Contexte E-commerce multi-catégories avec un compte Google Ads historiquement fragmenté.

Problèmes identifiés

Trop de campagnes concurrentes entre elles

Dilution des signaux pour l’algorithme

Dépenses inefficaces sur certaines plages horaires

Lecture des performances peu claire pour le client

Actions menées

Audit complet de la structure et des performances

Consolidation des campagnes par intention

Recommandations d’exclusions horaires et budgétaires

Refonte des KPIs de suivi

Impact

Meilleure stabilité des performances

Réduction des dépenses inutiles

Lisibilité accrue pour la prise de décision

Contexte Annonceur B2B actif sur plusieurs pays européens.

Problèmes identifiés

Fragmentation excessive des campagnes

Investissements peu efficaces hors heures business

Performance hétérogène selon pays et devices

Actions menées

Analyse comparative par marché

Identification des périodes à forte intention

Recommandation de recentrage budgétaire

Structuration cohérente des campagnes par pays

Impact

Meilleure allocation des budgets

Amélioration du coût par conversion

Accélération de l’apprentissage algorithmique

Objectif Passer d’un reporting descriptif à un outil d’aide à la décision.

Contenu du dashboard

KPIs clés (conversions, coûts, ROAS, volumes)

Lecture par canal, device, pays et période

Vues synthèse + vues deep dive

Mise en évidence des leviers d’optimisation

Valeur ajoutée

Lecture claire pour profils non techniques

Support concret aux décisions marketing

Gain de temps dans l’analyse quotidienne

Contexte Annonceur retail avec forte saisonnalité.

Actions réalisées

Suivi quotidien de la performance

Ajustement des budgets en fonction des priorités business

Analyse post-campagne (Keep / Start / Stop)

Résultat attendu

Meilleure maîtrise du budget

Décisions basées sur les données, pas l’intuition

Performance plus prévisible dans le temps

Accompagnement d’un acteur majeur du retail, opérant à l’échelle nationale avec des volumes de campagnes et des budgets significatifs

Setup et structuration de campagnes Google Ads, Meta Ads, Bing Ads et LinkedIn Ads selon les objectifs business

Optimisation continue des performances (budgets, enchères, ciblages, formats)

Mise en place et analyse de tests A/B sur annonces et audiences

Analyse des indicateurs clés de performance (conversions, coûts, ROAS, volumes)

Identification des leviers d’amélioration et des dépenses inefficaces

Production de reportings clairs et orientés décision pour profils non techniques

Contribution à des décisions marketing dans un environnement exigeant et à forts enjeux