De nombreux facteurs contribuent à la performance d’une campagne de marketing digital. Élaborer le ciblage, définir une ergonomie et travailler sur la personnalisation d’un message sont des éléments à positionner au cœur de la réflexion, mais tout aussi déterminant que la segmentation réalisée et la proposition de valeur à transmettre, au bon moment, à votre base client.

Il est donc nécessaire de mettre en place une véritable stratégie d’analyse des statistiques de campagne marketing, en définissant préalablement des indicateurs pertinents (KPI). Analyser et traduire les résultats des différentes actions menées permettent d’obtenir une meilleure compréhension de votre campagne marketing, et de savoir si, in fine, les objectifs définis ont été atteints.
En adoptant ces bonnes pratiques ainsi qu’en s’appuyant sur les outils marketing adaptés, il est plus aisé de piloter efficacement une campagne de marketing digital et de mesurer son impact sur votre base cible.

C’est ce que nous allons voir au travers de cet article centré sur les campagnes de marketing direct d’emailing, avec lesquelles on établit un parallèle pour des campagnes marketing digital multicanal incluant entre autre le SMS, le push notification, le phoning, ou encore les réseaux sociaux.

I. Les campagnes de marketing digital

Les campagnes marketing représentent la voie royale pour communiquer avec ses clients. Elles véhiculent l’identité de la marque, son style, ses valeurs. Pour cette raison, elles ne doivent pas être conçues à la légère.
Une campagne marketing est un ensemble organisé d’actions destinées à atteindre un objectif précis. Les types de campagnes marketing peuvent se décomposer comme suit :

  • La campagne de marque a pour vocation de travailler favorablement l’image de la marque. L’objectif n’est donc pas de promouvoir directement un produit ou un service avec un impact direct sur les ventes, mais plutôt un gain de notoriété (exemple : mail informant que la marque soutien une organisation, …) ;
  • La campagne produit est une campagne marketing dont l’objectif principal est de provoquer un achat et d’augmenter le taux de ventes. Elle peut avoir lieu lors des “temps produits” lorsque les opportunités pour susciter l’acte d’achat sont plus fortes (Fêtes, salons, …) (exemple : envoi d’une newsletter marchande / promotionnelle ou l’envoi d’un mailing centré sur une offre produit / service lors du salon de l’automobile, …) ;
  • La campagne client désigne une campagne marketing qui vise davantage à renforcer la relation avec le client à des fins de fidélisation plutôt qu’à provoquer un achat immédiat. Dans ce type de campagnes, les informations collectées sur les clients peuvent être mises à bon profit (exemple : mail d’anniversaire, conseil d’usage d’un produit précédemment acheté, … ).

Attention à ne pas détériorer la marque

Chacun de ces types de campagne risque de détériorer la base de données dû à une saturation commerciale ou des sollicitations mal ciblées. Les marques doivent gérer la répartition de leurs campagnes digitales et de leurs messages auprès des clients afin d’éviter de les sur-solliciter, au risque de les perdre.

On peut regrouper ces campagnes sous deux typologies :

  • Les campagnes automatiques (ou trigger) sont des campagnes qui vont être paramétrées et envoyées en fonction d’une action ou d’une date propre au client, le “temps client” (email anniversaire, email post-clic, email post-visite).
    Ces dernières constituent des éléments fort du cycle de vie de client et de la fidélisation.
  • Les campagnes tactiques (ou oneshot) sont quant à elles des campagnes envoyées en fil rouge tout au long de l’année en fonction du calendrier commercial de la marque, de ses actualités ainsi que de ses évènements. (exemple : newsletter, email offres, email ouverture boutique etc …)

Une campagne marketing se définit aussi par le canal ou le média que l’entreprise utilise pour faire passer le message de la campagne.
Les campagnes de marketing digital varient souvent entre plusieurs canaux. Nous avons décidé de nous concentrer sur les canaux de marketing direct tels que l’emailing, le SMS, le push notification et le phoning.
L’analyse peut évidemment s’approfondir sur d’autres canaux, notamment les réseaux sociaux, les displays sur site, blog, les moteurs de recherche (SEO, SEA),…
Avant de comprendre quels sont les indicateurs à suivre pour accompagner une campagne marketing, regardons le fonctionnement d’une campagne et quels en sont les objectifs. Prenons l’exemple de l’emailing, voir schéma ci-dessous.

 

Pour qu’une campagne ait un impact maximum, elle doit rediriger autant que possible le flux des messages envoyés vers les cases opérationnelles (mail reçu, ouvert, lien cliqué et/ou image téléchargée). Pour cela, nous allons voir dans cet article comment améliorer la redirection des flux à travers les différents indicateurs de performances (KPI) à suivre rigoureusement et la méthode de test pour obtenir ces indicateurs.

II. A/B Testing et populations témoins, piliers de l’amélioration continue

L’A/B testing est une technique utile pour valider des hypothèses d’améliorations d’une campagne digital. Avec une approche basée sur la data et centrée utilisateur, l’A/B Testing permet de mesurer l’impact utilisateur et business d’une évolution ou d’un changement de page, de device, de parcours, ou encore de fonctionnalités et autres contenus digitaux.

L’A/B Testing met en concurrence deux versions d’emailing, objet, page web, SMS, images… afin d’en améliorer l’efficacité à moindre coûts et dans des cycles opérationnels très courts : principe du “test and learn”.
Pour cela, il faut scinder les cibles de la campagne en deux groupes, et soumettre à chacun de ces groupes une version différente du message que l’on souhaite diffuser.

A l’issue de la phase de test, l’objectif est de pouvoir concentrer notre analyse sur les KPI essentiels à la mesure de performance d’une campagne : taux de clic, taux d’ouverture, devices avec le meilleur taux de pénétration (PC vs. smartphone) afin d’établir quel format de contenu est le plus susceptible d’atteindre l’audience ciblé.

Il est important de dissocier d’une part l’analyse de l’activité du digital global, en mesurant l’apport du digital entre une population exposée et une autre non exposée aux différentes actions digitales, et d’autre part l’analyse d’une campagne entre une population ciblée et une population témoin, qui mesure l’efficacité d’une campagne marketing en utilisant de l’A/B Testing.

Population témoin

La notion de population témoin ou de groupe contrôle renvoie à un groupe d’individus qui lors d’une campagne n’est pas exposée au message marketing dont on teste les effets. La différence de comportement ou d’attitude constatée entre le groupe exposé à l’action marketing, et celui non exposé peut alors être portée au crédit de l’action marketing dont on cherche à mesurer l’efficacité.

Pour valider la fiabilité d’une population témoin lors d’une campagne d’A/B Test, il faut s’assurer que les conditions de volume sont suffisantes. En effet, si votre base de donnée est suffisamment large (supérieure à 100 000 personnes), il suffit de prendre une population témoin de 20 000 personnes (en comptant les possibles churns, on reste au dessus de la valeur critique de 16 500) pour avoir un indice de confiance à 99% et une marge d’erreur à 1% pour une population de grande taille. En revanche, si votre base de données initiale est trop petite et ne peut considérer une population témoin de 20 000 personnes, il est facile de calculer et d’optimiser la taille de l’échantillon idéale. Inversement, il est aussi possible de mesurer le résultat et la marge d’erreur a posteriori de la campagne.

À noter, qu’un des enjeux sera d’éviter au maximum le churn sur la base client afin de garder en permanence une taille d’échantillonnage activable suffisamment large.

III. Quels sont les axes d’optimisation d’une campagne marketing digital ?

Nous avons vu que les flux d’un email envoyé lors d’une campagne peuvent se dispatcher vers des directions non désirées aux différents moments des étapes de vie de la campagne. Ce système est similaire pour tous les autres canaux : nous voulons éviter autant que possible les pertes de clients aux différentes étapes de la campagne. Et ce sont ces étapes que nous voulons contrôler et optimiser.

A. L’optimisation de la délivrabilité

La première étape d’une campagne où commence les déperditions des clients est dû à la délivrabilité pour un emailing et à la qualité de la base de données pour tous types de canaux utilisés.

La délivrabilité est la capacité d’un email à être remis à son destinataire dans sa boîte de réception principale.
Un grand nombre de facteurs impacte cette délivrabilité :

  • les protocoles sécuritaires (SPF, DKIM et DMARC)
  • la réputation d’un serveur dans les listes telles que Spamhaus Barracuda, Hostkarma et bien d’autres
  • l’objet de l’email : présence excessive de caractères spéciaux, majuscule, ponctuation et mots spams
  • le contenu de l’email par lui même : présence de mots clefs, présence de contenus externes
  • sa mise en forme : présence de couleurs ou polices particulières, images sans attribut ALT, présence de javascript, le ratio texte / image, poids du mail, encodage Base64 inutile, iframes, etc
  • sa structuration : Mail HTML, présences de tiny urls, lien de désinscription et entête liste unsubscribe
  • le contenant lui-même : taux de délivrabilité de la liste, présence de spamtraps, redondances d’emails non ouverts sur des utilisateurs etc…

La data quality, clé du succès

La qualité de la base de données utilisée génère plusieurs enjeux dans l’analyse. En effet, nettoyer sa data est important pour améliorer son spam rank et son efficacité commerciale. Aussi, le niveau de contactabilité des clients de la base et les goldens channels détaillés précédemment, doivent pouvoir s’évaluer et s’obtenir.
Il est aussi possible de faire un redressement de la base et améliorer la saisie.

Voici quelques idées de prix de redressement :

B. L’optimisation du message

Les indicateurs à suivre afin d’optimiser son message de campagne emailing sont les suivants :

1. Taux d’ouverture = (nombre d’emails / nombre d’emails délivrés ) x 100
Les facteurs contributifs au taux d’ouverture :

  • l’objet de l’email
  • le titre qui diffère dépendamment du terminal (texte en début de phrase)
  • le pré-header sur mobile
  • le header sur desktop, l’horaire (jour et heure d’envoi)
  • le degré de personnalisation du message
  • le média (par exemple si l’on possède le golden contact par client)
  • le nom de l’expéditeur

Ce taux est à segmenter par support car les résultats sont très différents selon le support et faussent donc le taux s’ils sont moyennés.

2. Le taux d’opt-out = (nombre d’emails opt-out/ nombre d’emails reçus) x 100
Les facteurs contributifs au taux d’opt-out :

  • La pertinence du contenu
  • La pression commerciale
  • La lisibilité selon le support
  • Le média (par exemple si l’on possède le golden contact par client)

Ce facteur est à mettre au regard de la pression commerciale et du golden email.

3. Le taux de réactivité = (nombre d’emails cliqués/ nombre d’emails ouverts) x 100
Les facteurs contributifs au taux de réactivité (sous partie du taux de clic):

  • le contenu du mail
  • le premier CTA dans le header

Ce taux est à segmenter par support car les résultats sont très différents dépendamment du support et faussent donc le taux s’ils sont moyennés.
La proportion d’affichage des images dans les emails dépend de si l’image s’affiche automatiquement. Il est possible de déterminer si le client à lui même ouvert l’image ou si l’image s’est chargée automatiquement, en regardant si le temps d’affichage de l’image est identique au temps d’ouverture du mail.

4. Le taux de conversion = (nombre de produits achetés/ nombre d’emails ouverts) x 100
Les facteurs contributifs au taux de conversion :

  • La landing page (A/B test possible)
  • Le site

Les campagnes par A/B test sur population témoin non exposée à deux / trois mois contribuent à ce taux.

Les facteurs contributifs sont les leviers sur lesquels il faut effectuer les A/B tests afin d’améliorer les taux.

On parle de golden email, golden phone ou plus généralement golden contact pour une adresse mail, un numéro, ou un média à partir duquel un client à ouvert et cliqué sur un message. C’est le point de contact à exploiter mais avec précaution.

Lors de l’analyse de performance du message, deux éléments sont à prendre en compte. Un même et unique message sera affiché différemment selon le support et le client. Il faudra donc pour chacun des indicateurs ci-dessus les évaluer séparément selon le support. Par ailleurs, les taux doivent être rationalisés car tous les clients mails ne signalent pas l’ouverture ni la réception.

Enfin, il faut veiller à toujours analyser ces indicateurs à l’aune du taux d’opt-out de votre base!
En effet, un message perçu comme trop attractif, avec une promesse forte de type ”Cliquez et gagnez X euros” aura pour effet d’accroître le taux d’ouverture auprès de clients initialement opt-out, ce qui aura pour conséquence d’altérer les KPI de retour de campagne et potentiellement courir le risque de détériorer votre base client !

Jusqu’à présent, nous avons analysé les indicateurs qui permettent d’optimiser un message via le canal email. Cependant, tous ces indicateurs peuvent se traduire de manière similaire pour les autres canaux et surtout de nouveaux indicateurs seraient disponibles. Par exemple, aujourd’hui on est capable de faire de la mood detection lors d’un appel téléphonique. Cela peut faire partie des KPI. Il est aussi possible de mettre en place des scores d’appétence et des scores de persistance d’appétence sur différents canaux. De plus, des outils faciles d’accès de transcription textuelle et de traitement de langage naturel peuvent eux aussi procurer des indicateurs additionnels pour différents canaux tels que le phoning, et les canaux qui permettent aux clients de poster des commentaires et des avis.
On a aussi souvent tendance à sous-estimer la force du phoning. En effet, le taux de conversion d’une relance sur post-raccroché est en moyenne trois fois supérieur à la conversion d’une relance sur panier web abandonné. Il est donc essentiel d’étudier ces taux pour savoir où concentrer ses efforts marketing.

C. L’optimisation de la customer journey

Un client suit une customer journey personnalisée et que l’on ambitionne d’optimiser tout au long du cycle de vie client.

La customer journey est le processus d’achat complet qu’un client suit pour effectuer un achat. Le but est d’interagir avec les clients à chaque étape et à travers les canaux les plus adaptés afin de mieux comprendre leurs désirs et exigences, tout en identifiant leurs comportements récurrents afin de créer les meilleures expériences client possible.

Pour trouver les canaux les plus adaptés et donc optimiser la customer journey, l’indice de contactabilité entre en jeu. L’indice permettra de comparer les customers journey de population segmentées et ciblées en évitant le biais de préférence du média utilisé pour le contacter.

L’indice de contactabilité se mesure par un des 4 canaux et exprime la probabilité qu’un client voit le message. Il détermine s’il est plus probable que le client décroche à un appel, lise un sms, accepte des notifications, ou bien ouvre un mail. L’indice prend en compte le taux d’ouverture, le taux de clics, le téléchargement de l’image et la réactivité du client.

Pour identifier les comportements des utilisateurs, il faut comparer les customer journeys sur différentes périodes de temps.

D. L’optimisation du ciblage

Le taux marginal d’opt-out est la première raison du ciblage ! Cela fait souvent débat entre le chef de produit qui voudrait atteindre toute sa base client pour maximiser les ventes et le chef de marque qui au contraire préfère se concentrer sur des segmentations de clients afin de pouvoir adapter son message et trouver un écho auprès du public associé : à vouloir cibler toute la base de données, on la détériore. Il est possible de chiffrer un taux de détérioration et de trouver le point optimum sur la courbe qui détermine le nombre d’échange maximum avec le client sans qu’il devienne opt-out.
Imaginons le cas simple pour lequel la population ciblée représente la moitié de la population totale. Pour cette partie ciblée, le taux d’opt-out est 4 fois inférieur au taux moyen d’opt-out, et le taux de transformation est deux fois supérieur, cela implique que sur la seconde moitié de la population, le taux d’opt-out sera quatre fois supérieur à la moyenne et le taux de transformation deux fois inférieur. Donc le taux marginal de churn sur transformation sera 8 fois supérieur.

Dans l’exemple ci-dessus, au-delà de 37% de la base ciblée nous dégradons plus la base pour chaque nouvelle acquisition que la moyenne.

En effet, les campagnes marketing avec un impact positif ont pour point commun de s’adresser de manière ciblée aux clients visés.
La segmentation est le fait de diviser son panel en sous-ensembles (segments) identifiables, actionnables et qui partagent des caractéristiques communes (en termes de besoins, d’attentes ou de demande).
La segmentation des clients est déterminante au sein d’une stratégie de marketing direct puisqu’elle permet de mieux comprendre la composition de la base client ou de l’audience et donc de proposer un marketing mix qui réponde plus précisément aux besoins de chaque segment ciblé (clients).

Analyse par cohorte

Une étude des différents segments ciblés peut notamment être complétée d’une analyse par cohorte. Une cohorte se définie comme un groupe d’utilisateurs caractérisé par une similarité comportementale dans des contextes similaires.
Analyser la progression d’une campagne par cohorte, permet notamment de comparer des statistiques telles que le Chiffre d’affaires par utilisateur ou le nombre de Transactions par utilisateur auprès d’une population définie sur la base d’un échantillon commun.

                  Les axes d’analyse d’une cohorte 

 

E. L’optimisation du digital

L’apport du digital peut se matérialiser de plusieurs façon. Cela peut être un apport en conversion par un acte d’achat, mais aussi apporter une meilleure notoriété pour une marque, ou l’amélioration de la satisfaction client.

Pour mener à bien cette analyse, on compare les différents taux de retour de campagnes entre une population témoin non exposée au digital, et une autre population exposée aux diverses actions menées en terme de marketing digital.

Le différentiel obtenu pour ces taux, qu’il soit positif ou négatif, permet de mesurer l’apport du digital sur différents axes que l’on souhaite analyser.

Exemple sur le secteur bancaire :

A noter:

Ce type d’analyse peut être étendue à des sous segments de la population cible (ex: femmes de 25-35 ans), et permet aussi de calculer le ROI factuel du digital.

L’écosystème utilisé pour faire cette analyse est souvent indépendant de celui du marketing direct car il demande des sources données plus riches et des outils d’analyse dédiés.

Conclusion

Ainsi, une véritable stratégie d’analyse des statistiques de campagne marketing digital se met en place à l’aide de cinq axes d’optimisation : la délivrabilité, le message, la customer journey, le ciblage, et le digital au global. C’est en optimisant ces cinq axes à l’aide des indicateurs détaillés précédemment et en tenant compte des erreurs à éviter que vos campagnes marketing pourront évoluer.

Si l’on souhaite mesurer l’efficacité des différents KPI de campagnes marketing, il faut en permanence s’interroger sur la signification et la pertinence des résultats obtenus. En fonction de ces résultats, on peut estimer si les objectifs fixés ont été atteints.

Car même si une stratégie d’analyse de campagne est bien établie, cette dernière ne préjuge pas forcément de son efficacité. Il faut pouvoir ré-évaluer les différentes actions menées pour pouvoir observer des améliorations par la suite. En résumé, les KPIs et autres données sont de précieux outils d’aide à la décision, il est nécessaire de les tester, de les utiliser et de les optimiser en fonction de votre stratégie selon le principe du « test and learn ».

Par ailleurs, dans cet article, seulement un canal de marketing direct a été exploré : l’emailing. Une entreprise adopte généralement divers canaux et divers outils pour ses campagnes marketing comme les réseaux sociaux, les chatbots, les conversation WhatsApp, les blogs… Chaque canal requiert une analyse approfondie afin de l’exploiter au mieux et de trouver les indicateurs de performance les plus appropriés.

Au final, la question est de savoir si la solution que vous utilisez, que ce soit Adobe Campaign, Microsoft Dynamics, Salesforce Marketing Cloud, Selligent, Emarsys, Actito ou toute autre plateforme, vous permet de mettre en place une stratégie de KPI pertinents.

Chaque entreprise a son propre écosystème d’outils mis en place pour ses opérations marketing. Tous les outils ne proposent pas les mêmes fonctionnalités dont celles nécessaires pour la mise en place des KPI présentés dans cet article. En effet, la plupart des outils régulièrement utilisés proposent des fonctionnalités de base et non pas celles plus approfondies et détaillées telles que la gestion d’A/B test et l’analyse par cohorte, par exemple. Il existe cependant plusieurs outils avec une granularité plus fine qui peuvent s’adosser à d’autres et qui permettent d’obtenir les données essentielles à une bonne analyse de campagne. Enfin, il n’est jamais trop tard pour mettre en place des populations témoins non exposées, mais leur exploitabilité demandera mécaniquement un temps de latence afin de ne pas créer de biais dans les analyses.

Chez Converteo Technology nous accompagnons nos clients sur l’ensemble de ses thématiques, pour plus d’infos cliquez ici.

Auteurs :

  • Naomi Serfaty, Consultante stagiaire Converteo Technology
  • Emilien Allemand, Consultant Senior IT Converteo Technology
  • Rémi Poulet, Directeur Général Converteo Technology
  • Barbara Benchetrit, Spécialiste Media x CRM

Nos derniers articles