Adobe Analytics Frontend : Suivi de Niveau Entreprise pour les Entreprises Internationales

Dans le monde actuel axé sur les données, comprendre le comportement des utilisateurs sur votre site web est primordial pour prendre des décisions commerciales éclairées. Pour les entreprises internationales, ce besoin est amplifié. Adobe Analytics Frontend, lorsqu'il est correctement implémenté, fournit le suivi complet nécessaire pour obtenir ces informations critiques. Ce guide explore les aspects clés d'Adobe Analytics Frontend pour le suivi au niveau de l'entreprise, couvrant les meilleures pratiques du data layer, l'intégration du système de gestion des balises, le reporting avancé et les considérations pour une audience mondiale.

Qu'est-ce qu'Adobe Analytics Frontend ?

Adobe Analytics Frontend fait référence à l'implémentation du code de suivi Adobe Analytics directement dans le code côté client (frontend) de votre site web. Cela implique le déploiement d'extraits de code JavaScript, souvent gérés par un Système de Gestion de Balises (TMS), pour capturer les interactions des utilisateurs et envoyer des données aux serveurs d'Adobe Analytics. Ces données sont ensuite traitées et mises à disposition pour le reporting et l'analyse dans l'interface d'Adobe Analytics.

Pourquoi le suivi Frontend est-il important pour les entreprises ?

Les entreprises, en particulier celles ayant une présence mondiale, nécessitent des informations granulaires sur le comportement des utilisateurs à travers différentes régions, appareils et plateformes. Le suivi frontend avec Adobe Analytics offre plusieurs avantages clés :

• Suivi complet du parcours utilisateur : Capturez chaque étape du parcours utilisateur, de la page de destination à la conversion, offrant une vue holistique du comportement de l'utilisateur.
• Données en temps réel : Accédez à des données en temps quasi réel pour identifier les tendances, réagir rapidement aux problèmes et optimiser les campagnes marketing.
• Suivi personnalisable : Suivez des interactions utilisateur spécifiques, telles que les clics sur les boutons, les soumissions de formulaires, les vues de vidéos et les téléchargements, adaptées à vos besoins commerciaux.
• Segmentation & Personnalisation : Segmentez les utilisateurs en fonction de leur comportement, de leurs données démographiques et d'autres attributs pour offrir des expériences personnalisées et des messages marketing ciblés.
• Surveillance des performances : Identifiez les goulots d'étranglement de performance et les domaines à améliorer en suivant les temps de chargement des pages, les taux de rebond et d'autres indicateurs clés.

Composants clés de l'implémentation d'Adobe Analytics Frontend

Une implémentation réussie d'Adobe Analytics frontend nécessite une planification et une exécution minutieuses. Voici les composants clés :

1. Conception du Data Layer

Le data layer est un objet JavaScript qui stocke toutes les données pertinentes sur une page ou une interaction utilisateur. Il agit comme un référentiel central d'informations accessible par Adobe Analytics et d'autres technologies marketing. Un data layer bien conçu est crucial pour garantir une collecte de données précise et cohérente.

Meilleures pratiques pour la conception du Data Layer :

• Cohérence : Utilisez des conventions de nommage et des types de données cohérents sur toutes les pages et interactions. Par exemple, si vous suivez les noms de produits, assurez-vous que la variable `productName` est toujours utilisée et que son type de données est toujours une chaîne de caractères.
• Clarté : Utilisez des noms de variables descriptifs qui indiquent clairement les données qu'elles contiennent (par ex., `productPrice`, `pageCategory`, `userLoggedIn`).
• Granularité : Capturez les données au niveau le plus granulaire possible pour permettre un reporting et une analyse flexibles. Par exemple, au lieu de suivre un événement générique de "conversion", suivez le type spécifique de conversion (par ex., "achat", "soumission de prospect", "création de compte").
• Évolutivité : Concevez le data layer pour qu'il soit évolutif et adaptable aux futurs changements de votre site web ou de vos exigences commerciales. Envisagez d'utiliser une structure hiérarchique pour organiser les données et faciliter les mises à jour.
• Documentation : Créez une documentation approfondie du data layer, y compris les noms des variables, les types de données, les descriptions et les valeurs attendues. Cette documentation sera précieuse pour les développeurs, les analystes et les autres parties prenantes.

Exemple de structure de Data Layer :

            
window.dataLayer = window.dataLayer || [];
window.dataLayer.push({
  'pageCategory': 'Product Details',
  'productName': 'Awesome Widget',
  'productId': 'AW-123',
  'productPrice': 99.99,
  'userLoggedIn': true,
  'userRegion': 'US',
  'userLanguage': 'en-US',
  'currencyCode': 'USD',
  'event': 'pageView'
});

            

              
                Copy
              
            
          

2. Intégration du Système de Gestion de Balises (TMS)

Un Système de Gestion de Balises (TMS) comme Adobe Experience Platform Launch (anciennement Adobe Dynamic Tag Management), Google Tag Manager ou Tealium iQ, simplifie le processus de déploiement et de gestion du code de suivi Adobe Analytics sur votre site web. L'utilisation d'un TMS offre plusieurs avantages :

• Gestion centralisée : Gérez toutes vos balises de suivi en un seul endroit, réduisant ainsi le besoin de modifier directement le code du site web.
• Déploiement simplifié : Déployez les balises rapidement et facilement sans nécessiter l'aide d'un développeur.
• Contrôle de version : Suivez les modifications de vos balises et revenez aux versions précédentes si nécessaire.
• Test & Débogage : Testez vos balises avant de les déployer pour vous assurer qu'elles fonctionnent correctement.
• Optimisation des performances : Optimisez le chargement des balises pour améliorer les performances du site web.

L'implémentation d'Adobe Analytics via un TMS implique généralement ces étapes :

1. Installez la balise conteneur du TMS sur votre site web. Il s'agit d'un petit extrait de code JavaScript qui charge la bibliothèque du TMS et gère toutes les autres balises.
2. Créez une règle dans le TMS pour déclencher la balise Adobe Analytics sur des événements spécifiques (par ex., chargement de page, clic de bouton, soumission de formulaire).
3. Configurez la balise Adobe Analytics pour envoyer les données du data layer aux variables Adobe Analytics. Cela implique de mapper les variables du data layer aux eVars, props et événements d'Adobe Analytics.
4. Testez et publiez les modifications.

3. Mappage des variables Adobe Analytics

Le mappage des variables du data layer aux variables d'Adobe Analytics est crucial pour garantir que les bonnes données sont capturées et rapportées. Adobe Analytics fournit plusieurs types de variables :

• eVars (Variables de Conversion) : Utilisées pour suivre les indicateurs de succès et attribuer les conversions à des canaux marketing, des campagnes ou des contenus de site web spécifiques. Les eVars ont généralement une durée de vie plus longue que les props. Considérez les eVars pour des dimensions comme la Source de la Campagne, la Catégorie de Produit ou le Type d'Utilisateur.
• Props (Variables de Trafic) : Utilisées pour suivre les schémas de trafic et l'utilisation du site web. Les props sont généralement utilisées pour des données temporaires ou de navigation. Les exemples incluent le Nom de la Page, le Nom du Serveur ou le Terme de Recherche.
• Événements (Événements de Succès) : Utilisés pour suivre des actions ou des jalons spécifiques, tels que les achats, les soumissions de formulaires ou les vues de vidéos.

Meilleures pratiques pour le mappage des variables :

• Utilisez les eVars pour les dimensions que vous souhaitez utiliser pour l'attribution.
• Utilisez les props pour les dimensions que vous souhaitez utiliser pour l'analyse du trafic.
• Utilisez les événements pour suivre des actions ou des jalons spécifiques.
• Assurez-vous que les types de données des variables du data layer et des variables d'Adobe Analytics correspondent.
• Utilisez des conventions de nommage cohérentes pour vos variables Adobe Analytics.

Exemple de mappage de variables :

En supposant la structure du data layer de l'exemple précédent, vous pourriez mapper les variables suivantes :

• dataLayer.pageCategory → s.prop1 (Catégorie de Page)
• dataLayer.productName → s.eVar1 (Nom du Produit)
• dataLayer.productId → s.eVar2 (ID du Produit)
• dataLayer.productPrice → s.eVar3 (Prix du Produit) et s.events = 'event1' (Événement de Vue Produit)
• dataLayer.userLoggedIn → s.eVar4 (Utilisateur Connecté)
• dataLayer.userRegion → s.eVar5 (Région de l'Utilisateur)
• dataLayer.userLanguage → s.eVar6 (Langue de l'Utilisateur)
• Quand dataLayer.event === 'purchase', déclencher s.events = 'event2' (Événement d'Achat)

4. Reporting et Analyse avec Adobe Analytics

Une fois les données collectées dans Adobe Analytics, vous pouvez utiliser les outils de reporting et d'analyse de la plateforme pour obtenir des informations sur le comportement des utilisateurs et les performances du site web. Certaines des fonctionnalités clés incluent :

• Rapports en temps réel : Surveillez le trafic du site web et l'activité des utilisateurs en temps réel.
• Rapports personnalisés : Créez des rapports personnalisés adaptés à vos besoins commerciaux spécifiques.
• Segmentation : Segmentez les utilisateurs en fonction de leur comportement, de leurs données démographiques et d'autres attributs.
• Analysis Workspace : Utilisez Analysis Workspace pour effectuer des analyses de données avancées et des visualisations.
• Modélisation d'attribution : Utilisez la modélisation d'attribution pour comprendre l'impact des différents canaux marketing sur les conversions.

Considérations internationales pour Adobe Analytics Frontend

Lors de l'implémentation d'Adobe Analytics frontend pour une entreprise mondiale, il est important de prendre en compte les points suivants :

1. Confidentialité des données et conformité

Différents pays ont des lois différentes sur la confidentialité des données, comme le RGPD en Europe et le CCPA en Californie. Il est crucial de s'assurer que votre implémentation d'Adobe Analytics est conforme à toutes les lois applicables. Cela peut impliquer :

• Obtenir le consentement de l'utilisateur avant de collecter des données.
• Offrir aux utilisateurs la possibilité de refuser la collecte de données.
• Anonymiser ou pseudonymiser les données pour protéger la vie privée des utilisateurs.
• Stocker les données dans un emplacement sécurisé.
• S'assurer que les données sont traitées de manière juste et transparente.

Exemple : Le RGPD exige l'obtention d'un consentement explicite des utilisateurs avant de suivre leur comportement. Cela peut être mis en œuvre via une bannière de consentement aux cookies ou une page de paramètres de confidentialité. Le statut de consentement de l'utilisateur doit être stocké dans le data layer et utilisé pour contrôler si le code de suivi Adobe Analytics est exécuté ou non.

2. Langue et localisation

Votre site web doit être disponible en plusieurs langues pour répondre à votre audience mondiale. Il est important de suivre les préférences linguistiques des utilisateurs et de segmenter les données en conséquence. Cela peut être réalisé en :

• Capturant la langue de l'utilisateur à partir des paramètres du navigateur ou du sélecteur de langue du site web.
• Stockant la préférence de langue dans le data layer.
• Mappant la préférence de langue à une variable Adobe Analytics.

Exemple : Vous pouvez utiliser JavaScript pour détecter la langue préférée de l'utilisateur et la stocker dans la variable `userLanguage` du data layer. Cette variable peut ensuite être mappée à une eVar d'Adobe Analytics pour segmenter les utilisateurs en fonction de leur langue.

3. Devise et région

Si votre site web prend en charge plusieurs devises, il est important de suivre la devise utilisée par chaque utilisateur. Cela vous permet de calculer avec précision les revenus et autres mesures financières. De même, le suivi de la région de l'utilisateur est important pour comprendre les tendances géographiques et cibler efficacement les campagnes marketing. Cela peut être réalisé en :

• Capturant la devise et la région à partir du profil de l'utilisateur ou des paramètres du site web.
• Stockant la devise et la région dans le data layer.
• Mappant la devise et la région à des variables Adobe Analytics.

Exemple : Si un utilisateur effectue un achat en euros, vous devez stocker le code de devise (EUR) dans la variable `currencyCode` du data layer. Cette variable peut ensuite être mappée à une eVar d'Adobe Analytics pour segmenter les revenus par devise. De même, vous pouvez utiliser l'adresse IP de l'utilisateur ou son adresse de facturation pour déterminer sa région et la stocker dans la variable `userRegion`.

4. Fuseaux horaires

Lors de l'analyse des données d'une audience mondiale, il est important de tenir compte des différences de fuseaux horaires. Adobe Analytics vous permet de configurer le fuseau horaire utilisé pour le reporting. Vous devriez également envisager d'utiliser un fuseau horaire cohérent pour toute la collecte de données afin d'éviter les incohérences.

5. Nuances culturelles

Soyez attentif aux différences culturelles lors de l'analyse du comportement des utilisateurs. Ce qui fonctionne dans un pays peut ne pas fonctionner dans un autre. Envisagez de mener des recherches sur les utilisateurs dans différentes régions pour comprendre les préférences et les comportements locaux.

Techniques avancées d'Adobe Analytics Frontend

Au-delà de l'implémentation de base, plusieurs techniques avancées peuvent encore améliorer vos capacités d'Adobe Analytics frontend :

1. Suivi des Applications à Page Unique (SPA)

Les Applications à Page Unique (SPA) présentent des défis uniques pour le suivi car elles ne déclenchent pas de chargements de page traditionnels. Pour suivre efficacement les SPA, vous devez utiliser des techniques telles que :

• Vues de Page Virtuelles : Déclenchez des vues de page virtuelles chaque fois que le contenu de la SPA change.
• API History : Utilisez l'API History pour mettre à jour l'historique du navigateur et déclencher des événements de vue de page.
• Événements personnalisés : Suivez les interactions des utilisateurs au sein de la SPA à l'aide d'événements personnalisés.

2. Intégration de l'A/B Testing

Intégrez Adobe Analytics à votre plateforme d'A/B testing pour suivre les performances des différentes variations de votre site web. Cela vous permet de comprendre quelles variations sont les plus efficaces pour atteindre vos objectifs. Cela implique généralement :

• Transmettre la variante du test A/B au data layer.
• Mapper la variante du test A/B à une variable Adobe Analytics.
• Analyser les performances des différentes variantes dans Adobe Analytics.

3. Suivi inter-domaines

Si votre site web s'étend sur plusieurs domaines, vous devez implémenter un suivi inter-domaines pour maintenir un parcours utilisateur cohérent. Cela implique :

• Configurer Adobe Analytics pour autoriser le suivi inter-domaines.
• Transmettre l'ID de visiteur Adobe Analytics entre les domaines.

4. Suivi d'applications mobiles (via les Web Views)

Si votre application mobile utilise des web views pour afficher du contenu, vous pouvez suivre le comportement des utilisateurs dans les web views à l'aide d'Adobe Analytics. Cela implique l'implémentation du code de suivi Adobe Analytics dans les web views et la configuration de l'application pour transmettre les données utilisateur aux web views.

5. Tirer parti d'Adobe Experience Platform (AEP)

Adobe Experience Platform (AEP) vous permet de centraliser les données de vos clients provenant de diverses sources, y compris votre site web, votre application mobile, votre CRM et d'autres plateformes marketing. L'intégration d'Adobe Analytics avec AEP vous permet de créer une vue plus complète de vos clients et d'offrir des expériences plus personnalisées. Les principaux avantages incluent :

• Profil Client en Temps Réel : Une vue unifiée de chaque client, combinant les données de toutes les sources.
• Expériences Personnalisées : Offrez du contenu et des offres sur mesure en fonction du comportement et des préférences des clients.
• Informations basées sur l'IA : Utilisez l'IA et l'apprentissage automatique pour découvrir des schémas et des informations cachés dans vos données.

Conclusion

Adobe Analytics Frontend est un outil puissant pour obtenir des informations sur le comportement des utilisateurs et optimiser les performances du site web. Pour les entreprises internationales, une stratégie Adobe Analytics bien implémentée est essentielle pour comprendre les divers besoins des utilisateurs, se conformer aux réglementations sur la confidentialité des données et stimuler la croissance de l'entreprise. En suivant les meilleures pratiques décrites dans ce guide, vous pouvez créer une implémentation Adobe Analytics frontend robuste et évolutive qui fournit des informations exploitables et vous aide à atteindre vos objectifs commerciaux. N'oubliez pas de privilégier un data layer bien défini, de tirer parti d'un Système de Gestion de Balises et de prendre en compte attentivement les considérations mondiales comme la confidentialité des données et la localisation. En investissant dans une solide stratégie Adobe Analytics frontend, vous libérerez le pouvoir des données pour prendre de meilleures décisions et réussir sur le marché mondial. Envisagez de consulter des experts Adobe Analytics pour vous assurer que votre implémentation est optimisée pour vos besoins commerciaux et votre environnement technique spécifiques.