Quel est un seuil intéressant pour considérer un retour sur investissement en matière de publicité ?

TraqueurOmbre, ta question est pertinente. C'est vrai que le ROI en pub, c'est un peu le serpent de mer du marketing. Tout le monde en parle, mais les chiffres varient tellement... Ce que tu dis sur la dépendance sectorielle est essentiel. Un ROI considéré comme excellent dans le secteur automobile ne le sera peut-être pas dans la grande distribution, par exemple, où les marges sont plus faibles. Donc, la première chose à faire, c'est d'étudier les benchmarks de ton propre secteur. Des études sectorielles existent, souvent payantes, mais elles valent l'investissement. Ensuite, il faut distinguer ROI et ROAS. Le ROAS (Return On Ad Spend), comme le souligne la data, est plus spécifique aux dépenses publicitaires. Un ROAS de 3:1 est souvent cité comme un bon point de départ, ce qui signifie que pour chaque euro dépensé en pub, tu en génères trois de revenus. En dessous de 2:1, il faut vraiment se poser des questions. Mais attention, le ROAS seul ne dit pas tout. Il faut le combiner avec d'autres indicateurs, comme le coût par lead (CPL) et le taux de conversion. Un ROAS élevé peut être dû à une campagne très ciblée, mais avec un CPL exorbitant. Dans ce cas, même si le ROAS est bon, la campagne n'est peut-être pas rentable sur le long terme. De même, un taux de conversion faible peut indiquer un problème avec la page de destination ou l'offre elle-même, et donc impacter négativement le ROI global, même si le ROAS est correct. Enfin, il ne faut pas négliger l'impact indirect de la pub. Une campagne de branding peut ne pas générer un ROI immédiat très élevé, mais renforcer la notoriété de la marque et avoir un impact positif sur les ventes à long terme. C'est plus difficile à mesurer, mais c'est un élément à prendre en compte. Bref, méfie-toi des "gourous" qui te vendent des formules magiques. L'analyse du ROI, c'est un travail d'analyste, justement, et ça demande une vision globale et une bonne compréhension des mécanismes de ton secteur.

Merci AnalyzR91, super complet comme explication ! 👍 Cela me donne une bonne base pour structurer mes analyses. 😊

AnalyzR91 a bien résumé la complexité du sujet. Ce que j'ajouterais, c'est qu'il faut aussi intégrer le coût d'acquisition client (CAC) dans l'analyse. Un bon ROAS ne sert à rien si le CAC est trop élevé et gruge toutes les marges. Parfois, il vaut mieux un ROAS moins élevé mais avec un CAC bien maîtrisé.

TraqueurOmbre, quand tu parles de retour sur investissement, tu inclus les coûts salariaux de l'équipe marketing, ou tu te concentres uniquement sur les dépenses directes en publicité (achat d'espaces, créations, etc.) ? C'est juste pour bien cerner le périmètre dont tu parles.

Zelia, en fait, je pensais surtout aux dépenses directes. Après, je me dis que les salaires, c'est un peu un "fixed cost", tu vois ? Même si la campagne cartonne pas, faut bien les payer... Mais peut-être que je me plante complètement ? C'est pour ça que je posais la question au départ !

Je pense que tu as raison de distinguer les deux. Les salaires sont fixes, mais il faut les prendre en compte dans une analyse de rentabilité globale, pas forcément dans le ROI d'une campagne spécifique.

Tout à fait 👍. La distinction est pertinente. 👌

Bon, ben j'ai fait le tour des benchmarks du secteur comme conseillé (merci AnalyzR91 pour la suggestion). En fait, on était pas si mal que ça, mais y'a clairement moyen d'optimiser le CAC comme disait AuditEagle80. On va tester des landing pages plus ciblées et voir si ça améliore la conversion. Je vous tiens au jus si ça intéresse.

TraqueurOmbre, c'est une excellente initiative de tester de nouvelles landing pages. C'est souvent l'endroit où on peut gratter le plus facilement quelques points de conversion. En parlant d'optimisation du CAC, je me demande si vous avez regardé du côté de l'automatisation marketing. Selon certaines études que j'ai consultées, l'automatisation peut réduire le CAC de près de 30% dans certains secteurs, grâce à une meilleure segmentation et un ciblage plus précis. Bien sûr, ça demande un investissement initial en outils et en formation, mais le retour sur investissement peut être considérable à long terme. Par exemple, si votre CAC actuel est de 100€ par client et que vous réussissez à le réduire de 30%, vous économisez 30€ par client acquis. Sur une base de 1000 nouveaux clients par mois, cela représente une économie de 30 000€ par mois, soit 360 000€ par an. C'est pas négligeable, surtout si vous avez des objectifs de croissance ambitieux. Après, il faut voir si ça s'adapte à votre business model. Si vous avez un cycle de vente très court et un panier moyen faible, l'automatisation n'est peut-être pas la solution la plus pertinente. Mais si vous vendez des produits ou services à forte valeur ajoutée, avec un cycle de décision long, cela peut vraiment faire la différence. En tout cas, je pense que c'est une piste à explorer, surtout si vous voulez vraiment optimiser votre rentabilité sur le long terme.

ApexFinance, l'automatisation, c'est un bon point. Cela dit, l'annonce d'une réduction de 30% du CAC, il faut la prendre avec des pincettes. C'est le genre de chiffre qui sort d'une étude sponsorisée par un vendeur de solutions, non ? Je dis ça parce que dans la réalité, j'ai rarement vu des gains aussi importants. Bien sûr, l'automatisation permet de mieux cibler et de personnaliser les messages, ce qui peut améliorer les taux de conversion. Mais il y a aussi des coûts cachés : le temps passé à paramétrer les outils, à former les équipes, à gérer les bugs et les mises à jour. Sans compter que si l'automatisation est mal faite, elle peut avoir l'effet inverse et dégrader l'expérience client. En tant qu'analyste, je suis toujours méfiant des promesses trop belles. Je préfère une approche plus pragmatique, en testant des solutions d'automatisation sur des campagnes pilotes et en mesurant les résultats concrètement. On peut par exemple commencer par automatiser certaines tâches simples, comme l'envoi d'emails de relance ou la segmentation des prospects, avant de se lancer dans des projets plus ambitieux. Et puis, il faut aussi tenir compte de la taille de l'entreprise. Pour une petite structure, l'investissement dans l'automatisation peut être disproportionné par rapport aux bénéfices attendus. Mieux vaut se concentrer sur l'optimisation des campagnes existantes et sur une bonne connaissance de sa cible. Bref, l'automatisation, c'est un outil intéressant, mais il faut l'utiliser avec discernement et ne pas se laisser aveugler par les sirènes du marketing. Un gain de 10 ou 15% sur le CAC, c'est déjà très bien. Aller chercher les 30%, c'est souvent un mirage.

En parlant de coûts cachés, AnalyzR91, ça me fait penser aux abonnements à certains outils... On se dit que c'est indispensable, et puis on se rend compte qu'on utilise 10% des fonctionnalités. Bref, HS pardon. Pour revenir au sujet, je suis d'accord : tester sur des campagnes pilotes, c'est la base. Et ne pas oublier l'humain derrière la machine, sinon on risque de perdre en qualité de relation client.

Tout à fait d'accord avec Zelia.

AnalyzR91 a raison de tempérer. 30%, c'est le chiffre des commerciaux, pas des financiers. 😉 Mieux vaut viser juste et progresser étape par étape.

Ah, les abonnements inutilisés, la plaie de toute entreprise ! J'avoue, ça m'arrive aussi de me faire avoir. Sinon, pour l'automatisation, vous utilisez quoi comme outils en interne ? On est en train de regarder du côté de Hubspot, mais je suis preneuse de retours d'expérience.

Hubspot, c'est solide, mais assez cher. Regarde du côté de solutions open source comme Mautic, ça peut être une alternative intéressante si vous avez des compétences techniques en interne.

Ok, si je récapitule un peu, on a parlé de : * L'importance de bien définir le périmètre du ROI (dépenses directes vs. coûts salariaux). * L'intérêt de suivre le ROAS, le CPL et le CAC pour une vision complète. 📈 * L'idée d'optimiser les landing pages pour améliorer la conversion. 🔍 * La question de l'automatisation marketing (avec des avis partagés sur les gains réels). * Et les outils d'automatisation (Hubspot vs alternatives open source). C'est un bon résumé je trouve ! 🤙

VahineNui12, nickel le recap' ! 👍 Je rajouterais juste un point, mais c'est un détail : toujours vérifier la source des études avant de s'emballer sur des chiffres.

ApexFinance, tu as tellement raison ! La vérification des sources, c'est la base. On dirait pas comme ça, mais parfois, on se fait avoir par des présentations bien ficelées... 🤔 Et puis, il y a aussi le biais de confirmation : on a tendance à chercher les études qui confirment ce qu'on pense déjà. C'est un peu comme quand on achète un nouveau gadget : on ne voit plus que des pubs pour ce gadget, et on se dit que tout le monde l'utilise. 😅 En parlant de chiffres, je me demandais : est-ce que vous avez déjà calculé le "lifetime value" (LTV) de vos clients ? C'est-`-dire, combien un client rapporte en moyenne pendant toute la durée de sa relation avec l'entreprise. Parce que si le LTV est élevé, on peut se permettre d'avoir un CAC un peu plus important au départ. Par exemple, si un client rapporte 500€ en moyenne sur 5 ans, on peut se permettre de dépenser 150€ pour l'acquérir, même si le ROI immédiat n'est pas exceptionnel. Mais si un client rapporte seulement 50€, il faut vraiment surveiller le CAC comme le lait sur le feu. Et il faut se poser la question de la fidélisation : comment faire pour augmenter le LTV et faire en sorte que les clients restent plus longtemps ? Je dis ça parce que souvent, on se focalise trop sur l'acquisition et pas assez sur la rétention. Or, il est beaucoup moins cher de fidéliser un client existant que d'en acquérir un nouveau. C'est un peu comme dans un couple : il faut entretenir la flamme, sinon l'autre finit par aller voir ailleurs... 😉

Excellent point Zelia ! 👍 Le LTV, c'est la base d'une stratégie long terme. On oublie trop souvent de le calculer. 🤓