Recette plan de taggage : comment économiser 95 % du temps consacré

Toute équipe qui possède un plan de taggage sait à quel point sa recette est fastidieuse et chronophage. Cette phase de vérification est pourtant cruciale pour valider que les données collectées correspondent aux besoins réels des équipes e-commerce, marketing ou média. Dans cet article, découvrez comment une équipe analytics a réussi à automatiser la recette de son plan de marquage… et à gagner l’équivalent de deux ressources à temps plein.

1. Une équipe data confrontée à des limites organisationnelles

Un périmètre de tracking tentaculaire

Prenons l’exemple d’un site hôtelier avec plus de 50 000 pages. Le datalayer est géré par plusieurs équipes (product, brand, IT), tandis que l’équipe analytics — une dizaine de personnes — est responsable de la collecte de données et de la recette du plan de taggage.

Un plan de taggage essentiel pour deux enjeux

Suivre les KPI e-commerce et évaluer les interactions sur les produits digitaux
Mesurer la performance des investissements médias

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2. Une recette manuelle chronophage et incomplète

Des vérifications trop lourdes

Avant chaque mise en production, l’équipe tente de recetter le plan manuellement. Problème : avec 80 variables et des dizaines de milliers de pages, la recette prend un temps considérable.

Un système de ticketing peu efficace
Chaque anomalie détectée fait l’objet d’un ticket transmis à l’IT, mais :

Le délai de correction est long
Il faut parfois attendre la prochaine mise à jour du site
Pendant ce temps, des données erronées continuent d’être collectées

3. Une situation à risque : données faussées en période stratégique

L’exemple d’un bug pendant la haute saison

Imaginez une anomalie de tracking en juin, période clé pour le secteur de l’hôtellerie. Résultat :

Perte de visibilité sur le trafic réel
Campagnes médias pilotées à l’aveugle
Chute du taux de conversion
Impossibilité de faire un comparatif N-1

4. Passer de la correction curative à l’anticipation préventive

L’objectif : automatiser le contrôle dès la préproduction

L’équipe souhaite :

-> Contrôler automatiquement le plan de taggage

-> Être alertée en cas d’anomalie

-> Intervenir avant la mise en production

5. Mise en place de Seenaptic : recette automatisée à grande échelle

Une approche itérative et ciblée

Démarrage par les parcours les plus rentables
Mise en place de scénarios utilisateurs complets (jusqu’à la confirmation de réservation)
Recette en préproduction

Déploiement sur tous les templates

Ensuite, extension des tests automatisés sur 40 templates de pages et 60 variables du datalayer.

6. Un ROI immédiat : deux temps pleins économisés

Des chiffres parlants

Grâce à Seenaptic :

100 % des pages critiques vérifiées quotidiennement
Alertes automatiques sur les non-conformités
2 ETP économisés
Temps de recette divisé par 20
Focus recentré sur l’optimisation de la stratégie de tracking

Place à l’automatisation intelligente

La mise en place d’un contrôle automatisé du plan de marquage permet non seulement de fiabiliser les données collectées, mais surtout de redonner du temps aux équipes analytics. Un temps qu’elles peuvent réinvestir dans des tâches à forte valeur ajoutée : pilotage de la performance, rationalisation des tags, conformité RGPD…

Pour plus d’informations sur la recette de votre plan de taggage, n’hésitez pas à nous contacter : contact@seenaptic.com

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