Challenge

Les Galeries Lafayette évoluent dans un écosystème media complexe : un catalogue produit extrêmement vaste, des objectifs de rentabilité rigoureux, et la nécessité de concilier volume et précision.

Bien qu’il n’y ait pas de concurrence directe sur les requêtes brandées, les CPC élevés sur l’ensemble des catégories rendaient le défi double :

• Contrôler les coûts d’acquisition (COS) sur tous les canaux
  
• Identifier et scaler les performances produit sans détruire la valeur générée par la longue traîne

En résumé, l’objectif était clair : plus d’efficacité, plus d’incrémentalité, sans sacrifier le volume business.

Stratégie

Sur Google Ads, Primelis a entièrement restructuré le levier SEA pour le centrer sur la performance produit en temps réel. Grâce à une segmentation dynamique, les campagnes ont été optimisées à la fois selon les signaux media (clics, conversions) et les KPIs business (revenu, marge).

Une stratégie cross-brand a aussi été déployée pour limiter la cannibalisation de marque et réduire les investissements non incrémentaux sur les requêtes peu concurrentielles.

Côté social, les efforts se sont concentrés sur la diversification créative et l’élargissement des audiences. Avec des investissements croissants sur Meta, l’accent a été mis sur l’intégration de contenus UGC, l’expansion de la portée, et la mesure d’incrémentalité réelle, notamment via des tests GeoLift.

Exécution

• Restructuration centrée produit sur Google Shopping : Nous avons orchestré une migration complète vers Performance Max, pour segmenter plus finement les campagnes selon le volume de conversion, le profil de marge, et la contribution produit au revenu. Cela a permis de prioriser l’investissement sur les meilleurs produits tout en resserrant le contrôle sur l’inventaire moins performant. En diversifiant le feed produit et en adaptant les formats créatifs, nous avons réduit les CPC sans perte de couverture.
  L’investissement média a été aligné directement sur la valeur commerciale générée par chaque SKU.

• Optimisation cross-brand : En nous appuyant sur la technologie Primelis Signal, nous avons déployé une stratégie d’optimisation cross-brand visant à réduire la surexposition aux termes brandés. En identifiant les requêtes avec peu de concurrence, nous avons limité les dépenses là où la valeur incrémentale était faible, pour réallouer le budget vers des produits à forte marge. Cette approche a permis de protéger le trafic de marque tout en réduisant les CPC, générant des gains d’efficacité et une meilleure flexibilité budgétaire.

• Contenus variés & mesure de l’impact : Sur les réseaux sociaux, nous avons élargi les formats créatifs et mis en place une mesure de performance précise. L’utilisation systématique de contenus UGC, notamment via des influenceurs, a permis d’améliorer l’engagement auprès des jeunes audiences. Pour mesurer l’impact business réel, nous avons appliqué des tests GeoLift afin d’isoler l’effet incrémental du Social dans le mix média global. Un cycle continu de test & learn a été maintenu sur TikTok, Pinterest, et YouTube Demand Gen, pour accélérer l’itération et scaler les assets les plus performants.

Toutes les données comparent la performance 2024 à la même période en 2023.

Impact

Cette collaboration a permis un changement dans la gestion des performances.
Les budgets ont été réalloués avec précision : scaler ce qui fonctionne, éliminer ce qui ne fonctionne pas, sans coupes brutales.

En intégrant une logique produit dans la conception des campagnes et une mesure statistique de l’incrémentalité média, les Galeries Lafayette ont augmenté leur rentabilité sur une base de revenus stable.

Dans un contexte de coûts d’acquisition en hausse et de volatilité des plateformes, il ne s’agissait pas simplement d’optimisation, mais de protection stratégique.