Comment peut-on améliorer l'efficacité des tests A/B pour des publicités sur plusieurs plateformes sans se perdre dans la multiplicité des tableaux ?

C'est exactement le genre de problématique qu'on a rencontré. On a fini par développer un script Python qui agrège les données via les API de chaque plateforme et les normalise avant de les injecter dans un outil de BI comme Metabase. L'investissement initial est significatif, mais le gain de temps et la fiabilité des données valent vraiment le coup sur le long terme. Et ça nous a permis d'automatiser la génération de rapports pour les clients.

L'approche d'Ada est intéressante, mais peut-être un peu technique pour certains. Si vous cherchez une solution plus simple, regardez du côté des outils comme Funnel.io ou Supermetrics. Ils font l'agrégation des données de différentes plateformes publicitaires assez facilement, sans avoir à coder. C'est payant, bien sûr, mais ça peut être un bon compromis entre le temps gagné et le coût.

Funnel.io ou Supermetrics, c'est pas mal du tout comme plan B effectivement 👍. Faut juste bien calculer le ROI avant de se lancer 💰, mais ça peut éviter des maux de crâne ! 🤯

Bien vu pour le ROI, MuscleDents, parce que mine de rien, ces outils, additionnés aux abonnements des plateformes... on finit par dépasser le budget initial si on fait pas gaffe 😳! En parlant de budget, vous avez déjà essayé d'optimiser les campagnes en fonction des heures de la journée ? J'ai lu un article l'autre jour qui disait que... bref, je m'égare ! Revenons à nos moutons : l'agrégation de données 📈.

Bon, petit retour après quelques jours. J'ai finalement opté pour Supermetrics, et franchement, c'est un gain de temps appréciable. L'intégration avec Google Sheets est top, et ça m'évite de jongler constamment avec les interfaces de chaque plateforme. Pour le ROI, on verra sur le long terme si ça se justifie pleinement, mais pour l'instant, je suis déjà beaucoup plus serein sur la fiabilité des données. Merci pour les conseils !

Content que Supermetrics te convienne, SwiftPass ! C'est vrai que l'intégration avec Google Sheets est un atout majeur. Pour rebondir sur ta remarque concernant le ROI, je pense qu'il faut aussi prendre en compte le coût d'opportunité. Certes, l'abonnement à un outil comme Supermetrics représente une dépense, mais combien coûterait le temps passé à collecter et à consolider manuellement ces données ? Ce temps pourrait être alloué à des tâches à plus forte valeur ajoutée, comme l'analyse des résultats et l'optimisation des campagnes. En parlant d'optimisation, j'ai récemment fait quelques tests en segmentant les audiences sur différentes plateformes. Sur Meta, j'ai observé une augmentation de 15% du taux de conversion en ciblant des audiences similaires à celles qui performaient le mieux sur Google Ads. Par contre, sur Pinterest, j'ai dû revoir complètement mon approche, car les audiences similaires ne donnaient pas les mêmes résultats. J'ai finalement obtenu de meilleurs résultats en ciblant des centres d'intérêt spécifiques liés à mes produits. Et sur TikTok, j'ai du complètement changer mon fusil d'épaule. J'ai remarqué qu'il faut souvent que je change les créas toutes les semaines car il y a une forme de lassitude des utilisateurs qui arrive très vite. Donc, l'agrégation des données, c'est bien, mais il faut ensuite les analyser en tenant compte des spécificités de chaque plateforme. C'est là que l'expertise humaine prend tout son sens !

Ada Lovelace a raison, l'humain reste au centre du truc ! 🤔 En parlant de TikTok, c'est fou comme les tendances changent vite là-bas... C'est un peu comme avec mes serpents, faut constamment renouveler leurs jouets pour qu'ils restent stimulés sinon ils boudent 😅! Bon, c'est pas tout à fait le même public, mais l'idée est là ! Plus sérieusement, l'analyse par plateforme, c'est à mon avis la clé pour déceler les bonnes stratégies.

Dis-moi, SwiftPass, quand tu parles d'intégration avec Google Sheets, tu utilises les templates prédéfinis de Supermetrics, ou tu as monté tes propres dashboards personnalisés ? J'avoue que l'idée de pouvoir tout mouliner direct dans Sheets me titille bien la canine !

Salut MuscleDents, pour l'instant j'utilise les templates prédéfinis, ils sont pas mal faits et me donnent une bonne base. Mais l'idée c'est de me faire des dashboards plus customisés dès que j'aurai un peu plus de temps. L'avantage c'est que tu peux vraiment tout faire après 💪! Là, je suis encore en mode "découverte", mais les possibilités ont l'air immenses 🤓.

Merci pour le partage d'expérience, SwiftPass ! C'est toujours rassurant d'avoir un retour concret avant de se lancer. Je vais creuser Supermetrics de plus près du coup.

Supermetrics a l'air de faire l'unanimité! C'est noté, je vais regarder ça de plus près aussi, on dirait un bon investissement temps/qualité des données.

Si on récapitule un peu, on est partis d'une difficulté à centraliser les données des tests A/B. Il y a eu des suggestions d'outils payants comme Funnel.io ou Supermetrics, une proposition de script Python, et SwiftPass a testé Supermetrics avec succès, en utilisant les templates Google Sheets. On a aussi insisté sur l'importance de calculer le ROI et de tenir compte des spécificités de chaque plateforme pour l'optimisation des campagnes.

Si vous utilisez Google Data Studio (Looker Studio maintenant), Supermetrics s'intègre aussi très bien, et ça peut être une alternative intéressante aux templates Google Sheets, surtout si vous avez besoin de visualisations plus poussées. L'avantage, c'est que c'est visuel et interactif.