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Rétablir la confiance dans vos données analytiques : vérifications essentielles et correctifs
- 5 min de lecture
Avoir des doutes sur la fiabilité de vos données analytiques est une situation courante. Vous observez des incohérences, des écarts entre différentes sources de données ou des résultats qui ne correspondent pas à la réalité ? Ces signaux indiquent souvent des erreurs de configuration ou des problèmes de suivi qui faussent votre analyse.
Plutôt que de naviguer à l’aveugle, il est essentiel de comprendre où et pourquoi les erreurs se produisent pour les corriger efficacement. Cet article vous guide à travers les principales sources d’inexactitude et vous propose une checklist détaillée pour garantir des données fiables et exploitables.
Pourquoi vos données peuvent être biaisées
1. Problèmes de tracking
Un tracking mal configuré peut entraîner des données incomplètes ou erronées. Cela peut être causé par :
- Un code de suivi absent ou mal placé
- Des événements qui ne se déclenchent pas
- Des mises à jour du site non répercutées dans l’outil analytique
Conséquence : vous perdez une partie de votre audience et vos analyses sont faussées.
2. Filtres mal appliqués
Les outils analytiques permettent d’appliquer des filtres pour exclure certaines données (trafic interne, bots…). Mais une mauvaise configuration peut éliminer des informations essentielles ou, à l’inverse, laisser passer du bruit indésirable.
Conséquence : les rapports ne reflètent pas la réalité et biaisent vos décisions stratégiques.
3. Conflits entre les sources de données
Si vous croisez vos données avec celles d’autres plateformes (CRM, outils publicitaires, logs serveurs) et constatez des écarts, cela peut être dû à :
- Une attribution différente des conversions
- Un problème d’intégration des balises
- Des différences de définition entre les outils
Conséquence : difficulté à comparer les performances et à tirer des insights pertinents.
4. Délais de traitement des données
Certaines plateformes ne traitent pas les données en temps réel. Ce décalage entre l’événement réel et son affichage dans les rapports peut donner l’illusion d’une erreur de suivi.
Conséquence : des décisions prises sur la base d’informations incomplètes ou obsolètes.
To-do list pour garantir des données analytiques fiables
Vérifiez la présence et le bon placement du code de suivi
Pourquoi ? Un code mal installé ou absent empêche la collecte correcte des données.
Action à prendre : Assurez-vous qu’il est présent sur toutes les pages et correctement placé (<head> ou juste avant </body>). Vérifiez aussi qu’il est bien implémenté sur les versions mobile et desktop de votre site.
Testez vos événements et conversions
Pourquoi ? Un événement mal configuré peut ne pas être enregistré dans votre outil analytique.
Action à prendre : Utilisez Google Tag Assistant, le mode Debug de Google Tag Manager ou le mode Developer de votre navigateur pour tester et ajuster les déclenchements.
Examinez les filtres appliqués à vos données
Pourquoi ? Des filtres inappropriés peuvent exclure ou inclure des données non souhaitées.
Action à prendre : Passez en revue vos filtres et ajustez-les pour ne conserver que les données essentielles.
Comparez vos données avec d’autres sources
Pourquoi ? Des écarts entre votre outil analytique et d’autres sources peuvent signaler un problème d’intégration.
Action à prendre : Analysez les différences et identifiez si elles sont dues à des différences d’attribution ou à un problème de tracking.
Vérifiez les rapports en temps réel et les délais de traitement
Pourquoi ? Certains outils n’affichent pas les données immédiatement, ce qui peut créer de la confusion.
Action à prendre : Vérifiez si une option de traitement en temps réel est disponible et activez-la si nécessaire.
Contrôlez la configuration de votre Tag Manager
Pourquoi ? Un mauvais paramétrage peut empêcher certaines balises de se déclencher.
Action à prendre : Passez en mode prévisualisation et testez chaque balise avant publication.
Auditez les paramètres de vue et de propriété
Pourquoi ? Une mauvaise configuration peut fausser l’analyse des données.
Action à prendre : Ajustez les paramètres pour garantir un suivi aligné avec vos objectifs marketing.
Vérifiez l’implémentation des codes de tracking et des redirections
Pourquoi ? Des redirections mal configurées peuvent supprimer les paramètres UTM et perturber l’attribution des conversions.
Action à prendre : Testez vos redirections (301, 302) et assurez-vous que les UTM et autres marqueurs de source sont bien conservés.
Conclusion
Des données fiables sont essentielles pour prendre des décisions marketing éclairées. En appliquant ces vérifications, vous optimisez votre suivi et éliminez les biais qui pourraient fausser vos analyses.
Si malgré tout vous observez des anomalies persistantes, un audit approfondi pourra vous aider à identifier les causes et à les corriger.
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