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"Ce que j'ai beaucoup apprécié c'est les échanges directs, francs. Ne pas hésiter à nous rentrer dedans pour être acteur du changement. La disponibilité de l'équipe et le fait d'aller plus loin qu'une agence classique sur la partie strat business. De vraiment comprendre les enjeux qu'une entreprise comme Payfit peut avoir, pour derrière proposer des solutions adaptées. La capacité de l'agence d'intervenir sur l'ensemble des sujets qui vont nous permettre de mettre en place la stratégie média"
Gaëtan Selmer, Lead Growth Manager
« Le projet débute après une forte augmentation du spend média de PayFit ayant considérablement dégradé leurs coûts d'acquisition. Ne sachant pas comment réagir, ils nous ont contactés pour redresser la barre et ramener les métriques d'acquisition dans les objectifs business. C'est donc un compte en perte de vitesse que nous avons récupéré avec pour objectif de diviser les CPL par deux. »
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Lors de la reprise du compte, le premier travail effectué s'est porté sur la production des publicités. PayFit avait un gros déficit de performance à ce niveau-là, avec seulement 3 contenus ligne. Nous avons donc conçu un batch de créa dans l'urgence qui répondait à un objectif simple : maximiser nos chances de réduire les CPLs (coût par lead). Pour cela nous avons produit dès la première semaine une trentaine de contenus aux approches créatives variées conçues non seulement pour être efficace, mais aussi pour cibler à travers notre copywriting les utilisateurs les plus qualifiés.
Après avoir réduit les CPL grâce à notre travail sur la structure des campagnes et la production d'ads, nous nous sommes penchés sur le tunnel. L'approche de PayFit était déjà bonne (formulaire multistep) mais pouvait encore être améliorée. Vu les sommes engagées dans la génération d'un trafic qualifié, il était à nos yeux capital de poursuivre les tests sur le funnel pour optimiser les taux de conversion. La première étape du formulaire était de loin celle qui avait le taux de drop le plus élevé. Nous les avons donc encouragés à ajouter des éléments de réassurance autour de cette étape ainsi qu'une jauge de complétion. Cela a permis de réduire considérablement le taux de drop de cette étape.
Pendant les mois de collaboration avec PayFit nous avons traversé plusieurs problématiques. La première n'était pas une perturbation extérieure mais une difficulté des équipes de PayFit à adapter le tracking aux modifications du formulaire. Nous avons ensuite était confronté à la MAJ IOS 14 qui a subitement réduit le volume de donnée que nous arrivions à collecter. Pour finir, c'est la mise en conformité RGPD qui nous a coupée d'une grande partie de nos données pendant quelques semaines. Ces problématiques ont fait exploser notre CPL. Heureusement une fois corrigées nous n'avons mis que quelques semaines d'optimisation à retrouver les coûts initiaux.
Nous avons profité de la basse saisonnalité (Juillet/Août) pour faire des tests sur la structure de campagne et tenter d'orienter le compte vers une structure simplifiée plus simple à manager et ayant des performances plus stables. Notre but était de savoir si une seule campagne en CBO pouvait encaisser la totalité du budget de prospection en maintenant les CPLs cible. Nous avons A/B testé 2 structures de CBO pour le découvrir. La première (Simplified) ne contenait que 3 "super audiences" qui mixaient des audiences différentes, mais de même type (broad, sauvegardé, LKL). La deuxième (Multiplied) contenait simplement une multitude d'audiences différentes (10 à 15). Les résultats étaient globalement excellents. Nous avons conservé la campagne en Multiplied qui offrait plus de maitrise sur le choix des audiences avec des résultats légèrement meilleurs.
Les derniers tests que nous avons faits portaient sur "l'average deal value" (ADV). Nous avions pour objectif d'augmenter la taille des leads générés par Facebook Ads. Pour cela nous avons mise en place 3 tests. Le premier portait sur l'utilisation massive des audiences lookalike : échec. Le deuxième s'appuyer sur une modification des événements d'optimisation. Nous avons cherché à retirer les petites entreprises de l'événement de conversion pour diriger l'algo vers de plus grandes entreprises : échec. Le dernier était d'ajouter à l'événement de conversion une valeur de conversion dynamique basée sur la valeur des leads : victoire !
