Mavala : reprendre la main sur la donnée dans un environnement Shopify headless ultra-custom

Réalisé par

Simon Marsault

Growth Specialist

Le client & le contexte

Mavala est un laboratoire cosmétique suisse, reconnu depuis des décennies pour son expertise sur les soins des ongles (le durcisseur, référence historique de la marque, et une large gamme de vernis), mais aussi présent sur le maquillage et les soins. Une maison au positionnement premium, dans un secteur où la bataille se joue autant sur l'image que sur l'efficacité média. Retrouvez le détail de notre collaboration paid avec Mavala dans notre étude de cas stratégie d'acquisition paid e-commerce, ainsi que notre accompagnement sur la partie croissance organique et SEO.

Quand Mavala sollicite Spark, la relation existe déjà : nos équipes accompagnent la marque en SEA et en social ads. C'est de ce terrain-là qu'est parti le signal d'alerte. Les consultants paid de Spark, en coordination avec les équipes internes de Mavala, constatent une anomalie récurrente : l'absence de tracking server-side. Sur un compte publicitaire de cette maturité, dans un secteur aussi concurrentiel, ce vide technique n'est pas un détail, c'est un manque à gagner direct sur la qualité de la donnée envoyée aux plateformes, et donc sur la capacité des algorithmes à apprendre et à scaler.

Le diagnostic aurait pu s'arrêter là si la stack technique de Mavala avait été standard. Elle ne l'était pas. Le site tourne sur un Shopify headless, construit avec le framework Hydrogen et hébergé sur Oxygen, l'infrastructure d'edge computing de Shopify. Une architecture qui offre une liberté de design et de performance frontend précieuse, mais qui déconnecte le site de toutes les briques natives de tracking pensées pour un Shopify classique. Chaque intégration devait être repensée en profondeur.

Constats & enjeux initiaux

• Trop d'achats non mesurés. Une partie significative des conversions échappait purement et simplement à la mesure, faussant tous les arbitrages média en aval.
• Enhanced conversions absentes. Sans cette couche de matching côté serveur, les plateformes publicitaires travaillaient avec une donnée dégradée, moins fiable dans le temps face aux restrictions cookies.
• Non-conformité RGPD partielle sur la gestion du consentement, avec un risque de blocage d'une partie de la donnée collectée et un risque juridique que l'on ne pouvait pas laisser courir.

Objectifs de la collaboration

Objectif principal : construire un tracking complet, client-side et server-side, en s'appuyant sur Adinwell et Google Tag Manager, pour affranchir Mavala de sa dépendance technique aux solutions natives Shopify, devenues insuffisantes dès lors que le site sortait du cadre standard.

Objectif secondaire : donner aux équipes Mavala et Spark une lecture fine et fiable de la donnée dans Google Analytics, condition indispensable à un pilotage SEO et paid réellement data-driven, comme nous le détaillons sur notre page Tracking & Data.

Actions clés menées

1. Intégration complète, client-side et server-side, des plateformes GA4, Meta Ads, Google Ads et TikTok. Chaque plateforme a été câblée en double couche pour sécuriser la remontée d'événements même en cas de perte côté navigateur (ad-blockers, ITP, cookies tiers bloqués).

2. Déploiement du server-side via Adinwell, avec un CDN custom. Ce point technique est central : sans domaine propriétaire pour le serveur de tracking, les requêtes restent identifiables et filtrables par les bloqueurs de publicité, ce qui annulerait une bonne partie du bénéfice du server-side. Le CDN custom permet de faire transiter les événements sous le domaine de Mavala lui-même, rendant le tracking indissociable du reste du trafic légitime du site.

3. Mise en conformité RGPD via la CMP Axeptio, partenaire de Spark, avec un travail spécifique sur le branding et les écrans de consentement pour maximiser le taux d'acceptation des cookies, sans quoi toute la donnée en amont, aussi bien câblée soit-elle, reste incomplète.

Le tout dans un contexte technique exigeant : sur une architecture Hydrogen/Oxygen, le chargement du DOM ne se déclenche pas systématiquement à chaque changement de page comme sur un site rendu côté serveur classique. Un point de vigilance permanent pour éviter les doublons d'événements et les pertes de tracking sur navigation interne. À cela s'ajoute un checkout Shopify largement custom, où les applications tierces standards ne fonctionnaient tout simplement pas : chaque brique a dû être reconstruite sur-mesure plutôt qu'installée.

Résultats obtenus

📈 9,6/10 de score de qualité sur l'événement Achat, dans l'Event Manager Meta. Un score qui reflète directement la qualité du matching côté serveur.

📈 100 % du tunnel tracké, du premier événement de navigation jusqu'à l'achat, sans zone d'ombre.

📈 -13 % de CPA suite à l'amélioration du tracking. La conséquence directe attendue : une donnée plus propre et plus complète permet aux algorithmes publicitaires d'apprendre plus vite et de mieux allouer le budget sur Google Ads.

Ce qui a rendu cette collaboration particulière

Ce projet, c'est d'abord un client pour qui la croissance digitale n'est pas une case à cocher mais un enjeu de fond, ce qui a rendu chaque arbitrage technique d'autant plus exigeant. Mais c'est surtout un cas d'école de ce que le tracking devient quand on sort des sentiers battus d'un site e-commerce standard.

Un Shopify headless en Hydrogen/Oxygen change les règles du jeu : le rendu côté client, la gestion du DOM par page, l'absence de rechargement complet à chaque navigation, tout ce qui fait la performance perçue par l'utilisateur devient un piège potentiel pour la mesure. Ajoutez à cela un tunnel de checkout entièrement custom, où les intégrations plug-and-play habituelles n'ont plus cours, et vous obtenez un chantier qui ne se résout pas avec les recettes classiques. Chaque brique (GA4, Meta, Google Ads, TikTok, consentement) a dû être pensée en fonction de cette architecture spécifique, et non l'inverse. Pour aller plus loin sur les enjeux du server-side, nous en détaillons les fondamentaux dans notre article pourquoi et comment passer au tracking server-side.

C'est ce type de contexte qui justifie pleinement une approche server-side pilotée par des experts du tracking et de la data, en parallèle d'un pilotage paid fin sur les comptes publicitaires (Social Ads, Google Ads) : la meilleure gestion média du monde ne peut compenser une donnée mal captée à la source.