Au début de 2024, notre équipe chez Valnet a décidé d’investir dans notre propre produit de reporting. Nous avions déjà construit une plateforme qui agrégeait et présentait les données de nos sources d’analyse les plus importantes, mais c’était la première fois que nous décidions d’être la véritable source de nos propres données. Je pourrais dire que c’était la décision la plus claire et la plus précieuse qu’on pouvait prendre à l’époque, mais ça ne refléterait pas vraiment les défis qui ont mené à notre produit Sentinel comme solution.
Pourquoi les chiffres sont-ils si différents?
La première fois que j’ai ouvert l’interface de Google Analytics 4, j’ai su qu’on allait connaître quelques perturbations. Pas le bon genre de changement qui change votre entreprise pour le mieux, mais le genre de changement qui a été imposé par des forces extérieures pour ce qui semble n’apporter aucun gain précieux. Les discussions avec les responsables de notre service pour une visite guidée ne se sont pas mieux déroulées ; Au-delà du problème évident d’une interface utilisateur différente et des changements importants apportés au modèle de données, il ne semblait pas qu’aucune des décisions prises par l’équipe GA4 n’était en faveur de réseaux d’édition plus vastes comme le nôtre, avec plus de 25 marques détenues et exploitées.
Il y avait aussi une date limite imminente qui paralyserait notre infrastructure de rapports si nous ne commencions pas l’intégration bientôt. Nous avons mené nos recherches parallèlement à notre intégration initiale. Lorsque le site de préparation que nous avions mis en place pour présenter les nouvelles données GA4 via l’API rencontrait un bloqueur, nous utilisions les mauvaises données que nous avions reçues pour procéder à une rétro-ingénierie et diagnostiquer ce qu’ils avaient modifié (leur documentation à l’époque était trop incomplète et vague pour vraiment s’y fier). Nous avons rapidement établi quelques défis principaux auxquels nous devions faire face pour que tout fonctionne :
- Fraîcheur des données et incapacité à recevoir des données précises et en direct
- Échantillonnage et cardinalité importants à pratiquement n’importe quelle plage de dates pour le volume de pages que nous suivons
- Par ailleurs, le changement de fonctionnement des rapports personnalisés ralentirait la capacité de l’équipe opérationnelle à produire ses propres rapports ad hoc et ferait peser cette charge sur les équipes techniques.
On ne peut pas se permettre d’attendre que cette migration se produise chez nous.
Il était clair que nous devions prendre de grandes mesures pour relever ces défis. À leur crédit, Google a été réceptif à notre demande d’assistance et nous a assigné un consultant et un financement pour nous construire une solution BigQuery (BQ) qui a comblé certaines lacunes. Grâce à BQ, nous avons pu résoudre en grande partie les problèmes de cardinalité (un mot que tout le monde chez Valnet connaît désormais parfaitement). Nous avons utilisé Looker Studio de Google pour permettre aux marques d’extraire et de présenter rapidement leurs propres données avec une certaine précision, à condition qu’elles restent prudentes quant à la quantité qu’elles présentaient.
Cela nous a laissé avec les défis restants des données en direct et le fait que les données de la veille dans BQ n’étaient pas prêtes à être ingérées assez tôt dans la journée pour alimenter nos rapports quotidiens. Nous avons décidé de faire l’opération 4 fois par jour pour nous assurer d’obtenir des données récentes le plus tôt possible et de mettre à jour les lacunes tout au long de la journée. Évidemment, cela a créé un nouveau défi : nous accumulions rapidement des coûts de traitement de données qui faisaient exploser notre budget. Nous payions plus d’argent, investissions plus de ressources techniques et retardions des projets critiques afin de nous retrouver dans une situation bien pire que notre statu quo.
À quel moment est-il plus judicieux de le faire nous-mêmes?
Sentinel existait déjà sous une forme ou une autre, nous avions un petit module sur nos sites Web qui était chargé de suivre les pages qui fonctionnaient bien à très court terme afin de remplir nos gadgets de recirculation. Ce petit module a été rapidement réutilisé pour créer un prototype de ce que nous allions finalement transformer en application Sentinel Business Intelligence. Dans l’espace de deux semaines, nous avons eu un tableau de bord fonctionnel en direct pour toutes nos marques sur les téléviseurs du bureau qui affiche fièrement nos progrès depuis lors.
C’est génial, mais on ne peut pas vivre sur notre propre petite île de reportage.
Alors que Sentinel nous a donné la liberté de choisir ce que nous voulons mesurer et comment nous définissons les mesures, Valnet utilise toujours GA4. En tant que norme de l’industrie, Google Analytics doit continuer d’être intégré à notre plateforme de rapports pour servir de point de comparaison avec le reste du monde, et nous voulons nous assurer que nous sommes compétitifs et sur la bonne voie. Après tout, on continue d’améliorer et de développer Sentinel chaque jour.
Nous ne finirons peut-être jamais Sentinel, mais nous sommes arrivés au point où nous sommes capables de concentrer notre investissement en matière de rapports sur nos propres solutions personnalisées avec plus d’intention. Sentinel continuera d’offrir une valeur commerciale importante et croissante à Valnet qui s’adaptera, évoluera et pivotera au fur et à mesure que nous le ferons.
