Le guide du tracking e-commerce pose les événements nécessaires. BigQuery devient utile lorsque les exports du commerce, des régies et du CRM doivent être rapprochés régulièrement. Il ne remplace pas le travail de réconciliation des chiffres : il le rend reproductible.

Modéliser les faits avant les tableaux de bord

Créez une table commandes avec identifiant stable, dates de création et paiement, devise et statut. Une table lignes de commande garde produit, variante, quantité, remise et coût produit selon la convention choisie. Les remboursements portent leur propre date et pointent vers la commande ou sa ligne. Les dépenses média conservent date, plateforme, compte et campagne. N'ajoutez pas mécaniquement une vente attribuée par une régie au chiffre d'affaires du back-office : c'est une lecture de la même transaction.

Définir les règles de rapprochement

Décidez si le chiffre d'affaires de novembre est celui des commandes passées en novembre, des paiements capturés en novembre ou des ventes après remboursements enregistrés pendant le mois. Les trois répondent à des questions différentes. Conservez les montants d'origine et une vue calculée ; documentez taxes, frais de port, remises et retours. Le plan UTM facilite les jointures marketing mais ne prouve pas à lui seul la causalité.

Rendre la fraîcheur visible

Pour chaque source, affichez dernière extraction réussie, dernière transaction reçue, nombre de lignes et éventuel retard. Une dépense à J−1 comparée à des commandes à J fausse les ratios. Un contrôle quotidien compare nombre de commandes et ventes nettes à la plateforme commerciale, puis dépenses aux factures ou rapports des régies. Mettez les écarts en file de correction au lieu de les masquer.

Gouverner les accès et les coûts

Séparez les vues agrégées des données identifiantes. Google Cloud permet de contrôler l'accès aux jeux de données et aux tables ; appliquez le minimum nécessaire. Partitionnez les tables volumineuses par date pertinente et filtrez les requêtes sur cette date pour maîtriser les volumes lus. Surveillez aussi les coûts de chargement, stockage et requêtes : un entrepôt utile doit coûter moins que les décisions qu'il améliore.

Questions fréquentes

BigQuery crée-t-il une source de vérité automatiquement ?

Non. L'entrepôt stocke et interroge les données, mais une règle métier doit définir ventes nettes, retours, dates et déduplication. Les écarts avec le back-office doivent être suivis.

Quelles tables créer en premier ?

Commandes, lignes de commande, remboursements et dépenses média suffisent pour un premier rapprochement. Ajoutez un dictionnaire des champs et la provenance de chaque ligne.

Quelle date utiliser pour rapprocher ventes et publicité ?

Conservez dates de commande, paiement, remboursement et dépense séparément. Choisissez ensuite une convention de reporting documentée, car les régies et le commerce n'utilisent pas toujours la même fenêtre.

Comment protéger les données clients ?

N'importez que les champs utiles, contrôlez les accès par rôle et séparez les données personnelles des vues marketing. Appliquez la durée de conservation et les règles internes de confidentialité.

On regarde vos chiffres ensemble ?

45 minutes, vos données sous les yeux, et une lecture de là où se cache la marge dans votre acquisition.

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