Construire un bon mix pour fidéliser vos clients
La newsletter n’est pas le meilleur levier de fidélisation : si elle intervient dans la majorité des chemins des internautes avant une commande, elle est moins souvent l’élément déclencheur de la commande. Quel est alors son apport réel ?
De manière générale, comment valoriser les contributions de chaque canal dans une commande pour optimiser ses investissements marketing selon leurs apports réels ?
Pour se faire une idée, rien de tel que de commencer à regarder ses données CRM et analytics.
Exemple de donnée intéressante : la durée moyenne entre 2 commandes, selon les canaux :
(chiffres issus de différents acteurs, de différents secteurs, sans ambition à être exhaustifs, mais probablement représentatifs du constat global).
- durée moyenne
globale entre 2 commandes, tous canaux confondus, y compris newsletter et accès
directs : normalisée à 100 jours.
- durée
moyenne entre 2 commandes, lorsque le dernier canal avant la vente est le
mobile : 69 jours.
- durée
moyenne entre 2 commandes, lorsque le dernier canal avant la vente est le SEM
(hors marque) : 66 jours.
- durée moyenne
entre 2 commandes, lorsque le dernier canal avant la vente est le retargeting en
RTB : 33 jours. Autrement dit : les clients retargétés ré-achètent 3 fois plus !
Cela, c’est en vision dernier clic. Mais plus de la moitié des ventes se font en plus de 1 clic (souvent plus de 40 clics !) : parmi ces clics, lesquels jouent un réel rôle dans le réachat ? Lesquels, si on les avait coupés, auraient bloqué le cheminement de l’internaute vers une marque et l’auraient conduit, par leur absence, chez un concurrent ?
La difficulté est qu’on ne peut pas comparer la performance d’une
campagne qui a réactivé un client ayant commandé 1 fois il y a 3 ans, avec la
performance d’une campagne qui a fait ré-acheter un client fidèle : il faut
donc segmenter les analyses en fonction du profil des clients.
De fait, certains canaux fonctionnent bien pour des nouveaux clients, ou des clients ayant fait peu de commandes, ou des clients dont la dernière
commande est ancienne :
- la newsletter : vecteur
de réassurance
- les réseaux
sociaux, les sites éditoriaux ou verticaux : vecteurs de recommandation
- le search, naturel
ou payant : sur les mots produits ou « long tail »
- les
comparateurs de prix (même si vous n’êtes pas les moins chers)
- le display (sous certaines conditions)
--> utiles pour développer ou réactiver une relation avec une marque
Et d’autres canaux fonctionnent bien surtout pour des clients ayant acheté récemment ou des clients fidèles :
- la newsletter, avec des mises en avant d’offres événementielles
fortes ou personnalisées
- le retargeting en RTB : cf les exemples en introduction où les
clients retargétés ré-achètent 3 fois plus que les autres, ou le retargeting en
général (via display classique ou e-mail)
- le search payant, avec des messages forts, par exemple pour les
soldes ou l’arrivée d’un nouveau produit phare
- les sites de bons de réduction et cashbackers, avec de fortes offres :
mais réducteurs de marge
--> utiles pour générer une commande
Et, au-delà de ces rôles constatés en général (à affiner pour chaque site), ce qui fait le réachat, c’est la complémentarité de tous ces canaux : l’internaute, connaissant les valeurs d’une marque, va se laisser convaincre à ré-acheter.
Une fois que le rôle de chaque canal est identifié pour un profil, d’autres questions se posent encore :
- Ces rôles identifiés paraissent-ils efficaces, sont-ils cohérents
avec les opportunités des canaux ? Ou faut-il en retravailler certains pour
les faire participer davantage dans le chemin de conversion ? Les
performances d’un levier varient évidemment selon son utilisation :
fréquence, message, supports, moments (jour, heure, météo…), moments dans la
vie d’un client…
- Une fois que les rôles de chacun des canaux sont satisfaisants, comment
faut-il les articuler pour optimiser l’image de marque et le réachat ? Dans
quel ordre, quel délai entre eux, avec quelle suite de messages… ? Sans
perdre de vue que chaque scenario doit idéalement être personnalisé selon le
profil de chaque client.
Le mix idéal est complexe à trouver, et l’analyse de vos données est indispensable pour y arriver. C’est un sujet passionnant, où de multiples questions surgissent : dégageant de la connaissance clients et une optimisation nette du ROI.
Let’s play with data !