Refonte complète de la stack MarTech, migration Google Analytics 4, Tag Manager et automation marketing pour une scale-up B2B. Résultat : +53 % de ROAS, vision unifiée du parcours client et base saine pour de futurs cas d’usage IA marketing.
SaaS B2B / HR Tech
Spécialiste MarTech & Data
9 mois
Marketing, Sales, Data, agence media
GA4, Google Tag Manager, HubSpot, CRM, outils d'ads
Une scale-up B2B en forte croissance avec un budget media conséquent, mais une mesure marketing fragmentée : outils non synchronisés, suivi GA4 partiel, peu de visibilité sur le vrai coût d’acquisition client, et difficulté à prouver la rentabilité des canaux.
L’objectif : clarifier la data marketing, fiabiliser les mesures, optimiser le ROAS et préparer le terrain pour des scénarios d’IA marketing (scoring, recommandations, automatisations avancées).
Unifier les données (site, CRM, outils d’ads, marketing automation), fiabiliser la collecte GA4 & Tag Manager, aligner marketing et sales sur des KPI communs, et mettre en place des automatisations sans dégrader la qualité des leads.
Audit de la stack existante (GA/GA4, GTM, CRM, marketing automation), inventaire des tags, des événements, des doublons, et des écarts de données entre les outils. Cartographie du parcours client (du clic à la signature) et définition des KPI cibles et de leur mode de calcul.
Mise en place d’une implémentation GA4 structurée via Tag Manager (événements, conversions, paramètres personnalisés), création de vues de reporting claires pour marketing & direction, vérification de la qualité des données (cohérence avec CRM et outils d’ads).
Mise en place de scénarios d’automation marketing (lead nurturing, scoring simple, relances ciblées), synchronisation CRM ↔ MarTech, construction de dashboards pour suivre le ROAS par canal/campagne. Identification de segments à haut potentiel pour de futurs cas d’usage IA (scoring avancé, recommandations, lookalike).
ROAS : +53 % de ROAS moyen sur les principales campagnes payantes.
Visibilité : vision complète du parcours (de la source au closing) et du coût par opportunité réelle.
Data : base propre pour construire des cas d’usage IA (scoring, recommandations, modèles prédictifs).
Alignement : marketing, sales et direction partagent les mêmes KPI et dashboards.
Temps gagné : moins de reporting manuel, plus d’analyse et d’optimisation.
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