analytics-tracking

Vue d’ensemble

Ce que fait la skill analytics-tracking

La skill analytics-tracking vous aide à concevoir, implémenter et auditer votre tracking analytics pour pouvoir faire confiance à vos données et prendre de meilleures décisions marketing et produit. Elle se concentre sur :

• La traduction des questions business en événements mesurables
• La conception de conventions propres de nommage d’événements et de paramètres
• L’implémentation du tracking dans Google Analytics 4 (GA4) et Google Tag Manager (GTM)
• La structuration des paramètres UTM et des campagnes pour une attribution claire
• La construction de plans de tracking qui alimentent vos rapports et analyses de performance

Au lieu de collecter des clics et des pages vues au hasard, analytics-tracking vous garde focalisé sur les événements qui répondent à la question : « Est‑ce que ça fonctionne ? » pour votre site, votre produit et vos campagnes.

Pour qui est cette skill ?

Utilisez analytics-tracking lorsque vous êtes :

• Un responsable marketing qui a besoin d’un suivi de conversions fiable pour ses campagnes
• Un product manager qui veut comprendre l’usage des fonctionnalités et l’activation
• Un fondateur ou un responsable growth qui cherche à mesurer l’impact des expériences
• Un développeur chargé de l’implémentation des événements sur le front ou via des tag managers
• Un analyste qui a besoin de données d’événements propres et homogènes pour tableaux de bord et rapports

La skill est particulièrement utile si vous travaillez beaucoup avec l’écosystème Google : GA4, GTM, Google Ads, Google Sheets, ou des plans de tracking dans Google Docs.

Problèmes que la skill analytics-tracking résout

Cette skill est conçue pour les situations où vous ou votre équipe dites des choses comme :

• « Nous avons configuré GA4 mais nous ne faisons pas confiance aux chiffres. »
• « Nos événements sont désordonnés et incohérents. »
• « Nous ne savons pas quoi tracker pour cette nouvelle fonctionnalité ou ce funnel. »
• « Nos UTMs partent dans tous les sens ; on ne voit pas quels canaux fonctionnent vraiment. »
• « GTM déclenche des tags, mais nous ne sommes pas sûrs que les événements soient bien configurés. »

En s’appuyant sur les références du repository, la skill vous aide à :

• Réaliser une évaluation initiale de votre setup de tracking actuel
• Appliquer le principe « track for decisions, not data »
• Créer ou affiner un plan de tracking avec des noms d’événements, déclencheurs et paramètres clairs
• Implémenter des événements dans GA4 via gtag.js ou GTM
• Utiliser une bibliothèque d’événements robuste, adaptée à votre modèle (site marketing, SaaS, ecommerce, etc.)

Quand analytics-tracking est (ou n’est pas) adaptée

Utilisez analytics-tracking lorsque :

• Vous devez mettre en place ou améliorer le tracking GA4 + GTM
• Vous concevez ou auditez votre tracking d’événements, conversions ou attribution
• Vous définissez vos stratégies UTM ou standardisez le nommage de vos campagnes
• Vous cartographiez des événements d’analytics produit (par ex. inscriptions, usage de fonctionnalités, upgrades)

Ce n’est pas l’outil principal lorsque :

• Vous avez seulement besoin d’aide sur la conception et la mesure de tests A/B (utilisez alors la skill ab-test-setup)
• Vous travaillez sur du modeling avancé dans un data warehouse ou des sujets purement BI (la skill se concentre sur l’instrumentation et l’implémentation, pas sur le modeling SQL)

Si la question de fond est « Comment mesurer cela ? » ou « Comment savoir si ça marche ? », analytics-tracking est le bon choix.

Fichiers de référence clés dans le repository

La skill analytics-tracking s’appuie sur plusieurs références ciblées :

• SKILL.md – La définition du comportement cœur, avec les étapes d’évaluation initiale et les principes de base
• references/event-library.md – Une bibliothèque structurée d’événements par contexte (site marketing, produit, monétisation, ecommerce, B2B/SaaS)
• references/ga4-implementation.md – Un guide détaillé de configuration et d’implémentation GA4
• references/gtm-implementation.md – Un guide détaillé de structure et d’implémentation Google Tag Manager
• evals/evals.json – Des scénarios exemples et les réponses attendues selon les bonnes pratiques (par ex. plans de tracking SaaS, conventions UTM)

Ces fichiers permettent à la skill de passer de conseils génériques à des recommandations précises, prêtes pour l’implémentation.

Comment utiliser la skill

Installation et configuration

1. Installer la skill analytics-tracking

Utilisez la Skills CLI pour ajouter la skill depuis le repository coreyhaines31/marketingskills :

npx skills add https://github.com/coreyhaines31/marketingskills --skill analytics-tracking

Cela importe la configuration analytics-tracking, les prompts d’évaluation et les références, afin que votre agent puisse fournir des réponses détaillées, orientées implémentation.

2. Passer en revue les références fournies

Après l’installation, ouvrez ces fichiers dans votre environnement pour le contexte :

• SKILL.md – Pour comprendre le périmètre, les hypothèses et les principes de base
• references/event-library.md – Pour parcourir les événements et paramètres recommandés
• references/ga4-implementation.md – Pour voir comment configurer GA4, les événements custom, les conversions et le debugging
• references/gtm-implementation.md – Pour apprendre la structure du container, les triggers, les variables et l’usage du data layer
• evals/evals.json – Pour voir des prompts exemples et les formats de sortie attendus (par ex. plans de tracking)

Utilisez-les comme modèles et garde‑fous, pas comme checklists à copier‑coller. Adaptez-les à votre produit, vos contraintes de conformité et votre stack technique.

Workflows typiques pris en charge par la skill

1. Concevoir un plan de tracking à partir de zéro

Lorsque vous demandez à l’agent quelque chose comme :

« Aide‑moi à mettre en place le tracking analytics pour notre produit SaaS B2B dans GA4 et GTM. Nous devons suivre les signups, l’usage des fonctionnalités et les événements d’upgrade. »

La skill analytics-tracking va :

1. Vérifier le contexte marketing produit

   • Si .agents/product-marketing-context.md (ou l’ancien .claude/product-marketing-context.md) existe, la skill le consultera d’abord pour éviter de reposer les mêmes questions.

2. Appliquer le principe “track for decisions, not data”

   • Clarifier les décisions que vous voulez informer (par ex. « Quelles fonctionnalités poussent à l’upgrade ? » ou « Quels canaux génèrent des essais gratuits ? »).

3. Définir les événements clés et les conventions de nommage

   • Utiliser la convention de nommage object_action (par ex. signup_completed, feature_used, plan_upgraded).
   • S’appuyer sur references/event-library.md pour des événements spécifiques au SaaS, comme :
     • signup_completed
     • trial_started
     • feature_used
     • plan_upgraded
     • subscription_canceled

4. Produire un plan de tracking structuré

   • Générer une sortie sous forme de tableau (adaptée à Google Sheets ou Docs) avec :
     • Nom de l’événement
     • Trigger (l’action utilisateur qui le déclenche)
     • Paramètres (par ex. plan_name, feature_name, pricing_page_variant)
     • Objectif/décision que l’événement permet d’éclairer

5. Fournir les détails d’implémentation GA4

   • Proposer une configuration d’événements GA4, y compris les paramètres recommandés et quand marquer un événement comme conversion.

6. Proposer des patterns de data layer pour GTM

   • Montrer des exemples de dataLayer.push pour votre front‑end, à transmettre aux développeurs, et expliquer comment les relier à des tags GA4 Event dans GTM.

Ce workflow est idéal lors du lancement d’un nouveau produit, de la refonte d’un funnel ou du nettoyage d’un tracking historique.

2. Auditer des implémentations GA4 et GTM existantes

Si vous demandez quelque chose comme :

« Les données de notre GA4 ne semblent pas correctes. Peux‑tu nous aider à auditer notre tracking ? »

La skill vous guidera pour :

• Examiner les data streams et la enhanced measurement actuels (references/ga4-implementation.md)
• Vérifier les paramètres de conversion, custom dimensions et audiences pour détecter les mauvaises configurations
• Inspecter dans GTM la structure du container, le nommage des tags, les triggers et les variables (references/gtm-implementation.md)
• Valider les événements dans DebugView et le mode Preview de GTM
• Comparer votre liste d’événements actuelle avec la bibliothèque d’événements pour repérer les manques ou doublons

Vous pourrez ensuite prioriser les corrections, comme la consolidation d’événements, le renommage de paramètres ou la standardisation des triggers.

3. Mettre en place les paramètres UTM et la structure d’attribution

Lorsque vous demandez quelque chose comme :

« Quels paramètres UTM devons‑nous utiliser pour Google Ads, Meta, LinkedIn et notre newsletter ? »

En s’appuyant sur les guides d’évaluation dans evals/evals.json, analytics-tracking va :

• Recommander une stratégie UTM cohérente (par ex. utm_source, utm_medium, utm_campaign, utm_term, utm_content)
• Proposer des valeurs adaptées par canal, comme :
  • utm_source : google, meta, linkedin, newsletter
  • utm_medium : cpc, paid_social, email, social
• Aider à standardiser le nissage des campagnes sur les différentes plateformes pour un reporting GA4 propre
• Montrer comment vérifier que les UTMs sont bien capturés dans GA4

Vous pourrez ensuite documenter ces conventions dans un Google Sheet ou un playbook interne pour votre équipe.

4. Documenter le tracking pour le passage de relais aux développeurs

Si vous devez transformer la stratégie en instructions d’implémentation, analytics-tracking peut :

• Prendre votre plan de tracking et générer :
  • Des spécifications de data layer GTM (par ex. dataLayer.push({ event: 'feature_used', feature_name: 'bulk_import' }))
  • Des notes sur les endroits où ajouter ces appels dans votre code frontend
  • Des recommandations pour créer les GA4 Event tags et leurs triggers correspondants dans GTM

C’est très utile pour les développeurs front qui ont besoin de noms d’événements, paramètres et conditions de déclenchement précis.

Bonnes pratiques pour obtenir de bons résultats

• Fournissez le contexte en amont : type de produit (SaaS, ecommerce, marketplace), objectifs principaux et outils actuels (GA4‑only, GA4 + GTM, Segment, etc.).
• Clarifiez les décisions à prendre : ce que vous cherchez à comprendre (par ex. « Quel canal génère le plus de signups ? » ou « Est‑ce que la fonctionnalité X augmente la rétention ? »).
• Mentionnez vos contraintes : si vous avez des exigences de confidentialité ou de conformité, précisez‑les pour que le plan de tracking reste réaliste.
• Procédez par itérations : commencez avec un petit noyau d’événements clés, puis demandez à la skill de les affiner ou de les étendre au fur et à mesure de vos implémentations et apprentissages.

FAQ

Quand dois‑je utiliser la skill analytics-tracking plutôt que ab-test-setup ?

Utilisez analytics-tracking lorsque vous :

• Concevez ou réparez votre fondation de tracking (événements, conversions, UTMs, setup GA4/GTM)
• Essayez de répondre à la question : « Comment mesurer cette fonctionnalité, cette page ou cette campagne ? »

Utilisez ab-test-setup lorsque votre priorité est :

• Structurer des tests A/B, leurs variantes et les métriques d’expérimentation
• Vous assurer que vos expériences sont mesurées proprement et de façon statistiquement robuste

En pratique, vous utilisez souvent analytics-tracking pour poser le socle de tracking, puis vous ajoutez par‑dessus la mesure des tests A/B.

Sur quels outils analytics se concentre analytics-tracking ?

D’après les références du repository, analytics-tracking est optimisée pour la stack analytics Google :

• Google Analytics 4 (GA4) – configuration, événements custom, conversions, audiences, debugging
• Google Tag Manager (GTM) – structure du container, triggers, variables, patterns de data layer
• Intégration Google Ads – via le linking GA4 et l’import de conversions (tel que décrit dans le guide d’implémentation GA4)

La skill couvre aussi des contextes analytics plus larges comme Mixpanel ou Segment sur le plan conceptuel (événements, propriétés, plans de tracking), mais les détails d’implémentation les plus concrets concernent GA4 + GTM.

Cette skill peut‑elle m’aider sur les détails d’implémentation front‑end ?

Oui, dans une mesure pratique. La skill peut :

• Suggérer des noms d’événements et paramètres adaptés au tracking front‑end
• Fournir des exemples de patterns dataLayer.push pour GTM
• Expliquer où les événements sont généralement déclenchés (par ex. clics sur des boutons, soumission de formulaires, chargements de page)

Pour du code très spécifique à un framework (par ex. hooks React, composants Vue), vous aurez sans doute encore besoin d’un développeur, mais analytics-tracking fournit un plan clair de ce qui doit être implémenté et de la façon dont cela doit se comporter.

Jusqu’à quel niveau de détail vont les guides GA4 et GTM ?

Les références GA4 et GTM sont assez détaillées et couvrent :

• Pour GA4 (references/ga4-implementation.md) :

  • Data streams et enhanced measurement
  • Événements recommandés (dont ecommerce)
  • Conversions, paramètres d’événements, dimensions/métriques custom
  • Création d’audiences et outils de debugging
  • Problématiques de qualité de données et intégration Google Ads

• Pour GTM (references/gtm-implementation.md) :

  • Tags, triggers et variables
  • Conventions de nommage des containers
  • Patterns de data layer
  • Setups fréquents de tags GA4 et de pixels
  • Preview/debugging, workspaces et versioning

La skill s’appuie dessus pour fournir des recommandations prêtes à l’implémentation, et pas seulement des conseils génériques.

Est‑ce qu’analytics-tracking va me dire exactement quels événements tracker pour mon business ?

La skill propose des points de départ solides et assumés en s’appuyant sur la bibliothèque d’événements et les bonnes pratiques, en particulier pour les sites marketing, produits SaaS et sites ecommerce. Cependant, elle vous posera encore des questions de clarification sur :

• Votre modèle économique et votre pricing
• Vos actions de conversion principales
• Vos canaux d’acquisition clés
• Les parcours utilisateurs et fonctionnalités essentiels

Cela garantit que le plan de tracking colle à vos décisions réelles plutôt qu’à une liste d’événements générique.

Comment utiliser cette skill avec Google Sheets ou Docs ?

Beaucoup d’équipes documentent leurs plans de tracking dans Google Sheets ou Google Docs. Avec analytics-tracking, vous pouvez :

• Demander un plan de tracking formaté en tableau pour le coller directement dans un sheet
• Générer des dictionnaires de paramètres et des conventions de nommage adaptés à votre documentation interne
• Itérer sur ce plan avec l’agent à mesure que vous affinez votre implémentation analytics

Cela crée une source de vérité partagée et vivante entre marketeurs, product managers, analystes et développeurs.

Que faire si mon analytics « ne fonctionne pas » ou si des événements ne se déclenchent pas ?

Vous pouvez décrire les symptômes (par ex. événements absents dans GA4, comptes de conversions incohérents, aperçu GTM sans tags déclenchés), et analytics-tracking vous guidera pour :

• Vérifier le Preview GTM pour le déclenchement des tags
• Contrôler les événements et paramètres dans le dataLayer
• Utiliser DebugView et les rapports temps réel de GA4
• Confirmer que les conversions sont correctement définies et reçoivent bien des données

La skill vous proposera ensuite des étapes de debug concrètes et des vérifications de configuration, en s’appuyant sur les guides de référence GA4 et GTM.