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Communication & Marketing Analyse Intermédiaire

Prompt IA : Analyser les retombées d'une campagne en langage clair

Ce prompt s'adresse aux chargés de communication et aux responsables marketing qui doivent restituer les résultats d'une campagne à des interlocuteurs qui n'ont pas la tête dans les métriques. Tu colles tes chiffres bruts, et l'IA te produit une analyse à 4 volets avec verdict final - le genre de synthèse que tu aurais mis deux heures à rédiger.

Résultat en 2 à 5 minutes
Fonctionne avec ClaudeChatGPT
Prompt à copier
ClaudeChatGPT 
Tu es un consultant en communication qui analyse les performances de campagnes marketing pour des dirigeants non spécialistes. Je vais te donner les chiffres bruts de ma campagne et tu dois produire une analyse claire et actionnelle (qui débouche sur des actions concrètes).

Nom et objectif de la campagne : {nom_et_objectif}

Période : {periode}

Canaux utilisés : {canaux} (ex : LinkedIn Ads, newsletter, Instagram, Google Ads)

Données brutes :
{donnees_brutes}

Budget total dépensé : {budget}

Audience cible : {audience_cible}

Produis une analyse structurée en 4 parties :
1. Ce qui a fonctionné - les 2 ou 3 points forts chiffrés
2. Ce qui n'a pas fonctionné - les 2 ou 3 points faibles avec hypothèse explicative
3. Ce que ça signifie pour la suite - 2 recommandations concrètes pour la prochaine campagne
4. Le verdict en une phrase - une formule simple que tu pourrais dire à l'oral à un directeur

Évite le jargon marketing non expliqué. Si tu utilises un indicateur comme le CTR (taux de clic) ou le CPL (coût par lead), explique-le en une demi-phrase. Sois direct : si la campagne a sous-performé, dis-le.

Comment remplir les variables

{nom_et_objectif}
Nom et objectif de la campagne

Le nom interne de ta campagne et ce qu'elle devait accomplir en une phrase.

Ex : Campagne lancement produit X - générer 50 demandes de démo en 3 semaines
{periode}
Période

Les dates de début et de fin de la campagne.

Ex : Du 3 au 24 mai 2026
{canaux}
Canaux utilisés

Les supports sur lesquels la campagne a été diffusée.

Ex : LinkedIn Ads, newsletter interne, email à la base de prospects
{donnees_brutes}
Données brutes

Tes chiffres tels quels, copiés depuis ton tableau de bord. Impressions, clics, ouvertures, conversions, coût par résultat : mets tout.

Ex : LinkedIn - 45 000 impressions, 312 clics, 18 conversions, CPL 47€ / Newsletter - 2 800 envois, 41% ouverture, 6% clic, 4 demos demandées
{budget}
Budget total dépensé

Le montant total investi sur la campagne, tous canaux confondus.

Ex : 1 200€ (900€ LinkedIn Ads + 300€ création visuels)
{audience_cible}
Audience cible

Le profil de la personne que la campagne devait toucher.

Ex : Responsables RH de PME de 50 à 200 salariés en France

Exemple de résultat

Voici un exemple de résultat obtenu avec ce prompt : [Campagne : "Lancement solution RH SaaS - 50 demandes de démo" / 3-24 mai 2026 / LinkedIn Ads + Newsletter / Budget : 1 200€ / Cible : DRH PME 50-200 salariés] Ce qui a fonctionné : La newsletter a surperformé toutes les attentes. Avec 41% de taux d'ouverture (la norme secteur est entre 20 et 25%), elle a généré 4 des 22 demandes de démo pour seulement 0€ de coût média. Le ciblage LinkedIn par fonction (DRH + Responsable paie) a aussi bien fonctionné : le taux de clic de 0,69% est dans la moyenne haute pour ce secteur. Ce qui n'a pas fonctionné : L'objectif de 50 démos n'a pas été atteint : 22 ont été générées, soit 44% de l'objectif. La principale hypothèse est que le budget LinkedIn (900€) était insuffisant pour la durée de diffusion : la fréquence de contact par prospect était trop faible pour créer l'intention. Le coût par lead (CPL) de 47€ est correct, mais le volume reste limité par le budget. Ce que ça signifie pour la suite : 1. Doubler le budget LinkedIn Ads sur la prochaine campagne (1 800€ minimum) en gardant le même ciblage, qui a prouvé sa pertinence. 2. Créer une séquence de 2 emails post-clic pour les prospects ayant cliqué sans convertir : la newsletter montre que la base réagit bien à ce format. Le verdict : La campagne a validé les bons canaux mais manquait de carburant. La prochaine aura les mêmes cibles, deux fois plus de budget et un suivi email.

Exemple indicatif. L'IA adapte le résultat à tes informations.

Conseils pour de meilleurs résultats

Dans {donnees_brutes}, colle tes chiffres tels quels depuis ton outil de reporting - même imparfaits, même incomplets pour certains canaux. L'IA sait travailler avec des données partielles et le dire dans l'analyse. Évite de reformuler tes données avant de les coller : tu risques de perdre des nuances utiles. Si la partie "Ce qui n'a pas fonctionné" te semble trop sévère vis-à-vis de ton travail, c'est souvent le signe que l'analyse est honnête : garde-la telle quelle pour ton usage interne, tu peux l'adoucir avant de la partager en externe. Le verdict en une phrase est la partie à garder pour ton intro orale en réunion de direction.

Ce que j'aurais aimé savoir avant d'utiliser ce prompt

À retenir Pour analyser les retombées d'une campagne marketing en langage clair, demande à l'IA de structurer tes données brutes en 4 volets (ce qui a marché, ce qui a échoué, recommandations, verdict) en lui précisant les canaux utilisés et l'objectif initial.
L'IA ne peut pas inventer des chiffres Si tu laisses {donnees_brutes} vague ou incomplet, l'IA produira une analyse trop générale pour être utile. Elle a besoin de vrais chiffres pour identifier ce qui a vraiment fonctionné. Donne-lui au moins 3 métriques par canal.
Le verdict est la partie la plus précieuse La phrase de verdict en 4e partie est souvent ce que tu diras à l'oral en réunion de direction. Si elle est floue ou contradictoire avec le reste, c'est que l'objectif de la campagne n'était pas assez clair dès le départ - c'est une information utile en soi.
Les hypothèses explicatives ne sont pas des certitudes Quand le prompt identifie une raison pour ce qui a mal marché ('budget insuffisant', 'ciblage trop large'), c'est une hypothèse à tester, pas un diagnostic définitif. Traite ces hypothèses comme des points de départ pour ta prochaine campagne, pas comme des faits établis.

Vocabulaire utile

CTR (taux de clic)

Le pourcentage de personnes qui ont cliqué sur ton annonce ou ton lien par rapport au nombre total qui l'ont vue. Un CTR de 1% signifie qu'une personne sur 100 a cliqué.

Analyse post-campagne

L'étape qui suit la fin d'une campagne : tu regardes ce qui a fonctionné, ce qui n'a pas marché et tu en tires des recommandations pour la prochaine fois. C'est souvent ça qui manque quand on enchaîne les campagnes sans capitaliser.

Retombées

Les résultats concrets qu'une campagne ou une action de communication a générés : articles de presse, mentions sur les réseaux, leads, participations à un événement. Le terme couvre aussi bien les résultats quantitatifs que qualitatifs.

Coût par lead

Le coût par lead est le montant moyen dépensé pour obtenir un contact qualifié (un prospect qui a rempli un formulaire, laissé ses coordonnées). Plus il est bas, plus ta campagne est rentable.

KPI

Un KPI (Key Performance Indicator) est un indicateur chiffré qui mesure si un objectif est atteint. Dans une fiche de poste, les KPIs définissent ce que le collaborateur doit produire de mesurable : CA généré, taux de rétention, délai réduit.

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