Un tracking maîtrisé et des données compréhensibles sont indispensables pour piloter efficacement un site e-commerce. Pourtant, deux types d’erreurs reviennent régulièrement : un mauvais tracking et une webanalyse tronquée impactent la lecture des performances et nuisent à la prise de décision. Mauvais paramétrages, absence de méthode, interprétations biaisées… Prenez conscience de toutes ces erreurs : c’est le meilleur moyen de ne pas les reproduire !
Erreur n°1 : activer des pixels de régies non utilisées
On recommande trop souvent d’activer par défaut un maximum de pixels publicitaires sur un site web – (Meta, TikTok, Google Ads, Pinterest…) même en l’absence de campagnes actives sur ces plateformes. Ce réflexe, souvent motivé par l’idée de "préparer le terrain", n’est pas forcément une bonne idée.
Plusieurs raisons à cela :
- En collectant des données via ces pixels, vous alimentez les régies en informations sur vos visiteurs. Ces données peuvent ensuite être utilisées pour créer des audiences similaires par exemple, dont vos concurrents actifs sur ces plateformes pourront tirer parti.
- Chaque pixel ajouté correspond à un script externe qui s’exécute au chargement de la page. Ces éléments supplémentaires sont susceptibles d’alourdir le site, ralentir le temps d’affichage et dégrader vos Core Web Vitals. Résultat : vous impacter votre navigabilité, potentiellement votre référencement et donc vos ventes ou captations de leads.
- Installer un pixel implique une logique d’analyse ou d’activation marketing. En l’absence de stratégie associée, ces pixels sont non seulement inutiles, mais ils introduisent un “bruit” dans votre collecte de données et vous perdez en lisibilité. Une webanalyse réussie, c’est une webanalyse qui se concentre SEULEMENT sur les éléments clés !
Erreur n°2 : ne pas avoir de stratégie UTM claire
Un paramètre UTM (Urchin Tracking Module) est un code ajouté à la fin d’une URL permettant de suivre la performance d’une campagne marketing en identifiant la source, le support, la campagne, le contenu ou le mot-clé ayant généré le trafic vers un site web.
Ces paramètres vous permettent ni plus ni moins d’identifier précisément vos sources de trafic. Pourtant, dans de nombreux cas, ils ne sont ni normalisés, ni utilisés de manière cohérente. Résultat : la donnée est fragmentée, partiellement exploitable, et souvent interprétée à tort. C’est une erreur fréquente, qui pénalise directement la qualité de votre webanalyse.
Sans plan de marquage précis, il devient difficile – voire impossible – d’identifier avec certitude l’origine d’un utilisateur. Résultat : la lecture des performances de vos canaux d’acquisition est faussée et votre prise de décision peut être tronquée.
Les UTMs sont généralement bien gérés sur les campagnes publicitaires payantes, mais totalement négligés sur d’autres leviers (SEO, emailing, publications organiques sur les réseaux sociaux, collaborations avec des influenceurs, etc.). C’est dommage : vous n’évaluez alors qu’une partie de votre acquisition.
Sans stratégie UTM claire, vous vous exposez à :
- Une mauvaise attribution des conversions, avec un trafic qui n’est pas catégorisé alors qu’il provient d’actions précises que vous avez initiées.
- Une perte de granularité dans l’analyse. Sans nommage structuré, impossible de comparer deux campagnes, deux influenceurs ou deux formats de publication. Et il est donc impossible de tirer des conclusions de vos actions marketing.
Erreur n°3 : des IDs produit incohérents dans le flux de remarketing
Pour ceux qui sont étrangers avec ce terme, le remarketing dynamique est une technique publicitaire qui permet de diffuser automatiquement des annonces personnalisées aux internautes en fonction des produits ou services qu’ils ont consultés auparavant sur un site web. Et ce remarketing repose sur une règle simple : les produits vus par un utilisateur sur votre site doivent pouvoir être retrouvés par les plateformes publicitaires dans le flux produit que vous leur transmettez. Si les identifiants de produit (IDs) ne correspondent pas entre le site et le flux, la liaison échoue.
Dans ce cas, le reciblage ne fonctionne pas : les publicités ne montrent pas les bons produits, voire aucun produit du tout. L’impact sur la performance est immédiat, car la personnalisation est la clé de ce type de campagne. Il est donc essentiel de s’assurer que les IDs utilisés dans le pixel de suivi sont strictement identiques à ceux présents dans le flux.
Erreur n°4 : Une correspondance des données erronée entre les supports
L’analyse des performances d’une campagne nécessite une lecture rigoureuse et cohérente des données issues de différentes sources :
- Votre back-office e-commerce,
- Les régies publicitaires (Google Ads, Meta Ads…),
- Vos outils d’analytics.
Si vous comparez directement ces données sans prendre en compte les différences fondamentales dans les règles d’attribution, le périmètre de la donnée collectée, ou encore la manière dont les conversions sont comptabilisées, votre webanalyse sera tout simplement fausse.
Par exemple, les régies publicitaires fonctionnent souvent en attribution basée sur les données(soit multi-touch) ou selon des modèles internes. De son côté, votre back-office comptabilise l’ensemble des ventes indépendamment de la source ou de la manière dont l’utilisateur a été exposé à la campagne.
Cette différence de logique peut entraîner des écarts d’interprétation. Il n’est pas rare alors qu’une régie va revendiquer une vente, alors que dans votre outil interne, l’utilisateur semble venir du trafic organique ou d’un autre canal. De même, certaines conversions peuvent ne pas être attribuées aux bonnes régies si l’utilisateur a refusé les cookies, notamment dans un contexte de Consent Mode et de respect de la RGPD.
Vous devez donc bien cerner :
- Les règles d’attribution utilisées par chaque plateforme.
- Le périmètre des données analysées (HT ou TTC, en ligne ou en magasin, etc.).
- Les éventuelles limites liées au consentement ou aux restrictions techniques.
Erreur n°5 : ne pas faire évoluer son tracking
Eh oui, le suivi de conversion n’est pas un dispositif figé ! À chaque refonte de site, mise à jour majeure (les mises à jour IOS par exemple) ou évolution technique, le tracking doit être vérifié, ajusté, parfois entièrement revu. Ne pas le faire, c’est risquer de perdre des données critiques sans s’en rendre compte. Ce décalage peut entraîner une sous-estimation des performances, une perte de visibilité sur certains canaux, voire des décisions prises sur la base de données erronées. Un audit technique régulier doit être mené : faites-le à chaque modification importante !
Erreur n°6 : ne pas avoir de plan d’action clairement défini
Je vais être clair : ne vous lancez pas dans l’exploration des données sans objectif précis, par “créneau libre” ou bonne volonté ponctuelle. N'ouvrez pas GA4, Google Ads ou une autre plateforme publicitaire sans réelle ligne directrice : vous risquez de perdre du temps et de ne pas tirer d’informations claires de vos données.
L’approche analytique doit s’inscrire dans un processus structuré. Je conseille à mes clients de consulter les outils analytics moins souvent, mais avec des hypothèses claires : identifier une baisse des achats, questionner la chaîne de conversion (vue produit, ajout au panier, clic vers paiement…), ou à l’inverse, comprendre une amélioration pour tenter de la reproduire. Sans cela, l’exploration devient vite confuse, et les données se transforment en bruit.
Gardez également en tête que toute analyse doit déboucher sur une action concrète. Identifier un chiffre ou une variation n’a de sens que si l’on en tire une décision : modifier une fiche produit, ajuster un tunnel de conversion, tester un nouveau levier. L’analyse n’est pas une fin en soi, mais un outil d’aide à la décision.
Erreur n°7 : comparer les chiffres entre outils sans prendre en compte les différences de périmètre
Une erreur fréquente dans l’interprétation des données est de comparer directement les chiffres issus de deux outils différents, par exemple Google Analytics et le back-office e-commerce. On constate souvent des écarts entre le nombre de ventes, le chiffre d’affaires ou le volume de conversions. Et pourtant, dans la majorité des cas, ces écarts ne traduisent pas une erreur technique, mais une différence de scope : autrement dit, un périmètre de mesure différent.
Prenons un exemple concret. Les données de votre back-office sont exhaustives : elles incluent toutes les ventes confirmées, car elles sont nécessaires pour facturer et livrer les clients. À l’inverse, les outils d’analytics comme GA4 ne collectent que les données des utilisateurs ayant donné leur consentement au tracking. Il y a donc mécaniquement une perte d’information, parfois partielle, parfois importante, en fonction du taux d’acceptation des cookies.
D’autres facteurs entrent également en jeu : la modélisation statistique utilisée par certaines plateformes pour combler les trous dans les données, les délais de traitement, ou encore les critères de définition d’une conversion peuvent varier d’un outil à l’autre.
Veillez à bien replacer les chiffres dans leur contexte, et de ne pas chercher à obtenir une correspondance parfaite entre tous les tableaux de bord. L’enjeu est plutôt de comprendre les logiques de collecte propres à chaque outil, afin de construire des analyses internes cohérentes, et de piloter à partir d’indicateurs fiables au sein de chaque environnement.
La qualité d’une analyse ne dépend pas uniquement des outils utilisés, mais surtout de la rigueur méthodologique et de la compréhension fine des données. En évitant ces erreurs courantes — qu’elles soient techniques, stratégiques ou organisationnelles — vous gagnez en clarté, en fiabilité et en efficacité dans vos décisions. La webanalyse n’a de valeur que si elle est structurée, contextualisée et tournée vers l’action. C’est dans cette logique que chaque donnée prend tout son sens.
