Le contexte
Maison Liora est une boutique française de prêt-à-porter féminin lancée en 2021 sur Shopify. Avec une gamme d'environ 180 références et un panier moyen de 72 euros, la marque a construit sa croissance sur les réseaux sociaux et la publicité Meta. En 2024, elle génère environ 85 000 euros de CA mensuel mais peine à dégager un profit stable.
L'équipe fondatrice, composée de deux associées marketing, pilote quotidiennement les campagnes Meta Ads depuis le Business Manager. Elles se basent sur le ROAS affiché par Meta et sur les rapports Shopify pour prendre leurs décisions budgétaires. Les indicateurs sont bons en apparence : ROAS Meta à 2,8, taux de conversion à 2,4%, panier moyen en hausse.
Le défi
Malgré des chiffres apparemment sains, la trésorerie ne suit pas. Chaque mois, Maison Liora investit davantage en publicité sans voir son profit net progresser. L'équipe soupçonne un problème d'attribution mais ne parvient pas à l'objectiver.
Le diagnostic révèle trois angles morts majeurs. D'abord, le ROAS affiché par Meta inclut les ventes assistées et ignore les retours produit (taux de retour de 14% en mode). Ensuite, la marge brute varie fortement selon les collections : certaines pièces best-sellers ont une marge de 68%, d'autres à peine 22%. Enfin, les campagnes scalées poussent massivement les produits les moins rentables, érodant la marge globale sans que personne ne le voie.
La solution Fullmetrix
Maison Liora connecte sa boutique Shopify et ses comptes publicitaires Meta à Fullmetrix en 15 minutes. Les COGS sont importés depuis Shopify puis corrigés manuellement pour les 30 produits les plus vendus. Les frais de transaction, d'expédition et de retour sont configurés.
En une semaine, l'équipe dispose d'un tableau de bord POAS par campagne qui révèle la vérité économique de chaque euro investi. Trois campagnes apparemment rentables (ROAS 3,2) sont en réalité déficitaires (POAS 0,7) car elles poussent des produits à faible marge avec un fort taux de retour.
L'équipe bascule son pilotage du ROAS vers le POAS et crée des audiences personnalisées synchronisées vers Meta à partir des segments RFM : acheteurs récurrents à forte valeur, abandon de panier premium, lookalikes basés sur les clients VIP.