De plus en plus d’enseignes cherchent à proposer une expérience mobile fluide et engageante, en développant des applications qui reprennent les fonctionnalités de leur site e-commerce, tout en ajoutant une touche de simplicité et de fidélisation.
Mais lorsqu’il s’agit d’analyser le comportement utilisateur, les choses se compliquent. On tente souvent d’appliquer le même modèle de données entre App et Web, avec l’ambition louable d’obtenir un data model unifié. Pourtant, cette approche cache de nombreuses limites. Peut-on réellement traquer une application mobile comme un site internet ?
⚠️ Des comportements identiques… mais des données différentes
Prenons un exemple concret : Sur une application e-commerce, un utilisateur arrive sur une fiche produit, sélectionne une taille, puis ajoute au panier. Sur mobile, l’ouverture du sélecteur de taille peut déclencher l’apparition d’un slider, considéré comme une nouvelle page vue. Sur le site web, en revanche, cette même action se limite à un simple clic sur un sélecteur, sans chargement de page supplémentaire.
👉 Résultat : pour une même intention utilisateur, l’application envoie deux pages vues, alors que le site web n’en envoie qu’une seule.
Même comportement, deux remontées de données différentes. Les indicateurs deviennent alors trompeurs : un utilisateur App semblera plus engagé qu’un utilisateur Web, simplement à cause d’une différence d’implémentation.
🧠 Le mirage du modèle unique
L’idée d’un modèle de données commun App + Web reste séduisante : elle facilite les analyses globales et la gouvernance. Mais elle néglige les différences fondamentales entre ces deux environnements : structure technique, interaction utilisateur, latence, gestion de la navigation, etc.
Un modèle réellement pertinent doit être cohérent sur le fond, mais adapté sur la forme — en tenant compte des spécificités propres à chaque plateforme.
🧰 Des contraintes techniques plus fortes côté App
Sur le Web, la mise à jour d’un tag ou d’un déclencheur dans un TMS (Tag Management System) se fait rapidement. Mais sur une application mobile, le tracking repose entièrement sur les équipes de développement. Et cette confiance est double :
- une équipe iOS,
- une équipe Android, chacune avec son propre rythme et ses contraintes.
Cela implique de garantir la cohérence du data model à chaque niveau. Une même variable peut facilement diverger si la nomenclature n’est pas strictement respectée :
- product_stock (Web) → « Fully Available »
- product_stock (iOS App) → « FULLY AVAILABLE »
- product_stock (Android) → « fully_available »
Trois variantes, trois interprétations possibles, et un casse-tête analytique garanti.
📘 La clé : documenter, harmoniser, anticiper
La solution passe par une documentation claire et structurée du modèle de données, incluant les définitions précises, les valeurs attendues, et les exemples d’usage.
Cette documentation sert ensuite de guide de recette pour les développeurs App, leur permettant de comprendre rapidement les attentes côté Data, et d’éviter les divergences ou oublis liés au manque de temps ou de priorisation.
Un data model bien documenté devient alors un levier puissant de collaboration : il fluidifie les échanges, limite les erreurs et préserve le savoir technique sur la durée.
💡 En conclusion
L’unification du tracking App + Web est un objectif ambitieux, mais il ne peut pas se faire au détriment de la qualité des données. Plutôt que de forcer une symétrie parfaite, mieux vaut accepter les différences structurelles entre App et Web, et construire un modèle adapté, cohérent et documenté.
C’est à cette condition que les entreprises pourront analyser efficacement le comportement utilisateur, et exploiter la puissance de leur écosystème digital sans biais.
L’équipe Optimal Ways accompagne depuis plusieurs années les acteurs du retail et de l’e-commerce dans la mise en place de modèles de tracking hybrides App + Web, avec une approche pragmatique : 📊 fiabilité des données, 🤝 collaboration inter-équipes, et 🧩 cohérence analytique au service de la performance.
