Cas Client

Battre les équipes internes de Lightspeed sur Meta Ads : acquisition B2B sur le marché UK

Nos résultats

Une performance construite pour durer, pas pour impressionner une fois

Horizon a été engagé en concurrence directe avec les équipes paid internes de Lightspeed sur le marché britannique.

L'objectif déclaré : faire mieux, avec les mêmes ressources et les mêmes contraintes.

En partant d'une stratégie créative et d'un dispositif de tracking construits de zéro, nous avons généré des résultats mesurables sur l'ensemble du funnel commercial.

Ces chiffres ne reflètent pas un pic de performance isolé. Ils sont le produit d'un travail d'itération structurée sur les audiences, les créatifs et l'architecture de conversion.

Contexte et enjeux

Une compétition interne sur un marché stratégique

Lightspeed est une plateforme SaaS de point de vente et de paiements tout-en-un, cotée en Bourse, présente dans plus de 100 pays et utilisée par plus de 144 000 établissements. Sur le segment restauration et retail, elle s'adresse à des décideurs opérationnels dont le cycle de décision est long et le coût d'acquisition élevé.

Le contexte de notre intervention était inhabituel : Lightspeed ne cherchait pas à être convaincu que Meta Ads pouvait fonctionner. Ses équipes internes pilotaient déjà des campagnes actives. Ce qu'ils voulaient, c'est qu'une agence externe les surpasse, sur le même marché, avec les mêmes cibles, dans le même environnement compétitif.

En parallèle, Lightspeed venait de finaliser un chantier data important destiné à enrichir sa base de prospects. Cette donnée était prête mais inexploitée côté paid. La dépendance aux revendeurs pour générer du pipeline commercial constituait un second problème : coûteux, difficile à contrôler, peu scalable.

L'enjeu était donc double : activer une donnée propriétaire dormante et construire un canal d'acquisition de leads B2B capable de s'y substituer progressivement.

Objectifs

Quatre axes pour un mandat exigeant

Notre approche

Comprendre avant d'activer

Avant de toucher à la moindre campagne, nous avons investi du temps dans la compréhension des cibles. Le marché UK de Lightspeed est fragmenté : restaurants indépendants, chaînes hôtelières, pubs, boutiques retail, autant de réalités opérationnelles différentes, avec des angles d'entrée distincts.

Nous avons croisé cette lecture sectorielle avec une analyse benchmark des pratiques créatives concurrentes, pour identifier les formats et messages qui performaient déjà sur ces audiences.

L'objectif n'était pas d'innover pour innover, c'était de poser une base d'apprentissage fiable dès le lancement, puis d'itérer à partir de données réelles.

Le funnel de conversion a été conçu en parallèle : maximiser la transformation des clics en leads qualifiés sans dégrader la qualité commerciale.

Solutions mises en place

Activer la data propriétaire, segmenter par cluster et scaler sur les gagnants

Activation de la donnée propriétaire via le reverse matching

Lightspeed disposait de quatre listes de prospects enrichies, constituées lors du chantier data amont. Ces listes n'avaient jamais été activées sur Meta. Nous avons intégré ces audiences directement dans la structure de campagne et mis en place un reverse matching pour identifier ces prospects sur la plateforme. Cette approche permettait de réduire le coût d'acquisition dès le départ en ciblant des profils déjà qualifiés, plutôt que de repartir d'une logique d'audiences froides.

Intégration des 4 listes de prospects dans Meta Business Manager
Reverse matching et création d'audiences miroirs (lookalike) à partir de ces bases
Paramétrage des règles de priorité entre audiences enrichies et audiences comportementales

Le dispositif posait ainsi une couche d'intention élevée avant même le premier euro dépensé.

Lancement structuré par clusters avec assets personnalisés

La diversité des cibles UK imposait une approche par segmentation. Nous avons organisé le lancement autour de quatre clusters de clientèles, en produisant cinq assets créatifs distincts par cluster, alignés sur les codes visuels et les angles de message identifiés lors du benchmark concurrentiel.

Production de 20 assets créatifs différenciés par secteur
Respect des formats et structures performants identifiés chez les concurrents directs
Diffusion simultanée sur les 4 clusters pour permettre une comparaison statistiquement significative dès la phase d'apprentissage

Cette phase avait un objectif clair : laisser les données décider, pas les intuitions.

Coupure des clusters sous-performants et refonte du funnel

Deux clusters ont rapidement montré des coûts par lead 30 à 35 % au-dessus de la moyenne du compte. Les maintenir actifs aurait dilué le budget et biaisé l'optimisation globale. Nous les avons désactivés, puis nous avons recentré l'effort sur le funnel de conversion.

Arrêt des deux clusters à faible performance
Mise en concurrence entre landing page dédiée (Webflow) et formulaire natif Meta
Analyse des taux de qualification à chaque étape du funnel pour identifier le point de friction

Les formulaires natifs ont surpassé la landing page sur l'ensemble des métriques de qualification. La décision a été prise rapidement, sans attachement à une hypothèse initiale.

Montée en volume sur les deux clusters retenus

Une fois le funnel stabilisé et les deux clusters validés, nous avons opéré une hausse significative des budgets pour augmenter le volume de leads sans dégrader la qualité. La concentration du spend sur un périmètre réduit a permis d'accélérer les cycles d'apprentissage de Meta et d'affiner l'optimisation créative en continu.

Scaling progressif du budget sur les deux clusters actifs
Veille créative hebdomadaire et rotation des assets pour éviter la fatigue publicitaire
Pilotage des enchères en fonction des signaux de qualité remontés depuis Hubspot

C'est cette discipline d'exécution, couper vite et scaler sur ce qui fonctionne, qui a produit les résultats finaux.

Conclusion

Vous opérez sur un marché SaaS B2B avec des cibles fragmentées ?

Pour un groupe SaaS international dont les équipes paid internes pilotent déjà des campagnes actives sur Meta, externaliser une partie de l'acquisition n'a de sens que si l'agence surpasse, pas seulement sur le CPL, mais sur le coût par SQL, là où la valeur commerciale se joue vraiment.

Horizon construit ce type de stratégie Meta Ads B2B SaaS en activant les données propriétaires dormantes, en segmentant par cluster de clientèle et en coupant vite ce qui ne convertit pas.

Si vous disposez de listes de prospects non activées sur Meta, dites-nous leur volume et leur niveau d'enrichissement, on évalue ce qu'elles peuvent produire.

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