5 erreurs de tracking de funnel qui faussent tes données

Un tracking précis du funnel est crucial pour prendre des décisions marketing intelligentes. Sans cela, tu risques de gaspiller de l'argent, de mal attribuer les conversions et de perdre des insights précieux. Voici les cinq erreurs de tracking les plus courantes qui faussent tes données et comment les corriger :

Erreurs de paramètres UTM : un nommage incohérent des UTM crée des données fragmentées, rendant difficile la mesure des performances des campagnes. Utilise des conventions de nommage standardisées et une documentation partagée.
Attribution au dernier clic : cette méthode ignore les premiers points de contact du parcours client, ce qui conduit à une mauvaise allocation du budget. Passe à des modèles d’attribution multi-touch ou en déclin temporel pour une vision plus claire.
Lacunes de tracking inter-domaine : les utilisateurs passant entre domaines ou plateformes brisent souvent le tracking. Mets en place des liens intelligents et des systèmes de tracking unifiés pour maintenir la continuité des données.
Définitions d'événements mixtes : un tracking d'événements incohérent gonfle les métriques et fausse les insights. Standardise les définitions d'événements sur toutes les plateformes pour garantir des données fiables.
Problèmes de deep link mobile : des deep links cassés perturbent l'expérience utilisateur et le tracking, surtout sur mobile. Utilise des outils pour assurer des transitions d’app fluides et maintenir l’intégrité du tracking.

Méthodes de tracking de funnel & comment auditer ton propre système

1. Erreurs de configuration des paramètres UTM

Mal configurer les paramètres UTM est l’un des problèmes les plus fréquents pouvant fausser ton tracking et perturber tes données d’attribution. Plongeons dans ce qui ne va généralement pas et pourquoi cela compte.

Erreurs fréquentes dans la configuration UTM

Beaucoup d’erreurs UTM sont dues à un nommage et un formatage incohérents. Voici les plus courantes :

Utiliser différentes casses pour une même source (par ex. "facebook" vs. "Facebook" vs. "FB").
Variations dans le nommage des sources (par ex. "linkedin" vs. "linked-in" vs. "li").
Ajout d'espaces, de symboles ou d'accents indésirables.
Oubli de paramètres ou leur duplication.

Ces erreurs peuvent entraîner plusieurs entrées pour ce qui devrait être une seule source, dispersant ainsi tes données dans de multiples variations.

L’impact de mauvaises pratiques UTM

Quand les UTM sont mal configurés, il devient difficile de mesurer les performances avec précision. Voici comment de mauvais UTM peuvent impacter tes données :

Attribution fragmentée : cela peut entraîner un double comptage des conversions, rendant les calculs de ROI peu fiables.
Métriques de canal faussées : tu n’auras pas une vision claire de la performance de chaque canal.
Analyse de campagne biaisée : sans standardisation, il devient presque impossible d’évaluer le succès d’une campagne.

Par exemple, si ton équipe utilise "linkedin", "Linkedin" et "LinkedIn" pour taguer le trafic des campagnes LinkedIn, ton analytics traitera ces éléments comme trois sources distinctes. Cela crée une vue fragmentée de ton trafic LinkedIn, rendant son évaluation globale plus difficile.

Bonnes pratiques pour la configuration UTM

Pour éviter ces pièges, suis ces bonnes pratiques :

Standardise tes conventions de nommage pour chaque paramètre UTM :

Source : la plateforme ou le référent (ex. : google, facebook, newsletter).
Medium : le type de marketing (ex. : cpc, email, social).
Campaign : la promotion spécifique (ex. : spring2025, productlaunch).
Term : les mots-clés utilisés en recherche payante.
Content : un identifiant pour les variantes d’annonces.

Assure-toi de l’utilisation cohérente de la casse :
Évite de mélanger majuscules et minuscules. Par exemple :

Utilisation incorrecte	Utilisation correcte
Facebook_cpc	facebook_cpc
Spring_Sale	spring_sale
Email_News	email_news

Documente et partage tes standards :
Crée un guide partagé incluant :

Les variantes autorisées des paramètres.
Les règles de nommage et des exemples.
Les éventuelles limites de caractères à respecter.

2. Limites de l’attribution au dernier clic

Pourquoi le modèle du dernier clic est insuffisant

L’attribution vise à comprendre ce qui génère des conversions, mais le modèle du dernier clic ne raconte qu’une partie de l’histoire. Il attribue tout le crédit au dernier point de contact avant la conversion, ignorant complètement les étapes précédentes. C’est comme ne regarder que la dernière minute d’un match de basket — tu passerais à côté des actions cruciales qui ont mené à la victoire. De la même manière, ce modèle néglige les interactions clés en phase de sensibilisation et de considération, ainsi que celles sur plusieurs appareils. Des canaux comme le marketing de contenu et les réseaux sociaux, qui jouent un rôle majeur dans la maturation des prospects, sont souvent sous-évalués. Ce tableau incomplet peut entraîner de mauvaises décisions budgétaires.

Mauvaise allocation du budget

Comme l’attribution au dernier clic se concentre uniquement sur la fin du funnel, elle fausse la manière dont les budgets marketing sont distribués. Des canaux comme la recherche payante semblent souvent plus efficaces qu’ils ne le sont réellement, tandis que les efforts en haut de funnel, comme les réseaux sociaux et le contenu, ne reçoivent pas la reconnaissance qu’ils méritent. Voici comment ce déséquilibre se manifeste :

Type de canal	Ce que montre le dernier clic	Ce qui est réellement vrai
Recherche payante	ROI élevé	Souvent surévalué
Réseaux sociaux	ROI faible	Génère de l’engagement en amont
Marketing de contenu	Impact minimal	Construit des relations durables
Email marketing	Conversion élevée	Ignore le processus de nurturing

Ce déséquilibre peut entraîner un sous-investissement dans des canaux essentiels à la construction de la notoriété et de la confiance.

Des modèles d’attribution plus intelligents

Pour mieux comprendre comment tes canaux marketing contribuent aux conversions, il est temps d’explorer de meilleurs modèles d’attribution. Voici quelques options :

Attribution multi-touch : ce modèle suit chaque interaction client, montrant comment différents canaux collaborent pour générer des résultats.
Modèles en déclin temporel : ils attribuent plus de crédit aux points de contact proches de la conversion tout en reconnaissant les contributions précédentes.
Fenêtres d’attribution personnalisées : adapte la fenêtre d’attribution à ton cycle de vente pour inclure toutes les interactions pertinentes.

Pour aller plus loin :

Suis l’intégralité du parcours de conversion entre canaux.
Mesure les conversions directes et assistées.
Utilise des filtres détaillés pour les campagnes UTM, les sources et les canaux.
Relie les actions marketing directement au chiffre d’affaires pour prouver leur valeur.

3. Données inter-domaines manquantes

Pourquoi le tracking inter-domaine se casse

Le suivi inter-domaine échoue souvent quand les utilisateurs passent d’un domaine ou d’une plateforme à une autre. C’est particulièrement fréquent sur mobile, où les liens ouverts dans des navigateurs intégrés d’app brisent les paramètres de tracking. Résultat ? Un parcours utilisateur incomplet, rendant difficile l’analyse du comportement de l’utilisateur de bout en bout.

Prenons les réseaux sociaux comme Instagram ou Facebook. Lorsqu’un utilisateur clique sur un lien dans ces apps, il est généralement dirigé vers un navigateur intégré qui ne conserve pas les paramètres de tracking. Cette perte de continuité rend difficile la compréhension de l’interaction des utilisateurs avec ton contenu ou la réalisation de conversions sur plusieurs points de contact.

Effets de la perte de données

Zone d’impact	Effet de la perte de données
Attribution des conversions	Métriques de succès faussées à cause d’un tracking incomplet.
Performance des canaux	Difficulté à savoir quels canaux génèrent réellement des résultats.
Expérience utilisateur	Manque d’identification des frictions.
Analyse des revenus	Difficulté à relier les actions marketing aux ventes réelles.

Quand les données sont fragmentées, cela peut mener à de mauvaises décisions marketing. Des ressources peuvent être investies dans des canaux qui semblent performants mais qui, en réalité, freinent les conversions. Corriger ces lacunes est essentiel pour maintenir des insights fiables et optimiser tes stratégies marketing.

Solutions de tracking inter-domaine

Voici quelques stratégies pour résoudre ces problèmes :

Implémentation de liens intelligents
Utilise des liens qui redirigent automatiquement vers les apps mobiles officielles plutôt que les navigateurs in-app. Cela améliore l’expérience utilisateur tout en garantissant l’intégrité du tracking tout au long du parcours.
Tracking orienté conversion
Va au-delà du simple suivi de clics. Mets en place des systèmes qui surveillent les actions des utilisateurs sur toutes les plateformes et domaines.
Framework de filtrage avancé
Configure des filtres détaillés pour analyser des points de données critiques : paramètres UTM, sources de trafic, types d’appareils, localisations géographiques, navigateurs, attribution par canal, etc.

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4. Définitions d’événements mélangées

Problèmes liés aux définitions d’événements

Quand les définitions d’événements varient selon les canaux, cela perturbe la précision des données et rend difficile l’évaluation de la performance réelle des campagnes. Par exemple, si ton équipe suit des interactions superficielles — comme des clics sur des liens — en tant que conversions plutôt que des actions significatives comme des ventes ou des inscriptions, cela gonfle artificiellement tes métriques de succès. Résultat : il devient plus difficile d’identifier ce qui fonctionne réellement.

Erreurs de suivi des conversions

Des définitions d’événements incohérentes peuvent fausser les rapports et conduire à des conclusions erronées. Un problème fréquent consiste à considérer tous les clics comme des conversions, sans tenir compte de ce qui se passe après. Cette approche néglige les actions clés qui génèrent réellement du revenu. De plus, utiliser des critères différents selon les plateformes peut créer des trous dans l’attribution, te laissant dans le flou quant aux activités réellement efficaces.

Type d’erreur	Impact	Erreur fréquente
Définitions incohérentes	Métriques gonflées	Compter tous les clics comme conversions
Tracking incomplet	Données de revenus manquantes	Ignorer les actions post-clic
Incohérences entre plateformes	Attribution peu fiable	Critères différents selon la plateforme
Fenêtres temporelles divergentes	Conflits d’attribution	Fenêtres de conversion incohérentes

Pour corriger cela, la standardisation des définitions d’événements est essentielle. C’est le seul moyen d’obtenir des insights fiables et une attribution cohérente.

Création de standards d’événements

Voici comment t’y prendre pour uniformiser ton tracking :

Se concentrer sur les vraies conversions
Identifie et suis les actions qui correspondent à tes objectifs business : achats réalisés, inscriptions complètes, etc., pas juste des clics.
Configurer un tracking complet
Analyse les données de conversion sur tous les canaux pour pouvoir ajuster rapidement ta stratégie selon le comportement des utilisateurs.
Assurer la cohérence cross-plateforme
Standardise les définitions d’événements sur tous les outils et plateformes. Tu obtiendras ainsi une seule source de vérité fiable pour piloter tes actions.

5. Lacunes dans le tracking des deep links mobiles

Problèmes liés au tracking des deep links

Le tracking des deep links mobiles pose souvent des défis importants qui peuvent fausser sérieusement les données de ton funnel. Par exemple, lorsqu’un utilisateur clique sur un lien censé s’ouvrir dans une application mobile, il est parfois redirigé vers un navigateur mobile à la place. Cela génère une expérience pénible : l’utilisateur est extrait de son environnement (Instagram, TikTok…), obligé de se reconnecter ou d’utiliser une interface peu fluide — et il abandonne.

Prenons un exemple courant : un utilisateur clique sur un lien produit dans Instagram, s’attendant à être redirigé dans l’application Amazon. À la place, il atterrit dans un navigateur. Il devra peut-être se reconnecter ou naviguer dans une interface moins fluide, ce qui augmente fortement le risque d’abandon.

Perte de données dans le funnel mobile

Voici comment ces lacunes de tracking affectent les points clés de ton funnel mobile :

Zone d’impact	Effet de la perte de données
Attribution	Rend difficile l’identification des posts sociaux qui génèrent des conversions app
Parcours	Réduit la visibilité sur les transitions web/app
Revenu	Impossible de suivre les achats réalisés dans l’app
Performance	Calculs de ROI incomplets pour les campagnes mobiles

Ces lacunes n’affectent pas seulement des métriques isolées — elles peuvent s’accumuler en erreurs systémiques. Les équipes marketing prennent alors des décisions sur une vision incomplète des performances réelles. Corriger ces problèmes nécessite une approche plus intégrée.

Solution deep link de PIMMS

PIMMS PIMMS

PIMMS apporte une solution en redirigeant automatiquement les utilisateurs vers les bonnes applications mobiles — que ce soit YouTube, Amazon ou Vinted — tout en maintenant le contexte utilisateur tout au long du parcours.

"Tu perds aussi des conversions car tu ne suis pas ce qui se passe après que tes liens aient été cliqués." – PIMMS[1]

Avec un tracking de deep links efficace, les entreprises peuvent :

Suivre les actions des utilisateurs après le clic, sur web comme sur app
Maintenir le contexte utilisateur pendant les transitions
Mesurer avec précision les taux de conversion mobile

Cette approche offre une meilleure compréhension des performances mobiles, permettant ainsi de prendre des décisions plus intelligentes basées sur des données complètes.

Conclusion : corrige ton tracking pour de meilleurs résultats

Un tracking précis du funnel est le socle des bonnes décisions marketing. Les cinq erreurs que nous avons vues — des problèmes UTM aux lacunes dans les deep links — peuvent coûter des conversions et fausser les analyses. Les corriger garantit des données fiables et un meilleur retour sur investissement.

Voici un récapitulatif des erreurs et de leur impact :

Erreur de tracking	Impact business	Effet d’une correction
Problèmes UTM	Sources mal attribuées	Attribution de campagne précise
Dernier clic biaisé	Points de contact négligés	Vision complète du parcours client
Lacunes inter-domaine	Données de conversion perdues	Suivi unifié sur l’ensemble des propriétés
Événements mélangés	Métriques incohérentes	Tracking des conversions standardisé
Deep links cassés	Conversions app perdues	Transitions fluides vers les apps et données complètes

Ces exemples montrent pourquoi il est essentiel d’améliorer ta stratégie de tracking. Qu’il s’agisse de nettoyer tes paramètres UTM ou d’assurer des redirections mobiles fluides, chaque correction améliore la clarté de tes performances marketing.

Prenons l’exemple des analytics en temps réel. Les outils permettant de filtrer par paramètres UTM, sources et canaux te révèlent ce qui génère vraiment de la croissance. Par exemple, PIMMS a suivi 5 935 clics, généré 889 conversions et 290 $ de ventes, offrant ainsi une vision cristalline de la performance des campagnes [1].

En corrigeant ces erreurs de tracking, les entreprises peuvent :

Prendre des décisions basées sur des données fiables
Optimiser les campagnes avec des insights actionnables
Relier les actions marketing au chiffre d’affaires
Offrir une expérience utilisateur sans friction entre plateformes

Améliorer le tracking de ton funnel, ce n’est pas juste corriger des erreurs — c’est te donner les clés pour scaler grâce à une donnée solide et exploitable.

FAQs

Comment bien configurer mes paramètres UTM pour éviter des données analytics inexactes ?

Pour t'assurer que tes paramètres UTM sont bien configurés et éviter des données désordonnées et fragmentées, suis ces bonnes pratiques :

Utilise des conventions de nommage cohérentes. Quand tu crées des paramètres comme utm_source, utm_medium et utm_campaign, veille à bien orthographier les noms et à utiliser la même casse. Les outils d’analytics considèrent les variations comme des entrées distinctes, ce qui peut fausser tes données.
Reste simple et clair. Utilise des termes explicites qui te permettent de comprendre d’où vient le trafic. Par exemple, utm_source=facebook est bien plus clair que quelque chose de générique comme source1.
Teste tes liens avant de les publier. Des outils comme PIMMS peuvent t’aider à vérifier que tes UTM sont bien formatés et traçables. En plus, PIMMS propose des analytics en temps réel pour suivre la performance et ajuster tes campagnes au besoin.

Ces étapes t’aideront à maintenir des données propres, fiables et à en tirer de meilleurs insights marketing.

Pourquoi les modèles multi-touch et time-decay sont-ils meilleurs que l’attribution au dernier clic ?

Les modèles multi-touch et time-decay donnent une image bien plus complète de la manière dont les différents canaux influencent les conversions, surtout comparé au modèle du dernier clic. Alors que ce dernier attribue tout le crédit à la dernière interaction avant conversion, l’attribution multi-touch répartit le crédit entre tous les points de contact du parcours client. Le time-decay, quant à lui, donne plus d’importance aux interactions proches de la conversion, tout en reconnaissant les étapes précédentes.

Ces modèles aident les marketeurs à mieux comprendre la performance de leurs campagnes, à répartir leurs budgets plus efficacement et à prendre des décisions basées sur des données solides. Résultat : une analyse plus fine de ce qui déclenche réellement l’engagement et les conversions.

Comment une entreprise peut-elle configurer le tracking inter-domaine pour assurer des données précises sur plusieurs sites ?

Pour que le tracking inter-domaine fonctionne correctement, une entreprise doit s’assurer que la session utilisateur reste active pendant la navigation entre les domaines. Cela implique de configurer ton outil d’analytics pour qu’il considère ces domaines comme faisant partie de la même session, et non comme des visites séparées.

Voici les étapes clés :

Met à jour les codes de tracking : utilise le même ID de suivi sur tous les domaines et vérifie que le code est bien implémenté sur chaque site.
Lie les domaines : utilise des paramètres d’URL ou des cookies pour faire passer les données de session entre les domaines.
Teste minutieusement : assure-toi que les données circulent sans rupture entre domaines et que les sessions ne sont pas perdues.

Maintenir la continuité des sessions aide les entreprises à mieux comprendre le comportement des utilisateurs et à prendre des décisions plus pertinentes. Des outils comme PIMMS peuvent renforcer ce process grâce à des analytics en temps réel et des capacités de tracking avancées, pour booster ton engagement et tes conversions sur toutes tes plateformes.