DIY Analytics le hack pour traquer vos perfs comme un pro — sans analyste

Stop au bruit : les 5 KPI qui font bouger l’aiguille (et rien d’autre)

Coupez le bruit et choisissez une étoile polaire : une métrique qui guide vos décisions, puis cinq KPI concrets pour l'alimenter. Le premier, Taux de conversion, se calcule simplement (conversions / visites). Instrumentez l'événement clé (achat, essai démarré), segmentez par canal, et traquez l'impact de chaque changement UX — souvent +10% de conversion vaut mieux que +50% de trafic.

Ensuite, Taux d'activation : définissez l'instant où l'utilisateur « comprend » votre produit (première action à valeur). Mesurez % d'utilisateurs activés en J7, automatisez relance et onboarding, et testez une version allégée pour réduire la friction. C'est le KPI qui transforme visiteurs en utilisateurs engagés.

Rétention 7/30 jours : oubliez les sessions instantanées, regardez si les mêmes users reviennent. Faites de la cohorte D7/D30, alertez si la courbe baisse de >5 points, et reliez chaque feature à son effet sur la rétention — c'est là que la valeur durable se crée.

ARPU / LTV : calculez revenu moyen par utilisateur puis estimez une LTV simple (ARPU × durée de vie moyenne). Segmentez payants vs gratuits : ça vous dira si une promo vaut le coup ou si une feature doit être monétisée. Gardez la méthode simple et recalibrez chaque trimestre.

Enfin, CAC : dépense marketing divisée par nouveaux clients payants. Attribuez proprement avec UTM, comparez CAC à la LTV (règle ≈ LTV/CAC > 3), et automatisez l'arrêt des canaux qui grèvent votre marge. Ces cinq KPI, mesurés régulièrement et reliés entre eux, vous donnent un tableau clair sans analyste.

Votre stack minute : GA4 + Tag Manager + un tableur, et c’est parti

En moins d'une heure vous pouvez monter un tracking utile et léger qui vous dit ce qui marche (ou non). Le trio GA4 + Tag Manager + un tableur couvre la base : GA4 collecte, Tag Manager envoie des événements personnalisés sans toucher au code toutes les deux semaines, et votre tableur sert de tableau de bord rapide et d'archive. Pas besoin d'analyste pour commencer — juste un peu de méthode et de curiosité.

Commencez par créer la propriété GA4 et installer le conteneur Tag Manager sur votre site. Dans GTM, ajoutez un tag “GA4 Configuration” avec le measurement ID, activez Enhanced Measurement dans GA4 et testez en mode Preview. Créez ensuite des tags événementiels pour les clics clés (bouton d'achat, formulaire envoyé, CTA), mappez les paramètres utiles (value, content_type, campaign) et nommez-les avec la même convention (ex: event_buy_click). Utilisez DebugView dans GA4 pour vérifier que chaque événement arrive proprement.

Pour exploiter ces données sans usine à gaz, envoyez des exports réguliers vers Google Sheets : soit en téléchargeant des CSV depuis GA4, soit en appelant l'API Data de GA4 via un petit script Apps Script. Dans votre feuille, créez un onglet « raw » et un onglet « KPI » où vous résumez par lignes les métriques essentielles : date, source, campagne, événement, utilisateurs, conversions, revenu. Ajoutez quelques formules simples (SUMIFS, UNIQUE, QUERY) et vous aurez un mini-tableau de bord qui se met à jour en un clic.

Quelques bonnes pratiques rapide : gardez un naming strict, testez en preview, ne trackez que ce qui vous servira pour prendre une décision, et automatisez l'export hebdo. Si vous voulez, commencez par 3 events essentiels et construisez autour. Résultat : un système léger, réactif et transparent — votre version DIY d'un dashboard pro, sans attendre l'équipe data.

UTM, events, conversions : le setup express qui trace tout (sans coder)

En 10 minutes vous pouvez tracer tout ce qui compte sans coder : commencez par uniformiser vos UTM. Choisissez une grille simple — utm_source, utm_medium, utm_campaign, utm_content — et gardez le même format (ex : source=facebook, medium=paid, campaign=spring23, content=creativeA). Utilisez un générateur d'URL pour ne pas faire d'erreur et documentez le modèle dans un tableur partagé. Résultat : vos rapports deviennent compréhensibles et fiables.

Pour les events, passez par des solutions no-code : Google Tag Manager (mode configuration), déclencheurs de clics, soumission de formulaire et observateur de visibilité d'élément. Nommez chaque event de façon courte et actionnable (ex : click_signup, view_pricing, play_video). Testez en mode aperçu, puis synchronisez les events dans votre outil d'analyse (GA4, Matomo, etc.) pour les visualiser en temps réel.

Transformez ensuite vos events en conversions intelligentes : marquez click_signup ou thankyou_page_view comme conversion, ou créez une règle basée sur durée/navigation si vous n'avez pas de page de remerciement. Attribuez une valeur simple par conversion pour suivre le ROI et activez les micro-conversions (newsletter, share) — elles racontent l'histoire du funnel.

• 🚀 UTM: standardisez et générez les URLs pour éviter le chaos de sources.
• ⚙️ Events: capturez clics, formulaires et vues sans coder via GTM ou l'interface de votre outil.
• 👍 Conversions: mappez des events clairs, donnez-leur une valeur, testez et optimiser.

Tableaux de bord qui claquent : Looker Studio en 10 minutes chrono

Pas besoin d'être analyste pour sortir un tableau qui en jette : en 10 minutes sur Looker Studio, vous branchez vos sources, posez vos KPIs et obtenez un rapport partageable. On va faire simple et efficace : connexion des données, visualisations clés (scorecards, time series, barres), filtres temps et segments — et hop, c'est live.

Commencez par connecter GA4, Google Sheets ou un CSV. Utilisez les connectors natifs ou un community connector si vous avez un service exotique. Créez un scorecard pour les visites, un time series pour la tendance, et une bar chart pour les sources. Astuce : calculez le taux de conversion avec un champ calculé (conversions / sessions) et n'oubliez pas d'appliquer un contrôle de période.

Ne sous-estimez pas le design : choisissez une palette simple, alignez sur une grille, et limitez les polices à deux. Activez le format conditionnel pour mettre en valeur les seuils (par exemple rouge si baisse >10%). Pensez mobile : largeur 1366px et empilement vertical pour les petits écrans. Pour un effet waouh, ajoutez une visualisation communautaire (heatmap, diagramme radial) et une courte annotation quand un pic apparaît.

En 10 minutes, vous avez un outil d'analyse exploitable : programmez l'actualisation des données, activez l'envoi par e-mail et dupliquez le rapport avant chaque grosse modif pour versionner. Dernière vérif rapide : totalisez vos principaux KPIs et comparez-les avec la source brute (Sheets/GA) pour éviter les mauvaises surprises. Après ça, vos perfs sont traquées comme par magie — sans ticket au support.

Routine gagnante : 15 minutes par semaine pour passer de data à décisions

15 minutes, c'est tout. Lancez un minuteur, ouvrez votre tableau de bord préféré et gardez en tête 3 indicateurs prioritaires — trafic, conversion, et engagement (ou les 3 qui comptent pour votre objectif). L'astuce : limitez-vous. Moins d'indicateurs = moins de paralysie décisionnelle.

Minutes 0–5 : vue d'ensemble. Cherchez des ruptures de tendance, pics bizarres ou chutes soudaines. Minutes 5–10 : creusez une anomalie : filtrez par source, page ou campagne. Minutes 10–15 : décidez d'une action simple (A/B, modif titre, relance). Besoin d'un coup de pouce pour la visibilité sociale ? Testez abonnés de qualité pour accélérer vos apprentissages.

Gardez des règles claires : ce qui change de plus de X% mérite une investigation ; ce qui s'anime après une action est plausible. Notez une seule hypothèse par semaine, une métrique clé à bouger, et un propriétaire. Utilisez un tableau simple : hypothèse, action, résultat attendu.

Conclusion pratique : 15 minutes, une décision, un test. À la fin de chaque session, écrivez la prochaine étape. Recommencez la semaine suivante en comparant les résultats. Le secret n'est pas d'avoir des data parfaites, mais d'avoir une micro-routine qui transforme constats en actions. Courage — faites confiance à vos petits pas.