Optimisation d’un budget SEA : de la fragmentation en silos à la performance unifiée.
Origine de cette étude de cas. Mission pilotée par Yann Beuzit, fondateur de Million Marketing, au cours de ses expériences professionnelles précédentes, notamment en agence. Le client est anonymisé par confidentialité ; le budget indiqué est celui de la mission, il ne s’agit pas d’un volume géré par Million Marketing.
1. Le contexte et les enjeux
Le client est un acteur majeur du secteur SaaS en Europe, spécialisé dans les solutions de gestion ERP et Finance. Avec un budget annuel investi en Search Ads s’élevant à 3,5 millions d’euros, l’entreprise disposait d’une force de frappe considérable, mais dont l’efficacité était entravée par une organisation interne complexe.
À l’arrivée de notre fondateur, le compte était fragmenté entre plusieurs « Business Units » (BU). Chaque entité gérait ses propres campagnes, ses propres budgets et ses propres objectifs de manière autonome.
2. Le défi stratégique
Cette gestion décentralisée générait trois problématiques majeures qui dégradaient le ROI global :
- La Cannibalisation Sémantique : Les différentes BU achetaient les mêmes mots-clés, faisant monter artificiellement les enchères internes et gaspillant inutilement le budget.
- La Dérive du « Broad Match » : Une dépendance excessive aux requêtes larges (Broad Match) entraînait une part importante de trafic hors-cible, polluant le funnel de vente.
- L’Opacité des Données : Sans vision consolidée, il était impossible d’arbitrer les budgets en temps réel vers les produits SaaS les plus rentables.
3. La solution déployée
L’intervention s’est articulée autour d’une refonte structurelle profonde, s’appuyant sur une rigueur opérationnelle issue des géants de la Tech.
A. Instauration d’une gouvernance budgétaire unifiée
L’équipe a cassé les silos en mettant en place une structure de compte consolidée. Grâce à la création d’un Dashboard de pilotage en temps réel, l’équipe a offert à la direction marketing une visibilité totale sur les performances croisées. Cela a permis d’allouer dynamiquement le budget vers les segments de marché présentant le coût d’acquisition (CPA) le plus bas.
B. Assainissement sémantique et audit des intentions
L’équipe a mené un audit exhaustif des types de correspondance de mots-clés.
- Action radicale : Suspension des segments « Broad Match » non performants qui captaient du trafic informatif plutôt que transactionnel.
- Recentrage : Migration vers une stratégie de « Phrase Match » et d’Exact Match pilotée par les données de conversion réelles, garantissant que chaque euro investi cible une intention d’achat précise.
C. Déploiement de l’innovation (Performance Max & signaux d’audience)
Pour préparer l’avenir du SaaS, l’équipe a architecturé des campagnes Performance Max (PMax). Plutôt que de laisser l’algorithme naviguer à l’aveugle, l’équipe l’a nourri de signaux d’audience « First-party » qualifiés (données CRM anonymisées) pour orienter l’IA de Google vers les profils de décideurs financiers à haute valeur.
4. Les résultats obtenus
L’approche de L’intervention a permis de transformer ce compte mature en une machine d’acquisition agile :
- Qualité du Trafic : Une amélioration immédiate de la pertinence des leads grâce à l’élimination des requêtes polluantes.
- Efficience Budgétaire : Fin de la cannibalisation interne, permettant de réinvestir 15% du budget sur des segments de croissance inexploités.
- Scalabilité : Mise en place d’une fondation solide et automatisée, prête pour une accélération de la croissance en 2026 sans augmenter la charge de gestion.
Note méthodologique : Ce cas illustre la capacité de notre fondateur à gérer des budgets complexes et multi-produits en apportant une clarté de pilotage indispensable aux structures ETI et Grands Comptes.
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