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D'accord, voici quelque chose qui me rend absolument fou. Je travaillais avec ce client Shopify, et ils dépensaient des milliers en publicités Facebook. Le ROAS semblait correct sur le papier - environ 2,5. Mais quand nous avons creusé plus profondément dans leur attribution réelle, nous avons découvert un scénario cauchemardesque que la plupart des magasins de commerce électronique vivent en ce moment.
Le tableau de bord Facebook prétendait avoir le mérite des conversions qui se produisaient réellement par d'autres canaux. Le SEO attirait du trafic, l'email nourrissait les prospects, mais le modèle d'attribution de Facebook prenait tout le mérite. Ça vous dit quelque chose ?
C'est ce que j'appelle le problème du "funnel noir". Vos clients passent d'un canal à l'autre - recherche Google, réseaux sociaux, email, publicités de reciblage - mais vous ne pouvez pas voir le véritable parcours. Sans un suivi UTM approprié, vous naviguez essentiellement à l'aveugle, prenant des décisions budgétaires basées sur des mensonges.
Dans ce playbook, je vais vous guider à travers le système exact de paramètres UTM que j'ai développé après avoir travaillé avec des dizaines de magasins Shopify. Vous apprendrez à :
Configurer des paramètres UTM qui révèlent réellement le parcours de vos clients
Suivre quels points de contact entraînent vraiment des conversions (pas seulement l'attribution au dernier clic)
Créer des tableaux de bord personnalisés qui montrent le véritable ROAS sur tous les canaux
Éviter les erreurs UTM courantes qui brisent complètement votre suivi
Élargir ce système à plusieurs campagnes et membres de l'équipe
Ce n'est pas un autre guide sur les "paramètres UTM à utiliser". C'est le système complet que j'aurais aimé avoir quand j'essayais de comprendre pourquoi l'attribution de mes clients était si défaillante. Corrigeons votre problème de funnel noir une bonne fois pour toutes.
Réalité de l'industrie
Ce que chaque propriétaire de boutique Shopify a été dit
Entrez dans n'importe quelle discussion sur le marketing e-commerce, et vous entendrez le même conseil répété comme un disque rayé : "Utilisez simplement des paramètres UTM." La sagesse standard va quelque chose comme ça :
Utilisez le Google Campaign URL Builder - Ils vous diront d'aller sur l'outil gratuit de Google, de saisir les détails de votre campagne, et bam—vous suivez tout.
Suivez la source, le support et la campagne - Les bases : utm_source=facebook, utm_medium=cpc, utm_campaign=black-friday-sale. Simple, non ?
Vérifiez Google Analytics pour les résultats - Regardez vos rapports d'acquisition et prenez des décisions basées sur ce que vous y voyez.
Concentrez-vous sur l'attribution au dernier clic - Quel que soit le paramètre UTM qui apparaît en dernier, il obtient le crédit pour la conversion.
Utilisez des conventions de nommage cohérentes - Gardez tout en minuscules, utilisez des tirets au lieu d'espaces, soyez organisé.
Ce conseil n'est pas faux - il est juste criminellement incomplet. Le problème est que la plupart des propriétaires de magasins Shopify mettent en œuvre cette configuration de base et se demandent ensuite pourquoi leur attribution est encore un désordre.
Voici ce que la sagesse conventionnelle oublie : les parcours clients modernes sont désordonnés. Votre client pourrait voir une publicité Facebook, rechercher votre marque sur Google, lire votre newsletter par e-mail, revenir grâce à une publicité de retargeting, et enfin acheter par une recherche organique. Quel canal obtient le crédit ? En général, c'est simplement le dernier.
Le vrai problème est que les configurations UTM traditionnelles sont conçues pour un monde linéaire qui n'existe plus. Elles fonctionnent très bien pour des campagnes simples mais s'effondrent complètement lorsque vous gérez plusieurs canaux simultanément. Et si vous êtes un magasin Shopify en croissance, vous gérez certainement plusieurs canaux.
C'est pourquoi j'ai dû construire une approche complètement différente — une qui correspond réellement au comportement des clients en 2025, pas en 2015.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Permettez-moi de vous parler d'un projet qui a complètement changé ma façon de penser l'attribution. Je travaillais avec une boutique Shopify vendant des appareils de cuisine premium—valeur moyenne des commandes autour de 200 €, marges correctes, mais ils avaient du mal à développer leurs publicités Facebook de manière rentable.
Lorsque j'ai d'abord examiné leur configuration, tout semblait en ordre en surface. Ils avaient des paramètres UTM sur leurs publicités Facebook, Google Analytics suivait les conversions, et leur ROAS était de 2,5. Pas exceptionnel, mais acceptable pour leurs marges.
Mais ce qui me dérangeait, c'était que leur trafic organique augmentait mois après mois, leur liste d'emails était engagée, et leurs recherches de marque augmentaient. Pourtant, Facebook prétendait être responsable de la plupart de leur croissance de revenus. Quelque chose ne collait pas.
J'ai décidé de creuser davantage dans les données du parcours client. Ce que j'ai découvert était choquant : le modèle d'attribution de Facebook prétendait être responsable des conversions qui se produisaient des jours, voire des semaines après le clic initial sur l'annonce. Un client voyait une annonce Facebook, pouvait cliquer pour parcourir, partir sans acheter, puis revenir plus tard via une recherche Google et acheter. Facebook s'attribuait l'entièreté de cette vente.
Le véritable problème n'était pas leurs annonces, mais leur système d'attribution. Ils n'avaient aucun moyen de voir le véritable parcours client. Leur configuration UTM était basique : utm_source=facebook, utm_medium=cpc, utm_campaign=kitchen-appliances. C'est tout. Aucun moyen de suivre quelle création publicitaire spécifique a suscité la première prise de conscience, aucun moyen de voir le comportement cross-canal, aucun moyen de comprendre ce qui fonctionnait réellement.
C'est à ce moment-là que j'ai réalisé que la plupart des boutiques Shopify prennent des décisions budgétaires sur la base de données incomplètes. Elles surinvestissent dans des canaux qui semblent bons en attribution dernier clic tout en sous-investissant dans des canaux qui génèrent réellement de la sensibilisation et de la considération.
Je savais que je devais construire un système de suivi qui pourrait révéler le véritable parcours client—pas seulement le dernier clic avant l'achat.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
OK, alors voici le système exact de paramètres UTM que j'ai développé pour ce client, et que j'utilise maintenant pour tous mes projets Shopify. Ce n'est pas juste une question d'ajouter plus de paramètres UTM—il s'agit de construire une architecture de suivi qui correspond réellement au comportement des clients.
Étape 1 : Le Cadre UTM Multi-Canal
Au lieu de paramètres UTM basiques, j'ai créé un système avec des couches de suivi supplémentaires :
utm_source : La plateforme (facebook, google, email, instagram)
utm_medium : Le type de canal (cpc, social, email, organique)
utm_campaign : Le nom de la campagne (black-friday-2024)
utm_content : La publicité ou création spécifique (video-ad-1, carousel-lifestyle)
utm_term : L'audience ou mot-clé (lookalike-75, retargeting-cart)
Mais c'est ici que ça devient intéressant. J'ai également ajouté des paramètres personnalisés :
utm_customer_stage : sensibilisation, considération, conversion, rétention
utm_touchpoint : premier, milieu, dernier (pour suivre la position dans le parcours)
Étape 2 : Le Système de Convention de Nommage
J'ai créé une convention de nommage structurée que tout le monde dans l'équipe pouvait suivre :
Structure de campagne : [plateforme]_[catégorie-de-produit]_[objectif]_[date]
Exemple : fb_cuisine_sensibilisation_nov24, google_appareils_conversion_t4
Structure de contenu de l'annonce : [format]_[thème]_[version]
Exemple : video_style_de_vie_v1, carousel_produit_v2
Étape 3 : Cartographie des Parcours Multi-Canaux
La véritable percée est survenue lorsque j'ai mis en place le suivi multi-canaux. Grâce aux événements e-commerce améliorés de Google Analytics 4, je pouvais voir quand quelqu'un cliquait sur une annonce Facebook (utm_touchpoint=first), puis recherchait plus tard la marque (utm_touchpoint=middle), et enfin convertissait via email (utm_touchpoint=last).
J'ai créé des audiences personnalisées sur Facebook en fonction des données UTM, afin que nous puissions créer des campagnes de reciblage spécifiques pour les personnes ayant interagi avec différents points de contact. Quelqu'un qui a cliqué sur une annonce vidéo de sensibilisation a reçu un reciblage différent de quelqu'un qui a abandonné son panier.
Étape 4 : Le Tableau de Bord d'Attribution
Au lieu de me fier à une attribution spécifique à la plateforme, j'ai créé un tableau de bord personnalisé dans Google Analytics 4 qui montrait :
Attribution au premier contact (ce qui a généré la sensibilisation initiale)
Attribution au dernier contact (ce qui a conclu la vente)
Attribution multi-contacts (tous les points de contact dans le parcours)
Attribution par dépréciation temporelle (en attribuant plus de crédit aux points de contact récents)
Cela a révélé la véritable performance de chaque canal et campagne, pas seulement l'histoire du dernier clic.
Architecture de campagne
Nommage structuré qui évolue à travers les équipes et les plateformes
Modèles d'attribution
Suivi du premier contact, du dernier contact et du contact multiple pour une visibilité complète du parcours
Segmentation d'audience
Ciblage personnalisé basé sur les données de point de contact UTM et le stade du client
Configuration du tableau de bord
Rapports d'attribution en temps réel qui révèlent la véritable performance des canaux
Les résultats ont été transformateurs. En l'espace de 30 jours après la mise en œuvre de ce nouveau système UTM, nous pouvions voir le véritable parcours client pour la première fois. Ce que nous avons découvert a complètement changé leur stratégie d'achat média.
Les publicités Facebook étaient excellentes pour générer une prise de conscience initiale - bien mieux que nous le pensions. Mais l'attribution de conversion était gonflée parce que les gens achetaient en réalité par le biais de recherches de marque et d'e-mails de suivi. Les annonces Google, qui semblaient coûteuses dans l'attribution du dernier clic, étaient en fait incroyablement efficaces pour capturer des personnes qui avaient déjà été chauffées par Facebook.
Le client a déplacé 30 % de leur budget des campagnes Facebook "à haute conversion" vers des campagnes de sensibilisation et a augmenté ses dépenses Google Ads pour des termes de marque. Le résultat ? Le ROAS global est passé de 2,5 à 3,8 tout en maintenant le même budget publicitaire total.
Plus important encore, ils avaient enfin une visibilité sur ce qui fonctionnait réellement. Ils pouvaient voir que leurs publicités vidéo généraient un meilleur engagement initial que les publicités carrousel, même si les publicités carrousel avaient une meilleure attribution du dernier clic. Ils pouvaient suivre quelles séquences d'e-mails étaient les plus efficaces pour convertir les personnes qui avaient déjà interagi avec les publicités.
Les économies de temps étaient énormes également. Au lieu de passer des heures à essayer de réconcilier différents rapports de plateforme, ils avaient un tableau de bord qui montrait le parcours client complet. Les décisions budgétaires devenaient guidées par les données au lieu de relever du devin.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Voici les leçons clés que j'ai apprises en mettant en œuvre des systèmes de suivi UTM dans plusieurs boutiques Shopify :
L'attribution ment, mais les parcours clients ne mentent pas - Chaque plateforme veut revendiquer le mérite des conversions. Le seul moyen de voir la réalité est de suivre le parcours complet vous-même.
Les campagnes de sensibilisation sont sous-évaluées - Lorsque vous pouvez suivre l'attribution au premier contact, vous découvrez souvent que les campagnes de sensibilisation à "faible conversion" sont en réalité vos moteurs de trafic les plus précieux.
La cohérence l'emporte sur la perfection - Il vaut mieux avoir un système UTM simple que tout le monde suit plutôt qu'un système complexe qui est mis en œuvre de manière incohérente.
Les paramètres personnalisés ouvrent des perspectives - Ajouter les paramètres utm_customer_stage et utm_touchpoint fournit beaucoup plus d'informations qu'un suivi UTM basique.
L'optimisation inter-canaux est la véritable opportunité - Une fois que vous pouvez voir le parcours complet, vous pouvez optimiser la manière dont les canaux fonctionnent ensemble, et pas seulement la performance individuelle des canaux.
La formation de l'équipe est critique - Si votre équipe ne comprend pas le système UTM, elle créera un suivi incohérent qui rompra votre analyse d'attribution.
Commencez simple, puis développez - Mettez d'abord en œuvre un suivi multi-touch basique, puis ajoutez des paramètres personnalisés au fur et à mesure que vous vous familiarisez avec les données.
La plus grande erreur que je vois les boutiques Shopify commettre est d'essayer de mettre en œuvre des systèmes d'attribution complexes avant d'avoir bien compris les bases. Maîtrisez d'abord les fondamentaux, puis superposez le suivi avancé à mesure que votre équipe devient plus sophistiquée.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les entreprises SaaS :
Suivez utm_customer_stage (essai, démo, inscription) pour optimiser les performances de l'entonnoir
Utilisez utm_content pour tester différentes propositions de valeur et messages
Mettez en œuvre le reciblage multi-canal basé sur les données des points de contact UTM
Concentrez-vous sur l'attribution multi-touch pour des cycles de vente plus longs
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les boutiques de commerce électronique :
Suivez utm_touchpoint pour comprendre les canaux de sensibilisation par rapport aux canaux de conversion
Utilisez utm_content pour identifier les formats créatifs et les thèmes les plus performants
Implémentez un suivi UTM spécifique au produit pour une optimisation au niveau des catégories
Mettez en place une génération automatisée d'UTM pour une gestion de campagne à grande échelle