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Case STUDY
Optimisation Google Ads basée sur la marge brute : du ROAS à la profitabilité réelle
Dans un contexte de rationalisation des coûts d'acquisition, le pilotage des campagnes basé exclusivement sur le chiffre d'affaires (ROAS) présente des limites structurelles. Pour ce client du secteur e-commerce, notre agence a opéré une refonte de la stratégie d'enchères en intégrant la marge brute réelle au cœur de l'écosystème Google Ads. Ce projet a nécessité le déploiement d'une architecture Cloud (Firestore) pour synchroniser les données financières et marketing, permettant ainsi d'aligner les investissements publicitaires sur la profitabilité nette de l'entreprise.
La problématique
Désalignement entre les indicateurs publicitaires et la rentabilité financière
Les campagnes d'acquisition, paramétrées historiquement sur un objectif de ROAS (Return on Ad Spend), optimisaient les enchères sur la base du revenu brut. Cette méthodologie ne prenait pas en compte la variabilité des marges selon les catégories de produits. Par conséquent, les algorithmes tendaient à allouer une part prépondérante du budget à des produits à fort volume de vente mais à faible marge contributive, entraînant une inefficience dans l'allocation des capitaux marketing et une dégradation du profit net global.
Objectif
Face à la nécessité d'accroître la rentabilité des opérations sans réduire les parts de marché, le client souhaitait faire évoluer son modèle d'attribution vers une logique de Profit on Ad Spend (POAS)
Transition vers un pilotage à la marge
Remplacer la valeur de conversion « Revenu » par la « Marge Brute » dans les signaux envoyés aux algorithmes pour prioriser la profitabilité.
Architecture de données centralisée
Assurer le stockage et la disponibilité des données de coûts (COGS) via Google Firestore pour une exploitation temps réel.
Sécurisation des flux
Garantir une synchronisation fiable entre les systèmes ERP et les plateformes publicitaires via des pipelines de données automatisés.
Croissance du Profit Net
Atteindre une augmentation de 25 % du profit généré par les campagnes à l'horizon 2026.
La solution
Architecture de données et stratégie d'enchères basée sur la marge (POAS)
La réponse apportée repose sur une stratégie hybride, alliant ingénierie de données (Cloud) et optimisation média (Smart Bidding), articulée autour de 5 axes majeurs :
Centralisation des données financières (Google Firestore)
Déploiement d'une base de données NoSQL Firestore pour héberger de manière structurée les informations critiques.
Automatisation des flux de données (ETL)
Mise en place de pipelines d'ingestion via une solution type Airbyte pour synchroniser les données entre le CRM/ERP, Google Merchant Center et Firestore.
Calcul de la marge en temps réel
Développement de scripts spécifiques au sein de Google Tag Manager. Lors d'une transaction, le système interroge la base Firestore pour récupérer la marge associée à chaque produit du panier.
Reconfiguration des stratégies d'enchères
Migration des campagnes vers des stratégies d'enchères basées sur la valeur réelle. L'algorithme Target ROAS a été recalibré pour devenir un objectif de rentabilité (Target Profit), permettant au Machine Learning de Google de favoriser les impressions ayant la plus forte probabilité de générer de la marge.
Protocole de validation statistique
Instauration d'une phase de test rigoureuse comparant les performances des campagnes classiques (optimisation revenu) face aux campagnes expérimentales (optimisation marge). Cette étape a permis de mesurer l'impact précis sur le ratio coût/profit avant la généralisation du dispositif.
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