Chaque plateforme dit vrai.
Plateformes publicitaires, analytics, CRM : chacun raconte une histoire un peu différente. Nous les réunissons dans un seul reporting, réconcilié, documenté, et mis à jour avant qu'on le demande.
La plupart des équipes marketing n'ont pas un problème de reporting. Elles ont un problème de consolidation.
Chaque plateforme a son propre dashboard, juste selon ses propres règles. Aucun ne se réconcilie avec les autres, aucun ne colle au CRM. Alors quelqu'un dans l'équipe monte un tableur qui les aligne, écrase les écarts et produit une version lisible par la direction.
Ce tableur est fragile. Il rate complètement la vue cross-marché. Quand la personne part en vacances, le reporting prend du retard. Quand l'entreprise pose une question pour laquelle il n'a pas été conçu, la réponse met trois jours.
Nous remplaçons le tableur par une infrastructure.
Pipelines de données et dashboards marketing, réconciliés en une seule vue.
Modèles de données BigQuery, autour des questions métier.
Dans un data warehouse comme BigQuery, toutes vos sources sont réunies dans des tables. On structure chaque table autour d'une question : dépense par campagne, dépense par pays, comportement sur le site, santé des landing pages. Le schéma est pensé à rebours de la question, pas à partir de ce que la plateforme exporte par hasard. Chacun sait où regarder, et le dashboard ne s'effondre pas sous le poids de toutes les métriques techniquement disponibles.
Jointures de données : ce qui se croise, ce qui ne se croise pas.
Certaines données se combinent proprement : les plateformes publicitaires entre elles, les campagnes avec les pays. D'autres non. L'analytics du site se rattache rarement aux campagnes sur plus qu'une fraction des sessions, et forcer le rapprochement détruit le reste des données. Là où ça doit se réconcilier, on réconcilie. Là où ça ne doit pas, on garde les données séparées dans le même dashboard et on laisse le lecteur filtrer. Le reporting ne fait pas semblant que tout s'aligne quand ce n'est pas le cas.
Métriques standardisées, une définition sur chaque ligne.
Google compte des interactions, Meta compte des clics, LinkedIn refuse de ventiler les conversions par pays. Chaque plateforme arrive avec ses propres définitions, et les comparaisons brutes répartissent mal le budget sans qu'on le voie. Nous standardisons les champs, les métriques et les devises avant que la donnée n'atterrisse, pour qu'une métrique veuille dire la même chose sur chaque ligne. Ce qui n'est pas comparable est nommé comme tel, pas mélangé.
Intégration CRM, reliée au chiffre d'affaires.
Quand un CRM fait partie du stack, on le connecte pour de bon. Lead, opportunité, affaire signée, chacun rattaché à la campagne qui l'a généré. Le marketing est alors jugé sur du vrai chiffre d'affaires, pas seulement sur des leads. Vous voyez quelles campagnes ont ouvert du pipeline et lesquelles ont signé.
Chaque plateforme dit la vérité.
Personne ne fait confiance à la même.
Une fois les chiffres réconciliés, les débats s'arrêtent.
Commencez là où les chiffres divergent.
Trois semaines en général, ajustées à votre stack. Vous repartez avec le livrable, que la collaboration se poursuive ou non.
- 01Où vit chaque source et ce qu'elle rapporte
- 02Où les chiffres divergent entre plateformes et CRM
- 03Ce qui se réconcilie, ce qui ne se réconcilie pas, et pourquoi
- 04La vue cross-marché qui manque aujourd'hui
- 05Un chantier priorisé vers un reporting unique