1. Introduction & Context:
Romarino est une marque et un fabricant de chaussures marocain qui a deux sources de revenus principales : la production en vrac pour d'autres marques et les ventes directes au consommateur (DTC) via le commerce électronique. Alors que l'entreprise réalise des ventes B2B importantes, son segment de commerce électronique DTC est confronté à des coûts d'acquisition élevés, à un faible engagement et à des taux de conversion publicitaires médiocres sur Meta et TikTok.
La marque avait besoin d'une refonte stratégique pour améliorer son retour sur investissement publicitaire (ROAS), réduire les coûts d'acquisition des clients (CAC) et optimiser l'engagement.
2. The Challenge (Pain Point & Problem Statement):
Romarino a été confrontée à de multiples défis dans le cadre de ses campagnes de marketing DTC :
- CAC élevé : Les coûts d'acquisition payés étaient en hausse, avec un CPA de $38 alors que la valeur moyenne de la commande (AOV) était de $55, ce qui laissait des marges bénéficiaires minimes.
- Le déclin de l'engagement : Le CTR est passé de 2,8% à 1,4%, ce qui a entraîné une baisse du trafic et des conversions.
- Fatigue publicitaire et inefficacité créative : Les publicités étaient signalées pour leur faible engagement, ce qui entraînait une augmentation des CPM et une réduction de la visibilité.
- Limites d'échelle : Les précédentes tentatives d'augmentation des dépenses publicitaires ont abouti à des rendements décroissants, ce qui rendait l'augmentation irréalisable.
Catégorie
Achat de médias Meta/Tiktok
Clients
Romarino
Localisation
Maroc
Dirigé et exécuté par :
Mohamed Chourouki
3. The Strategy & Execution (Step-by-Step Breakdown of Actions Taken):
Pour redresser la barre, nous avons mis en œuvre une stratégie d'achat de médias structurée et fondée sur des données :
Phase 1 : Analyse et segmentation approfondies de l'audience
- Le ciblage général a cédé la place à un ciblage plus large. Audiences similaires segmentées sur la base d'actions à fort impact :
- 2% LAL à partir des données d'achat
- 3% LAL à partir de Ajouter au panier et lancer le paiement
- 5% LAL de 50%+ spectateurs de vidéos sur TikTok
- Création d'entonnoirs de reciblage personnalisés axés sur :
- Panier abandonné (7 derniers jours)
- Des téléspectateurs engagés (14 derniers jours)
- Visiteurs réguliers (30 derniers jours)
Phase 2 : Optimisation des créations publicitaires
- Introduit Essais créatifs dynamiques avec l'IA variations de :
- Annonces carrousel présentant les best-sellers
- Vidéos TikTok de type UGC avec témoignages
- Annonces narratives de courte durée (approche problème-solution)
- Crochets testés A/B basés sur des déclencheurs psychologiques (rareté, preuve sociale, exclusivité)
Phase 3 : Appel d'offres intelligent et allocation du budget
- Passage de l'appel d'offres manuel à l'appel d'offres Règles automatisées:
- Augmentation du budget de 20% sur les ensembles de publicités avec CPA < $20
- Réduire les dépenses pour les ensembles de publicités dont le CPC est > $1.50
- Utilisé Plafonds des offres pour stabiliser le CAC tout en augmentant l'échelle : $20 plafond d'enchère sur les conversions
- Effet de levier Campagnes d'achat Avantage+ (ASC) sur Meta pour optimiser les placements de manière dynamique
4. The Challenges & Roadblocks:
- Rejets de la politique publicitaire : Certaines créations ont été signalées en raison de la formulation des allégations de confort et de durabilité. Nous avons ajusté le message pour l'aligner sur les lignes directrices de la plateforme.
- Résistance initiale à l'échelonnement : Lorsque l'on augmente rapidement le budget, le CAC monte en flèche. Nous avons résolu ce problème en augmentant progressivement le budget et en nous concentrant d'abord sur les segments les plus performants.
- Retards d'attribution à TikTok : Pour contrer les conversions mal attribuées, nous avons utilisé des UTM et recoupé les données avec Google Analytics.
5. The Results & Impact (Before vs. After Data Comparison):
Métrique | Avant (ligne de base) | Après (10 jours) |
ROAS | 1.5x | 5.2x |
CPA | $38 | $14 |
CTR | 1.4% | 4.9% |
AOV | $55 | $68 |
Taux de conversion | 2.1% | 5.8% |
6. Key Takeaways & Lessons Learned:
- Les données de première main sont cruciales : L'exploitation des visiteurs du site web et de l'historique des achats pour les audiences LAL a considérablement amélioré l'efficacité de l'acquisition.
- La variation créative est importante : Les publicités de type UGC et les créations dynamiques ont généré 47% d'engagement en plus par rapport aux images statiques.
- L'échelonnement progressif est la meilleure solution : Une stratégie structurée d'augmentation du budget garantit la stabilité et prévient l'augmentation des APC.
- TikTok est un outil d'acquisition puissant : Avec le bon ciblage d'audience et un contenu court, TikTok a délivré un CPA 30% inférieur à celui de Meta.
7. Conclusion & Final Thoughts:
En mettant en place une stratégie d'achat média structurée, nous avons transformé le segment eCommerce en difficulté de Romarino en un canal rentable. Grâce à une segmentation précise de l'audience, à des actifs créatifs optimisés et à une allocation intelligente du budget, nous avons construit une stratégie d'achat d'espace. modèle durable et évolutif qui continue à générer des rendements élevés.
Cette étude de cas illustre le pouvoir de la la publicité fondée sur les donnéesprouvant ainsi que même sur des marchés concurrentiels, une approche stratégique peut conduire à une croissance exponentielle.
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