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Optimisation des structures SEA : nous sommes repartis de l'existant afin de procéder à une granularisation de l'intégralité des campagnes en fonction des performances historiques ainsi qu'une refonte et amélioration de toutes les annonces. Un audit complet passant en revu une cinquantaine de points de contrôle nous a permis d'identifier et prioriser l'ensemble des chantiers d'optimisation à intégrer dans la structure d'acquisition de 360 Learning.
Une fois les performances Paid Search stabilisé, nous avons mis en place de nouvelles campagnes sur LinkedIn Ads et Facebook Ads afin d'aller chercher des leads incrémentaux.
L'objectif ici était de trouver les audiences les plus performantes en testant de manière méthodique les combinaisons de targeting. La même méthodologie a été appliquée afin de trouver les annonces les plus performantes sur chaque typologie d'audience selon des critères variés : formats d'annonces, visuels, wordings.
Grâce à son expertise sur les sujets de tracking et mesure de la performance, et en partenariat avec les équipes de 360 Learning, Spark a pu réconcilier des MQLs scorés sur Salesforce et les campagnes Google Ads. D'autre part, lorsqu'une telle intégration n'est pas possible sur l'une des plateformes, nous avons tout de même pu réconcilier les campagnes sur notre dashboard inhouse avec les données Salesforce.
L'intégration des données MQLs au suivi de la performance permet de piloter avec plus de précisions encore les campagnes en intégrant des évènements de fin de funnel.
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