Les indicateurs qui comptent, le tableau d’écarts, l’attribution des ventes, et des recommandations qui tiennent
Au sommaire, 10 sections
Où nous en sommes
Vous savez construire une campagne et chiffrer ce qu’elle devrait produire. Reste la partie que le jury interroge le plus, et de loin : ce qui se passe quand la réalité ne ressemble pas à votre prévision.
Bonne nouvelle, et il faut la dire tout de suite : vous savez déjà faire. Le tableau d’écarts, la distinction entre un écart de volume et un écart de rendement, les familles de leviers, vous les avez construits en publicité sur les réseaux sociaux. La méthode est identique. Seuls les leviers changent de nom, et c’est l’objet de la journée.
Ce que vous saurez faire en fin de séance
- Choisir les six indicateurs qui décident, parmi la douzaine que l’interface affiche
- Construire un tableau d’écarts en six colonnes, dont la dernière porte l’analyse
- Distinguer un écart de volume d’un écart de rendement, et dire pourquoi ça change tout
- Expliquer ce que change le modèle d’attribution sur la lecture d’une performance
- Écrire une recommandation en cinq temps, chiffrée et datée
Reprise : ce que vous n’avez pas su défendre
Vingt-cinq minutes.
Vous avez fait relire votre simulation. On remonte les questions auxquelles vous n’avez pas su répondre, et on les classe au tableau en deux colonnes.
| La colonne | Ce qu’elle contient | Ce qu’on en fait |
|---|---|---|
| Une source manquait | « d’où vient ce coût par clic ? » | on la trouve, c’est mécanique |
| Un raisonnement manquait | « pourquoi ce taux et pas un autre ? » | c’est le sujet de la journée |
La seconde colonne est celle qui compte. Une source se rattrape en cinq minutes ; un raisonnement absent se voit à la première relance du jury, et il ne se rattrape pas.
1. Les indicateurs qui comptent
1.1 L’interface en affiche une douzaine. Six décident.
| L’indicateur | Ce qu’il mesure | Ce qu’il déclenche quand il dérive |
|---|---|---|
| Le taux de clic | clics divisés par affichages | l’annonce est en cause |
| Le coût par clic | coût divisé par clics | la concurrence, ou la note de qualité |
| Le taux de conversion | ventes divisées par clics | la page, ou la qualité du trafic |
| Le coût d’acquisition | coût divisé par ventes | conséquence des deux précédents |
| Le retour sur dépense | chiffre d’affaires divisé par coût | la rentabilité, tout compris |
| La part d’impressions | ce que vous captez sur ce que vous pourriez capter | le budget, ou l’enchère |
1.2 Les deux qu’on oublie, et qui expliquent le reste
La part d’impressions. C’est le seul indicateur qui dit ce que vous ne captez pas. Une campagne qui semble bien tourner mais qui capte trente pour cent de ce qu’elle pourrait capter laisse les deux tiers du marché aux concurrents. Sur une requête de marque, on vise très haut : personne d’autre n’a de légitimité à y être.
Le retour sur dépense. Il rapporte le chiffre d’affaires à la dépense. C’est le seul indicateur qui parle la langue d’un dirigeant, et c’est celui qu’un jury attend d’un responsable et non d’un exécutant.
1.3 Ce qu’un ordre de grandeur vaut, et ce qu’il ne vaut pas
Vous trouverez des fourchettes sectorielles publiées : un taux de clic de trois à six pour cent sur la recherche, un taux de conversion de deux à cinq pour cent, un coût par clic de trente centimes à un euro cinquante selon le secteur.
Elles servent à une seule chose : détecter une anomalie. Un taux de clic annoncé à quinze pour cent doit vous alerter avant qu’il n’alerte le jury. Elles ne servent pas à fixer un objectif : votre objectif se fixe sur l’historique de l’annonceur, ou sur une hypothèse prudente déclarée comme telle.
Le piège. Le piège de la comparaison sectorielle. « Notre taux de clic est de 4 %, c’est dans la moyenne du secteur » ne prouve rien. La moyenne mélange des campagnes de marque à dix pour cent et des campagnes génériques à deux. Comparer une campagne à une moyenne dont on ne connaît pas la composition, c’est comparer à rien.
2. Le tableau d’écarts
2.1 Six colonnes, et la dernière porte tout le travail
| L’indicateur | Prévu | Réalisé | L’écart | En part | L’analyse |
|---|---|---|---|---|---|
| Affichages | 200 000 | 187 000 | −13 000 | −6,5 % | notes de qualité basses sur trois mots génériques |
| Taux de clic | 4,5 % | 5,1 % | +0,6 pt | +13,3 % | les titres portant un chiffre surperforment |
| Coût par clic | 0,45 € | 0,52 € | +0,07 € | +15,6 % | concurrence saisonnière sur les requêtes larges |
| Ventes | 2 500 | 2 180 | −320 | −12,8 % | taux de conversion en baisse, page lente sur mobile |
| Coût d’acquisition | 15,00 € | 17,20 € | +2,20 € | +14,7 % | conséquence directe de la ligne précédente |
Les cinq premières colonnes sont de l’arithmétique. La sixième est le travail, et c’est la seule que le jury lit vraiment.
2.2 Deux pièges de lecture
Le point et le pourcentage ne sont pas la même chose. Un taux de clic qui passe de 4,5 % à 5,1 % gagne 0,6 point, soit 13,3 pour cent de sa valeur. Écrire « +0,6 % » est une faute, et elle se voit.
Un écart favorable mérite une analyse autant qu’un écart défavorable. Le taux de clic est meilleur que prévu : pourquoi ? Si la réponse est « les titres portant un chiffre surperforment », vous venez de trouver quoi généraliser. Un tableau qui n’analyse que les mauvaises lignes gaspille la moitié de son information.
2.3 La distinction qui change tout
Un écart de volume et un écart de rendement ne se corrigent pas de la même façon, et les confondre conduit à la mauvaise action.
| Ce que ça veut dire | Ce qu’on corrige | |
|---|---|---|
| Écart de volume | moins d’affichages, moins de clics, moins de ventes | le budget, l’enchère, la largeur des mots |
| Écart de rendement | même volume, mais coût par vente dégradé | l’annonce, la page, la qualité du trafic |
Le test qui tranche en dix secondes : le coût d’acquisition a-t-il bougé ? S’il est stable et que le volume a baissé, c’est du volume. S’il a monté, c’est du rendement.
Sur le tableau du 2.1, les deux sont présents : moins d’affichages, et un coût d’acquisition en hausse. Ce sont deux problèmes distincts, et ils appellent deux actions distinctes.
Atelier 1, lire un rapport et écrire les écarts
Sur tableur, en binôme, sur le jeu de données ci-dessous. Ce sont les résultats simulés de la campagne de Pantaï après un mois, à confronter à votre simulation de la séance 4.
| L’indicateur | Prévu sur un mois | Réalisé |
|---|---|---|
| Budget consommé | 3 300 € | 3 300 € |
| Affichages | 99 229 | 71 400 |
| Clics | 3 473 | 3 120 |
| Taux de clic | 3,50 % | 4,37 % |
| Coût par clic | 0,95 € | 1,06 € |
| Ventes | 62 | 41 |
| Taux de conversion | 1,80 % | 1,31 % |
| Coût d’acquisition | 53,23 € | 80,49 € |
- Montez le tableau à six colonnes et calculez les écarts, en valeur et en part.
- Pour chaque ligne, écrivez l’analyse en une phrase. Une seule.
- Classez les écarts : volume, ou rendement ?
- Trouvez la ligne qui explique les autres. Il y en a une.
- Écrivez ce que vous auriez dit à l’annonceur à la fin de ce premier mois, en trois phrases.
Critères de réussite, annoncés avant de commencer
- Les écarts sont exprimés en points quand il s’agit de taux, en pourcentage sinon
- Chaque ligne porte une analyse, y compris les lignes favorables
- Le classement volume ou rendement est fait pour chaque ligne
- La ligne explicative est identifiée et justifiée
Version courte : les points 1, 3 et 4.
3. Qui a vraiment produit la vente
3.1 Le problème, en une situation
Quelqu’un voit une image de Pantaï sur un site, ne clique pas. Trois jours plus tard il cherche « housse de couette lin lavé », clique sur une annonce, et achète.
À qui attribue-t-on la vente ?
3.2 Deux modèles à connaître
| Le modèle | Ce qu’il fait | Sa limite |
|---|---|---|
| Dernier clic | tout le crédit au dernier clic avant l’achat | il efface tout ce qui a préparé la vente |
| Fondé sur les données | l’algorithme répartit le crédit entre les points de contact | il exige un volume de données important |
Trois modèles intermédiaires existent et se citent : premier clic, répartition égale entre les contacts, et pondération croissante vers les contacts récents.
3.3 Ce que ça change, concrètement
En dernier clic, une campagne de découverte paraît toujours mauvaise. Elle intervient au début du parcours, la vente est attribuée à la recherche qui capte l’intention finale, et le tableau de résultats donne envie de couper la campagne de découverte.
C’est le piège qui fait couper les bonnes campagnes. Vous coupez la découverte, et trois mois plus tard la recherche baisse : il n’y avait plus personne pour créer la demande.
3.4 Ce qu’on dit dans un livrable
Le modèle retenu se mentionne, et il se justifie.
Avec de l’historique : « nous retenons l’attribution fondée sur les données, pour ne pas sous-estimer l’apport des campagnes de découverte dans le parcours d’achat. »
Sans historique, ce qui est le cas de Pantaï : « nous retenons le dernier clic en début de campagne, faute de volume suffisant, en sachant qu’il sous-estime les campagnes de haut de parcours. Nous basculerons quand le volume le permettra. »
À retenir. La phrase qui vaut pour tous les modèles. Un modèle d’attribution ne mesure pas la réalité : il choisit une convention pour la lire. Savoir laquelle on a choisie, et ce qu’elle rend invisible, est ce qu’on attend d’un responsable.
4. Du constat à l’action
4.1 Le test A/B, et ce qui le rend valide
Une variable à la fois. C’est la seule règle, et c’est celle qu’on enfreint toujours : on change le titre et la page en même temps, et on ne sait plus ce qui a produit l’effet.
| Ce qu’il faut | Pourquoi |
|---|---|
| Une hypothèse écrite avant | sinon on interprète après coup ce qui s’est produit |
| Une seule variable | sinon on ne saura pas ce qui a agi |
| Deux semaines, ou mille affichages par variante | en dessous, l’écart n’est que du hasard |
| Un indicateur de décision choisi avant | sinon on choisit celui qui donne raison |
Un exemple qui tient : « un titre qui porte le prix produit un meilleur taux de clic qu’un titre qui porte la livraison gratuite. » Variante A à 5,2 %, variante B à 4,1 %. On garde A, et on retient que le prix est un levier plus fort que la livraison pour cette cible.
4.2 La grille de diagnostic
| Ce qu’on constate | La cause probable | L’action | L’effet attendu |
|---|---|---|---|
| Taux de clic sous 3 % | annonces peu attractives | réécrire les titres, ajouter chiffres et appel à l’action | +1 à 2 points |
| Coût par clic en hausse | concurrence, ou note de qualité en baisse | travailler la note avant l’enchère | −10 à 20 % |
| Taux de conversion sous 2 % | page inadaptée | vitesse, lisibilité, appel à l’action visible | +0,5 à 1 point |
| Budget épuisé avant midi | mauvais lissage | calendrier de diffusion, enchères plus basses le matin | diffusion sur la journée |
| Trop peu d’affichages | mots trop restrictifs | élargir la correspondance, monter l’enchère | +30 à 50 % |
| Clics non qualifiés | mots trop larges | ajouter des mots interdits, resserrer la correspondance | coût d’acquisition −15 % |
| Note de qualité sous 5 | incohérence entre le mot, l’annonce et la page | retravailler les trois ensemble | +2 à 3 points |
Les ordres de grandeur de la dernière colonne sont indicatifs, et ils se présentent comme tels. Ce qui compte est la relation entre le constat et l’action, pas la promesse chiffrée.
4.3 Une recommandation qui tient, en cinq temps
C’est le format à retenir, et il vaut bien au-delà de ce module.
- Le constat, chiffré
- La cause identifiée, pas supposée
- L’action concrète
- L’effet attendu, en ordre de grandeur
- Le délai de mise en œuvre, et qui la porte
Sur Pantaï, ce que ça donne.
Recommandation 1 : corriger la page produit sur mobile. Constat : le taux de conversion sur mobile est de 0,9 % contre 2,4 % sur ordinateur, soit 1,5 point d’écart. Cause : la page met 4,7 secondes à s’afficher sur mobile, contre un objectif de 3 secondes. Action : compresser les images produit, différer le chargement de ce qui n’est pas visible. Effet attendu : taux de conversion mobile en hausse d’environ 1 point, soit un coût d’acquisition global en baisse d’environ 15 %. Délai : une semaine, par le prestataire technique.
4.4 Ce qui ne compte pas
« Il faudrait améliorer les annonces. » « On pourrait augmenter le budget. »
Ce ne sont pas des recommandations : ce sont des intentions. Elles n’ont ni constat, ni cause, ni effet attendu, ni délai, et un jury les identifie immédiatement.
Atelier 2, écrire trois recommandations
En binôme, sur les écarts que vous avez calculés à l’atelier 1.
- Choisissez les trois écarts qui méritent une action. Trois, pas cinq.
- Pour chacun, écrivez la recommandation en cinq temps.
- Ordonnez-les : laquelle en premier, et pourquoi.
- Pour celle que vous placez en premier, écrivez la phrase d’ouverture que vous diriez à l’annonceur.
Critères de réussite, annoncés avant de commencer
- Les trois recommandations portent les cinq temps, aucun manquant
- Le constat est chiffré, et le chiffre vient de votre tableau d’écarts
- La cause est identifiée, pas supposée. Si elle est supposée, c’est écrit
- L’ordre est justifié par le rapport entre l’effet et le coût
- Aucune recommandation ne consiste à augmenter le budget
Version courte : deux recommandations et le point 3.
Pour ceux qui vont vite : écrivez la recommandation que vous avez écartée, et la raison de l’avoir écartée. Savoir dire ce qu’on ne fait pas est aussi noté.
Trois mots pour la soutenance
| Le mot | Ce qu’il désigne |
|---|---|
| impression share | la part d’impressions, ce que vous captez sur ce que vous pourriez capter |
| return on ad spend | le retour sur dépense publicitaire |
| attribution model | le modèle d’attribution, la convention de lecture d’une conversion |
Synthèse
- L’interface affiche une douzaine d’indicateurs. Six décident.
- La part d’impressions est le seul qui dise ce que vous ne captez pas.
- Le retour sur dépense est le seul qui parle la langue d’un dirigeant.
- Un ordre de grandeur sectoriel sert à détecter une anomalie, jamais à fixer un objectif.
- Un écart en taux se dit en points. « +0,6 % » au lieu de « +0,6 point » est une faute qui se voit.
- Un écart favorable mérite une analyse autant qu’un écart défavorable : c’est ce qu’on va généraliser.
- Le coût d’acquisition a-t-il bougé ? Non, c’est du volume. Oui, c’est du rendement.
- En dernier clic, une campagne de découverte paraît toujours mauvaise. C’est ce qui fait couper les bonnes campagnes.
- Un modèle d’attribution ne mesure pas la réalité : il choisit une convention pour la lire.
- Une recommandation tient en cinq temps : constat chiffré, cause, action, effet attendu, délai.
Avant la prochaine séance
Une semaine, et la séance 6 se fait entièrement sur poste, avec un outil d’IA générative.
Rapportez deux choses.
Un. Un prompt que vous avez écrit vous-même, sur n’importe quel sujet, et le résultat qu’il a produit. Le résultat peut être mauvais : c’est même plus utile.
Deux. Vérifiez que vous avez accès à un outil d’IA générative depuis votre poste ou depuis votre téléphone, et que vous savez vous y connecter. Faites-le avant la séance, pas pendant. Une séance de quatre heures dont la première demi-heure passe en connexions est une séance de trois heures et demie.
Sources
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