Organisation & outils

Analytics sans cookies— peut-on vraiment comprendre ses visiteurs sans les traquer ?

Mais pour obtenir ces informations, faut-il vraiment suivre chaque visiteur d'une page à l'autre, essayer de le reconnaître lorsqu'il revient, déposer plusieurs traceurs sur son appareil et construire progressivement un historique de son comportement ?

Pas nécessairement.

Pendant longtemps, l'analytics a été associé à une idée assez simple : plus nous collectons de données, mieux nous comprendrons nos visiteurs.

Aujourd'hui, cette logique mérite d'être remise en question.

Parce qu'entre ne rien mesurer et vouloir tout savoir, il existe une troisième possibilité : mesurer ce qui est réellement utile.

Et pour beaucoup d'indépendants et d'entreprises, c'est largement suffisant.

Commençons par une question : qu'avez-vous réellement besoin de savoir ?

Lorsqu'on installe un outil d'analytics, il est tentant de regarder immédiatement tout ce qu'il est capable de mesurer.

Nombre de visiteurs, sessions, appareils, navigateurs, localisation, pages consultées, temps passé, événements, parcours, visiteurs nouveaux ou récurrents, campagnes…

La liste peut devenir très longue.

Mais la bonne question n'est pas :

« Qu'est-ce que cet outil peut collecter ? »

C'est :

« Quelles informations peuvent réellement m'aider à prendre une décision ? »

Si vous êtes indépendant et que votre site a pour objectif principal de générer des demandes de devis, vous avez peut-être surtout besoin de savoir combien de personnes arrivent, quelles sources génèrent ces visites, quelles pages attirent leur attention et combien de demandes sont finalement envoyées.

Si vous publiez régulièrement du contenu, vous voudrez probablement aussi savoir quels articles attirent du trafic et lesquels amènent ensuite les lecteurs vers vos offres.

Si vous investissez dans plusieurs campagnes, vous aurez besoin de pouvoir les comparer.

Vous n'avez pas nécessairement besoin de savoir que le visiteur n° 847 est revenu trois fois cette semaine avant de cliquer sur votre page de contact.

Cette information peut être intéressante.

Mais intéressante ne signifie pas toujours nécessaire.

Analytics et cookies : ce n'est pas exactement la même chose

Il existe une confusion fréquente entre analytics et cookies.

Un outil d'analytics sert à mesurer l'utilisation d'un site ; un cookie est l'un des mécanismes techniques qui peut être utilisé, notamment pour stocker ou retrouver certaines informations sur l'appareil d'un utilisateur.

Les deux ne sont donc pas synonymes.

Un système d'analytics peut utiliser des cookies pour reconnaître un navigateur entre plusieurs pages ou plusieurs visites ; d'autres approches peuvent fonctionner sans déposer ce type d'identifiant persistant.

C'est ce qui permet aujourd'hui de concevoir des systèmes capables de répondre à de nombreuses questions utiles sans nécessairement chercher à reconnaître durablement chaque visiteur.

Et cette différence change beaucoup de choses.

Que peut-on savoir sans suivre individuellement chaque personne ?

Beaucoup plus qu'on ne l'imagine.

Selon l'outil choisi et sa configuration, un système d'analytics respectueux de la vie privée peut notamment permettre de connaître le nombre de visites, les pages consultées, les principales pages d'entrée, les sources de trafic, les campagnes, certains événements ou conversions, ainsi que des informations techniques ou géographiques limitées et agrégées.

Vous pouvez donc parfaitement découvrir que votre article A attire beaucoup de trafic depuis Google ; que votre page B reçoit moins de visites mais génère davantage de demandes ; ou qu'une campagne précise apporte des visiteurs qui consultent particulièrement votre offre premium.

Vous pouvez également mesurer qu'un bouton a été utilisé, qu'un formulaire a été envoyé ou qu'une page importante a été consultée.

Autrement dit, vous pouvez répondre à une grande partie de vos questions commerciales sans nécessairement savoir qui se trouve derrière chaque comportement.

C'est une distinction fondamentale.

Comprendre un groupe n'exige pas toujours de reconnaître chaque individu

Imaginons que 500 personnes arrivent sur une page de service ce mois-ci.

Sur ces 500 visites, 80 personnes commencent votre formulaire et 25 l'envoient.

Vous apprenez déjà quelque chose : la page génère de l'intérêt ; une partie des visiteurs commence l'action attendue et une proportion plus faible la termine.

Vous pouvez alors comparer ces données avec une autre période, une autre page ou une autre source de trafic.

Pour prendre cette décision, avez-vous réellement besoin de savoir que Marie est venue lundi à 14 h 32, qu'elle a consulté trois pages, qu'elle est revenue mercredi depuis son téléphone et qu'elle a finalement envoyé son formulaire vendredi ?

Probablement pas.

Vous avez besoin de comprendre le comportement général du parcours.

C'est précisément là que l'analytics agrégé devient intéressant : il permet de transformer des comportements en tendances sans nécessairement transformer chaque visiteur en dossier individuel.

Alors, qu'est-ce qu'on perd ?

Il faut être transparent : choisir une approche moins intrusive implique parfois de renoncer à certaines informations.

Si votre système ne cherche pas à reconnaître durablement un navigateur, il devient plus difficile — voire impossible selon la configuration — de reconstruire précisément le parcours d'une même personne sur plusieurs jours, appareils ou sessions.

Vous pourrez peut-être savoir que 100 visites sont venues de Google, que 30 personnes ont consulté une offre et que 5 demandes ont été envoyées ; mais pas nécessairement affirmer que telle demande précise provient d'une personne qui avait lu tel article trois semaines auparavant.

Vous perdez donc une partie de la granularité individuelle.

Mais la vraie question est :

Cette granularité aurait-elle changé votre décision ?

Si la réponse est non, vous n'avez peut-être rien perdu d'important.

Plus de précision peut aussi créer une illusion de certitude

Il existe d'ailleurs un paradoxe intéressant dans l'analytics.

Plus un tableau de bord contient d'informations, plus il peut donner l'impression que nous comprenons parfaitement le comportement des utilisateurs.

Ce n'est pas toujours vrai.

Une personne ouvre votre site sur son téléphone, revient depuis son ordinateur professionnel, refuse certains traceurs, change de navigateur, utilise un bloqueur ou clique plus tard sur un autre lien.

Selon les technologies utilisées, une partie du parcours peut devenir difficile à relier correctement.

À l'inverse, certains systèmes peuvent attribuer plusieurs comportements au même identifiant technique sans pour autant connaître la véritable intention de la personne.

La donnée peut donc être extrêmement précise techniquement tout en restant imparfaite commercialement.

Savoir exactement où quelqu'un a cliqué ne signifie pas savoir pourquoi il a cliqué.

C'est une limite importante à garder en tête.

L'analytics ne lit pas dans la tête de vos prospects

Imaginez deux visiteurs qui consultent exactement les mêmes quatre pages.

Le premier est extrêmement intéressé et compare vos prestations avant de demander un devis.

Le second est un concurrent curieux.

Dans votre analytics, leurs parcours peuvent être presque identiques.

Même chose pour le temps passé sur une page : quelqu'un peut rester huit minutes parce qu'il lit attentivement votre article… ou parce qu'il a posé son téléphone pour aller faire du café.

Les données montrent des comportements observables.

Elles ne donnent pas automatiquement leur signification.

C'est pourquoi l'analytics doit rester un outil d'aide à la décision, et non une machine supposée expliquer parfaitement les êtres humains.

Les UTM deviennent particulièrement intéressants

Si vous choisissez de limiter le suivi individuel, cela ne signifie pas que vous devez renoncer à comprendre vos campagnes.

Les paramètres UTM peuvent justement devenir très utiles.

Vous pouvez, par exemple, utiliser un lien spécifique pour une publication Instagram, un autre pour une newsletter, un autre pour une campagne publicitaire et un autre encore pour un partenaire.

Lorsqu'une visite arrive, le système peut alors comprendre la provenance du clic grâce aux informations présentes dans le lien.

Vous n'avez pas besoin de connaître l'identité de la personne pour savoir que :

Cette information suffit déjà à poser une excellente question commerciale :

Pourquoi la campagne qui attire le moins de monde semble-t-elle attirer de meilleurs prospects ?

C'est exactement le type de question qu'un bon analytics devrait vous permettre de poser.

Il faut distinguer trafic et conversion

Une approche respectueuse de la vie privée ne signifie pas non plus se limiter au nombre de pages vues.

Vous pouvez définir les événements qui comptent réellement pour votre activité.

Un clic sur « Demander un devis », l'envoi réussi d'un formulaire, une réservation, une création de compte ou le téléchargement d'une ressource peuvent, selon votre architecture, être mesurés comme des événements.

Cela permet de passer de :

La deuxième information est évidemment beaucoup plus intéressante.

L'objectif n'est donc pas de collecter moins pour collecter moins.

Il est de collecter de manière plus intentionnelle.

Peut-on savoir d'où vient une demande de devis ?

Oui, dans certaines configurations.

Imaginons qu'un prospect clique sur une campagne identifiée par des paramètres UTM, arrive sur votre site puis envoie un formulaire au cours de cette visite.

Votre architecture peut, selon la manière dont elle est conçue, permettre d'associer certaines informations de provenance à la conversion.

Vous pourriez ainsi savoir qu'une demande est arrivée depuis une campagne donnée sans nécessairement construire un historique comportemental permanent du visiteur.

En revanche, si la personne découvre votre site aujourd'hui, revient trois semaines plus tard par un autre moyen et vous contacte à ce moment-là, attribuer précisément la conversion à son tout premier contact devient beaucoup plus difficile sans mécanisme permettant de relier les différentes visites.

C'est l'une des limites qu'il faut accepter.

Mais encore une fois :

Avez-vous réellement besoin de reconstruire chaque parcours individuel pour savoir si votre stratégie fonctionne ?

Pour beaucoup d'activités, la réponse est non.

« Sans cookies » ne signifie pas automatiquement « conforme au RGPD »

C'est probablement la nuance la plus importante de cet article.

On rencontre parfois des formulations comme :

« Nous n'utilisons pas de cookies, donc notre analytics est 100 % RGPD. »

Le raisonnement est trop rapide.

Le RGPD ne réglemente pas les cookies en tant que tels ; il encadre le traitement des données à caractère personnel. D'autres règles européennes et nationales concernent également l'utilisation de certaines technologies permettant de stocker des informations sur l'appareil d'un utilisateur ou d'y accéder.

Un outil peut donc fonctionner sans cookie et malgré tout traiter des données personnelles.

Une adresse IP, certains identifiants ou une combinaison d'informations techniques peuvent, selon les circonstances, entrer dans le champ des données personnelles.

Il faut donc examiner ce que l'outil fait réellement, et pas uniquement vérifier s'il dépose un fichier appelé cookie.

Le mot « anonyme » mérite également de la prudence

Autre raccourci fréquent :

« Les données sont anonymes. »

L'anonymisation possède un sens beaucoup plus exigeant qu'on ne l'imagine souvent.

Supprimer simplement le nom et l'adresse email ne transforme pas automatiquement une donnée en donnée anonyme ; si une personne peut encore être identifiée, directement ou indirectement, à partir des informations disponibles et des moyens raisonnablement utilisables, la question de la protection des données reste pertinente.

Il faut également distinguer anonymisation et pseudonymisation.

Une donnée pseudonymisée reste généralement une donnée personnelle lorsqu'il existe un moyen de relier le pseudonyme à une personne.

Pour une entreprise, la bonne attitude n'est donc pas de chercher l'étiquette la plus rassurante.

C'est de comprendre ce qui est réellement collecté et ce qu'il est possible d'en faire.

Et le consentement ?

C'est ici que les choses deviennent plus techniques.

Le fait qu'un outil soit présenté comme « cookieless » ne permet pas, à lui seul, de conclure qu'aucun consentement n'est nécessaire.

La réponse dépend notamment des technologies utilisées, des informations stockées ou consultées sur l'appareil, de la nature des données traitées, de la finalité du traitement, de la configuration choisie et des règles applicables dans le pays concerné.

En Belgique comme ailleurs dans l'Union européenne, il faut donc éviter les conclusions automatiques du type :

sans cookies = sans bannière = conforme.

Une configuration réellement respectueuse de la vie privée se juge sur son fonctionnement concret.

C'est moins séduisant qu'une promesse en trois mots.

Mais beaucoup plus sérieux.

Un outil « privacy-friendly » ne vous dispense pas de réfléchir

Choisir une solution conçue autour de la protection de la vie privée peut considérablement simplifier certaines décisions.

Mais le nom de l'outil ne remplace jamais votre propre configuration.

Avant d'intégrer une solution d'analytics, plusieurs questions méritent d'être posées : quelles données sont collectées ? Pendant combien de temps ? Sont-elles utilisées pour d'autres finalités ? Où sont-elles hébergées et traitées ? Quels prestataires interviennent ? Existe-t-il des transferts internationaux ? Quelles options de configuration sont activées ? Quels événements avez-vous vous-même décidé d'envoyer ?

Cette dernière question est particulièrement importante.

Même un outil relativement sobre peut recevoir des données inutiles si votre propre implémentation lui en transmet trop.

La protection de la vie privée dépend donc à la fois de l'outil et de la manière dont vous l'utilisez.

Ne mettez pas de données personnelles dans vos URL

C'est un détail technique qui peut avoir des conséquences importantes.

Les URL et leurs paramètres peuvent apparaître dans différents journaux, systèmes d'analytics ou outils techniques.

Il vaut donc mieux éviter d'y placer directement des informations comme une adresse email, un numéro de téléphone, un nom complet ou d'autres données personnelles simplement pour faciliter le suivi.

Même logique avec les paramètres UTM : ils servent à identifier une source, un support ou une campagne.

Pas une personne.

utm_campaign=lancement_printemps a du sens.

Utiliser un paramètre pour y inscrire l'adresse email du destinataire afin de savoir exactement qui a cliqué soulève une tout autre question.

Mesurer une campagne n'exige pas nécessairement d'identifier son lecteur.

Attention également aux événements que vous créez

Les événements personnalisés sont extrêmement utiles.

Mais leur nom ou leur contenu doit être réfléchi.

Vous pouvez parfaitement créer un événement formulaire_devis_envoye pour savoir combien de formulaires ont été transmis.

Vous n'avez pas nécessairement besoin d'envoyer avec cet événement l'intégralité des réponses données par le prospect.

Même chose pour un espace membres : savoir qu'une fonctionnalité a été utilisée peut être utile ; transmettre automatiquement le contenu consulté, l'identité de l'utilisateur et plusieurs informations supplémentaires ne l'est pas forcément.

Encore une fois, la bonne question reste :

De quoi avons-nous réellement besoin pour répondre à notre question ?

L'analytics devrait commencer par vos décisions, pas par votre outil

C'est probablement la meilleure manière de construire un système sobre.

Avant d'installer quoi que ce soit, écrivez les décisions que vous aimeriez pouvoir prendre.

Par exemple :

Je veux savoir quels canaux méritent davantage d'investissement.

Vous avez donc besoin de mesurer correctement les sources et certaines conversions.

Je veux savoir quels articles SEO attirent des prospects intéressés par mes services.

Vous avez besoin de comprendre les pages d'entrée, le trafic provenant des moteurs de recherche et certaines actions réalisées après la lecture.

Je veux savoir si mon formulaire décourage les prospects.

Vous avez besoin de mesurer son ouverture, éventuellement certaines étapes pertinentes et son envoi réussi.

Je veux savoir si ma nouvelle page de service fonctionne mieux que l'ancienne.

Vous avez besoin de définir ce que « fonctionne mieux » signifie, puis de comparer les indicateurs pertinents.

À aucun moment la première question n'était :

« Comment suivre chaque visiteur ? »

Le bon dashboard peut être étonnamment petit

Pour une activité de service premium, un tableau de bord réellement utile pourrait parfois tenir sur une seule page.

Vous pourriez y retrouver le nombre de visites, les principales sources, les pages d'entrée, les contenus les plus consultés, les actions importantes, les conversions et leur évolution dans le temps.

Puis quelques filtres permettant d'approfondir lorsqu'une donnée mérite votre attention.

C'est tout.

Vous n'avez pas forcément besoin de 70 graphiques.

Le but d'un dashboard n'est pas de prouver que votre système est sophistiqué.

Le but est de vous permettre de comprendre rapidement ce qui se passe.

Moins de données peut aussi rendre l'analyse plus claire

Cela paraît paradoxal.

On pourrait penser que plus nous possédons de données, plus nous pouvons prendre de bonnes décisions.

En réalité, trop d'informations peut produire l'effet inverse : on commence à observer des dizaines de métriques, à chercher une explication à chaque variation et à consacrer énormément de temps à des chiffres qui n'auront aucune influence sur l'activité.

Une approche plus sobre oblige à choisir.

Quelles sont les cinq ou dix informations qui comptent réellement ?

Quelles évolutions méritent une réaction ?

À partir de quel moment devons-nous approfondir ?

Cette contrainte peut finalement améliorer l'analyse elle-même.

La donnée utile n'est pas celle que vous pouvez collecter ; c'est celle qui vous aide à décider.

Et pour une entreprise qui a réellement besoin d'une analyse très avancée ?

Toutes les activités n'ont évidemment pas les mêmes besoins.

Un grand site e-commerce, une plateforme avec des millions d'utilisateurs, un produit numérique complexe ou une entreprise investissant des budgets considérables en acquisition peuvent avoir besoin d'analyses beaucoup plus sophistiquées.

Dans ce contexte, comprendre précisément les parcours, les cohortes, l'attribution ou certains comportements peut représenter une véritable valeur économique.

Cela ne signifie pas que ces analyses sont mauvaises.

Cela signifie simplement que le niveau de collecte doit correspondre au besoin réel.

Le problème apparaît lorsqu'une petite entreprise adopte par défaut une infrastructure de suivi extrêmement complexe simplement parce que c'est devenu la norme.

Votre architecture devrait être proportionnée à votre activité.

Commencez par cinq questions

Si vous voulez repenser l'analytics de votre site, commencez simplement ici :

1. Quelles décisions voulons-nous prendre grâce à nos données ?
   Si une métrique ne peut influencer aucune décision, demandez-vous pourquoi vous la collectez.
2. Quelles données sont réellement nécessaires pour prendre ces décisions ?
   Pas toutes celles qui pourraient être intéressantes ; celles dont vous avez besoin.
3. Avons-nous besoin de reconnaître un visiteur entre plusieurs visites ?
   Dans certains modèles, oui. Dans beaucoup d'autres, beaucoup moins qu'on ne le pense.
4. Que fait réellement notre outil ?
   Cookies ou non, regardez les données collectées, leur traitement, leur conservation, leur hébergement et les prestataires impliqués.
5. Que transmettons-nous nous-mêmes à l'outil ?
   Parce qu'une architecture respectueuse de la vie privée peut être compromise par une implémentation qui envoie inutilement trop d'informations.

Ces cinq questions permettent déjà de passer d'une logique de collecte automatique à une logique beaucoup plus intentionnelle.

Vous n'avez pas besoin de tout savoir pour comprendre

C'est probablement l'idée la plus importante.

Un bon système d'analytics n'est pas nécessairement celui qui possède la plus grande quantité d'informations sur chaque personne.

C'est celui qui vous donne suffisamment de visibilité pour comprendre ce qui fonctionne, ce qui mérite votre attention et ce que vous pourriez améliorer.

Vous pouvez savoir qu'un article attire les bonnes personnes sans connaître leur nom ; comprendre qu'une campagne fonctionne sans suivre chaque lecteur pendant trois semaines ; détecter qu'un formulaire crée une friction sans enregistrer l'intégralité du comportement de chaque prospect.

Il existe évidemment des compromis.

Moins de suivi individuel signifie parfois moins d'attribution, moins de granularité et moins de certitude sur certains parcours.

Mais en échange, vous obtenez une architecture plus sobre, souvent plus facile à comprendre et davantage alignée avec un principe simple :

ne collecter que ce qui possède une véritable raison d'exister.

Chez by Noreliam, c'est de cette manière que nous préférons penser l'analytics : nous ne commençons pas par demander jusqu'où il est techniquement possible de suivre un visiteur.

Nous commençons par une autre question :

« Qu'avez-vous réellement besoin de comprendre ? »

Puis nous cherchons la manière la plus proportionnée d'obtenir cette réponse.

Parce que comprendre vos visiteurs et respecter leur vie privée ne sont pas nécessairement deux objectifs opposés.