100 lignes. 6 colonnes. 3 heures d’analyses. Et au final, aucune décision prise. C’est un schéma qu’on observe très régulièrement.

🧠 Le constat

En Digital Analytics, on nous encourage à tout croiser : plus de dimensions, plus de métriques, plus de profondeur.

Résultat :

  • des rapports denses
  • des tableaux complexes
  • des équipes qui passent plus de temps à explorer qu’à décider

👉 Le problème n’est pas la donnée. 👉 Le problème, c’est l’absence de question claire avant de l’ouvrir.

🎯 Le filtre qui change tout

Avant tout croisement, une seule question :

« Si on trouve un écart significatif, quelle décision prend-on lundi matin ? »

  • Pas de réponse claire ?
  • Pas d’action évidente ?

👉 Alors ce croisement n’est probablement pas prioritaire.

🧪 Exemple concret

❌ Croisement difficile à exploiter Device × Pages vues

  • Constat : le mobile génère moins de pages vues
  • Sans taux de conversion ou impact business, impossible de conclure ➡️ Observation intéressante, mais non actionnable

✅ Croisement actionnable Catégorie produit × Source de trafic

  • Constat : les aménagements de bureaux performent via le paid search ➡️ Base claire pour réallouer le budget par gamme

🔁 Trois croisements souvent utiles

1. Source de trafic × Étape du tunnel Permet d’identifier où ça bloque, canal par canal. Exemple : le paid génère du trafic, mais l’abandon au panier est élevé → possible décalage entre promesse publicitaire et expérience sur site.

2. Segment utilisateur × Abandon panier Met en lumière des comportements différenciés. Exemple : les nouveaux visiteurs abandonnent plus au paiement → enjeu de réassurance (livraison, retours, moyens de paiement).

3. Catégorie produit × Canal d’acquisition Chaque gamme a ses canaux qui performent. ➡️ Aide à prioriser les investissements de manière plus fine.

🧭 Trois questions pour cadrer toute analyse

1. Quel problème business cherche-t-on à comprendre ? Pas “que disent les données”, mais 👉 “Pourquoi perd-on des clients au checkout ?”

2. Si on trouve un écart, quelle action peut en découler ? Modifier une campagne, ajuster une page, alerter une équipe. 👉 Si la réponse reste vague, le croisement ne l’est pas moins.

3. A-t-on les données nécessaires (et fiables) ? Mieux vaut le vérifier avant d’investir du temps d’analyse.

💡 À retenir

Le bon analyste n’est pas celui qui croise le plus de données. C’est souvent celui qui sait lesquelles laisser de côté.

👉 Et vous, quel croisement vous a déjà permis de débloquer une décision concrète ?