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title: "Pourquoi vos rapports PPC vous induisent en erreur"
serpTitle: "Pourquoi vos rapports PPC vous induisent en erreur"
description: "Découvrez pourquoi les rapports PPC peuvent être trompeurs, les lacunes cachées dans l’interprétation des données, et comment prendre des décisions plus éclairées grâce à des analyses de performance précises."
author: "Ronia"
date: "2025-03-26"
url: "https://www.optmyzr.com/fr/ppc-town-hall/why-your-ppc-reports-are-misleading-you/"
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# Pourquoi vos rapports PPC vous induisent en erreur
> PPC Town Hall 109
Découvrez pourquoi les rapports PPC peuvent être trompeurs, les lacunes cachées dans l’interprétation des données, et comment prendre des décisions plus éclairées grâce à des analyses de performance précises.
**Author:** Ronia | **Published:** March 26, 2025
**Watch:** [YouTube Video](https://www.youtube.com/watch?v=BKsG1dvPx_Q)
**Apple Podcasts:** [Listen](https://podcasts.apple.com/us/podcast/why-your-ppc-reports-are-misleading-you-ppc-th-109/id1508399985?i=1000700946255)
**Spotify:** [Listen](https://open.spotify.com/episode/3yWTnilVmWcTuiZ6Me3fNo)
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## **Description de l’épisode**
Le PPC et le marketing digital évoluent en permanence, et les annonceurs doivent s’adapter pour garder une longueur d’avance. Il devient de plus en plus important de trouver de nouvelles façons d’exploiter efficacement les données et d’optimiser les campagnes pour de meilleures performances. Comprendre des facteurs comme l’attribution, les données first-party et l’automatisation peut faire toute la différence pour générer du succès.
Dans cet épisode de PPC Townhall, notre CEO et cofondateur, Frederick Vallaeys, s’entretient avec Scott Desgrosseilliers, CEO de Wicked Reports, pour explorer comment les annonceurs peuvent évaluer de manière critique leurs sources de données et leurs modèles d’attribution afin de prendre des décisions plus précises et mieux informées.
Vous en apprendrez davantage sur :
* L’importance d’une attribution fiable dans le PPC
* Les défis liés à GA4 et pourquoi ce n’est pas toujours la meilleure solution
* Les données first-party comme avantage concurrentiel
* Le choix du bon modèle d’attribution pour votre entreprise
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## **Points clés de l’épisode**
Le besoin de données fiables et de haute qualité devient de plus en plus pressant à mesure que nous passons à des campagnes PPC hautement automatisées. Mais entre les limites de GA4, l’évolution des modèles d’attribution et les réglementations sur la confidentialité, les marketeurs ont du mal à prendre des décisions fondées sur les données.
Fred et Scott se penchent sur les meilleures alternatives à GA4, sur la manière d’optimiser les modèles d’attribution et sur l’évolution du rôle des données first-party. C’est parti !
### **1\. L’importance d’une attribution fiable dans le PPC**
Nous vivons une époque où la publicité s’oriente fortement vers l’automatisation. Cela rend l’attribution précise d’autant plus importante, car vous avez besoin de données fiables sur ce qui fonctionne dans vos campagnes pour guider efficacement les algorithmes.
Si vous choisissez de faire aveuglément confiance aux conversions remontées par les plateformes, vous finissez par allouer vos budgets de manière inefficace. Par exemple, vous pouvez investir dans des campagnes qui semblent rentables en surface, mais qui ne génèrent pas réellement de croissance pour l’entreprise. C’est particulièrement vrai dans les cycles de vente longs, où les conversions ne se produisent pas instantanément.
> *"Si vous n’avez pas un bon système d’attribution en place, vous ne faites que deviner où dépenser votre argent. Et si vous devinez, vous gaspillez probablement votre budget publicitaire", explique Scott.*
### **2\. Les défis liés à GA4 et pourquoi ce n’est pas toujours la meilleure option**
Bien qu’il s’agisse de l’outil d’analyse de référence de Google, GA4 présente de sérieuses limites, notamment des incohérences de suivi et un manque de transparence dans l’attribution. Ses rapports sont susceptibles de favoriser les propres produits publicitaires de Google au détriment des autres sources de trafic. Si vous vous fiez uniquement à GA4, vous constaterez peut-être qu’il attribue trop de crédit à Google Ads tout en en accordant insuffisamment aux autres efforts organiques, sociaux ou e-mail.
> *"GA4 n’est pas conçu pour votre entreprise. Il est conçu pour l’écosystème de Google. Vous devez vous demander s’il vous montre vraiment l’image complète", a déclaré Scott*
Une meilleure façon d’éviter une sous-déclaration potentielle consiste à valider les données de GA4 par rapport à d’autres modèles d’attribution, aux insights CRM et aux données hors ligne. Cela vous garantit de disposer d’un ensemble complet d’insights et de ne prendre aucune décision sur la base d’informations incomplètes.
Un autre problème est que GA4 a du mal à suivre avec précision le comportement des utilisateurs sur plusieurs sessions ou appareils. Cela signifie que vous perdez de la visibilité sur l’ensemble du parcours client, ce qui crée à nouveau des lacunes dans les rapports.
### **3\. Les données first-party comme avantage concurrentiel**
Scott souligne également l’importance des données first-party et la manière dont elles donnent un avantage aux annonceurs. Contrairement aux données third-party, auxquelles de nombreux annonceurs ont accès, les données first-party sont propres à votre entreprise, exclusives et reflètent mieux le comportement réel des clients.
> *"Il est logique de collecter des données first-party — non seulement parce que vous pouvez les cibler gratuitement via vos canaux propriétaires, mais aussi parce que cela permet un retargeting précis, par exemple en important des leads non convertis. Amener quelqu’un à soumettre son adresse e-mail est un signal de conversion fort, surtout avec tous les clics qui arrivent", explique Scott*
C’est aussi pourquoi il est important d’investir dans votre propre processus de collecte de données. Cela vous donnera un avantage concurrentiel durable, vous aidera à optimiser vos campagnes plus efficacement et pérennisera vos efforts marketing face aux évolutions de la confidentialité et aux limites du tracking.
### **4\. Choisir le bon modèle d’attribution pour votre entreprise**
L’attribution multi-touch devient de plus en plus importante pour comprendre avec précision le parcours client. C’est pourquoi il est essentiel de choisir le bon modèle d’attribution en fonction de vos objectifs business, de votre cycle de vente et de la complexité du parcours client.
Certains annonceurs utilisent encore l’attribution au dernier clic, mais celle-ci ignore l’impact des interactions en haut de funnel.
Il est plutôt préférable d’utiliser des modèles multi-touch, comme l’attribution linéaire ou basée sur la position, afin d’offrir une vision plus globale en répartissant le crédit entre plusieurs points de contact. En fin de compte, la meilleure approche est celle qui s’aligne sur la manière dont vos clients interagissent avec votre marque, tout en équilibrant fiabilité des données et insights actionnables.
### **Un excellent reporting PPC apporte du contexte et de l’analyse**
Un excellent reporting PPC va au-delà des chiffres : il apporte du contexte, met en évidence les tendances et explique les performances afin d’aider les parties prenantes à prendre des décisions éclairées.
Avec le bon outil, vos rapports peuvent instaurer la confiance et montrer clairement la valeur de votre travail. Optmyzr aide des milliers d’annonceurs à gérer plus de 4 milliards de dollars de dépenses publicitaires et facilite la création de rapports percutants.
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## **Transcription de l’épisode**
**Frederick Vallaeys** : Il s’appelle Scott Desgrosseilliers, de Wicked Reports. Je suis donc vraiment ravi de lui parler, car à notre époque, où une grande partie du PPC et du marketing digital devient automatisée, les automatisations ont besoin de bonnes données sur ce qui fonctionne pour vous. Alors, comment mettre en place ces bonnes données ? Est-ce GA4 ou non ? Peut-être que GA4 a de gros problèmes. Nous allons en parler. Quelles sont les alternatives ? Quels modèles d’attribution devriez-vous choisir ? Quel rôle jouent les données first-party dans tout cela ? Beaucoup de bonnes questions, et nous avons un excellent expert qui nous rejoint aujourd’hui pour y répondre. Alors, sans plus attendre, lançons cet épisode de PPC Town Hall.
Scott, bienvenue dans l’émission. Ravi de vous avoir avec nous !
**Scott Desgrosseilliers** : Merci de m’accueillir, Fred. Chaque fois que je peux être qualifié d’expert, c’est une bonne sensation. Il y a très peu de choses dans lesquelles je suis expert dans la vie, mais l’attribution marketing en fait partie.
**Frederick Vallaeys** : D’accord. Eh bien, vous savez, si vous êtes bon dans une chose et que vous en vivez, ce n’est pas une mauvaise chose. N’est-ce pas ?
**Scott Desgrosseilliers** : Oui, c’est ce que j’ai compris.
**Frederick Valleys:** Alors, racontez-nous un peu comment vous êtes devenu un tel expert sur ce sujet.
**Scott Desgrosseilliers:** Eh bien, il y a de très nombreuses années, je crois avoir calculé près de 30 000 heures consacrées à l’attribution marketing.
**Frederick Valleys:** Bien sûr, le gars qui nous parle de mesure sait exactement combien d’heures il y a consacrées.
**Scott Desgrosseilliers:** Oui. Je l’ai calculé une fois, il y a quelque temps, puis j’ai commencé à tenir un journal et à suivre tout ça, simplement parce que c’était fascinant. J’ai passé autant de temps là-dessus et j’y étais toujours intéressé. Vous savez, il y a longtemps, un bon ami à moi avait lancé une entreprise de homard, Get Maine Lobster, où il vendait de la nourriture en ligne.
Il a essayé Facebook. C’était en 2006. Non, attendez une minute. C’était en 2006 ? Oh mon Dieu. Non, désolé. 2013. Et il a dit : « Facebook ne marche pas pour le homard. » Et j’ai demandé : « Pourquoi ? » Il a répondu : « J’ai dépensé 4 000 dollars. Je n’ai fait qu’une seule vente. » Et je me suis dit que, peut-être, les gens mettaient simplement du temps à acheter.
Laissez-moi essayer de vous trouver un logiciel et de l’installer, parce que j’aimais les analytics et je faisais toujours du conseil en data, et je n’ai rien trouvé qui puisse suivre ses résultats. Vous savez, c’était en 2013. J’ai donc bricolé cette idée. Une manière très complexe de suivre quelques clics.
Et il s’est avéré qu’il atteignait le seuil de rentabilité sur Facebook lorsqu’il dépensait en publicité. Mais si on regardait avec une fenêtre de 90 jours, les gens achetaient via ses e-mails ou lors de visites de retour, et il gagnait en réalité dix fois sa mise. Le déclic a eu lieu pour lui : Facebook pouvait lui rapporter beaucoup d’argent, et il dépense aujourd’hui quelques centaines de milliers de dollars par mois sur ce canal, alors qu’il n’y mettait que 4 000 dollars au départ. Les données fonctionnaient vraiment. Ensuite, le bouche-à-oreille s’est répandu parmi quelques-uns de ses amis et quelques personnes que je connaissais chez Infusionsoft, qui s’appelle maintenant Keep, puis Thrive, et tout à coup j’avais une activité de conseil qui s’est transformée en besoin de logiciel, et c’est ainsi que Wicked Reports est né.
**Frederick Vallaeys:** Très bien. Donc, en gros, ne mesurez pas trop précisément, sinon vous risquez de passer à côté de la vue d’ensemble.
**Scott Desgrosseilliers:** À cent pour cent. Je veux dire, ça me dépasse toujours quand les gens essaient d’agir en intraday. C’est comme s’ils négociaient des actions, ce que j’ai fait à une époque, donc je sais comment faire et j’aime ça.
Et les données, les données de conversion, ont un décalage. Les plateformes publicitaires mettent à jour leurs rapports de conversion jusqu’à 72 heures après coup.
Donc dire : « Oh, l’algorithme me favorise aujourd’hui, je vais dépenser davantage » est délicat, parce que cet algorithme peut vous favoriser parce que vous avez envoyé un e-mail aujourd’hui, les gens ont acheté, et oui, le paid a contribué à générer cela, mais c’était à partir d’il y a un jour, deux jours, une semaine, un mois, et cela n’apparaît que maintenant, et cela peut apparaître ou non dans les rapports.
Je constate donc que ce décalage temporel est bien réel et que peu de gens le comprennent. Et c’est un gros avantage dans un, c’est un avantage concurrentiel si vous le comprenez, car vous pouvez dépenser là où les audiences semblent ne pas convertir et, vous savez, ignorer d’autres audiences qui sont gonflées.
**Frederick Valleys:** Parlez un peu plus du décalage temporel sur les différentes plateformes. Quand j’étais chez Google, le décalage temporel était important avant que les données n’apparaissent dans les rapports. Mais ensuite, nous disions : « Eh bien, il peut s’écouler quelques jours avant que les données soient là, mais en réalité, dans la plupart des cas, elles apparaissaient dans les rapports en moins de 20 minutes. »
Mais je sais qu’aujourd’hui Optmyzr travaille aussi avec Amazon, et Amazon a davantage de problèmes dans ses rapports, donc c’est moins cohérent, et ils suppriment aussi les données après 90 jours. Donc, à moins d’avoir un outil qui les enregistre, il est difficile de revenir sur ce qui s’est passé l’an dernier et d’en tirer des enseignements.
Parlez donc un peu des différentes plateformes avec lesquelles vous travaillez et de la manière dont cette évolution diffère entre elles.
**Scott Desgrosseilliers:** Oui, eh bien, le plus grand décalage que nous observons concerne Meta, non pas tant dans la vitesse à laquelle Meta remonte ses conversions, mais dans le délai entre un clic et une conversion. Nous constatons donc que parfois cela peut être, vous savez, et nous avons une attribution à vie, vers l’avant et vers l’arrière.
Par exemple, vous ne l’utiliserez pas toujours comme analyse. Vous savez, quelque chose qui s’est produit il y a quatre ans n’est pas très pertinent, mais nous pouvons le rapporter si vous voulez dire : « Hé, d’où sont venues toutes les ventes d’aujourd’hui ? » Parfois, nous montrerons dans Meta, vous savez, que ce lead a été généré il y a quatre ans sur Meta et a acheté aujourd’hui, en particulier pendant les fêtes, avec Black Friday et Cyber Monday.
Nous pouvons donc constater un délai de conversion allant jusqu’à un an entre le clic et la conversion. Cela dépend du niveau de prix. Peut-être avez-vous simplement lancé une excellente promotion qui a enfin touché une corde sensible, ou bien les gens ont cliqué il y a longtemps, puis vous les avez retargetés sur une autre plateforme, ce qui les a réengagés.
Meta serait donc la plateforme avec le plus grand décalage temporel entre le clic et la conversion.
**Frederick Valleys:** Je ne sais pas pourquoi, mais ce matin, je pensais aux voitures et à la façon dont, aujourd’hui, le Scout, le nouveau SUV qui arrive, prend essentiellement des acomptes de 100 dollars et collecte l’adresse e-mail de quelqu’un. Mais aucune de ces voitures ne sera disponible avant au moins un an.
Et le Cybertruck, c’était la même chose. Je veux dire, combien d’années entre le moment où ils ont commencé à collecter les « conversions » et celui où ils ont réellement livré le produit ? Mais je trouve fascinant qu’aujourd’hui, il semble y avoir ce basculement vers la collecte d’un paiement initial dans le cadre de cet événement de conversion initial.
Et ensuite, il y a un énorme décalage temporel jusqu’à la conversion réelle. Et j’imagine que cela rejoint un peu la création du buzz et de la demande : « Hé, c’est exclusif d’être sur cette liste. » Et cela vous fait simplement monter dans la liste de priorité si vous aimez le produit, mais il s’agit aussi de collecter des données first-party, n’est-ce pas ?
Si vous avez ces cycles de vente plus longs. Alors, qu’en pensez-vous ? Est-ce aussi un changement que vous observez dans le secteur ? Comment les gens envisagent-ils ces longs cycles de conversion ?
**Scott Desgrosseilliers:** Oui, je veux dire, les données first-party, ce n’est pas seulement les collecter, c’est aussi suivre cette conversion de données first-party, parce que le coût par clic ne cesse d’augmenter.
Je veux dire, et ils ne vont probablement pas baisser, parce que Google, Meta et toutes les autres plateformes doivent afficher de la croissance. Il est donc peu probable qu’ils réduisent soudainement fortement le coût par clic. Donc oui, même pour une marque e-commerce, je veux dire, vous payez cher pour ce trafic, et les gens ne vont pas nécessairement acheter dès la première fois qu’ils découvrent votre marque.
Il est donc logique d’essayer de capturer les données first-party. D’une part, parce que vous pouvez les cibler gratuitement via vos médias propriétaires, mais aussi parce que vous pouvez faire du retargeting de manière très précise, vous savez, en important les leads non convertis. Donc, je veux dire, nous. Je constate aussi que le fait d’obtenir cela est un signal de conversion vraiment fort : amener quelqu’un à soumettre son e-mail, alors que vous avez toutes sortes de clics qui affluent.
Mais ceux pour lesquels vous ne pouvez pas obtenir l’achat, si vous pouvez obtenir la soumission de l’e-mail, parfois vous pouvez faire évoluer cette annonce beaucoup moins cher, parce que les autres personnes qui enchérissent sur cette audience à ce moment du cycle d’achat ne voient pas suffisamment de ventes.
Le prix peut donc rester bas, et vous enchérissez dessus parce que vous collectez des données first-party que vous convertissez ensuite quelques semaines ou un mois plus tard, ou selon la durée de votre cycle de conversion. Mais ensuite, vous pouvez continuer à les accumuler si vous pouvez suivre cela, vous savez, relier la capture first-party à la vente, ou une capture first-party issue du paid vers la vente par e-mail ou SMS en particulier.
**Frederick Vallaeys:** Et je pense qu’il y a un point sous-jacent, vraiment essentiel, que les annonceurs doivent garder à l’esprit : parfois, vous regardez vos CPC et vous vous dites : comment se fait-il que je paie autant pour un clic et que je n’arrive pas à obtenir un retour sur dépenses publicitaires positif ? Comment se fait-il que tout le monde semble enchérir beaucoup plus haut et gagner de l’argent avec ça, ou bien jette-t-il simplement son argent par les fenêtres ?
Mais je pense que ce qui se passe, comme vous le dites, c’est qu’ils mesurent simplement les choses de manière plus globale. Ils ont donc une meilleure compréhension du fait qu’il ne s’agit pas seulement de cet événement ponctuel en intraday qui mène à la conversion. Et parce qu’ils comprennent où ce clic s’inscrit dans une vision plus large, ils peuvent enchérir davantage dessus, car ils savent qu’il conduit finalement à plus de valeur que vous ne le penseriez à cet instant précis.
Le risque, donc, c’est que si vous ne mettez pas en place ces modèles de mesure et ces modèles d’attribution, vous jouez en quelque sorte sur un terrain différent de celui de concurrents plus intelligents, et vous serez toujours derrière eux en matière d’enchères. Et si vous utilisez le Smart Bidding, alors le Smart Bidding enchérira aussi plus bas.
Vous n’aurez pas la position, vous n’obtiendrez pas le volume, et vos concurrents gagneront pendant que vous perdrez parce que vous vous concentrez sur la mesure.
**Scott Desgroseilliers:** À cent pour cent sur tout cela. Je veux dire, les gens ne... parfois, les gens jettent de l’argent par les fenêtres parce qu’ils ont d’énormes budgets.
Plus l’entreprise est grande, plus elle a tendance à enchérir sur tellement de choses qu’elle ne peut plus suivre. Mais toute personne qui dépense, vous savez, moins d’un million par mois a généralement une bonne maîtrise de ce qui se passe ou essaie de le gérer. Et si vous voyez que vous êtes surenchéri sur certaines choses, oui, il est probable qu’ils prennent en compte une notion de LTV ou une fenêtre de mesure plus large, ou que leur offre fonctionne simplement mieux.
Maintenant, je veux dire, en particulier pour une marque par abonnement, disons que vous vendez à 100 dollars par mois. Un marketeur vraiment brillant avec qui nous avons travaillé, qui vendait des compléments alimentaires, commençait à augmenter ses enchères et son budget sur Meta alors qu’il affichait encore un retour sur dépenses publicitaires négatif sur les 30 premiers jours.
Mais si la tendance était bonne, c’est parce qu’il savait qu’il allait obtenir énormément de renouvellements. Il essayait de capter cette audience avant tout le monde, car les compléments alimentaires, c’est impitoyable. Les enchères, je veux dire, tout le monde vend de la poudre, alors il allait augmenter ses enchères et essayer de rafler toute l’audience avant que quelqu’un d’autre n’y arrive, parce qu’une fois qu’il nous avait trouvés, même avant que ce soit pleinement rentable, il allait regarder cela sur une fenêtre de neuf, pas seulement une fenêtre de clic plus large dans l’attribution, mais la LTV, il allait prendre en compte 90 jours de LTV, vous savez, intégrer son churn, puis supposer qu’une vente valait en réalité deux ventes et demie ou deux ventes et trois quarts.
Donc, au lieu d’enchérir en disant : « Je vais essayer d’acquérir un client pour 50 dollars, parce que je dois immédiatement gagner de l’argent, je le vends 100 et je veux essayer de faire 50 dollars de marge », il disait : « Je vais enchérir 120 parce qu’en réalité je vais gagner 270 dollars par client moyen en trois mois. »
Et donc, le premier mois où vous faites cela est difficile, mais vous le faites plusieurs mois de suite, et ensuite c’est comme gagner des intérêts composés. Vous avez tous ces renouvellements qui se produisent, plus vous enchérissez suffisamment, vous devez faire affluer de nouveaux abonnés, et ils ont fait évoluer une marque à neuf chiffres, vous savez, avec quelques stratégies.
Mais l’une d’elles consistait vraiment à enchérir intelligemment et fortement pour l’achat initial. Cela fonctionne si votre modèle économique le permet.
**Frederick Vallaeys:** Alors, comment savez-vous que votre modèle économique le permet ? Comment avez-vous la confiance nécessaire pour faire ce pari ? Et pensez-vous que c’est différent si vous êtes une agence qui le fait pour le compte d’un client plutôt qu’en interne ?
**Scott Desgrosseilliers:** Deux choses à savoir à ce sujet : vous examinez vos cohortes historiques de clients. Donc vous prenez tous vos clients, si vous le faites, peu importe que vous ayez seulement des acheteurs récurrents ou que vous espériez en avoir, ou même si vous venez d’avoir, vous savez, Black Friday, Cyber Monday et tout ce qui concerne Noël.
Vous extrayez vos données de revenus et vous regardez la toute première date d’achat de chaque, disons, e-mail client ou nom de client, puis vous agrégerez toutes les autres. Ensuite, chaque mois après ce mois d’achat, vous ajoutez toute valeur supplémentaire. Vous regardez donc historiquement combien de croissance supplémentaire j’ai obtenue de mes clients par le passé ?
Parce que si vous ne l’avez pas fait dans le passé, il est peu probable que cela se produise comme par magie à l’avenir. Vous devriez y travailler si ce n’est pas encore le cas. Mais c’est ainsi que vous utilisez l’historique. Et idéalement, vous avez un historique avec attribution. Donc, par canal ou par audience, vous savez lesquels sont les plus précieux, parce qu’il est probable que l’audience avec le coût par clic le plus élevé soit celle qui est la plus désirable.
Vous savez, tout le monde en fait, il y a un groupe de personnes qui gagnent un demi-million de dollars par an, et Meta l’a compris. Eh bien, ils vont facturer 10 $ par clic pour cette audience, parce que tout le monde veut cette audience. Donc cela peut coûter plus cher parce qu’ils ont plus d’argent à dépenser, ou parce qu’ils exercent des métiers plus rémunérateurs, ou qu’ils vivent dans un code postal plus rentable.
Ils vont coûter plus cher à acquérir et à fidéliser. C’est simplement l’offre et la demande. Quelle était la deuxième partie de votre question, parce que c’était aussi une question intéressante.
**Frederick Vallaeys:** Oui. Donc c’était aussi agence contre interne.
**Scott Desgrosseilliers:** D’accord. Le gros enjeu avec les clients des agences, vous savez, nous travaillons maintenant avec 400 agences, c’est d’aligner les attentes avec le client.
J’ai d’ailleurs un cours complet qui va sortir sur ma philosophie de la mesure et de la décision fondée sur les données. Mais ce que j’ai constaté, c’est qu’il faut se mettre d’accord. Il faut aligner les attentes avant de se lancer à tout va, de multiplier les enchères et d’essayer simplement de générer du chiffre d’affaires avec votre playbook éprouvé. Vous savez, en agence, on se dit : « J’ai un playbook, je viens de signer ce client. Il va suivre mon playbook, et je vais lui faire gagner beaucoup d’argent. »
Il faut dire : « Écoutez, on va utiliser cet outil de mesure, peu importe lequel. Ça peut être n’importe quoi, mais on va se mettre d’accord sur une période et sur une méthode de mesure, et ensuite, pour une vente, est-ce qu’on inclut la LTV ou non ? » Parce que cela peut avoir un impact sur mes enchères.
Et puis, quelle est la valeur moyenne qu’un client vous a apportée sur une période donnée, pas une valeur à vie, mais une période de valeur définie. Donc une valeur à court terme, parce que tout le monde va dire : « Ah, j’ai une LTV client de 8 000 $, vous pouvez enchérir 800 $ par client », puis vous enchérissez 800 $ et, en réalité, le client ne vaut que 1 000 $ le premier mois, et là on se dit : « Attendez une minute, on perd de l’argent après exécution. »
Il faut donc être très clair avec un client sur la valeur que j’ai le droit d’accumuler, parce que cela va tout influencer en termes de go-to-market, de stratégie paid go-to-market.
**Frederick Vallaeys:** Cela soulève donc deux questions pour moi.
Le problème de l’œuf et de la poule. Vous avez dit qu’il fallait regarder vos données historiques pour décider combien vous pouvez investir dans les plateformes publicitaires, mais souvent, je pense que la plateforme publicitaire est justement le moyen de mettre ce nouveau produit sur le marché. Parce que personne n’achètera votre poudre dans un environnement aussi concurrentiel si vous ne faites pas quelque chose de bien.
Alors, qu’est-ce que c’est, ce quelque chose ? Quel est le moteur dans ce cas ? Comment obtenez-vous ces données ?
**Scott Desgrosseilliers:** Vous aurez toujours vos données de vente pour vous montrer la valeur de la cohorte. Donc vous essayez simplement de dire : quelle que soit la source, quand les gens achètent, rachètent-ils ? Et si oui, combien de temps cela prend-il et combien dépensent-ils de plus ?
**Frederick Vallaeys:** Mais j’ai de la poudre dans ma cuisine. Je vais la mettre en vente après cet appel, avec tous ces bénéfices pour la santé. Comment j’atteins qui que ce soit ? Comment obtenir ces premières ventes, n’est-ce pas ? Je veux dire, je suis un spécialiste des ads, donc je dirais : bon, laissez-moi la mettre sur Meta et sur Google. Ou bien part-on du principe que vous l’avez vendue en magasin ?
**Scott Desgrosseilliers:** Google d’abord, probablement. Donc vous passeriez énormément de temps sur l’optimisation du taux de conversion, à obtenir la page parfaite. Ensuite, je veux dire, la raison pour laquelle toutes ces choses existent, c’est que la poudre est assez peu chère à se procurer. Vous savez, vous pouvez l’acheter sur bulksupplements.com. Vous pouvez en acheter en gros là-bas, les mélanger.
**Frederick Vallaeys:** Nouvelle idée d’entreprise. D’accord, c’est intéressant. Donc, en gros, vous dites qu’il faut quand même utiliser les canaux publicitaires et que vos enchères seront imparfaites au début, mais cela vous donne les données. Et maintenant, avec deux ou trois mois de données sur ce qui génère réellement des ventes, vous comprenez mieux ce que valent les clients, et vous pouvez alors aller vers des enchères plus justes, où vous optimisez votre activité.
**Scott Desgrosseilliers:** Oui. Je veux dire, il y a toujours ce saut de foi et cette intuition, et, vous savez, surtout au démarrage, il n’existe pas de méthode infaillible pour se lancer.
En supposant que vous allez avoir des acheteurs récurrents, ce qui n’est pas le cas de tous les marchés, mais de beaucoup d’entre eux, alors vous voulez recalculer votre seuil de rentabilité et vous assurer que vous n’enchérissez pas au-delà du seuil de rentabilité après exécution. Mais ce serait votre point de repère : si votre coût d’acquisition client est supérieur à cela, alors il faut réajuster.
Mais il ne faut pas, vous devez vous laisser suffisamment de temps, surtout si vous êtes une nouvelle marque qui arrive sur le marché. Mais quelle que soit la marque, vous ne pouvez pas lancer une annonce et dire : « Mon objectif est de 50 $ pour acquérir le client. » Et si, le premier jour, c’est 70 $, vous vous dites : « Oh, l’annonce n’a pas marché. » Il faut lui laisser quelques semaines. Il faut avoir le budget pour faire tourner un test équitable pendant quelques semaines.
**Frederick Vallaeys:** D’accord. Et donc j’ai dit qu’il y avait deux questions. Ma deuxième question, qui m’est venue à l’esprit grâce à vous, concernait le délai de conversion, qui peut être élevé, n’est-ce pas ? Donc il faut un certain temps avant que la conversion se produise. Vous avez ensuite dit : à mesure que vous commencez à voir les achats répétés, ajoutez la valeur à vos données afin de commencer à comprendre qu’un certain client avait une valeur vie plus élevée.
Ma question porte sur le retour de cela vers les systèmes de gestion des enchères. Prenons Google comme exemple. À quelle fréquence recommandez-vous de mettre à jour vos conversions ? Parce que la fonctionnalité d’importation des conversions hors ligne a une fenêtre relativement longue. Ce n’est pas super, rappelez-vous, c’est 90 jours, non ?
**Scott Desgrosseilliers:** Nous avons une intégration avec cela. Nous avons construit la toute première avec Google, donc je la connais très intimement.
Ils ont un délai là-dessus, n’est-ce pas ? Vous, non. Donc, ce que nous faisons, c’est que nous stockons, vous savez, tout n’a pas de GCLID, mais si nous avons un GCLID ou un autre identifiant, nous le conservons, puis nous vérifions votre panier d’achat tous les jours, ou votre Stripe, ou Shopify, peu importe. Et chaque jour, s’il y a une vente d’un client, lorsque nous retraçons l’attribution, si nous disons : « Oh, regardez, ils ont le suivi des conversions hors ligne Google. »
Je vais l’appeler OCT pour l’instant. Google, OCT activé. Et nous avons un ID. Nous allons dire à Google : « Hé, devinez quoi ? Ce clic vaut en réalité plus d’argent. » En fait, nous faisons beaucoup de choses avec Google OCT : nous vous permettons de n’envoyer que les premiers clics attribués. Nous vous permettons d’exclure des campagnes.
Si vous ne voulez pas que Google enchérisse davantage sur la marque, vous pouvez exclure les conversions de marque. Donc nous ne les enverrons pas, parce que vous voulez toujours essayer de dire à la boîte noire ce que vous voulez. Oui. Ce qui est plus facile à dire qu’à faire. Mais pour le délai, je veux dire, une façon de faire — nous avons déjà ce rapport, mais vous pourriez le faire vous-même — consiste à exporter les e-mails de votre CRM et les dates de création.
Ensuite, vous exportez les dates du premier achat et les e-mails de votre panier d’achat, puis vous faites une mise en correspondance croisée pour obtenir l’écart de dates, et cela vous indiquera combien de temps il faut aux gens pour acheter après s’être inscrits. Vous avez capturé le first-party, ce qui vous donnera une idée du délai après avoir gagné le lead, ce qui peut arriver ou non au premier, deuxième, troisième, quatrième clic, selon ce qu’il faut.
Cela vous donne donc une idée approximative du temps nécessaire si les gens n’ont pas converti immédiatement. Ils ont mis plus d’une journée entre leur inscription à mon Klaviyo et leur apparition dans Shopify. Combien de temps ont-ils mis ? Ensuite, vous en faites une moyenne, n’est-ce pas ? Ou une moyenne, vous obtenez une distribution et vous comptez chaque semaine, puis vous devez doubler cela parce que si, disons, vous enchérissez sur, disons qu’il faut une semaine pour que les gens convertissent.
Eh bien, le premier jour, vous capturez ces personnes. C’est un jour qui va prendre jusqu’au jour 8 pour que ce nombre de personnes convertisse. Puis le jour 2. Il faut donc les traiter comme de petites mini-cohortes. C’est donc compliqué.
**Frederick Vallaeys:** Et c’est exactement l’une des raisons. Dans notre moteur de règles ou dans nos rapports, nous avons des plages de dates personnalisées, et l’une des choses que nous permettons, c’est de savoir de combien de jours nous devons décaler vos rapports pour que vous ne fassiez pas.
L’erreur que vous venez de mentionner, à savoir qu’au jour 2, vous supposez que votre taux de conversion est complet alors qu’il faudra encore sept jours de plus pour que cette journée soit reportée, n’est-ce pas ? Donc, hier semble avoir été vraiment coûteux et n’avoir pas vraiment généré beaucoup de conversions. Mais vous pouvez probablement déjà prédire, à partir des enseignements historiques, combien de conversions en découleront.
Mais si vous allez le reporter à un client, disons que vous êtes une agence, je veux dire, si vous envoyez des rapports le premier du mois, eh bien devinez quoi ? Si vous avez un délai de conversion de sept jours, alors les sept derniers jours étaient incorrects dans ce rapport. C’est vrai. Et cela donnera l’impression que vous avez en réalité très mal travaillé pendant ce mois-là. Et donc je suis tout à fait d’accord avec tout ce que vous dites là. Il est tellement important de comprendre le délai de conversion, puis de l’intégrer à votre attribution, à vos enchères et à vos rapports. Cela influence tout.
**Scott Desgrosseilliers:** Oui. Le plus grand délai que j’ai vu concernait une entreprise qui réalise des procédures esthétiques et qui diffuse des annonces pour faire venir les gens afin qu’ils bénéficient d’une consultation gratuite, d’un relooking ou quelque chose comme ça.
Et ensuite, ils veulent les faire revenir pour le vrai, vous savez, le soin esthétique, quoi qu’ils fassent. Et nous avons une fonctionnalité qui vous permet simplement de suivre le ROAS et le coût par client, puis, le mois du clic, et ensuite vous pouvez voir, sur les trois mois suivants, ce que ces clics ont valu, et cela triplait leur retour sur dépenses publicitaires.
Donc, s’ils regardaient cela même depuis Meta ou autre, cela semblait, vous savez, pas mal, mais quand ils ajoutaient les trois mois suivants, lorsque les gens avaient reçu le service gratuit ou autre, puis étaient revenus pour refaire leur visage ou ce qu’ils faisaient, ils gagnaient une fortune.
Et c’est là que la mesure a été un facteur clé. Je veux dire, ils ont toujours un bon produit et un bon tunnel. Il faut toujours être bon en marketing, mais de cette façon, la donnée débloque un canal massif qui, autrement, semblerait très moyen.
**Frederick Vallaeys:** Maintenant, et c’est une question très précise, mais j’obtiens des réponses contradictoires, même de Google, à ce sujet.
Donc, avec la période de 90 jours pendant laquelle vous pouvez réviser les conversions, il semble que vous les révisiez à chaque fois que vous voyez une nouvelle activité se produire. Certaines personnes, comme Google, disent qu’il est plus important de le faire de manière cohérente selon le même calendrier. Donc, par exemple, toutes les deux semaines après la conversion initiale, mettez à jour la valeur, puis ne le refaites plus.
Parce que de cette façon, leur smart bidding, nos algorithmes, peuvent comprendre : « Ah, on dirait qu’il y a une sorte d’écart de deux semaines après lequel quelque chose se produit », et ils disent qu’il est plus facile pour eux de traiter et de comprendre cela que si les valeurs changent quotidiennement. J’ai aussi entendu dire qu’il faut vraiment se concentrer sur les deux premiers jours, c’est là qu’il faut réviser. Et si vous n’avez pas les valeurs réelles, donnez-nous une valeur prédictive, parce que sur cette courte période, il y a presque un modèle de décroissance temporelle à l’intérieur des mises à jour de l’algorithme, n’est-ce pas ?
Donc, il va accorder beaucoup plus de poids aux changements récents qu’à quelque chose qui est signalé 90 jours plus tard. Donc, d’après votre expérience, comme. Avez-vous constaté une tendance ? Y a-t-il quelque chose de vrai dans tout cela ?
**Scott Desgrosseilliers:** Ce que nous avons constaté, c’est que lorsque les gens activent OCT, et cela sur des centaines de clients, leur moyenne sera 9 % meilleure que ceux qui ne l’activent pas. Donc 9 %, ce n’est pas négligeable. Ce n’est pas comme si c’était énorme, mais 9 % de mieux, c’est beaucoup.
Oui, c’est généralement comme ça que cela se passe. Et cela repose sur notre façon de faire, qui consiste à ne mettre à jour qu’une fois par jour. Nous ne faisons pas de temps réel. Une fois par jour, nous disons : « Hé, OCT ici, hé Google, voici toutes les données de conversion pour tous les clics, pour toutes les nouvelles ventes, pour tous les clics que nous avons suivis dans le passé. »
C’est donc simplement notre façon de faire. Une fois que nous le détectons, nous l’envoyons. Et cela fonctionne en partie, je veux dire, 9 %. Mais oui, quand nous l’avons construit avec eux, c’était la stratégie que nous avions. Mais ensuite, quelqu’un de nouveau prend en charge l’algorithme d’enchères et le modifie. C’est frustrant. Parce que, je veux dire, je resterais sur ces appels Zoom, vous savez, je ne suis pas du genre à assister à beaucoup de webinaires, mais j’y serais tous les mois s’ils nous expliquaient comment ils ont changé les choses et ce que nous devrions faire.
C’est délicat d’obtenir deux personnes différentes chez Google qui vous racontent des histoires différentes, et là vous vous dites : « Eh bien, bon sang, je ne sais pas quoi construire tant que les clients en tirent de la valeur. » Et puis je me dis : « Vous savez, je sais que j’ai fait ce que je pouvais », donc oui, je ne sais pas ce qui se passe là-dedans.
Je sais seulement que lorsque nous avons du chiffre d’affaires, nous le leur signalons dès que possible, vous savez, dès que nous le pouvons. Et nous espérons qu’ils prennent la bonne décision avec l’algorithme, mais, et bien, nous permettons d’influencer cela, en n’envoyant que certains types de conversions si vous le souhaitez.
**Frederick Vallaeys:** Oui, donc laissons parler les données, n’est-ce pas ?
Les gens chez Google peuvent dire beaucoup de choses, mais je pense que souvent, c’est une généralisation de ce qui se passe. Et il faut se rappeler que chaque annonceur est différent et que ce qui fonctionne pour la moyenne ne fonctionnera peut-être pas pour vous. Donc, en ayant une bonne stratégie autour des données, et comme vous l’avez dit, tester, inclure, exclure différentes choses et voir ce qui fonctionne et ce qui vous apporte le plus de gain.
Très bien, excellent Scott. J’avais aussi quelques questions liées à certains articles de blog que vous avez récemment écrits. Donc, le premier que j’ai vu, c’est qu’au dernier trimestre vous avez écrit sur les données e-mail comme données first-party. Donc, les benchmarks du marketing par e-mail et, en gros, je pense que vous disiez d’utiliser les benchmarks pour guider votre stratégie.
Pouvez-vous en dire un peu plus sur les données first-party et sur la manière dont les benchmarks s’intègrent dans tout cela ?
**Scott Desgrosseilliers:** Bien sûr, j’ai des opinions tranchées sur les benchmarks. Les benchmarks que je n’aime pas vraiment, ce sont ceux à l’échelle du secteur ou du canal. Nous les publions quand même parce que les gens aiment les lire. Mais simplement parce que, disons, vous vendez de la nourriture en ligne.
Si je dis que le coût moyen par clic dans l’alimentaire est de 2 $ et que le CAC moyen est de 50 $, et que les vôtres sont différents, alors vous commencez à penser : « Oh, il faut que je fasse quelque chose. » Et je ne pense pas que ce soit pertinent. Je pense que les benchmarks que vous devez utiliser sont les vôtres. J’aime penser à l’analogie de la perte de poids ou de la remise en forme.
Si ma grand-mère de 90 ans peut faire le tour du pâté de maisons, c’est une grande réussite pour elle. C’est un désastre si c’est tout ce que je peux faire. Tout est relatif. Et donc j’aime former nos clients à utiliser les benchmarks pour, d’abord, obtenir une vision réaliste de ce qu’ils ont fait, afin qu’ils puissent ensuite se fixer un objectif réellement atteignable.
Puis, se mesurer à eux-mêmes. Ils essaient de se battre eux-mêmes sur la base de ce qu’ils ont fait par le passé, tout comme on le fait avec un régime, à la salle de sport, ou en courant, ou quoi que ce soit. Et donc, spécifiquement avec l’e-mail, parce que c’est, vous savez, votre propre média, c’est une conversion gratuite si vous pouvez l’obtenir.
Vous disposez de cette richesse de données. Et donc, si vous envoyez un e-mail, vous pouvez apprendre beaucoup de choses à partir de vos benchmarks. S’il y a beaucoup plus de clics que dans votre e-mail habituel à ce segment, cela signifie que l’objet de l’e-mail, le message de l’e-mail, l’offre de l’e-mail était bon. Et s’il y en a moins que d’habitude, alors cela signifie que quelque chose n’allait pas.
Et puis c’est la même chose avec les ventes issues d’un e-mail. Si les gens cliquent sur l’e-mail et achètent, ce qui arrive souvent. L’e-mail est un excellent canal pour les gens. Si vous avez peu de clics et beaucoup de ventes, alors, en tant que personne orientée données, cela me dit que j’ai une excellente offre. Je dois optimiser cet e-mail pour que davantage de personnes l’utilisent, mais je devrais le conserver et le réutiliser parce que j’ai trouvé quelque chose qui vend.
Ou si je ne peux pas, parce que c’était une vente ponctuelle, nous analyserons la structure, l’image et mon angle d’accroche. Apprendre du passé quel type d’e-mails. Cela peut être moins créatif, mais c’est plus précieux. J’ai eu cette idée parce qu’à l’époque où j’étais, eh bien, c’était en 2013, Infusionsoft, qui est maintenant un grand CRM, m’envoyait en avion pour être le spécialiste des données de leurs accélérateurs. Des entreprises venaient, payaient 15 000 $, faisaient réaliser tout un dispositif marketing pour elles, mais elles étaient déjà prospères et elles avaient ces magnifiques e-mails, parfois un gars avait un superbe ensemble d’e-mails rédigés, pour lesquels il avait payé 10 000 $.
Et je les ai suivis pour lui et je lui ai dit : « J’ai une mauvaise nouvelle. » Je lui ai dit : « Vous ne vendez qu’avec deux ou trois de ces beaux e-mails, et vos e-mails texte génèrent plus de 10 ventes. » Et il était tellement contrarié. Il m’a dit : « Mais j’ai payé 10 000 $ pour ça. » Je lui ai répondu : « Mec, c’est beau. Mais personne ne s’en soucie. »
Désolé, ce n’est pas moi qui vous les ai fait payer. Donc ce n’est pas ma faute. Ce n’est pas ça. Je veux dire, ils sont superbes et cela montre qu’il faut tester les données. Mais ensuite, je savais qu’ils n’étaient pas bons parce que j’avais un benchmark pour eux, basé sur la performance moyenne de ses e-mails, compte tenu du nombre de personnes à qui ils étaient envoyés et du nombre de clics. Je me suis dit : « Il faut arrêter d’envoyer ceux-là tout de suite, parce que c’est là que votre chiffre d’affaires chute, puisque vous êtes dans un accélérateur pour améliorer votre revenu. » Et je lui ai dit : « Il faut revenir à vos anciens e-mails. » Il n’a pas aimé ça. Je ne sais pas. Vous savez, il n’a pas forcément aimé cette nouvelle, mais c’était l’histoire.
**Frederick Vallaeys:** Oui. Et je pense que cela parle aussi des équipes et des personnes qui veulent être occupées.
Donc elles continuent à faire des efforts dans les mêmes domaines, mais au final, on atteint parfois un point où ces expériences ou ces innovations vont en réalité nuire à vos performances. Et alors la question devient : écoutez, si j’ai fait des tests A/B sur mes annonces, et que j’ai fait cinq séries d’optimisations et que chaque fois que je fais un test, cela réduit les résultats.
En réalité, vous vous rendez service à vous-même un mauvais service, n’est-ce pas ? Parce que ces 50 % de trafic que vous avez mis dans l’expérience ont généré moins de ventes, et si, à chaque fois, cela continue à perdre, qu’est-ce qu’on apprend ici ? Apprend-on que vous êtes mauvais en expérimentation ? Ou apprend-on que vous avez en quelque sorte atteint la limite de ce qui est possible dans votre espace ?
Mais c’est alors la question la plus importante à laquelle il faut répondre à ce stade, plutôt que : « Quelle est la sixième expérience que nous allons faire ? » Et encore une fois, tuer un tas de conversions que nous aurions obtenues si nous n’avions rien fait, n’est-ce pas ? Mais aller voir votre patron et dire : « Je n’ai rien fait et nous avons encore obtenu de bons résultats. » Ça ne passera pas, non ?
**Scott Desgrosseilliers:** Oui, parce qu’il y a ce cas, j’appelle ça trouver le sweet spot de Meta. Ces ensembles de publicités n’ont qu’un nombre limité de personnes. En général, ils ne s’étendent pas à l’infini. Dans certains cas, si, mais si, disons, vous faites un lookalike basique, ou si vous avez une recherche par mot-clé, vous n’avez qu’une part d’impressions limitée.
Peut-être qu’il n’y a qu’un certain nombre de mots-clés que vous avez bien calibrés et qui vont fonctionner, et il n’y a qu’un certain volume d’impressions sur lequel vous pouvez enchérir. Pourtant, ce n’est pas rentable. Les gens veulent donc simplement scaler, scaler, scaler. Mais parfois, il faut continuer, c’est plutôt comme des paliers. Oui. Vous atteignez le palier suivant. Meta dira : « Eh bien, je peux dépenser 400 par jour, mais quand j’essaie de monter à 1 000 par jour sur cet ensemble de publicités, je ne gagne rien, ça baisse. »
Qu’est-ce qui ne va pas avec l’algorithme ? C’est comme : non, il n’y a simplement plus assez de personnes là-dedans qui sont prêtes à acheter. Ramenez-le au montant journalier qui vous permet de dégager du profit, puis passez au suivant. Il faut simplement en faire tourner plusieurs comme ça.
**Frederick Vallaeys:** J’ai une réflexion sur l’incrémentalité ici, n’est-ce pas ?
Vous pourriez donc passer d’un budget quotidien de 400 $ à un budget quotidien de 1 000 $, et la plateforme publicitaire peut vous dire que vous obtiendrez toujours des conversions en dessous de votre objectif de coût par acquisition, ou dans les limites de vos objectifs de retour sur les dépenses publicitaires. Mais il faut réfléchir à l’incrémentalité dans ce cas, car cette moyenne provient de l’agrégation de l’ensemble, et peut-être que cette vente supplémentaire, incrémentale, que vous avez obtenue, s’est faite à un prix plus élevé que ce que vous pouviez vous permettre. Donc, pour revenir à tous les exemples sur les compléments alimentaires, si vous savez que vous allez gagner 800 $ sur la durée de vie de ce client, ce prochain clic pourrait coûter, c’est peu probable, mais disons 900 $. Donc ce clic a été gaspillé, non ?
Même si cela vous apporte encore plus de volume, et que votre coût moyen par acquisition reste bon, ce nouveau clic était simplement trop cher, et cela amène ensuite à une question, sur laquelle je sais que vous avez des réflexions, à savoir la rentabilité, n’est-ce pas ? Comment parvenir à des campagnes rentables plutôt que de simplement utiliser les métriques de la plateforme publicitaire comme le TACoS ou l’ACoS, le ROAS, qui ne sont pas vraiment des métriques business, n’est-ce pas ? Ce sont des métriques publicitaires ; comment les relier à quelque chose qui compte pour une entreprise, comme le profit ?
**Scott Desgrosseilliers :** Oui. Il est donc utile d’avoir une métrique phare, disons, avant d’entrer dans tous les détails des optimisations, ce que j’adore faire, d’ailleurs. Quelle sera notre métrique business phare ? Le ROAS global est une bonne option.
Le ROAS global prend en compte l’ensemble de vos dépenses publicitaires et de vos revenus, quelle qu’en soit la source, et demande : quel niveau dois-je atteindre, où vais-je me situer ? Et il faut s’aligner avec le décideur côté business. À quel moment serai-je tellement satisfait que je voudrai augmenter les dépenses publicitaires ?
À quel moment sera-ce le cas ? Par exemple, votre poste est en danger, et à quel moment est-ce du business as usual, c’est suffisant, mais merci d’essayer de l’améliorer. Et vous essayez de mettre en place ces repères de base en amont. Ou si ce n’est pas le ROAS global, peut-être que ce serait un exemple que j’aime bien. Ensuite, si vous vendez sur Amazon, ce qui est le cas de nombreuses marques, et que c’est une boîte noire là-bas, mais que vous investissez beaucoup sur Google et Facebook, et que vous êtes convaincu qu’ils basculent vers Amazon à cause de Prime, alors si vous faites un ROAS global sur tous les canaux, vous pouvez quand même montrer que cela fonctionne.
Je veux dire, cela fonctionne à un niveau élevé parce qu’ils sont sur Facebook. Ensuite, vous pouvez dire : « Bon, mon Facebook, je vais utiliser Meta. » Je dis encore Facebook, c’est plus naturel pour moi. Je suis old school. Si vous utilisez Meta pour générer du nouveau trafic, puis votre recherche pour capter la demande immédiate, mais qu’ensuite les gens basculent vers Amazon.
Vous devez avoir une stratégie en place qui mesure cette perte de signal. Et donc le MER couvre cela. Le MER et le ROAS global couvrent cela. C’est une approche que j’aime bien. Et puis une autre pourrait être : « Je veux utiliser le paid uniquement pour l’acquisition de nouveaux clients. » Dans ce cas, d’abord, il faut pouvoir segmenter entre nouveaux clients et clients récurrents, ce que peu d’outils savent faire.
Ensuite, il faut utiliser votre benchmark pour dire : « Bon, si vous pouvez l’obtenir, quel a été le coût d’acquisition des nouveaux clients ? » Parce que si vous lancez une analyse classique du type : « J’ai eu 20 ventes aujourd’hui et cela m’a coûté 2 000 $, je paie 100 $ par vente, 100 $ par client. » Non, parce qu’il y a plein de clients récurrents dedans.
Et donc, en réalité, le coût d’acquisition des nouveaux clients est bien plus élevé que vous ne le pensez. Parce que si vous voyez votre coût d’acquisition client sans distinguer nouveaux et récurrents, il y a de fortes chances qu’au moins la moitié soient des clients récurrents si vous ne segmentez pas suffisamment bien, ou, dans le cas de Meta, que l’IA ignore vos ensembles de publicités et fasse du retargeting.
Bref, je ne sais pas si vous avez déjà vu ça. C’est devenu presque une épidémie.
**Frederick Vallaeys :** Je n’ai pas vu ça. Mais si vous dites que cela se produit, alors je vous fais confiance. Nous allons donc regarder cela. Donc Wicked Reports, je suppose, fait bien cette distinction entre nouveaux et récurrents. C’est l’une de ses grandes fonctionnalités.
Vous avez aussi parlé de la perte de signal des données. Et je pense que vous faites référence au fait que, par exemple, vous faites de la publicité sur Meta, puis la personne finit sur Amazon et la conversion se produit sur la plateforme Amazon. Vous n’avez pas votre pixel de suivi des conversions là-bas, n’est-ce pas ?
Et donc, en général, cela finit par casser les données. Nous vivons donc dans un monde où nous avons de grands écosystèmes comme Amazon, Microsoft, Meta, Google ; chacun a son propre jardin fermé pour protéger ces données. Et ils doivent le faire. En partie pour des raisons de confidentialité, mais aussi parce que cela vous enferme dans leur plateforme et leur permet de montrer de meilleures mesures sur ce à quoi ils ont contribué.
Alors, quelles sont certaines des solutions ? Je sais qu’il y a des clean rooms qui arrivent de différentes plateformes. Est-ce que cela nous donne la possibilité d’avoir une vision globale, ou est-ce qu’il faut vraiment avoir une expertise pour examiner chaque plateforme séparément et faire un peu d’approximation, voire des estimations, afin de comprendre ce qui se passe réellement ?
**Scott Desgrosseilliers :** Oui, c’est la deuxième option. Par exemple, pour la perte liée à Amazon, il faudrait utiliser le MER ou le ROAS global. Ensuite, vous continuez à comparer vos performances sur Meta et Google, car même s’il y a une certaine perte de ventes, vous vérifiez toujours que votre tendance reste globalement correcte.
Disons simplement que vous perdez 10 ventes par jour sur Meta qui basculent vers Amazon. Si le MER reste bon, alors vous comparez simplement votre Facebook à votre point de référence, puis vous utilisez cela comme base, et vous prenez vos décisions budgétaires à partir de là. Et tant que les chiffres, même avec une certaine perte de signal, évoluent dans la bonne direction, c’est ce qui compte.
Ce qui compte, c’est que vous amélioriez votre entreprise grâce aux données. Pas que chaque conversion soit parfaitement attribuée. À la base, c’est un outil d’optimisation, et c’est ainsi qu’il devrait être utilisé.
**Frederick Vallaeys :** Il y avait un autre article de blog dont je voulais parler aujourd’hui. Il s’agit d’explorer les modèles d’attribution pour améliorer le retour sur investissement.
Les modèles d’attribution ont évidemment beaucoup évolué au cours des dernières années. J’espère que personne à l’écoute aujourd’hui ne fait encore du last click. J’imagine que vous n’êtes pas fan non plus de celui-là. Mais parlez-nous un peu des modèles d’attribution modernes et de ce qui fonctionne aujourd’hui.
**Scott Desgrosseilliers :** J’aime le last click pour deux choses : les conversions par email et SMS. Parce qu’elles devraient être le dernier clic. Ou si vous voulez simplement vérifier que votre suivi fonctionne depuis la veille.
Mais sinon, oui, on ne peut pas. Je connais certaines marques qui performent en fait assez bien en se basant sur le last click, et c’est déroutant. C’est simplement ce qu’elles aiment faire.
**Frederick Vallaeys :** Je pense que si vous êtes une grande marque, les choses sont généralement plus simples parce que vous avez la marque, n’est-ce pas ? Et je pense que souvent, les grandes marques arrivent et disent : « Oh mon Dieu, le marketing est tellement facile. » Et nous n’avons jamais adopté un autre modèle d’attribution parce que nous n’en avions pas besoin.
Et bien sûr. Mais vous avez un luxe que la plupart des personnes qui nous écoutent aujourd’hui n’ont pas. Tout le monde n’a pas cette marque incroyable que tout le monde connaît déjà.
**Scott Desgrosseilliers :** Oui. Et vous avez une excellente équipe créative qui produit des créations virales. Du coup, votre marque reste en tête, et c’est vraiment difficile à faire.
Une chose que j’ai remarquée lorsque j’ai commencé à construire certains modèles, c’est que si je faisais uniquement un modèle purement multi-touch et que je répartissais simplement le crédit sur chaque point de contact, cela diluait l’impact des points de conversion les plus puissants sur le parcours, ainsi que des clics les plus importants.
Ma mission était donc de savoir comment vous donner des données correctement attribuées, que je puisse montrer de manière transparente qui a fait quoi. Mais lorsque vous prenez des décisions à partir des données rapportées, vous allez faire croître votre entreprise, alors que si tout semble un peu fade, ce n’est pas le cas. Si vous avez, par exemple, 10 points de contact, que vous avez vu quelque chose pour 100 $, et que tout vaut 10, cela peut, dans certains cas, ne pas sembler très rentable.
Et vous vous diriez alors : « Je sais que je gagne de l’argent, mais maintenant tout ce que vous me montrez semble mauvais avec un partage de crédit purement multi-touch. » Cette société, qui s’appelle maintenant Tier 11, ce media buyer là-bas, Ralph Burns, faisait monter en puissance cette coach fitness à domicile appelée The Betty Rocker, et la stratégie était la suivante : nous allons cibler du trafic froid pour l’envoyer vers son blog, puis les personnes qui consultent notre blog seront retargetées pour s’inscrire afin de fournir des données first-party, et cela s’appelait simplement obtenir leur email. À l’époque, ils n’avaient pas encore le terme sophistiqué de données first-party. Nous allions récupérer leur email pour rejoindre le challenge, puis, pendant le challenge, nous allions essayer de les faire acheter par email.
C’était donc une mécanique parfaite. Ils avaient donc besoin de trois modèles d’attribution différents. Il fallait le first click pour savoir ce qui générait les premiers clics, puis les conserver, et ensuite, s’ils achetaient plus tard après ce challenge de 30 jours, remonter jusqu’à ces clics froids. Et puis, qu’est-ce qui fonctionne le mieux pour amener les gens à rejoindre le challenge, puisque c’est déjà une conversion importante ?
D’accord. Je vais écouter cette femme sur mon téléphone pendant 30 jours et faire des jumping jacks, des pompes et tout le reste. Enfin, elle a un excellent programme. Je le dis avec légèreté. Et puis, à l’époque, elle n’avait pas encore le SMS ; quel email allait fonctionner ? C’est comme ça que j’ai commencé à penser qu’il fallait que je score.
Il faut en gros tenir le score, c’est ça. Comment vais-je tenir le score pour que ce spécialiste média sache comment acheter et puisse faire évoluer cette marque ? Et il l’a fait croître d’environ 20 fois. Elle est passée d’une activité de style de vie à une vraie structure avec du personnel, des bureaux et tout le reste. Et c’était une bonne publicité, mais la mesure les guidait vraiment.
J’aime donc voir cela presque comme une analogie sportive. Si vous gagnez le match, eh bien, globalement, c’est le but de l’entreprise : gagner. Mais si vous gagnez au football américain 41 à 38, votre attaque a une excellente mesure, mais votre défense est terrible, donc il faut aller corriger la défense. C’est la même chose avec l’attribution.
Mon haut de funnel fonctionne-t-il ? Ma capture de données first-party au milieu du funnel fonctionne-t-elle ? Et mon bas de funnel fonctionne-t-il ? Vous appliquez les modèles d’attribution comme un coach dans une équipe. Où est-ce que j’essaie de m’améliorer ? Mon attaque est-elle faible ? Ma défense ? Ou mon kicker ? C’est comme ça que j’essaie de l’appliquer.
Parce que les calculs s’additionnent, mais si j’essaie d’être un puriste des mathématiques et de dire que tout va recevoir 0,12 de crédit ou quoi que ce soit, vous n’obtiendrez pas assez d’informations. Nous avons donc différents modèles en fonction de votre intention, de ce que vous cherchez à faire avec cette campagne. Essayez-vous d’obtenir des leads ? Essayez-vous simplement de trouver de nouveaux regards ? Vous essayez de, enfin, tout le monde essaie de vendre, mais est-ce juste : « S’il vous plaît, Google, vendez-nous des choses. » Nous avons un modèle d’attribution pour cela.
Ensuite, nous utilisons le multitouch, parce qu’on ne sait pas. Nous faisons donc correspondre l’intention et la stratégie à un modèle spécifique. Cela vous donne alors la bonne mesure pour déterminer comment optimiser.
**Frederick Vallaeys :** Cela a du sens. Oui, donc avoir plusieurs modèles d’attribution et différentes façons de mesurer, et dans Google Ads, vous pouvez configurer cela, puis la décision devient, comme dans votre analogie sportive : « Hé, on joue contre une équipe la semaine prochaine qui a en fait une attaque assez faible, donc peut-être qu’on va mettre en place le modèle d’attribution basé sur le fait qu’on n’a pas besoin d’être aussi fort pour marquer des points. » Donc peut-être que vous reposez certains des joueurs qui seront plus critiques la semaine suivante. N’est-ce pas ? Mais vous avez toutes ces sources de données à disposition pour les déployer au bon moment, quand vous pensez que cela a du sens stratégiquement. Je ne sais pas si cette analogie tient la route.
**Scott Desgrosseilliers :** Oui. Parce que certains mots-clés, comme la marque, sembleraient bons en dernier contact, mais la marque ne serait pas bonne en premier contact. C’est certain. À moins que vous soyez une marque connue de tous, et alors vous n’avez pas vraiment à vous inquiéter de grand-chose si tout le monde vous connaît déjà.
**Frederick Vallaeys :** Exactement. Hé, il y a un autre article de blog dont je voulais parler.
Donc, GA4. Après Universal Analytics, qui était tellement facile à utiliser et avait une méthodologie complètement différente pour analyser les choses. Je pense que les gens ont encore du mal avec GA4, et vous avez souligné dans votre blog certains des défis liés à cela. Mais parlez-nous un peu de ces plus grands défis, des alternatives, et peut-être de la place de Wicked Reports là-dedans.
**Scott Desgrosseilliers :** Bien sûr. À l’époque où nous avions Universal, nous récupérions déjà certaines données, même dès nos débuts, mais aujourd’hui je ne ferais pas confiance à GA4. Non pas qu’ils essaient intentionnellement de vous induire en erreur, c’est simplement la façon dont c’est configuré. Je ne comprends pas. Je ne comprends pas les décisions.
Le plus gros problème que nous constatons généralement, c’est que les gens, si vous allez dans le rapport d’acquisition, ces marques dont personne n’aurait autrement entendu parler, ont énormément de conversions en trafic direct. Donc c’est tout simplement inutile. Et ce n’est pas crédible. Il ne peut pas être vrai que, si vous avez un site du type mywebsite.com que personne ne connaîtrait.
Ce n’est pas comme si vous étiez viral et que vous obteniez 100 ventes par jour, dont 80 en direct. Ce n’est pas, il n’y a pas de base, pas d’hypothèse. Mais c’est ce qui est affiché. Donc, pour nous, c’est toujours très utile, car nous pouvons dire : « Bon, nous pouvons afficher nos clients et dire, d’accord, ils montrent le même niveau de direct, mais nous, nous agissons, parce que nous suivons le direct s’il est réellement direct. » Et nous dirons que notre direct est d’environ 5 %. Ce sont ces personnes-là, et ces directs-là, vous cliquez dessus et vous voyez que non, ils viennent vraiment de la publicité. Donc, en tant que marketeur, si vous voyez beaucoup de direct, cela devrait vous inquiéter, parce que si votre marque, votre propriétaire ou votre patron regarde cela dans l’acquisition, ils vont se dire : « Pourquoi avons-nous besoin de vous ? »
L’autre problème avec Google, c’est que c’est biaisé, mais avec Facebook, il sous-estime fortement la partie la plus importante de Facebook, à savoir le haut de funnel. Le haut de funnel, c’est ce qui alimente votre entonnoir avec du cold traffic et du prospecting.
La façon dont ils mesurent pour le rapport d’acquisition est toujours massivement sous-pondérée, parfois de 10 à 20 fois moins de revenus rapportés que ce qui existe réellement. C’est constant. Ce n’est pas juste un cas isolé, énorme, qui s’est produit. Plus vous générez de revenus, et plus vous dépensez sur Facebook en haut de funnel sur du cold traffic, plus l’écart entre les revenus que GA4 va manquer dans l’acquisition sera important.
Et c’est problématique, parce que vous avez besoin du haut de funnel. Le haut de funnel a déjà un délai. Donc les dirigeants, les décideurs budgétaires et les personnes qui tiennent les cordons de la bourse se disent déjà : « Pourquoi dépensons-nous là-dessus ? » Et en tant que marketeur, vous avez besoin de nouveaux regards et de cold traffic. Cela prend simplement du temps.
Donc, s’ils fouillent dans GA4 et voient ce faible retour, ou dans leur esprit un retour faible ou négatif, c’est juste une bataille que vous n’avez pas envie d’avoir. Cela revient donc aux attentes. En tant qu’agence, vous devez dire : « Nous allons mettre X % du budget dans le cold traffic ; vous ne pouvez pas regarder GA4 pour ces résultats. Vous devez nous laisser ce délai, puis nous juger. » Il faut faire consigner cela, par exemple dans un Zoom enregistré, dans un journal de décision où tout le monde présent à la réunion est d’accord sur la manière dont nous allons procéder, parce qu’ensuite les gens ont la mémoire qui flanche.
Désolé, je m’éloigne un peu de GA4. C’est juste que c’est le point de douleur des gens avec GA4 : ils ont des problèmes de direct, Facebook est largement sous-attribué, et puis le nouveau versus récurrent est faux parce qu’ils utilisent le nouveau versus utilisateur récurrent, ce qui, je crois, est sur deux mois.
Parfois c’est moins. Parfois, vous pouvez aller dans un paramètre et l’augmenter. Vous allez croire que vous amenez de nouvelles personnes sur le site alors qu’elles ne sont pas nouvelles. Elles ont peut-être simplement disparu. Je ne suis pas en train de fouiller dans les 500 endroits différents. Je peux acheter des choses surtout à Noël. Mais ensuite, quand Noël revient, je peux apparaître comme un nouvel utilisateur parce que je n’étais pas venu depuis un moment, même si j’achète ces choses chaque année, ou tous les deux ans, et il y a des milliers de personnes du même type qui reviennent acheter et qui apparaissent comme de nouveaux utilisateurs, et vous pensez alors : « Oh, je génère tout ce nouveau trafic », alors que non.
**Frederick Vallaeys :** Je veux dire, cela revient à comprendre vos utilisateurs, non ?
Parce qu’en même temps, cet utilisateur qui vient chaque Black Friday, est-ce vraiment le type de client que vous voulez, celui qui achète tous vos gros rabais ? Et il n’y a rien de mal à cela nécessairement, mais il faut simplement le comprendre et le segmenter à nouveau, comme dans cette analogie sportive, n’est-ce pas ?
C’est un marché cible différent, pour lequel vous allez avoir une stratégie différente en fonction de la manière dont vous mesurez la rentabilité. Pour ce segment ou ce cohort spécifique. Et encore une fois, tout revient à avoir de bonnes données, différentes façons de les analyser, une plateforme agile pour intégrer ces données dans les moteurs de décision, qui sont généralement basés sur l’IA et sur les plateformes publicitaires.
Je pense donc que Wicked Reports s’intègre plutôt bien dans tout cela. Et puis, pour faire la promotion de mon propre outil, avec Optmyzr, vous pouvez utiliser tous ces différents fenêtres et modèles d’attribution et les brancher dans vos stratégies de moteur de règles et vos automatisations, et intégrer votre rentabilité dans l’équation afin que le retour sur dépenses publicitaires cible que vous avez mentionné génère réellement du profit, plutôt que simplement plus de ROAS sans profit nécessairement.
**Scott Desgrosseilliers :** Oui, vous avez beaucoup d’automatisations très élégantes là-dedans, et souvent, quand vous vous connectez et analysez un compte qui n’est pas automatisé, ils ratent beaucoup d’opportunités. Beaucoup de mots-clés sont soit surenchéris, soit ils ont tellement de campagnes avec des mots-clés qui se chevauchent, vous savez, et ils n’obtiennent que 10 $ de dépenses publicitaires sur un mot-clé qui a apporté deux clients.
Vous savez, je vois cela régulièrement. Les gens ratent des opportunités. Et pourquoi ? Ils diront : « Eh bien, vous avez le même mot-clé qui traîne dans cinq campagnes différentes, ou votre Performance Max le récupère, ou toutes sortes de choses que l’automatisation peut les aider à détecter et à corriger sans même qu’ils le sachent. »
**Frederick Vallaeys :** Oui. Eh bien, c’était très intéressant. Je pense avoir beaucoup appris. J’espère que les auditeurs ont apprécié cela aussi. Si les gens veulent en savoir plus sur Wicked Reports ou rester en contact avec vous, que devraient-ils faire ?
**Scott Desgrosseilliers :** Allez sur wickedreports.com et, vous savez, vous pouvez cliquer sur les démos depuis la page d’accueil, dans l’en-tête du menu, et nous avons une démo interactive que vous pouvez consulter avant même de parler à quelqu’un.
Et puis je suis sur LinkedIn, Scott Desgrosseilliers, vous pouvez me trouver là-bas. Si vous savez l’écrire, ou peut-être que Scott Wicked Reports serait plus simple.
**Frederick Vallaeys :** Vous savez quoi ? Je vais être honnête, c’est exactement comme ça que je suis allé sur votre profil LinkedIn.
**Scott Desgrosseilliers :** Je viens d’y penser maintenant. Je me suis dit : « Mon Dieu, personne ne va taper tout ça. »
**Frederick Vallaeys :** Oui, eh bien, le nom de Scott est juste là, en bas de l’écran.
Nous mettrons aussi cela dans les notes de l’épisode, ainsi que les liens vers Wicked Reports et vers son profil LinkedIn. Scott, merci beaucoup d’avoir partagé toute votre expertise. J’espère que les gens resteront en contact avec vous et jetteront un œil à votre outil. Et si vous avez apprécié cet épisode, merci d’appuyer sur le bouton d’abonnement en bas.
N’hésitez pas à mettre un like, à le partager avec vos amis, et nous espérons que vous regarderez aussi le prochain épisode. Sur ce, merci de votre attention et je vous retrouverai pour le prochain épisode. Prenez soin de vous.
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*Source: [Pourquoi vos rapports PPC vous induisent en erreur](https://www.optmyzr.com/fr/ppc-town-hall/why-your-ppc-reports-are-misleading-you/)*
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