Discrepancies en données

Comprendre pourquoi les chiffres analytiques diffèrent entre les plateformes et comment réconcilier les discrepancies.

Pourquoi les nombres diffèrent

Aucun deux outils analytiques n'affichent exactement les mêmes chiffres. C'est normal et attendu en raison de:

1. Méthodologies différentes
2. Mécanismes de suivi différents
3. Définitions de métriques différentes
4. Filtrage et traitement différents

Zenovay vs Google Analytics

Différences communes

Métrique	Zenovay	Google Analytics
Visiteurs uniques	ID first-party (ou ID en mémoire sans cookie) + hash salé quotidiennement	Cookie Client ID
Sessions	30-min d'inactivité	30-min + minuit
Taux de rebond	Page unique + <10s	Pageview unique
Pages vues	Tous les chargements	Échantilloné (gratuit)

Zenovay n'utilise jamais le fingerprinting du navigateur. Quand le mode sans cookie est activé, les visiteurs sont identifiés par un ID limité à la fenêtre qui vit uniquement en mémoire dans l'onglet actuel, et le serveur déduplique avec un hash SHA-256 salé quotidiennement. Avec les cookies activés, un cookie first-party est utilisé à la place. Dans tous les cas, l'identifiant est unique pour vous — il n'y a pas de fingerprint multi-sites.

Pourquoi Zenovay affiche moins de visiteurs

1. Filtrage des bots:

• Zenovay filtre les bots connus et le trafic automatisé à l'ingestion
• GA peut compter certains trafics de bots que Zenovay exclut
• Un filtrage de bot plus strict signifie moins de "visiteurs" dans Zenovay

2. Outils de confidentialité:

• Taux de blocage de script différents
• Le script léger de Zenovay se charge plus souvent
• Mais certains bloqueurs ciblent toutes les analyses

3. Apps une seule page:

• Les pageviews virtuels peuvent être configurés différemment
• Vérifiez la configuration du suivi SPA sur les deux

Pourquoi Zenovay affiche plus de visiteurs

1. Bloqueurs de publicités:

• Le suivi first-party de Zenovay évite de nombreux bloqueurs
• GA est bloqué par défaut dans certains navigateurs

2. Consentement aux cookies:

• GA nécessite des cookies en mode strict
• Zenovay peut suivre sans cookies

3. Échantillonnage:

• GA Free échantillonne les données à volumes élevés
• Zenovay compte chaque visite

Réconcilier les différences

Attendez-vous à une variance de 10-30% comme normal. Pour minimiser:

1. Assortir exactement les plages de dates

   • Inclure les considérations de fuseau horaire
   • Utiliser les mêmes dates de début/fin

2. Comparer les mêmes métriques

   • "Utilisateurs" vs "Visiteurs uniques"
   • Les définitions de "Sessions" diffèrent

3. Vérifier les filtres

   • Les deux excluent le trafic interne?
   • Mêmes filtres géographiques?

Différences de nombre de sessions

Qu'est-ce qu'une session?

Zenovay:

• Commence: Premier pageview
• Se termine: 30 min d'inactivité OU fermeture du navigateur
• Pas de division à minuit

Google Analytics:

• Commence: Première interaction
• Se termine: 30 min d'inactivité OU minuit OU changement de campagne
• Se divise à minuit

Pourquoi les sessions diffèrent

Scénario exemple:

• Utilisateur visite à 23h45
• Reste jusqu'à 00h15
• Activité continue unique

Zenovay: 1 session GA: 2 sessions (séparé à minuit)

Aligner les sessions

Lors de la comparaison:

1. Comparez les jours complets, pas partiels
2. Tenez compte des divisions à minuit
3. Comparez les moyennes sur 7 jours, pas les jours uniques

Différences de taux de rebond

Définitions

Zenovay:

• Visite sur page unique
• Moins de 10 secondes
• Pas de clics ou scrolls

Google Analytics:

• Session unique pageview
• Pas de exigence de temps
• Pas d'exigence d'interaction

Pourquoi Zenovay affiche souvent un taux de rebond inférieur

La définition de Zenovay est plus stricte:

• Lire le contenu = pas un rebond
• Scroller = pas un rebond
• Cliquer partout = pas un rebond

Exemple:

• Utilisateur arrive, lit pendant 2 minutes, part
• Zenovay: Pas un rebond (engagé)
• GA: Rebond (pageview unique)

Différences de pageviews

Méthodes de comptage

Zenovay:

• Chaque chargement de page compté
• Dédupliquage côté client + serveur
• Traitement en temps réel

Google Analytics (gratuit):

• Échantillonné à haut volume
• Traitement basé sur la session
• Peut avoir des délais de comptage

Considérations SPA

Pour les apps une seule page:

// Assurez-vous que les deux suivent les pageviews virtuels
// Zenovay
zenovay('page');

// GA
gtag('config', 'GA_ID', {'page_path': '/new-page'});

Différences de données géographiques

Géolocalisation IP

Les différents fournisseurs donnent des résultats différents:

• MaxMind vs IP2Location vs personnalisé
• Fréquence des mises à jour de base de données
• Détection VPN/proxy

Problèmes courants:

• Pays habituellement exact
• Ville peut varier 10-20%
• Les IPs mobiles souvent mauvais emplacement

Comparer au niveau du pays

Pour une comparaison valide:

• Utiliser les données au niveau du pays
• Attendre des variations de données de ville
• Ne pas comparer les nombres exacts

Données en temps réel vs traitées

Traitement des données

Zenovay:

• Affichage en temps réel
• Disponibilité immédiate
• Comptages en direct

Google Analytics:

• Délai de traitement (4-24 heures)
• La vue en temps réel est séparée
• Les chiffres finaux peuvent changer

Quand comparer

Comparer après que les deux aient finalisé:

• Attendre 24-48 heures après la fin de la période
• Ne pas comparer le temps réel au traité
• Les chiffres GA peuvent s'ajuster au fil du temps

Différences de conversion/objectif

Correspondance d'objectifs

Les objectifs peuvent différer en raison de:

• Règles de correspondance d'URL
• Définitions d'événements
• Fenêtres d'attribution

Vérifiez:

Zenovay: Correspondance exacte "/thank-you"
GA:      Contient "thank-you"

Modèles d'attribution

Attribution de conversion:

Modèle	Zenovay	GA
Par défaut	Dernier clic	Piloté par données
Alternative	Premier clic	Premier/dernier/linéaire, etc.

Zenovay rapporte l'attribution source comme dernier clic par défaut, avec premier clic disponible où le tableau de bord offre un commutateur de modèle. Le modèle piloté par données de GA distribue les crédits différemment, donc les comptages de sources de conversion ne correspondront pas un à un.

Différences de sources de trafic

Gestion d'UTM

Les deux utilisent des paramètres UTM mais peuvent:

• Parser différemment
• Stocker les casses différemment
• Gérer les données manquantes différemment

Standardiser les UTMs:

Utiliser: utm_source=google
Pas: utm_source=Google, GOOGLE, google.com

Détection du référent

Différences dans:

• Définition du trafic direct
• Disponibilité du header Referrer
• Renvoi SSL/non-SSL

Comment enquêter

Comparaison étape par étape

1. Exporter les deux ensembles de données

   • Même plage de dates
   • Même fuseau horaire
   • Données brutes si possible

2. Comparer d'abord les totaux

   • Calculer la différence de pourcentage
   • 10-30% est normal

3. Approfondir les détails

   • Quels jours diffèrent le plus?
   • Quelles pages diffèrent?
   • Quelles sources diffèrent?

4. Vérifier les configurations

   • Les deux excluent le même trafic?
   • Les deux suivent les mêmes pages?
   • Les deux utilisent les mêmes événements?

Utiliser le mode déboguer

Activer le débogage sur les deux:

Zenovay:

<script data-debug="true" ...></script>

Vérifier la console du navigateur:

• Les deux se déclenchent sur les mêmes actions?
• Les deux reçoivent les mêmes données?
• Des erreurs sur l'une ou l'autre?

Variance attendue

Plages normales

Métrique	Variance attendue
Pageviews	5-15%
Visiteurs uniques	10-30%
Sessions	15-25%
Taux de rebond	5-20% de différence
Conversions	10-20%

Quand s'inquiéter

Enquêter si:

• Variance > 50%
• Changement soudain de la variance
• Les tendances vont dans des directions opposées
• L'une affiche 0 données

Meilleures pratiques

Choisir une source de vérité

1. Choisir une plateforme comme primaire
2. Utiliser pour les décisions commerciales
3. Garder l'autre pour la validation

Documenter les différences

Suivre les différences connues:

• Taux de filtrage des bots
• Différences de taux de consentement
• Différences de configuration technique

Se concentrer sur les tendances

Plus fiable que les nombres absolus:

• Changement semaine après semaine
• Croissance mois après mois
• Modèles saisonniers

Les deux devraient montrer des tendances similaires même si les nombres absolus diffèrent.

Contacter le support

Si la variance semble incorrecte, envoyez un email à [email protected] avec:

1. Captures d'écran des deux plates-formes
2. La plage de dates exacte et le fuseau horaire comparé
3. Les métriques spécifiques qui diffèrent
4. Tout changement récent apporté à votre configuration de suivi

Prochaines étapes

• Comprendre les métriques
• Visiteurs uniques expliqués
• Problèmes de données manquantes