🔄 [Mis à jour en juin 2025]
Synthèse des meilleurs outils de web analytics en 2025
Puissant
Prédictif, intégré à Google Ads
Rapports personnalisés
Analyse multi-appareils
Dépendance à l’écosystème Google
Données stockées en Europe
Outil robuste pour les grandes entreprises
Courbe d’apprentissage plus longue que des solutions plus simples
Intégration avec Adobe Experience Cloud
Coût élevé
Visualisation des parcours utilisateurs
Courbe d’apprentissage pour les non-initiés
Interface simple et épurée
Pas d’analyse approfondie des utilisateurs
Interface intuitive
Moins adapté aux grandes entreprises
Fonctionnalités avancées : heatmaps, entonnoirs, etc.
Importation des données Google Analytics
Nécessite des compétences techniques pour l’auto-hébergement
Segmentation avancée
Courbe d’apprentissage
Bon pour les analyses de conversion
Moins actif en termes de développement
Auto-hébergeable
Fonctionnalités de base, open source
Peu de mises à jour Communauté réduite
Configuration sans code
Analyses rétroactives
En 2025, la donnée est plus que jamais le moteur de la performance digitale. Comprendre le comportement des utilisateurs, mesurer les performances d’un site ou d’une application, identifier les leviers d’optimisation : autant de défis cruciaux pour les entreprises dans un contexte numérique en perpétuelle évolution. C’est là qu’interviennent les outils de web analytics. Ces solutions permettent non seulement de collecter des données sur la navigation des visiteurs, mais aussi d’en tirer des enseignements précieux pour améliorer l’expérience utilisateur, augmenter les taux de conversion et piloter les décisions marketing.
Dans cet article, je vais passer en revue les 10 meilleurs outils web analytics de 2025, en analysant pour chacun leurs points forts, leurs limites, leur conformité RGPD, leur usage de l’intelligence artificielle, leur coût, et bien plus encore. Que vous soyez une startup, une PME ou une grande entreprise, vous y trouverez des solutions adaptées à vos besoins pour mieux exploiter vos données
Google Analytics (GA4)
Google Analytics 4 (GA4) est la dernière évolution de la plateforme d’analyse web de Google, succédant à Universal Analytics. Conçu pour répondre aux défis actuels en matière de confidentialité des données et de suivi multi-appareils, GA4 offre une approche centrée sur les événements, permettant une analyse plus granulaire du comportement des utilisateurs. C’est la solution analytics que j’utilisais le plus pendant mes années de consulting.
L’une des principales innovations de GA4 est sa capacité à suivre les interactions des utilisateurs sans dépendre exclusivement des cookies, s’adaptant ainsi aux restrictions croissantes en matière de confidentialité. Cette approche permet de collecter des données sur divers appareils et plateformes, offrant une vision unifiée du parcours utilisateur.
GA4 intègre également des fonctionnalités d’intelligence artificielle, fournissant des insights prédictifs tels que la probabilité de conversion ou de désabonnement. Ces prédictions aident les entreprises à anticiper les comportements des utilisateurs et à adapter leurs stratégies en conséquence.
L’interface utilisateur de GA4 a été repensée pour être plus intuitive, avec des tableaux de bord personnalisables et des rapports centrés sur les événements. Les utilisateurs peuvent ainsi créer des analyses sur mesure, adaptées à leurs besoins spécifiques.
En termes de conformité, bien que GA4 propose des outils pour aider à respecter le RGPD, son utilisation en Europe a été remise en question par certaines autorités de protection des données, notamment en Autriche et en France, en raison du transfert de données vers les États-Unis. Il est donc essentiel pour les entreprises européennes d’évaluer attentivement leur conformité lors de l’utilisation de GA4.
Piano Analytics (anciennement AT Internet)
Piano Analytics, anciennement connu sous le nom d’AT Internet, est une solution de web analytics conçue pour répondre aux besoins d’analyse de données avancée des entreprises soucieuses de la confidentialité et de la précision. Développé initialement par AT Internet, un acteur français historique de l’analytics depuis 1995, l’outil a été intégré au groupe Piano en 2021 pour combiner expertise européenne en analytics et puissance marketing unifiée.
Je trouve que l’un des grands atouts de Piano Analytics est sa conformité native au RGPD. En tant qu’acteur européen, la solution met l’accent sur la protection des données personnelles : hébergement des données exclusivement en Europe, documentation claire sur la gestion du consentement, et absence de transfert hors UE. Cela en fait une solution privilégiée par les administrations publiques, les médias et les entreprises fortement concernées par la conformité.
Sur le plan fonctionnel, Piano Analytics propose des tableaux de bord hautement personnalisables, une analyse en temps réel, une segmentation avancée des utilisateurs et des intégrations avec d’autres solutions marketing. La plateforme offre aussi une logique d’événements unifiée, permettant une collecte cohérente de la donnée, quel que soit le canal ou le support.
Concernant l’intelligence artificielle, Piano Analytics ne repose pas fortement sur l’IA, mais commence à intégrer certaines fonctionnalités de recommandation ou de prédiction en lien avec la data science. L’accent est cependant plus mis sur la qualité des données et l’ergonomie des rapports que sur l’automatisation intelligente des analyses.
Adobe Analytics
Adobe Analytics est une solution de web analytics robuste et complète développée par Adobe Systems. Faisant partie de la suite Adobe Experience Cloud, elle est conçue pour répondre aux besoins des grandes entreprises qui souhaitent suivre, analyser et optimiser le parcours client sur l’ensemble des canaux numériques. Adobe Analytics est aujourd’hui l’un des outils les plus puissants du marché, avec une capacité impressionnante à traiter des volumes massifs de données.
Son interface Analysis Workspace permet aux analystes de manipuler les données en glisser-déposer, de créer des segments complexes, d’examiner des entonnoirs de conversion, ou encore de mesurer l’impact de campagnes marketing multi-sources. Elle s’intègre parfaitement avec les autres outils de l’écosystème Adobe, tels que Adobe Target (personnalisation) ou Adobe Campaign (emailing).
L’un des éléments distinctifs de la plateforme est son intégration avec Adobe Sensei, le moteur d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique d’Adobe. Sensei permet d’ajouter des couches d’analyse prédictive, de détection automatique d’anomalies ou encore de recommandations intelligentes, rendant les données exploitables à un niveau stratégique.
Concernant le RGPD, la situation est plus nuancée. Bien qu’Adobe propose des options de configuration conformes au RGPD (anonymisation, consentement, etc.), les données sont souvent hébergées aux États-Unis, ce qui peut poser des problèmes pour les entreprises européennes les plus strictes en matière de protection des données. Des solutions d’hébergement local existent, mais elles nécessitent des démarches contractuelles supplémentaires.
Amplitude
Amplitude est une plateforme d’analyse produit et comportementale conçue pour permettre aux équipes produit, data et marketing de mieux comprendre leurs utilisateurs. Elle se focalise principalement sur les produits numériques, applications, SaaS, plateformes e-commerce et se distingue par sa capacité à suivre les comportements utilisateurs en profondeur, notamment grâce aux analyses de cohorte, aux entonnoirs de conversion, aux événements personnalisés et à la rétention.
L’un des aspects clés d’Amplitude est sa capacité à analyser le « product usage », c’est-à-dire l’usage réel d’un produit ou service par les utilisateurs : quelles fonctionnalités sont les plus utilisées, à quels moments les utilisateurs décrochent, quels parcours mènent à la conversion ou à la fidélisation. Ces analyses permettent d’optimiser en continu le cycle de vie utilisateur.
Amplitude propose une gamme complète de fonctionnalités d’intelligence artificielle, notamment via Amplitude Predict, qui utilise des modèles de machine learning pour anticiper les comportements futurs (ex : prédire la probabilité de churn ou d’achat). Ces fonctionnalités aident les équipes à prendre des décisions plus rapidement et à prioriser les bonnes actions produit.
Concernant le RGPD, Amplitude est une entreprise américaine. Bien que des efforts aient été faits pour permettre une conformité (via des outils de consentement, anonymisation, etc.), les données sont majoritairement stockées aux États-Unis, ce qui peut soulever des objections pour les clients européens. Amplitude a mis en place des clauses contractuelles types (SCC), mais je pense que cela reste insuffisant pour les organisations les plus rigoureuses.
Plausible Analytics
Plausible Analytics est une solution d’analyse web open source, axée sur la confidentialité, lancée en 2019. Conçue pour être une alternative légère et respectueuse de la vie privée à Google Analytics, Plausible ne utilise pas de cookies et ne collecte aucune donnée personnelle identifiable. Toutes les données sont hébergées sur des serveurs situés dans l’Union européenne, garantissant ainsi une conformité stricte au RGPD.
L’interface de Plausible est épurée et intuitive, offrant des statistiques essentielles telles que le nombre de visiteurs, les pages vues, la durée des sessions et les sources de trafic. Bien que minimaliste, elle permet de suivre les conversions et les campagnes marketing de manière efficace. Plausible propose également une API pour l’exportation des données et des intégrations avec divers outils tiers.
En tant que logiciel open source, Plausible offre la possibilité d’être auto-hébergé, offrant ainsi un contrôle total sur les données. Cette transparence renforce la confiance des utilisateurs soucieux de la confidentialité.
Fathom Analytics
Fathom Analytics est une solution d’analyse web axée sur la confidentialité, lancée en 2018. Elle vise à offrir des statistiques essentielles sans compromettre la vie privée des utilisateurs. Fathom ne utilise pas de cookies et ne collecte aucune donnée personnelle identifiable, garantissant ainsi une conformité totale au RGPD.
L’interface de Fathom est conçue pour être simple et directe, fournissant des informations clés telles que le nombre de visiteurs, les pages vues, les sources de trafic et les événements personnalisés. La solution est hébergée sur des serveurs situés dans l’Union européenne, assurant ainsi la souveraineté des données.
Fathom propose une API pour l’intégration avec d’autres outils et offre une documentation complète pour faciliter la mise en œuvre. Bien qu’elle ne propose pas de fonctionnalités avancées comme l’analyse de cohortes ou les entonnoirs de conversion, je trouve que Fathom est idéale pour les utilisateurs recherchant une solution simple et respectueuse de la vie privée.
Matomo (anciennement Piwik)
Matomo est une solution d’analyse web open source, lancée en 2007 sous le nom de Piwik. Elle est conçue pour offrir une alternative complète à Google Analytics, avec un accent particulier sur la confidentialité et la propriété des données. Matomo peut être auto-hébergé ou utilisé via une offre cloud, offrant ainsi une flexibilité en termes de déploiement.
Matomo propose une large gamme de fonctionnalités, notamment l’analyse en temps réel, le suivi des objectifs, l’analyse des entonnoirs, les cartes de chaleur, l’enregistrement des sessions, les tests A/B et des rapports personnalisés. La plateforme est hautement personnalisable grâce à un système de plugins et à une API robuste.
En matière de conformité au RGPD, Matomo est reconnu pour ses solides garanties en matière de confidentialité. La solution permet l’anonymisation des données, le respect du paramètre « Do Not Track » et offre un gestionnaire RGPD intégré. Elle est recommandée par la CNIL comme outil pouvant être utilisé sans consentement préalable dans certaines configurations.
Bien que Matomo ne propose pour l’instant pas de fonctionnalités basées sur l’intelligence artificielle, sa richesse fonctionnelle en fait une solution robuste pour les organisations soucieuses de la confidentialité.
Mixpanel
Mixpanel est une plateforme d’analyse comportementale axée sur les produits numériques, lancée en 2009. Elle permet aux équipes produit et marketing de comprendre en profondeur le comportement des utilisateurs, d’optimiser la rétention et d’améliorer l’engagement grâce à des analyses détaillées des parcours utilisateurs, des entonnoirs de conversion et des cohortes.
Mixpanel se distingue par sa capacité à fournir des insights exploitables en temps réel, facilitant ainsi la prise de décision rapide. Elle offre également des fonctionnalités d’apprentissage automatique pour prédire les comportements futurs des utilisateurs.
En matière de conformité au RGPD, Mixpanel propose des fonctionnalités dédiées, telles que l’anonymisation des données, le respect du paramètre « Do Not Track » et la possibilité de stocker les données dans l’Union européenne via son programme de résidence des données.
Kissmetrics
Kissmetrics est une plateforme d’analyse comportementale axée sur le suivi des utilisateurs individuels tout au long de leur parcours client. Conçue pour les entreprises en ligne, elle offre des insights détaillés sur les actions des utilisateurs, permettant ainsi d’optimiser les taux de conversion et la rétention.
Contrairement à des outils comme Google Analytics qui se concentrent sur les sessions, Kissmetrics suit les individus, offrant une vue plus granulaire du comportement des utilisateurs. Cela permet aux entreprises de comprendre précisément comment les utilisateurs interagissent avec leur site ou application, et d’identifier les points de friction dans le parcours client.
En termes de conformité au RGPD, Kissmetrics affirme être conforme depuis le 31 mars 2018. Elle propose des fonctionnalités telles que la suppression des données des utilisateurs et le respect des signaux « Do Not Track ». Cependant, étant une entreprise basée aux États-Unis, des préoccupations subsistent quant au transfert de données hors de l’Union européenne.
Kissmetrics intègre également des fonctionnalités d’intelligence artificielle via son agent KissAI. Je trouve cet agent très intéressant car il analyse des milliards de points de données pour fournir des insights en temps réel, identifier des tendances et prédire des comportements futurs, aidant ainsi les entreprises à prendre des décisions éclairées.
Open Web Analytics (OWA)
Open Web Analytics est une solution d’analyse web open source qui permet aux utilisateurs de suivre et d’analyser le comportement des visiteurs sur leurs sites web. Écrit en PHP et utilisant une base de données MySQL, OWA peut être auto-hébergé, offrant ainsi un contrôle total sur les données collectées.
OWA offre des fonctionnalités telles que le suivi des pages vues, des clics, des conversions, ainsi que des cartes de chaleur et des enregistrements de sessions. Il prend en charge l’intégration avec des plateformes populaires comme WordPress et MediaWiki, facilitant ainsi son déploiement pour les utilisateurs de ces systèmes.
En matière de conformité au RGPD, OWA, étant auto-hébergé, permet aux utilisateurs de contrôler entièrement leurs données, ce qui facilite le respect des réglementations en matière de confidentialité. Cependant, cela dépend de la manière dont l’utilisateur configure et gère l’outil.
Je crois que OWA ne propose toujours pas de fonctionnalités basées sur l’intelligence artificielle, se concentrant plutôt sur des analyses traditionnelles.
Heap Analytics (Contentsquare)
Heap Analytics, appartenant à Contentquare, est une plateforme d’analyse comportementale qui se distingue par sa capacité à capturer automatiquement toutes les interactions des utilisateurs sans nécessiter de balisage manuel. Cela inclut les clics, les soumissions de formulaires, les vues de pages, et plus encore, offrant ainsi une vue complète du comportement des utilisateurs.
Cette approche permet aux équipes produit et marketing d’analyser rétroactivement les données, même si des événements spécifiques n’ont pas été définis à l’avance. Heap propose également un éditeur visuel pour faciliter la création de rapports et l’analyse des données sans compétences techniques approfondies.
En matière de conformité au RGPD, Heap met en œuvre des fonctionnalités telles que l’anonymisation des IP, la gestion du consentement des utilisateurs et la suppression des données sur demande. Cependant, étant une entreprise américaine, des préoccupations peuvent exister concernant le transfert de données hors de l’Union européenne.
Heap intègre également des fonctionnalités d’intelligence artificielle, notamment via son assistant AI CoPilot, qui aide les utilisateurs à poser des questions en langage naturel et à obtenir des insights pertinents. Les données envoyées à OpenAI sont limitées aux métadonnées et n’incluent pas d’informations personnelles identifiables.
Un outil de web analytics est un logiciel ou une plateforme qui permet de collecter, mesurer, analyser et interpréter les données issues du comportement des utilisateurs sur un site internet, une application mobile ou tout autre support numérique. Il sert principalement à comprendre comment les visiteurs interagissent avec un site, d’où ils viennent, quelles pages ils consultent, combien de temps ils y passent, et ce qu’ils y font (clics, formulaires, conversions, abandons, etc.). Ces outils permettent aux propriétaires de sites, aux équipes marketing, aux développeurs et aux décideurs d’évaluer la performance de leur présence en ligne et d’identifier des leviers d’optimisation.
La base du fonctionnement repose sur des scripts de suivi (ou balises) intégrés aux pages web. Ces scripts recueillent automatiquement des informations telles que l’adresse IP, le type d’appareil utilisé, la localisation approximative de l’utilisateur, le parcours sur le site, etc. Certains outils peuvent également suivre des événements personnalisés comme les téléchargements, les clics sur un bouton spécifique, ou encore les transactions e-commerce. À partir de ces données, des tableaux de bord et des rapports sont générés, facilitant la prise de décision fondée sur des indicateurs clés de performance (KPI).
Outre les usages purement analytiques, ces plateformes sont souvent intégrées dans des stratégies de marketing digital : elles permettent de mesurer l’efficacité des campagnes, de comprendre le retour sur investissement (ROI), d’identifier les canaux d’acquisition les plus performants et d’ajuster les budgets en conséquence. L’objectif ultime est d’améliorer l’expérience utilisateur et les taux de conversion, en se basant sur des données réelles plutôt que sur des hypothèses.
Certains outils sont centrés sur la confidentialité, comme Plausible ou Fathom, et respectent strictement les réglementations comme le RGPD, en ne collectant pas ou peu de données personnelles. D’autres, comme Google Analytics ou Adobe Analytics, offrent des fonctionnalités avancées mais peuvent poser des questions en termes de souveraineté des données. Les solutions open source (Matomo, OWA) permettent quant à elles un contrôle total sur les données, au prix d’une complexité technique plus importante. En somme, un outil de web analytics est indispensable pour tout projet numérique souhaitant mesurer, comprendre et améliorer ses performances en ligne de manière structurée et stratégique.
Les outils de web analytics se déclinent en plusieurs types selon leur approche, leur profondeur analytique, leur architecture (hébergée ou auto-hébergée), ou encore leur objectif métier. Le premier grand type est celui des outils d’analyse de trafic généralistes, comme Google Analytics, Matomo ou Adobe Analytics. Ils permettent de mesurer les visites, les pages vues, le taux de rebond, la durée moyenne des sessions, les sources de trafic, etc. Ces outils sont souvent utilisés par les marketeurs pour surveiller l’audience globale du site et suivre les campagnes.
Un second type est constitué des outils d’analyse comportementale, tels que Mixpanel, Amplitude ou Heap. Ces solutions se focalisent sur le suivi des utilisateurs individuels et des événements. Plutôt que de se limiter à des statistiques agrégées, elles analysent les parcours utilisateurs, les entonnoirs de conversion, les cohortes, et permettent d’identifier les frictions dans les parcours. Très prisés dans les équipes produit et les startups, ces outils sont souvent dotés de capacités de visualisation avancée.
Ensuite, on retrouve les outils orientés respect de la vie privée, tels que Plausible, Fathom ou Simple Analytics. Ceux-ci ne utilisent pas de cookies, ne collectent pas d’informations personnelles et sont souvent open source ou auto-hébergés. Ils répondent aux attentes des sites soucieux de la conformité au RGPD ou de l’éthique numérique. Ces outils fournissent des métriques simplifiées mais suffisantes pour la plupart des usages éditoriaux ou informatifs.
Un autre type d’outils regroupe les plateformes complètes d’attribution marketing et d’analyse ROI, comme Kissmetrics ou Piano Analytics. Elles croisent les données comportementales avec des données CRM, permettent d’identifier les utilisateurs connus, de segmenter finement, et de calculer précisément la contribution de chaque canal d’acquisition. Elles sont souvent utilisées par les grandes entreprises ou les services data pour piloter le budget marketing.
Enfin, on distingue aussi les outils d’analyse qualitative, comme Hotjar, FullStory ou Clarity, qui se concentrent sur la compréhension fine de l’expérience utilisateur via des enregistrements de sessions, des cartes de chaleur, des sondages ou des feedbacks en direct. Ces outils complètent les données quantitatives en apportant une dimension émotionnelle et ergonomique.
Chaque type d’outil répond à des objectifs différents : connaissance globale de l’audience, amélioration du produit, conformité RGPD, optimisation marketing ou expérience utilisateur. Dans de nombreux cas, les entreprises utilisent plusieurs outils en parallèle pour couvrir l’ensemble de ces dimensions.
L’intelligence artificielle (IA) est en train de transformer en profondeur le domaine du web analytics. Traditionnellement, l’analyse de données nécessitait une expertise technique pour paramétrer des rapports, interpréter les résultats et tirer des recommandations. Avec l’IA, une nouvelle génération d’outils et de fonctionnalités permet de simplifier ces étapes, d’automatiser l’analyse et de générer des insights en temps réel, sans intervention humaine directe. Elle agit comme un assistant intelligent, capable de trier, corréler, prédire et même conseiller à partir de vastes volumes de données.
L’un des apports majeurs de l’IA est la détection automatique d’anomalies. Elle permet par exemple d’identifier une baisse soudaine de trafic sur une page stratégique, une hausse inattendue de taux de rebond, ou des problèmes techniques, sans que l’analyste ait besoin de les rechercher activement. Ces alertes proactives évitent des pertes de performance et permettent des réactions rapides.
L’IA améliore aussi la segmentation dynamique des utilisateurs. Alors qu’une segmentation classique repose sur des critères définis manuellement (âge, canal d’acquisition, appareil…), les modèles d’apprentissage automatique peuvent identifier des segments d’utilisateurs ayant des comportements similaires sans a priori humain. Cela permet de personnaliser les expériences, de mieux cibler les campagnes marketing, et d’améliorer la fidélisation.
Un autre domaine en pleine expansion est celui de l’analyse prédictive. Grâce à l’IA, les plateformes peuvent anticiper le comportement des visiteurs : qui est susceptible de se désengager, d’acheter, de revenir ou de recommander un produit. Ces prédictions permettent d’optimiser l’allocation des ressources marketing et de prendre des décisions plus informées. Par exemple, Google Analytics 4 et couplée à des plateformes comme Google BigQuery, permet d’automatiser l’analyse de grandes quantités de données comportementales et d’en extraire des insights prédictifs en temps réel, facilitant ainsi une prise de décision plus rapide, ciblée et fondée sur des faits.
L’IA joue également un rôle dans la visualisation automatique et la génération de rapports intelligents. Des assistants conversationnels comme ceux de Mixpanel ou Heap permettent de poser des questions en langage naturel (“Quels produits performent le mieux ce mois-ci ?”) et d’obtenir instantanément des graphiques et des insights pertinents. Cela rend les données accessibles à un plus grand nombre de collaborateurs, au-delà des seuls analystes.
Enfin, l’IA contribue à la maîtrise de la donnée en contexte réglementaire. Elle peut être utilisée pour automatiser l’anonymisation des données, détecter des données sensibles, et auditer les flux d’information. Cela facilite la conformité au RGPD, au CCPA ou à d’autres réglementations.
Ainsi, l’IA dans le web analytics permet non seulement de gagner du temps et de la précision, mais aussi d’augmenter la capacité des organisations à exploiter stratégiquement leurs données. Elle ouvre la voie à une analytique proactive, démocratisée, et orientée vers la décision, en phase avec les enjeux de performance, d’éthique et d’expérience utilisateur.
Les outils de web analytics sont devenus indispensables pour toute organisation souhaitant développer sa stratégie numérique de manière efficace et mesurable. En 2025, la tendance est à la personnalisation de l’analyse, à la transparence en matière de données, et à l’automatisation via l’intelligence artificielle. Chaque solution présentée dans cet article répond à des besoins spécifiques : certaines sont orientées performance marketing, d’autres privilégient la confidentialité ou la simplicité d’usage. Je crois que le choix d’un outil ne doit donc pas seulement se baser sur ses fonctionnalités, mais aussi sur sa capacité à s’intégrer dans votre écosystème, à respecter les réglementations, et à vous fournir des insights vraiment actionnables. En identifiant les avantages et inconvénients de chaque plateforme, vous êtes désormais mieux armé pour faire un choix éclairé. L’analyse des données n’est plus un luxe, c’est un levier stratégique majeur pour croître de façon durable et intelligente.
Qu’est-ce qu’un outil web analytics ?
C’est un logiciel qui permet de mesurer, analyser et visualiser les comportements des visiteurs sur un site web ou une application.
Pourquoi est-il important d’utiliser un outil web analytics en 2025?
Parce que la concurrence est forte et que seules les entreprises qui comprennent leurs utilisateurs peuvent optimiser leur stratégie digitale efficacement.
Quelle est la différence entre un outil comme Google Analytics et Matomo ?
Google Analytics est puissant mais basé aux États-Unis, tandis que Matomo est open source, auto-hébergé et plus orienté vers la confidentialité des données.
Est-ce que tous les outils présentés sont conformes au RGPD ?
La plupart le sont ou proposent des fonctionnalités pour l’être, mais cela dépend aussi de la manière dont ils sont configurés par l’utilisateur.
En quoi l’intelligence artificielle améliore-t-elle les outils web analytics ?
Elle permet d’automatiser l’analyse, d’identifier des tendances ou des anomalies, et de proposer des recommandations prédictives basées sur le comportement utilisateur.
Dois-je utiliser plusieurs outils web analytics en même temps ?
Cela dépend de vos besoins : certains outils sont complémentaires, notamment pour croiser données quantitatives et qualitatives ou allier performance et respect de la vie privée.
