Un volume de sessions peut flatter, mais sans progrès d’activation, rien ne se transforme en valeur. Choisissez des événements significatifs, conçus avec les équipes terrain, et reliez-les à des cohortes. Vous détecterez plus tôt l’adéquation problème-solution et corrigerez les efforts de distribution inefficaces.
Harmonisez noms, schémas, versions et règles de consentement. Utilisez des identifiants durables respectant la vie privée pour relier appareils et canaux sans ambiguïté. Une gouvernance claire réduit les doublons, fiabilise l’attribution et simplifie l’analyse longitudinale qui alimente vos revues d’impact, pilotage d’adoption et décisions d’investissement.
Mettez en place des tests de schéma, des alertes d’anomalie et des journaux d’ingestion. Documentez les définitions et la lignée des données. En cas de rupture, vous comprendrez l’origine, limiterez l’impact décisionnel et préserverez la confiance des équipes produit, data, finance et direction générale.
Définissez une hypothèse claire, une métrique primaire, des garde-fous et un horizon. Calculez la taille d’échantillon et évitez les arrêts prématurés. Un protocole rigoureux empêche les faux positifs, accélère l’apprentissage cumulatif et crée une base fiable pour industrialiser les améliorations qui déplacent vraiment les aiguilles.
Quand l’assignation aléatoire est impossible, utilisez appariement de similarité, séries temporelles interrompues ou différences-de-différences. Soyez explicites sur les hypothèses et tests de robustesse. Vous obtiendrez des estimations crédibles de l’effet, utiles pour hiérarchiser les chantiers et défendre les budgets auprès des comités d’investissement exigeants.
Éloignez-vous des modèles d’attribution naïfs. Combinez chemins clients, fenêtres d’attribution raisonnées et modèles d’uplift pour comprendre où une action change réellement le comportement. La causalité pratique soutient des arbitrages marketing-produit plus fins et renforce la confiance entre analystes, décideurs et équipes d’exécution.