Cas client - GeoLift Meta
Découvrez comment un e-commerçant a optimisé son ROAS Meta grâce au GeoLift, une méthodologie statistique innovante pour accélérer son acquisition en France et préparer son expansion aux États-Unis.
Objectifs et Défis
Vision Précise du ROAS
Obtenir des données fiables pour accélérer l'acquisition en France
Expansion Internationale
Répliquer le modèle de croissance aux États-Unis
Problématique
ROAS fourni par Meta jugé irréaliste, empêchant l'augmentation des investissements
La Méthodologie GeoLift
Segmentation Géographique
Division de la population française basée sur les codes postaux
Création de Groupes
Groupe témoin (5% non exposé) vs Groupe exposé (95% ciblé)
Analyse Continue
Maintien permanent du test pour suivre les fluctuations du ratio ROAS
Principes Fondamentaux

Fiabilité
Méthodologie comparable aux standards pharmaceutiques
Stabilité
Hypothèse de faible migration entre zones géographiques
Contrôle
Biais maîtrisés via l'observation des données clients
Spécificité de l'Approche

Identification
Contourne l'impossibilité d'identifier les utilisateurs dans l'acquisition

Segmentation
Utilisation des codes postaux comme base de segmentation

Continuité
Approche "fil rouge" maintenue en permanence

Adaptation
Ajustement continu face aux fluctuations du ratio ROAS
Résultats Obtenus
2
Ratio Moyen
Entre ROAS plateforme et ROAS validé
1.5
Ratio Minimum
Valeur plancher observée
2.5
Ratio Maximum
Valeur plafond observée
Bénéfices Stratégiques
Investissements Contrôlés
Capacité d'augmenter les dépenses média avec une rentabilité maîtrisée pour accroître le chiffre d'affaires
Optimisation LTV
Compensation des campagnes non rentables en première vente grâce à la valeur client sur le long terme
Expansion Internationale
Modèle réplicable pour le développement sur le marché américain
Plan d'Action LTV

Augmentation de l'AOV
Stratégies pour accroître la valeur moyenne des commandes
Fréquence d'achat
Tactiques pour encourager des achats plus réguliers
Fidélisation client
Programmes pour maximiser le taux de rétention
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