Quel COS cible définir ?
Le bon COS cible dépend de plusieurs facteurs, principalement :
Objectifs de campagne – par exemple, croissance du chiffre d’affaires, rentabilité ou acquisition de nouveaux clients.
Marge moyenne des produits – une marge élevée permet un COS plus élevé, une marge faible nécessite un COS plus bas pour que la campagne reste rentable.
Chaque boutique a des besoins différents, il est donc important de définir le COS cible en fonction de vos objectifs professionnels et de vos paramètres financiers spécifiques.
Comment calculer votre COS
Le principal indicateur est votre marge. Votre COS cible ne doit pas dépasser votre marge produit brute — à ce niveau, les annonces rapportent exactement ce qu’elles coûtent, et rien de plus. Voici comment le calculer :
Calculez votre marge réelle. À partir du prix de vente, soustrayez le prix d’achat, la livraison, l’emballage, les frais de paiement et les retours. Pas la marge théorique, mais ce qui vous reste vraiment par commande.
Souscrayez le bénéfice que vous voulez conserver. Exemple : votre marge réelle est de 40 % et vous souhaitez conserver 15 % → il reste 25 % pour les annonces, plus nos frais.
Adaptez-le à votre objectif. Vous visez la croissance du chiffre d’affaires et avez une marge d’investissement ? Approchez votre COS cible de votre marge. Vous cherchez avant tout du profit ? Restez bien en dessous.
Tenez compte des achats répétés. Si vos clients achètent plusieurs fois, vous pouvez vous permettre un COS plus élevé sur le premier achat — il sera rentabilisé sur les commandes suivantes.
⚠️ Votre COS cible n’inclut pas nos frais de service. La valeur que vous définissez dans l’application ne couvre que les dépenses publicitaires — nos frais ne sont pas inclus. Donc, si vous souhaitez que votre coût total frais inclus soit, par exemple, de 20 %, vous devez fixer votre COS cible plus bas — avec 5 % de frais, cela veut dire 15 %.
💡 Modifiez-le par petites étapes. Faites évoluer le COS de 1 à 2 % et laissez la campagne se stabiliser pendant au moins 14 jours avant d’en évaluer le résultat. Une baisse brutale bloque la campagne et complique la lecture des données.
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