Dans cette étude de cas, tu vas découvrir comment Tuka, notre growth engineer, a permis à talent.io et ses différents directeurs (ops, marketing, sales) de prendre des décisions basées sur le revenu généré par les campagnes publicitaires.

Talent.io a une culture du test marketing, c'est-à-dire qu'elle lance pleins d’ads sur différents canaux pour exploiter toutes les opportunités.

Le besoin derrière est d'analyser un grand volume de données, ce qui nous amène à un risque élevé de se retrouver rapidement en erreur et de prendre des décisions sur des mauvaises analyses.

Pour cela, il est nécessaire de mesurer avec précision la performance des campagnes publicitaires, quelque soit le canal d’acquisition. De plus, il est attendu un dashboard sur lequel se trouve toutes les données essentielles à la prise de décision.

Les défis auxquels Tuka fera face : Collecter, Nettoyer & Visualiser. Il utilisera trois outils principaux : funnel.io, postgreSQL et Data Studio.

1. Collecter les données.

Pour collecter les données rapidement et sans perdre trop de temps, un ETL marketing (funnel.io) a été mis en place. Son objectif est de récupérer différentes sources d’outils marketing, de les formaliser et de les envoyer dans une destination pour but de stocker ou visualiser.

En parallèle, un script récupère les utms sur webflow pour les stocker en base de données.

C’est une première victoire ✌️

2. Nettoyer les données

Une fois les données collectées, il faut les uniformiser et avoir une seule même source de vérité. Pour ce faire, il faut “join” les données récupérées dans funnel.io, avec des données récoltées depuis le traffic web et le produit, stockées dans PostgreSQL. La nécessité de créer des règles SQL pour s’adapter au besoin marketing fait partie du nettoyage.

Exemple de requête : mettre les données au format des marchés (pays), des types de campagnes marketing lancé, en plus du type de ciblage.

3. Visualisation de donnée

Une fois, la collecte et la transformation faite, il reste à visualiser avec Google Data Studio (appelé Looker Studio) pour que les responsables Marketing, Sales et Ops prennent les décisions business basées sur le revenu généré par les dépenses marketing (ROAS).

Voici un exemple de dashboard final :

(l'image n'est pas le dashboard de talent.io pour des questions de confidentialité)

Vous souhaitez, vous aussi, collecter de la donnée issue de plusieurs sources et afficher un dashboard décisionnel ? Déposez un projet et on s'occupe de vous