Aujourd’hui, les marketeurs ne manquent pas de données.
Ils manquent de clarté.
Entre les dashboards de plateformes, les pipelines ETL, les couches d’attribution et les bibliothèques créatives, choisir le bon stack BI peut vite devenir complexe.
Ce guide cartographie l’écosystème actuel — d’Excel à Looker Studio, des bibliothèques créatives aux suites d’attribution et connecteurs — et explique :
- Où chaque outil brille
- Où chaque outil échoue
- Et comment Creaboost comble le vide grâce à une vraie analyse créative.
1) Tableurs : Excel / Google Sheets
Description : Le point de départ universel. CSV en entrée, tableaux croisés dynamiques en sortie.
Forces :
- Ultra-flexible : tout peut être modélisé avec assez de temps
- Faible coût ; partage facile ; analyse rapide de type “what-if”
- Idéal pour des investigations ponctuelles ou QA
Limites :
- Manuel, sujet aux erreurs, peu scalable (fraîcheur des données, jointures, gouvernance)
- Pas d’intelligence créative intégrée (images/vidéos = juste URLs)
- Chaque nouvelle question = copier/coller et formules fragiles
Parfait pour : Petits budgets, expérimentations early-stage, ou analystes ayant besoin d’un scratchpad.
2) Looker Studio (ou BI générale : Power BI / Tableau)
Description : Couches de visualisation gratuites ou low-cost. Vous pouvez créer n’importe quel dashboard… si vous avez le temps.
Forces :
- Graphiques et blends hautement personnalisables
- Connecteurs vers la plupart des plateformes et data warehouses
- Bon pour overviews C-level et scorecards multi-canal
Limites :
- “Blank canvas” : nécessite modélisation humaine (métriques, joins, nettoyage)
- Versioning et gouvernance limités à grande échelle
- Pas d’analyse créative native (pas de pHash, pas de creative families, pas de logique fatigue)
- Dette de maintenance qui croît avec chaque dashboard sur-mesure
Parfait pour : Équipes data internes avec temps pour modéliser, reporting exécutif.
3) Bibliothèques créatives : Motion / Atria / MagicBrief
Description : Outils orientés creative discovery, bibliothèques, moodboards, workflows UGC.
Forces :
- Organisation d’assets et moodboards de qualité
- Collaboration pour équipes créatives
- Navigation rapide et boards partageables
Limites :
- Pas des plateformes BI : modélisation métriques limitée, joins multi-source faibles
- Analyses superficielles au-delà des metrics de base
- Pas de rigueur attribution/warehouse-grade
- Souvent pas de détection fatigue ni segmentation métrique, pas de fusion de creative families
Parfait pour : Stratégistes créatifs ayant besoin d’inspiration plus que d’analytique poussée.
4) Suites d’attribution : TripleWhale / Polar Analytics
Description : Analytics DTC avec modèles d’attribution, vues LTV/CAC, cohorting, MER.
Forces :
- Temps rapide à la valeur pour marchands
- KPIs plug-and-play
- Métriques e-commerce communes out-of-the-box
- Unifie paid/owned channels pour suivi exécutif
Limites :
- Attribution-first, pas creative-first
- Analytics créative limitée (pas de pHash merge, pas de creative families, pas de naming/AI cross-tags)
- Exploration granulaire des drivers visuels limitée
Parfait pour : Marques voulant un aperçu revenu-centric rapide sans diagnostic créatif profond.
5) Connecteurs de données : Supermetrics, Funnel, Windsor…
Description : ETL/ELT pour déplacer les données Ads vers sheets/BI/warehouses.
Forces :
- Rapide et relativement peu coûteux
- Bon coverage de plateformes et métriques
- Idéal pour alimenter Looker Studio / Power BI / Tableau
Limites :
- Simple pipeline — pas d’analytics, pas de modélisation, pas de logique créative
- Vous devez toujours définir métriques, règles de nommage et regroupements visuels
- Pas de détection fatigue ou segmentation métrique
Parfait pour : Équipes avec stack data existante nécessitant juste ingestion fiable.
6) Warehouses + dbt (DIY modern data stack)
Description : BigQuery / Snowflake + dbt + BI = contrôle total.
Forces :
- Flexibilité infinie ; gouvernance optimale
- Source unique de vérité ; transformations robustes
- Scalable pour plusieurs marques/marchés
Limites :
- Coût engineering : modéliser la creative est complexe
- Vous devez implémenter fusion créative (pHash), fatigue detection, parsing noms, segmentation métriques
- Long délai avant valeur visible pour les marketeurs
Parfait pour : Organisations data-matures prêtes à construire (et non acheter) l’analytics créative.
Comparaison rapide
Ce que la plupart des stacks manquent : Creative Intelligence
Les points faibles communs :
- Pas de vue creative family (images/vidéos reuploadées = IDs différents)
- Pas de perceptual hashing pour unifier les doublons
- Pas de parsing de naming convention pour analyser l’intention (produit, angle, format, audience)
- Pas de Smart Tagging pour analyser le contenu (personnes, scène, focus produit, UGC vs studio)
- Pas de détection fatigue (segmentation métrique type CTR×Frequency, Spend×ROAS)
- Pas d’insights IA pour prioriser refresh, scale ou test
Le résultat : des dashboards revenus… mais aucune compréhension des drivers créatifs.
Pourquoi Creaboost est différent
Creaboost a été conçu pour transformer les créas en moteur de croissance mesurable.
1) Unification créative réelle
- pHash pour fusionner images/vidéos identiques
- Consolidation par nom pour grouper variantes conceptuelles
- Une créa, une vérité — tous historiques conservés
- Latest asset pour vignettes nettes, oldest launch date pour l’historique
2) Analytics Naming Convention (intention humaine)
- Parse des noms clé:valeur (product:, benefit:, format:)
- Group & cross performance par tags stratégiques (product × angle × audience × format)
- Optimal si votre équipe est disciplinée ; Creaboost fait le gros du travail
3) Smart Tagging (perception IA)
- GenAI + computer vision tag le contenu (personnes, scène, style, focus)
- Zéro travail manuel ; croisement avec tags Naming pour valider stratégie vs réalité
- Amélioration de précision via tags phrase-based guidés par UI
4) Fatigue créative & segmentation métriques
- Segmentation automatique avec CTR×Frequency, Spend×ROAS, Spend×CPL
- Médianes calculées automatiquement ; sliders manuels pour ajuster seuils
- Bubble chart + table ; click pour filtrer instantanément (fatigué, sous-financé, scalable)
5) Reporting que vos clients adorent
- Dashboards visuels avec créas réelles
- White-label, emails automatisés, exports esthétiques
- Transforme audits en outils commerciaux
6) Conçu pour agences & équipes multi-marques
- Vues cross-account, merges propres, taxonomie cohérente
- Moins de temps à reporter, plus à améliorer la production créative
Quand choisir Creaboost
- Vous vous intéressez au pourquoi des ads (pas seulement au budget ou à l’attribution)
- Vous voulez scaler le testing créatif et lutter contre la fatigue proactivement
- Vos équipes veulent un langage commun média + design
- Vous avez atteint les limites des outils attribution-only ou BI-only
Creaboost ne remplace pas votre BI — il la complète avec le cerveau créatif qu’il vous manquait.
Conclusion
- Excel/Looker : flexibles mais humains-heavy, pas créatifs
- Bibliothèques créatives : inspirantes mais light en analytics
- Suites d’attribution : rapides mais aveugles aux drivers créatifs
- Connecteurs : déplacent les données mais n’expliquent rien
- DIY stacks : puissants mais coûteux
Creaboost apporte la couche manquante :
- Creative Intelligence : fusion assets, compréhension visuels, parsing intention, détection fatigue, insights actionnables et beaux rapports.
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