La plupart des gens supposent que le quatrième trimestre est la période la plus chargée de l’année. Mais les suppositions ne sont pas des analyses.
Chaque entreprise vit la saisonnalité différemment. Comprendre vos modèles de demande spécifiques—quand la performance augmente ou diminue—c’est ainsi que vous allouez les budgets de manière plus intelligente, optimisez les campagnes et prévoyez ce qui va suivre.
Vous n’avez pas besoin d’une équipe de science des données. Vous n’avez pas besoin d’un doctorat en statistiques. Vous avez besoin d’une exportation propre, d’un peu de préparation, et de GPT. Voyons comment effectuer une analyse de saisonnalité en utilisant ChatGPT.
Cette approche s’appuie fortement sur les idées partagées par Cory Lindholm lors de l’un de mes podcasts PPC Town Hall, où il a parlé de l’analyse de la saisonnalité, offrant une manière simple d’affiner votre stratégie PPC.
Qu’est-ce que l’analyse de la saisonnalité ?
L’analyse de la saisonnalité concerne la reconnaissance des motifs. Elle révèle les pics et creux récurrents de performance au fil du temps, vous aidant à arrêter de réagir et à commencer à planifier.
Si vous vous êtes déjà demandé :
- « Pourquoi les conversions ont-elles chuté en mai dernier ? »
- « Quand devrais-je commencer à augmenter les budgets pour les fêtes ? »
- « Ces résultats sont-ils une anomalie ou une tendance ? »
Alors vous cherchez déjà la saisonnalité. Une analyse formelle répond simplement à ces questions avec des données, pas des suppositions.
Qu’est-ce que la décomposition de la saisonnalité ?
C’est le processus de division de vos données de séries chronologiques en trois parties :
- Tendance – le mouvement à long terme (à la hausse ou à la baisse)
- Saisonnalité – les hauts et bas prévisibles (par exemple, les pics du quatrième trimestre)
- Résidu – l’aléatoire (par exemple, une anomalie de campagne ponctuelle)
Deux modèles sont couramment utilisés :
- Additif : lorsque les changements restent constants Y(t) = T(t) + S(t) + R(t)
- Multiplicatif : lorsque les changements augmentent avec le volume Y(t) = T(t) × S(t) × R(t)
Voilà pour les mathématiques. Voici comment GPT fait le gros du travail pour vous.
Comment effectuer une analyse de la saisonnalité en utilisant GPT
Voici le processus étape par étape que j’ai suivi, y compris quelques vérifications importantes pour garantir des résultats fiables.
Étape 1 : Exportez vos données PPC hebdomadaires
Commencez avec l’éditeur de rapports Google Ads. Créez un rapport qui inclut les métriques que vous souhaitez analyser, telles que les clics ou les conversions, et incluez « Semaine » comme dimension de ligne. Cela crée la structure de séries chronologiques nécessaire pour l’analyse.
Exportez le rapport sous forme de fichier CSV. Pour tirer le meilleur parti de l’analyse de GPT, utilisez au moins une année complète de données hebdomadaires. La décomposition de la saisonnalité repose sur des motifs répétés, donc toute période plus courte peut produire des résultats trompeurs ou incomplets.
Étape 2 : Assurez-vous que vos données sont propres et complètes
Avant de télécharger le fichier, examinez vos données pour détecter les incohérences. Vérifiez les semaines manquantes, les entrées en double ou les problèmes de formatage tels que les virgules dans les en-têtes de colonnes ou les noms d’entités.
Dans mon test, GPT a détecté et corrigé automatiquement les problèmes de formatage. Cependant, partir de données d’entrée propres améliore la fiabilité et réduit les risques d’erreurs lors de l’analyse.
Étape 3 : Téléchargez le jeu de données sur GPT-4o
Utilisez GPT-4o avec le modèle d’analyse de données avancée. Après avoir téléchargé votre CSV, utilisez une invite comme : “J’ai des données publicitaires hebdomadaires. Pouvez-vous effectuer une décomposition de la saisonnalité dessus ?”
GPT chargera vos données et demandera quelle métrique vous souhaitez analyser. Vous pouvez choisir les clics, les conversions ou tout autre KPI basé sur le temps inclus dans votre rapport.
Ensuite, il m’a demandé laquelle des KPI je voulais analyser pour la saisonnalité et a répondu : « Les données ont été nettoyées et affichées pour votre examen. Maintenant, je vais effectuer la décomposition saisonnière sur l’une des métriques, comme les clics ou les conversions, selon celle que vous préférez analyser. Devons-nous procéder avec les clics, ou préférez-vous une autre métrique ? »
J’ai répondu avec l’invite : « Veuillez effectuer la décomposition sur les clics. »
GPT a ensuite répondu avec le graphique suivant :
Conseils supplémentaires :
Si vous souhaitez explorer les tendances sous-jacentes, les motifs saisonniers et les variations résiduelles dans votre jeu de données (comme les clics, les conversions ou d’autres métriques) sur des périodes hebdomadaires, vous pouvez effectuer une décomposition de séries chronologiques.
- Exemple de décomposition des clics : Décomposez vos données de clics pour comprendre les tendances (par exemple, croissance ou déclin constant au fil du temps), les motifs saisonniers (par exemple, pics et creux hebdomadaires ou mensuels) et les résidus (fluctuations aléatoires).
- Caractéristiques des données : En fonction de vos données téléchargées (avec la semaine comme indicateur de séries chronologiques), la décomposition peut montrer combien de vos clics ou conversions sont entraînés par des tendances à long terme par rapport à des motifs récurrents.
- Type de modèle : Vous pouvez utiliser un modèle additif si la variation saisonnière reste constante dans le temps. Alternativement, utilisez un modèle multiplicatif si la variation croît proportionnellement au niveau des données (par exemple, pendant les périodes de fort trafic).
Il existe plusieurs façons d’élargir cela.
Analyser par lignes de produits ou segments d’affaires
- Décomposer par catégories de produits : Segmentez votre analyse par lignes de produits ou unités commerciales au lieu de regarder les données globales. Cela aide à identifier quels produits ou services sont plus affectés par la saisonnalité, permettant une allocation précise du budget.
- Exemple d’invite : “Pouvez-vous m’aider à effectuer une décomposition de la saisonnalité sur mes données hebdomadaires, mais réparties par catégories de produits ?”
Analyse de marque vs. non-marque
- Comparer la performance : Séparez vos données en trafic ou ventes de marque et non-marque, puis décomposez chaque série chronologique. Cela peut révéler si les campagnes de marque suivent des motifs saisonniers différents de celles non-marque.
- Exemple d’invite : “Pouvez-vous m’aider à décomposer mes données de séries chronologiques en catégories de marque et non-marque ?”
Analyse au niveau de l’agence : Vertical vs. annonceurs
- Tendances verticales vs. clients individuels : En tant qu’agence, vous pouvez effectuer une analyse de la saisonnalité à l’échelle verticale, puis comparer les données des annonceurs individuels à ces références de l’industrie. Cela vous permet de fournir des informations sur la performance des clients par rapport à l’industrie et de faire des recommandations sur mesure.
- Exemple d’invite : “Pouvez-vous m’aider à analyser la saisonnalité d’un secteur et à comparer les données des annonceurs individuels à cela ?”
Prévision des besoins en budget PPC
- Prédire les besoins budgétaires : Utilisez les composantes de tendance et saisonnières pour prévoir la performance future. Cela vous aidera à prévoir quand des augmentations de budget seront nécessaires pour maximiser le retour sur les dépenses publicitaires (ROAS). Cela est particulièrement utile pour gérer efficacement les budgets du quatrième trimestre.
- Exemple d’invite : “Puis-je utiliser les données de tendance et saisonnières pour prévoir mes besoins en budget PPC pour les mois à venir ?”
Informations sur la saisonnalité pour la gestion des stocks
- Optimiser le stock en fonction de la saisonnalité : Pour les entreprises avec des produits physiques ou de commerce électronique, comprendre la saisonnalité peut aider à prévoir les besoins en inventaire, à garantir suffisamment de stock pendant les périodes de pointe et à réduire le surplus pendant les périodes creuses.
- Exemple d’invite : “L’analyse de la saisonnalité peut-elle m’aider à prévoir les besoins en inventaire par ligne de produits ?”
Optimiser les stratégies marketing
- Adapter les campagnes aux pics saisonniers : Utilisez la composante saisonnière pour ajuster vos stratégies publicitaires PPC ou display, en ciblant les périodes à forte intention pour des produits spécifiques, et planifiez des efforts de remarketing pendant les périodes creuses.
- Exemple d’invite : “Pouvez-vous suggérer des stratégies pour ajuster mes campagnes marketing en fonction des tendances saisonnières ?”
Comparaison croisée des canaux
- Analyser la saisonnalité à travers plusieurs canaux : Pour obtenir des informations plus approfondies sur vos efforts marketing, vous pouvez effectuer une analyse de la saisonnalité sur différents canaux (par exemple, Google Ads, Facebook Ads, trafic organique) pour identifier des motifs tels que les canaux qui performent le mieux à différents moments de l’année. Cela vous permet d’optimiser vos dépenses publicitaires et de vous concentrer sur les plateformes les plus efficaces pendant les périodes clés.
Ce processus est facilité en échangeant simplement les jeux de données que vous utilisez pour chaque canal. Que vous analysiez les clics, les impressions ou les conversions pour Google Ads ou Facebook Ads, la même approche s’applique ; il suffit de changer le jeu de données pour refléter le canal pertinent.
- Exemple d’invite : “Pouvez-vous m’aider à effectuer une analyse de la saisonnalité à travers différents canaux marketing ?”
Affinez vos campagnes PPC pour une efficacité maximale.
Vous avez déjà les données. L’analyse de la saisonnalité les transforme en levier.
C’est ainsi que vous arrêtez de courir après la performance et commencez à l’anticiper. Avec une seule invite GPT, vous pouvez faire émerger des tendances que vos concurrents devinent encore. Prévoir la demande. Chronométrer vos dépenses. Déjouer la saisonnalité au lieu de vous laisser surprendre par elle.
Plus de « pressentiments ». Plus de budgets du quatrième trimestre explosés. Plus de surprises.
Juste des campagnes plus affûtées, un meilleur timing, et un marketing qui planifie réellement à l’avance.
Vous ne faites pas que réagir à la saisonnalité. Vous l’utilisez.
