Vous avez investi dans GA4, un outil de visualisation type Looker ou Power BI, peut-être même une CDP… mais vos décisions e-commerce se prennent encore à l’instinct, les reportings sont bricolés en fin de mois et personne n’est vraiment sûr de la fiabilité des données. Dans ce contexte, faire appel à une agence analytics peut être un vrai levier de croissance… à condition de bien la choisir.
Entre les agences « dashboards PowerPoint », les intégrateurs trop IT qui ignorent les enjeux business et les consultants indépendants débordés, comment trouver un partenaire réellement orienté performance pour votre site e-commerce ?
Cet article vous propose une grille de lecture opérationnelle et des critères concrets pour sélectionner une agence analytics capable de tirer (enfin) du ROI de vos données.
Pourquoi une agence analytics change la donne pour un e-commerce
Sur un site marchand, la data analytics ne sert pas à « faire des beaux graphs ». Elle doit répondre à des questions très précises :
Combien me rapporte chaque canal (SEO, SEA, retargeting, social, e-mail, affiliation…), une fois déduits les coûts médias et promo ?
Quels produits, familles ou catégories tirent vraiment la marge, pas juste le chiffre d’affaires ?
Quels parcours clients (devices, sources, scénarios d’emailing) génèrent les meilleurs paniers moyens et la meilleure LTV (lifetime value) ?
Où perd-on le plus de chiffre d’affaires dans le tunnel (abandon panier, page produit, home…) ?
Une agence analytics spécialisée e-commerce doit être capable de :
Traduire vos enjeux business en plans de tracking concrets.
Sécuriser la qualité de la data (consentement, RGPD, duplications, données manquantes).
Mettre en place des tableaux de bord décisionnels, pas des « rapports musée ».
Relier systématiquement analytics et action marketing : A/B tests, campagnes, merchandising, emailing, recommandations produit, etc.
À retenir : si l’agence ne parle jamais de marge, ROAS, coût d’acquisition, réachat ou LTV dans son discours, elle n’est probablement pas orientée performance.
Avant de chercher une agence : clarifiez votre niveau de maturité
Avant même de lancer un appel d’offres, il est utile de vous situer. Votre point de départ conditionnera le type d’agence, le budget et le planning.
Quelques questions simples à vous poser :
Votre stack actuelle : utilisez-vous GA4 ? Un tag manager (GTM, Matomo Tag Manager, Tealium…) ? Un outil de BI ou de dataviz (Looker Studio, Power BI, Tableau…) ?
Votre gouvernance : qui est responsable de la data web dans l’entreprise (marketing, IT, data) ? Qui consomme les reportings ? À quelle fréquence ?
Votre niveau de fiabilité actuel : avez-vous déjà identifié des écarts entre les chiffres analytics et les chiffres de facturation / back-office ?
Votre capacité d’activation : que faites-vous concrètement aujourd’hui avec vos données (segmentation, personnalisation, scénarios email, optimisation de tunnel…) ?
Selon les réponses, vous n’aurez pas besoin du même type de partenaire :
Maturité faible : besoin d’une agence très pédagogique, capable de repartir des fondamentaux, de prioriser et de sécuriser le socle (tracking, plan de marquage, conformité). Exemple typique : migration à GA4 mal faite, tags hérités d’anciens prestataires, aucun dashboard clair.
Maturité intermédiaire : vous avez des datas mais elles sont sous-utilisées ; il faudra une agence orientée performance marketing, qui saura relier analytics, CRM et média pour optimiser vos budgets. Exemple : beaucoup de campagnes, peu d’analyses post-campagnes, attribution floue.
Maturité avancée : vous cherchez à industrialiser (server-side tracking, data warehouse, modèles d’attribution avancés, personnalisation temps réel). Ici, une agence avec un vrai pôle data engineering / data science devient indispensable.
À retenir : plus vous êtes clair sur votre niveau de maturité et vos priorités, plus vous évitez les missions « usine à gaz » qui explosent en budget sans impact business.
Les vrais critères pour choisir une agence analytics orientée performance
Oubliez la taille de l’agence, le nombre de logos sur le site ou la beauté des slides. Concentrez-vous sur ces critères factuels.
1. Compétences e-commerce, pas seulement analytics
Une bonne agence analytics pour e-commerce doit maîtriser :
Les mécaniques de conversion : tunnel, AOV, cross-sell, upsell, codes promo, frais de port, click & collect…
Les modèles économiques : DNVB vs retail omnicanal, marketplaces, abonnements, B2B, B2C.
Les enjeux d’acquisition : Google Ads, Meta Ads, SEO, emailing, affiliation, retargeting, comparateurs de prix.
Lors des échanges, vérifiez qu’elle est capable de parler de vos problématiques spécifiques : panier moyen bas, forte dépendance au paid, saisonnalité forte, retours produits élevés, contraintes logistiques, etc.
2. Maîtrise de la stack technique et des contraintes privacy
Au minimum, une agence sérieuse doit savoir travailler avec :
GA4 (ou une alternative type Matomo, Piwik Pro, AT Internet selon vos choix).
Un gestionnaire de tags (GTM, server-side éventuel).
Votre CMP (Consent Management Platform) pour respecter le consentement.
Votre outil e-commerce (Shopify, Magento, Prestashop, Salesforce Commerce Cloud, etc.).
Et surtout, elle doit intégrer nativement les enjeux RGPD et ePrivacy : pas de bidouilles agressives type contournement du consentement, cookies déposés sans accord, doublons de tracking.
3. Capacité à relier analytics et activation marketing
Une agence orientée performance ne s’arrête pas au diagnostic. Elle doit pouvoir :
Construire des audiences basées sur le comportement (abandonnistes, VIP, churn imminent, visiteurs à forte valeur potentielle).
Lier ces audiences à vos outils marketing (Meta, Google Ads, CRM, ESP, outils de personnalisation onsite).
Mesurer précisément l’impact des actions mises en place : uplift de conversion, impact sur la marge, sur le taux de réachat, etc.
4. Méthodologie claire, jalons et livrables opérationnels
Demandez systématiquement à l’agence de détailler sa méthode :
Audit initial : quelles vérifications, sur quelles données, avec quels livrables ?
Plan de marquage : à quoi ressemble-t-il, qui le valide, comment est-il mis à jour ?
Recette : comment teste-t-on les tags avant la mise en prod ? Comment sont gérées les régressions ?
Set de dashboards : combien, pour quels profils (direction, marketing, acquisition, produit, logistique) ?
Un bon signal : l’agence vous montre des exemples anonymisés de livrables (plan de marquage, tableaux de bord, rapports d’analyse) plutôt que de rester dans le discours théorique.
Comment évaluer l’agence lors des premiers échanges
Une fois la short list faite, les rendez-vous exploratoires sont cruciaux. Ils doivent vous permettre d’évaluer le sérieux technique, mais aussi l’alignement culturel et la capacité de l’agence à travailler avec vos équipes.
Questions à poser (et ce qu’il faut écouter derrière)
« Comment gérez-vous la migration ou la remise à plat de GA4 pour un e-commerçant ? » Attendez-vous à une réponse structurée : audit de l’existant, redéfinition des events, alignement avec les KPIs business, plan de recette, phases de cohabitation des plateformes, etc.
« Pouvez-vous nous montrer un exemple de plan de marquage e-commerce récent ? » Vous devez voir un document précis, orienté business, pas uniquement une liste d’événements techniques.
« Quelles sont vos recommandations sur le tracking server-side pour un site comme le nôtre ? » L’agence doit connaître les limites et les bénéfices (fiabilité des données, performances, privacy) et ne pas pousser une solution lourde si votre volume ou votre niveau de maturité ne le justifie pas.
« Quels KPIs suivez-vous systématiquement sur un projet e-commerce ? » Si la réponse se limite au taux de conversion et au chiffre d’affaires, c’est trop court. On devrait entendre : marge, ROAS, réachat, LTV, coût d’acquisition, taux d’activation des audiences, performance des parcours omnicanaux, etc.
« Comment travaillez-vous avec nos autres prestataires (agence média, CRM, IT interne, intégrateur e-commerce…) ? » La qualité de la coopération inter-prestataires est clé. Méfiez-vous des agences qui veulent tout internaliser ou dénigrent systématiquement les autres.
Astuce : demandez un mini-cas pratique en workshop : par exemple, « Voici nos chiffres et nos enjeux sur le dernier trimestre, quelles analyses feriez-vous et quelles actions proposeriez-vous ? ». Le niveau de pertinence des questions qu’ils vous posent en retour est un très bon indicateur.
Modèle économique, durée de mission et niveau d’engagement
La façon dont l’agence facture en dit long sur son positionnement.
Les grands modèles possibles :
Mission de cadrage / remise à plat Sur 2 à 3 mois : audit de tracking, plan de marquage, mise en conformité, premiers dashboards, transfert de compétences. Idéal si votre setup actuel est bancal. Budget : variable selon taille du site, mais fuyez les promesses « audit complet GA4 pour 1 000 € » qui se limitent souvent à un rapport générique.
Retainer mensuel Jours-hommes mensuels pour : maintenance, ajustements de tracking, analyses ad hoc, accompagnement des campagnes, ateliers avec vos équipes. Intéressant si vous n’avez pas de profil data en interne.
Forfaits orientés résultats Plus rares mais possibles : par exemple, un fixe + variable indexé sur l’augmentation de la conversion, de la marge ou la diminution du coût d’acquisition. Ce type de modèle nécessite un haut niveau de confiance et une base de mesure fiable dès le départ.
Point d’attention : une mission uniquement « setup GA4 / tagging » sans suivi ni accompagnement d’activation produit rarement un vrai impact business. Cherchez au minimum un tronc commun : setup + 3 à 6 mois d’accompagnement.
Les signaux d’alerte qui doivent vous rendre méfiant
Certaines attitudes ou propositions sont de vrais red flags.
Promesses floues de type « on va tout automatiser grâce à l’IA » L’IA peut aider (modèles de scoring, prédictions de churn, recommandations produits), mais sans données propres, structurées et pertinentes, c’est du marketing.
Refus de documenter Un partenaire sérieux documente le plan de marquage, les flux, les règles de transformation de données, les dashboards. Se rendre indispensable en gardant la connaissance pour lui doit vous alerter.
Pas d’implication de vos équipes Si l’agence vous vend un projet « clé en main » sans temps prévu pour former et embarquer vos équipes marketing, e-commerce et direction, vous risquez de retomber à zéro à la fin de la mission.
Pas de discussion sur la qualité et la fiabilité des données Toute mission analytics sérieuse commence par la remise à plat des écarts entre systèmes (analytics vs back-office, ERP, CRM). Si l’agence ne met jamais ce sujet sur la table, vous avancerez sur du sable.
Exemple concret : comment une agence analytics peut changer la trajectoire d’un site
Un retailer mode réalisant 20 M€ de CA online par an fait appel à une agence analytics. Son contexte :
ROAS global difficile à piloter, forte dépendance à Google Ads.
GA4 mis en place à la hâte, tracking incomplet (pas de remontée correcte des codes promo, ni des coûts de livraison, ni des retours produits).
Beaucoup d’actions marketing, peu d’analyses structurées.
Étapes suivies par l’agence :
Audit & plan de marquage : réintégration de la marge par commande (prix de vente – coût produit – remises – frais de port), tracking des modes de livraison et des retours, création d’events sur les interactions clés (filtres, tri, ajout wishlist, vues de taille disponible).
Nettoyage des canaux : correction de la source/medium pour mieux attribuer les ventes (email vs direct, social organique vs paid, etc.).
Tableaux de bord orientés marge : un dashboard direction, un marketing/acquisition, un produit (performance par catégorie, par taille, par gamme de prix).
Analyses ciblées : – Identification de campagnes Google Ads très consommatrices de budget avec une marge nette quasi nulle. – Mise en évidence de catégories avec un excellent taux de conversion mais un taux de retours catastrophique, grevant la rentabilité réelle.
Plan d’action : – Réallocation de 20 % du budget média de campagnes peu rentables vers des annonces sur les catégories à meilleure marge nette. – Ajustement de la politique de mise en avant (cross-sell, recommandations) pour réduire la mise en avant des produits à fort taux de retour. – Lancement de tests d’optimisation du tunnel sur mobile (où la marge par session était significativement plus faible).
Résultats en 6 mois :
+18 % de marge nette e-commerce à budget média quasi constant.
-12 % de taux de retours sur les catégories ciblées.
Une direction désormais pilotée sur un dashboard unique hebdomadaire partagé entre finance, marketing et e-commerce.
Ce type de résultat n’est possible que si l’agence pense « business » avant de penser « rapports ».
Checklist pour lancer votre appel d’offres agence analytics
Pour terminer, voici une checklist actionnable pour cadrer votre recherche et vos échanges.
Avant le brief :
Clarifier vos 3 objectifs prioritaires (par ex. : fiabiliser GA4, piloter la marge par canal, réduire le coût d’acquisition, améliorer la conversion mobile).
Lister l’existant : outils (GA4, GTM, CRM, ESP, BI…), prestataires en place, principaux reportings utilisés.
Identifier les irritants actuels : écarts de chiffres, manque de visibilité, temps perdu en extraction Excel, décisions prises à l’instinct, etc.
Dans le brief :
Expliquer votre modèle e-commerce, vos marges, vos canaux clés, vos contraintes (stock, logistique, omnicanal…).
Demander une proposition structurée : audit, plan de marquage, implémentation, recette, dashboards, accompagnement.
Préciser vos attentes de transfert de compétences : formations, documentation, co-construction de rapports.
Lors des soutenances :
Demander des cas concrets e-commerce, avec résultats chiffrés.
Analyser la qualité des livrables montrés (plans de marquage, dashboards, rapports d’analyse).
Tester la capacité de l’équipe à challenger vos KPIs et à proposer des axes de performance pertinents.
Après la sélection :
Cadrer un POC (proof of concept) sur 3 à 6 mois avec objectifs mesurables.
Mettre en place une gouvernance claire : qui valide quoi, quelle fréquence de comités, quels indicateurs suivis.
Prévoir des points de revue réguliers pour ajuster le périmètre en fonction des premiers résultats.
Une bonne agence analytics e-commerce ne vous vendra pas une « solution magique ». Elle vous proposera un chemin, des jalons, des choix argumentés et une méthode pour transformer progressivement votre site en machine data-driven orientée performance. À vous de mettre la barre haut dans la sélection… et de jouer le jeu de la transparence sur vos chiffres pour qu’elle puisse vraiment délivrer.
