Chapitre 10 : Méthodologies d’analyse et résolution de problèmes

Liste de questions pour auditer la qualité des données

Une donnée imparfaite peut rester utile, mais seulement si ses limites sont documentées. Utilisez cette grille pour auditer la fiabilité de votre collecte selon la norme ISO/IEC 25012:2008 (SQuaRE Data Quality Model).

Avancement de l'audit de qualité 0%
01. Exactitude (Accuracy)
Écarts de conversion tolérables
Les transactions ou leads dans l'outil analytique s'écartent-ils de moins de 10% du CRM ou du système de facturation ?
1 - Gros écarts (+20%) 3 - Écarts moyens (10%) 5 - Écarts parfaits (<5%)
Niveau 1
Revenu net isolé
Les taxes et frais de livraison sont-ils exclus des calculs de chiffre d'affaires net pour éviter de fausser la rentabilité ?
1 - Tout est confondu 3 - partiel (taxes exclues) 5 - Exclusion parfaite et automatisée
Niveau 1
Filtrage des doublons de transactions
Les identifiants de transactions sont-ils vérifiés pour empêcher le double comptage lors du rafraîchissement d'une page de confirmation ?
1 - Aucun filtrage 3 - Filtrage JS client fragile 5 - Déduplication robuste server-side
Niveau 1
02. Complétude (Completeness)
Taux d'engagement plausible
Le taux d'engagement ou de rebond est-il réaliste (pas d'événements automatiques déclenchés à 0s qui faussent l'engagement) ?
1 - Chiffres faussés (rebond <5%) 3 - Quelques événements suspects 5 - Rigueur de déclenchement vérifiée
Niveau 1
Suivi complet des formulaires
Mesure-t-on non seulement les soumissions réussies, mais aussi les erreurs de validation (frictions du parcours client) ?
1 - Aucun suivi d'erreurs 3 - Suivi basique (clic bouton) 5 - Événements d'erreurs précis (field/type)
Niveau 1
Quantification de l'impact du consentement
Le volume de données perdues suite aux refus de cookies de la CMP a-t-il été estimé et communiqué aux analystes ?
1 - Totalement ignoré 3 - Estimations vagues 5 - Modélisation rigoureuse de la perte
Niveau 1
03. Cohérence (Consistency)
Normalisation des UTM
Les campagnes utilisent-elles une convention de nommage UTM stricte, documentée et normalisée en minuscules ?
1 - Désordre (CamelCase, espaces) 3 - Règles orales non suivies 5 - Filtres GTM et nomenclature stricte
Niveau 1
Nomenclature inter-plateforme
Les noms d'événements et de paramètres (Data Layer) sont-ils identiques entre le site web, l'application mobile et le server-side ?
1 - Noms différents partout 3 - Partiellement alignés 5 - Dictionnaire unifié partagé
Niveau 1
Définition commune des conversions
Les équipes utilisent-elles la même méthode de calcul pour les taux de conversion (ex: conversion par session vs par utilisateur) ?
1 - Conflit de définitions 3 - Alignement officieux 5 - Définition documentée de référence
Niveau 1
04. Traçabilité et confidentialité
Dictionnaire de données actif
Existe-t-il une documentation vivante listant chaque tag, sa finalité d'affaires, son déclencheur et son propriétaire ?
1 - Aucune trace écrite 3 - Document Excel périmé 5 - Dictionnaire mis à jour en continu
Niveau 1
Minimisation des données personnelles
A-t-on validé qu'aucun renseignement personnel identifiable (PII comme courriel, IP) n'est transmis par URL ou paramètres à des régies publicitaires ?
1 - IP brute et mails visibles 3 - IP masquée mais risque URL 5 - Nettoyage complet (redaction GTM)
Niveau 1
Déclenchement conditionnel strict
Les tags de marketing payé sont-ils bloqués tant que l'utilisateur n'a pas explicitement consenti sur la bannière de cookies ?
1 - Tags lancés d'office 3 - Quelques fuites de pixels 5 - Consent Mode v2 strict implémenté
Niveau 1

Niveau de risque

Indice de risque : Très Élevé

Références et sources académiques