Camille Rodrigues, Blackstore : "Une approche agile et différenciante"

Pouvez-vous présenter Blackstore ?

Blackstore est l'enseigne d'INTERSPORT spécialisée dans la mode urbaine. La marque propose une sélection pointue de vêtements, chaussures et accessoires à destination des amateurs de streetwear et ceux qui aiment soigner leur look. Avec une présence nationale, Blackstore s'adresse à une cible jeune, mobile, connectée, en quête d'authenticité et de nouveautés. Son ambition : allier la force d'un réseau de 125 magasins de distribution reconnu à une approche agile, différenciante, orientée tendances.

Pourquoi avoir collaboré avec Making Science ? Quels étaient les objectifs de la campagne Performance Max ?

Dans un contexte de transformation digitale accélérée, Blackstore cherchait à optimiser sa stratégie d'acquisition et à renforcer la visibilité de ses produits à travers des dispositifs performants, mesurables et adaptés aux attentes de ses audiences cibles. L'objectif était double : stimuler les ventes tout en évaluant concrètement la valeur incrémentale générée par les campagnes média.

C'est dans cette optique que Blackstore a fait appel à Making Science. Reconnue pour son expertise en marketing digital, en mesure de performance et en structuration de stratégies data-driven, Making Science a rapidement proposé un cadre méthodologique adapté à nos besoins, en s'appuyant sur la technologie Google Ads et en particulier sur le levier Performance Max (Pmax).

La campagne menée s'inscrivait dans une logique de test : il s'agissait d'observer dans quelle mesure l'activation de Performance Max pouvait, non seulement générer des résultats concrets, mais aussi nous permettre de mieux comprendre les dynamiques d'achat dans nos zones de chalandise, à partir de nos propres données clients (notamment les données de localisation). Nous voulions sortir du "pilotage à l'aveugle" en apportant de la rigueur à la mesure.

Quels sont les principaux résultats de cette campagne ?

Avec pour objectif d'obtenir des résultats fiables et représentatifs, Making Science a proposé de mettre en oeuvre la méthode dite des Geo Experiments. Cette approche permet d'isoler l'impact réel des investissements publicitaires sur les ventes en ligne, en comparant des zones géographiques test et témoins similaires. Concrètement, des données quotidiennes de chiffre d'affaires par code postal ont été croisées avec les données média de la campagne pendant une période test de quatre semaines. Certaines zones ont été exclues pour garantir la cohérence de l'expérimentation, et un délai de refroidissement post-campagne a été appliqué pour affiner la mesure de l'effet différé des publicités.

La campagne a généré les résultats suivants :

• +16 % de ventes observées dans les zones exposées.
• Un ROAS incrémental de 4,3, avec un intervalle de confiance à 90 %.
• Une probabilité de faux positif inférieure à 5 %, ce qui valide scientifiquement l'impact de la campagne.

Ces chiffres confirment que Performance Max, bien exploitée, permet non seulement d'optimiser l'automatisation publicitaire, mais surtout de générer une performance business tangible, mesurée et justifiée.

Quelles sont les prochaines étapes de cette collaboration ?

Forts de ces premiers résultats très encourageants, nous souhaitons poursuivre et amplifier notre collaboration avec Making Science. Plusieurs chantiers sont à l'étude :

• Réitérer le dispositif Performance Max sur d'autres gammes de produits ou à des périodes clés du calendrier retail.
• Affiner notre stratégie de segmentation géographique, en combinant davantage nos données CRM et nos insights terrain.
• Explorer d'autres leviers d'activation pilotés par l'IA ou des logiques d'attribution avancée, toujours dans une optique de test & learn.
• Structurer des dashboards de pilotage marketing intelligents, pour suivre nos campagnes en continu avec une granularité locale.
  

Au-delà des résultats, ce que nous retenons de cette collaboration, c'est la rigueur méthodologique et la transparence dans l'analyse. L'approche de Making Science est orientée vers la valeur ajoutée, avec une vraie capacité à transformer les données en décisions activables.