La crise du Covid-19 combinée aux effets de l'inflation a conduit à un changement de paradigme pour de nombreuses entreprises. Le sprint autrefois courant pour les tours de table et le chiffre d'affaires (rentable ou non initialement) typique de l'univers des start-up, a considérablement évolué pour favoriser la rentabilité le plus tôt possible, même si cela se traduit par une croissance plus lente. Alors, si les indicateurs de rentabilité sont actuellement les plus surveillés dans de nombreuses organisations, pourquoi est-il encore crucial de piloter vos campagnes d'acquisition en fonction du chiffre d'affaires ?
Raisons du suivi des marges
L'augmentation des frais de publicité
Les plateformes de publicité en ligne , telles que Google Ads , Meta Ads et d'autres outils d'acquisition payants sont de plus en plus compétitives. Leur ergonomie simplifiée et la prise de conscience croissante de leur impact sur les revenus séduisent de plus en plus d'acteurs. Cependant, cette situation entraîne inévitablement une augmentation du coût par clic (CPC) et du coût pour mille impressions (CPM), ce qui se répercute directement sur les coûts d'acquisition (CPA) et le retour sur investissement publicitaire (ROAS).
Dans ce contexte concurrentiel, s'appuyer uniquement sur le chiffre d'affaires global pour gérer les campagnes est une stratégie risquée. L'approche de la marge, en revanche, prend en compte le coût réel de chaque transaction, offrant une vision plus précise et réaliste de la performance de l'entreprise.
Un levier de rentabilité
La marge brute est un indicateur plus révélateur que le chiffre d'affaires pour apprécier la rentabilité d'une entreprise ou d'un produit si l'on adopte une approche plus microéconomique. Ce n'est pas parce qu'un produit est cher qu'il est rentable, ou vice versa. Pendant plusieurs années, j'ai occupé le poste de responsable des nouvelles technologies et de l'électroménager dans le secteur du commerce de détail. A cette époque, il était plus rentable de vendre des accessoires comme des coques de protection, des écrans en verre trempé, des kits mains libres que de vendre des iPhones, malgré la différence importante de chiffre d'affaires que cela impliquait.
Une étude de Forrester Research montre que les entreprises qui gèrent leurs campagnes d'acquisition en fonction de la marge ont un retour sur investissement (ROI) moyen supérieur de 30% à celles qui se concentrent sur le chiffre d'affaires. Les expérimentations menées sur mes clients confirment pleinement cette étude, puisque j'observe en moyenne une augmentation de 29% du profit sur les dépenses publicitaires (POAS). Ces données soulignent l'importance de considérer le coût réel de chaque transaction plutôt que de se fier à une vision simpliste et trompeuse basée uniquement sur le chiffre d'affaires.
Un changement de perspective
Opter pour une approche basée sur la marge nécessite un changement de perspective. Il ne s'agit plus seulement d'attirer le plus de clients possible mais de cibler ceux qui généreront le plus de valeur. Cette approche nécessite une meilleure compréhension des besoins et des comportements des clients, une analyse plus fine des performances de chaque produit et de chaque campagne, et surtout de communiquer les bonnes informations aux plateformes d'acquisition payantes.
En effet, comment améliorer les bénéfices si les informations de base sur le chiffre d'affaires continuent d'être communiquées aux Meta Ads, Google Ads et autres ? La gestion basée sur les marges est également un excellent moyen d'optimiser les efforts d'acquisition. Par exemple, il peut être plus rentable de cibler des clients prêts à payer un prix plus élevé pour un produit à marge élevée, plutôt que d'essayer de maximiser le volume des ventes avec des produits à faible marge.
Mise en œuvre de la gestion basée sur la marge
Comment mettre en place ce suivi ?
L'évolution des outils et méthodes disponibles, tels que Google Tag Manager Server-Side ou des entrepôts de données comme BigQuery, ont rendu ce processus plus accessible et plus efficace que jamais. Concentrons-nous sur trois méthodes pour exporter votre marge par produit et par transaction vers votre pile analytique et marketing : dataLayer pour fournir la marge. Création d'un pipeline de données avec BigQuery et Google Sheets pour Google Ads. Utiliser Firestore et Google Tag Manager Server-Side ensemble.
Le dataLayer
Le dataLayer est une structure de données qui peut être utilisée pour stocker des informations sur une session utilisateur, telles que le type de produit acheté, le prix, la marge, etc. Ces informations peuvent ensuite être envoyées via Google Tag Manager à différents endpoints. Pour configurer le suivi basé sur la marge avec le dataLayer , vous devez d'abord définir des variables correspondant à la marge pour chaque produit ou service. Vous pouvez envisager d'ajouter deux objets :
- item_margin : qui représenterait la marge unitaire par produit.
- bénéfices : ce qui indiquerait la marge totale réalisée sur une vente.
Une fois ces variables définies, elles peuvent être utilisées pour créer des rapports, mais surtout, la nouvelle variable 'bénéfices' sera placée dans le champ traditionnel 'valeur' (qui indique généralement le chiffre d'affaires de la commande). Cela permettra de gérer les campagnes publicitaires à la marge plutôt qu'au chiffre d'affaires. Par exemple, Google Ads essaie ses stratégies d'enchères basées sur la valeur de conversion pour maximiser le montant des ventes. Puisque l'indicateur de chiffre d'affaires sera remplacé par la marge, l'algorithme visera des montants à marge élevée.
En utilisant le dataLayer est de loin l'option la plus facile à mettre en œuvre. Il suffit en effet de mettre à jour le dataLayer documentation en faisant appel au développeur du site. Cependant, n'importe quel utilisateur peut accéder à votre dataLayer en ouvrant la console de développement. Cela signifie que tout le monde, y compris les clients, les concurrents ou les robots, pourrait accéder à ces données confidentielles.
C'est pourquoi je ne recommande pas cette alternative lors de mes implémentations. Il faut cependant noter que cette méthode permet une mise en place rapide et surtout sans frais récurrents.
Conversions hors connexion Google Ads
Cette deuxième méthode s'appuie sur les fonctionnalités d'importation des conversions hors ligne des différentes plateformes publicitaires.
Voici ce que vous devez faire :
- Par sécurité, vous continuez à laisser votre conversion d'achat classique (avec chiffre d'affaires) active dans Google Tag Manager. Vous vous assurez que cette conversion ne sert pas à optimiser les performances de l'algorithme (conversion secondaire pour Google Ads).
- Vous configurez l'importation d'une conversion hors connexion en tant que conversion principale en suivant les étapes ci-dessous.
1)Demandez à votre développeur de créer une table de données (dans BigQuery, par exemple) comprenant :
- Identification des clics Google Ads (gclid)
- le numéro de commande
- la marge associée à la commande
- le dispositif
- la date et l'heure de la commande
2)Configurez un transfert automatique de données entre BigQuery et Google Sheets selon ce format :
3) Créez une nouvelle conversion hors connexion dans Google Ads (qui portera le même nom que le champ "Nom de la conversion").
4)Créez un import de conversion dans Google Ads, afin que le fichier soit lu une ou plusieurs fois par jour.
Pourquoi utiliser BigQuery alors que tout peut être fait directement dans Google Sheets ? Car cette méthode via le tableur s'applique pour Google Ads et si vous vouliez dupliquer cela pour Meta ou autres, il faudrait utiliser une autre méthode (ETL inversé, Zapier, Make).
Vous l'aurez compris, avec cette méthode, vous devez paramétrer plusieurs implémentations égales au nombre de plateformes marketing utilisées. De plus, les importations de conversions hors ligne peuvent parfois rencontrer des problèmes en termes de réattribution des conversions à un ID de clic.
C'est pourquoi de mon côté je privilégie toujours la méthode ultime : utiliser Google Tag Manager Server-Side couplé avec Firestore.
Gestionnaire de balises Google Server-Side et Firestore
Fait server-side le suivi vous dit quelque chose ? Vous avez probablement entendu parler de la proxyfication , de l'API de conversion , du contournement des bloqueurs de publicités, de l'ITP de Safari et des performances Web. Mais il peut aussi aller beaucoup plus loin en le couplant à la base de données Firestore.
Google Cloud Firestore, quant à lui, est une base de données NoSQL qui permet une grande vitesse de lecture et d'écriture. Firestore stocke les données dans des documents, qui sont organisés en collections. Les documents fonctionnent de la même manière que les objets JSON et donc… dataLayer .
Depuis mars 2022, il est possible de communiquer entre les deux outils via des variables asynchrones. Cela signifie que le tag contenant l'une de ces variables Firestore attendra d'avoir récupéré sa valeur avant de se déclencher. Cela se produit en très peu de temps, quelques millisecondes, grâce à la vitesse et à la structure de Cloud Firestore.
Pour configurer cette implémentation, vous aurez besoin de :
- Une base de données Firestore où votre catalogue de produits est stocké (régulièrement mis à jour) avec l'item_id et l'item_margin.
- Un parfaitement configuré server-side tracking via GTM où chaque transaction est tracée, associée à l'item_id des produits achetés par le client.
- Une variable de recherche Firestore avec une clé commune entre la base de données et les données d'événement. Dans notre cas, ce sera l'item_id.
- Une variable asynchrone qui additionne l'item_margin appelé profits.
- Remplacez le champ de valeur par la nouvelle variable de bénéfices dans les différentes balises marketing en créant une nouvelle dimension dans votre outil d'analyse Web .
Voici comment cela fonctionne:
- Un client effectue un achat, puis les données transactionnelles et les produits achetés sont envoyés au serveur de suivi.
- Le serveur envoie une requête à la base de données Firestore pour venir récupérer la marge/produit grâce à une variable.
- Retour de Firestore vers le serveur via une nouvelle requête qui renseigne la variable asynchrone dédiée.
- Déclenchement de balises Meta, Google Ads, … agrémentées non pas de la valeur d'achat mais de la marge.
Notez qu'il est également possible de faire la même action depuis le transaction_id, avec une marge directement calculée, mais cela nécessite que votre base de données Firestore soit alimentée en temps réel, ce qui entraînera des implémentations plus lourdes mais aussi plus intéressantes.
Imaginez si vous pouviez envoyer, en plus de la marge, la LTV pour optimiser vos efforts pour cibler les profils clients les plus rentables sur le long terme !
Cette grande souplesse et ces possibilités quasi infinies font de cette méthode la préférée lors des implémentations que je réalise. Il permet une grande fiabilité des données, et ceci en temps réel. C'est pourquoi je vous recommande d'adopter cette démarche en insistant sur l'importance de toujours prendre en compte la contrainte de coût :
- Hébergement du serveur de suivi
- Utilisation de Firestore
Bien entendu, quelle que soit la méthode utilisée, vous ne devez déclencher vos balises de conversion que dans le cas où l'utilisateur vous a donné son accord.
Il est donc nécessaire de mettre en place un CMP tel que Axeptio , ainsi que de transférer les choix du client server-side pour conditionner les balises.
Conclusion
En 2023, gérer les campagnes d'acquisition à la marge est plus que jamais essentiel. Dans un monde numérique de plus en plus concurrentiel et un contexte économique tendu, il offre une meilleure appréhension de la performance, une optimisation plus efficace des efforts d'acquisition et, in fine, une plus grande rentabilité. Les méthodes décrites dans cet article peuvent permettre à toute entreprise de mettre en place un tel dispositif tout en tenant compte des avantages et inconvénients des différentes alternatives. Alors, si vous n'avez pas encore adopté cette approche, c'est le moment de vous lancer !
