Télérama : structurer un lancement produit au service de la stratégie de croissance 

CONTEXTE

Télérama est un guide culturel et de divertissement qui aide les utilisateurs à découvrir des sorties, des événements et du contenu de qualité. L’application centralise les recommandations éditoriales, les critiques et les bons plans culturels. 

Pour consolider sa position et offrir une expérience plus fluide, Télérama a lancé Télérama Paris : une feature permettant aux utilisateurs de découvrir facilement des sorties directement dans l’app, adaptée à leurs envies et à leur localisation. 

Au-delà de l’ajout fonctionnel, cet enjeu était stratégique : transformer une innovation produit en levier d’adoption et de rétention utilisateur, tout en validant un modèle de lancement produit capable de servir les futurs produits. 

ENJEUX

Le lancement de Télérama Paris devait répondre à plusieurs défis : 

– Générer de l’adoption produit : Il ne s’agissait pas seulement d’augmenter les installs, mais de faire tester la feature au maximum d’utilisateurs et d’en assurer l’adoption rapide. L’enjeu : transformer une nouveauté technique en usage quotidien.

– Piloter la performance au-delà de l’install : Mesurer non seulement le volume généré, mais l’adoption réelle de la feature et son impact sur l’engagement global  

– Bâtir un modèle de performance réplicable : Comprendre quels leviers fonctionnent vraiment pour pouvoir les appliquer à d’autres produits et fonctionnalités. 

– Maintenir la cohérence éditoriale : Rester fidèle à l’ADN Télérama (éditorial, qualité, sélection) tout en s’adaptant aux codes des plateformes d’acquisition. 

STRATEGIE

Structurer le lancement dans la durée 

Plutôt que de concentrer les efforts sur le mois de lancement, la stratégie s’est étalée sur trois phases : 

• Des tests en amont ont permis d’entraîner les algorithmes Meta avant la montée en charge, la performance dépendant fortement de l’historique et du signal. 

• Le lancement principal en avril s’est appuyé sur une montée en puissance progressive, avec un budget de +250% vs la dépense moyenne en 2025. Des campagnes dédiées à Télérama Paris ont été activées sans couper les campagnes existantes, avec une logique de « total access » pendant une semaine pour lever les freins et maximiser les tests utilisateurs.  

• La capitalisation post-launch en mai-juin a maintenu le budget pour consolider l’apprentissage plutôt qu’un arrêt sec après 30 jours. 

Cette approche test → apprentissage → scaling reflète la réalité des algorithmes, qui nécessitent de l’historique et du signal continu pour optimiser. 

Le lancement s’est également appuyé sur des partenariats commerciaux (Fnac, Renault) qui ont permis de monétiser la feature et d’offrir des cas d’usage concrets 

La créa comme levier de ciblage 

Sur Meta, la performance repose désormais sur la qualité créative plutôt que le ciblage fin. La stratégie s’est construite autour de trois piliers : 

• Vidéos éditoriales et journalistiques : contenu produit avec la rédaction Télérama pour incarner la feature, restant fidèle à l’ADN. Ces vidéos permettent de parler en « voix de marque » et de vulgariser la feature sans perdre en crédibilité. 

• UGC (User Generated Content) multi-perspectives : versions parisiennes et touristes pour s’adapter à différents profils utilisateurs.  L’UGC crée de l’identification et réduit le sentiment publicitaire, avec un CPI inférieur de 78% aux autres formats motion. 

• Motion design et formats variés : statiques et vidéo pour capter l’attention, clarifier les messages clés et tester différents angles de valeur. 

Un élément clé a guidé cette diversité créative : mixer intentionnellement créas Télérama classiques avec créas Télérama Paris pour maintenir la stabilité algorithmique tout en introduisant la nouveauté. Cette approche a permis à Meta de comprendre le changement sans rejeter le signal, tout en maximisant l’apprentissage algorithme. Résultat : +13 points de CVR sur les créas Paris vs les créas génériques. 

Orchestration média : Meta au cœur, multi-leviers en soutien 

• Meta comme levier principal 

Meta a constitué la composante centrale, avec une stratégie orientée signal et broad targeting 

• Les campagnes iOS avec Advanced Event Measure (AEM) ont permis de maintenir la remontée de données malgré les restrictions Apple.  
• Des tests d’audiences géographiques avec un focus sur la ville de Paris. 
• Des campagnes de ré-engagement avec deep linking ont ciblé les utilisateurs inactifs pour les diriger directement vers la nouvelle feature. 

Les investissements ont été progressivement renforcés sur Meta : +40% sur les campagnes lors de la deuxième partie du lancement (2 dernières semaines d’avril), avec une excellente absorption du budget : CPI -18%, CPA -24%.  

• Canaux complémentaires (TikTok, Snapchat, Google,Apple Ads) 

En parallèle, des canaux complémentaires ont soutenu cette approche.  

• TikTok et Snapchat ont permis la découverte et l’élargissement d’audience.  
• Google et Apple Ads ont capté les recherches intentionnistes et les utilisateurs en phase active. 

La logique d’orchestration privilégiait de ne pas contrôler finement, mais de donner aux algorithmes les bons inputs (signal, créativité, diversité) pour qu’ils optimisent d’eux-mêmes. 

Itération continue sur les messages et l’apprentissage 

Tout au long du lancement, la stratégie a été ajustée en fonction des performances observées. Les angles créatifs ont été testés en continu pour identifier ce qui résonnait vraiment. Les messages ont été adaptés en fonction de ce qui drive l’engagement réel (usage de la feature vs. simple install). Les budgets ont été réalloués selon ce qui fonctionnait, sans peur de challenger les hypothèses initiales. 

LEARNINGS 

Préparer le lancement s’est avéré clé : les tests en amont font toute la différence pour que Meta dispose d’historique suffisant. La créativité drive la performance bien plus que le ciblage fin. La diversité créative génère plus de signal pour l’algorithme. Le scaling doit se penser dans la durée plutôt qu’en un mois, pour une croissance plus solide. 

En parallèle, faire tester rapidement le produit via un accès gratuit a créé de l’usage et de l’adoption bien plus vite.  La vraie mesure de succès ne se limite pas à l’install : l’enjeu est de piloter l’adoption réelle de la feature et l’exploration des contenus Télérama, passant d’une logique d’acquisition brute à une logique de valeur. 

NEXT STEPS 

Court terme 

• Consolider l’adoption de Télérama Paris via des campagnes de ré-engagement 
• Continuer l’itération créative pour maintenir la performance et limiter l’ad fatigue
• Approfondir l’analyse d’usage : qui utilise la feature, avec quel impact sur la rétention ? 

Moyen/long terme 

• Appliquer le modèle de lancement à d’autres features ou produits Télérama 
• Piloter à la valeur long terme : rétention, engagement, lifetime value 

NEXT STEPS

La suite de la stratégie vise à continuer à scaler sans compromettre la qualité des cohortes.

• Diversification progressive du mix media et renforcement des leviers orientés valeur, avec notamment la poursuite du scale via DSP et l’approfondissement de la stratégie Search.
• Pilotage continu : itération créative et ajustements budgétaires en fonction de la qualité des cohortes observées.