Cas Client Spring

L’objectif du client était de fiabiliser et renforcer son dispositif de tracking afin d’obtenir des données exploitables, cohérentes avec les investissements réalisés, dans un contexte où Spring constatait auparavant des remontées incohérentes, notamment un volume d’achats sous-estimé au regard des budgets engagés.

Le tracking constitue un enjeu stratégique : il garantit un suivi fiable et précis des performances, permet de piloter efficacement les campagnes, d’optimiser les investissements et de limiter toute perte de données, un point crucial dans un contexte de budgets élevés, où chaque conversion non trackée représente une opportunité définitivement perdue.

1. Fiabiliser la collecte de données grâce au server-side tracking‍

Dans un premier temps, nous avons renforcé l’infrastructure de tracking en opérant une migration vers une solution server-side. Cette évolution a permis de contourner les limitations devenues très répandues côté utilisateurs (adblockers bloquant le déclenchement des tags par exemple) ainsi que les restrictions techniques imposées par certains navigateurs comme Safari, qui réduisent la durée de vie des cookies. En centralisant la collecte côté serveur, Spring a pu récupérer une vision beaucoup plus fiable de ses performances, essentielle pour alimenter correctement les analyses et les algorithmes d’optimisation.‍

2. Structurer une lecture fine des parcours via un plan de taggage

‍En parallèle de la refonte complète de leur tunnel d’achat que Spring menait en interne, nous avons mis en place un plan de taggage exhaustif. Celui-ci repose sur une cartographie détaillée de l’ensemble des parcours utilisateurs (incluant les logiques d’upsell et de cross-sell), avec une définition précise de chaque événement et de ses paramètres techniques. Cette structuration permet de suivre finement chaque étape du parcours, d’identifier les points de friction et de garantir une lecture claire et exploitable des données, avec une vision précise du volume de sessions réellement trackées.

‍3. Activer la donnée pour réengager les clients à forte valeur

‍Au-delà de la structuration du tracking, Spring faisait face à un enjeu business majeur lié à son modèle d’abonnement : une part importante des paiements semblait échouer, avec l’impression qu’un grand nombre d’abonnements passaient en défaut de paiement. Nous avons donc mené une analyse approfondie de ces problématiques en centralisant les données issues de leurs différents outils au sein de BigQuery.

Ce travail nous a permis d’identifier plusieurs causes potentielles de ces échecs et, surtout, de mettre en lumière un point critique : près de 30 % des paiements en échec basculaient dans un statut de “max attempt”, stoppant automatiquement toute nouvelle tentative de prélèvement par l’outil de paiement. En segmentant ces cas par cohortes, nous avons pu estimer le manque à gagner, représentant plusieurs milliers d’euros de chiffre d’affaires perdus chaque mois.

Nous sommes alors allés au-delà de la mission initiale en proposant une approche d’activation concrète : la création d’un segment d’audience spécifique regroupant ces utilisateurs en échec de paiement. Ce segment a été synchronisé quotidiennement avec le CRM afin de déclencher des scénarios automatisés (emails et SMS) visant à récupérer ces abonnés. En parallèle, il a également été exploité dans les plateformes média pour lancer des campagnes Ads dédiées, avec des créations adaptées à ces profils.

Nous avons utilisé nos dispositifs de tracking à la fois pour analyser les comportements utilisateurs et comme un véritable levier d’activation au service de la récupération et de la fidélisation du trafic. Cette approche a permis de réengager 15 000 anciens clients en un mois (sur 65 000 visites) et de générer entre 16 % et 25 % de trafic additionnel chaque mois.