Pour la plupart des agences, la donnée commence comme un atout avant de devenir progressivement un sujet plus complexe à maîtriser.
Les premiers rapports issus de Google Analytics, Ads Manager ou quelques fichiers Excel suffisent tant que les volumes restent raisonnables et que les clients utilisent des canaux assez similaires.
Avec la croissance, les choses se compliquent : les dashboards ralentissent, certaines métriques deviennent difficiles à suivre, et les équipes passent davantage de temps à faire fonctionner les rapports qu’à analyser les résultats.
Cette perte d’efficacité finit par rejaillir sur les clients : délais plus longs, KPIs parfois incohérents, explications répétées. Peu à peu, la qualité de service s’en ressent.
L’objectif est ici de comprendre comment une architecture BI adaptée peut accompagner l’évolution de votre agence et sécuriser la cohérence de vos données, même lorsque les volumes augmentent rapidement.
Pourquoi les outils analytics classiques ne suffisent plus aux agences marketing
Du reporting simple à une BI pensée pour l’échelle
La plupart des agences s’appuient d’abord sur les dashboards natifs : GA4, Ads Manager, HubSpot… Ces outils sont conçus pour offrir une lecture rapide de la performance.
Mais lorsqu’une agence multiplie les clients, diversifie les plateformes et personnalise davantage ses indicateurs, cette configuration montre ses limites. Les équipes doivent jongler entre exports, corrections manuelles et ajustements d’intégrations, souvent en collaboration avec l’IT.
La croissance entraîne également l’ajout de nouveaux outils (connecteurs, ETL, plateformes de visualisation). Chaque ajout augmente la complexité opérationnelle et la dépendance technique. Une simple interruption d’API peut immobiliser une partie du reporting, générer des retards, et mobiliser inutilement les équipes.
Le coût organisationnel de la fragmentation
Lorsque chaque client utilise des formats différents ou des rythmes d’actualisation propres à son écosystème, les analystes passent de plus en plus de temps à harmoniser les données. Certaines incohérences récurrentes, dates décalées, IDs différents, définitions d’indicateurs variables, deviennent des irritants quotidiens.
Ce temps passé sur la maintenance réduit mécaniquement la capacité d’analyse. L’agence finit par investir davantage d’énergie dans la gestion du stack que dans l’exploitation métier des données.
À ce stade, ajouter un nouvel outil ne règle plus le problème. Le véritable enjeu est de repenser l’architecture pour permettre une croissance sans dégradation de la qualité.
L’exemple MO&JO
L’agence marketing MO&JO illustre bien les difficultés rencontrées par des organisations qui atteignent un certain niveau de maturité.
Son stack reposait initialement sur Supermetrics pour l’extraction, Dataiku pour la transformation et Looker pour la visualisation. Une combinaison solide, mais qui demandait un effort croissant à mesure que les besoins se multipliaient.
Les équipes devaient régulièrement ajuster les pipelines, absorber les variations des APIs et gérer la duplication des dashboards pour chaque nouveau client. Le résultat : un ensemble performant mais exigeant, qui mobilisait beaucoup de temps interne et complexifiait la maintenance.
« Nos équipes conçoivent des campagnes marketing sur mesure, nous avions donc besoin d’un outil de reporting à la fois robuste et facile à gérer pour une petite équipe Data au sein d’une agence de taille moyenne. Notre stack (Supermetrics + Dataiku + Looker) était devenu trop coûteux et ne nous permettait pas de gérer les données comme nous le souhaitions. »
Jocelyn Confrère, CTO de MO&JO
L’enjeu pour MO&JO n’était pas lié à la qualité des outils pris individuellement, mais à l’effort nécessaire pour maintenir la cohérence entre eux. Lorsque l’harmonisation du stack commençait à prendre le pas sur l’analyse, il est devenu nécessaire d’opter pour une architecture plus intégrée.
La migration vers un environnement BI unifié a permis de regrouper extraction, transformation et visualisation, de réduire significativement la maintenance et d’améliorer la stabilité globale du reporting.
« Travailler avec des données marketing est souvent plus complexe qu’il n’y paraît. Entre la diversité des sources, la nécessité de respecter des règles de nommage spécifiques, les exigences des clients et les contraintes de temps, nous avions besoin d’un outil complet, flexible et accessible. Avec ClicData, j’ai enfin trouvé une solution réellement adaptée aux réalités techniques d’une petite agence, un outil qui facilite la centralisation, le traitement et la diffusion des données. »
Jocelyn Confrère, CTO de MO&JO
Ce cas met en évidence la nécessité pour certaines agences d’opter pour une approche plus unifiée lorsqu’elles atteignent un certain niveau de complexité opérationnelle.
Le tournant : quand votre agence a vraiment besoin de BI
À un certain moment, les optimisations ponctuelles n’apportent plus les gains attendus. Le besoin n’est plus un “outil de plus”, mais une vision plus structurée de l’architecture data.
La BI devient alors une infrastructure composée de plusieurs briques indispensables : stockage, transformation, automatisation, gouvernance et visualisation. Lorsqu’elles fonctionnent ensemble, elles soutiennent naturellement la montée en charge.
Les fondations techniques d’une BI conçue pour l’échelle
Centraliser avant de visualiser
Une architecture BI scalable repose d’abord sur un espace unique, data warehouse ou data lake, qui harmonise les données clients.
C’est ici que les indicateurs avancés peuvent être définis de façon centralisée, garantissant leur cohérence dans tous les rapports.
Stack intégré vs stack fragmenté
Un stack composé de plusieurs outils spécialisés peut être très performant, mais nécessite des ressources dédiées pour être orchestré correctement.
À l’inverse, un environnement BI intégré simplifie les diagnostics, réduit la dépendance à l’IT et limite les risques d’incohérence.
Pour une agence mid-market, cette simplicité opérationnelle peut représenter un gain significatif en temps et en fiabilité.
Concevoir des dashboards pensés pour la croissance
Dupliquer un dashboard pour chaque client est un modèle viable au début, mais peu adapté à la croissance.
L’approche la plus scalable consiste à créer des modèles génériques avec des variations pilotées par permissions ou filtres.
Automatiser pour stabiliser
L’automatisation des rafraîchissements, alertes et contrôles de qualité permet de réduire les interventions manuelles et de stabiliser la BI, même lorsque les sources évoluent.
Leçons retenues : construire une BI qui évolue vraiment
Les systèmes BI robustes partagent quelques principes clés :
- une donnée centralisée,
- une architecture simplifiée,
- des automatisations fiables,
- des modèles réutilisables,
- et une vision de la BI comme infrastructure, non comme outil.
Lorsque ces éléments sont alignés, la donnée devient un véritable levier pour la croissance.
L’architecture technique d’une BI scalable
Les agences qui dépassent les outils classiques constatent que leurs données évoluent plus vite que leur stack. Une architecture fondée sur la centralisation, la transformation intégrée, la réutilisation, l’automatisation et la gouvernance devient indispensable.
La scalabilité ne dépend pas d’un outil en particulier, mais de la manière dont l’ensemble de l’architecture soutient l’évolution des besoins.