Optimiser la collecte de données server side avec notre template Piano Analytics

Optimiser la collecte de données avec notre template Piano Analytics pour Google Tag Manager Server-Side

Chez Elevate, nous nous engageons à offrir les meilleures solutions en matière de gestion et d’analyse de données. En tant que Directeur de l’expertise Data et DPO, j’ai le plaisir de vous présenter notre dernier développement : un template optimisé pour Piano Analytics, destiné à être utilisé avec Google Tag Manager (GTM) server-side. Ce template a été conçu pour simplifier et améliorer le processus de collecte et de transmission des données analytiques, tout en réduisant les coûts et en augmentant l’efficacité.

Dans cet article, nous allons explorer les différences entre GTM client-side et server-side, expliquer les défis actuels rencontrés par les utilisateurs de GTM server-side pour envoyer des données vers Piano Analytics et des tags médias, et démontrer comment notre template simplifie ce processus. Enfin, nous mettrons en lumière les avantages significatifs de cette solution innovante et invitons ceux intéressés à bénéficier de notre expertise pour sa mise en place.

Rappel de la Différence entre GTM Client-Side et GTM Server-Side

GTM client-side fonctionne en exécutant des balises directement sur le navigateur de l’utilisateur. Cela signifie que chaque fois qu’un utilisateur interagit avec une page web, les balises sont déclenchées immédiatement sur son navigateur, collectant et envoyant les données en temps réel aux plateformes d’analyse et de marketing. L’un des principaux avantages de cette approche est la facilité de mise en place. Les balises peuvent être ajoutées et gérées directement via l’interface GTM, sans nécessiter de modifications au niveau du serveur, ce qui simplifie considérablement le processus pour les utilisateurs finaux. 

Cependant, cette approche présente aussi des inconvénients notables. Les balises exécutées sur le navigateur peuvent ralentir le chargement des pages, ce qui peut nuire à l’expérience utilisateur. En outre, GTM client-side est vulnérable aux bloqueurs de publicités et aux restrictions de cookies, qui peuvent empêcher l’exécution des balises et compromettre la collecte des données. Enfin, la sécurité des données est un enjeu majeur, car les informations collectées sur le navigateur peuvent être interceptées ou manipulées, posant des risques pour la confidentialité et l’intégrité des données.

À l’inverse, GTM server-side traite les données sur un serveur avant de les envoyer aux outils d’analyse et de marketing. Dans ce modèle, les interactions des utilisateurs sont envoyées à un serveur GTM, qui traite ces informations avant de les rediriger vers les plateformes appropriées. Cette approche présente plusieurs avantages significatifs. Tout d’abord, elle améliore considérablement la performance du site web. En effet, comme les balises ne sont pas exécutées sur le navigateur, le temps de chargement des pages est réduit, offrant ainsi une meilleure expérience utilisateur.

De plus, GTM server-side offre une flexibilité accrue. Le traitement des données côté serveur permet de manipuler et de transformer les informations avant de les envoyer aux outils d’analyse, ce qui donne aux entreprises un contrôle plus grand sur la façon dont les données sont utilisées. La sécurité des données est également renforcée, puisque les informations sont traitées sur un serveur sécurisé, minimisant les risques d’interception et de manipulation. Par ailleurs, les balises server-side sont moins affectées par les bloqueurs de publicités et les restrictions de cookies, ce qui garantit une collecte de données plus fiable.

Cependant, cette approche n’est pas sans défis. La mise en place et la gestion du GTM server-side nécessitent une expertise technique plus poussée, rendant le processus plus complexe. De plus, les coûts peuvent être plus élevés en raison de l’infrastructure serveur nécessaire pour le traitement des données. Pour certaines entreprises, cela peut représenter une barrière à l’adoption de cette technologie.

En somme, GTM client-side est plus simple à mettre en place et à gérer, mais présente des limitations en termes de performance et de sécurité. GTM server-side, bien que plus complexe et potentiellement coûteux, offre une meilleure performance, flexibilité et sécurité des données, répondant ainsi aux besoins croissants des entreprises en matière de collecte et de traitement de données analytiques.

Comment envoyer des données vers Piano Analytics et les tags médias ?

Actuellement, pour un utilisateur de GTM server-side souhaitant envoyer des données vers Piano Analytics et divers tags médias, le processus peut sembler complexe et fastidieux. Ce processus implique plusieurs étapes et l’utilisation de différents clients et tags pour acheminer les données correctement.

Premièrement, pour envoyer des données vers Piano Analytics, un tag Piano Analytics doit être mis en place côté client. Ce tag, déclenché par les interactions des utilisateurs sur le site web, envoie les données collectées au serveur GTM. Sur ce serveur, un client Piano Analytics est configuré pour recevoir ces données. Ce client sur le serveur traite les informations et les envoie ensuite à un tag Piano Analytics côté serveur, qui transmet finalement les données à la plateforme Piano Analytics.

En parallèle, pour envoyer les mêmes données vers des tags médias comme Facebook CAPI, Google Ads, et Floodlight, un autre ensemble de configurations est nécessaire. Un tag Google Analytics 4 (GA4) côté client est mis en place pour capturer les interactions des utilisateurs. Ce tag GA4 envoie les données collectées au serveur GTM, où un client GA4 est configuré pour recevoir ces informations. Le client GA4 sur le serveur traite les données et les redirige vers les différents tags médias configurés sur le serveur. Ces tags médias, à leur tour, envoient les données aux solutions respectives de chaque plateforme (Facebook, Google Ads, Floodlight, etc.).

Ce double processus, bien que robuste, présente plusieurs inconvénients. Tout d’abord, il nécessite l’utilisation de deux clients distincts (Piano Analytics et GA4) pour gérer et acheminer les données, ce qui augmente la complexité de la configuration et la maintenance. De plus, chaque interaction utilisateur entraîne deux requêtes distinctes envoyées au serveur GTM – une pour Piano Analytics et une pour GA4 – doublant ainsi le volume de données traitées et augmentant les coûts d’infrastructure.

En résumé, l’envoi des données vers Piano Analytics et les tags médias avec la configuration actuelle de GTM server-side implique une série d’étapes, nécessitant une configuration et une gestion rigoureuses de plusieurs clients et tags. Cette approche, bien que fonctionnelle, présente des défis en termes de complexité et de coûts.

Avantages du template Piano Analytics réalisé par Elevate

Le template développé par Elevate pour l’intégration de Piano Analytics avec GTM server-side offre une série d’avantages qui simplifient et optimisent la collecte et la transmission des données analytiques. Cette solution innovante répond à de nombreux défis auxquels les utilisateurs de GTM server-side sont confrontés, en apportant des améliorations notables en termes de simplicité, de coût et d’efficacité.

Tout d’abord, l’un des principaux avantages de ce template est l’élimination du besoin d’un tag GA4 pour les médias. Dans la configuration actuelle, un tag GA4 côté client et un client GA4 côté serveur sont nécessaires pour acheminer les données vers les tags médias tels que Facebook CAPI, Google Ads, et Floodlight. Grâce au template d’Elevate, cette étape intermédiaire devient superflue. Le template permet un flux de données direct et simplifié, où un seul tag Piano client-side envoie les données à GTM server-side, où elles sont ensuite traitées par un client Piano Analytics et traduites en un modèle d’événement compréhensible par les différents tags médias. Cela rationalise considérablement le processus et réduit la complexité de la configuration.

Un autre avantage majeur réside dans la réduction des coûts serveurs. Avec la configuration traditionnelle, chaque interaction utilisateur génère deux requêtes distinctes vers le serveur GTM : une pour Piano Analytics et une pour GA4. En consolidant ces requêtes en une seule, le template d’Elevate divise par deux le volume de données traitées par le serveur, ce qui entraîne une réduction significative des coûts d’infrastructure. Cette optimisation est particulièrement bénéfique pour les entreprises traitant de grands volumes de données, où les coûts serveurs peuvent rapidement s’accumuler.

De plus, ce template offre une flexibilité en permettant l’ajout, la modification et la suppression d’événements, de propriétés et d’informations au niveau du produit. Cela signifie que vous pouvez ajuster la correspondance entre les données collectées par Piano Analytics et le modèle d’événement attendu par les tags médias. Cette capacité à personnaliser et à adapter les flux de données en fonction des besoins spécifiques de votre entreprise garantit que vous pouvez collecter les événements et propriétés des tags médias, tout en facilitant la gestion des changements dans vos processus de collecte de données.

En outre, ce template a été développé par Elevate, une entreprise reconnue pour son expertise en data, et a été validé par Piano Analytics. Cela garantit non seulement une intégration fluide et fiable, mais aussi une compatibilité optimale avec les normes et les exigences de Piano Analytics. Les utilisateurs peuvent avoir l’assurance que le template est de haute qualité, testé et approuvé, minimisant ainsi les risques de problèmes techniques ou d’incompatibilités.

Conclusion

En conclusion, le template développé par Elevate pour l’intégration de Piano Analytics avec GTM server-side offre une solution innovante et optimisée pour la collecte et la transmission des données vers Piano Analytics et les solutions médias. Ce template permet de simplifier considérablement le processus en éliminant la nécessité d’un tag GA4 passe-plat, ce qui réduit la complexité de configuration et de maintenance. De plus, il permet de diminuer les coûts serveurs en réduisant par deux le volume de requêtes nécessaires à chaque interaction utilisateur, ce qui représente une économie substantielle pour les entreprises traitant de grandes quantités de données.

Cependant, il est crucial de prendre en compte les limites potentielles liées à la volumétrie de requêtes côté Piano Analytics et aux implications sur la facturation. En augmentant le volume de données captées, notamment les sessions générées par des bots ou des utilisateurs exemptés, les coûts peuvent rapidement augmenter. Contrairement à Google Analytics 4, où certaines interactions peuvent être filtrées, une collecte server-side intensive pourrait engendrer des frais supplémentaires. Il est donc essentiel de surveiller et de gérer efficacement la volumétrie des données pour optimiser les coûts tout en tirant pleinement parti des avantages de cette méthodologie.

Pour en savoir plus sur comment nous pouvons vous aider à implémenter ce template et pour discuter de vos besoins spécifiques, n’hésitez pas à nous contacter. Nos experts sont à votre disposition pour vous accompagner dans cette transition et vous aider à tirer le meilleur parti de vos données analytiques. Contactez-nous dès aujourd’hui et découvrez comment Elevate peut transformer votre gestion de données pour une performance accrue et des coûts optimisés.