Depuis la fin de Google Universal Analytics et le passage forcé à GA4, de plus en plus d’enseignes et d’e-commerçants regardent sérieusement les alternatives. Parmi elles, un nom revient systématiquement dans les échanges entre directions e-commerce, DSI et marketing : Matomo Analytics.

Solution open source, hébergeable sur ses propres serveurs, Matomo coche plusieurs cases clés : conformité RGPD, maîtrise des données, personnalisation avancée. Mais est-ce réellement une alternative crédible à Google Analytics pour un site e-commerce ou une régie retail media ? Et surtout : qu’est-ce que cela change concrètement sur le terrain, pour les équipes marketing, data et IT ?

C’est ce que nous allons décortiquer ici, avec un prisme très opérationnel.

Pourquoi les distributeurs cherchent une alternative à Google Analytics

En quelques années, le sujet de la webanalyse est passé d’un sujet purement marketing à un enjeu stratégique pour les comités de direction. Trois facteurs poussent aujourd’hui les acteurs du retail et du e-commerce à reconsidérer leur dépendance à Google Analytics.

1. La pression réglementaire et le RGPD

Plusieurs autorités de protection des données en Europe (CNIL en France, Garante en Italie, etc.) ont pointé du doigt l’utilisation de Google Analytics au regard du RGPD, notamment à cause des transferts de données vers les États-Unis.

Pour une enseigne qui traite quotidiennement des millions de sessions, avec des données sensibles (historique d’achats, cartes de fidélité, segmentation CRM…), le risque réputationnel et juridique n’est plus négligeable.

2. La fin du “gratuit sans contrepartie”

Google Analytics reste gratuit… mais les données alimentent l’écosystème publicitaire de Google. Pour un distributeur qui développe sa propre offre retail media, continuer à nourrir un concurrent direct avec des insights très fins sur les parcours et les conversions pose question.

La phrase qu’on entend souvent côté directions générales : « Pourquoi laisser à Google une vision plus précise de nos clients que celle dont nous disposons en interne ? »

3. GA4, un changement de paradigme pas toujours bien vécu

Le passage à GA4 a bousculé les équipes :

• interface entièrement repensée ;
• nouvelle logique basée sur les événements ;
• rapports standards moins accessibles ;
• courbe d’apprentissage importante pour les équipes opérationnelles.

Résultat : certaines enseignes profitent de cette rupture pour revoir entièrement leur stack analytics… et regarder Matomo d’un peu plus près.

Matomo en quelques mots : ce qui change par rapport à Google Analytics

Matomo Analytics (anciennement Piwik) est une solution de webanalyse open source, orientée respect de la vie privée et maîtrise des données. Deux grandes options de déploiement existent :

• Matomo Cloud : solution hébergée par Matomo, facturée à la volumétrie (pages vues / mois) ;
• Matomo On-Premise : installation sur vos propres serveurs (ou chez votre hébergeur), sans coût de licence, avec éventuellement des plugins payants.

Pour un distributeur, la différence majeure avec Google Analytics tient en trois points :

• Les données vous appartiennent : elles restent dans votre infrastructure (en On-Premise) ou dans un environnement contractuellement aligné avec le RGPD ;
• Pas d’exploitation à des fins publicitaires tierces : vos données ne nourrissent pas un géant de la publicité ;
• Forte capacité de personnalisation : modèle de données, dimensions personnalisées, suivi des événements, tout est modélisable à façon.

Autrement dit, Matomo se rapproche davantage d’un « data product » dont vous gardez le contrôle, que d’un simple service SaaS standardisé.

Suivi e-commerce : Matomo est-il assez mûr pour un « vrai » site marchand ?

C’est souvent la première question des directions e-commerce : est-ce que Matomo va réellement me permettre de piloter mon business au quotidien, avec le niveau de finesse de Google Analytics ou d’un outil payant ?

Les fonctionnalités e-commerce natives de Matomo couvrent l’essentiel des besoins :

• suivi des transactions (CA, TVA, remises, frais de port) ;
• suivi des produits (vues, ajouts au panier, suppressions, achats) ;
• analyse par catégorie de produits ;
• taux de conversion global et par segment (source, campagne, device…) ;
• analyse des abandons de panier ;
• entonnoirs (funnels) de checkout personnalisés.

Dans un contexte retail, on retrouve donc les rapports clés pour piloter :

• la performance des fiches produits ;
• la contribution e-commerce des campagnes média (SEA, social, affiliation…) ;
• les différences de comportement entre visiteurs fidélisés et nouveaux clients ;
• les écarts de conversion par device (mobile vs desktop), par pays ou par zone de chalandise.

Sur le terrain, les retours d’enseignes qui ont basculé de GA à Matomo sont assez clairs : la période de paramétrage initial est plus exigeante (moins d’« automatique » que chez Google), mais une fois le modèle de données posé, le pilotage e-commerce est tout à fait au niveau.

Retail media : un atout pour garder la main sur la donnée

Pour les distributeurs qui développent une offre retail media (bannières sponsorisées, displays ciblés, opérations trade marketing, formats onsite et offsite), la question de l’analytics est centrale. C’est la base de :

• la facturation ;
• la mesure de performance (impressions, clics, conversions, ROAS) ;
• la construction des argumentaires commerciaux auprès des marques.

Ce que Matomo permet concrètement côté retail media :

• suivre la performance des campagnes par emplacement (homepage, listing, fiche produit, mini-site marque…) ;
• mesurer les conversions post-clic et post-impression (view-through, sous réserve de paramétrage) ;
• isoler les ventes incrémentales liées à une campagne ;
• construire des dashboards dédiés par marque ou par régie ;
• intégrer les données Matomo dans un entrepôt de données (BigQuery, Snowflake, etc.) pour des analyses plus avancées.

Un point clé : en gardant la donnée au sein de votre environnement, vous pouvez la croiser beaucoup plus finement avec :

• votre base de données clients et votre CRM ;
• vos tickets de caisse (online et offline) ;
• les données magasins (stocks, ruptures, opérations locales) ;
• les investissements trade marketing par marque.

C’est cette capacité à créer un « cockpit retail media » maison, plutôt que de dépendre d’un outil propriétaire externe, qui séduit aujourd’hui les régies des grandes enseignes.

Respect de la vie privée : un levier business, pas seulement juridique

Matomo met en avant un argument différenciant : la possibilité de faire de la mesure d’audience sans cookie, tout en restant dans un cadre statistiquement exploitable.

Concrètement, cela permet :

• de continuer à mesurer l’audience même lorsque l’internaute refuse les cookies marketing ;
• de réduire la dépendance aux bannières cookies intrusives ;
• de se positionner comme une enseigne « privacy friendly », ce qui n’est pas neutre en termes d’image de marque.

Côté conformité, plusieurs avantages intéressent particulièrement les directions juridiques :

• hébergement possible en France ou en Europe (voire on-premise chez l’enseigne) ;
• absence de transfert de données vers les États-Unis en On-Premise ;
• paramétrages avancés d’anonymisation des IP et de limitation de conservation des données ;
• documentation et guides spécifiques pour répondre aux exigences de la CNIL.

Au-delà du juridique, cette approche peut devenir un argument marketing : certains pure players et enseignes alimentaires mettent déjà en avant le fait que la mesure d’audience est réalisée avec Matomo, sans exploitation publicitaire des données.

Prise en main : ce que les équipes marketing doivent savoir

Passer de Google Analytics à Matomo n’est pas juste un changement d’interface. C’est l’occasion de revoir sa manière de mesurer la performance.

Les principales différences ressenties sur le terrain :

• Moins de rapports préconfigurés “clé en main” que chez Google, mais davantage de liberté pour construire ses propres vues ;
• logique très transparente : les définitions des KPIs et des segments sont visibles et éditables, ce qui facilite le dialogue entre marketing, data et IT ;
• plus de discipline à l’implémentation : si les événements e-commerce sont mal définis ou mal envoyés, les rapports seront moins parlants. Il faut donc poser les bases sérieusement.

La bonne pratique observée dans les enseignes qui ont réussi leur migration : lancer le projet comme un chantier transverse, et pas comme un simple « swap technique » d’outil.

Typiquement :

• le marketing définit les besoins de pilotage et les KPIs cibles ;
• la data/BI valide le modèle de données et l’intégration avec l’entrepôt ;
• l’IT pilote l’hébergement, la sécurité et la performance ;
• les équipes e-commerce et retail media participent à la conception des dashboards.

En contrepartie de cet effort initial, les retours d’expérience convergent : la donnée est mieux comprise, mieux partagée et plus facilement réutilisable d’un projet à l’autre (AB tests, personnalisation, attribution, etc.).

Implémentation technique : les points de vigilance pour les DSI

Côté DSI, Matomo coche un certain nombre de cases intéressantes, mais nécessite quelques arbitrages techniques.

Hébergement et performances

• En mode On-Premise, Matomo repose sur une pile classique (PHP, base de données type MySQL/MariaDB) et s’intègre facilement dans une infra web existante.
• La vraie question est celle de la scalabilité : pour un site à fort trafic (plusieurs dizaines de millions de pages vues par mois), il faudra anticiper la montée en charge, le partitionnement de la base et les jobs de traitement en différé.
• En mode Cloud, ces questions sont en grande partie déportées chez l’éditeur, avec un coût qui augmente selon le trafic.

Tagging et gouvernance de la donnée

• Matomo dispose d’un tag manager maison, ou peut fonctionner avec des solutions tierces ;
• La gouvernance des tags est un sujet crucial : qui peut ajouter / modifier un tag ? Quel process de validation ? Comment contrôler l’impact sur les performances du site ?
• Pour les enseignes omnicanales, l’enjeu est aussi de standardiser les schémas d’événements entre différents sites (bannières, marketplace, sites marques, mini-sites promotionnels…).

Intégration avec le SI et la BI

Un atout non négligeable de Matomo pour les DSI : la capacité à s’intégrer proprement dans le système d’information existant.

• Exports automatisés vers l’entrepôt de données ;
• API riche pour alimenter des outils métiers (CRM, DMP, CDP, outils de personnalisation) ;
• connecteurs vers des solutions de dashboarding (Power BI, Tableau, Looker Studio…).

Pour une enseigne qui souhaite centraliser toute la donnée dans un data lake maison, Matomo est plus simple à intégrer qu’un écosystème très fermé.

Coûts : gratuit ne veut pas dire sans budget

Matomo On-Premise est gratuit en licence, mais cela ne signifie pas que le projet ne coûte rien. Il faut être lucide sur les différents postes de coûts :

• infrastructure (serveurs, base de données, stockage, sauvegardes) ;
• temps projet (DSI, data, marketing, e-commerce) ;
• intégration et paramétrage (internes ou via un intégrateur) ;
• formation des équipes (marketing, web analytics, BI) ;
• éventuels plugins payants (heatmaps, A/B testing, etc.).

En face, les économies ou gains potentiels :

• réduction des risques juridiques liés au RGPD ;
• maîtrise des coûts à long terme par rapport à une solution de webanalyse 100 % SaaS premium ;
• valorisation de la donnée pour le retail media et la connaissance client (monétisation potentielle via les marques partenaires).

Sur un périmètre groupe (plusieurs bannières, plusieurs pays, plusieurs sites), les distributeurs qui ont fait l’exercice d’un business case complet estiment généralement le projet Matomo comme rentable sur le moyen terme, à condition de bien exploiter la donnée ainsi collectée.

Bonnes pratiques pour une migration réussie vers Matomo

Plusieurs acteurs du retail ayant mené une migration partielle ou totale vers Matomo partagent les mêmes enseignements.

1. Ne pas basculer “du jour au lendemain”

La pratique la plus robuste consiste à faire tourner Matomo en parallèle de Google Analytics pendant quelques semaines ou mois :

• calibrer les différences de mesure (notamment sur les conversions et le trafic direct) ;
• valider la qualité de l’implémentation e-commerce ;
• habituer les équipes aux nouveaux rapports et tableaux de bord.

2. Repenser ses KPIs plutôt que de les copier-coller

C’est l’occasion de poser des questions parfois éludées :

• Quels sont les 10 indicateurs vraiment suivis en comité de direction ?
• Quels rapports sont réellement consultés chaque semaine par les équipes ?
• Quels segments clients ou produits sont les plus stratégiques ?

Matomo permet de construire des rapports très ciblés : mieux vaut 15 rapports utiles que 80 dashboards jamais ouverts.

3. Impliquer tôt les équipes retail media

Dans les enseignes où le retail media est un levier de marge en forte croissance, il est stratégique de :

• co-concevoir les rapports de performance avec les équipes trade marketing ;
• prévoir des exports et vues spécifiques pour les marques partenaires ;
• garantir la cohérence entre reporting interne et chiffres communiqués aux annonceurs.

C’est souvent là que se fait la différence entre un projet analytics purement “technique” et un véritable levier business.

Matomo, un choix de souveraineté… mais aussi de maturité data

Adopter Matomo à la place de Google Analytics, ce n’est pas uniquement changer de logiciel. C’est accepter de reprendre la main sur sa donnée, avec ce que cela suppose en termes de responsabilités et de maturité interne.

Pour un site e-commerce ou une régie retail media, les bénéfices sont tangibles :

• maîtrise de l’actif data dans un contexte de durcissement réglementaire ;
• meilleure intégration avec les données métiers (stocks, magasins, CRM, trade marketing) ;
• capacité à construire une offre retail media robuste sans dépendre d’un acteur concurrent sur la donnée ;
• possibilité de se différencier auprès des clients finaux sur la transparence et le respect de la vie privée.

En contrepartie, le succès d’un projet Matomo repose sur des prérequis clairs :

• un sponsoring fort de la direction (DG, DSI, direction e-commerce / retail media) ;
• une gouvernance data structurée ;
• une vraie phase de cadrage des besoins avant de parler d’implémentation technique ;
• un investissement initial en formation et en conduite du changement.

Pour les distributeurs qui acceptent ce changement de posture, Matomo n’est pas seulement une alternative à Google Analytics : c’est souvent le point de départ d’une stratégie data plus ambitieuse, centrée sur la valeur créée pour l’enseigne, les clients… et les marques partenaires.