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📊Analyse de donnéesAvanceAll AIs

Analyse des données marketing multicanal

Analyse complète des performances marketing multicanal avec calcul ROI, modèles d'attribution et optimisation budgétaire.

Coller dans votre IA

Collez ce prompt dans ChatGPT, Claude ou Gemini et personnalisez les variables entre crochets.

J'analyse les performances marketing de [MARQUE] sur [PERIODE] avec les canaux suivants : [CANAUX] (ex : SEO, SEA, Social Ads, Email, Affiliation, Direct). Budget marketing total : [BUDGET_TOTAL].

Données disponibles par canal :

  • Investissement : [INVESTISSEMENT_CANAL]
  • Sessions générées : [SESSIONS_CANAL]
  • Leads/conversions : [CONVERSIONS_CANAL]
  • Chiffre d'affaires attribué : [CA_ATTRIBUE_CANAL]

Modèle d'attribution actuel : [MODELE] (last click / first click / linéaire / position-based / data-driven)

Réalise une analyse marketing multicanal complète :

  1. Calcule le ROI, CPL (coût par lead), CPA (coût par acquisition) et ROAS par canal
  2. Compare les performances vs objectifs et vs période précédente
  3. Analyse les synergies inter-canaux : quelles combinaisons de canaux performent le mieux
  4. Simule 3 modèles d'attribution alternatifs et compare les résultats par canal
  5. Identifie les canaux sur-investis et sous-investis selon leur performance
  6. Propose une réallocation budgétaire optimisée avec simulation d'impact
  7. Analyse le parcours de conversion type par segment client
  8. Recommande 5 actions pour améliorer la performance globale de [METRIQUE_CIBLE]

Prends en compte la saisonnalité de [PERIODE] dans ton analyse.

Personnaliser ce prompt avec Léa

Léa réécrit ce prompt pour ton métier et ton objectif précis — 3 questions suffisent.

Pourquoi ce prompt fonctionne

Ce prompt est efficace car il intègre la comparaison de plusieurs modèles d'attribution, sujet souvent négligé qui peut radicalement changer la perception des performances par canal et donc les décisions d'investissement.

Cas d'usage

Optimisation budget marketing annuelRevue performance campagnes Q4Stratégie mix marketing data-driven

Résultat attendu

ROI et ROAS par canal, comparaison modèles d'attribution, simulation réallocation budgétaire et plan d'actions priorisé.

Améliorez ce prompt

Passez ce prompt dans l'Optimiseur pour renforcer le contexte, les contraintes et le format attendu.

Améliore ce prompt avec l'Optimiseur

Commentaires

  • LéaIA

    Pour affiner l'analyse, ajoutez des métriques qualitatives (qualité des leads, taux de rebond) et vérifiez la fiabilité du modèle d'attribution actuel. Variante utile : segmenter par type de campagne (branding vs performance) pour mieux répartir le budget.

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