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Preuve B Vivant confirmé

Sinsay

catalogue publicitaire automatise (Advantage+) mesure en omnicanal

IndustrieRetail & e-commerceLevierAcquisitionFamilleOptimisation / automatisationImplémentationPlateforme martechÉtapeconsideration
Pattern prouvé dans 8 industries encore vierge en Média & entertainment, Voyage & hospitality, Food & beverage +5 Voir la carte du pattern
x9,5
Achats omnicanal
"9.5X more omnichannel purchases (online, in-app, in-store)" S1

En 2025, Sinsay (groupe LPP) a combine les Advantage+ catalog ads de Meta a des omnichannel ads, obtenant en test lift x9,5 d'achats omnicanal, +54% de ROAS incremental et -43,3% de cout par achat incremental en Republique tcheque.

L'essentiel

  • Publicite sociale omnicanale via les Advantage+ catalog ads et omnichannel ads de Meta.
  • Stack Meta Advantage+ (catalog, audience, placements) et Conversions API pour la mesure.
  • Achats omnicanal x9,5, ROAS incremental +54%, cout par achat -43,3%.
  • Preuve B, mesure en conversion lift test (Republique tcheque, oct-nov 2025).

Objectif

Augmenter les achats omnicanal (web, app, magasin) generes par le paid social tout en tenant l'efficacite du budget publicitaire.

Le déploiement

Sinsay, marque mode a croissance rapide du groupe polonais LPP (femme, homme, enfant, presente sur environ 26 marches), a bascule sa publicite sociale vers une approche pleinement omnicanale. La marque combine les Advantage+ catalog ads, dont la fonction de machine learning tire automatiquement des visuels personnalises de produits pertinents et achetables depuis le flux catalogue, avec des omnichannel ads couvrant le web, l'app et le magasin. L'audience Advantage+ laisse l'algorithme sortir des parametres de ciblage coeur de la marque, et les placements Advantage+ automatisent la diffusion. Le suivi passe par la Meta Conversions API pour rattacher les evenements en ligne et hors ligne. La marque a valide l'apport via un conversion lift test multi-cellules comparant les Advantage+ catalog ads seuls a la combinaison catalog + omnichannel ads, mene en Republique tcheque du 14 octobre au 11 novembre 2025.

Résultats Preuve B

x9,5
Achats omnicanal
"9.5X more omnichannel purchases (online, in-app, in-store)" S1
+54%
ROAS incremental
"54% increase in incremental return on ad spend" S1
-43,3%
Cout par achat incremental
"43.3% lower incremental cost per purchase" S1
+77%
Conversions omnicanal
"77% increase in omnichannel conversions (web, app, and in-store)" S1

Etude de cas plateforme (Meta) chiffree, resultats issus d'un conversion lift test date et nomme, corroboree par de la presse etablie sur l'echelle et la vivacite de la marque.

Comment ça fonctionne

Approche-type inférée

Le détail interne n'est pas public. Voici une approche éprouvée qui mène au même résultat - à adapter à votre stack.

boucle d'optimisation incrementalecadrage campagne et test lift Flux catalogue produits(visuels, prix, stock) Meta catalog Evenements achat web /app / magasin Meta Conversions API Machine learningAdvantage+ (perso,audience, placements) Meta Advantage+ Diffusion Facebook /Instagram Meta Ads Site, app et magasinSinsay Equipe paid social LPP

Comment ça tourne, concrètement

Pour les équipes ops
CadenceDiffusion continue par campagne, optimisation en temps reel par l'algorithme
Opéré parEquipe paid social de la marque (LPP Group)
  1. 1
    Alimenter le catalogue produit equipe data / e-commerce

    Maintenir un flux catalogue a jour (visuels, prix, disponibilite) que le machine learning d'Advantage+ pioche pour composer des annonces personnalisees.

  2. 2
    Brancher la mesure omnicanal equipe data

    Envoyer les evenements en ligne et hors ligne via la Meta Conversions API pour rattacher les achats magasin aux campagnes.

  3. 3
    Lancer Advantage+ catalog + omnichannel ads marketing / paid social

    Activer catalog ads, audience et placements Advantage+, laisser l'algorithme elargir le ciblage au-dela du coeur de cible.

  4. 4
    Mesurer par conversion lift marketing / paid social

    Comparer en test multi-cellules catalog seul versus catalog + omnichannel pour isoler l'apport incremental.

Le signal qui pilote

Les evenements d'achat omnicanal (web, app, magasin) remontes via la Conversions API ; sans ce signal, l'optimisation perd la mesure de l'incrementalite et le pilotage omnicanal casse.

Comment vos clients perçoivent ce type d'usage

Études sourcées

Le pricing algorithmique est le terrain le plus inflammable : 68% des consommateurs disent se sentir leses quand les marques utilisent le pricing dynamique et 80% jugent plus dignes de confiance les marques aux prix constants (Gartner, 2024). L'equite percue varie selon le secteur : le pricing dynamique n'est juge juste que par 33% a 40% des repondants selon qu'il s'agit de concerts ou de cinemas (YouGov, 17 marches). Le prix personnalise par les donnees individuelles est le plus rejete : 47% des Americains s'y opposent fermement (Consumer Reports, 2024).

68%
Consommateurs qui se sentent leses (taken advantage of) quand les marques utilisent le pricing dynamique (2024)
80%
Consommateurs d'accord pour dire que les marques aux prix constants sont plus dignes de confiance (2024)
79%
Consommateurs ayant vecu des situations de prix inattendues sur un an (surge pricing, frais caches, hausses imprevues) (2024)

Conditions d'acceptation

  • La constance des prix comme signal de confiance : 80% jugent plus fiables les marques aux prix stables (Gartner 2024)
  • Le secteur conditionne l'equite percue : le pricing dynamique est mieux tolere pour les cinemas (40% le jugent juste) que pour les concerts (33%) (YouGov 2024)

Lignes rouges

  • Le pricing dynamique percu comme abus : 68% se sentent leses (Gartner 2024)
  • Le prix individualise a partir des donnees personnelles : 47% d'opposition ferme (Consumer Reports 2024)
  • Les frais caches et hausses imprevues, vecus par 79% des consommateurs sur un an et associes a la perte de confiance (Gartner 2024)

Sources : Gartner 2024 · YouGov 2024 · Consumer Reports 2024

Voir l'acceptation complète : par pays, par usage, par génération

Comment répliquer

Inférence - non sourcé

Prérequis data

  • Flux catalogue produit propre et a jour (visuels, prix, disponibilite)
  • Suivi des evenements de conversion en ligne via pixel / Conversions API
  • Capacite a remonter les achats magasin (identifiant transaction, matching offline)

Prérequis orga

  • Reseau de magasins physiques pour justifier la mesure omnicanal
  • Alignement data / e-commerce / paid social sur une definition commune de l'achat incremental
  • Base legale et consentement RGPD pour le partage d'evenements

Stack possible

  • Meta Advantage+ catalog ads
  • Meta Advantage+ audience et placements
  • Meta Conversions API
  • Outil de conversion lift natif de la plateforme
Équipe pour opérerUn pilote paid social, un profil data pour le catalogue et la Conversions API, un relais e-commerce / retail pour le rattachement magasin.

Le plan, étape par étape

  1. Étape 1
    Structurer et fiabiliser le flux catalogue produitLivrable : Catalogue synchronise exploitable par le machine learning
  2. Étape 2
    Deployer la mesure omnicanal via Conversions API (web, app, magasin)Livrable : Evenements d'achat unifies et attribues
  3. Étape 3
    Activer les campagnes Advantage+ catalog et les omnichannel adsLivrable : Diffusion automatisee elargie au-dela du coeur de cible
  4. Étape 4
    Cadrer un conversion lift test multi-cellules pour isoler l'incrementaliteLivrable : Lecture de l'apport reel du dispositif omnicanal

Première étape : Verifier que les achats magasin peuvent etre remontes a Meta via la Conversions API : c'est ce qui rend la mesure omnicanal possible.

Sources

  1. S1 Sinsay Clothing: driving omnichannel growth with Advantage+ and omnichannel ads Officiel intéressé facebook.com · consulté le 2026-07-12 archive à générer
  2. S2 Poland's Sinsay opens 91 stores in 19 countries in record 1-week rollout Presse établie tvpworld.com · consulté le 2026-07-12 archive à générer