Dans la publicité WhatsApp, le ciblage précis peut être réalisé à travers 6 dimensions, incluant la région, l’âge, le sexe, les balises d’intérêt, les données comportementales et le type d’appareil. Par exemple, la combinaison du filtre « femmes de 25 à 45 ans » avec l’étiquette d’intérêt « maternité et bébé » et les appareils iOS peut augmenter le taux de conversion de 30 %. L’opération réelle nécessite de superposer les conditions en couches dans le panneau d’administration de Meta et de comparer les réactions de l’audience via des tests A/B. Il est conseillé d’utiliser également des stratégies de reciblage d’audience personnalisée pour obtenir les meilleurs résultats.

Comprendre les informations de base de l’audience

Selon le rapport publicitaire de Meta de 2023, plus de 80 % des utilisateurs actifs de WhatsApp utilisent l’application au moins 3 fois par jour, avec une durée moyenne d’utilisation par session de 7 minutes. Parmi les utilisateurs mondiaux, la tranche d’âge des 25 à 44 ans représente 62 % du nombre total d’utilisateurs, ce qui en fait le groupe le plus précieux commercialement. Si les entreprises peuvent saisir avec précision les informations de base de l’audience, le taux de clics (CTR) des publicités peut être augmenté jusqu’à 35 %, tout en réduisant le coût par clic (CPC) d’environ 20 %. Ces données montrent que le filtrage des informations de base n’est pas seulement la première étape du placement d’annonces, mais aussi la clé qui influence le retour sur investissement (ROI) global.

Pour cibler efficacement l’audience, il faut d’abord commencer par les « données démographiques » les plus fondamentales. Celles-ci comprennent des paramètres spécifiques tels que l’âge, le sexe, la profession, le niveau de revenu et le niveau d’éducation. Par exemple, si vous faites la promotion de services professionnels à prix élevé (tels que le conseil juridique aux entreprises), l’audience cible doit se concentrer sur le groupe des plus de 35 ans, avec un revenu mensuel d’au moins 50 000 NTD et un niveau d’éducation supérieur ou égal à l’enseignement post-secondaire. Selon les statistiques, le taux de conversion de ces utilisateurs est généralement supérieur d’environ 40 % à celui du placement aléatoire, et leur valeur à vie client (LTV) moyenne peut dépasser 500 000 NTD.

Les différences de genre affectent également directement l’efficacité de la publicité. Par exemple, dans la catégorie des produits de beauté et de soins de la peau, la volonté d’achat des utilisatrices peut être supérieure de 30 % à celle des hommes, mais le prix moyen par commande des hommes pour les produits de soins de la peau à prix élevé (tels que les sérums) peut être supérieur de 15 % à celui des femmes. Par conséquent, si les attributs du produit ont une tendance de genre évidente, il est impératif de définir un filtre de genre dans le panneau d’administration des publicités pour éviter le gaspillage de budget inutile.

La profession et le revenu sont des conditions de filtrage encore plus cruciales. Par exemple, si l’on promeut des services de prêt financier, la cible doit être les groupes ayant une « profession stable » et un « revenu fixe », tels que les employés de bureau ou les fonctionnaires. Le taux de défaut de ces utilisateurs est généralement inférieur à 5 %, tandis que le taux de défaut des travailleurs indépendants ou des personnes sans revenu fixe peut atteindre 15 % ou plus. Via le panneau d’administration des publicités Meta, nous pouvons directement cocher la « catégorie de profession » et la « fourchette de revenu » (par exemple, un revenu mensuel de plus de 30 000 NTD), et le système exclura automatiquement les audiences non pertinentes.

De plus, le niveau d’éducation est un paramètre souvent négligé mais extrêmement important. Par exemple, pour la promotion de cours de perfectionnement professionnel (tels que l’analyse de données ou les cours de certification IA), le taux de clics des utilisateurs ayant un niveau d’éducation supérieur ou égal à l’enseignement post-secondaire peut être supérieur de 25 % à celui des diplômés du secondaire, et leur taux de complétion de cours (Course Completion Rate) est également supérieur d’environ 40 %. Par conséquent, la définition du « niveau d’éducation le plus élevé » comme post-secondaire ou supérieur peut améliorer efficacement l’efficacité de la publicité.

Pour une compréhension plus intuitive, voici une liste d’industries courantes et leurs suggestions de filtrage d’informations de base correspondantes :

N’oubliez pas de combiner l' »état civil » et l' »étape de la vie » pour un segment encore plus fin. Par exemple, les couples récemment mariés (mariés depuis 1 à 3 ans) sont 50 % plus intéressés par les articles pour la maison, les voyages ou les services d’assurance que les célibataires ; tandis que les familles avec des enfants en bas âge de 0 à 3 ans peuvent avoir un taux de clics publicitaires pour le lait en poudre, les couches et l’éducation de la petite enfance 60 % plus élevé que les autres familles. Ces détails peuvent être configurés via l’option « Événements de la vie » dans le panneau d’administration de Meta.

Analyser les intérêts et les modèles comportementaux

Selon les données du premier trimestre 2024 de Meta, plus de 78 % des utilisateurs de WhatsApp rejoignent activement des groupes commerciaux pertinents en fonction de leurs intérêts, et l’utilisateur moyen suit 3,2 comptes commerciaux dans différents domaines. De plus, le placement de publicités ciblant ces utilisateurs avec des balises d’intérêt claires peut réduire le coût par acquisition (CPA) de plus de 35 % par rapport au placement ordinaire, et le taux d’achat répété sur 6 mois de ces utilisateurs peut atteindre 42 %. Ces données prouvent que le ciblage précis basé sur les intérêts et le comportement peut directement augmenter le retour sur investissement publicitaire (ROI) de 25 %.

Le cœur du ciblage par centres d’intérêt est de comprendre les « préférences exprimées activement » par les utilisateurs. Cela comprend non seulement les domaines qu’ils suivent explicitement (par exemple, « fitness » ou « voyage »), mais aussi leurs comportements d’interaction au sein de l’écosystème Meta (Facebook/Instagram) – par exemple, cliquer fréquemment sur des nouvelles technologiques, suivre les mises à jour des influenceurs beauté à long terme ou publier plus de 3 fois par semaine dans des groupes de maternité et de bébé. Le système attribue des « balises d’intérêt » à ces utilisateurs via des algorithmes, et les annonceurs peuvent utiliser directement ces balises pour le ciblage. Par exemple, un utilisateur qui a recherché « revues de chaussures de course » plusieurs fois au cours des 30 derniers jours a une probabilité de plus de 90 % d’être étiqueté comme « amateur de course », et le taux de clics (CTR) des publicités de chaussures de sport ciblées sur lui sera 40 % plus élevé que celui des utilisateurs généraux.

Le modèle comportemental va plus loin, reflétant les « habitudes de consommation » et les « règles d’activité en ligne » de l’utilisateur. Par exemple, les utilisateurs qui aiment naviguer sur leur téléphone entre 21h et 23h réagissent 15 % mieux aux publicités de promotion d’e-commerce pendant la journée ; et le taux de conversion des utilisateurs qui ont l’habitude d’utiliser la fonction « réservation en ligne » pour les publicités de services est 30 % plus élevé que celui des utilisateurs qui demandent uniquement par message. De plus, les habitudes d’utilisation de l’appareil par l’utilisateur sont également extrêmement précieuses : par exemple, le prix moyen par commande des utilisateurs iOS est 20 % plus élevé que celui des utilisateurs Android, et le montant de la commande des utilisateurs qui font des achats à l’aide d’une tablette est généralement 25 % plus élevé que celui des utilisateurs de téléphones mobiles.

Pour maximiser l’efficacité de la publicité, il est impératif d’analyser les « intérêts » et le « comportement » de manière croisée. Par exemple : un utilisateur étiqueté avec l’intérêt « voyage international », s’il a également fréquemment recherché « valise » et « échange de devises » au cours des 7 derniers jours, sa volonté d’acheter des articles de voyage sera 60 % plus élevée que celle des utilisateurs n’ayant qu’une seule balise d’intérêt. En pratique, nous pouvons utiliser la fonction d’audience personnalisée (Custom Audience) pour télécharger une liste de clients existants (au moins 1 000 personnes), permettre au système d’apprendre les caractéristiques d’intérêt et de comportement communs de ce groupe de clients, puis utiliser l’expansion d’audience similaire (Lookalike Audience) pour trouver de nouveaux groupes d’utilisateurs avec le potentiel de conversion le plus élevé.

Les dimensions d’intérêt et de comportement auxquelles les différentes industries devraient prêter attention varient considérablement. Voici une comparaison des balises clés et des résultats attendus pour les industries courantes :

De plus, la fréquence d’engagement (Engagement Frequency) est un indicateur comportemental extrêmement précieux. Par exemple, un utilisateur qui a cliqué sur une publicité de machine à café plus de 5 fois au cours de la dernière semaine a une probabilité d’achat beaucoup plus élevée que celle d’un utilisateur qui n’a cliqué qu’une seule fois (la probabilité est 3 fois plus élevée). En pratique, il est conseillé de définir la condition de « fréquence comportementale » dans le panneau d’administration des publicités, par exemple, afficher des publicités uniquement aux utilisateurs qui ont « recherché des mots-clés pertinents ≥3 fois au cours des 7 jours« , afin d’éviter de gaspiller le budget sur des utilisateurs peu intéressés.

Segmenter par région et préférence linguistique

Selon le rapport officiel de WhatsApp sur la distribution des utilisateurs de 2023, la plateforme compte plus de 2,5 milliards d’utilisateurs actifs mensuels dans 180 pays, dont les trois principaux marchés que sont l’Inde, le Brésil et l’Indonésie représentent 42 % du nombre total d’utilisateurs. Il est à noter que même au sein d’un même pays, les temps d’activité et les préférences linguistiques des utilisateurs varient considérablement d’une région à l’autre. Par exemple, les utilisateurs anglophones en Inde sont principalement concentrés dans les zones urbaines (représentant 35 %), tandis que l’hindi domine dans les zones rurales (représentant 58 %). Un ciblage précis de la région et de la langue peut augmenter le taux de clics publicitaires jusqu’à 28 % et réduire le coût par conversion unitaire de 15 à 20 %.

Le ciblage géographique n’est pas aussi simple que de choisir un pays. Il faut d’abord considérer le niveau de division administrative : par exemple, au Brésil, le taux de clics sur les produits électroniques des utilisateurs de l’État de São Paulo est 40 % plus élevé que celui des régions du nord, et le taux de conversion des publicités de voyage des utilisateurs de Rio de Janeiro est 25 % plus élevé que celui des autres États. Il est conseillé d’utiliser la fonction de « ciblage par rayon » pour tracer un rayon de 10 à 50 kilomètres autour des villes importantes, ce qui peut couvrir plus de 75 % des utilisateurs urbains de grande valeur. Le deuxième facteur est le climat et les facteurs saisonniers : le taux de clics sur les produits chauds dans les pays de l’hémisphère nord en décembre est 300 % plus élevé qu’en juillet, tandis que l’attention portée aux publicités de boissons froides dans les régions tropicales reste stable et élevée tout au long de l’année (la fluctuation du nombre de clics mensuels ne dépasse pas 15 %).

La préférence linguistique est une clé invisible qui affecte l’efficacité de la publicité. Par exemple, en Suisse, bien que les utilisateurs de la zone germanophone représentent 65 % de la population totale, le prix moyen des achats en ligne des utilisateurs de la zone francophone est 20 % plus élevé que celui de la zone germanophone. De même, au Canada, le taux de clics des publicités en anglais au Québec n’est que de 15 %, tandis que celui des publicités en français peut atteindre 45 %. Par conséquent, il est essentiel de répartir le budget publicitaire en fonction de la répartition officielle de l’utilisation des langues :

Il est conseillé d’adopter une stratégie de placement « langue avant région » pour les zones multilingues. Par exemple, dans les zones à forte population hispanophone aux États-Unis, le taux de conversion des publicités en espagnol est 50 % plus élevé que celui des publicités en anglais, et le temps de séjour de l’utilisateur est 30 secondes plus long.

L’adéquation du fuseau horaire et de l’heure d’activité affecte directement l’efficacité de l’exposition publicitaire. Les données montrent que dans la région de l’Asie du Sud-Est, le taux de clics publicitaires entre 19h et 21h est 35 % plus élevé que pendant la journée, tandis que les utilisateurs européens connaissent un premier pic d’interaction entre 12h et 14h. Si le fuseau horaire de placement des annonces est incorrect, cela peut entraîner un gaspillage de budget de 40 % pendant les heures inactives. La meilleure pratique consiste à définir la planification des annonces en fonction de l’heure locale de la région cible et à analyser la distribution du temps de clics une fois toutes les 24 heures pendant la première semaine de placement, en concentrant progressivement 80 % du budget sur les 3 heures les plus efficaces.

Le modèle de flux de population est également un facteur de référence pour le ciblage géographique. Par exemple, dans les villes internationales comme Tokyo et Singapour, les utilisateurs des banlieues sont 25 % plus nombreux le week-end que dans le centre-ville, et la densité d’utilisateurs dans les quartiers financiers est 40 % plus élevée pendant les jours de semaine. Ces régions sont adaptées à une stratégie d' »ajustement dynamique de la région » : les publicités liées aux employés de bureau (telles que les fournitures de bureau) sont placées pendant les jours de semaine, et le contenu lié aux divertissements familiaux est privilégié le week-end. Selon des tests réels, cette stratégie dynamique peut augmenter le taux de réponse publicitaire de 18 %.

Enfin, il faut tenir compte des différences d’infrastructure réseau. Dans les régions où la couverture 4G est inférieure à 60 % (comme certaines zones rurales), il faut éviter de placer des publicités vidéo à fort trafic (dépassant 5 Mo), sinon le taux d’échec de chargement peut atteindre 50 %. Inversement, dans les villes où la couverture 5G dépasse 80 %, le taux de complétion des publicités vidéo est 45 % plus élevé que celui des images. Il est conseillé de décider du format du matériel publicitaire en fonction de la médiane de la vitesse du réseau régional (qui peut être consultée via des outils tels qu’OpenSignal) pour s’assurer que l’utilisateur puisse recevoir complètement le message en 3 secondes.

Distinguer les appareils et les habitudes d’utilisation

Selon le rapport mondial sur les appareils mobiles de 2024, 82 % des utilisateurs de WhatsApp utilisent l’application via des smartphones, mais la durée de session des utilisateurs de tablettes est 40 % plus longue que celle des utilisateurs de téléphones mobiles, et la valeur moyenne des commandes des utilisateurs de la version de bureau est 25 % plus élevée que celle des utilisateurs mobiles. Il existe des différences significatives dans les modèles comportementaux des utilisateurs de différents types d’appareils : les utilisateurs de téléphones mobiles vérifient WhatsApp en moyenne 15 fois par jour, avec une durée d’utilisation d’environ 2 minutes par session ; tandis que les utilisateurs de tablettes ne vérifient que 6 fois par jour, mais chaque session dure jusqu’à 5 minutes. Ces différences dans les habitudes d’utilisation des appareils affectent directement l’efficacité du placement des annonces, et un ciblage précis des appareils peut augmenter le taux de conversion des clics de 30 %.

Le type d’appareil est la première barrière qui affecte l’expérience utilisateur. Les utilisateurs iOS et les utilisateurs Android présentent des différences évidentes dans leur comportement de consommation : le taux d’achat in-app des utilisateurs iOS est 35 % plus élevé que celui des utilisateurs Android, avec une valeur moyenne de commande atteignant 1 200 NTD, tandis que la moyenne des utilisateurs Android est de 850 NTD. Cette différence est encore plus prononcée dans le domaine des produits haut de gamme, où le taux de conversion des publicités de luxe sur les appareils iOS est 50 % plus élevé que sur Android. L’âge de l’appareil est également un facteur important : les utilisateurs d’appareils anciens (de plus de 2 ans) sont plus sensibles aux prix, avec une probabilité de cliquer sur les publicités de coupons 40 % plus élevée que les utilisateurs de nouveaux appareils ; tandis que les utilisateurs des derniers modèles phares se concentrent davantage sur les performances et la qualité des produits.

La taille de l’écran détermine directement l’effet de présentation du matériel publicitaire. Les données montrent que sur les grands écrans de 6,7 pouces ou plus, le taux de complétion des publicités vidéo horizontales est 25 % plus élevé que celui des publicités verticales, tandis que les écrans de moins de 5,8 pouces sont plus adaptés au matériel vertical, avec un taux de clics 30 % plus élevé. La version du système d’exploitation est également importante : les utilisateurs des systèmes iOS 16 ou supérieur ont un taux d’engagement pour les publicités interactives en RA 60 % plus élevé que les utilisateurs des anciens systèmes, et les utilisateurs d’Android 13 ou supérieur sont plus enclins à utiliser la fonction de saisie vocale, avec un taux de réponse aux publicités vocales 45 % plus élevé.

L’impact de l’environnement réseau sur la vitesse de chargement des publicités ne doit pas être négligé. Les utilisateurs du réseau 5G peuvent charger en douceur des matériaux vidéo de plus de 10 Mo, avec un temps de chargement moyen de seulement 1,2 seconde, tandis que les utilisateurs 4G ont besoin de 3,5 secondes. Dans un environnement Wi-Fi, le taux de complétion de la visualisation de longues vidéos (plus de 60 secondes) est 70 % plus élevé que sur le réseau mobile. Par conséquent, il est conseillé d’ajuster dynamiquement le matériel publicitaire en fonction des conditions du réseau : pousser des vidéos haute définition vers les utilisateurs à haut débit, et utiliser des images statiques optimisées (taille contrôlée à moins de 500 Ko) pour les utilisateurs à faible débit.

La relation entre les périodes d’utilisation et la combinaison d’appareils mérite également attention. Les données indiquent que le taux d’utilisation de la version de bureau pendant les heures de travail en semaine (9h00-18h00) est 40 % plus élevé que celui de la version mobile, tandis que le taux d’utilisation de la version mobile atteint son apogée pendant les heures du soir (19h00-23h00), représentant 75 % de l’utilisation totale. Le week-end, le temps d’utilisation des tablettes augmente de 50 % par rapport aux jours de semaine, en particulier pendant l’après-midi de 14h00 à 17h00.

Pour illustrer plus intuitivement l’impact des différences d’appareils, voici une comparaison des paramètres clés des principaux types d’appareils :

L’état de la batterie peut également refléter le modèle comportemental de l’utilisateur. Lorsque la batterie de l’appareil est inférieure à 20 %, la volonté de l’utilisateur d’effectuer des tâches complexes diminue de 40 %, et il est plus adapté de pousser des informations promotionnelles simples et claires ; lorsque la batterie est supérieure à 80 %, la participation de l’utilisateur aux publicités interactives augmente de 35 %, et il est adapté de pousser du contenu nécessitant une participation plus longue.

L’espace de stockage affecte également le comportement de l’utilisateur. Les utilisateurs d’appareils dont l’espace disponible est inférieur à 10 % ont une probabilité de supprimer des applications 30 % plus élevée que les appareils normaux, et le taux de clics sur les publicités liées à la « libération de stockage » est particulièrement élevé pour ces utilisateurs. Les utilisateurs disposant d’un espace de stockage suffisant (plus de 50 % disponible) sont plus disposés à télécharger de nouvelles applications, et leur taux de réponse aux publicités de promotion d’applications est 25 % plus élevé.

La stratégie de ciblage des appareils doit être mise à jour régulièrement. Il est conseillé d’analyser les données d’utilisation des appareils une fois tous les 3 mois, car le cycle moyen de remplacement des appareils par les utilisateurs est de 24 mois, et la fréquence de mise à jour du système d’exploitation est plus élevée (une mise à jour majeure en moyenne tous les 6 mois). En surveillant en permanence les changements dans les paramètres des appareils, on peut s’assurer que les publicités sont toujours optimisées pour les types d’appareils les plus actifs, en maintenant une précision de placement supérieure à 90 %.

Classification basée sur l’historique d’interaction

Selon les données de la plateforme publicitaire Meta de 2024, 72 % des utilisateurs sont plus susceptibles de rester en contact avec les marques avec lesquelles ils ont déjà interagi, et le taux de conversion des utilisateurs qui ont interagi au cours des 30 derniers jours est 50 % plus élevé que celui des nouveaux utilisateurs. Plus précisément, la probabilité d’achat ultérieur pour les utilisateurs qui ont déjà cliqué sur une publicité est de 35 %, tandis que la probabilité d’achat pour les utilisateurs qui ont seulement vu la publicité n’est que de 8 %. Ces données d’historique d’interaction deviennent des indicateurs clés pour classer la valeur des utilisateurs. Une classification précise peut réduire le coût d’acquisition de clients de 25 % et augmenter le retour sur investissement publicitaire de 40 %.

Le cœur de la classification de l’historique d’interaction est d’identifier l’étape du parcours client de l’utilisateur. Un utilisateur qui a cliqué sur un lien de produit plus de 3 fois au cours des 7 derniers jours a une intention d’achat significativement plus élevée que celle d’un utilisateur qui n’a navigué qu’une seule fois (la probabilité de conversion est 4 fois plus élevée). Le système enregistre automatiquement ces comportements d’interaction, y compris le taux de réponse aux messages, le temps de clic sur le lien, le taux de complétion de la visualisation de la vidéo, etc., avec des données dans 15 dimensions. Par exemple, le taux de conversion ultérieur des utilisateurs qui ont regardé une vidéo pendant plus de 75 % de sa durée est 60 % plus élevé que celui des utilisateurs qui n’ont regardé que 25 % ; et l’intention d’achat des utilisateurs qui répondent aux messages dans les 5 minutes est 35 % plus élevée que celle des utilisateurs qui répondent après 1 heure.

Selon la profondeur de l’interaction, les utilisateurs peuvent être divisés en quatre niveaux de valeur :

• Utilisateurs de grande valeur : Ont interagi plus de 3 fois au cours des 30 derniers jours, et la dernière interaction a eu lieu au cours des 7 derniers jours, avec une probabilité de conversion atteignant 45 %

• Utilisateurs de valeur moyenne : Ont interagi 2 à 3 fois au cours des 60 derniers jours, avec une probabilité de conversion d’environ 25 %

• Utilisateurs de faible valeur : N’ont interagi qu’une seule fois au cours des 90 derniers jours, avec une probabilité de conversion d’environ 10 %

• Utilisateurs dormants : N’ont pas interagi depuis plus de 90 jours, nécessitent une réactivation, avec une probabilité de conversion de seulement 5 %

La fréquence d’interaction est étroitement liée à la catégorie de produit. Les données montrent que le cycle de décision des utilisateurs pour les produits à prix élevé (prix de vente moyen de plus de 5 000 NTD) est plus long, nécessitant généralement 5 à 7 interactions pour la conversion, avec un cycle d’interaction moyen de 21 jours ; tandis que la conversion des produits de grande consommation (prix de vente moyen de moins de 200 NTD) ne nécessite que 2 à 3 interactions, avec un cycle moyen de seulement 3 jours. Par conséquent, des fenêtres de suivi d’interaction différentes doivent être définies pour différents produits : une période d’observation de 60 jours est recommandée pour les produits de luxe, et seulement 14 jours pour les produits quotidiens.

Le modèle de réponse aux messages peut également refléter l’intention de l’utilisateur. Les statistiques montrent que la probabilité d’achat des utilisateurs qui envoient plus de 3 messages pour demander des détails sur un produit est 50 % plus élevée que celle des utilisateurs qui n’envoient qu’un seul message de demande simple. Les utilisateurs qui utilisent des messages vocaux manifestent généralement une intention d’achat plus forte que les utilisateurs de texte pur, avec une valeur moyenne de commande 20 % plus élevée. Ces différences d’interaction subtiles doivent être incluses dans le système de classification.

L’analyse de la dimension temporelle est cruciale. Le taux de réponse des utilisateurs qui ont interagi au cours des 24 dernières heures est 2 fois plus élevé que celui des utilisateurs qui ont interagi au cours des 72 heures précédentes. Il est conseillé de mettre en place un mécanisme de suivi de 48 heures pour les utilisateurs de grande valeur : si l’utilisateur n’a pas finalisé la conversion dans les 2 jours suivant l’interaction, le système doit pousser automatiquement un coupon pour stimuler la consommation, ce qui peut augmenter le taux de conversion de 30 %. Pour les utilisateurs dormants, une stratégie de réactivation doit être adoptée, comme l’envoi d’un code de réduction exclusif de 15 %, augmentant leur probabilité de retour de 25 %.

La préférence pour le canal d’interaction mérite également attention. Le taux d’ouverture moyen des messages envoyés via l’API WhatsApp Business est de 85 %, soit 40 % plus élevé que celui des SMS ordinaires ; et le taux de clics des messages contenant des images de produits est 60 % plus élevé que celui du texte pur. Il existe également des différences notables entre les tranches d’âge : les utilisateurs de 25 à 35 ans préfèrent les réponses rapides (temps de réponse attendu de moins de 5 minutes), tandis que les utilisateurs de plus de 45 ans sont plus intéressés par les documents de description de produit détaillés (temps de lecture moyen de 3 minutes).

Lors de la mise en œuvre de la classification de l’historique d’interaction, il est nécessaire d’établir un mécanisme d’optimisation continue. Il est conseillé de mettre à jour les critères de segmentation des utilisateurs une fois toutes les 14 jours, car les modèles comportementaux des utilisateurs changent avec le temps. L’ajustement continu des seuils de fréquence d’interaction via des tests A/B (la taille de l’échantillon de test doit être de ≥1 000 personnes) garantit que la précision de la classification reste supérieure à 90 %. Il faut également surveiller la marge d’erreur, en maintenant le taux d’erreur de classification à moins de 5 % pour éviter de classer par erreur des utilisateurs de grande valeur comme des groupes de faible valeur, ce qui entraînerait une perte de revenus.

Élaborer des stratégies de placement spécifiques

Selon le rapport 2024 sur l’efficacité du placement de publicité numérique mondial, le placement de publicité WhatsApp basé sur un ciblage d’audience précis peut atteindre un taux de clics moyen de 4,8 %, soit 2,5 fois plus élevé que le placement aléatoire, et 75 % des cas réussis ont adopté une conception de stratégie en couches. Les données montrent que le placement du budget en couches selon la valeur de l’audience (groupes de grande valeur représentant 60 % du budget, valeur moyenne 30 %, faible valeur 10 %) peut augmenter le retour sur investissement global de 35 %, tout en réduisant le coût d’acquisition de clients de 22 %. Cette approche de placement stratégique peut générer 8 à 10 conversions efficaces supplémentaires pour chaque 10 000 NTD de budget publicitaire.

L’élaboration de la stratégie de placement doit d’abord clarifier la proportion d’allocation budgétaire. Selon l’analyse des données passées, le groupe d’utilisateurs de grande valeur (plus de 3 interactions au cours des 30 derniers jours) devrait recevoir 60 % du budget total, car la probabilité de conversion de cette partie des utilisateurs atteint 45 % ; les utilisateurs de valeur moyenne (2 à 3 interactions au cours des 60 jours) se voient attribuer 30 % du budget, avec une probabilité de conversion d’environ 25 % ; les 10 % restants du budget sont utilisés pour tester de nouvelles audiences ou réactiver les utilisateurs dormants. Cette méthode d’allocation garantit que 80 % du budget est utilisé sur le groupe avec le taux de conversion le plus élevé. Dans la dimension temporelle, il est conseillé de concentrer 70 % du budget sur les 3 périodes les plus efficaces (généralement 12h00-14h00 et 19h00-21h00 en semaine, et 15h00-17h00 le week-end), où le taux de clics est 40 % plus élevé que les autres heures.

L’élaboration d’une stratégie spécifique doit prendre en compte les éléments clés suivants :

• Contrôle de la fréquence : Le nombre de fois qu’un utilisateur voit la même publicité en 7 jours ne doit pas dépasser 3 fois, pour éviter la fatigue publicitaire

• Organisation du rythme : Une stratégie de contact quotidien est adoptée pour les utilisateurs de grande valeur, tandis que les utilisateurs dormants sont contactés une fois tous les 3 jours

• Stratégie d’enchères : L’enchère maximale est adoptée pour les groupes de grande valeur (20 % de plus que l’enchère moyenne) pour assurer une exposition prioritaire

• Rotation du matériel : Mettre à jour le matériel publicitaire une fois tous les 5 jours pour maintenir la décroissance du taux de clics à moins de 15 %

La stratégie d’enchères doit être ajustée en fonction du type d’appareil. Les données indiquent que le coût par clic (CPC) des appareils iOS est généralement 25 % plus élevé que celui d’Android, mais le taux de conversion est également 30 % plus élevé. Par conséquent, une enchère CPC de 2,5 à 3,5 peut être définie pour les utilisateurs iOS, tandis qu’une enchère CPC de 1,8 à 2,5 est définie pour les utilisateurs Android. Pour les utilisateurs de tablettes, en raison de la valeur de commande plus élevée, un niveau d’enchère 15 % plus élevé que les utilisateurs de téléphones mobiles peut être accepté. En même temps, un ajustement dynamique doit être effectué en fonction de l’environnement réseau : l’enchère pour les publicités vidéo en environnement Wi-Fi peut être 20 % plus élevée que sur le réseau mobile, car le taux de succès du chargement est 50 % plus élevé.

Le suivi des performances nécessite la définition de seuils KPI clairs. La ligne de passage pour le taux de clics (CTR) doit être fixée à 3,5 % ; si elle est inférieure à ce nombre, le matériel doit être ajusté immédiatement. La ligne d’avertissement pour le coût par acquisition (CPA) est 30 % du prix de vente du produit ; si elle dépasse cette proportion, la stratégie de placement doit être réévaluée. Après chaque ajustement, les changements de données sur 48 heures doivent être observés, car l’algorithme a besoin de 24 heures pour apprendre et s’adapter à la nouvelle stratégie d’enchères. Il est conseillé d’effectuer un examen hebdomadaire de la stratégie, d’analyser le retour sur les dépenses publicitaires (ROAS) de chaque dimension, et de s’assurer que le RO global n’est pas inférieur à 2,5.

L’allocation budgétaire doit tenir compte de la valeur à vie client (LTV). Le coût d’acquisition de nouveaux utilisateurs peut être fixé à 25 % ou moins de leur LTV attendue. Par exemple, si la LTV attendue d’un groupe d’utilisateurs est de 2 000 NTD, le coût d’acquisition de clients doit être contrôlé à 500 NTD ou moins. Pour le reciblage des anciens utilisateurs, le budget peut être légèrement assoupli à 35 % de la LTV, car leur probabilité de réachat est 40 % plus élevée que celle des nouveaux utilisateurs. Cette méthode d’allocation budgétaire basée sur la LTV garantit une rentabilité à long terme.

Les tests et l’optimisation sont l’élément central de l’élaboration de la stratégie. Il est conseillé de consacrer 15 % du budget total aux tests A/B chaque mois, avec une taille d’échantillon de test d’au moins 5 000 impressions. Les dimensions de test doivent inclure : la stratégie d’enchères (tester 3 niveaux d’enchères différents), le type de matériel (vidéo vs image), les périodes de placement (tester 2 nouvelles périodes), la segmentation de l’audience (ajouter 1 à 2 nouvelles balises d’intérêt). Grâce à des tests continus, l’efficacité globale peut être améliorée de 8 à 12 % par mois, et l’actualité de la stratégie est maintenue.