Des données fiables pour des décisions éclairées. Je vérifie chaque brique de votre collecte Adobe Analytics et je corrige ce qui fausse vos analyses.

Des données fiables, c'est la base de toute décision marketing qui tient la route. Mais dans la réalité, les implémentations Adobe Analytics accumulent les erreurs silencieuses : variables mal valorisées, processing rules en conflit, classifications obsolètes. Vous prenez des décisions stratégiques sur des données que personne n'a vraiment auditées.

De mauvaises données, de mauvaises décisions

Une implémentation Adobe Analytics dégradée, c'est un panier rempli de données erronées. Une eVar qui n'est pas valorisée au bon moment, un event de succès qui se déclenche deux fois, une processing rule qui écrase une variable : chaque erreur se diffuse dans tous vos rapports et fausse vos segments, vos attributions, vos décisions marketing.

Les erreurs les plus fréquentes que je trouve en audit : des props qui débordent (limite de 100 caractères ignorée), des eVars sans expiration cohérente, des classifications de copier-coller qui n'ont pas été mises à jour depuis trois ans, des segments construits sur des variables qui n'existent plus, et des espaces de travail où chacun a fini par créer ses propres rapports sans coordination. Mon audit remet de l'ordre pour que vos données redeviennent une source de décision, pas de doute.


Mon périmètre

Quatre étages d'audit

Collecte et variables

eVar, prop, events de succès : je vérifie que chaque variable est correctement valorisée au bon moment. Les erreurs de collecte sont la première cause de données inexploitables dans Adobe Analytics.

Processing rules et classifications

Les processing rules transforment vos données brutes en informations utiles. Je contrôle leur logique, leur séquence et les classifications qui enrichissent vos rapports sans toucher au code.

Segments et rapports

Vos segments sont-ils fiables ? Vos dashboards reflètent-ils les vrais indicateurs métier ? J'audite la logique de segmentation et la pertinence des rapports pour qu'ils servent vos décisions, pas juste votre reporting.

Gouvernance et documentation

Qui modifie quoi, et pourquoi ? Je vérifie votre SAINT, vos espaces de travail, vos permissions et la documentation technique. Une implémentation sans gouvernance est une implémentation qui se dégrade.

Comment se déroule un audit ?

Un processus structuré pour ne rien laisser passer.

Pré-audit

J'analyse votre instance Adobe Analytics, votre SAINT, vos espaces de travail et votre couche de données. Je cartographie l'existant et je repère les anomalies évidentes.

Audit détaillé

Je teste chaque variable (eVar, prop, event), chaque processing rule, chaque classification et chaque segment. Je valide la collecte avec Adobe Debugger et Assurance.

Rapport

Je livre un rapport complet avec les anomalies classées par criticité, les corrections à appliquer et les recommandations pour fiabiliser votre collecte sur le long terme.

Suivi

Je valide les corrections avec vous et je forme vos équipes à la gouvernance Adobe Analytics pour que l'implémentation reste propre dans la durée.

Pourquoi moi pour cet audit ?

Je ne suis pas un consultant Adobe Analytics parmi d'autres. Je suis référencé "expert Adobe Analytics" sur Malt, ce qui signifie que des entreprises de toute la France me font confiance pour auditer et corriger leur implémentation. Mon approche est technique et pragmatique : je ne me contente pas de pointer des problèmes, je les corrige avec vous.


Vous doutez de votre collecte ?

Un échange gratuit pour faire le point sur votre instance Adobe Analytics. Je vous dis si un audit est nécessaire et ce qu'il pourrait révéler.


Questions fréquentes

Quand faut-il auditer son implémentation Adobe Analytics ?
Dès que vous doutez de la fiabilité de vos rapports, que vos segments ne donnent plus les mêmes résultats qu'avant, ou que vous avez changé d'outil de tag management sans vérifier la collecte. Un audit est aussi recommandé après une refonte de site, un changement de couche de données ou l'arrivée d'un nouveau prestataire technique. Dans l'idéal, un audit de contrôle tous les 6 à 12 mois permet de maintenir une collecte fiable.
Qu'est-ce que vous vérifiez exactement dans un audit ?
Je vérifie point par point : la valorisation de chaque eVar, prop et event de succès (déclenchement, persistance, expiration), les processing rules (logique, séquence, conflits), les classifications SAINT et les règles de classification automatique, les segments (cohérence des conteneurs, variables encore valides), les espaces de travail et les permissions, et la documentation technique. Je valide aussi la collecte côté navigateur avec Adobe Experience Platform Debugger et Assurance.
Combien de temps dure un audit Adobe Analytics ?
Comptez 5 à 10 jours ouvrés selon la complexité de l'implémentation : nombre de variables, de rapports et d'espaces de travail. Un audit standard (une suite de rapports, quelques dizaines de variables, une dizaine de segments) se fait en une semaine. Les instances complexes (multi-suites, variables sur plusieurs sites) peuvent nécessiter deux semaines. Je livre un rapport écrit et une visio de restitution.
Faut-il me laisser accès à mon Adobe Analytics ?
Oui, j'ai besoin d'un accès en lecture à votre suite de rapports, au SAINT, aux espaces de travail et à votre couche de données ou tag manager. Je ne modifie rien sans votre accord explicite. Mon audit est non destructif : je consulte et je documente, je ne touche pas à la configuration.
Que contient le rapport d'audit ?
Un rapport structuré en trois parties : le diagnostic (anomalies classées par criticité critique, importante, conseil), le plan de correction (actions concrètes priorisées) et les recommandations de gouvernance (documentation, processus, maintenance). Chaque anomalie est documentée avec sa cause, son impact et la marche à suivre pour la corriger.