4 erreurs majeures dans votre collecte de données

La collecte de données de qualité fait partie intégrante de vos enjeux ? Mais vous avez des problèmes pour la mettre en place de façon pérenne ? Souvent les web analystes nous disent qu’ils passent trop de temps à vérifier, à contrôler et à sécuriser la donnée plutôt qu’à se concentrer sur leur tâche première : Les web analyses

Dans cet article nous allons voir les 4 problèmes qui vous empêchent de collecter des données fiables et qui freinent l’avancée de vos objectifs. Nous allons voir comment vous faire gagner du temps dans le contrôle de votre collecte et vous permettre de vous consacrer pleinement à votre stratégie de tracking plutôt qu’à l’identification et la correction d’erreurs de collecte.

Au programme :

Créer un référentiel unique et à jour de la collecte de données

Aujourd’hui, qui ne collecte pas de données pour améliorer la connaissance de son client, optimiser l’expérience de navigation des internautes, assurer la performance de son site internet ? De plus en plus d’entreprises optent pour une stratégie de marketing data driven qui impose de se baser si des données fiables.

Qu’est-ce qu’une collecte de données de qualité ?

C’est une donnée qui est : pertinente, unique, normalisée, centralisée et complète, accessible, protégé et enfin traçable. Pour plus d’infos nous vous conseillons cet article sur les critères d’une donnée de qualité.

Concrètement c’est une donnée à laquelle les web analystes peuvent se fier, s’appuyer pour faire des recommandations concrètes aux différentes équipes : market, commerce etc et par la suite donner des résultats aux supérieurs hiérarchiques.

Mais saviez-vous que 84% des équipes Data exploitent des données erronées ?

Pour en savoir plus, découvrez notre dossier exclusif dédié à la qualité des données et co-rédigé avec AT internet dans notre livre blanc : Data for CX : Voyage au cœur de l’expérience client. Vous y trouverez aussi 170 pages de contenu dédiées à la donnée regroupés en 5 thématiques.

Garder une stabilité dans votre collecte de données

Vous collectez de la donnée dans le but de produire des web analyses pour analyser les fonctionnalités du website, mieux connaitre votre marché ou encore pour améliorer l’expérience utilisateur. Cette collecte et les tags sont documentés dans le plan de marquage : comment gérer ce plan de taggage ?

Souvent les web analystes nous disent qu’ils utilisent un Excel ou spreadsheet pour gérer leur plan de marquage. Malheureusement ces outils ne sont pas fais pour gérer des plans de taggage et gênent la continuité du tracking. De plus, sur ce type d’outils si les équipes ne se coordonnent pas pour mettre à jour les plans de tracking, ces derniers deviennent vite très confus et obsolètes.

Comment garantir la stabilité de la collecte de données ?

Pour garantir la stabilité de la collecte de données vous devez :

  • Repenser votre stratégie et rationaliser votre collecte de données en centralisant vos plans de marquage dans un outil unique
  • Créer une cohérence dans le tracking ainsi que dans les équipes.
  • Limiter les intervenants autour de la Data.
  • Mettre en place un process pour actualiser votre documentation

Pour en apprendre davantage, visionnez notre Masterclass de 20 min et 100% gratuite présentée par Jérôme Calais, notre DG et éditeur de Seenaptic. Elle vous aidera à comprendre les erreurs majeurs dans votre collecte de donnée. Jérôme vous donnera des conseils pour mettre en place une collecte fiable et de qualité.

Optimiser votre temps dans le contrôle de la donnée

L’importance maintenir son plan de marquage à jour 

Pour récolter de la donnée de qualité il faut donc un plan de marquage à jour. Mais seuls 54% des équipes mettent à jour leur plan de taggage à chaque évolution du tracking et du site.

Pourquoi ?

Car les web analystes recettent généralement leur plan de marquage à la main, par conséquent la recette demande trop de temps. De plus, ils ne sont plus concentrés sur leurs tâches premières : la production de web analyses. Et malgré ces vérifications, des anomalies et régressions persistent au niveau du tracking.

Donc comment devenir plus efficace ? 

Comment gagner du temps dans le contrôle de votre collecte de données ?

Afin que ce travail soit moins fastidieux, vous devez fixer une récurrence :

  • Planifier un créneau particulier : Pour recetter efficacement
  • Utiliser un cahier de recette : Pour évier les doublons , respecter l’ordre des éléments à recetter
  • Confier la recette à un tiers : On s’assure de l’homogénéité des tests menés
  • Vérifier l’affichage et la collecte de données : Vérifier le datalayer mais aussi les infos remontées dans l’outil

Pour la recette de votre plan de marquage vous devez définir quel est le moment est le plus propice pour contrôler ce plan de taggage. Puis définir un contexte de recette et établir une checklist : vous devez lister les éléments à contrôler au sein de vos équipes IT. Pour gagner un maximum en efficacité vous pouvez automatiser la phase de recette via des gestionnaires de tag comme Seenaptic.

Voici une checklist téléchargeable des best practices pour améliorer votre collecte de donné pour qu’elle devienne de qualité et pérenne; pour piloter efficacement vos actions et rentabiliser vos outils martech.

Sécuriser votre collecte de données, un point clé

Sécuriser votre mise en production ok, mais dans quel but ? 

Le RGPD impose des règles très stricts sur la collecte de donnée. Il faut donc prévoir une excellente sécurisation pour éviter tout dommage avec la CNIL. Le problème est que chaque mise en production peut créer des régressions, il se peut que des semaines passent avant de constater des effets de bord. Et malgré toutes ces vérifications vous doutez de la qualité et la fiabilité de vos données. Vous n’êtes pas sûr de protéger toutes les données collectées qui peuvent être confidentielles.

Comment éviter ce genre de problème ? 

Une bonne sécurisation de la Data ça passe par quoi ?

Pour éviter ce genre de stress et rendre ce travail beaucoup moins redondant, vous devez :

  • Vérifier l’implémentation de vos tags dès l’environnement de la pré-production. Afin d’éviter que le travail ne soit répété sans utilité.
  • Rédiger un cahier de recette pour sécuriser les éléments importants.
  • Implémenter des outils pour automatiser la phase de recette.
  • Sensibiliser les équipes IT à la Data Quality. Cela permettra une familiarisation avec la donnée étudiée et éviter d’avoir des incompréhensions. 

Fédérer les équipes autour de la donnée

Pourquoi rassembler vos collaborateurs autour de la donnée ? 

Rassembler vos collaborateurs autour de la donnée va vous permettre d’avoir une plus forte cohésion et davantage de compréhension entre les équipes. De plus il est important que les équipes communiquent entre elles puisque les équipes data dépendent de la technique pour construire un data layer. Et bien souvent les équipes IT sous-estiment leur rôle dans leurs process. 

Mobiliser vos équipes IT

Vous devez donc mobiliser vos équipes pour mieux agir. Pour cela vous devez communiquer les objectifs de la collecte aux équipes IT afin qu’il y ait une cohésion des équipes. Ensuite il faut les sensibiliser à l’importance d’une bonne implémentation et définir le contenu de variables du Data Layer. Enfin vous devez les intégrer dans un process de contrôle, comme dit précédemment pour éviter que le travail soit réalisé deux fois.

Voici comme promis votre checklist téléchargeable qui regroupe les principales best practices pour améliorer votre collecte de donnée.

Romane Sart

Je suis Assistante marketing et communication en alternance chez Netvigie et pour Seenaptic.

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