Guide Complet du Plan de Taggage : Exemples et Conseils avec GA4 & GTM

La première étape pour améliorer les performances de votre site internet est de collecter des données fiables. En effet, sans données, il devient impossible d’optimiser l’expérience utilisateur (UX), d’adapter le contenu et de perfectionner le ciblage de vos actions marketing. C’est ici qu’intervient le plan de taggage, aussi appelé plan de marquage.

Ce document joue un rôle similaire à un cahier des charges pour la collecte de données, en listant les éléments ou actions appelés événements que vous souhaitez suivre sur votre site, ainsi que les paramètres associés à ces actions.

Par exemple, si vous suivez la connexion à une plateforme SaaS, l’action serait la connexion elle-même, tandis que les paramètres pourraient inclure la méthode de connexion (par exemple, Google ou email) et l’identifiant utilisateur. Dans cet article, je vais vous expliquer comment créer un plan de taggage adapté aux solutions d’analyse les plus courantes et accessibles : Google Tag Manager (GTM) et Google Analytics 4 (GA4). Vous découvrirez ce qu’est un plan de taggage, pourquoi il est essentiel, comment le construire, et je fournirai un exemple concret expliqué d’un site e-commerce pour vous aider à démarrer.

C’est Quoi un Plan de Taggage ?

Un plan de taggage est un document stratégique, généralement en format Excel, qui centralise toutes les informations nécessaires pour assurer une collecte de données structurée et efficace sur un site web.

Conçu en fonction des solutions d’analyse utilisées (comme Google Analytics 4 et Google Tag Manager), ce plan répertorie tous les événements et leurs paramètres qui doivent être suivis, en cohérence avec des objectifs business définis en amont.

Il constitue ainsi un point de référence commun pour plusieurs parties prenantes du projet, telles que les équipes marketing, les analystes web et les développeurs.

Un plan de taggage peut varier en fonction du type de site (par exemple, e-commerce, SaaS, génération de leads) et des outils analytiques utilisés. Cependant, sa conception part toujours d’un contexte commercial et opérationnel précis, qui guide le choix des événements et des données à suivre.

Exemple : Pour un site e-commerce, le contexte pourrait être le suivi du parcours d’achat d’un utilisateur, de la visualisation d’un produit jusqu’à la confirmation de l’achat.

Dans ce cas, le plan de taggage doit inclure l’événement « purchase » (achat) et ses paramètres associés, tels que le prix, le nom du produit, l’option de livraison, la catégorie, la marque, etc… Ce plan définit également les éléments du datalayer qui seront générés lors de l’achat et implémentés dynamiquement par le développeur (voir exemple ci-dessous).

La finalité d’un plan de marquage est donc double :

1. Aider les développeurs à paramétrer le datalayer pour toutes les actions à suivre sur le site (déterminer quand et où déclencher le datalayer).

2. Faciliter la mise en place de balises : Une fois les paramètres en place, l’analyste web peut créer une balise spécifique, un déclencheur et des variables de couches de données (paramètres) dans Google Tag Manager pour transmettre les données de l’événement (par exemple, un achat) vers Google Analytics 4.

En somme, ce plan assure une communication fluide entre les équipes et une collecte de données complète et cohérente, en ligne avec les objectifs business.

Pourquoi Créer un Plan de Taggage ?

La mise en place d’un plan de marquage est essentielle pour garantir un suivi précis et structuré de l’activité sur votre site. Dans Google Tag Manager (GTM), il existe deux types de dataLayer : les dataLayer natifs et les dataLayer personnalisés. Le plan joue un rôle crucial en définissant précisément comment configurer et organiser ces couches de données, en particulier les personnalisées, pour répondre aux besoins spécifiques de votre site et de vos objectifs de suivi.

Dans l’exemple ci-dessous, “Clic sur un lien” (voir flèche orange dans l’image ci-dessous) est un datalayer natif à GTM. Les paramètres qui lui sont associés tels que “elementUrl”, “elementText” (voir flèche violette dans l’image ci-dessous) n’ont pas besoin d’être configurés car ils sont déjà intégrés comme variables connues dans GTM.

L’implémentation de dataLayer personnalisés basés sur un plan de marquage bien structuré permet de créer des déclencheurs plus robustes et fiables pour chaque balise. Ces déclencheurs, construits sur des données sur-mesure, garantissent une collecte plus pertinente et cohérente car ils sont spécifiquement alignés sur les interactions que vous souhaitez suivre.

Dans l’exemple ci-dessous, “view_cart” (voir flèche orange dans l’image ci-dessous) est un datalayer personnalisé. Les paramètres qui lui sont associés tels que “value”, “item_id” (voir flèche violette dans l’image ci-dessous) doivent être configurés au préalable en variables de couches de données dans GTM pour créer les balises sinon, les données des paramètres ne remonteront pas dans GA4.

Ce niveau de personnalisation permet non seulement de mieux capturer les comportements utilisateurs, mais aussi de réduire les risques d’erreurs dans le suivi en évitant des déclenchements intempestifs ou superflus (soft tracking).

La Nécessité d’un datalayer Personnalisé dans un Plan de Taggage

Dans de nombreux cas, GTM et GA4 permettent de collecter certaines données sans élaborer de plan de marquage. En effet, GTM dispose de variables natives (clics, pages vues, texte, etc…) dont je parlais juste au-dessus qui offrent une solution de “soft tracking” pour suivre les clics sur des boutons ou des pages de remerciement, par exemple.

Cependant, cette approche présente des limites : en cas de changement d’URL, de modification d’ID de boutons ou d’évolution de texte, le suivi devient obsolète, et les données sont perdues.

C’est ici que le datalayer personnalisé entre en jeu. Élaboré par des développeurs, il garantit une collecte de données plus robuste, une meilleure cohérence, et une stabilité du suivi même en cas de changements structurels du site.

Le datalayer personnalisé constitue donc la base de tout projet analytique structuré, en particulier dans un plan de marquage. La majorité des plans nécessitent ainsi l’intervention d’un développeur pour configurer un datalayer spécifique à chaque événement du site.

Rôles et Responsabilités dans la Mise en Place d’un Plan de Taggage

Le consultant Web Analytics assure plusieurs missions clés pour mener à bien la mise en place du plan de taggage :

• Recueillir les besoins et comprendre le contexte analytique.
• Élaborer le plan de taggage, généralement sous forme de tableur Excel.
• Communiquer avec les développeurs, en apportant des explications pédagogiques (détailler les événements avec des captures d’écran et un exemple de datalayer).
• Implémenter le plan de taggage dans GTM, incluant la configuration des balises, des déclencheurs, et des variables une fois les datalayer en place.
• Valider la mise en place à travers une recette rigoureuse pour s’assurer de la précision des données.

Le développeur est chargé de l’implémentation dynamique du datalayer, en suivant les spécifications du consultant Web Analytics.

Cette collaboration est primordiale : Un consultant Web Analytics ne peut pas accomplir seul toutes les étapes du plan de taggage, sauf dans certains cas spécifiques (par exemple, sur des sites WordPress avec des plugins spécialisés pour le datalayer).

Ainsi, un plan de marquage réussi repose sur une collaboration efficace entre le consultant Web Analytics et le développeur.

Comment Faire un Plan de Taggage avec GA4 & GTM ?

Pour mettre en place un plan de taggage efficace avec GA4 (Google Analytics 4) et GTM (Google Tag Manager), il faut suivre des étapes structurées. Chaque étape permet d’assurer une collecte de données alignée aux objectifs de votre entreprise tout en maximisant l’exactitude des informations recueillies.

Les Étapes pour Faire un Plan de Taggage

1. Comprendre le Contexte du Projet

Avant de créer un plan de marquage, il est essentiel de bien comprendre le contexte du site et les objectifs de l’entreprise. Il faut se poser des questions telles que : Quelle est la nature du site (e-commerce, blog, application, etc…) ? Quels sont les objectifs clés de l’entreprise (génération de leads, ventes, engagement) ? Quels KPIs doivent être mesurés ?

Il faut identifier les événements ou actions importantes à suivre. Cela pourrait inclure des actions comme des clics sur des boutons, des téléchargements, des transactions, etc…

Il faut réfléchir aux exigences de conformité, comme le consentement des utilisateurs (Consent Mode), la possibilité de suivre les données en server-side tracking, à la mise en place éventuelle d’une CMP (Consent Management Platform) pour gérer les préférences de cookies et de confidentialité, activer le suivi avancé des conversions sur Google Ads etc…

2. Sélectionner les Outils Nécessaires à la Mesure

Pour une gestion centralisée des tags, il est recommandé d’utiliser Google Tag Manager (GTM) comme gestionnaire de balises et Google Analytics 4 (GA4) pour analyser les données. Selon les besoins spécifiques du site, vous pouvez aussi envisager des outils complémentaires, comme des solutions de heatmapping ou d’enregistrement de sessions, afin d’obtenir une vue plus complète du comportement utilisateur.

3. Formaliser les Besoins dans un Brief

Une fois les objectifs et les outils définis, formalisez les besoins dans un brief clair. Ce document servira de guide pour l’ensemble du projet de taggage . Dans ce brief, incluez les KPIs prioritaires, les événements à suivre, les outils sélectionnés, et les ressources nécessaires pour mener à bien l’implémentation.

4. Créer le Plan de Taggage dans un Fichier Excel

Le plan de taggage prend généralement la forme d’un fichier Excel structuré en plusieurs classeurs pour faciliter la gestion et l’évolution des éléments. Voici les éléments que chaque classeur doit contenir :

Classeur Accueil

Ce classeur sert d’introduction et explique comment installer GTM. Il fournit des instructions sur l’initialisation du datalayer et sur le déploiement de la commande datalayer.push, nécessaire pour transmettre des données spécifiques à GA4.

Classeur Événements

Ce classeur est crucial pour l’implémentation des événements à suivre. Il doit inclure le nom et type de chaque événement, une description de chaque événement et des paramètres associés (ex : event_category, event_action), la méthode de collecte (déclencheur natif ou personnalisé), les informations spécifiques que chaque événement doit envoyer au datalayer pour permettre l’implémentation et le statut d’implémentation.

Classeur Variables

Ce classeur répertorie les variables utilisées pour le suivi des événements et autres interactions sur le site. Il contient le nom de chaque variable et le type (ex : texte, numérique), la fonction de chaque variable en précisant si elle est personnalisée et des exemples d’utilisation.

5. Recette du Plan de Taggage

Avant de mettre en production le plan de marquage, effectuez une phase de recette (ou test) pour vérifier que tous les tags, événements et variables fonctionnent comme prévu. Utilisez des outils de débogage intégrés à GTM (comme le mode “Preview”) et GA4 pour vous assurer que les données sont correctement collectées et transmises.

Exemple de Plan de Taggage d’un Site E-Commerce

Je vais à présent examiner un exemple concret de plan de marquage pour un site e-commerce, afin de vous guider étape par étape dans la démarche. Le plan est accessible en mode lecture via le lien suivant, et je vais vous expliquer chaque section en détail ! PS : Je me suis inspiré du template de l’agence en Data Marketing Boryl. Merci à eux !

La Page d’Accueil

Cette section contient le conteneur GTM qui doit être installé sur le site internet. Il y a des instructions sur la manière dont les bouts de codes doivent être implémentés. Par ailleurs, ce classeur comporte aussi des directions pour réinitialiser le datalayer et sur la manière d’implémenter la méthode datalayer.push pour transmettre les données.

La Page des Évènements

Ce classeur constitue la base du document. Il comporte tous les événements à implémenter et à envoyer à GA4, ainsi que toutes les données qui y sont associées. Ce classeur comporte 14 colonnes.

Pour une meilleure compréhension, je vais examiner chaque colonne en utilisant l’évènement “Purchase” comme exemple. Cet événement se déclenche lorsqu’un utilisateur a effectué un achat et est redirigé vers une page ou un message de confirmation de commande.

1. La Colonne “Ordre d’importance”

Cette colonne définit l’ordre d’importance pour l’implémentation de l’événement spécifique. Typiquement, pour créer un plan de taggage construit avec GA4 & GTM, il existe deux ordres d’importance.

Les événements qui doivent être configurés en premiers sont ceux qui sont collectés automatiquement à l’aide de la balise de configuration Google Analytics 4 (tels que session_start, first_visit, scroll, page_view,etc…). Comme l’indique le plan de taggage, il n’y a pas besoin de pousser les données. L’installation de Google Analytics 4 entraînera directement la récolte de ces évènements.

Ils sont classés en “Priorité 1” dans la mesure où s’ils ne sont pas collectés, c’est que GA4 n’est pas installé. Dans mon exemple, la priorité d’implémentation pour “purchase” est donc de 2 car c’est un évènement recommandé.

2. La Colonne “Contribution de l’utilisateur”

Dans cette colonne, je renseigne à quel instant l’événement en question doit être enregistré.

Dans mon exemple, la contribution de l’utilisateur pour l’évènement “purchase” est la suivante : ” Le dataLayer permet de capturer les informations d’un achat réalisé sur votre site. Cet événement est essentiel pour le suivi e-commerce dans Google Analytics, car il fournit des données sur les transactions, les revenus, les produits achetés et d’autres informations critiques. Il est déclenché au moment où l’utilisateur a cliqué sur le bouton “Valider la commande” et est redirigé vers une URL contenant : ” /checkout/order-received/”.

3. La Colonne “Page”

Dans cette colonne, je renseigne sur quelle page ou groupe de pages l’événement spécifique doit être enregistré. Dans mon exemple, la page associée à l‘événement “purchase” contient “/checkout/order-received/”.

4. La Colonne “Nature de l’évènement”

Cette colonne spécifie la catégorie à laquelle appartient l’événement GA4 en question. Il existe 4 catégories distinctes :

• Les événements collectés de manière automatique
• Les évènement de mesures améliorées
• Les événements recommandés
• Les événements personnalisés

Dans l’exemple que je traite, l’événement “purchase” est classé comme un “Événement Recommandé”.

5. La Colonne “Nom de l’évènement”

Dans cette section, je regroupe le nom des évènements collectés pour créer le plan de taggage. Dans l’exemple pris en considération, le nom de l’évènement est “purchase”.

6. La Colonne “Procédé de collecte”

Cette section spécifie la méthode utilisée pour collecter les données relatives à l’événement en question. Il est important de rappeler que pour créer un plan de taggage, il existe deux principales méthodes de collecte pour le suivi d’un événement :

• Emploi des déclencheurs natifs présents dans l’outil GTM (comme Page vue, Clic, etc…).
• Emploi des déclencheurs d’événements personnalisés de GTM, qui exploitent les données transmises dans le dataLayer.

Dans mon exemple, la méthode de collecte pour l’événement e-commerce “purchase” est la méthode associée à un déclencheur personnalisé. Elle est décrite comme suit : “Backend – dataLayer.push + GTM – Déclencheur “évènement personnalisé” + Balise évènement GA4″.

7. La Colonne “Données Poussées dans le dataLayer”

Dans cette section, je renseigne si il est nécessaire (données non natives à GTM) le code de la couche de données à pousser au moment où l’utilisateur effectue l’évènement pour transmettre les données. Pour illustrer cela dans mon exemple, voici en image ci-dessous le datalayer relatif à l’évènement “purchase” que je demande à mon développeur de pousser.

8. La Colonne “Recette du dataLayer”

Cette section indique l’état de l’implémentation du dataLayer associé à l’événement en question. Il existe deux valeurs possibles :

• Validé
• Pas Validé

Dans mon exemple, l’état de la recette du dataLayer pour l’événement “purchase” est “Validé”.

9. La Colonne “Notes Relatives à la Recette du dataLayer”

Dans cette section, j’explique la raison pour laquelle l’état de la recette du dataLayer associé à l’événement n’est “Pas Validé”. Dans mon exemple, l’état de la recette pour l’évènement “purchase” est “Validé” donc je ne renseigne rien dans cette colonne.

10. La section “Nom du Tag GTM”

Cette section indique le nom de la balise associée à l’évènement paramétré sur Google Tag Manager. Dans mon exemple, le nom du tag est “GA4 – Event – Purchase”.

11. La Colonne “Nom du Trigger GTM”

Cette section indique le nom du déclencheur associé à l’évènement en question. Dans mon exemple, le Trigger GTM de l’évènement “purchase” est “purchase”.

12. La Colonne “Paramètres non Collectés Nativement à Associer à la Balise GA 4”

Cette section indique quels paramètres (ou variables) sont à associer aux évènements lorsque c’est nécessaire. Dans mon exemple, les paramètres associés à l’évènement “purchase” sont :

• transaction_id
• affiliation
• value
• currency
• tax
• shipping
• coupon
• items
• item_id
• item_name
• item_category
• item_category2
• item_variant
• item_brand
• price
• quantity
• discount

13. La Colonne “Conversion GA4”

Cette section indique si les évènements configurés doivent être paramétrés en tant que conversions GA4 (La nomenclature est “évènements clés” dans GA4 désormais). Dans mon exemple, l’évènement “purchase” est destiné à être considéré comme une conversion.

14. La Colonne “Recette finale (GTM/GA4)”

Cette section indique l’état de la recette finale de la mise en place du plan de taggage via GTM et GA4. Comme pour la recette du dataLayer, deux valeurs sont possible :

• Validé
• Non Validé

Dans le cadre de mon exemple, la recette finale pour l’évènement “purchase” est “Validé”.

La Page des Variables du Plan de Taggage

Dans ce classeur excel, toutes les variables qui ne sont pas collectées automatiquement dans GTM sont détaillées. Cette page revêt une grande importance, car elle fournit au développeur chargé de mettre en place le dataLayer une compréhension complète des paramètres à inclure, de leur nature, et bien plus encore.

Elle sert également de référence aux personnes chargées de l’analyse des données collectées, leur offrant une connaissance précise des types et des significations des données pour configurer les variables de couche de données dans GTM.

Ce classeur excel est composé de 5 colonnes :

1. La Colonne “Nom de la Variable”

Il s’agit tout simplement du nom de la variable. Dans le cas de mon exemple, ce sont des variables couramment utilisées en e-commerce telles que “transaction_id”, “item_name”, “value”, “currency”, etc…

2. La Colonne “Type”

Cette section indique le type de variable. Elles peuvent être de deux natures :

• Number (Il s’agit d’un nombre décimal ou entier)
• String (Il s’agit d’une chaine de caractères)

3. La Colonne “Description”

Dans cette section, j’indique la description des variables. Par exemple, la description de la variable “transaction_id” correspond à : “Identifiant unique de la transaction pour la relier à une commande”.

4. La Colonne “Exemple”

Dans cette section, je mets en avant des exemples pour donner plus de compréhension aux parties prenantes dans le projet. Par exemple, pour “transaction_id”, ça pourrait être : “ORD123456”

5. La Colonne “Définition Personnalisée”

Cette section fournit des informations de paramétrages pour GA4 en ce qui concerne les différentes variables :

• Dimension personnalisée ( pour les variables ayant la nature string et qui sont non natives dans GA4).
• Métrique personnalisée ( pour les variables ayant la nature Number et qui sont non natives dans GA4).
• Natif (lorsque la dimension/métrique est déjà présente dans GA4).

Il est important de noter qu’il est inutile de marquer une dimension ou une métrique native comme personnalisée si elle est déjà disponible dans GA4. En ce qui concerne mon exemple de plan de taggage, toutes les variables sont des dimensions / métriques personnalisées à l’exception de celles associées aux évènements automatiques.

Conclusion

En résumé, un plan de taggage bien structuré est essentiel pour collecter des données précises et exploitables, permettant aux entreprises de mieux comprendre et optimiser le parcours utilisateur. Avec des outils puissants comme Google Analytics 4 (GA4) et Google Tag Manager (GTM), la mise en place d’un plan de taggage devient plus accessible, même pour des configurations avancées, comme celles nécessaires pour un site e-commerce.

En suivant les étapes abordées (de la définition des objectifs à l’implémentation et au suivi des tags), vous pourrez obtenir des insights approfondis qui contribueront à des prises de décisions plus éclairées.

Ressources utilisées pour la rédaction de l’article :

• Vidéo YouTube : Comment créer un plan de taggage efficace ?
• Article de Boryl : Guide pour créer un plan de taggage