1. Une équipe data confrontée à des limites organisationnelles
Un périmètre de tracking tentaculaire
Prenons l’exemple d’un site hôtelier avec plus de 50 000 pages. Le datalayer est géré par plusieurs équipes (product, brand, IT), tandis que l’équipe analytics — une dizaine de personnes — est responsable de la collecte de données et de la recette du plan de taggage.
Un plan de taggage essentiel pour deux enjeux
- Suivre les KPI e-commerce et évaluer les interactions sur les produits digitaux
- Mesurer la performance des investissements médias
À lire en complément :
La pertinence de vos webanalyses dépend de la fiabilité de votre data
2. Une recette manuelle chronophage et incomplète
Des vérifications trop lourdes
Avant chaque mise en production, l’équipe tente de recetter le plan manuellement. Problème : avec 80 variables et des dizaines de milliers de pages, la recette prend un temps considérable.
Un système de ticketing peu efficace
Chaque anomalie détectée fait l’objet d’un ticket transmis à l’IT, mais :
- Le délai de correction est long
- Il faut parfois attendre la prochaine mise à jour du site
- Pendant ce temps, des données erronées continuent d’être collectées
À lire : Comment détecter les phénomènes de piggybacking sur votre site ?
3. Une situation à risque : données faussées en période stratégique
L’exemple d’un bug pendant la haute saison
Imaginez une anomalie de tracking en juin, période clé pour le secteur de l’hôtellerie. Résultat :
- Perte de visibilité sur le trafic réel
- Campagnes médias pilotées à l’aveugle
- Chute du taux de conversion
- Impossibilité de faire un comparatif N-1
4. Passer de la correction curative à l’anticipation préventive
L’objectif : automatiser le contrôle dès la préproduction
L’équipe souhaite :
-> Contrôler automatiquement le plan de taggage
-> Être alertée en cas d’anomalie
-> Intervenir avant la mise en production
5. Mise en place de Seenaptic : recette automatisée à grande échelle
Une approche itérative et ciblée
- Démarrage par les parcours les plus rentables
- Mise en place de scénarios utilisateurs complets (jusqu’à la confirmation de réservation)
- Recette en préproduction
Déploiement sur tous les templates
Ensuite, extension des tests automatisés sur 40 templates de pages et 60 variables du datalayer.
À lire : 12 best practices pour collecter une donnée de qualité
6. Un ROI immédiat : deux temps pleins économisés
Des chiffres parlants
Grâce à Seenaptic :
- 100 % des pages critiques vérifiées quotidiennement
- Alertes automatiques sur les non-conformités
- 2 ETP économisés
- Temps de recette divisé par 20
- Focus recentré sur l’optimisation de la stratégie de tracking
Place à l’automatisation intelligente
Pour plus d’informations sur la recette de votre plan de taggage, n’hésitez pas à nous contacter : contact@seenaptic.com