Le secteur de l’analyse des données est en pleine transformation, et la fin de Google Universal Analytics (UA) marque un tournant majeur dans la manière dont les spécialistes du marketing et les analystes de données opèrent. La transition vers la nouvelle solution Google Analytics 4 (GA4) a conduit de nombreux acteurs à réévaluer la manière dont ils travaillent avec les données, en raison des nombreuses limites et critiques de ce nouvel outil Google.

En raison de l’émergence de nouveaux instruments législatifs et réglementaires dans le domaine de la confidentialité des données – à l’image des lois fédérales et étatiques actuellement en cours de conception aux Etats-Unis ou du paquet législatif sur les services numériques de l’Union européenne (UE)–, les utilisateurs consentent de moins en moins à partager leurs données personnelles. Par ailleurs, les cookies tiers sont de moins en moins utilisés – Google annonce leur suppression pour 2024 –, au profit de la revalorisation des données first-party ; les entreprises doivent donc s’appuyer essentiellement sur leurs sources de données propres pour leurs analyses.

C’est pourquoi les différents acteurs du secteur ont besoin d’opérer un changement. Plus qu’une transition d’un outil à un autre, les entreprises doivent entièrement repenser la manière dont elles exploitent les données et leur analyse dans un monde en constante évolution. Quels sont les aspects sur lesquels elles doivent se concentrer afin d’obtenir des résultats d’analyses pertinents, conformément aux réglementations en vigueur, qui leur permettront de relever les défis de demain ?  

Repenser sa stratégie en matière de données

Dans un premier temps, les spécialistes du marketing et les analystes de données doivent opérer une véritable transition culturelle. Aujourd’hui, il ne s’agit plus de collecter toutes les données disponibles, mais de mieux les sélectionner pour ne garder que celles dont les entreprises ont besoin pour leur objectif spécifique. Il est également important de garder à l’esprit que la collecte de l’information ne constitue que la première étape dans le processus qui permet de tirer parti des données pour obtenir des résultats d’analyse et prendre les meilleures décisions au moment opportun. Enfin, il est essentiel de faire preuve de transparence quant à la nature des données qui sont collectées et la manière dont celles-ci sont obtenues, afin de renforcer la confiance avec les clients et les autres parties prenantes, qui seront plus enclins à partager leurs informations.

Les entreprises doivent ainsi examiner précisément quels sont leurs besoins et définir des objectifs à l’aide d’indicateurs (KPI). Les trois principaux critères à remplir sont les suivants : les données que l’entreprise collecte permettent-elles de stimuler les ventes et d’augmenter les bénéfices, d’optimiser son fonctionnement opérationnel et d’améliorer les performances des collaborateurs ? Pour mettre en œuvre ces stratégies sur mesure, les entreprises ne peuvent plus se permettre d’être dépendantes d’un outil d’analyse à l’image de GA4, qui collecte les données mais ne garantit pas la conformité avec les diverses règlementations européennes, et doivent se tourner vers un outil « durable » : qui concilie l’analyse des données et la conformité.  

Remettre la confidentialité au cœur de la stratégie de données

Afin de limiter les risques liés à la collecte des données et à la conformité réglementaire, d’éviter des amendes conséquentes et des dommages irréversibles à la réputation de l’entreprise, il est également indispensable d’intégrer le respect de la confidentialité dès le départ dans la stratégie de données, en ayant notamment recours à des plateformes qui font l’objet d’exemptions de consentement du régulateur, à l’image des outils de mesure d’audience définis par la CNIL. En outre, en raison des changements constants qui interviennent dans la réglementation, il est généralement préférable de se baser sur les législations les plus contraignantes pour établir sa stratégie de collecte de données.

Selon les réglementations, il est parfois nécessaire d’obtenir un consentement valide de la part des utilisateurs afin de collecter l’information. En l'absence de consentement – que ce soit l’absence de formulaire, ou par le refus de l’utilisateur –, les entreprises doivent s’assurer qu’elles ne collectent que des données correctement anonymisées ou, mieux encore, ne pas en collecter du tout.

Par ailleurs, du fait de l’importance croissante accordée à la souveraineté des données, notamment dans l’UE, il peut être utile de faire appel à des plateformes d’analyse de données européennes ou locales dont les conditions d’hébergement respectent la réglementation en vigueur dans la zone géographique concernée.  

Modifier les processus organisationnels et sélectionner les outils adaptés

Afin de garantir une exploitation des données qui génère de la valeur et stimule la croissance de l’entreprise, tous les départements – marketing, RH, ventes, équipes techniques, etc. – doivent être en mesure de les utiliser pour prendre les bonnes décisions. La coopération et la mise en commun des ressources de données propres s’imposent alors comme un impératif. Pour y parvenir, l’entreprise doit pouvoir se reposer sur une pile technologique adaptée, qui aide l’ensemble des collaborateurs dans leurs tâches. Ces solutions doivent être à la fois performantes, durables et rentables. C’est pourquoi leur sélection doit faire l’objet d’une attention toute particulière de la part des décideurs.

Une solution vouée à l’obsolescence, que ce soit pour des raisons techniques ou liées à l’évolution de la réglementation, devra être rapidement remplacée, entraînant des coûts supplémentaires. Il faut donc veiller à ne pas se jeter sur les premières solutions peu coûteuses, car les coûts invisibles à court terme – durabilité faible, temps de mise en production allongé, interface difficile à prendre en main – peuvent prendre des proportions astronomiques sur le long terme.

Il existe une multitude de solutions d’analyses de données sur le marché, qui répondent à toutes sortes de besoins des entreprises, quelle que soit leur taille. Après avoir défini ses propres besoins, l’entreprise doit étudier les fonctionnalités spécifiques à chacune afin de sélectionner l’outil et la configuration qui lui conviennent le mieux, et également calculer les ressources nécessaires pour la maintenir opérationnelle.

Il peut se révéler utile d’intégrer son outil d’analyse de données avec d’autres solutions logicielles pour exploiter les données de toutes les manières qui se révèlent nécessaires. Ainsi, l’ajout d’une plateforme de données client permet de connecter les informations de diverses sources et de les activer au sein de solutions spécifiques, comme un CRM, afin de personnaliser la relation client en temps réel. L’utilisation d’un outil capable d’exporter les analyses vers des entrepôts de données de manière native et de copier ces informations vers des solutions comme BigQuery, Amazon Redshift, Azure SQL Data Warehouse, ou d’autres protocoles de transfert de données sécurisés, permet d’éviter une dépendance à un seul écosystème technologique et donc de garantir une stratégie plus durable.

Dans un paysage constamment changeant comme celui de l’analyse de données, il est essentiel de s’assurer que les entreprises seront en mesure de relever les défis de demain. Ainsi, refondre la stratégie de données, accorder une attention particulière à leur confidentialité, mettre en place des processus organisationnels plus durables, rentables et efficaces et adopter des solutions adaptées aux besoins particuliers permettront aux acteurs de tous les secteurs qui souhaitent pouvoir se reposer sur les données et leur analyse de prendre les meilleures décisions possibles au moment opportun et d’être prêts à affronter l’avenir.

Par Elie Makany, Business Development Manager chez Piwik PRO