Mesure marketing et analytics
Comprenez ce que disent vraiment les chiffres.
Une couche de mesure qui réconcilie plateformes publicitaires, analytics et chiffre d’affaires du CRM, pour que votre équipe sache pourquoi les chiffres divergent et lequel utiliser pour chaque décision.
Problèmes traités
Pourquoi vos outils donnent-ils des réponses différentes ?
Chaque plateforme mesure selon ses propres règles et ses propres intérêts. Sans couche qui les réconcilie avec les résultats du CRM, le reporting devient un débat sur le chiffre qui a raison.
Des plateformes en désaccord
Meta, Google Ads, GA4 et le CRM affichent des conversions différentes sur la même période.
Un reporting déconnecté du chiffre d’affaires
Les tableaux de bord comptent des leads, pas des leads qualifiés, des ventes ou du chiffre d’affaires.
Des KPI sans définition
Le même indicateur ne signifie pas la même chose d’une équipe à l’autre.
Un reporting manuel et tardif
Les chiffres arrivent après la décision qu’ils devaient éclairer.
Livrables
Architecture de mesure
Quels indicateurs existent, d’où ils viennent et quelles décisions ils servent.
Réconciliation multi-plateformes
Une explication documentée des écarts entre plateformes, analytics et CRM.
Connexion au chiffre d’affaires du CRM
Leads qualifiés, pipeline et chiffre d’affaires reliés aux données d’acquisition.
Tableaux de bord
Un reporting Looker Studio ou Power BI construit sur des données réconciliées.
Analyses
Analyses SQL ou Python des tunnels, des cohortes et de la valeur client quand les données le permettent.
Déroulement
Cartographier les décisions
Partir des décisions que le reporting doit éclairer.
Définir les indicateurs
Écrire définitions, sources et responsables de chaque indicateur.
Réconcilier
Relier données des plateformes, analytics et CRM et expliquer les écarts.
Restituer
Construire les tableaux de bord et automatiser leur mise à jour.
Outils et systèmes
- GA4
- Looker Studio
- Power BI
- SQL
- Python
- PostgreSQL
- CRM platforms
Questions
Quel est le bon chiffre ?
En général, aucun pris isolément. Chaque outil répond à une question légèrement différente. La couche de mesure documente ce que signifie chaque chiffre et lequel utiliser pour chaque décision.
Avons-nous besoin d’un entrepôt de données ?
Pas toujours. Les dispositifs plus modestes peuvent réconcilier les données de façon plus légère. Un entrepôt devient utile quand plusieurs sources, marchés ou longs historiques doivent être reliés de façon fiable.
Pouvez-vous partir de nos tableaux de bord existants ?
Oui. Le reporting existant est d’abord examiné ; il n’est reconstruit que là où les données ou les définitions sous-jacentes ne peuvent pas le soutenir.