Stop aux campagnes e-mail marketing et aux optimisations sans calcul du ROI

Selon la dernière étude de la Direct Marketing Association, l’e-mail est le canal le plus performant en termes de retour sur investissement (ROI). Malgré tout, 34% des entreprises interrogées ne calculent pas cette métrique. Point sur les capacités du Web Analytics à soutenir l’optimisation des performances de l’e-mail marketing.

Et tout aussi dommageable, les 66% qui la mesurent constatent un ROI inférieur à la moyenne. Ces deux fréquentes problématiques de l’e-mail marketing prennent principalement leur source dans le cloisonnement des silos de données et le manque d’analyse de l’engagement des contacts cliqueurs. Et pourtant, le Web Analytics existe depuis longtemps pour apporter aux professionnels des solutions en ce sens. Mauvaises habitudes, manque de connaissance, choix inadapté des indicateurs d’analyse, décisions d’optimisation bancales… 

Analyser le volume de cliqueurs ne suffit plus !

Si un seul indicateur devait montrer a priori la réussite d’une campagne e-mail marketing, ce serait sans aucun doute le volume de cliqueurs. En moyenne, le taux de clic se situe à 5% (contre 0.8% pour les bannières publicitaires par exemple). Mais celui-ci est à prendre avec réserve car tous les cliqueurs n’ont pas, in fine, le même engagement lors de leur visite sur le site, certains arrêtant leur lecture au bout de 2 secondes alors que d’autres vont aller jusqu’au bout de l’action attendue (inscription, téléchargement, achat, etc.).
Il est dès lors indispensable d’étudier plus précisément le comportement des cliqueurs sur son site pour démontrer la pertinence des campagnes e-mails et mesurer véritablement le ROI avec des indicateurs plus fins. L’utilisation d’un outil de Web Analytics se révèle dans ce cadre indispensable, mais le volume de données extraites peut parfois décourager le plus vétilleux des marketeurs. Il faut donc prendre du recul et déterminer tout d’abord quels sont les éléments de mesure les plus pertinents pour son activité.

Se concentrer sur les indicateurs pertinents pour son activité

Un élément de mesure se veut quantitatif, facile à comprendre et permet d’obtenir une tendance de manière instantanée. Taux de rebond, nombre de pages vues par visite ou temps passé sur les pages vues sont quelques exemples de statistiques disponibles.
Tout professionnel est alors tenté de collecter un maximum de ces données pour réaliser une analyse très complète. Cependant, cette démarche prend beaucoup de temps et il faut garder à l’esprit que l’analyse de métriques doit permettre avant tout une prise de décision rapide.

A titre d’exemple, un site e-commerce enregistre en moyenne 4.16% de taux de conversion uniquement pour le trafic généré par l’e-mail marketing. Mais qu’en est-il des 95.84% restants ? L’erreur serait de se concentrer seulement sur les conversions d’achat sans analyser les performances des landing pages ni prendre en compte le taux de rebond par exemple. A contrario, cet indicateur n’est pas particulièrement pertinent pour un site éditorial. Pour ce dernier,  il est par contre plus juste de se concentrer sur le degré d’engagement des contacts : le temps passé sur les articles valorisés dans les campagnes e-mails, la fidélité des visiteurs grâce au nombre moyen de visites par visiteurs, etc.

La dispersion, le danger de la multiplicité des données

Le premier danger face à la richesse fonctionnelle des outils de Web Analytics actuels est de s’égarer. Pour y pallier, une solution : concentrer ses efforts sur la mise en place d’actions correctives à apporter aux campagnes e-mails. Il convient dès lors de créer des tableaux de bord personnalisés dans l’outil Web Analytics pour obtenir en un clin d’œil une vision précise de l’efficacité de sa dernière campagne.

Ce tableau de bord personnalisé a permis, par exemple, de constater chez un prestataire événementiel que 61% de ses contacts opt-in cliqueurs utilisent une tablette ou un smartphone. Une observation judicieuse qui lui a alors permis de revoir la structure de son message e-mail et de développer un site mobile pour satisfaire ces cliqueurs nomades.
Cette appropriation du tableau de bord devient de plus un atout indiscutable pour soutenir les actions e-mail marketing menées auprès de ses collaborateurs ou de sa direction et expliquer en quelques graphiques les résultats obtenus.

Affiner sa stratégie d’envoi avec les données comportementales de son visitorat

L’analyse du comportement des visiteurs sur son site donne des réponses supplémentaires aux problématiques de l’e-mail marketing. Le Web Analytics révèle en effet les faiblesses des liens présents dans le message et permet de découvrir d’éventuels leviers de performance.

Par exemple, les données issues des conversions permettent d’affiner les heures d’envoi des campagnes e-mails afin de cibler les contacts lorsqu’ils sont le plus réceptifs et disponibles. Ou encore, les recherches effectuées sur le site viennent enrichir les contenus éditoriaux qu’il peut être pertinent de mettre en avant dans une prochaine campagne e-mail.
Ces analyses prennent alors tous leurs sens pour justifier des actions correctives visant à amener de manière plus pertinente les contacts dans les tunnels de conversion et optimiser ainsi le ROI des campagnes e-mail marketing.

En synthèse : calculer le ROI du trafic e-mail marketing est primordial mais seule une analyse issue d’un outil de Web Analytics permet vraiment de mesurer l’engagement des cliqueurs. Alors stop à l’attentisme et au "tâtonnage" lorsqu’il s’agit d’optimiser ses campagnes e-mails. Pour plus de performance, apprenons à croiser et à analyser efficacement les bonnes données !

 

Autour du même sujet