Comment Coda a divisé par 2.5 son CAC Candidat

Retravailler le compte, de la structure stratégique au reporting

Coda, école supérieure du numérique, sortait de deux années de collaboration avec une agence spécialisée dans un schéma devenu classique : les dépenses augmentaient mais la qualité baissait, et le pilotage se faisait à l'aveugle. Le CPL dérivait régulièrement au-dessus des objectifs, atteignant 100 à 120€ sur certaines périodes alors que la cible était de 60 à 70€.

La qualité des leads était faible : beaucoup de téléchargements de brochure qui ne se transformaient jamais en candidatures. L'attribution était inexistante, ce qui rendait impossible de savoir quelles campagnes contribuaient réellement aux inscriptions par campus et par programme.

Le site mobile, qui représentait la majorité du trafic sur cette cible, affichait un taux de conversion très faible. Et la production créative était insuffisante en volume et en pertinence pour alimenter des campagnes sur plusieurs campus simultanément.

Reprendre le contrôle de l'acquisition, installer une attribution CRM fiable et diviser le CPL par deux.

L'objectif était de remettre à plat l'intégralité de la machine acquisition : installer une attribution CRM fiable pour piloter les investissements par école, restructurer Google Ads et Meta Ads avec une logique campus et audience, et optimiser le taux de conversion mobile.

La contrainte principale était la multiplicité des campus et des programmes, qui exigeait une architecture de campagnes capable de gérer cette complexité sans diluer la performance.

KPIs suivis : CPL par campus et par programme, taux de conversion mobile, coût par candidature qualifiée, ROAS global.

Étape 1 : Attribution CRM fiable pour piloter par le revenu

Nous avons commencé par construire l'infrastructure de mesure sans laquelle aucune optimisation n'est possible. Un tracking server-side a été mis en place avec normalisation des events et connexion HubSpot vers Google Ads et Meta pour la remontée des conversions offline.

Cette infrastructure permettait enfin de savoir précisément quel campus, quel programme et quelle campagne généraient réellement des candidatures et des inscriptions. Les décisions d'allocation budgétaire ne reposaient plus sur le volume de leads mais sur la valeur réelle générée.

Étape 2 : Restructuration des campagnes par campus et audience

Nous avons restructuré les comptes publicitaires avec une logique campus par campus. Chaque école disposait de campagnes dédiées avec un ciblage géographique précis, des messages adaptés au contexte local, et des landing pages spécifiques. Les audiences ont été segmentées par profil (lycéens terminale, étudiants en réorientation, reconversion professionnelle) avec des angles différenciés pour chacun.

Sur Google, les campagnes ont été structurées par niveau d'intention : brand protection, requêtes génériques haute intention (école informatique + ville), et campagnes competitor. Sur Meta, la stratégie reposait sur du ciblage socio-démographique couplé à des lookalike basées sur les meilleurs profils de candidats inscrits.

Étape 3 : Optimisation mobile et vélocité créative

Le taux de conversion mobile était un levier majeur d'amélioration. Nous avons repensé les landing pages pour le mobile : simplification du parcours, formulaires raccourcis, éléments de preuve sociale (témoignages, placement) visibles immédiatement, et CTA adaptés au contexte mobile.

En parallèle, la production créative a été industrialisée avec un rythme de renouvellement hebdomadaire. Les formats les plus performants ont été identifiés par campus et par audience, puis déclinés systématiquement. Le résultat : un CPL ramené dans la fourchette cible, une qualité de leads en nette amélioration, et un système de pilotage qui permet à Coda de savoir exactement combien coûte chaque inscription par campus.

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