Diagnostic multicanal sur sept jours
Une boutique en ligne investit en Google Ads et en Meta Ads, et ses performances stagnent. Sept jours de données, six campagnes : vous calculez, vous comparez, vous réallouez à budget constant.
Contexte
Vous êtes data analyst pour une boutique e-commerce qui investit massivement en publicité. Le directeur marketing constate que les performances stagnent alors que les budgets augmentent. Il vous confie les données des sept derniers jours : trois campagnes Google Ads, trois campagnes Meta Ads.
Votre mission
- Contrôlez le fichier avant tout calcul : nombre de lignes, campagnes, totaux de dépense et de chiffre d’affaires. Signalez toute valeur impossible.
- Calculez les KPI par canal (Google Ads, Meta Ads) : CTR, CPC, taux de conversion, CPA, ROAS.
- Ventilez par campagne, puis regardez les colonnes
Appareil,Age_CibleetGenre_Cible. Que pouvez-vous en conclure, et que ne pouvez-vous pas en conclure ? - Formulez trois constats, chacun appuyé sur un chiffre.
- Proposez une réallocation chiffrée à budget constant, avec vos hypothèses et ses limites.
Méthode au tableur
Un tableau croisé dynamique avec Canal puis Campagne en lignes, et la somme des impressions, clics, coût, conversions et CA en valeurs. Calculez ensuite les ratios à partir des sommes, jamais en faisant la moyenne des ratios.
Et sur un vrai compte ?
Ce fichier est simulé : aucun dossier du cours n’a deux régies ni de ventilation par appareil. Le dossier Bricometal a les vraies dépenses Google Ads par campagne ; si l’accès à l’API Google Ads est rétabli, cet atelier sera refait sur ses appareils.
Livrable
Trois ou quatre diapositives : le tableau de synthèse par canal et par campagne, les trois constats, la réallocation chiffrée.
Données
- Télécharger
marketing-performance.csv42 lignes · CSV, séparateur virgule, point décimal
Sept jours de performance de six campagnes (trois Google Ads, trois Meta Ads) : impressions, clics, coût, conversions, chiffre d’affaires, appareil, âge et genre ciblés.
Jeu pédagogique du cours, données simulées
Grille d’évaluation
| Critère | Points |
|---|---|
| Contrôle du fichier et anomalie signalée | 3 |
| KPI justes, calculés sur les sommes | 5 |
| Ventilation par campagne et piège des attributs | 4 |
| Réallocation chiffrée à budget constant | 5 |
| Limites et protocole de test | 3 |
| Total | 20 points |
Avec un assistant IA
Claude, ChatGPT, Gemini ou Copilot : peu importe l’outil. Copiez la carte, joignez le fichier, puis faites la vérification à la main avant de croire la réponse. N’y collez jamais de données personnelles de vrais clients.
Faire préparer le tableau de synthèse
Je joins un fichier CSV de 42 lignes (7 jours × 6 campagnes), colonnes : Jour, Jour_semaine, Canal, Campagne, Impressions, Clics, Cout_EUR, Conversions, Chiffre_Affaires_EUR, Appareil, Age_Cible, Genre_Cible. Tâche : agrégez par Canal, puis par Campagne, la somme des impressions, clics, coûts, conversions et chiffre d’affaires. Calculez ensuite, à partir de ces sommes, le CTR, le CPC, le taux de conversion (conversions / clics), le CPA et le ROAS. Format : un tableau par niveau d’agrégation, deux décimales, puis la liste des valeurs qui vous paraissent anormales dans le fichier brut.
Vérification à la main
Refaites au tableur le total de Cout_EUR et de Chiffre_Affaires_EUR des 42 lignes : ils doivent être identiques à ceux de l’assistant. Recalculez à la main le ROAS d’une campagne. Si l’assistant a fait la moyenne des ROAS journaliers au lieu du ratio des sommes, son tableau est faux.
Correction sur le feuillet rose, réservée à l’enseignant. Elle sera commentée en séance.