DIY Analytics deviens l'as du tracking sans analyste (oui, c'est possible !)

La stack express: GA4 + Tag Manager + Looker Studio en 30 minutes chrono

Pas de magie, juste une recette express pour avoir des données exploitables en 30 minutes avec GA4, Tag Manager et Looker Studio. Première minute : préparer les accès et noter l identifiant GA4. Ensuite : on installe proprement, on teste en temps reel et on garde seulement ce qui sert a prendre des décisions. Peu de blabla, beaucoup de résultats.

Configurer GA4 : créer la propriété, ajouter le flux web et activer les mesures enrichies. Vérifier que les événements automatiques essentiels sont présents (page_view, scroll, file_download). Penser a activer le mode debug pour voir les hits en direct et valider que le measurement ID remonte bien dans le flux.

Mettre en place Tag Manager : créer un conteneur, ajouter la balise GA4 Configuration avec le measurement ID et declencheur All Pages. Puis ajouter des balises d evenement rapides pour clics sur boutons et soumissions de formulaires. Toujours utiliser le mode Preview pour tester dans la version de developpement avant publication. Donner des noms clairs aux balises et variables pour faciliter la maintenance.

Construire le tableau de bord dans Looker Studio : connecter la source GA4, choisir un template simple, puis afficher 3 KPIs essentiels (sessions, conversions, taux de rebond ou engagement). Ajouter un filtre date et un filtre source/medium. Copier le rapport comme template pour reuse et partage avec l equipe.

Astuce finale : garder la stack minimaliste, documenter chaque tag et evenement, et automatiser un point de verification hebdomadaire. Avec cet ordre d actions et un peu de discipline, la stack est operationnelle tres vite et vous pouvez piloter sans attendre l intervention d un analyste.

Plan de marquage canon: les événements à poser dès aujourd'hui

Tu veux poser un plan de marquage qui ne ressemble pas à un tableau Excel perdu dans la nuit ? Commence par l'essentiel : définis une nomenclature claire (event_category, event_action, event_label), priorise les événements qui répondent à une question business et documente tout dans un dictionnaire partagé. Concentre-toi sur ce qui te permettra de prendre une décision demain — pas sur la liste complète des rêves produits.

Trois événements à poser aujourd'hui — simples, parlants, efficaces :

• 🚀 Conversion: inscription, essai activé, achat — capture l'ID utilisateur, le montant et la source.
• 💥 Engagement: clics importants, lecture vidéo, ajout au panier — mesure le temps et l'élément cliqué.
• 👥 Acquisition: landing views, UTM, première page vue — garde le référent et la campagne.

Côté technique, pense paramètres standardisés : user_id, session_id, value, currency, campaign. Utilise un dataLayer ou une couche d'événements propre pour centraliser l'envoi, et test systématiquement avec un mode debug (GTM Preview, console réseaux, ou un petit script maison). Prévient les doublons en t'appuyant sur des identifiants uniques et un horodatage ; pars petit et fiable plutôt que massif et cassé.

Enfin, planifie des itérations rapides : implémente le socle, vérifie que les données répondent à trois questions métier, sache remettre à jour les events quand le produit évolue. Avec ce plan, tu transformes la traque en outil de décision — sans attendre l'analyste. Allez, tu peux commencer aujourd'hui.

UTM qui claquent: la méthode anti-chaos pour tes campagnes LinkedIn

Marre que tes rapports LinkedIn ressemblent à un pot-pourri incompréhensible ? La clé, c'est des UTM faits pour durer : simples, cohérents et pensés pour ton tableau de bord. On va poser une méthode anti-chaos — facile à répéter pour chaque campagne — qui te permettra enfin de savoir d'où viennent tes leads sans jouer au détective.

Commence par un standard minimal mais obligé : utm_source=linkedin, utm_medium=(sponsored|organic|message), utm_campaign=nomcourt_version, utm_content=variantA, utm_term=audience. Exemple lisible : ?utm_source=linkedin&utm_medium=sponsored&utm_campaign=lancement_prod_v1&utm_content=cta_bleu&utm_term=seg_20-35. Respecte la casse et les séparateurs pour éviter les doublons dans Analytics.

Crée un modèle dans une feuille partagée avec des champs pré-remplis, un générateur automatique (concat) et une colonne « campaign_id » unique. Colle l'UTM final dans l'URL raccourcie que tu utilises dans la campagne, et note le mapping vers ton CRM pour suivre le parcours jusqu'à la conversion. Teste chaque lien avant mise en ligne, click + debug mode de GA.

Bonus pratique : automatise la génération via un petit script quand tu déploies plusieurs creatives, et garde une colonne « statut » (testé / live / archivé). En respectant cette routine tu réduis les erreurs, tu gagnes du temps et tu transformes du chaos LinkedIn en métriques exploitables. Simple, rapide, efficace — et plutôt cool à montrer en réunion.

Dashboard qui vend: 7 KPIs à suivre sans se noyer

Un dashboard qui vend, ce n'est pas un mur de chiffres mais une boussole: il indique où appuyer pour convertir aujourd'hui et scaler demain. Le but est simple — passer du bruit aux signaux exploitables pour prioriser les actions. Si chaque KPI déclenche une décision, ton dashboard devient une machine à résultats.

Trafic qualifié: volume et sources qui attirent des visiteurs prêts à acheter. Taux de conversion global: l'efficacité de ton funnel. Taux d'activation: % d'utilisateurs qui voient la valeur rapidement. CAC: combien il te coûte d'acquérir un client. LTV: ce que rapporte un client sur sa durée de vie. Rétention / churn: la santé long terme de ta base. Micro-conversions: inscriptions, essais, ajouts au panier qui prédisent l'achat.

Astuce pratique: limite-toi à 3–5 vues principales, utilise des funnels pour les conversions, des sparklines pour les tendances et des cohortes pour la rétention. Défini des seuils visuels, segmente par canal et automatise des alertes (email/Slack) pour les écarts critiques. Chaque graphique doit répondre à la question « que fais-je maintenant ? ».

Résultat attendu: moins d'analyse paralysante, plus d'actions qui rapportent. Fixe une revue hebdo, teste une hypothèse par semaine et ajuste. Avec ces KPI, ton tableau passe d'informatif à commercial — sans attendre un analyste en back-office.

No-code FTW: alertes, rapports auto et hacks qui te font gagner des heures

Arrête de perdre des heures à relire des dashboards : avec le no-code tu peux créer des alertes pro en cinq minutes, automatiser des rapports quotidiens et hacker les workflows pour récupérer l'info utile sans t'y noyer. C'est le kit de survie pour qui veut piloter sans attendre un meeting hebdo — et garder la tranquillité d'esprit quand la prod tourne.

Commence par définir 3 triggers clairs (chute de conversion, pic de trafic, campagne qui n'atteint pas son objectif). Connecte ton outil d'analyse à un routeur no-code, envoie les notifications vers Slack, Telegram ou une feuille Google : alertes push + rapport synthétique = moins de réunions, plus d'actions. Crée des templates pour la périodicité, le public destinataire et le format (CSV, PDF, message résumé) afin de répliquer vite.

Si tu veux du rapide, teste ces hacks :

• 🚀 Template: un rapport journalier qui affiche 3 KPIs clefs et un court commentaire automatique — copie/le colle et c'est prêt à être envoyé.
• 🤖 Automatisation: quand une KPI chute de >20% en 24h, envoie un message dans un canal dédié avec le snapshot, la source des données et le dernier changement de tag.
• 💥 Alerte: transforme les anomalies en tâches : crée une checklist dans ton gestionnaire de tickets pour chaque alerte critique et tagge le responsable.

Le vrai gain, c'est d'itérer : commence petit, mesure le temps gagné, standardise les noms d'événements, et documente cinq patterns utiles. En moins d'une semaine tu récupères des heures par mois, tu réduis le bruit et tu reçois des signaux actionnables avant qu'ils n'explosent en crise. Teste, ajuste, puis automatise à l'échelle.