« Il en faut plus pour conserver un succès que pour l’atteindre », disait Voltaire. Le déploiement d’un canal d’acquisition payant ne déroge pas à cette règle. Constamment en quête d’efficacité, il est essentiel de remettre en question vos dépenses, surtout face à l’augmentation des coûts lorsque vous élargissez plusieurs canaux en parallèle. Mais comment déterminer la limite à ne pas franchir ?
Un des premiers conseils est de garder un œil sur les tendances de performance hebdomadaires lorsque vous augmentez vos dépenses publicitaires de façon significative. Les indicateurs clés à suivre sont le coût pour mille impressions (CPM), le coût d’acquisition client (CAC) et la fréquence des publicités (pour les réseaux sociaux payants). Ces données vous aideront à repérer les hausses importantes de coûts pour mieux orienter les allocations budgétaires futures.
Réduire les coûts avec l’analyse de régression.
Lorsque vous disposez d’au moins 90 jours de données à différents niveaux de dépenses, l’analyse de régression est un outil efficace pour évaluer les performances des canaux d’acquisition payants. Medison-ce ? En termes simples, il s’agit d’une méthode permettant de mesurer la relation entre deux variables. Ainsi, les marketeurs peuvent mieux comprendre comment évoluent deux métriques marketing en fonction l’une de l’autre, comme les affiliés signés et les conversions, ou les revenus et les dépenses publicitaires.
Le principal avantage de ce type d’analyse est qu’il fournit une compréhension claire du niveau de dépense optimal pour chaque canal payant. Par exemple, lorsque Postmates est passé d’un budget d’acquisition de moins de 50 000 $/mois à 3 M$/mois pour ses chauffeurs, des analyses de régression ont dû être réalisées régulièrement afin d’optimiser les dépenses par canal et par région. Un exemple rapide de mise en place d’une analyse de régression sur une base hebdomadaire :
- Dépenses
- Coût d’acquisition client (CAC)
En utilisant un tableur (par exemple Google Sheets), il suffit d’insérer un graphique de type « nuage de points » pour visualiser la répartition de vos données. Cela vous permet de déterminer plus précisément la relation entre les dépenses et le CAC ainsi que le niveau optimal de dépenses pour chacun de vos canaux d’acquisition.
En somme, l’analyse de régression est une méthode pratique et efficace pour améliorer vos performances de dépenses publicitaires. Alors pourquoi ne pas l’adopter et rendre vos coûts d’acquisition moins régressifs, enfin si vous voulez éviter la « régression » ?
Source : Techcrunch
