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- Le problème de départ : pour Google Ads, un formulaire reste un formulaire
- Notre solution : donner plus rapidement un signal business à Smart Bidding
- Un lead scoring peut être prédictif sans être neutre
- Prenons deux prospects
- La vitesse du signal devient alors une variable à part entière
- Pourquoi ne pas attendre uniquement la vente finale ?
- Les cinq critères que je regarderais désormais
- 1. La proximité avec la vente
- 2. Le volume
- 3. Le délai d’apparition
- 4. La stabilité de sa définition
- 5. Le résultat des cohortes arrivées à maturité
- C’est précisément là que les périodes récentes deviennent dangereuses
- Ce que nous avons décidé sur ce compte
- Votre tracking est aussi une instruction donnée à l’algorithme
- Connecter son CRM à Google Ads n’est donc que le début
Sur un compte Google Ads à cycle de vente long, nous voulions apprendre à Smart Bidding à reconnaître les bons leads.
Nous avions fait les choses sérieusement. Données CRM. Quatre années d’historique. Lead scoring. Rétrotest. Import des informations business dans Google Ads.
Puis une question beaucoup moins confortable est apparue :
Et si nous avions surtout appris à Google à reconnaître les bons leads qui se révèlent rapidement ? Ce n’est pas exactement le même objectif.
Et lorsque certaines des meilleures affaires mettent plusieurs semaines à se signer, cette nuance peut avoir beaucoup plus d’importance qu’il n’y paraît.
Le problème de départ : pour Google Ads, un formulaire reste un formulaire
Sur beaucoup de comptes orientés génération de leads, Google Ads reçoit une information assez pauvre.
Un internaute remplit un formulaire : conversion.
Un second internaute remplit le même formulaire : conversion.
Pour la plateforme, les deux événements peuvent avoir exactement la même valeur. Pour l’entreprise, ils peuvent pourtant être radicalement différents.
Le premier prospect est parfaitement dans la cible, possède le budget nécessaire et pourrait devenir client. Le second est hors zone, injoignable ou n’a aucun projet concret.
Si les deux remontent de la même manière dans Google Ads, Smart Bidding n’a aucune raison de les distinguer. Il optimise ce qu’on lui donne.
C’est précisément pour cela que les conversions offline, les données CRM et les stratégies d’enchères basées sur la valeur ont autant d’intérêt en lead generation.
L’objectif n’est plus simplement de dire à Google : « ce clic a produit un formulaire ».
On essaie de lui transmettre une information beaucoup plus proche du business réel : ce formulaire a produit un lead qualifié, une opportunité commerciale ou, mieux encore, une vente.
Sur le principe, c’est incontestablement mieux. Mais le problème commence lorsque la vérité commerciale arrive beaucoup plus tard que les premiers signaux de qualité.
Notre solution : donner plus rapidement un signal business à Smart Bidding
Sur ce compte, attendre systématiquement la vente finale avant de fournir une nouvelle information à Google aurait créé un autre problème.
Le cycle commercial est long. Certaines ventes peuvent mettre quarante jours ou davantage avant de se concrétiser.
Nous avons donc créé une étape intermédiaire issue du CRM et alimentée par un lead scoring.
L’idée était simple : identifier beaucoup plus tôt les prospects qui ressemblent aux clients que l’entreprise souhaite réellement acquérir.
Ce scoring repose sur quatre années de données et a été rétrotesté.
Surtout, le signal arrive vite : quelques jours seulement après l’acquisition.
Il représente désormais environ 21 % de la valeur transmise aux enchères Google Ads.
À ce stade, le setup semblait plutôt élégant. Google n’attendait plus plusieurs semaines pour découvrir qu’un clic avait de la valeur.
Nous pouvions lui fournir rapidement une information plus riche qu’un simple formulaire. Puis nous avons commencé à regarder ce signal sous un autre angle.
Un lead scoring peut être prédictif sans être neutre
Sur les trois derniers mois analysés, environ 30 % des contacts atteignant cette étape intermédiaire deviennent ensuite de véritables opportunités qualifiées.
On pourrait regarder ce chiffre et conclure que notre scoring n’est pas suffisamment précis.
Ce serait probablement passer à côté du vrai sujet. Un scoring n’est pas censé prédire la vente avec certitude. Son rôle consiste à augmenter la probabilité qu’un prospect appartienne à une population intéressante.
Le doute vient plutôt du calendrier. Notre proxy apparaît après quelques jours. La valeur commerciale définitive, elle, peut mettre plusieurs semaines à se révéler.
Entre les deux, Smart Bidding continue évidemment d’acheter du trafic. Et cela m’a amené à regarder le problème différemment.
Nous avions beaucoup travaillé sur une question :
« Est-ce que ce signal permet de mieux reconnaître les futurs clients ? »
Il fallait en ajouter une deuxième :
« Est-ce que certains futurs clients deviennent visibles plus rapidement que d’autres dans notre modèle ? »
Parce que si la réponse est oui, la vitesse peut elle aussi influencer ce que nous apprenons à Google à rechercher.
Prenons deux prospects
Imaginons deux leads générés le même jour. Le premier correspond immédiatement à plusieurs critères positifs de notre scoring. Quelques jours plus tard, il franchit notre étape intermédiaire. Google reçoit donc rapidement un signal supplémentaire. Deux semaines après son premier contact, il signe une vente de 5 000 euros.
Le deuxième prospect suit un parcours différent. Son entreprise est plus grande. Plusieurs personnes participent à la décision. Le projet nécessite davantage de validations internes. Son potentiel est donc moins visible dans les premiers jours. Mais quarante jours plus tard, il signe finalement pour 20 000 euros.
Le premier prospect fournit beaucoup plus rapidement un feedback exploitable. Le second génère pourtant quatre fois plus de chiffre d’affaires. Avec seulement deux prospects, cela n’a évidemment aucune signification statistique.
Mais si ce type de différence apparaît régulièrement dans les données, le problème devient beaucoup plus intéressant.
En récompensant fortement un proxy rapide, ne risque-t-on pas progressivement de favoriser les profils dont la qualité apparaît vite, au détriment de profils plus longs à qualifier mais potentiellement plus rentables ?
Je n’affirme pas que c’est ce qui se produit systématiquement. C’est justement le point. Ce n’est pas une conclusion à tirer depuis une courbe Google Ads. C’est une hypothèse à contrôler.
La vitesse du signal devient alors une variable à part entière
Lorsque l’on construit un signal destiné à Smart Bidding, on regarde naturellement sa capacité à prédire le résultat final. Mais cette analyse est incomplète si l’on ignore le temps nécessaire pour observer ce signal.
Un proxy peut être très pertinent sur le « qui » tout en sélectionnant indirectement sur le « quand ». Et ce risque devient particulièrement intéressant lorsque la longueur du cycle commercial varie selon le type de client.
Dans certaines entreprises, les meilleurs prospects avancent très vite.Dans d’autres, les plus gros contrats nécessitent davantage d’échanges, plusieurs décideurs, une validation budgétaire ou un processus d’achat plus complexe.
Dans ce second cas, les leads les plus intéressants ne sont pas forcément ceux qui fournissent les premiers signaux positifs.
Le problème n’est donc pas simplement de savoir si votre scoring est bon. Il faut vérifier qu’il ne privilégie pas, sans que vous vous en rendiez compte, une catégorie particulière de prospects parce qu’elle est plus facile à qualifier rapidement.
Pourquoi ne pas attendre uniquement la vente finale ?
La solution pourrait sembler évidente. Si un proxy intermédiaire risque de déformer le signal, autant attendre le chiffre d’affaires réel. En pratique, ce choix peut être tout aussi problématique. Plus on descend dans le funnel, plus le signal se rapproche de la réalité économique. Mais il devient également plus rare et plus tardif.
Sur un e-commerce générant des milliers de transactions, ce n’est pas nécessairement gênant.
Sur une activité B2B qui obtient plusieurs centaines de leads mais seulement quelques dizaines de signatures après plusieurs semaines, attendre exclusivement la vente réduit fortement la quantité d’informations disponibles pour piloter les enchères.
Le meilleur signal n’est donc pas nécessairement celui qui se situe le plus bas possible dans le CRM. Il faut trouver un compromis. Assez proche du revenu pour avoir une véritable signification business. Assez fréquent pour fournir suffisamment de données. Et suffisamment rapide pour que l’information reste exploitable par l’algorithme.
C’est beaucoup plus subtil que « plus bas dans le funnel = mieux ».
Les cinq critères que je regarderais désormais
Si je devais mettre en place aujourd’hui une remontée CRM pour Smart Bidding, j’évaluerais chaque étape selon cinq dimensions.
1. La proximité avec la vente
Parmi les prospects atteignant cette étape, quelle proportion devient réellement cliente ?
Une étape très fortement corrélée au closing apporte naturellement davantage d’informations qu’un simple changement de statut administratif.
2. Le volume
Combien de fois cette conversion se produit-elle chaque mois ?
Un signal extrêmement fiable mais observé cinq fois par mois peut être insuffisant sur un compte qui génère beaucoup de trafic.
Il faut suffisamment de matière pour que l’algorithme puisse identifier des tendances.
3. Le délai d’apparition
Combien de temps s’écoule entre le clic et cette étape ?
Deux jours ? Dix jours ? Six semaines ?
Ce délai doit être considéré comme une caractéristique du signal, pas comme un simple détail opérationnel.
4. La stabilité de sa définition
Un lead qualifié doit vouloir dire la même chose pour tout le monde.
Si un commercial considère qu’un rendez-vous suffit tandis qu’un autre exige une validation budgétaire, vous ne remontez pas réellement une conversion homogène. Vous donnez simplement le même nom à plusieurs événements différents.
Et Smart Bidding ne peut évidemment pas corriger cette incohérence à votre place.
5. Le résultat des cohortes arrivées à maturité
C’est probablement le contrôle le plus important. Lorsque vous modifiez le signal donné à Google, ne vous contentez pas de regarder le CPA ou la valeur de conversion quelques jours plus tard.
Attendez que les cohortes commerciales arrivent à maturité. Puis analysez ce qu’elles sont réellement devenues.
C’est précisément là que les périodes récentes deviennent dangereuses
Sur un cycle long, les données des dernières semaines sont mécaniquement incomplètes.
Les dépenses sont déjà présentes à 100 %. Une partie des résultats business, elle, manque encore. J’avais déjà détaillé ce problème dans mon analyse du délai de conversion.
Sur un compte mêlant formulaires, scoring, opportunités et ventes, cette précaution devient encore plus importante.
Comparer les leads acquis la semaine dernière avec une cohorte vieille de deux mois peut produire des conclusions complètement erronées.
Je préfère donc reconstruire chaque cohorte.
Par exemple, pour tous les leads acquis en avril :
- combien ont atteint le niveau utilisé comme proxy ;
- combien sont ensuite devenus des opportunités ;
- combien ont finalement signé ;
- quelle valeur totale ils ont générée ;
- quel a été leur délai moyen de signature.
Puis je compare ces résultats avec les cohortes précédentes. C’est beaucoup plus lent qu’une lecture du tableau Google Ads. Mais c’est aussi beaucoup plus proche de la réalité.
Ce que nous avons décidé sur ce compte
Nous n’avons pas supprimé notre signal intermédiaire.Il apporte trop d’informations pour être abandonné uniquement sur la base d’un doute théorique.
En revanche, nous avons changé la manière de juger son efficacité. Je surveille désormais quatre indicateurs une fois les cohortes suffisamment matures :
- le taux de closing final ;
- la valeur réellement signée ;
- le délai entre acquisition et vente ;
- et le ROAS final des campagnes.
La question n’est plus uniquement :
« Google obtient-il davantage de conversions correspondant à notre scoring ? »
Elle devient :
« Les prospects que Google nous apporte depuis l’introduction de ce signal deviennent-ils réellement de meilleurs clients ? »
La différence paraît évidente lorsqu’on la formule ainsi.
Elle l’est beaucoup moins lorsqu’on passe ses journées dans Google Ads.
Votre tracking est aussi une instruction donnée à l’algorithme
C’est probablement l’évolution la plus importante à retenir. Le tracking ne sert plus uniquement à comprendre ce qui s’est passé. Il influence aussi ce qui va se passer ensuite.
Avec des stratégies d’enchères automatisées, chaque conversion choisie, chaque valeur attribuée et chaque objectif configuré participent au système de décision.
Dire qu’un événement vaut plus qu’un autre revient à dire à Google :
« Je préfère ce résultat. Essaie de m’en trouver davantage. »
Le plan de tracking devient donc une composante directe de la stratégie média. Et plus le système devient automatisé, plus la qualité de cette instruction est importante. Une erreur de mesure reste embêtante. Une erreur de mesure utilisée pour entraîner les enchères peut, elle, finir par modifier progressivement le trafic acheté.
Connecter son CRM à Google Ads n’est donc que le début
Importer des conversions offline est une excellente pratique. Utiliser un lead scoring pour enrichir les signaux peut l’être aussi. Mais le travail ne s’arrête pas lorsque les conversions commencent à apparaître dans Google Ads. Il faut encore décider quelle étape doit influencer les enchères, quelle valeur lui attribuer et surtout contrôler ce qui se passe plusieurs semaines plus tard.
C’est là que le CRM redevient indispensable. Parce que Google Ads peut vous dire ce qu’il a optimisé. Il ne peut pas décider à votre place si cette optimisation correspond réellement au business que vous cherchez à développer.
Nous voulions apprendre à Google à reconnaître les bons leads. Je pense toujours que c’était la bonne décision. Mais je rajoute désormais une question au contrôle :
Est-ce que notre système reconnaît les bons leads…ou surtout ceux dont nous savons rapidement qu’ils sont bons ?
À l’échelle d’un prospect, la différence semble minime. À l’échelle de plusieurs mois de Smart Bidding, elle mérite clairement d’être surveillée.
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