Plan de bulle de codes promo (Excel) — Exemple

Ce guide vous montre comment construire, lire et exploiter un plan de bulle pour prioriser vos codes promo dans Excel. L’idée : représenter chaque code par une bulle selon X = remise (%), Y = ROI attendu, taille = CA attendu. En un coup d’œil, vous voyez quoi lancer d’abord, quoi améliorer, quoi abandonner.

1) Quand utiliser un plan de bulle

Vous avez plusieurs codes possibles (pré-Black Friday, Noël, “Clearance”, etc.) et un budget limité.
Vous voulez maximiser la marge et éviter les remises qui détruisent la valeur.
Vous devez arbitrer entre canaux (Email, Social, YouTube, SEA/SEO, Affiliation, Onsite…) et marchés (FR/CA/US).

2) Schéma de données (onglet Plan_bulle)

Chaque ligne = 1 code promo sur une période donnée.

Champs à saisir :

Code, Campagne, Canal, Marché, Début, Fin
Type_remise (%, €, Livraison gratuite), Remise_%, Remise_€
Budget_media (investi sur le code)
Trafic_attendu (sessions / clics), Taux_conv_attendu (ex. 1,8 %), Panier_moyen
COGS_% (coût produit %), Statut (Prévu / Actif / Terminé)

Champs calculés (formules prêtes dans le modèle) :

CA_attendu = Trafic_attendu × Taux_conv_attendu × Panier_moyen
Marge_brute_attendue = CA_attendu × (1 − COGS_%)
ROI_attendu = (Marge_brute_attendue − Budget_media) / Budget_media
Score_priorité (pondéré) – ex.
= 0,6×ROI_attendu + 0,2×(Trafic_attendu/10 000) + 0,2×(1−COGS_%)

Tips :
Si la remise est en €, mettez Remise_% = 0 (et inversement).
Gardez des unités homogènes (€, %, dates).
Utilisez des listes déroulantes (onglet Paramètres) pour éviter les fautes de saisie.

3) Construire le graphique (2 options)

Option A — Graphique “Bulles” natif

Sélectionnez vos colonnes Remise_% (X), ROI_attendu (Y), CA_attendu (taille).
Insertion → Graphiques → Bulles.
Ajoutez étiquettes (le Code) si besoin (Mise en forme des étiquettes → Valeurs de cellules).
Ajustez les axes : X de 0–40 % (selon vos remises), Y de −100 % à +300 % (selon vos ROI).

Option B — Nuage de points + tailles S/M/L (modèle fourni)

Certains Excel / exports web gèrent mieux un scatter qu’un vrai “Bubble”.

Le modèle introduit une feuille Bulle_helper qui classe vos lignes en petit/moyen/grand CA (quantiles) et trace 3 séries avec des marqueurs de tailles différentes.
Avantages : plus stable et portable, surtout si vous partagez le fichier.

4) Lire le plan de bulle (comment décider)

Imaginez 4 zones :

Haut-gauche (ROI élevé, remise modérée) → GAGNANTS immédiats.
Haut-droite (ROI élevé, remise forte) → ok mais surveillez la valeur (risque d’ancrage prix).
Bas-gauche (ROI faible, remise faible) → à retravailler (ciblage, créa, preuve sociale).
Bas-droite (ROI faible, remise forte) → à éviter (mange la marge sans volume).

Taille de la bulle = CA attendu : plus c’est gros, plus l’impact média est potentiellement fort.

5) Prioriser concrètement

Filtrer par Canal et Marché (listes déroulantes) → regardez le quadrant haut-gauche.
Trier par Score_priorité (ou ROI) → prenez Top 5.
Check rapide :
- ROI_attendu < 0 → stop (signalé en rouge dans le modèle).
- Remise_% > 30 % récurrente → attention à l’érosion long terme.
- Dates qui se chevauchent sur le même segment → risque de cannibalisation.

6) Paramétrages utiles (onglet Paramètres)

Canaux / Marchés / Types de remise / Statuts : modifiables sans casser les formules.
Palette : harmonise les couleurs si vous passez à un vrai “Bubble”.

7) Bonnes pratiques & astuces

Ciblez avant d’augmenter la remise : commencez par créa, preuve, urgence, bundles → puis ajustez la remise.
Coupez les traînards : si un code a 0 ROI deux fois de suite → recycler l’angle/hook ou arrêter.
Ne mélangez pas vos KPI : ROI marketing (marge – budget) ≠ ROAS ≠ marge nette.
Ajoutez le “coût d’opportunité” si vous avez des stocks limités : une remise peut brûler du stock premium.
Post-mortem : remplacez les “attendus” par des réels pour améliorer les prévisions.

8) Dépannage (erreurs fréquentes)

#DIV/0! → Budget_media = 0. Ajoutez un budget > 0 ou remplacez le ROI par "" si budget nul.
ROI négatif partout → revérifiez COGS_%, Taux_conv_attendu, Panier_moyen.
Bulle trop petite / trop grande → normalisez (quantiles S/M/L) ou plafonnez l’axe.
Données incohérentes → dates inversées, Taux_conv saisi en “2” au lieu de “0,02”, etc.

9) Exemple de formules (Excel FR)

Dans Plan_bulle (une ligne, supposons ligne 2) :

CA_attendu → =Trafic_attendu*Taux_conv_attendu*Panier_moyen
ex. =L2*M2*N2
Marge_brute_attendue → =O2*(1-P2)
ROI_attendu → =(P2 - J2)/J2 où P2 = marge brute, J2 = budget
Score_priorité (exemple pondéré) →
=0,6*Q2 + 0,2*(L2/10000) + 0,2*(1-P2)
(adaptez les poids à votre contexte)

Mise en forme conditionnelle :

ROI_attendu < 0 → remplissage rouge clair.
Top 10 des Score_priorité → surbrillance bleue claire.

10) Routine d’équipe (cadence hebdo)

Lundi : mettez à jour Trafic / Taux conv / Panier / COGS / Budget.
Priorisez 3–5 codes par canal (haut-gauche + grosses bulles).
Exécutez (assets, ciblage, landing).
Vendredi : comparez attendu vs réel, notez apprentissages, ajustez les hypothèses.
Mensuel : réévaluez le Score_priorité (poids) et la charte remises.

11) Variantes utiles

Bilingue FR/EN (US/CA) avec mêmes colonnes → multipliez Marché.
Vrai graphique “Bulles” si votre Excel le gère bien.
Ajout cannibalisation : colonne “% ventes incrémentales” pour pondérer le ROI.
Cap remises : Remise_max_% par catégorie pour éviter l’érosion.

FAQ

Q. Mon ROI attendu est mauvais malgré une grosse remise.
R. Le problème est souvent COGS % élevé ou conversion faible → travaillez l’offre (bundle, social proof, urgences) avant d’augmenter encore la remise.

Q. Je ne vois pas de bulles de tailles différentes.
R. Avec la version “scatter”, les tailles sont S/M/L (quantiles). Passez en Bubble chart natif si vous voulez des tailles vraiment proportionnelles au CA.

Q. Comment ajouter un nouveau canal ?
R. Ajoutez-le dans Paramètres → “Canal”, puis utilisez la liste déroulante dans Plan_bulle.

À vous de jouer

Téléchargez le modèle :

Remplacez les exemples par vos codes, vérifiez les calculs, ouvrez Tableau de bord.
Besoin d’une version bilingue, d’un vrai Bubble chart, ou d’un score adapté à votre secteur ? Dites-le et je vous livre la variante.

Plan_Bulle_Code_Promo_FR Download

Plan de bulle de codes promo (Excel) : mise en place, tests & optimisation continue

Cette suite prolonge le guide de base et vous donne un plan d’action avancé pour connecter le modèle à vos données, tester vos codes promo de façon rigoureuse et améliorer le ROI au fil des cycles.

1) Brancher des données réelles (attendu vs. réalisé)

1.1 Colonnes “réel” à ajouter (onglet Plan_bulle)

Sessions_réelles
CVR_réel (taux de conv. réel)
Panier_réel
CA_réel = Sessions_réelles × CVR_réel × Panier_réel
Budget_media_réel
Marge_brute_réelle = CA_réel × (1 − COGS_%)
ROI_réel = (Marge_brute_réelle − Budget_media_réel) / Budget_media_réel
Delta_ROI = ROI_réel − ROI_attendu
Leçon (texte court : “hook fort, CPA haut”, “UGC > carrousel”, etc.)

1.2 D’où viennent ces chiffres ?

GA4 : sessions (segment “coupon=CODE”), conversion, AOV.
Ads (Google/Méta/TikTok) : coût au niveau ad set taggé avec le code dans l’UTM (utm_content=CODE_PROMO).
E-commerce : validation du CA et des codes utilisés (export des commandes).

Astuce : fixez un schéma UTM simple et universel :
utm_source=[canal]&utm_medium=paid|owned&utm_campaign=[campagne]&utm_content=[CODE]

2) Priorisation v2 : Score de décision “robustesse”

Ajoutez un Score_robustesse pour privilégier les codes avec des données fiables :

Taille d’échantillon (Sessions_réelles)
Stabilité (écart entre ROI_réel des derniers jours)
Qualité du tracking (taux d’attribution vs. commandes avec code)

Exemple de formule (Excel FR, à adapter à vos colonnes) :
Score_robustesse = 0,5×NORMALISER(Sessions_réelles) + 0,3×(1−NORMALISER(variance_ROI)) + 0,2×Tracking_ok

Où NORMALISER(x) ramène la valeur entre 0 et 1 (min-max).
Combinez ensuite dans un Score_final :
Score_final = 0,6×Score_priorité + 0,4×Score_robustesse

3) Tests contrôlés : A/B simple & holdout

3.1 A/B minimal

Population : segmenter votre audience (ex. “retargeting 7j”).
Test (A) : reçoit CODE_PROMO.
Contrôle (B) : pas de code (ou code neutre).
Durée : 7–14 jours (ou jusqu’à ≥100 conversions dans A et B pour une lecture fiable).
Lecture : comparez CR et ROI_réel (pas seulement le ROAS).

3.2 Holdout (incrémental)

Allouez 10–20 % du budget canal à un groupe sans promo sur la même période → calculez l’uplift incrémental :
- Uplift = (CA/Session_test − CA/Session_ctrl)
- Incrément % = (Uplift / (CA/Session_ctrl))

Objectif : détecter la cannibalisation (ventes qui seraient arrivées sans promo).

4) Mesurer la cannibalisation (avant / pendant)

Créez un petit tableau “Diff-in-Diff” :

	Avant	Pendant	Δ (Pendant−Avant)
Test (avec code)	A1	A2	AΔ = A2−A1
Contrôle (sans code)	C1	C2	CΔ = C2−C1
Uplift net			AΔ − CΔ

Si Uplift net ≈ 0 mais CA avec code ↑, c’est souvent de la cannibalisation.

5) Élasticité de remise : trouver le “sweet spot”

Tracez (onglet Tableau de bord) un scatter Remise_% (X) vs ROI_réel (Y).
Ajoutez une tendance (linéaire/polynomiale) → observez la pente.
Repérez la zone où +1 pt de remise n’augmente plus le ROI.
Cap de remise par catégorie (ex. “Mode : 25 % max”, “Électronique : 10 % max”).

6) Allocation de budget : simple & efficace

6.1 Règle “taux d’intérêt”

Pour chaque code : Marge_brute_attendue / Budget_media ⇒ rendement marginal.
Allouez en priorité aux codes avec le rendement le plus élevé jusqu’à épuisement du budget.

6.2 Garde-fous

Cap par segment (éviter la fatigue : pas plus de 2 promos/mois sur le même sous-segment).
Diversification : au moins 1 code par canal prioritaire (Email, Social, SEA).

7) Gouvernance & exécution

Nommage (ads, créas, UTM) :
CAMPAGNE_CANAL_MARQUE_CODE_HOOK_DATEDÉBUT (ex. BF_META_LCG_PROMO20_TEMOIGNAGE_2024-11-10).
Calendrier : gel des créas T-3 jours, QA T-1 jour, post-mortem T+2 jours.
QA tracking : champs UTM, coupon appliqué, événements GA4 (add_to_cart, purchase), duplication mobile/desktop.

8) Checklists

Avant lancement

Hypothèses remplies (Trafic, CVR, Panier, COGS).
Score_priorité & Score_robustesse OK.
UTM + coupon cohérents.
Audience exclut les acheteurs récents si besoin.

Pendant

Budget pacing : dérive ±20 % max.
CVR vs attendu : alerte si −30 % 24–48h.
Saturation fréquence Ads : cap à ~3–5/jour en retargeting.

Après

ROI_réel vs attendu, Delta_ROI > 0 ?
Post-mortem court (1 slide) : hook, offre, preuve, landing.
Mettez à jour les benchmarks (par canal/catégorie).

9) Annexes — formules FR prêtes à copier

CA_réel : =Sessions_réelles * CVR_réel * Panier_réel
Marge_brute_réelle : =CA_réel * (1 - COGS_%)
ROI_réel : =(Marge_brute_réelle - Budget_media_réel) / Budget_media_réel
Delta_ROI : =ROI_réel - ROI_attendu
Classer S/M/L (quantiles) : utilisez QUARTILE.INC et des SI pour assigner la taille de bulle.
Score_final (exemple) : =0,6*Score_priorité + 0,4*Score_robustesse