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Case STUDY
Refonte complète de l'architecture analytics pour un acteur e-commerce
Face à des données inexploitables et une architecture analytics défaillante, nous avons accompagné un leader e-commerce dans la reconstruction complète de son écosystème de collecte et d'activation des données. Cette transformation a permis d'établir des fondations solides conformes aux standards les plus exigeants, garantissant une mesure précise du ROI marketing et une autonomie totale vis-à-vis des plateformes publicitaires. Le projet a réduit de 40% les coûts d'infrastructure tout en multipliant par 3 les capacités d'activation marketing, avec un retour sur investissement mesuré dès le 2ème mois.
La problématique
Quand des fondations analytics fragiles compromettent la stratégie digitale
Notre client, acteur majeur du e-commerce, était confronté à des difficultés récurrentes dans l'exploitation de ses données marketing et commerciales. L'architecture analytics en place présentait plusieurs limitations structurelles qui impactaient directement la capacité de l'entreprise à piloter ses investissements digitaux.
Objectif
Aligner les KPIs sur les priorités business
Mettre en place une architecture de tracking conforme
Construire une architecture de tracking conforme aux standards internationaux, auditable et optimisée pour répondre aux besoins actuels tout en permettant l'évolution future des stratégies marketing et l'adaptation aux évolutions réglementaires.
Aligner les KPIs sur les priorités business
Identifier et définir avec précision les indicateurs de performance pertinents pour chaque niveau décisionnel, permettant un pilotage stratégique éclairé et des optimisations tactiques mesurables.
Optimiser l'autonomie et réduire les coûts d'infrastructure
Mettre en place une architecture flexible et scalable, réduisant la dépendance aux plateformes publicitaires et optimisant les coûts technologiques et opérationnels.
Assurer l'adoption et l'autonomie des équipes internes
Transférer les compétences et établir une documentation exhaustive permettant aux équipes marketing, CRM et développement de maintenir et faire évoluer l'écosystème analytics de manière autonome.
La solution
Une méthodologie structurée en 5 phases complémentaires
Nous avons déployé une approche méthodique et progressive, combinant expertise technique et alignement avec les enjeux business du client.
Élaboration du measurement plan
Nous avons conduit un travail de cadrage avec les parties prenantes business pour établir un Measurement Plan exhaustif. Cette phase a permis d'identifier les questions business critiques nécessitant un éclairage data, de hiérarchiser les KPIs par niveau décisionnel (stratégique, tactique, opérationnel).
Rédaction du plan de marquage de péférence
À partir du Measurement Plan, nous avons conçu un Plan de Marquage exhaustif documentant l'ensemble de l'écosystème de collecte. Chaque événement a été spécifié avec ses déclencheurs, ses paramètres obligatoires et optionnels, ses règles de validation et ses cas d'usage associés.
Audit approfondi de l'existant
Nous avons réalisé un audit technique complet de l'architecture en place, analysant chaque tag, trigger et variable configurés dans le Tag Management System. Cet audit a identifié les points de friction dans les parcours utilisateurs, les pertes de données dans les événements de conversion, et les configurations obsolètes ou redondantes générant des coûts inutiles.
Transfert de compétences et validation
Nous avons accompagné les équipes de développement tout au long de l'implémentation. Les spécifications techniques détaillées ont été complétées par des sessions de formation sur les bonnes pratiques analytics et des ateliers pratiques. Chaque implémentation a fait l'objet de tests rigoureux en environnement de recette, avec validation des données dans BigQuery avant déploiement en production.
Configuration avancée des outils
La phase finale a consisté à configurer l'ensemble de la chaîne analytics et d'activation. Dans Google Tag Manager, nous avons implémenté une architecture modulaire avec des triggers conditionnels avancés et des variables réutilisables. Dans GA4, nous avons paramétré les conversions personnalisées, les audiences et les explorations business. Les connecteurs BigQuery ont été établis pour l'activation des données vers les plateformes marketing et CRM.
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