Dépense et ventes : la corrélation de Bricometal
Le budget Google Ads de Bricometal est presque le même tous les mois, sauf en décembre 2025, où il a été réduit des trois quarts. Vous mesurez le lien entre dépense et commandes au jour, puis au mois, et vous découvrez ce que vaut une corrélation qui repose sur un seul point.
La question de la direction
« Si je mets 1 000 € de plus en Google Ads, combien de commandes en plus ? » La direction de Bricometal veut une règle simple pour décider du budget (fiche du dossier Bricometal). Vous avez deux fichiers : ads-vs-site-jours.csv (une ligne par jour) et ads-vs-site-mois.csv (une ligne par mois). Période de travail : du 1er janvier 2025 au 31 juillet 2026. Les mois d’août et de septembre 2026 sont exclus : le comptage des commandes attribuées n’y est pas établi (mesure ou demande ?), et ces deux mois feraient à eux seuls le résultat.
Votre mission
- Au jour : calculez la corrélation entre
cout_adsetcommandes_site(=CORREL()dans un tableur). Combien de jours ? Refaites-le sur les seuls jours ouvrés, puis avec le coût de la veille face aux commandes du jour. - La pente : calculez la pente de la droite des commandes en fonction du coût (
=PENTE(), ou=DROITEREG()). Traduisez-la en coût d’une commande en plus. - Au mois : refaites la corrélation et la pente sur les 19 mois. Le lien est-il plus fort ?
- Le test du point unique : tracez le nuage de points des 19 mois, repérez le point isolé, retirez-le et recalculez.
- Concluez en cinq lignes : peut-on piloter le budget sur cette droite ? Qu’est-ce qui mesurerait vraiment l’effet de la publicité ?
Lire une corrélation
r va de −1 à 1. Autour de 0,1, il n’y a presque pas de lien linéaire ; autour de 0,3, un lien faible ; au-delà de 0,7, un lien fort. Mais r ne dit jamais qui cause quoi, et un seul point extrême peut le fabriquer. Regardez toujours le nuage avant de croire le chiffre.
La règle d’attribution
Une commande est comptée « Ads » si son client a cliqué un jour sur une annonce, à n’importe quelle date. Le lien entre la dépense d’un jour et les commandes de ce jour est donc dilué par construction : beaucoup de commandes viennent de clics anciens.
Livrable
Un tableau des cinq corrélations (jour, jours ouvrés, veille, mois, mois sans le point isolé) avec leur effectif, les deux pentes traduites en euros par commande, le nuage mensuel annoté, et la conclusion en cinq lignes.
Données
- Télécharger
ads-vs-site-jours.csv620 lignes · 38 Ko · CSV, séparateur virgule, point décimal
Bricometal. Les mêmes colonnes jour par jour, du 31 décembre 2024 au 11 septembre 2026, avec le jour de la semaine.
Données réelles confiées à l’agence Getup, usage pédagogique interne au cours ; ni rediffusion, ni tentative de ré-identification
Atelier : travaillez du 1er janvier 2025 au 31 juillet 2026. Août et septembre 2026 restent à part : le comptage des commandes attribuées y est encore à établir (mesure ou demande ?).
- Télécharger
ads-vs-site-mois.csv42 lignes · 4 Ko · CSV, séparateur virgule, point décimal
Bricometal. Coût Google Ads (HT), clics, impressions, conversions et valeur selon Google, face aux commandes du site attribuées aux annonces (nouveaux et anciens clients, CA HT et TTC), mois par mois.
Données réelles confiées à l’agence Getup, usage pédagogique interne au cours ; ni rediffusion, ni tentative de ré-identification
Règle d’attribution : une commande compte si son client a cliqué un jour sur une annonce, à n’importe quelle date.
Grille d’évaluation
| Critère | Points |
|---|---|
| Cinq corrélations justes, avec leur effectif | 5 |
| Pentes traduites en coût d’une commande en plus | 3 |
| Le point de décembre 2025 repéré et son poids démontré | 4 |
| Corrélation distinguée de causalité, avec deux raisons propres au dossier | 4 |
| Proposition d’un test pour mesurer l’effet | 4 |
| 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 calculer les corrélations, sans conclusion
Je joins ads-vs-site-jours.csv : une ligne par jour, colonnes date (AAAA-MM-JJ), jour_semaine (lundi … dimanche), cout_ads (euros HT), clics, impressions, conversions_google, valeur_google, commandes_site, ca_site_ht, ca_site_ttc, commandes_fac. Tâche : 1. Gardez les lignes du 2025-01-01 au 2026-07-31 inclus. Donnez leur nombre. 2. Calculez le coefficient de corrélation de Pearson entre cout_ads et commandes_site, puis la pente et l’ordonnée à l’origine de la droite des moindres carrés (commandes_site en fonction de cout_ads). 3. Refaites le calcul sur les seuls jours du lundi au vendredi. 4. Refaites-le en associant le coût de la veille aux commandes du jour. 5. Agrégez par mois (somme de cout_ads et de commandes_site) et refaites le calcul sur les mois, puis sans le mois 2025-12. Format : un tableau (calcul, effectif, r, pente, 1 / pente) à quatre décimales. Aucune interprétation causale.
Vérification à la main
Contrôlez un mois que l’énoncé ne vous demande pas : mars 2025 doit totaliser environ 3 953 € de coût et 313 commandes, comme la ligne 2025-03 de ads-vs-site-mois.csv. Refaites ensuite au tableur, avec =CORREL(), une des cinq corrélations de l’assistant : si vous ne retrouvez pas son chiffre, ses filtres sont faux. Si l’assistant a gardé août et septembre 2026, ou s’il trouve un nombre de mois différent de 19, son tableau ne répond pas à la consigne. Vérifiez enfin que 1 / pente donne bien des euros par commande, pas des commandes par euro.
Correction sur le feuillet rose, réservée à l’enseignant. Elle sera commentée en séance.