L’évolution des circonstances peut vous obliger à affronter l’avenir. Il est essentiel de planifier à l’avance et de mieux vous préparer à la suite. Bien qu’un modèle ne prédise pas parfaitement ce qui va suivre, il peut être essentiel pour préparer et définir des attentes réalistes.

Dans cet article, nous aborderons quelques approches que vous pouvez explorer et développer. Il convient de noter que, même s’il n’existe pas de solution prête à l’emploi, le processus et les connaissances métier que vous pouvez appliquer sont ce qui rend ces outils précieux.

Maths simples

Avec quelques formules, vous pouvez accélérer le rythme des mesures de compte, comprendre la direction de votre compte et planifier le reste du mois. Parfois, la méthode simple est tout ce dont vous avez besoin.

Une méthode courante consiste à prendre le total actuel, à prendre la moyenne des sept derniers jours et à le multiplier par les jours restants de la période.

Pendant un mois, cela ressemble à un dépenses mensuelles à ce jour + sept dernières journées / 7 * jours restants au cours du mois.

La simplicité de cette méthode la rend intuitive et facile à régler. Sept jours est un excellent début car la plupart des comptes suivent un cycle typique à mesure que l’activité augmente et diminue au cours d’une période hebdomadaire. Vous pouvez l’ajuster pour la stabilité en augmentant les sept jours à 14 ou 21. La beauté est que la formule commence si simplement que ce n’est pas un gros investissement pour faire des changements.

Si vous devez ajouter plus de nuances, vous pouvez appliquer cette même méthode aux segments de compte pour tenir compte des différences d’investissement de marque, de non-marque, de magasinage ou de niveau de ligne de produits. Vous pouvez également ajouter d’autres modificateurs pour pondérer différemment les jours restants. La meilleure partie de cette méthode est qu’elle peut être facilement modifiée, est intuitive et produit des résultats raisonnables avec peu d’effort.

Vous pouvez voir des implémentations plus avancées dans ce post, Comment prévoir le potentiel de dépenses dans les campagnes sociales payantes

Tableaux de données dans Excel

Les tableaux de données sont une excellente méthode pour estimer les effets au niveau du compte de l’évolution des mesures. Vous pouvez prendre une métrique efficace telle que ROAS ou CPA et créer un tableau avec de nouveaux CPA / ROAS par différents coûts par clic et taux de clics. Cela vous aide à prévoir l’impact des changements de performances sur votre compte.

Contrairement à l’exemple précédent, il ne prend pas en compte le temps. Au lieu de cela, il fournit des repères utiles pour les limites supérieures et inférieures de performances. Il clarifie les possibilités et définit les limites de la performance. Vous pouvez les utiliser comme scénario le meilleur et le pire des cas ou voir dans quelle mesure les mesures devraient changer pour atteindre un objectif cible.

Vous pouvez trouver plus de détails dans cet article,

Comment utiliser les tableaux de données Excel pour de meilleures projections

et ce webinaire,

Découvrez des projections plus précises avec les tableaux de données Excel

Aller plus loin avec vos modèles

Ou les modèles de cours peuvent aller beaucoup plus loin. Vous pouvez explorer des séries chronologiques avec Holt-Winters, ARIMA et plus encore. Bien que ceux-ci ne soient pas toujours directement applicables au travail quotidien et aux optimisations, ils peuvent être utiles lorsque des prévisions à plus long terme sont nécessaires. Le principal avantage est qu’ils sont conçus pour tenir compte des tendances et de la saisonnalité. Quelque chose dont nos modèles naïfs ne tiennent pas compte.

L’inconvénient ici est que ces modèles nécessitent souvent plus de connaissances sur le sujet ou un outil pour les retirer. Notamment la programmation de compétences et de packages comme tidymodels en R ou modèles de statistiques en Python. Si vous avez besoin de plus de motivation, découvrez les autres avantages de l’apprentissage de Python – Comment l’apprentissage de Python peut améliorer vos campagnes PPC.

Holt-Winters peut cependant être rapidement appliqué dans Excel. Voici un article de blog amusant qui passe par un exemple hypothétique. Ce n’est pas directement lié au PPC, mais la méthode est facilement adaptable. Cette méthode tiendra compte de plusieurs facteurs tels que la saisonnalité et les tendances générales dans la prévision des performances futures. C’est un excellent outil pour repérer les anomalies ou ajouter à une revue trimestrielle.

Analytics Made Skeezy – Prévision Made Skeezy

Emballer

Nous avons couvert quelques approches dans cet article. Chacun nécessite un peu de nuance et de modification pour être directement utile. Ils ne sont cependant pas exclusifs. Je vous encourage à essayer plusieurs méthodes et modèles pour approfondir les performances des comptes. Une fois que vous aurez commencé, vous pourriez trouver que c’est l’une de vos tâches préférées!