métriques, c'est un outil de transmission d'information qui doit guider l'action en quelques secondes. Notre obsession : transformer la complexité en clarté.

BigQuery au cœur de tout. Nous utilisons systématiquement BigQuery comme source unique de données. Pas par conformisme technologique, mais par nécessité stratégique. Les calculs de machine learning, les audiences prédictives avancées, les modèles de segmentation comportementale - tout cela exige une puissance de calcul que les outils traditionnels ne peuvent offrir.

La vérité ? 80% des indicateurs de nos dashboards e-commerce n'existent tout simplement pas dans GA4 ou Piano Analytics. Ils n'existent nulle part ailleurs que dans notre vision du commerce digital.

Repenser le parcours client. Nous avons abandonné les métriques classiques pour construire quelque chose de radicalement différent. Oubliez le taux de conversion - cette métrique du siècle dernier. Nous mesurons le revenu par utilisateur, véritable indicateur de la qualité du trafic.

Notre framework révolutionnaire divise le parcours en quatre étapes fondamentales du mindset client :

1. ENGAGEMENT - L'éveil de l'intérêt

L’écart entre les attente d’un visiteur qui vient de cliquer sur un résultat de recherche ou une publicité et qui arrive sur votre site, et ce que vous lui présentez détermine la motivation à poursuivre son parcours d’achat. La motivation est le facteur le plus important impactant la conversion.

Nous créons un score d'engagement sophistiqué en pondérant chaque interaction selon son importance réelle. Chaque clic, chaque scroll, chaque micro-moment compte dans un algorithme qui comprend vraiment l'intention utilisateur.

2. SEARCH & FIND - La découverte intelligente

Nous mesurons le succès de la recherche sous tous ses angles : taux de sélection d’un résultat de recherche parmis ceux présentés), % des sessions qui aboutissent à la visite d’une page produit, ou encore le % des resultats de recherches qui n’ont pas de résultats ou trop peut. Peu importe si la découverte vient de la navigation, de la barre de recherche ou des filtres - nous capturons l'expérience réelle, adaptée à chaque device, jusqu'au niveau du viewport.

3. WANT & SELECT - Le désir qui se cristallise

Le pourcentage d'utilisateurs qui progressent de la découverte à l'intention d'achat. Ajouts au panier, engagements significatifs avec le contenu produit en fonction du nombre de visites des pages produits et non simplement des sessions.

4. TRANSACT - L'acte final

Ici, nous ne mesurons plus la pertinence de l'offre, mais l'efficacité pure de votre processus de transaction. Le ratio entre achat effectif et début de checkout révèle les frictions cachées alors que le prospect à déjà pris sa décision à priori.

La puissance de la perspective. Chaque KPI vit dans un écosystème de comparaisons : période précédente, évolution temporelle, mise en perspective avec d'autres indicateurs. Le taux d'ajout au panier prend tout son sens quand il dialogue avec le nombre de pages produits vues.

L'analyse multidimensionnelle. Une fois ces fondations posées, l'analyse explose ses limites : segments d'utilisateurs, campagnes, canaux, types de visiteurs, produits, catégories, méthodes de checkout. Chaque angle révèle une vérité actionnable.

Moins, mais mieux. Nous proposons relativement peu d'indicateurs. Mais chacun est pertinent, actionnable et comparable. Chacun raconte une partie de l'histoire qui guide immédiatement vers l'action suivante.

Un besoin, une question ?

Écrivez-nous à hello@starfox-analytics.com.
Notre équipe vous répondra au plus vite.

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