| Tracking | Server-side (CAPI)GA4 & dataLayerGestion du consentement (CMP)Tag management |
|---|---|
| Data business | Connexion back-office (Shopify, COGS)Analyse produit / collection / gammeScoring Hero / Challenger / SleepingLTV → LTM, attribution, P&L |
| Livrables / mois | Dashboards marge & produitSuivi de la fiabilité trackingRecommandations d'arbitrage business |
Stride-up Data en Chiffres
de budget media gaspillé détecté à l'audit tracking
de conversions remontées après CAPI
source de vérité (vos données unifiées)
Vous reconnaissez la scène : des dashboards qui ne disent pas la même chose, un budget qu'on arbitre au feeling, et cette impression tenace de naviguer sans visibilité sur ce qui rapporte vraiment.
On fiabilise d'abord la mesure (CAPI, GA4, dataLayer), puis on branche votre back-office : ventes, COGS, marges, produit par produit. On passe de la LTV à la LTM et on score vos produits (hero, challenger, sleeping).
Chaque euro redevient lisible, l'attribution le relie à votre P&L, et on amplifie ensemble ce qui prouve qu'il fonctionne plutôt que ce qui semble fonctionner. Pas de boîte noire, juste un cap partagé.
On a audité des dizaines de comptes de marques mode. Le constat est toujours le même : les marques qui performent le mieux ne sont pas forcément celles qui ont le plus grand budget paid. Ce sont celles qui savent exactement où chaque euro travaille.
Un tracking fiable change radicalement la façon dont on prend les décisions d'allocation budgétaire. On n'amplifie plus ce qui semble fonctionner : on amplifie ce qui prouve qu'il fonctionne. C'est souvent une différence de 20 à 30% sur le ROAS global.
Chaque lancement de collection, chaque pic de conversion, chaque mise à jour plateforme nécessite une vérification du tracking. On anticipe chaque événement pour que vos données soient fiables quand le volume monte.
Je sais ce que c'est de piloter à l'aveugle : arbitrer un budget au feeling, douter d'un ROAS, et découvrir trop tard qu'un tracking troué vous faisait gaspiller sans le voir. C'est une charge mentale épuisante.
Je commence par le seul levier qui change tout : sécuriser la mesure (CAPI, GA4) et brancher votre back-office, pour piloter à la marge réelle (LTM) et scorer vos produits plutôt que de courir après cent indicateurs.
Résultat : vous décidez sur des faits, vous amplifiez ce qui prouve qu'il fonctionne, et vous gagnez un partenaire qui assume vos chiffres avec vous. L'attribution relie chaque euro media à votre P&L, sans boîte noire.
Notre méthode
On fiabilise la mesure (fuites, doublons, consent) et on branche votre back-office : Shopify, ventes, COGS, marges. La donnée business entre dans l'équation, pas seulement les clics.
Durée : 48h. Résultat : diagnostic des fuites + périmètre data business.
CAPI, GA4, dataLayer, gestion du consentement. Une base de mesure fiable, côté serveur quand il le faut.
La fondation : sans elle, toutes les analyses mentent.
On unifie les sources (Shopify, Meta, Google) et on analyse la rentabilité par produit, collection et gamme. On score : Hero, Challenger, Sleeping.
On sort de la lecture CA brut pour entrer dans la marge réelle.
On passe de la LTV (chiffre d'affaires) à la LTM (marge réelle = LTV - COGS), et l'attribution relie chaque euro media à la valeur créée, jusqu'au P&L.
La LTM, c'est notre boussole : la marge, pas le CA de façade.
Point régulier : lecture marge, scoring produit, alertes, arbitrages budget. La data au service de décisions qui font monter l'EBITDA, pas juste le ROAS.
Vous décidez sur du vrai. Chaque choix est expliqué.