Votre base de données clients est le système qui permet de stocker et d’organiser de manière structurée l’ensemble de vos données clients. Socle de l’analyse et de l’activation, son rôle est fondamental dans votre capacité à exploiter vos données clients.

Problème ? La multiplication des interactions avec vos clients, tout au long du parcours d’achat rend cette démarche plus complexe. Vos données clients sont stockées dans des systèmes et des formats différents, ce qui implique un travail d’unification et de normalisation en amont de leur exploitation d’un point de vue marketing.

A quoi correspond exactement la notion de base de données clients ? Quels sont les principaux enjeux associés ? Vers quels outils se tourner pour poser les bases d’une bdd clients saine et scalable ?

On répond à toutes ces questions dans le guide ci-dessous ! Bonne lecture 🙂

L’essentiel à retenir sur les bases de données clients

• Une base de données clients est un système permettant de stocker et organiser les données clients de l’entreprise afin de mieux connaitre ses clients et ainsi améliorer vos performances. Des données clients fiables et structurées servent de socle à l’analyse et à l’activation grâce à des campagnes marketing plus performantes.
• Pour être exploitable, une BDD doit être bien organisée, cohérente et mise à jour régulièrement. Tout l’enjeu d’une bonne BDD est de centraliser les données constamment tout en les gardant les plus à jour possibles dans un environnement intégralement sécurisé et structuré.
• Construire sa BDD implique de déterminer les objectifs, identifier les sources des données et adopter la solution logicielle adéquate à ses besoins.

Pour commencer, c’est quoi une base de données clients ?

Définition d’une base de données clients

Une base de données clients est un système servant à stocker et à organiser de manière structurée les données clients de l’entreprise.

Mais qu’est-ce que sont concrètement les données clients ? C’est ce que nous allons voir maintenant. Un peu plus loin dans l’article, nous vous présenterons les principaux systèmes possibles pour organiser ces données clients et construire votre base de données clients.

Parce qu’on définit aussi une chose par sa finalité, une BDD clients a deux types d’usage principaux étant :

• L’analyse / la Business Intelligence / la connaissance client : la finalité principale d’une BDD client est de mieux connaître ses clients. Entre autre, les données de la BDD servent à alimenter des reportings, qui peuvent avoir des fins stratégiques / business mais aussi comptables / financières / juridiques…
• L’activation : une BDD Clients peut être utilisée par les équipes marketing, les commerciaux, le service client pour personnaliser les actions, mieux cibler les clients et ainsi être plus compétitif.

Quelles données contient une BDD Client ?

Comme vous pouvez l’imaginer, les données clients incluent l’ensemble des données liées au profil de chaque client. Par exemple, une entreprise connait les données minimum requises comme le nom, le prénom, l’âge, le sexe, l’email, l’adresse et le téléphone de chaque client. Pourtant, les données clients sont beaucoup plus riches que des simples données personnelles ou de contact comme celles-ci, car les données clients incluent aussi l’ensemble des données transactionnelles (historiques d’achats, informations de facturation, etc.), les données d’engagement web / marketing de chaque client et bien d’autres encore.

En bref, les données clients sont l’ensemble de données qui, combinées, permettent d’avoir une compréhension précise et solide de chaque consommateur (profil, comportement d’achat, parcours client…). Pour avoir les idées un peu plus au clair, on peut regrouper ces types de données en plusieurs familles :

On peut voir ci-dessous un exemple de panorama de données clients B2C construit par Octolis pour dresser le profil d’un de ses clients :

Source : Octolis

Si on a surtout parlé de données clients B2C jusqu’ici, il est important de garder en tête que la typologie B2B est assez différente. En B2B, on distingue deux niveaux : le client-entreprise et le client-interlocuteur dans l’entreprise. Les données clients relatives à l’entreprise, aussi communément appelées « données firmographiques », sont une spécificité du B2B et incluent des informations comme le SIRET, l’effectif salarié, les données financières, le secteur d’activité, etc. Bref toutes les infos qui permettent de qualifier une entreprise.

Les caractéristiques d’une bonne base de données clients

Pour considérer qu’une BDD est solide, elle doit remplir les critères suivants :

• La complétude : pour maximiser la pertinence de votre BDD, vous devez d’abord vous assurer de bien identifier les champs dont vous aurez besoin . Ces champs peuvent inclure, par exemple, des informations telles que le nom, l’adresse e-mail, l’adresse postale, le numéro de téléphone, l’âge, le sexe, le domaine d’activité, etc. Assurez-vous ensuite de bien les compléter afin de bien cerner le profil de chaque client.
• La vision clients unifiée : intrinsèquement liée à la complétude des informations clients, une vision clients unifiée implique la constitution des fiches clients 360. Dans ce contexte, la BDD doit centraliser le maximum de données clients (indice de complétude) mais de façon intelligente et ordonnée (gare aux doublons !). Ainsi, n’importe quelle équipe de votre entreprise pourra accéder et utiliser rapidement l’ensemble des informations collectées sur le client pour personnaliser au mieux le service.
• La propreté : pour être exploitables, les données doivent être régulièrement mises à jour et nettoyées. Il faut également faire attention au format qui doit être uniformisé pour chaque catégorie. La propreté passe également par la cohérence entre les informations : vos données ne doivent pas entrer en conflit en présentant par exemple des informations contradictoires.
• L’exploitabilité : que ce soit pour faire des analyses ou améliorer la relation clients, l’intérêt d’une BDD clients réside dans ce qu’on en fait. Cela implique donc une interface user-friendly, adaptée pour les utilisateurs métiers (préférer ici une Customer Data Platfom à un data lake) avec une segmentation de données bien réfléchie (par exemple, par zone géographique, par centre d’intérêt, etc.). L’exploitabilité de la BDD passe également par la mise en place de flux / connecteurs entre la BDD et les outils utilisés par les équipes.
• La sécurité : bien gérer sa BDD réside également dans la bonne gestion de son accès. Les droits d’accès utilisateurs doivent être accordés uniquement aux équipes susceptibles d’en avoir besoin. Par ailleurs, des mesures doivent être mises en place pour lutter contre la perte et la fuite de données, mais également pour analyser régulièrement le niveau de qualité des données.
• Le respect des règlementations : une base de données étant, par définition, un nid d’informations personnelles sur ses clients, elles se doivent de respecter les différentes réglementations portant sur les données personnelles comme la Loi Informatique et Libertés (LIL) et le Règlement général sur les données personnelles (RGPD).

Votre BDD réunit toutes ces caractéristiques ? Il ne vous reste plus qu’à l’exploiter intelligemment pour en récolter les fruits !

Source : Teamleader

Les enjeux autour des bases de données clients

Comment centraliser la quasi totalité des données clients ?

Dans un contexte d’explosion des données comportementales web, beaucoup d’entreprises peinent à articuler intelligemment ces données et ensuite les exploiter.

L’idée de la centralisation des données est donc de donner une vision exhaustive de chaque client, afin de mettre en place les actions marketing les plus pertinentes possibles et adapter son discours en fonction de leurs préférences / intérêts / comportements d’achat.

Pour centraliser intelligemment ses données, il suffit de :

• Déterminer le périmètre de ses données : chaque entreprise brassant un nombre colossal de données internes, externes, privées et publiques, la première étape est donc d’identifier toutes les sources disséminées au sein de l’organisation. Ces silos de données peuvent prendre la forme de logiciels CRM et ERP, de systèmes hérités ou encore de tableurs.
• Articuler la gestion des données autour d’objectifs concrets : pour éviter de se laisser submerger par la quantité de données disponibles, il est en général recommandé de déterminer au préalable les enjeux professionnels que vous souhaitez atteindre et les problèmes que vous souhaitez résoudre.
• Fédérer ses collaborateurs : le succès d’une stratégie de gestion des données passe par la mobilisation des équipes à tous les niveaux. La gestion des données n’étant plus le domaine réservé des services informatiques et financiers, vous devez sensibiliser vos collaborateurs à la qualité des données puisque ce seront eux qui collecteront et exploiteront au quotidien ces données.

Comment créer une vision clients unifiée ?

On entend concrètement par une « vision clients unifiée » :

• La capacité à dédupliquer / dédoublonner les données importées des différences sources de l’entreprise (les interactions des clients avec votre entreprise, les données de navigation sur votre site web, les interactions sur les réseaux sociaux, les transactions d’achat, les données de comportement, etc.).
• La capacité à pouvoir visualiser simplement, dans une fiche client, et exploiter l’ensemble des données relatives à un client.

On peut trouver ci-dessous un exemple de fiche client 360 qui permet de comprendre parfaitement le profil d’un client en un clic :

Source : Octolis

Comment assurer la data quality dans le temps ?

Assurer la data quality de sa BDD, c’est tout sauf sorcier ! Comme mentionné plus haut, une bonne BDD centralise des données à jour, pertinentes et cohérentes.

Pour assurer la data quality de sa BDD dans le temps, il suffit donc de la maintenir régulièrement à jour. Les données, par définition, se détériorent pour l’essentiel d’entres elles avec le temps : certaines deviennent obsolètes. Par exemple, un client n’aura pas forcément les mêmes centres d’intérêt à 20 ans qu’à 40 ans !

Pour assurer cette mise à jour régulière de ses données, privilégiez la mise en place d’un process rigoureux pour maintenir l’exploitabilité de votre BDD clients.

Assurer la data quality de sa BDD implique donc deux choses : un process permettant son exploitabilité, ainsi que des outils permettant de la nettoyer régulièrement.

Comment limiter la dépendance aux profils tech pour modifier la BDD ?

Pendant longtemps, la gestion d’une BDD était compliquée, dû au fait que celle-ci était maintenue par la DSI (Direction des Services d’Information). Ainsi, l’accès aux données par les différentes équipes était compliqué, ce qui rendait le système très lent et peu user-friendly.

Aujourd’hui, les nouvelles technologies permettent de déléguer la gestion d’une BDD aux utilisateurs métier (marketing, sales, etc.), grâce à l’avènement de BDD no code / low code, avec notamment l’émergence de Customer Data Platforms. Si les paramétrages initiaux se font encore par la DSI / l’IT, sa gestion quotidienne est assurée par les utilisateurs métier qui deviennent ainsi autonomes dans la manipulation des données.

Ce nouveau système permet donc une exploitation optimisée de la BDD !

Comment s’assurer que la BDD est sécurisée tout en facilitant l’exploitation par les équipes marketing ?

Déléguer la gestion d’une BDD aux équipes métier est une bonne chose, car elle permet une plus grande autonomie et donc une plus grande efficacité des utilisateurs métier.

Néanmoins, ceci n’est pas sans risque : qui dit plus de gestionnaires potentiels dit donc un plus grand risque de mauvaises manipulations, de désorganisation de la base, des soucis de cohérence… Pour contrer cela, il s’agit donc de mettre en place des process solides / des gardes fous pour s’assurer que la BDD reste propre, cohérente et sécurisée.

Comment construire une base de données clients ?

La construction d’une base de données clients est en fait assez intuitive. Il suffit, pour cela, de suivre quelques étapes essentielles.

#1 – Définir les objectifs de la BDD Clients

Définir les objectifs de sa BDD Clients est essentiel puisqu’elle permet de déterminer son utilisation future. Par conséquent, les objectifs détermineront les données à collecter et les actions à entreprendre pour ce faire.

Les objectifs de la BDD client peuvent être variés, mais ils ont tous en commun l’objectif final d’améliorer et de développer les relations avec les clients. Pour identifier ces objectifs, on peut envisager de déterminer :

• Les objectifs globaux de l’entreprise : pour être efficace, la BDD client doit être alignée avec les objectifs globaux de l’entreprise. Il est donc important de déterminer les objectifs généraux de l’entreprise (augmentation des ventes, amélioration du service client, etc.).
• Les objectifs spécifiques de la BDD client, qui doivent être liés aux objectifs globaux. Par exemple, l’objectif spécifique pourrait être d’augmenter la fidélité des clients en améliorant leur expérience d’achat.
• Les critères de la BDD client : on entend par « critères » les informations à collecter pour alimenter la BDD client. Ils peuvent inclure des informations de base telles que le nom, l’adresse et l’adresse e-mail du client, ou des informations plus détaillées telles que les achats précédents du client ou ses préférences.

Lorsque l’on fixe les objectifs de sa BDD client future, il est aussi important de se poser quelques questions comme :

• Quoi : quels indicateurs de performance vais-je regarder ? (taux de conversion, NPS, taux de réachat…)
• Quand : sur quels points de contacts vais-je interroger mes clients ? (en sortie de site, sur les pages produits…)
• Qui : quelles sont les données dont je vais avoir besoin ? (URL de la page, ID client, magasin concerné…)
• Comment : quel dispositif vais-je mettre en oeuvre afin de collecter ces données ? (questionnaire post-achat, pop-in en sortie de site, questionnaire post-contact…

#2 – Définir les données qu’elle va accueillir / les sources de données

Une fois les objectifs identifiés, il est important de définir les sources de données pour les collecter de manière efficace. Parmi les sources, on peut imaginer des formulaires en ligne, des bons de commandes, des jeux concours, des enquêtes, etc.

De manière générale, pour obtenir des informations sur vos clients, il vous faut être proactif. Le recueil de données doit être fait soit discrètement, soit avec incitation mais toujours avec discernement. Si vous communiquez un sondage à un client afin de mieux le connaitre, gardez à l’esprit que vous êtes en train de lui demander quelque chose. Préférez alors une formulation agréable pour votre client, comme par exemple : « Afin que nous puissions en apprendre davantage sur vous et vous fournir un service plus adapté à vos besoins personnels, veuillez remplir… ». Vous pouvez également envisager d’offrir une réduction sur leur prochain achat à vos clients récurrents s’ils remplissent votre enquête ou participent à votre jeu concours.

Les sources sont multiples, il faut juste savoir comment bien les utiliser !

#3 – Choisir une solution logicielle adaptée

Savoir reconnaitre une solution logicielle adaptée à vos besoins n’est pas toujours chose facile. Pour vous faciliter la tache, nous vous conseillons de prendre en compte ces quelques critères de base :

• La notoriété de la plateforme, qui donnera un indicateur sur ses performances.
• La pertinence et la richesse des fonctionnalités de base de données clients en fonction de vos objectifs et de l’industrie dans laquelle votre entreprise s’inscrit.
• La facilité d’utilisation de l’outil (ergonomie, graphisme).
• La possibilité de se connecter depuis différents appareils : ordinateur, tablette, smartphone…

Encore un peu perdu ? Voici d’autres critères un peu plus poussés qui pourront vous aiguiller dans votre choix :

• L’évolutivité de la plateforme : plus vous collectez de données clients, plus votre entreprise se développe et vos besoins évoluent. Assurez-vous que la solution choisie puisse se synchroniser et s’intégrer avec d’autres outils essentiels au développement de votre activité. Une solution basée sur le Cloud est souvent recommandée.
• La protection de vos données : assurez-vous que le logiciel de base de données clients propose un système de gestion des droits d’accès et plusieurs méthodes de protection des données (suppression automatique en cas de piratage, sauvegarde automatique…).
• La cohérence de vos données et la facilité de leur utilisation : vous serez amené à collecter différentes données provenant de différentes sources, il faut que le logiciel choisi puisse les supporter.

Nous reviendrons un peu plus tard dans l’article sur les différents logiciels disponibles pour la tenue de sa BDD clients.

#4 – Connecter les sources de données à la BDD pour faire remonter les données dans la BDD

L’un des enjeux principaux d’une bonne BDD est de centraliser l’ensemble des informations provenant de sources multiples.

Après avoir extrait des données pertinentes, il vous faut choisir une méthode d’intégration de ces données avant de les connecter à la BDD. Les méthodes peuvent varier en fonction du système utilisé pour stocker la BDD et des fonctionnalités disponibles. Parmi les méthodes que l’on retrouve couramment, on peut envisager l’utilisation d’une API (Application Programming Interface soit une interface de programmation), l’importation de fichiers CSV ou encore l’intégration avec des outils ETL (Extract, Transform, Load).

Une fois la méthode d’intégration choisie, connectez les sources de données à la BDD. Cela implique généralement la configuration des paramètres de connexion, tels que l’adresse IP, le nom d’utilisateur, le mot de passe, les clés d’API, etc.

Il ne vous reste plus qu’à importer les données extraites dans la BDD !

#5 – Normaliser et dédupliquer les données

Pour qu’une BDD soit pertinente, il faut à tout prix éviter les doublons et nettoyer un maximum ses données car les informations erronées peuvent vous couter très cher !  Selon Forbes, les données « polluées » coûtent aux entreprises 12% de leur chiffre d’affaires global, soit environ 3.1 billions de dollars par an…

C’est pourquoi, il vous faut étudier régulièrement les données que votre entreprise collecte. Déterminez quelles sont celles que vous utilisez vraiment. Déterminez ensuite celles qui manquent, celles qui ne vous servent pas, et identifiez comment vos données peuvent être polluées.

Avez-vous des champs obsolètes dans de nombreuses entrées ? Avez-vous beaucoup de doublons ? Supprimez-le ! Assurez-vous que les fondements de votre base de données clients ne soient pas erronés afin de ne pas construire votre connaissance clients sur de mauvaises bases !

#6 – Structurer le modèle de données : la manière dont les données vont s’organiser dans la BDD : les champs, les colonnes, les tables…

La clé d’une BDD saine est l’organisation. Une BDD désorganisée est une BDD illisible, opaque et donc peu user-friendly, surtout lorsqu’elle contient plusieurs dizaines de leads.

Ce faisant, optez pour une base de données segmentée et organisée autour des caractéristiques qui vont permettre de bien connaitre et comprendre les particularités, les besoins et les centres d’intérêts de chaque client. Cette organisation est primordiale puisqu’elle permettra d’identifier plus rapidement les contacts et ainsi mener des opérations de communication ciblées !

Enfin, petite précision qui semble négligeable mais qui fait une grande différence : prenez garde au format de chaque catégorie. Veillez à bien respecter le format afin de garder une lecture aussi limpide que possible.

#7 – Mettre en place des process et règles d’utilisation pour garantir sécurité et santé de la BDD

Une BDD est une mine d’or si elle est toutefois bien gérée. Du fait de la multiplicité des acteurs susceptibles de l’utiliser (utilisateurs métier), de la variété des informations ainsi que de la mise à jour quotidienne nécessaire de ces données, la base de données clients nécessite une politique d’utilisation stricte pour garantie sa sécurité et sa pertinence.

C’est pourquoi, on peut envisager :

• De définir en premier lieu les politiques de sécurité qui régissent son accès et son utilisation. Cela peut inclure l’accès restreint aux utilisateurs autorisés, l’utilisation de mots de passe forts, la limitation des privilèges d’accès en fonction des rôles et des responsabilités, etc. Ces politiques visent à protéger les données clients contre les accès non autorisés et les atteintes à la confidentialité.
• De gérer les droits d’accès : vous devez mettre en place un système de gestion des droits d’accès qui permet de contrôler qui peut accéder à la base de données et quelles actions ils peuvent effectuer. Cela peut impliquer la création de profils utilisateur avec des autorisations spécifiques ainsi que la définition de rôles et de groupes d’utilisateurs.
• De sauvegarder régulièrement les données en créant des copies de sauvegarde et les stocker dans des emplacements sécurisés. Testez régulièrement les procédures de récupération pour vous assurer qu’elles fonctionnent correctement. Envisagez de faire également des mises à jour régulières de votre BDD.

Et voilà, il ne vous reste plus qu’à récolter les fruits de votre travail ! A ce propos, n’hésitez pas à établir des indicateurs de performance pour mesurer l’efficacité de votre BDD. Votre taux de conversion a augmenté ? Vous avez obtenu de nouveaux clients ? Tant mieux ! Votre service client ne s’est pas suffisamment amélioré ? Laissez-vous peut-être encore un peu de temps ou revisitez votre BDD pour la rendre plus pertinente…!

Zoom sur les logiciels de bases de données clients

S’il existe une multitude de logiciels de bases de données clients, toutes ne sont pas nécessairement pertinentes : certaines sont plus adaptées aux entreprises nouvellement créées, tandis que d’autres sont particulièrement appréciées par les grandes entreprises. Par exemple, une entreprise fraichement créée a peu de clients et donc peu de data : on peut donc envisager de construire sa BDD clients sur Excel.

Malheureusement, Excel montre vite des limites. S’ouvrent alors plusieurs options :

• Un logiciel CRM : hyper utilisé depuis les années 1990 par les entreprises pour gérer leurs données clients, les CRM permettaient de centraliser efficacement toutes ces données sur une même plateforme. Le CRM reste un outil traditionnel pour la gestion d’une BDD clients.
• Un logiciel CDP : apparus dans un contexte de digitalisation massive des parcours clients et l’explosion des volumes de données web/comportementales que les logiciels CRM ne savaient pas gérer, les CDP ont connu un fort intérêt depuis le milieu des années 2010. Leur point fort ? Ils permettent la construction d’une BDD Clients 360 en offrant la capacité de centraliser et unifier à la fois les données offline (transactionnelles notamment) et online (données du site web notamment).
• Un Data Warehouse : bien qu’elles existent depuis longtemps, la nouvelle génération de Data Warehouse apparue dans les années 2010 a permis un regain d’intérêt pour cet outil. Très concrètement, les DW offrent une approche moderne dans la gestion d’une BDD Clients, en combinant un Data Warehouse (pour le stockage) et un outil de Data Ops (pour le traitement des données) qui peut, par ailleurs, être une CDP (comme Octolis).

Les logiciels CRM

De l’anglais Customer Relationship Management, un logiciel de CRM est une boîte à outils vous permettant de gérer au mieux votre base de données clients. Concrètement, cet outil vous permet de comprendre la relation que chaque client a avec votre marque et par conséquent optimiser la qualité de la relation client, ainsi que des outils marketing précieux pour fidéliser sa clientèle et maximiser son chiffre d’affaires. 

Historiquement outil de référence pour la centralisation de données clients, le logiciel CRM représente pour les équipes commerciales, marketing et service client un gain en temps et en efficacité considérable !

Logo	Présentation
	Cette pépite française a développé en quelques années une suite marketing complète grâce à un excellent rapport qualité / prix. La plateforme Brevo, anciennement appelée SendinBlue, comporte une solution de campagnes Email / SMS, un module de Marketing Automation très complet, un module Landing page, etc.
	Splio est un CRM marketing très orienté retail. Made in France, Splio est bon aussi bien sur la partie gestion de base de données que sur la partie activation des données (campagnes, automation). L'outil propose des campagnes marketing et de fidélisation centralisées et est excellent quant au développement de l'engagement client.
	Lancé en 2000 par une équipe belge, Actito est un logiciel CRM marketing qui s’adresse essentiellement aux PME et aux ETI. Très complet, Actito présente les 4 fonctionnalités clés des CRM marketing : la base de données, la gestion de campagnes marketing, l’automation et le reporting. Il propose une interface intuitive ainsi que de nombreuses intégrations supplémentaires.
	Lancé au début des années 2000, Emarsys est un CRM marketing destiné principalement aux acteurs du e-commerce et du Retail en général. Il permet de créer des campagnes marketing omnicanales et de créer des scenarios complexes de Marketing Automation basés sur le comportement des clients en ligne. Le logiciel se démarque par son interface intuitive ainsi que son moteur de recommandation puissant.
	Fondée en Belgique en 1990, Selligent s’adresse aux grandes entreprises, notamment dans les secteurs du tourisme, de l’automobile, de l’édition et des services financiers. Le logiciel excelle aussi bien sur le volet base de données que sur les fonctionnalités de gestion de campagnes et de reporting CRM. Le logiciel est unique pour son moteur d'IA proposant de nombreuses recommandations ainsi que son outil de retargeting comportemental avancé.

Les Customer Data Platforms (CDP)

Dans la même logique que le CRM, la Customer Data Platform (CDP) désigne une solution marketing centralisée qui récolte, unifie et rend accessible les données client (identitaires, comportementales, transactionnelles) issues de différents outils et canaux de contact.

Contrairement au CRM, les solutions CDP vous permettent d’avoir une vue d’ensemble de la manière dont la totalité des clients et plateformes interagissent avec votre marque. Les plateformes CDP suivent le comportement général des clients afin de déterminer comment les audiences et segments interagissent avec votre marque, et vous donnent ainsi une idée du parcours client dans son intégralité.

En traitant, en nettoyant et en contextualisant les données en temps réel, la CDP leur donne un sens. Elle construit des profils clients précis, cohérents et complets dans une base de données accessible aux différentes équipes de l’entreprise, qui profitent d’une data toujours plus pertinente et exploitable pour optimiser leurs futures actions de marketing ou de vente !

Logo	Présentation
	Solution Bordelaise fondée en 1999, NP6 a évolué en une véritable Customer Data Platform (CDP) afin de proposer une plateforme unique permettant d’harmoniser le dialogue client sur tous les canaux. Elle combine unification des données clients, marketing automation et activation cross-canal.
	Fondée en 2021, Octolis est une Customer Data Platform orientée Data Management, dont les fonctionnalités les plus avancées sont celles relatives à la préparation des données : normalisation, déduplication, scoring… Elle s'adresse aux PME souhaitant passer d’un marketing multicanal à un marketing omnicanal.
	Lancée en 2020, la solution CDP d'Oracle, très orientée Data Management, est destinée aussi bien aux organisations B2B qu’aux organisations B2C. Le logiciel offre des fonctionnalités de Data Management puissantes (unification, segmentation, scoring), un modèle de données très souple et user-friendly, des algorithmes d’intelligence artificielle (IA) solides ainsi que de nombreuses autres fonctionnalités.
	Editeur implanté de longue date en Asie, Insider a développé une CDP qui vient en support des solutions d’orchestration de l’expérience client qu'il propose. La CDP s'adresse en priorité aux grands groupes et offre des fonctionnalités d'activation avancées, une excellente gestion du mobile et des réseaux sociaux, ainsi qu'une très bonne gestion du temps réel et des données web.
	Lancée en 2019, la CDP d'Adobe propose aux ETI et grandes entreprises une gestion en temps réel des données à l'aide d'une plateforme ouverte, API-first et capable de se connecter à n’importe quel système tiers. Cette CDP vise en priorité les clients B2C ou B2B, ayant une bonne maturité en matière de gestion des données et de pratique marketing-ventes.

Les Data Warehouses

Dans le même état d’esprit qu’une CDP, un Data Warehouse, « entrepôt de données » en français, permet de collecter et conserver les informations de toute une société. On lui trouve quatre caractéristiques propres :

• L’orientation sujet : les données sont classées et définies par domaine et thème, et il est ainsi plus simple de rechercher un sujet désiré dans la base.
• L’intégration de données : on parle ici d’ETL (extract, transform and load) c’est-à-dire d’extraction (sortir les données de la plateforme pour les analyser), de transformation (nettoyer les données) ou encore de chargement (insertion des données). Grosso modo, il s’agit de manier les informations au sein de la base.
• Leur caractère non-volatile : une fois inscrite dans la base de données, l’information est immuable et ne peut pas être modifiée.
• Leur attrait « time-variant » : le Data Warehouse se concentre et analyse les transformations temporelles, pour ainsi déceler et mettre en avant les grandes tendances.

Plus simplement, le système Data Warehouse permet d’étudier et comparer les informations passées et présentes de l’entreprise. Par rapport à une CDP, le Data Warehouse vous permettra d’adopter une vue d’ensemble de l’organisation et se prête ainsi plus à une veille stratégique. Cependant, un DW n’est pas actualisé et mis à jour en temps réel comme une CDP et peut donc être moins efficace concernant l’analyse des données clients. C’est pourquoi il peut être intéressant d’ajouter les services d’une CDP légère comme Octolis !

Outils	Présentation
	Data Warehouse proposée sous la forme d’un SaaS, Snowflake propose une grande flexibilité liée au Cloud permettant une gestion et un partage facile de données en temps réel et en toute sécurité, sur n'importe quel format. La DW offre de nombreuses fonctionnalités liées au stockage de base de données, au traitement de requêtes, et aux services Cloud.
	En tant que solution Google prête à l'emploi, BigQuery est facile d'utilisation grâce à son intégration avec les autres services de Google et sa forte capacité d'analyse. La solution offre des prédictions, des perspectives et des fonctions d'intelligence, faisant d'elle une solution évolutive et viable à long terme.
	Infrastructure Microsoft lancée en 2018, ce Data Warehouse cloud est adapté aux organisations qui recherchent un accès facile aux solutions d'entrepôt de données, grâce à son intégration intuitive avec Microsoft SQL Server. La plateforme offre en plus de l'entreposage de données d'entreprise, une plateforme d'analyse unifiée, le choix du langage pour interroger les données et la surveillance des données de bout en bout.
	Lancée en 2012, la partie Data Warehouse d'Amazon propose un excellent rapport qualité-prix pour l'entreposage de données dans le cloud. La solution utilise un matériel conçu par AWS et le machine learning pour offrir le meilleur rendement réel, quelle que soit l'échelle.
	Favori parmi les ingénieurs et les analystes de données, Firebolt offre une grande vitesse d'exécution et une grande performance face à un volume conséquent de données. Conçu pour une utilisation moderne, Firebolt peut traiter des données semi-structurées, et son architecture de stockage et de calcul découplée le rend facilement évolutif.

Conclusion

Comme vous avez pu le constater, gérer une base de données clients est une chose, savoir faire le bons choix en fonction de ses besoins en est une autre !

• Une BDD client regroupe un ensemble de données complètes sur chacun de vos clients et permet d’avoir une vision 360.
• Cette forte connaissance client vous permet alors d’améliorer considérablement votre service client, mieux cibler vos campagnes marketing et personnaliser d’autant plus l’expérience d’achat. Cela se traduit en général par une plus forte fidélisation des clients et un chiffre d’affaires boosté.
• Créer sa base de données clients nécessite de la rigueur dans la détermination des objectifs, des sources, le choix de la solution logicielle et sa structure globale. L’entretien, la sécurisation et la mise à jour des données sont également essentiels pour garder une BDD pertinente et exploitable.
• Une solution intelligente et adoptée par de plus en plus d’entreprises est d’utiliser une Data Warehouse, complétée d’une CDP légère comme Octolis.

Le succès d’une entreprise dépend largement de sa capacité à comprendre et à satisfaire les besoins de ses clients. Or, pour comprendre ses clients, il faut bien les connaître et les distinguer, ce que permet précisément la segmentation marketing, qui est donc essentielle pour toute stratégie commerciale efficace.

Pour rappel, la segmentation marketing permet de diviser le marché en groupes homogènes de consommateurs ayant des besoins et des comportements similaires, afin de mieux cibler ses actions marketing.

Télécharger notre modèle Excel pour mettre en place votre segmentation marketing

Mais comment réussir à segmenter efficacement son marché ? C’est là que notre ressource entre en jeu ! Nous avons conçu une ressource présentant en détail les principaux modèles de segmentation marketing.

Grâce à cette ressource, vous pourrez découvrir les différentes méthodes de segmentation et choisir celle qui convient le mieux à votre entreprise. Vous y trouverez également des conseils pratiques pour mettre en place votre stratégie de segmentation et atteindre vos objectifs marketing, alors ne manquez surtout pas cette opportunité de booster vos ventes et de fidéliser votre clientèle en réussissant votre segmentation !

L’essentiel à retenir sur la segmentation marketing

Pour vous rafraîchir la mémoire, voici l’essentiel à savoir sur la segmentation marketing:

• La segmentation marketing consiste à diviser un marché en groupes homogènes de consommateurs ayant des besoins et des comportements similaires, afin de mieux cibler les actions marketing.
• Les bénéfices de la segmentation marketing sont nombreux : une meilleure compréhension des besoins des clients, une personnalisation plus efficace des offres, une augmentation de la satisfaction et de la fidélité des clients, une réduction des coûts marketing, etc.
• Il existe plusieurs modèles de segmentation marketing, tels que la segmentation géographique, démographique, comportementale, psychographique, etc. Nous les décrivons en détail dans notre article.
• Pour réussir sa stratégie de segmentation marketing, il est important de bien définir ses critères de segmentation, d’adapter son offre à chaque segment, de mesurer les résultats et de faire évoluer sa stratégie en fonction des feedbacks clients.
• Si vous souhaitez en savoir plus sur la segmentation marketing et découvrir comment l’appliquer à votre entreprise, téléchargez notre ressource présentant les principaux modèles de segmentation marketing et les conseils pratiques pour réussir votre stratégie.

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Qu’est ce qu’une segmentation marketing ? [Définition]

La segmentation marketing est l’art de segmenter sa base clients à des fins de ciblage marketing.

C’est est une technique qui permet de diviser un marché en plusieurs segments homogènes, regroupant des consommateurs ayant des besoins, des attentes et des comportements similaires. Cette approche permet aux entreprises de mieux comprendre les caractéristiques de chaque segment et de développer des offres adaptées à leurs besoins spécifiques.

En d’autres termes, la segmentation marketing est l’art de personnaliser ses actions marketing en fonction des différentes caractéristiques des clients. Cela peut inclure des critères tels que l’âge, le sexe, le niveau de revenu, la localisation géographique, les centres d’intérêt, le comportement d’achat, etc. L’objectif final est de maximiser la pertinence et l’efficacité des messages marketing en proposant des offres qui répondent de manière ciblée aux besoins de chaque segment.

Pourquoi faire de la segmentation marketing ?

Voici 5 principaux bénéfices de la segmentation marketing, illustrés pour deux types d’entreprises différentes :

#1 Pour mieux comprendre vos clients

La segmentation marketing permet aux entreprises de mieux comprendre les besoins de leurs clients et d’adapter leurs offres en conséquence. Pour une entreprise de mode, par exemple, la segmentation en fonction de l’âge et du sexe permettrait de proposer des vêtements adaptés aux goûts et aux besoins de chaque segment.

Pour une entreprise de vente en ligne, la segmentation en fonction des comportements d’achat permettrait de proposer des produits complémentaires ou des offres promotionnelles personnalisées.

#2 Pour personnaliser plus efficacement vos offres

En segmentant leur marché, les entreprises peuvent proposer des offres personnalisées et mieux ciblées à chaque segment. Pour une entreprise de restauration, par exemple, la segmentation en fonction des centres d’intérêt (végétariens, amateurs de cuisine épicée, etc.) permettrait de proposer des menus adaptés à chaque groupe de clients.

Pour une entreprise de cosmétiques, la segmentation en fonction des types de peau permettrait de proposer des produits spécifiques répondant aux besoins de chaque segment.

#3 Pour augmenter la satisfaction et la fidélité de vos clients

La segmentation marketing permet de proposer des offres personnalisées et adaptées aux besoins de chaque segment, ce qui augmente la satisfaction et la fidélité des clients. Pour une entreprise de loisirs, par exemple, la segmentation en fonction des centres d’intérêt (sports, musique, arts, etc.) permettrait de proposer des activités qui correspondent aux goûts de chaque segment, augmentant ainsi leur satisfaction et leur fidélité à long terme.

Pour une entreprise de services financiers, la segmentation en fonction des niveaux de revenus et des besoins en matière d’investissement permettrait de proposer des offres adaptées à chaque segment, augmentant ainsi leur satisfaction et leur fidélité.

#4 Pour réduire les coûts marketing

La segmentation marketing permet de mieux cibler les actions marketing, ce qui réduit les coûts liés aux campagnes publicitaires.

Pour une entreprise de e-commerce, par exemple, la segmentation en fonction des comportements d’achat permettrait de cibler des offres promotionnelles uniquement aux segments les plus susceptibles de convertir, réduisant ainsi les coûts de publicité inutiles.

Pour une entreprise de tourisme, la segmentation en fonction de la localisation géographique permettrait de cibler des publicités spécifiques à chaque marché, réduisant ainsi les coûts publicitaires inutiles.

#5 Pour augmenter les ventes et vos revenus

En proposant des offres personnalisées et mieux ciblées, la segmentation marketing permet d’augmenter les ventes et les profits de l’entreprise.

Pour une entreprise de téléphonie mobile, par exemple, la segmentation en fonction des niveaux d’utilisation permettrait de proposer des forfaits adaptés à chaque segment, augmentant ainsi le nombre de clients et les revenus de l’entreprise.

Pour une entreprise de bijouterie, la segmentation en fonction des occasions d’achat (mariage, anniversaire, etc.) permettrait de proposer des offres adaptées à chaque segment, augmentant ainsi les ventes et les profits.

Télécharger notre modèle Excel pour mettre en place votre segmentation marketing

H2 – 11 grands modèles de segmentation marketing

#1 La segmentation RFM

La segmentation RFM consiste à classer les clients en groupes en fonction de la récence de leur dernier achat, de la fréquence de leurs achats, et de leur montant total dépensé.

Cela permet d’ identifier les clients les plus rentables pour l’entreprise et de cibler efficacement les campagnes marketing pour maximiser les résultats.

Comment fonctionne le framework RFM ?

Le framework RFM est basée sur trois critères : la récence (R) du dernier achat, la fréquence (F) des achats et le montant (M) des dépenses. Il permet de classer les clients en groupes en fonction de leur comportement d’achat.

Comment utiliser le framework RFM ?

Les 3 dimensions du framework RFM sont :

1. Récence (Recency) : Cette dimension mesure la période de temps écoulée depuis le dernier achat d’un client. Les clients plus récents sont généralement considérés comme plus engagés et plus susceptibles de réaliser de nouveaux achats.
2. Fréquence (Frequency) : Cette dimension évalue la fréquence d’achat d’un client sur une période donnée. Les clients qui achètent fréquemment sont considérés comme plus fidèles et peuvent nécessiter une approche marketing différente de ceux qui achètent moins souvent.
3. Montant (Monetary) : Cette dimension examine le montant total dépensé par un client sur une période donnée. Les clients qui dépensent davantage peuvent être considérés comme des clients à valeur élevée et peuvent justifier des stratégies de fidélisation spécifiques.

En combinant ces trois dimensions, vous pouvez créer des segments RFM pour mieux comprendre le comportement de vos clients et adapter vos stratégies marketing en conséquence.

Exemple d’utilisation

Dans le cadre de réactivation de clients passifs, c’est l’une des méthodes les plus utilisées pour créer un ou plusieurs segments de clients passifs. Chaque segment fait ensuite l’objet d’un scénario de réactivation personnalisé.

#2 La segmentation PMG

La segmentation PMG s’appuie sur la loi de Pareto qui stipule que 20 % de vos clients génèrent 80 % de votre chiffre d’affaires. Il faut donc axer ses efforts en priorité sur cette minorité de clients.

Comment fonctionne le framework PMG ?

Le framework PMG est basée sur trois critères : le profil (P) des clients, leurs motivations (M) d’achat et leurs habitudes de consommation (G). Il permet de regrouper les clients ayant des caractéristiques similaires.

Comment utiliser le framework PMG ?

Pour les gros clients, on peut les transformer en ambassadeurs en les invitant à des ventes privées, en leur demandant leurs avis sur de nouvceaux produits ou en leur faisant des offres de parrainages. Au contraire, pour les petits clients c’est l’occasion de faire revenir les clients ou diversifier leurs achats grâce à des offres promos ciblées.

#3 La segmentation promophilie

La segmentation promophilie évalue la sensibilité aux promotions, en fonction de la proportion d’achats réalisés avec une promotion rapporté à l’ensemble de la base sous la forme de déciles.

Comment utiliser le framework promophilie ?

On parle de clients promophiles pour caractériser les clients qui achètent principalement des produits disposant de remises commerciales. Il peut être très utile d’identifier les promophiles afin de les cibler dans certaines campagnes promotionnelles, ou au contraire de les exclure.

Pour modifier les critères du framework, vous pouvez ajuster le poids des critères comme le volume de remise sur le CA cumulé ou le nombre d’achats avec remise, ou pour calculer ce score uniquement pour les clients ayant réalisé plus de 3 achats.

#4 La segmentation par cycles de vie

La segmentation marketing par cycles de vie consiste à diviser les clients d’une entreprise en groupes en fonction de leur position dans le cycle de vie du produit ou du service offert.

Comment fonctionne le framework cycles de vie ?

Le cycle de vie du client décrit la manière dont les relations avec les clients se renforcent au fil du temps, au fur et à mesure qu’ils envisagent, achètent, utilisent et deviennent fidèles à un produit ou à un service.

Il y a 5 étapes dans la vie du client : le reach, l’acquisition, la conversion, la rétention et la fidélisation.

Comment utiliser le framework cycles de vie ?

On adapte la stratégie marketing à la phase de vie du client :

1. Reach : Ads, SEO / SEA, marketing d’influence.
2. Conversion : Scénario / campanes emails, paniers abandonnés, retargeting.
3. Engagement: Reco produit, promotions,..
4. Rétention / FId : Réconciliation parcours clients, personnalisation avancées, programmes de fidélité…

#5 La segmentation par la satisfaction client

Ce framework divise les clients en différents champs grâce aux sonnées du service client comme le niveau de satisfation, le nombre tickets sur 3 mois ou les motifs de contacts.

Comment fonctionne le framework satisfaction client ?

On utilise le NPS (Net Promoter Score), qui est un indicateur de fidélisation de la clientèle très répandu qui aide les entreprises à mesurer la satisfaction et la fidélité de leurs clients.

Il est calculé en soustrayant le pourcentage de détracteurs (clients qui ne recommanderaient pas votre marque) du pourcentage de promoteurs (clients qui recommanderaient fortement votre marque).

Comment utiliser le framework satisfaction client ?

• Pour les promoteurs : Utilisez vos promoteurs pour créer du contenu généré par les utilisateurs : Encouragez vos promoteurs à partager leurs expériences positives avec votre marque sur les médias sociaux ou d’autres canaux.
• Détracteurs : Répondez à leurs préoccupations : Tendez la main aux détracteurs et répondez à leurs préoccupations. Cela vous permet non seulement de fidéliser le client, mais aussi de montrer que vous êtes déterminé à améliorer l’expérience client de votre marque.
  

#6 La segmentation RFE

La segmentation RFE fonctionne comme un RFM à la différence que les transactions sont remplacés par toutes formes de points de contacts (pages visitées, ouverture email, clic email, ..) auxquels on associe un nombre de points, exemple : +1 ouverture email, +3 visite site web, +5 clic email, etc.

Comment fonctionne le framework RFE ?

Le framework suit la même logique que la segmentation RFM (Récence, Fréquence, Montant), mais on s’intéresse ici à l’Engagement plutôt que le Montant.

L’idée est de considérer chaque interaction client comme l’équivalent d’un achat, et c’est l’intensité de l’engagement qui joue le rôle du montant.

On peut considérer par exemple qu’une ouverture d’email vaut 1, une page visitée vaut 5, etc. Une approche vraiment flexible pour définir les actifs, passifs, inactifs.

Comment utiliser le framework RFE ?

Par exemple, on peut imaginer la démarche suivante :

• Pour les petits clients passifs : Vous pouvez créer un scénario de réactivation simple avec 2 messages emails (produits populaires, code promo…).
• Pour les petits clients passifs : Vous pouvez créer un scénario de réactivation multicanal avec envoi d’emails, puis retargeting Google / Facebook Ads, puis finir avec un envoi de courrier ou un appel téléphonique sortant.

#7 La segmentation par affinité produits

La segmentation par affinités produits consiste à regrouper les clients en fonction de leur intérêt et de leur comportement d’achat pour des produits similaires ou liés entre eux. Cette segmentation permet aux entreprises de mieux comprendre les préférences et les habitudes d’achat des clients, ce qui leur permet de personnaliser leur marketing et de cibler les offres de produits en fonction des intérêts spécifiques des différents segments.

Comment construire le framework affinité produits ?

La construction d’un modèle de ce type nécessite plusieurs étapes :

1. Identifier les catégories de produits complémentaires. On construit la matrice ci-contre en excluant les clients ayant réalisé un seul achat.
2. Mettre en place une matrice de recommandation de catégories. On construit la matrice ci-contre en excluant les clients ayant réalisé un seul achat.

L’objectif est de construire le tableau qui permet de définir pour chaque client, quelles sont les catégories de produits à recommander en fonction des catégories de produits dans lesquelles il a déjà acheté.

La première matrice doit nous servir de base pour ce travail. Si on observe que 30% des clients ayant acheté dans la catégorie A ont aussi acheté un produit de la catégorie C, alors qu’ils sont 5% à avoir acheté dans la catégorie D, on a envie de recommander la catégorie C aux clients ayant acheté dans la catégorie A.

Comment exploiter ce framework ?

L’objectif est la diversification produit : Augmenter le nombre de catégories différentes dans lequel un client a acheté au moins un produit.

On peut aussi le formaliser différemment, l’objectif est d’augmenter la part de clients qui ont acheté au moins un produit dans plus de N catégories.

#8 Segmentation par canal préférentiel

La segmentation par canal préférentiel est principalement pertinente pour les marques omnicanales.

Cette segmentation consite à associer à un client son canal de préférence afin de le pousser vers les autres afin d’en faire un client encore plus fidèle.

Comment fonctionne la segmentation par canal préférentiel ?

Ce framework consiste à classer les clients en groupes en fonction de leur préférence pour un canal de vente en ligne ou en boutique mais également dans quelle boutique.

On va donc identifier :

• Les clients web / boutique / mixte
• Les clients qui achètent : dans un magasin uniquement ou « multi-boutiques »

Comment utiliser le framework canal préférentiel ?

Vous pouvez utiliser ce framework pour :

• Améliorer votre scénario de relance de panier abandonné en y intégrant les achats en magasin. Ne pas envoyer l’email de relance aux clients qui ont finalement acheté en magasin, mais de leur envoyer à la place un email post-transactionnel.
• Inciter à l’achat les visiteurs du site web pendant leur recherche sur votre site. Mettre en avant le fait que la livraison est gratuite si c’est le cas, que les retours sont gratuits, si c’est le cas, en améliorant la visibilité des produits qui correspondent aux préférences, habitudes, comportements navigationnels des visiteurs, etc.

#9 La segmentation RFI

La segmentation RFI permet de détecter pour chaque client si celui-ci est en avance, dans les temps ou en retard par rapport à son rythme d’achat individuel.

Comment fonctionne le framework RFI ?

La segmentation RFI ne concerne les clients ayant effectué au moins 3 achats. Et permet d’ajuster ses campagnes marketing en fonction du rythme d’achat du client.

Comment utiliser le framework RFI ?

Vous pouver regrouper les clients en plusieurs segments : achat récent, bientôt atteint, en retard ou en retard important et inactif (voir illustration sur la diapositive suivante).

Cette segmentation est particulièrement efficace pour les catégories de produits consommés de manière récurrente.

Ajustement des critères:

• Un client ayant effectué un achat au cours des 7 derniers jours est considéré par défaut comme un achat récent
• Un client n’ayant effectué aucun achat au cours des 1 dernières années est inactif.
• La segmentation adaptable par département
• Garder en tête cette formule générale : “Temps écoulé depuis le dernier achat – temps habituel pour acheter à nouveau, divisé par l’écart type du temps pour acheter à nouveau”

#10 La segmentation par période d’achats préférés

La segmentation par période d’achats préférés consiste à regrouper les clients en fonction de leur tendance à effectuer des achats à des moments spécifiques de l’année ou de la semaine. Cette segmentation vous permet de mieux comprendre les habitudes d’achat saisonnières ou hebdomadaires de vos clients, afin de planifier votre inventaire et votre marketing en conséquence.

Comment fonctionne le framework période d’achat préférée ?

Le framework période d’achat préférée consiste à classer les clients en groupes en fonction des périodes pendant lesquelles ils sont plus enclins à effectuer des achats. Il permet de mieux comprendre les habitudes d’achat des clients et de proposer des offres et des produits qui répondent à leurs besoins.

Comment utiliser le framework période d’achat préférée ?

Vous pouvez par exemple mettre en place 2 types de scores :

1. Jours d’achats préférés, c’est à dire la liste des jours d’achats qui représentent plus de 30% des achats
2. Mois d’achats préférés, c’est à dire la liste des mois d’achats qui représentent plus de 30% des achats.

Ensuite vous pouvez prévoir des campagnes pour pousser des offres spécifiques sur les périodes clés et adapter les jours d’envoi des campagnes et préparer des scénarios à visée transactionnelles

#11 La segmentation par niveaux de prix

C’est une segmentation basée sur le montant moyen du panier d’achat. L’évaluation des clients est faite ici en fonction de leur panier moyen, ce qui permet d’adapter les stratégies d’upsell et de cross-sell en fonction des comportements d’achat.

Comment fonctionne le framework niveau de prix ?

Le framework niveau de prix consiste à classer les clients en groupes en fonction de leur préférence pour les produits de différentes gammes de prix. Il permet de mieux comprendre le comportement d’achat des clients en termes de prix et de proposer des offres et des produits qui répondent à leurs besoins.

Comment utiliser le framework niveau de prix ?

La segmentation par classes de niveau de prix moyen vous permet de classer les clients en 4 segments selon le type de montant dépensé pour chaque famille de produits achetée :

• Discount
• Moyen –
• Moyen +
• Premium…

Cet indicateur permet donc, par exemple, d’identifier les acheteurs haut de gamme, y compris parmi les segments RFM occasionnels.

L’art de choisir votre segmentation marketing

Il est préférable de se concentrer sur quelques segmentations clés plutôt que d’en utiliser trop. Cela permet de mieux cibler les efforts marketing sur les segments les plus pertinents et les plus rentables pour l’entreprise, et d’éviter de disperser les ressources.

En outre, utiliser trop de segmentations différentes peut rendre les campagnes marketing complexes et difficiles à gérer, et peut conduire à des messages contradictoires ou confus pour les clients.

Les conseils :

• Inutile d’utiliser beaucoup de segmentation différentes. Mieux vaut se concentrer sur 1 ou 2 segmentations.
• Commencer simple par exemple avec des classiques comme la segmentation PMG / RFM avec peu de segments au début.
• Définir les actions possibles sur chaque segment et déterminer les actions à mettre en oeuvre sur chaque segment. Vous pouvez prendre l’exemple de la segmentation RFM, dans cet article, on détaille les actions possibles sur chaque segment RFM :
• Suivre les différentes compositions de chaque segment (Il est important de suivre l’évolution de chaque segment de marché car les besoins, les préférences et les comportements des clients peuvent changer au fil du temps, en réponse à des facteurs tels que l’évolution des tendances, des technologies, de la concurrence, ou des conditions économiques), cela suppose d’ailleurs d’avoir une segmentation client dynamique, mise à jour en temps réel, ce que permet de faire Octolis.
• Analyser la performance par segment pour mesurer l’impact des actions.

Il est donc important de prendre le temps d’analyser les données disponibles et de réfléchir à la manière dont les différentes segmentations peuvent être utilisées pour atteindre les objectifs de l’entreprise.

Segmentations marketing – Télécharger notre Template

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Le coût d’un projet Data Warehouse peut varier de 1 à 100, alors forcément impossible de donner une réponse toute faite. Nous allons vous partager les infos clés à connaître pour comprendre ce qui impacte le coût d’un Data Warehouse : les différents postes de coûts à anticiper, la différence importante à faire entre coût de stockage et coût de computing, batch et streaming de données…En fin d’article, on a voulu vous présenter le prix des principales solutions data warehouse cloud du marché : BigQuery, Snowflake, Azure, Redshift (mais, spoiler alert, n’oubliez jamais que le coût d’un Data Warehouse ne se réduit jamais au seul coût de la licence…)

L’essentiel à retenir sur le coût d’un Data Warehouse

La création et la gestion d’un data warehouse peuvent être coûteuses pour une entreprise. Ces coûts peuvent varier considérablement en fonction de plusieurs facteurs clés.

• Taille du Data Warehouse. La taille du data warehouse est l’un des principaux facteurs qui influenceant les coûts. Plus il est grand, plus il nécessitera de ressources. Cela implique une augmentation des frais de stockage, des coûts d’acquisition de matériel et de logiciels supplémentaires, et des coûts de maintenance.
• Coût du matériel et des logiciels. Le choix du matériel et des logiciels utilisés pour votre data warehouse est un autre facteur important pouvant affecter votre budget. Les coûts peuvent varier considérablement selon les fournisseurs et les technologies utilisées. Il est donc important de sélectionner le bon fournisseur et la bonne technologie pour répondre aux besoins de l’entreprise.
• Coût de la gestion des données. La gestion des données implique de nombreux coûts dus à la collecte, au nettoyage, à la normalisation et à la sécurité des données. Ces coûts peuvent également inclure les frais d’audit et de conformité réglementaire.
• Coût de la main-d’œuvre. La main-d’œuvre est un autre élément important des coûts associés au développement d’un data warehouse. Les entreprises doivent disposer de personnel qualifié pour configurer, maintenir et mettre à jour le data warehouse. Il faut inclure dans le budget des coûts dus à la formation, au recrutement et aux salaires du personnel.
• Évolutivité. L’évolutivité est un facteur clé à prendre en compte dans la création et la gestion d’un data warehouse. Les entreprises doivent être en mesure de faire face à la croissance continue de leurs données et d’adapter leur infrastructure de données en conséquence. Les coûts peuvent être dus à l’ajout de matériel et de logiciels supplémentaires, ainsi qu’à la mise à niveau de l’infrastructure existante.

En résumé, la création et la gestion d’un data warehouse peuvent être coûteuses pour une entreprise. Ces coûts dépendent de la taille du data warehouse, du choix du matériel et des logiciels, des coûts de main-d’œuvre, de la gestion des données et de l’évolutivité. Les entreprises doivent prendre en compte ces facteurs clés pour anticiper les coûts et déterminer la meilleure stratégie pour la mise en place et la gestion de leur data warehouse.

Estimer le coût du déploiement de votre Data Warehouse

Le coût de la licence

Une composante importante du coût total est la licence d’exploitation. La plupart des fournisseurs proposent une licence annuelle ou pluriannuelle, dont le coût dépend des besoins spécifiques de l’entreprise. Le prix varie en fonction de la taille du data warehouse, du nombre d’utilisateurs, des fonctionnalités nécessaires, la durée de la licence, de la région d’hébergement…

Pour un data warehouse de taille moyenne, le coût d’une licence annuelle s’élève généralement à quelques milliers d’euros. Les frais de maintenance peuvent être inclus dans le coût de la licence, ou facturés séparément. Il est important de noter que le coût des licences peut également varier en fonction du fournisseur.

Il est donc nécessaire de comparer les offres et de choisir un fournisseur qui répond aux besoins spécifiques de l’entreprise, tout en offrant des prix compétitifs et des fonctionnalités adaptées. Certains fournisseurs de plateformes cloud proposent même des programmes de tarification qui permettent de réaliser des économies en fonction de la quantité d’utilisation.

Le coût des outils connexes : ETL, BI…

En plus des coûts de licence et de la plateforme cloud, il faut considérer les coûts des outils supplémentaires nécessaires pour gérer et optimiser le data warehouse et utiliser vos données. Ces outils supplémentaires incluent des outils d’intégration de données pour charger et transformer les données, des outils de gestion des métadonnées, et des outils de BI pour permettre aux utilisateurs de requêter et d’analyser les données.

Le coût de ces outils supplémentaires peut varier là aussi en fonction du fournisseur et de la quantité de données traitées. Par exemple, les outils d’intégration de données peuvent coûter environ 20 000 par an. Les outils de gestion des métadonnées et d’analyse peuvent coûter entre 5 000 et 50 000 dollars par an en fonction de la complexité de l’environnement et du volume de données traitées. Il existe 4 types de facturations principaux que nous vous présentons ci-dessous.

Le coût des ressources humaines

La construction d’un data warehouse peut impliquer des coûts significatifs en termes de ressources humaines. Ces coûts peuvent varier en fonction de la taille et de la complexité du projet, ainsi que du niveau d’expertise technique nécessaire. Voici quelques-unes des ressources humaines qui peuvent être impliquées dans la construction d’un data warehouse :

1. Chef de projet : les responsables de la gestion globale du projet. Il travaille avec les parties prenantes pour comprendre les exigences commerciales, développer un plan de projet et assurer la coordination de l’équipe de projet.
2. Architecte de données : les responsables de la conception du data warehouse, y compris la modélisation de données, la définition de la structure de stockage des données et la conception de l’architecture globale.
3. Analyste de données : ils analyses des données pour identifier les tendances et les modèles. Ils peuvent être nécessaires pour aider à la conception des modèles de données, la rédaction des spécifications et la validation des données.
4. Ingénieur en informatique : ils permettent la mise en œuvre de l’architecture technique du data warehouse. Ils peuvent être nécessaires pour travailler sur la mise en place de bases de données, la configuration de serveurs et la gestion des interfaces de programmation d’applications (API).
5. Testeur : Les testeurs assurent la qualité du data warehouse. Ils travaillent avec l’équipe de développement pour tester les données et les fonctionnalités pour s’assurer qu’elles répondent aux exigences spécifiées.
6. Formateur : Les formateurs sont responsables de la formation des utilisateurs sur l’utilisation du data warehouse. Le coût des formateurs dépend du niveau d’expertise requis et de la méthode de formation choisie. En outre, il est important de considérer les coûts de formation qui peuvent varier en fonction de la complexité du data warehouse et du nombre d’utilisateurs.

En fin de compte, le coût total des ressources humaines nécessaires pour construire un data warehouse dépendra des spécificités de chaque projet. Cependant, il est important de comprendre que la construction d’un data warehouse peut nécessiter une équipe de personnes qualifiées et spécialisées pour garantir un projet réussi qui répond aux besoins commerciaux.

Le coût de la maintenance du Data Warehouse

La maintenance d’un data warehouse est également un coût important à prendre en compte. Cela peut inclure des coûts pour le personnel de maintenance, des mises à jour logicielles, des réparations matérielles, etc.

En résumé, il est important de considérer l’ensemble des coûts liés à la mise en place et à la gestion d’un data warehouse, y compris les coûts de licence, les coûts de la plateforme cloud, les coûts des outils supplémentaires et les coûts de formation. En prenant en compte tous ces facteurs, les entreprises peuvent élaborer un budget réaliste pour leur projet de data warehouse et s’assurer que leur investissement est rentable.

Comprendre la facture de votre Data Warehouse

Le prix du stockage

La première composante de la facture de votre data warehouse est le prix du stockage. Ce coût du stockage dépendra de plusieurs facteurs, notamment la quantité de données stockées, la fréquence d’accès aux données, le type de stockage utilisé, etc. Le stockage peut être effectué en interne, en utilisant des disques durs, ou via un stockage en cloud, en utilisant des services de stockage tels que Amazon S3, Google Cloud Storage ou Microsoft Azure Blob Storage. Le site Light IT propose une analyse détaillée des différents providers clouds.

Si vous optez pour un stockage en cloud, les coûts seront souvent basés sur la quantité de données stockées et la fréquence d’accès aux données. Les fournisseurs de cloud peuvent également facturer des coûts supplémentaires pour les opérations de lecture et d’écriture, les transferts de données et les frais de gestion. En revanche, si vous optez pour un stockage en interne, vous devrez prendre en compte les coûts de l’achat de disques durs, de la maintenance, de l’espace physique nécessaire, etc.

Les frais de stockage peuvent varier en fonction de la quantité de données stockées et du type de stockage utilisé. Pour un stockage cloud, les coûts peuvent varier de 20 à 25 dollars par téraoctet par mois. Pour un stockage sur site, les coûts incluent d’abord la mise de départ, qui débute à 3 500 $. Les coûts mensuels peuvent varier, et inclus l’électricité, la maintenance… Ils peuvent dépasser les 1 000 $ par mois.

Le prix des ressources de calcul (compute)

La deuxième composante de la facture de votre data warehouse est le prix des ressources de calcul. En effet, le traitement des données nécessite souvent des ressources de calcul importantes pour effectuer des requêtes complexes et générer des rapports.

Le coût des ressources de calcul dépendra de plusieurs facteurs, notamment la quantité de données à traiter, la complexité des requêtes, la fréquence d’exécution des requêtes, etc. Les ressources de calcul peuvent être fournies par des serveurs internes ou des services de cloud computing tels que Amazon EC2, Google Compute Engine ou Microsoft Azure Virtual Machines.

Si vous optez pour un service de cloud computing, les coûts seront souvent basés sur la quantité de ressources utilisées, la durée d’utilisation, la complexité des requêtes et les frais de gestion. Les fournisseurs de cloud peuvent également proposer des options de tarification à la demande ou réservées, qui peuvent permettre de réduire les coûts. En revanche, si vous optez pour des serveurs internes, vous devrez prendre en compte les coûts de l’achat de serveurs, de la maintenance, de l’espace physique nécessaire, etc.

En résumé, le coût des ressources de calcul est une composante importante de la facture de votre data warehouse. Il est important de comprendre les coûts associés à chaque option de traitement disponible et de déterminer celle qui convient le mieux aux besoins de votre entreprise.

La tendance moderne : la décorrélation du stockage et du compute

La tendance moderne en matière de data warehouse est la décorrélation du stockage et du compute. Cette tendance permet de séparer la gestion du stockage des données de la gestion du traitement de ces données, deux tâches distinctes qui peuvent être effectuées de manière indépendante. La décorrélation de ces tâches permet de traiter les données sans avoir à les déplacer vers un emplacement centralisé, ce qui peut être bénéfique en termes de coûts et de performances.

Cette tendance se manifeste souvent par l’utilisation de services de cloud computing tels que Amazon Redshift, Google BigQuery ou Microsoft Azure Synapse Analytics. Ces services offrent une séparation du stockage et du traitement, ce qui permet d’optimiser les coûts en payant uniquement pour les ressources de traitement nécessaires. En effet, avec cette approche, le stockage des données peut être effectué dans un emplacement centralisé et économique, tandis que le traitement peut être effectué de manière distribuée et à la demande, en fonction des besoins de l’entreprise.

Batch VS Streaming

Le quatrième point à considérer est le choix entre le traitement par lot (batch) ou le traitement en continu (streaming) des données.

Le traitement par lot est le traitement de grands volumes de données en une seule fois, généralement sur une période donnée, comme une journée ou une semaine. Cette approche est souvent utilisée pour des tâches d’analyse historique ou de génération de rapports réguliers, qui n’ont pas besoin d’une réponse en temps réel. Le traitement par lot peut être moins coûteux que le traitement en continu, car il peut être effectué en dehors des heures de pointe et ne nécessite pas de ressources en continu.

En revanche, le traitement en continu est le traitement de données en temps réel, au fur et à mesure de leur arrivée. Cette approche est souvent utilisée pour des tâches qui nécessitent une réponse en temps réel, comme la surveillance des données, les alertes et les notifications. Le traitement en continu peut être plus coûteux que le traitement par lot, car il nécessite des ressources en continu.

Le choix entre le traitement par lot et le traitement en continu dépendra des besoins de votre entreprise. Si vous avez besoin d’analyser de grands volumes de données historiques de manière régulière, le traitement par lot peut être une option plus économique. Si vous avez besoin d’une réponse en temps réel, le traitement en continu peut être plus approprié. Il est important de noter que certains services de data warehouse proposent des options hybrides combinant le traitement par lot et le traitement en continu. Ces options peuvent être utiles pour les entreprises qui ont besoin de répondre à des besoins variés.

Structure de prix des principaux Data Warehouses du marché

Tableau de synthèse

Google BigQuery

BigQuery est un data warehouse basé sur le cloud qui fait partie de la Google Cloud Platform. L’un des principaux avantages de BigQuery est son modèle de tarification « pay-as-you-go », qui permet aux utilisateurs de ne payer que pour les ressources informatiques qu’ils utilisent. Il s’agit donc d’une option rentable pour les entreprises de toutes tailles. BigQuery propose également des tarifs forfaitaires pour les clients qui souhaitent une tarification mensuelle prévisible.

BigQuery offre plusieurs fonctionnalités qui en font un outil puissant pour l’analyse des données, notamment la prise en charge du langage SQL et le flux de données en temps réel. Il s’intègre également à d’autres services de Google Cloud Platform, tels que Google Cloud Storage, Dataflow et Dataproc. En outre, BigQuery offre plusieurs fonctions de sécurité, de contrôles d’accès et d’audit. Il est également conforme à plusieurs normes et réglementations du secteur, telles que SOC 2, HIPAA et GDPR.

Dans l’ensemble, le modèle de tarification « pay-as-you-go » de BigQuery, ses puissantes fonctionnalités et sa sécurité robuste en font un choix populaire pour l’entreposage et l’analyse de données dans le cloud. Son intégration avec d’autres services de Google Cloud Platform le rend facile à utiliser et offre une expérience utilisateur simple.

Snowflake

Snowflake est un data warehouse moderne basé sur le cloud qui offre une architecture distincte pour le stockage de masse et le calcul. Il propose une variété de fonctionnalités pour la gestion, l’analyse, le stockage et la recherche de données. L’un des principaux avantages de Snowflake est qu’il offre des ressources informatiques dédiées, ce qui garantit de meilleures performances et des temps de traitement des requêtes plus rapides. Ce datawarehouse est strcturé en 3 couches :

Snowflake propose plusieurs modèles de paiement, dont le stockage à la demande et le stockage de capacité, qui sont basés sur la quantité de données stockées dans l’entrepôt. En outre, il existe quatre modèles de tarification qui offrent différents niveaux de fonctionnalité : Standard, Enterprise, Business Critical et Virtual Private Snowflake.

• Le modèle Standard offre les fonctionnalités de base de l’entrepôt de données, notamment le stockage, le traitement et l’interrogation des données. Ensuite, le modèle Enterprise comprend des fonctionnalités avancées telles que le partage de données, le voyage dans le temps et l’échange sécurisé de données.
• Le modèle Business Critical est conçu pour les charges de travail critiques et offre des fonctionnalités supplémentaires telles que le clonage sans copie et l’échange de données accéléré.
• Enfin, le modèle Virtual Private Snowflake offre un environnement dédié et isolé aux clients qui exigent une sécurité et une conformité maximales.

Dans l’ensemble, les modèles de tarification flexibles et les ressources informatiques dédiées de Snowflake en font un choix populaire pour les besoins d’entreposage de données modernes. La plateforme offre une gamme de caractéristiques et de fonctionnalités qui peuvent répondre aux besoins des entreprises de toutes tailles et de tous secteurs, des startups aux grandes entreprises.

Amazon Redshift

Amazon Redshift est un entrepôt de données basé sur le cloud qui fait partie de la plateforme Amazon Web Services (AWS). Il s’agit d’une solution évolutive et entièrement gérée pour l’entreposage et l’analyse de données.

Redshift utilise un format de stockage et une architecture de traitement massivement parallèle qui lui permet de traiter rapidement et efficacement de grands ensembles de données. Il offre plusieurs fonctionnalités qui en font un outil puissant, notamment l’intégration avec d’autres services AWS tels que S3, Lambda et Glue. Redshift offre également plusieurs fonctionnalités de sécurité et la conformité à plusieurs normes et réglementations sectorielles telles que SOC 2, PCI DSS et HIPAA.

L’un des principaux avantages de Redshift est sa compatibilité avec un large éventail d’outils de BI et d’analyse, notamment Tableau, Power BI et Looker. Cela permet aux entreprises d’intégrer facilement Redshift dans leurs flux de travail analytiques existants.

Redshift propose plusieurs modèles de tarification, notamment la tarification à la demande, qui permet aux utilisateurs de ne payer que pour les ressources qu’ils utilisent, et la tarification des instances réservées, qui offre des réductions importantes aux clients qui s’engagent à utiliser Redshift pendant une certaine période. En outre, Redshift offre un éventail de types de nœuds, allant des petits nœuds avec quelques téraoctets de stockage aux grands nœuds avec des pétaoctets de stockage.

Dans l’ensemble, l’évolutivité de Redshift, sa flexibilité tarifaire et sa compatibilité avec les outils d’analyse les plus courants en font un choix populaire pour l’entreposage de données et l’analyse dans le cloud. Son intégration avec d’autres services AWS et sa conformité aux normes de l’industrie en font une solution sûre et fiable pour les entreprises de toutes tailles.

Microsoft Azure

Azure Synapse Analytics, anciennement connu sous le nom d’Azure SQL Data Warehouse, est une solution d’entreposage de données basée sur le cloud proposée par Microsoft Azure. Il s’agit d’un service entièrement géré et hautement évolutif qui s’intègre à d’autres services Azure et offre de bonnes performances sur de grands ensembles de données.

L’un des principaux avantages d’Azure Synapse Analytics est sa capacité à traiter des données structurées et non structurées, y compris des données provenant d’Azure Data Lake Storage. Il offre plusieurs options de tarification, notamment le paiement à l’utilisation, le calcul provisionné et les instances réservées, ce qui permet aux clients de choisir le modèle qui correspond le mieux à leurs besoins.

Azure Synapse Analytics permet l’intégration avec d’autres services Azure tels qu’Azure Data Factory, Azure Stream Analytics et Azure Databricks. Un autre avantage de ce data warehouse est son intégration avec Power BI, qui permet aux entreprises de créer facilement des tableaux de bord et des rapports interactifs pour mieux comprendre leurs données. Il prend également en charge plusieurs langages de programmation, notamment SQL, .NET et Python, ce qui le rend flexible et facile à utiliser pour les data scientist et engineer.

Dans l’ensemble, Azure Synapse Analytics est une solution puissante et flexible pour l’entreposage de données et l’analyse dans le nuage. Son intégration avec d’autres services Azure et sa compatibilité avec les outils d’analyse les plus courants en font un choix populaire pour les entreprises de toutes tailles. Ses options tarifaires et ses fonctions de sécurité en font une solution rentable et sûre pour la gestion et l’analyse de grands ensembles de données.

La gestion des coûts est un élément crucial lors de la mise en place d’un data warehouse pour les entreprises. Il est important de comprendre les différents postes de coûts associés à la construction, l’hébergement et la maintenance.

Les entreprises doivent choisir la bonne plate-forme de data warehouse en fonction de leurs besoins spécifiques, en tenant compte des coûts de licence, des frais de gestion et des coûts de stockage et de traitement des données.

Les options de pricing flexibles offertes par les fournisseurs de cloud computing peuvent aider les entreprises à s’adapter à l’évolution de leurs besoins en matière de données et à maîtriser leurs dépenses. En somme, une planification minutieuse, une évaluation des coûts et un choix judicieux de plate-forme peuvent aider les entreprises à améliorer leur efficacité et leur rentabilité en matière de gestion de données.

Les données CRM sont encore trop peu utilisées dans les campagnes publicitaires. Il y a pourtant de nombreux cas d’usage possibles, bien au-delà de l’approche lookalike qui vient souvent en tête dès qu’on parle de ce sujet. Nous allons dans cet article vous montrer différentes manières d’utiliser les données clients pour booster la performance de vos campagnes Ads. On va voir d’ailleurs que les données CRM ne sont pas seulement exploitables dans les campagnes d’acquisition, mais aussi pour créer des campagnes de cross-sell intelligentes.

L’essentiel à retenir sur l’exploitation des données CRM dans vos campagnes Ads

• Les données CRM sont une mine d’or à exploiter car elles permettent de bien comprendre les profils et comportements de ses clients et donc d’améliorer considérablement la fidélisation client.
• Les bénéfices de l’exploitation de ces données vont bien au-delà la simple fidélisation et sont complémentaires aux campagnes Ads : en ciblant plus intelligemment une bonne clientèle cible, les données permettent de booster l’efficacité des campagnes marketing tout en diminuant les coûts associés à sa mise en place.
• L’exploitation des données CRM permet également une meilleure compréhension du parcours d’achat clients et donc une plus grande marge de manœuvre sur ses campagnes marketing.

4 raisons d’utiliser les données CRM dans vos campagnes publicitaires

1 – Améliorer le ciblage de vos campagnes d’acquisition

Comme expliqué plus haut, les données CRM sont la source de la connaissance client. En effet, une meilleure connaissance client permet une meilleure compréhension des caractéristiques de sa clientèle cible / ses meilleurs clients.

Comprendre et lister les caractéristiques communes à ces meilleurs clients est un levier crucial pour une meilleure efficacité de campagnes Google Ads / Facebook Ads, en améliorant le ciblage client. C’est ce qu’on appelle la méthode LookAlike.

Très concrètement, la méthode LookAlike (« sosie ») consiste à cibler des prospects ayant des comportements semblables à ceux des clients actuels d’une entreprise ou d’une marque. Pour ce faire, une entreprise doit leverager ses données clients afin de :

1. Identifier sa clientèle cible / ses meilleurs clients.
2. Déterminer leurs caractéristiques sociodémographiques / culturelles et leurs centres d’intérêt afin d’analyser leurs comportements et habitudes de consommation.
3. Rechercher et identifier une nouvelle audience plus large, dont le profil ressemble à celui de sa clientèle cible, en veillant bien à ce que ces nouveaux prospects soient pertinents par rapport à son image de marque et à ses objectifs.

Source : TBD

En créant ces audiences « Lookalike », cette méthode permet d’améliorer considérablement le ciblage des campagnes Google Ads / Facebook Ads puisqu’elle permet de toucher des prospects ayant statistiquement plus de chances d’être convertis en clients, et ainsi booster le taux de conversion et par conséquent le retour sur investissement de ces campagnes publicitaires. Très utilisée en publicité digitale, cette méthode est toutefois rendue possible par la capacité d’ultra-ciblage des audiences des plateformes comme Google Ads ou Facebook Ads.

Cette approche peut également être utilisée en conjonction avec d’autres méthodes de ciblage publicitaire telles que le ciblage par intérêt ou le ciblage géographique pour maximiser l’efficacité de la campagne publicitaire.

2 – Optimiser vos budgets Ads

Acquérir de nouveaux clients via des campagnes publicitaires est devenu de plus en plus cher, notamment via Google et Facebook. En effet, en raison de la concurrence croissante entre les annonceurs et des mises à jour régulières de leur offre publicitaire, les plateformes de publicité en ligne sont de moins en moins abordables.

C’est pourquoi, il est crucial de segmenter finement sa base clients afin de retargeter son audience et ainsi de ne pas dépenser inutilement des budgets conséquents !

On trouve deux effets positifs sur le budget marketing grâce au ciblage :

• Une diminution des coûts : qui dit une audience ciblée dit une audience par définition plus étroite, à laquelle on offre un contenu publicitaire adapté. En évitant de dépenser de l’argent pour des audiences qui sont moins susceptibles de se convertir, votre campagne marketing se fera par conséquent à moindre coût. Par ailleurs, la précision du ciblage client peut également permettre d’optimiser le choix des canaux de communication, les messages diffusés et les horaires de diffusion, qui sont autant de facteurs qui ont un impact sur les coûts de marketing ! En faisant en sorte que la publicité soit plus efficace, vous pourrez économiser sur plusieurs postes de dépenses, comme la production de publicités, l’achat d’espaces publicitaires ou encore les coûts des agences de publicité.
• Une augmentation des revenues : une audience bien ciblée se montrera plus réceptive à l’offre et générera un meilleur taux de conversion !

3 – Augmenter la LTV de vos clients

Grâce à vos données CRM organisées et riches, vous avez une vision client 360°. Concrètement, cela signifie que l’ensemble de vos équipes opérationnelles ont la capacité de visualiser à n’importe quel moment toutes les informations récoltées sur un client (profil, informations de contact, préférences, historique des interactions, comportement sur les réseaux sociaux, programmes et offres souscrits…) et ainsi les éclairer dans leurs prises de décision et actions, qu’elles soient marketing, commerciales ou servicielles.

Cette vision 360 a de nombreux avantages, parmi lesquels on compte :

• Une meilleure maitrise de la pression marketing en évitant d’intégrer à une campagne marketing un client déjà existant ou pire, un client qui vient de se plaindre au service clients.
• La capacité d’adapter le discours aux appétences des vos clients et ainsi doper votre CA grâce au cross-selling.
• La capacité d’adapter vos moyens de communication en fonction de chaque client. En comprenant à quels canaux un client est le plus sensible, vous capterez plus facilement son attention et ainsi augmenterez l’efficacité de votre campagne.

Globalement, l’utilisation de vos données CRM permettront d’améliorer la satisfaction de vos clients, et ainsi les poussera à acheter chez vous plus souvent ou sur une plus longue période !

4 – Disposer d’une vision plus précise du parcours d’achat

Nous avons vu jusqu’ici que l’utilisation des données CRM dans les campagnes Ads permettait de les booster considérablement. Seulement, ce n’est pas la seule façon de leverager ces données !

Une autre manière d’utiliser intelligemment les données CRM est de les associer avec les données issues des Ads dans des reportings, afin de recréer le parcours d’achat client et ainsi avoir une vision complète de l’expérience d’achat.

Prenons un exemple. Imaginons qu’un client achète un complément alimentaire après avoir cliqué sur une annonce Google Ads. Plusieurs cas sont possibles : intéressé depuis longtemps par l’achat de complément alimentaire sans toutefois connaitre votre entreprise, le client aurait vu la publicité Google Ads et se serait directement engagé dans l’achat. Dans ce cas, le mérite de la conversion serait revenu à Google Ads.

En revanche, l’histoire serait tout autre si l’on réalisait que le client avait reçu la semaine précédant l’achat un emailing lui présentant l’offre et qu’il était déjà allé consulter la page produit sur votre site web. Le cas échéant, Google Ads n’a presque aucun mérite dans cette transaction !

C’est pourquoi l’élaboration d’un modèle multi-touch est intéressante à envisager. En effet, ce modèle permet d’inclure les différents points de contact du voyage de l’acheteur, leur attribuer à chacun un crédit fractionné et ainsi mettre en évidence l’influence de chaque canal sur une vente.

Source : Hubspot

Combiner les données CRM avec les données issues des Ads permet donc de savoir comment chaque parcours d’achat s’est réalisé et avoir ainsi une vision plus juste de l’impact / poids des campagnes Ads sur la performance et de l’utilisation des canaux marketing. D’où l’importance d’utiliser une plateforme de type CDP pour unifier toutes les données (CRM, online, ecommerce, ads…) !

5 cas d’usage concrets des données CRM dans les campagnes Ads

1 – Créer des audiences similaires aux Top Clients (approche Lookalike)

Comme expliqué plus haut, l’une des façons les plus intéressantes de leverager les données clients est d’identifier une audience source, dans le but d’acquérir d’autres clients semblables.

Comment déterminer cette audience ? On distingue deux « degrés » d’audience :

• La « basique » : généralement, on utilise par facilité les visiteurs ayant réalisé une conversion, ou ceux ayant une certaine page, car ce sont des segments faciles à déterminer depuis l’interface de Google ou Facebook.
• Les « meilleurs clients« , que vous déterminez sur l’ensemble des informations à votre disposition (achats en magasin, achats en ligne…). Les achats offline ou le niveau de marge généré par un client ne sont pas disponibles dans Google / Facebook, mais ces informations existent dans votre Datawarehouse, votre ERP, etc.

A partir du profil de votre audience source, Google / Facebook se chargent d’étudier les caractéristiques de cette audience à partir de nombreux critères (âge, sexe, lieu géographique, habitudes, centre d’intérêts, comportements, historique de navigation…) pour identifier des profils d’individus « proches ».

Comme mentionné plus haut, le but est d’améliorer les performances en ciblant des personnes qui ont plus de chances de devenir de bons clients. Un autre intérêt de l’élaboration d’une audience voisine de votre clientèle cible par Facebook ou Google est que cela vous permet un gain de temps considérable et vous évite toute erreur lors de la création des audiences.

2 – Utiliser la LTV comme valeur de conversion de vos campagnes Google Ads au ROAS

Google et Facebook utilisent des stratégies d’enchères automatisées très spécifiques, leur laissant la possibilité de fixer librement le montant des enchères tout en se chargeant d’atteindre les objectifs fixés (clics, conversions, CPA cible, etc.). De manière générale, les annonceurs qui obtiennent les meilleures performances sont ceux qui ont appris à nourrir et piloter l’IA de Google / Facebook le plus efficacement possible.

L’enjeu principal devient donc de nourrir correctement l’IA de Google et Facebook avec les bons indicateurs, surtout si vous avez des interactions en dehors du site web. Dans ce cadre, le critère idéal est la Life Time Value (LTV), la valeur de vie client (i.e la somme des revenus générés par un client), quel que soit le canal de vente. Il peut s’agir de la LTV actuelle ou encore de la LTV estimée à partir des premiers points de contact.

Or Google / Facebook ne peuvent pas toujours connaitre cette LTV, car une partie du revenu de ce client est peut-être générée offline, ou avant la campagne publicitaire. C’est pourquoi, le calcul de la LTV incombe le plus souvent aux entreprises elles-mêmes.

Pour cela, plusieurs approches sont possibles. Si la règle du 80/20 s’applique généralement très bien, de  plus en plus d’entreprises disposent des compétences en data science pour monter un modèle prédictif solide de la LTV. Certaines entreprises se basent sur un GSheet avec le potentiel de récurrence des premiers produits achetés, d’autres sur le « Lead Scoring » du CRM, d’autres sur les pages visitées du site web (un prospect qui visite la catégorie A ou la page Pricing B a peut être plus de valeur).

Tout est faisable pour évaluer la LTV, mais il faut rester simple au départ, et se donner les moyens de faire évoluer le dispositif facilement !

3 – Recibler les contacts CRM non-ouvreurs email avec des Ads

Beaucoup de clients refusent de donner leur mail, de peur d’être submergés par des pubs, tandis que d’autres l’ayant transmis se montrent complètement passifs. De toute évidence, le mail ne semble pas être le moyen de communication favoris des clients. Pour autant, il est prouvé qu’en utilisant une bonne stratégie marketing, la relance des non-ouvreurs peut augmenter votre taux d’ouverture jusqu’à 30% !

Pour ce faire, il suffit de :

• créer un segment de contacts n’ayant pas ouvert un email depuis un certain temps, en ajoutant si possible d’autres critères basés sur d’autres sources de données.
• synchroniser cette audience avec Google / Facebook Ads.

Néanmoins, tous les outils CRM / Marketing automation ne permettent pas de réactiver les non ouvreurs emails via une campagne Ads. C’est pourquoi un partenaire comme Octolis vous facilitera grandement la vie.

Source : Codeurblog

4 – Améliorer votre stratégie de cross-selling

En plus de vous donner des informations sur les profils des clients, les données CRM vous donnent des informations sur les comportements d’achats et donc les ventes. Par exemple, il se peut qu’en analysant vos données vous vous rendiez compte que les clients ayant acheté le produit A achètent généralement le produit B.

Or, cette information est précieuse puisqu’elle peut être exploitée dans les Ads. En identifiant les combinaisons de produits les plus souvent achetées, vous pouvez créer des ensembles de produits et ainsi en informer vos publics cibles. Si nous reprenons notre exemple plus haut, proposez dans des Ads le produit B aux clients qui ont acheté le produit A et vous verrez vos ventes exploser. C’est ce qu’on appelle du cross-selling.

Cette méthode est extrêmement utile lorsque vous avez identifié des tendances au sein de votre clientèle. Elle est également utile pour l’up-selling qui consiste à faire du remarketing et de la vente incitative d’articles de plus grande valeur lorsque votre client est sur le point d’acheter à nouveau.

5 – Exclure les clients existants des campagnes Ads

Savoir qu’un client a déjà acheté un produit pour lequel vous êtes sur le point de lancer une campagne marketing peut être utile. En effet, si vous souhaitez créer une campagne Ads pour promouvoir le produit A, il est préférable d’exclure les clients qui ont déjà acheté ce produit (sur le site ou en boutique) de l’audience de la campagne.

Dans ce cas, l’information est contenue dans les données CRM, et plus précisément dans les données transactionnelles. A partir de celles-ci, vous pourrez déterminer les clients ayant déjà acheté le produit en question et ainsi les exclure de ces campagnes Ads.

Encore une fois, c’est un nouvelle usage des données CRM pour améliorer ses campagnes Ads. Cette approche a une multiplicité d’avantages, parmi lesquels on compte une meilleure gestion de la pression marketing, un marketing plus ciblé et intelligent ainsi qu’une réduction intelligente des coûts.

En somme, bien exploiter ses données CRM va bien au-delà de la simple connaissance de ses clients. Si de toute évidence elles permettent une meilleure expérience client et donc une plus grande fidélisation, elles montrent tout leur potentiel quand elles sont associées aux campagnes Ads :

• En exploitant les informations sur ses meilleurs clients, les campagnes marketing peuvent être mieux ciblées sur des prospects voisins à ceux déjà acquis, notamment via Google Ads / Facebook Ads. En ciblant mieux ses campagnes Ads, cela permet de réduire les coûts et d’augmenter ses chances de conversion.
• En évitant d’intégrer à une campagne marketing un client déjà existant, l’entreprise peut mieux maitriser la pression marketing.
• Au-delà des profils clients, elles permettent de mieux comprendre leur parcours et comportement d’achat, et ainsi faire des choix en conséquence en privilégiant par exemple des canaux plus pertinents. C’est pourquoi il est essentiel d’avoir, pour une bonne centralisation des données client, une plateforme CDP. Si ce n’est pas déjà le cas, n’hésitez pas à jeter un œil à notre guide dédié aux différentes typologies de CDP qui existent sur le marché.

Au vu de la quantité de données client amassées chaque jour, bien gérer et, surtout, bien exploiter ses données clients est devenu un art, et demande un minimum d’organisation. Pour ce faire, Octolis travaille au quotidien avec tout type d’entreprises dans la collecte et la valorisation de ces données pour assurer une performance exemplaire. Vous pêchez un peu sur vos données clients ? Contactez-nous sans plus tarder !

L’avènement des data warehouses a profondément transformé l’industrie en permettant aux entreprises de centraliser toutes leurs données et de les rendre accessibles rapidement pour étoffer la connaissance client et faciliter les activations. Avec la grande ambition de délivrer une relation client hyper-personnalisée, en temps réel.

C’est également la promesse des CDP qui proposent des solutions clés en main pour répondre à ces enjeux.

Autrefois dominée par une poignée d’acteurs, les marchés du CRM et du Marketing Automation sont désormais constitués d’une myriade de solutions, qui peuvent se combiner pour répondre aux grandes problématiques de chaque annonceur avec parfois beaucoup plus de flexibilité qu’une solution full-stack.

Dans ce webinar, les experts CRM et Data d’Unnest et d’Octolis s’associent pour vous permettre d’appréhender ces nouveautés et de construire au mieux votre propre dispositif.

Ce que vous allez découvrir :

• Les architectures CRM les plus courantes, avec leurs forces et faiblesses.
• Les facteurs qui ont favorisé l’adoption rapide du modèle data warehouse centric.
• Sur quels critères évaluer la pertinence de votre dispositif CRM (pour différentes tailles d’entreprise).
• Les architectures idéales pour des activités spécifiques (pure players, retail omnicanal,…).

Les intervenants :

• Nathan BENZINEB – Lead CRM et Marketing Automation @Unnest
• Yassine HAMOU TAHRA – Co-founder et CEO @Octolis

Replay & présentation

Les ressources

Si vous êtes une PME à la recherche d’un outil de reporting pour créer et partager des dashboards personnalisés alimentés avec les données de votre entreprise, nous vous recommandons 3 outils : Metabase, Power BI et Looker.

Ces outils répondent à la plupart des cas d’usage des entreprises de taille moyenne (notamment dans le Retail). Si Metabase et Looker sont un peu plus basiques que Power BI, ils partagent tous les 3 l’avantage d’être simples à prendre en main et assez flexibles. A noter que Metabase et Looker ont une version gratuite assez généreuse.

Metabase vs Power BI vs Looker : L’essentiel à retenir

Finalement, vous vous demandez quel outil de reporting vous conviendrait le plus mais vous ne savez pas vers lequel vous tourner.

• 3 bons outils. Les 3 outils de BI proposés vous permettront de créer, personnaliser et partager des tableaux de bord à partir de vos données clients, produits, web, transactionnelles, etc. Tous les trois sont simples d’utilisation et abordables en termes de prix (voire gratuits), c’est pourquoi ils sont idéaux pour se lancer dans la BI quand on est une TPE/PME. En permettant une analyse de données plus poussée que l’utilisation de tableurs tels qu’Excel ou Google Sheets, ces outils de visualisation vous permettront un gain de temps considérable, ce qui explique pourquoi certaines entreprises décident de les préférer à Excel.
• Nous vous recommandons plutôt Metabase si vous êtes une petite organisation et/ou que vous avez un budget limité. Simple à mettre en œuvre et doté d’une interface utilisateur épurée et dynamique, la version gratuite de cet outil vous propose de nombreux graphismes possibles pour rédiger vos rapports. Par ailleurs, sa fonction open source donne une grande autonomie à l’utilisateur dans la gestion et la modification de ses données.
• Nous vous recommandons plutôt Looker si vous êtes un grand utilisateur de l’écosystème Google. Grâce à sa forte compatibilité avec l’organisation Google Workspace, l’outil de BI permet facilement d’automatiser la gestion et la migration des éléments entre les deux écosystèmes. A l’aide de ses 600 connecteurs partenaires, Looker Studio est aussi en mesure d’accéder à une grande variété de sources de données, sans codage ni logiciel.
• Nous vous recommandons plutôt PowerBI si vous avez des besoins un peu plus avancés. Grâce à une mise à jour en temps réel des données, Power BI permet de visualiser des chiffres à jour et avoir une vue de chaque élément dans son grand ensemble pour prendre une décision plus éclairée.

Metabase

👉 Présentation

Metabase est un outil de Business Intelligence destiné à aider les entreprises à analyser et visualiser leurs données de manière efficace. Riche en fonctionnalités et intuitive, cet outil facilite la création de tableaux de bord personnalisés et la visualisation de données à l’aide de graphiques, tableaux ou encore de cartes géographiques.

Dans la plupart des cas, Metabase est compatible avec une grande majorité de PME, start-ups, développeurs ou encore analystes de données tant elle propose une grande variété de sources de donnée comme MySQL, PostgreSQL, Amazon Redshift, Google BigQuery… Dans ce cadre, Metabase permet à ses utilisateurs de partager facilement leurs rapports avec des collègues et des clients en temps réel grâce à un lien sécurisé.

👍👎 Points forts et limites

Comme tout outil, Metabase a ses points forts, et ses points faibles.

Ses points forts :

• Interface utilisateur intuitive et facile à utiliser pour les débutants.
• Open source et utilisation gratuite.
• Prise en charge d’une grande variété de sources de données, telles que MySQL, PostgreSQL, Amazon Redshift, Google BigQuery, etc.
• Grande facilité dans la manipulation des filtres, ce qui rend la plateforme très flexible.
• Possibilité de créer des tableaux de bord personnalisés avec une grande variété d’options de visualisation de données telles que les graphiques, les tableaux et les cartes géographiques.
• Capacité à partager des rapports en temps réel avec des collègues et des clients via un lien sécurisé.

Ses points faibles :

• Certaines fonctionnalités avancées ne sont pas disponibles dans la version open source comme dans la version payante (analyse prédictive, comparative, outils de planification stratégique), ce qui peut limiter les capacités des utilisateurs avancés.
• Les performances peuvent être lentes lors de l’analyse de grandes quantités de données.
• L’outil peut manquer de certaines fonctionnalités de sécurité avancées pour les grandes entreprises.
• L’interface utilisateur peut être trop simpliste pour certains utilisateurs avancés de Business Intelligence.
• Le serveur peut parfois avoir du mal à se charger ou bloquer pendant le téléchargement des données.
• Le support technique peut être limité pour les utilisateurs de la version open source.

🎯A qui s’adresse Metabase ?

Metabase convient à beaucoup de clients, en particulier ceux qui cherchent une solution de Business Intelligence abordable, personnalisable et facile à utiliser. Petites et moyennes entreprises, start-ups et organisations à but non lucratif lui font confiance car elles peuvent bénéficier de la plate-forme de visualisation de données sans avoir besoin de faire appel à un soutien informatique externe. En outre, certains développeurs utilisent Metabase pour créer rapidement des visualisations de données pour les projets en cours.

Cependant, certaines entreprises ayant des exigences de sécurité avancées peuvent trouver que la version open source de Metabase ne répond pas à leurs besoins. Dans ces cas, la version payante, Metabase Enterprise, peut offrir plus de fonctionnalités.

💶 Prix

Metabase est entièrement gratuit à utiliser, ce qui le rend accessible à tous ! La gratuité de la plateforme permet à de nombreuses entreprises de faire des économies sur leur budget de Business Intelligence tout en bénéficiant d’un outil de reporting complet.

Si vous recherchez plus de fonctionnalités notamment du point de vue de la sécurité, il existe une version payante, appelée Metabase Enterprise, qui offre des fonctionnalités avancées telles que la sécurité renforcée, l’intégration LDAP et l’accès prioritaire au support technique.

En somme, cette plateforme de Business Intelligence est particulièrement utile pour les utilisateurs qui n’ont pas de compétences techniques approfondies ou qui ont un budget limité pour les solutions de Business Intelligence. Les clients ayant souscrit à la version payante sont de même généralement contents de la plateforme, la qualifiant de fonctionnelle et d’excellent rapport qualité-prix.

Power BI

👉Présentation

Comme Metabase, Power BI est une plateforme de Business Intelligence cloud qui permet aux entreprises de toute taille de se connecter à des sources de données, de les préparer, les visualiser, les modéliser et les analyser.

Interface intuitive et facile à manipuler, elle permet de créer des tableaux de bord interactifs et des rapports de données à partir d’une grande variété de sources de données, telles que Excel, SQL Server, Salesforce et bien d’autres encore. Power BI s’engage également à assurer la protection des données que ce soit sur la plateforme qu’en dehors. Elle continue ainsi de fonctionner lorsqu’un rapport est partagé en dehors d’une organisation ou exporté vers d’autres formats tels qu’Excel, PowerPoint et PDF.

Comme Metabase, Power BI est une plateforme de Business Intelligence cloud, ce qui signifie que les données sont stockées dans le cloud plutôt que sur des serveurs locaux. Ainsi, plusieurs utilisateurs peuvent travailler sur les mêmes données en temps réel, et surtout de façon sécurisée !

👍👎 Points forts et limites

Power BI recèle une multitude d’avantages :

• Interface intuitive et facile à utiliser pour les débutants, maximisant l’expérience utilisateur. Microsoft propose également de nombreux cours gratuits et payants sur son site web pour apprendre tous les outils de Microsoft Power BI.
• Large gamme de visualisations et de graphiques personnalisables.
• Accès à une grande variété de sources de données autres que Microsoft, telles que SQL Server, Excel, Salesforce ou encore Teams.
• Plateforme cloud permettant une collaboration en temps réel et un partage de rapports sécurisé.
• Disponible en version gratuite pour les petites entreprises et les utilisateurs individuels. La version payante, Power BI Pro, offre des fonctionnalités plus avancées pour les entreprises de toutes tailles et reste abordable pour un grand nombre d’entreprises (27.50$ / utilisateur / mois).
• Intégration de fonctionnalités de data prep qui permettent de préparer / nettoyer les données.
• Une amélioration quotidienne du logiciel basée sur les mauvais commentaires.

Mais le logiciel connait aussi des limites :

• La version gratuite a des limites telles que la quantité de données pouvant être stockées, la qualité de l’assistance technique ou encore les fonctionnalités de partage.
• Les fonctionnalités avancées telles que l’accès à des ensembles de données plus volumineux nécessitent un abonnement payant.
• Une connaissance de base en langage de requête DAX est nécessaire pour des modélisations de données plus avancées.
• Il peut y avoir des problèmes de performance lors de l’importation et analyse de grands volumes de données.
• L’intégration avec des sources de données tierces peut nécessiter un travail supplémentaire de configuration.
• La plateforme cloud peut soulever des inquiétudes en matière de sécurité pour certaines entreprises, en particulier celles soumises à des réglementations strictes en matière de sécurité des données.

🎯A qui s’adresse Power BI ?

Power BI est conçu pour les entreprises de toute taille. Les utilisateurs typiques de la plateforme comprennent des analystes commerciaux, des décideurs, des chefs d’entreprise et des professionnels de la BI.

Power BI est également adapté aux utilisateurs individuels qui souhaitent créer des rapports personnalisés pour leurs propres besoins. Par exemple, les propriétaires de petites entreprises peuvent utiliser Power BI pour analyser leurs ventes et leurs stocks, ou les professionnels de la finance pour suivre les tendances de leurs investissements.

Les entreprises qui utilisent déjà d’autres outils Microsoft tels que Excel, SharePoint et Teams peuvent bénéficier de l’intégration transparente de Power BI dans ces environnements. Cela permet une utilisation plus efficace des données existantes et une collaboration plus facile entre les différents départements de l’entreprise.

💶 Prix

Comme Metabase, Power BI est disponible en plusieurs versions : une version gratuite, une version Pro et une version Premium.

Gratuite et facile d’accès, la première version permet aux utilisateurs de se connecter à leurs données et créer des rapports et des tableaux de bord pour leur propre utilisation. Les limites se font vite ressentir puisqu’ils ne peuvent pas utiliser les fonctionnalités de collaboration ou de partage avec d’autres personnes, ni publier du contenu dans les espaces de travail de personnes tierces.

Plus avancée, la version Pro permet aux utilisateurs de créer du contenu, mais aussi de lire celui que d’autres ont publié sur le service Power BI Pro, et d’interagir avec ces derniers. Les fonctionnalités de partage de contenu et de collaboration sont donc incluses et exclusives aux utilisateurs de la version Pro.

Enfin, la licence Premium Par Utilisateur (PPU) fournit au titulaire de la licence toutes les fonctionnalités de Power BI Pro plus l’accès à la plupart des fonctionnalités basées sur la capacité Premium. Ainsi, une licence Power BI PPU déverrouille l’accès à une variété de fonctionnalités, capacités et types de contenu qui sont disponibles seulement à travers Premium. Par exemple, pour collaborer et partager du contenu dans un espace de travail PPU, tous les utilisateurs doivent avoir une licence PPU.

Si la version gratuite n’offre aucune fonctionnalité de partage, les utilisateurs Pro et PPU peuvent, quant à eux, partager du contenu et collaborer avec des utilisateurs de licence gratuite si le contenu est enregistré dans des espaces de travail hébergés dans une capacité Premium.

Un peu perdu sur les différentes options ? Le tableau ci-dessous récapitule les fonctionnalités de base de chaque type de licence :

Looker Studio

👉 Présentation

Anciennement appelé Google Data Studio, Looker Studio est un outil de DataViz, c’est-à-dire de visualisation de données en ligne. Conçu pour aider les entreprises et individus à transformer leurs données en informations exploitables, Looker studio permet à ses utilisateurs de créer des rapports personnalisés à partir de modèles préexistants ou non, et partager ces rapports avec d’autres membres de l’équipe.

Facile à prendre en main grâce à sa fonction de « glisser-déposer », la plateforme permet à l’utilisateur de créer des graphiques (tableaux croisés dynamiques, barres, secteurs, cartes, nuages de points, etc.) à partir de données importées. Par ailleurs, la richesse des filtres permet à chaque utilisateur de sélectionner une plage de dates et d’accéder à des données précises. Actualisées automatiquement et en temps réel, ces données permettent un gain de temps considérable dans l’analyse !

Pour ce faire, Looker Studio peut se connecter à une grande variété de sources de données comme Google Analytics, Google Ads, Google Sheets, ainsi que des sources de données tierces telles que Salesforce, Facebook et Twitter. Ceci permet donc aux utilisateurs de combiner différentes sources pour créer des rapports unifiés et fournir une vue d’ensemble complète de leurs activités commerciales.

Enfin, Looker Studio permet également de partager les rapports créés avec d’autres membres de l’équipe via un lien ou incorporés dans un site Web ou une application, avec la possibilité de configurer les autorisations et ainsi contrôler leur accès et modification. Un outil plutôt complet in fine !

Si vous souhaitez en savoir plus sur l’optimisation de votre dashboard sur Looker Studio, n’hésitez pas à jeter un coup d’œil à notre classement des 50 meilleurs dashboards ecommerce à utiliser sur cet outil !

👍👎 Points forts et limites

Looker Studio est également reconnu pour ses nombreux avantages :

• Entièrement gratuit, le logiciel est accessible à une large gamme d’utilisateurs et d’entreprises.
• Interface intuitive et facile d’utilisation, les utilisateurs peuvent créer des rapports sans avoir besoin de compétences techniques avancées.
• Couplage fort avec les nombreux logiciels de la suite Google, tout en permettant la connexion à une centaine de sources de données tierces telles que Salesforce, Facebook et Twitter.
• Les utilisateurs peuvent personnaliser leurs rapports grâce à une multitude de fonctionnalités qui facilitent l’interprétation des reportings.
• Les utilisateurs peuvent facilement partager leurs rapports avec d’autres membres de l’équipe et les modifier en temps.
• Tout rapport Looker Studio peut être inclus dans n’importe quelle page Web ou n’importe quel intranet.

Cependant, il y a aussi quelques inconvénients à considérer :

• Certaines visualisations de données avancées ne sont pas disponibles dans Looker Studio, ce qui peut limiter la capacité des utilisateurs à créer des rapports personnalisés avec des visualisations complexes.
• Looker Studio est un produit Google et dépend donc de ses services tels que Google Drive et Google Cloud Platform. Si ces services sont en panne ou subissent des perturbations, cela peut affecter l’utilisation du logiciel.
• La tarification et les coûts opérationnels peuvent s’accumuler rapidement si plusieurs utilisateurs accèdent aux rapports ou si l’utilisation des fonctionnalités augmente.

🎯A qui s’adresse Looker ?

Looker Studio s’adresse à tout type d’entreprises, qui cherchent un outil de reporting facile d’utilisation et permettant :

• De visualiser ses données.
• De mettre en commun une grande variété de sources sans besoin de programmation.
• Departager et collaborer ces rapports.

💶 Prix

Si Looker Studio existe en version gratuite, il existe aussi en version professionnelle. Connue sous le nom de Looker Studio Pro, cette version propose de nombreuses fonctionnalités supplémentaires comme :

• La possibilité d’une intégration avec Dataplex (un data fabric pour gérer, surveiller et assurer la gouvernance des données ainsi que la visibilité des métadonnées).
• L’arrivée d’un support d’accompagnement.
• Des fonctions de gestion d’entreprise, des capacités de collaboration en équipe et de SLA (Accords de service).
• Une collaboration renforcée entre Looker Studio et les outils des concurrents, dont Tableau et PowerBI.
• Un accès aux Looker Model directement depuis LS via un connecteur natif intégré.

L’idée de proposer une version payante plus aboutie que Looker Studio vise à corriger deux défauts de la version gratuite :

• Éviter les risques de coupures de sources de données : en effet, ces dernières seront désormais disponibles au niveau “Organisation” et non plus au niveau “Individuel”. Ainsi, les sources de données ne seront pas perdues même si la personne qui les a créés initialement quitte l’entreprise.
• Une meilleure gestion des droits et des rapports grâce aux “Teams Workspaces” : les membres d’un workspace auront automatiquement accès au contenu créé, et les autorisations spécifiques sur les espaces de travail dépendent du rôle qui leur sera attribué : gestionnaire, gestionnaire de contenu ou contributeur.

Si les rumeurs annoncent une tarification abordable de 10$ / mois environ pour souscrire à cet abonnement, il est nécessaire de demander au service commercial pour se positionner sur un prix.

De toute évidence, si Metabase, Power BI et Looker Studio permettent l’exploitation et une bonne visualisation des données, qu’ils soient en version gratuite ou payante, ils ne remplacent pas un outil d’intégration de données à proprement dit comme une CDP (Customer Data Plateform) ou encore un ETL (Extract, Transform and Load). Si vous n’avez pas encore de CDP et que le sujet vous intéresse, n’hésitez pas à consulter notre topo sur l’implémentation et l’utilisation d’une CDP spécialement conçu pour vous !

Si vous envisagez de déployer une CDP dans votre entreprise, vous allez être confronté(e) à un choix. Vous avez (grosso modo*) 2 options d’architecture : la CDP packagée Vs la CDP composée.

D’un côté, la CDP packagée, tout-en-un, gérant l’ensemble de la chaîne de traitement & valorisation des données : collecte, déduplication, nettoyage, unification, segmentation/audiences, orchestration et parfois activation & BI.

De l’autre, la CDP composée qui consiste à construire sa CDP avec une combinatoire d’outils interconnectés et inter-opérables. Grosso modo, un Data Warehouse + un outil de Data Ops pour la normalisation et l’unification des données sans oublier les outils d’activation et l’outil de BI.

*Attention, cette séparation n’est pas si absolue qu’on pourrait le penser. Comme toujours, la réalité est plus nuancée. Les solutions CDP modernes, comme Octolis, cherchent le meilleur des deux mondes. On vous donne plus de détails en conclusion 🙂

Arpit Choudhury, un expert en infrastructure data, fondateur notamment d’Astorik, a publié un excellent article consacrée aux différences entre CDP packagée et CDP composée. L’article est en anglais. Parce qu’il nous a beaucoup plu et que nous voulions vous le partager, nous vous en proposons ici une traduction en français. Si vous prévoyez un projet CDP, cet article est vraiment à lire. Bonne lecture !  [Voici le lien vers l’article d’origine]

Arpit Choudhury

Martech expert & Fondateur de Databeats

Arpit Choudhury a travaillé pour de belles startups Martech comme Make ou Hightouch, avant de devenir entrepreneur. Il est aujourd’hui reconnu comme l’un des meilleurs experts sur le sujet des CDP. Arpit travaille désormais principalement sur DataBeats, une communauté et un centre de ressources pour les professionnels des technologies marketing.

Introduction

La CDP – une vraie bête de foire, n’est-ce pas ?

Je pense que c’est un peu comme l’Hydre dans la mythologie grecque – le monstre aquatique qui se voit pousser deux têtes chaque fois qu’on lui en coupe une.

Chaque tentative de tuer la CDP l’a rendue plus fort, plus de gens en parlent et de plus de en plus de fournisseurs affirment qu’ils sont en fait une CDP déguisé – la CDP est officiellement antifragile.

J’ai été personnellement fasciné par la CDP. Au cours des trois dernières années, j’ai passé une quantité ridicule de temps à écrire sur la CDP et à suivre son évolution, de packagée à composée. Si vous avez suivi les discussions sur la CDP composée par rapport à la CDP packagée, vous avez certainement entendu les deux côtés de l’argument et vous n’avez pas besoin d’un autre article d’opinion expliquant pourquoi une approche est meilleure que l’autre.

Il est temps de publier un guide impartial qui propose une décomposition complète de la CDP en ses composants, qui, comme les têtes d’Hydra, ne cessent de se multiplier.

Ce guide a pour but d’aider les gens à prendre des décisions d’achat de CDP basées sur une compréhension claire des différents composants d’un CDP, de l’objectif de chaque composant et des composants nécessaires pour trouver le chemin le plus efficace pour mettre les données au travail avant qu’elles ne deviennent périmées ou inutilisables.

Commençons par les définitions.

Les définitions de la CDP

L’essor de l’entrepôt de données a conduit à l’émergence de l’ETL inversé à la fin de l’année 2020, puis à l’idée que la combinaison de ces deux technologies a permis aux entreprises de construire – ou plus exactement d’assembler – une plateforme de données clients au-dessus de l’entrepôt de données.

C’est ainsi que l’idée d’une CDP composée est apparue début 2021 et a pris de l’ampleur en 2022. Mais qu’est-ce qu’une CDP composée ? S’agit-il d’une architecture ? Est-ce une approche ? Un ensemble d’outils intégrés ? Ou s’agit-il d’une solution produite comme une CDP packagée ?

Si vous recherchez « Composable CDP » sur Google, vous constaterez qu’aucun article n’offre une définition concise de ce terme. Changeons cela.

Qu’est-ce qu’une CDP packagée ?

Une plateforme de données clients (CDP) packagée est une solution tout-en-un produite avec des capacités de collecte et de stockage de données provenant de sources multiples, de transformation et d’unification des données, de résolution des identités, de création d’audiences et de synchronisation des données vers des destinations en aval. En outre, certaines CDP packagées offrent également des outils permettant de définir des règles de qualité des données, de mettre en œuvre des protocoles de gouvernance des données et de se conformer aux réglementations en matière de protection de la vie privée.

Il y a deux éléments clés à prendre en compte :

1. Une CDP packagée doit stocker une copie des données qu’elle collecte afin de résoudre les identités (résolution d’ID) et de construire des profils d’utilisateurs unifiés. Cependant, la méthodologie de résolution d’identité utilisée – probabiliste ou déterministe – varie d’un fournisseur à l’autre.
2. Un fournisseur de CDP packagé permet généralement aux entreprises de créer leurs propres packages en combinant les capacités de base et les outils complémentaires.

Qu’est-ce qu’une CDP composée ?

Une plateforme de données clients composée (CDP) est un ensemble d’outils intégrés qui sont assemblés à l’aide de logiciels libres ou propriétaires afin d’exécuter certaines ou toutes les fonctions d’une plateforme de données clients packagée.

Il y a deux éléments clés à prendre en compte :

• Une CDP composée possède certaines ou toutes les capacités d’une CDP packagée, en fonction de la manière dont elle est composée ou assemblée.
• Une CDP composée est assemblée à l’aide de logiciels libres, de solutions gérées de logiciels libres ou d’outils SaaS propriétaires.

Maintenant que les définitions sont connues, examinons plus en détail les différents composants d’un CDP.

Les composantes d’une CDP

L’un des principaux problèmes posés par le terme « Customer data Platform » est qu’il a été utilisé et détourné par divers fournisseurs de logiciels dans des contextes différents. De nombreux éditeurs ont même positionné une fonctionnalité de leur produit comme une CDP, simplement parce que cette fonctionnalité permet aux utilisateurs de gérer les données clients qui ont été intégrées dans ce produit.

J’aimerais énumérer quelques mises en garde avant de présenter un aperçu complet de chaque composante d’une CDP :

• Tous les fournisseurs de CDP packagées n’offrent pas l’ensemble de ces composants.
• Plusieurs fournisseurs de CDP établis offrent des capacités ou des composants supplémentaires.
• Au sein de chaque composante, les fonctionnalités spécifiques peuvent varier d’un fournisseur à l’autre.
• Vous n’avez pas nécessairement besoin de tous ces composantes pour composer une CDP.

Entrons dans le vif du sujet.

1. La collecte de données comportementales : l’infrastructure de données clients (IDC)

Une IDC est un outil spécialisé qui offre un ensemble de SDK pour collecter des données comportementales ou des données d’événements à partir de sources de données de première partie.

Votre produit principal – applications web, applications mobiles, appareils intelligents ou une combinaison des deux – alimenté par un code propriétaire est une source de données de première partie, et les données comportementales permettent de comprendre comment votre produit est utilisé et d’identifier les points de friction.

Ces données sont un prérequis pour une CDP et sans ces données, une CDP n’est pas une CDP. Les données comportementales provenant de vos sources de données de première partie servent de base à une CDP.

Il y a deux éléments clés à prendre en compte ici :

• La capacité IDC d’une CDP packagée permet de synchroniser les données directement avec des outils tiers en aval, sans qu’il soit nécessaire de stocker une copie des données dans votre propre data warehouse.
• Les IDC autonomes prennent en charge du Data Warehouse en tant que destination principale et, par rapport à la composante IDC des CDP packagées, les IDC autonomes (tels que Snowplow) offrent moins d’intégrations de destinations tierces.

Pour en savoir plus sur les capacités et les fournisseurs d’IDC (dont certains font partie d’offres plus larges de CDP), voici.

P.S. : Bien que j’aie été un fervent partisan du terme IDC, avec le recul, je pense que le terme « Client » devrait être remplacé par « Audience » car les données collectées ne concernent pas uniquement les clients – en fait, la collecte de données est initiée bien avant qu’un utilisateur ou une organisation ne devienne un client. Si la notion d’Audience plutôt que de Client vous parle, vous apprécierez la lecture de cet article.

2. L’ingestion des données : ELT (ou ETL)

Une solution ELT/ETL autonome est conçue pour extraire tous les types de données d’un catalogue croissant de sources de données secondaires (outils tiers) et les charger dans des Cloud Data Warehouse.

Les sources de données secondaires comprennent les outils tiers avec lesquels les utilisateurs interagissent directement ou indirectement – outils utilisés pour l’authentification, les paiements, les expériences in-app, l’assistance, le retour d’information, l’engagement et la publicité.

Il y a deux éléments clés à prendre en compte ici :

• Une CDP packagée qui offre des fonctionnalités ELT – des intégrations à la source avec des outils tiers – ingère d’abord les données dans son propre magasin de données, et peut en outre synchroniser les données avec un Data Warehouse via des intégrations de destination.
• Les capacités d’ELT des fournisseurs de CDP packagées sont très limitées par rapport aux solutions d’ELT conçues à cet effet. Si vous avez besoin de données dans une CDP à partir d’une source qui n’est pas prise en charge de manière native par le fournisseur de CDP, vous devrez construire votre propre pipeline ou utiliser un outil d’ELT pour envoyer les données vers votre Data Warehouse, puis les synchroniser à nouveau avec la CDP à l’aide des intégrations de source proposées par les fournisseurs de CDP.

Si vous souhaitez explorer les offres des principaux fournisseurs d’ELT, voici.

3. Le stockage des données

Comme nous l’avons déjà mentionné, les fournisseurs de CDP packagées stockent une copie des données qu’ils collectent dans un magasin ou un Data Warehouse interne. Les clients peuvent en outre envoyer une copie des données à leur propre Data Warehouse ou Data Lake par le biais d’intégrations de destination.

Le Data Warehouse, comme vous le savez déjà, est le composant central d’une CDP composée – la pièce maîtresse à laquelle tous les autres composants se connectent.

Il y a deux considérations essentielles à prendre en compte ici :

• Le Data Warehouse a toujours été utilisé pour stocker des données relationnelles provenant d’outils tiers et pour visualiser ces données à l’aide d’un outil de BI. Par conséquent, pour assembler une CDP composée, même les entreprises qui ont déjà un entrepôt en place doivent ingérer des données comportementales à partir de leurs sources de première partie à l’aide d’un IDC.
• Une CDP packagée peut être utilisée parallèlement à un Data Warehouse. En fait, il est de plus en plus fréquent que les clients des CDP packagées stockent une copie de leurs données dans leur propre Data Warehouse en vue d’une utilisation ultérieure. En outre, les entreprises adoptent une approche hybride dans laquelle elles exploitent les capacités prêtes à l’emploi d’une CDP packagée pour certains cas d’utilisation tout en assemblant une CDP composée pour les cas d’utilisation avancés qui s’appuient sur des modèles de données personnalisés.

4. La résolution d’identité et l’API de profil

La résolution d’identité est le processus d’unification des enregistrements d’utilisateurs capturés à travers de multiples sources. Elle nécessite un ensemble d’identifiants (ID) utilisés pour faire correspondre et fusionner les enregistrements d’utilisateurs provenant de différentes sources, ce qui permet aux entreprises d’obtenir une vue d’ensemble de chaque utilisateur ou client.

La résolution d’identité a plusieurs cas d’utilisation, mais elle contribue principalement aux efforts de personnalisation et de protection de la vie privée.

Il y a deux éléments clés à prendre en compte ici :

• Une CDP packagée offre une capacité de résolution d’identité prête à l’emploi et crée des profils d’utilisateur unifiés. Les clients utilisant une CDP peuvent ensuite synchroniser ces profils unifiés avec un Data Warehouse ou des outils tiers à l’aide des API disponibles. Par ailleurs, comme nous l’avons déjà mentionné, un fournisseur de CDP utilise soit la méthodologie probabiliste, soit la méthodologie déterministe pour résoudre les identités.
• Dans l’approche composée, les entreprises doivent gérer la résolution des identités dans leur propre Data Warehouse en écrivant le code d’unification à l’aide de SQL. Grâce à la flexibilité offerte par cette approche, l’analyste peut utiliser la méthodologie de résolution d’identité qui fonctionne le mieux en fonction des points de données disponibles.

5. Le Visual Audience Builder (et la modélisation des données)

Autre prérequis d’une CDP, un générateur d’audience visuelle est précisément ce qu’il semble être – une interface glisser-déposer pour construire des audiences ou des segments en combinant des données provenant de diverses sources.

Dans le cadre de l’approche composée, cette capacité est offerte par les outils ETL inversés, désormais appelés outils d’Activation des Données.

Il y a deux éléments clés à prendre en compte :

• Une CDP packagée crée automatiquement les modèles de données sous-jacents à partir des données qu’il stocke, ce qui permet aux équipes non spécialisées dans les données de créer des audiences sans aucune dépendance. Cependant, ces modèles sont rigides et les clients ne peuvent pas créer des modèles personnalisés en fonction de leurs besoins spécifiques.
• Un outil d’ETL inversé/d’activation des données exige que les équipes chargées des données construisent et exposent des modèles de données (à l’aide de SQL) au-dessus des données présentes dans le Data Warehouse, afin de permettre aux équipes non chargées des données de créer des audiences à l’aide du générateur d’audience visuelle. Cette approche donne aux entreprises une flexibilité totale sur leurs modèles et la possibilité d’incorporer des entités personnalisées.

P.S. : Je pense qu’il faudrait un meilleur terme pour décrire cette catégorie d’outils car l’ETL inversé n’est qu’une fonctionnalité et l’activation des données est un cas d’utilisation qui peut également être réalisé à l’aide d’une CDP packagée.

6. L’ETL inversé

Comme vous le savez déjà, l’ETL inversé fait référence au processus de déplacement des données du Data Warehouse vers des destinations en aval – généralement des outils tiers, mais il peut également s’agir d’une base de données interne.

Les entreprises construisent des pipelines ETL inversés depuis un certain temps ; cependant, l’utilisation du terme « ETL inversé » n’a commencé qu’après la productisation de l’ETL inversé au début de 2020 (j’ai entendu le terme pour la première fois en août 2020 de la part de Boris Jabes).

Nous sommes en 2023 et l’ETL inversé est désormais une fonctionnalité ou une composante de la CDP.

Il y a deux considérations essentielles à prendre en compte ici :

• La capacité d’une CDP packagée à déplacer des données vers des destinations en aval, souvent appelée orchestration, est essentiellement un ETL inversé où les données sont déplacées à partir de l’entrepôt de données de la CDP et non de la Data Warehouse du client. Aujourd’hui, la plupart des CDP packagées prennent également en charge la Data Warehouse du client en tant que source de données.
• Dans l’approche composée, les entreprises qui aiment tout construire en interne peuvent créer leurs propres pipelines ou tirer parti de l’ETL inverse packagé offert par les outils d’activation de données (comme Census ou Hightouch) ainsi que par certains IDC (comme RudderStack).

7. La qualité des données

Composante sous-estimée mais importante, la qualité des données (QD) aide les entreprises à s’assurer que les données qui alimentent leurs CDP ne sont pas bizarres. Les outils de QD aident les entreprises à maintenir la validité, l’exactitude, la cohérence, la fraîcheur et l’exhaustivité des données.

La qualité des données est une catégorie très vaste qui comprend une pléthore d’outils permettant de détecter les problèmes et de maintenir la qualité de différents types de données. Cependant, les données comportementales constituent la base d’une CDP et il faut donc des outils pour s’assurer que les données sont valides, exactes et fraîches.

Il y a deux éléments clés à prendre en compte ici :

1. Une CDP packagée offre généralement des fonctions de qualité des données permettant d’effectuer des tests sur les données comportementales collectées. Il permet également aux équipes d’élaborer des plans de suivi en collaboration.
2. Dans l’approche composée, la composante QD peut provenir de l’outil IDC ou d’une solution QD distincte (comme Great Expectations) qui peut, au minimum, valider les données entrantes.

8. Gouvernance des données et respect de la vie privée

Un autre élément extrêmement important et pourtant sous-représenté d’une CDP est la capacité à mettre en place des contrôles de gouvernance et des flux de travail de conformité.

Il est juste de dire que c’est quelque chose dont les entreprises ont besoin de toute façon, qu’elles utilisent une CDP ou non. Cependant, si une entreprise utilise une CDP – qu’elle soit packagée ou composée – elle doit s’assurer de certaines choses, telles que :

• La collecte des données n’est lancée qu’après que l’utilisateur a consenti à ce que les données soient collectées à des fins spécifiques telles que le marketing ou l’analyse.
• Seules les données nécessaires à un outil tiers sont envoyées à cette destination spécifique. Par exemple, les IIP telles que l’adresse électronique ne sont envoyées à un outil tiers qu’après que l’utilisateur final a explicitement consenti à recevoir des courriels envoyés à l’aide de cet outil tiers.
• Si un utilisateur refuse la collecte de données, aucune autre donnée le concernant ne doit être collectée auprès de sources de première et de tierce parties.
• Si un utilisateur souhaite être oublié (GDPR) ou refuser que ses données soient vendues (CCPA), les demandes d’effacement doivent être envoyées aux outils tiers en aval desquels ses données ont été envoyées plus tôt.
• Les membres de l’équipe interne ne doivent pouvoir accéder aux données sensibles ou aux IIP que s’il est nécessaire qu’ils accèdent à ces données, avec des autorisations granulaires basées sur les rôles.

Il ne s’agit là que de quelques-unes des capacités clés de la composante de gouvernance et de conformité d’une CDP et, comme vous pouvez le constater, il n’est pas facile de créer cette composante en interne.

Il y a deux éléments clés à prendre en compte ici :

• Les capacités de gouvernance et de conformité des CDP packagées varient considérablement et seuls les principaux fournisseurs de CDP proposent des kits d’outils complets.
• Dans le cadre de l’approche composée, il est possible d’exploiter certaines de ces fonctionnalités offertes par certains fournisseurs d’IDC ou d’intégrer des outils autonomes spécialement conçus pour la gouvernance et la conformité.

Conclusion (Octolis)

Nous espérons que cet article vous a aussi intéressé(e) que nous et que vous comprenez bien maintenant la différence entre les deux approches – même si, comme nous le disions en introduction, il faut nuancer un peu les choses. C’est la seule réserve que nous aurions vis-à-vis de l’article de Arpit Choudhury qui, par ailleurs, nous a vraiment stimulés !

En effet, ce que l’on observe depuis 2022, c’est la réduction du fossé entre les 2 approches. Les CDP modernes réunissent le meilleur des deux mondes.

La plateforme que nous proposons, Octolis, fonctionne en surcouche d’un Data Warehouse indépendant. Le but ? Que le client reste maître de sa base de données. Data Warehouse + Octolis = CDP 2.0. Mais nous intégrons dans le même temps toutes les fonctions de traitement des données associées classiquement aux CDP packagée. Octolis est donc à la fois (composante d’une) CDP composée et CDP packagée (tout-en-un). Si vous êtes curieux d’en savoir plus sur notre vision de la CDP, sur Octolis, sur les architectures data modernes, n’hésitez pas à entrer en contact avec nous !

Honnêtement, pas simple de choisir son ou ses outil(s) d’analytics ecommerce. D’abord parce qu’il en existe des dizaines d’excellents et des centaines de très bons. Ensuite, parce que l’offre est très variée. Quoi de commun entre un Matomo et un Hotjar ? Pas grand-chose, et pourtant ce sont tous les deux de super outils pour piloter la performance ecommerce.

Pour vous aider à vous y retrouver et à choisir le ou les logiciel(s) qui correspond(ent) à vos besoins, nous allons vous présenter notre petite sélection. Nous avons classé les outils en 3 familles : les solutions tout-en-un, les outils de web analytics et les outils pour collecter/préparer vos données en vue de l’analyse. Remarque : ce tableau sert de menu, le texte est cliquable, profitez-en, n’hésitez pas à l’utiliser pour naviguer sur ce trèèès long article :).

Les meilleurs outils analytics ecommerce all-in-one

L’utilisation de tableaux de bord pour visualiser les données est une méthode moderne et efficace pour analyser et organiser les données de marketing. Ces outils simplifient le processus d’analyse en rassemblant toutes les données et en les présentant en un seul endroit. Cet article présente les meilleurs outils analytics ecommerce all-in-one.

Un bon tableau de bord associe plusieurs caractéristiques. Tout d’abord, la personnalisation est essentielle car elle vous permet de représenter clairement les priorités de votre business. De plus, la capacité à accéder au tableau de bord depuis n’importe quel device permet de suivre l’évolution des données à tout instant. Enfin, il est crucial que le tableau de bord soit capable de prendre en charge différentes sources de données et de s’adapter à l’évolution de votre business.

Glew.io

Glew fait parti des meilleurs outils analytics ecommerce avec plus de 180 intégrations et les présente sous la forme de plus de 200 KPI prêts à l’emploi, avec des rapports personnalisés pour répondre à vos besoins spécifiques. Bref, Glew fait parler vos données!

L’installation rapide et facile de Glew en fait un atout majeur et un outil facile d’utilisation, rapide et efficace, qui ne nécessite pas des ressources techniques importantes. Le processus de configuration simplifié facilite l’utilisation et la capacité à générer des données avancées sur la performance des canaux. De plus, en tant que Retailer, la segmentation native des clients vous aidera à optimiser vos stratégies marketing.

Glew.io intègre un large éventail de fonctions, notamment l’automatisation du marketing, la publicité, l’expédition, le support client, l’inventaire et les abonnements. Il s’agit donc d’un outil polyvalent qui peut être personnalisé pour répondre à vos besoins spécifiques de sorte de personnaliser vos besoins.

Glew fournit des données avancées sur les performances des canaux qui peuvent aider vous aider à déterminer des indicateurs tels que la lifetime value (LTV), le coût d’acquisition des clients (CAC) et le chiffre d’affaires par canal. Cela vous permet, Retailers, d’optimiser vos stratégies marketing et de prendre des décisions basées sur des données. En outre, Glew vous fournit des feedbacks et des visualisations personnalisés pour vous aider à prendre des décisions. Ainsi, vous êtes en mesure d’utiliser Glew de manière efficace et d’atteindre les résultats souhaités.

Enfin, Glew génère nativement plus de 30 segments de clients, ce qui facilite le filtrage des données sur la base d’indicateurs tels que les AOV (valeur moyenne de commande) élevés et faibles, les clients récurrents, etc. Cela vous perme de mieux comprendre leur base et d’adapter leurs efforts marketing en conséquence. Enfin, Glew offre un support client dédié afin de vous aider à tirer le meilleur parti de l’outil.

Les principaux points forts de l’outil :

• Collecte et stockage automatiques de données provenant de sources multiples.
• Suivi et analyse des données sur plusieurs plateformes en temps réel
• Créez des rapports et des tableaux de bord personnalisés
• Segmentez les données pour identifier les tendances et les opportunités au sein des différents segments de clientèle.
• Obtenez des informations sur le comportement des clients
• Mettez en place des alertes automatisées pour surveiller les performances

La Formule Starter de ce service est gratuite, tandis que la Formule Pro est proposée à $79 par mois. Pour la Formule « Custom reporting », un devis peut être fourni selon les besoins spécifiques.

Woopra

Woopra est un des outils analytics ecommerce destiné à vous à développer des techniques de marketing. Cette solution collecte des données à partir de sources multiples, notamment les interactions sur le site web, les médias sociaux, les campagnes d’e-mailing, etc. Ensuite, Woopra créer un profil unique pour chaque utilisateur, cartographie ses interactions et le met à votre disposition.

Les outils de Woopra permettent d’extraire des informations des données collectées, notamment des feedbacks sur le parcours et les tendances clients. La plateforme offre également des outils de personnalisation et d’automatisation pour vous aider à agir sur vos données.

L’un des principaux atouts de Woopra consiste en sa capacité à s’intégrer à une grande variété d’outils tiers, notamment les plateformes publicitaires, les CRM, les plateformes d’automatisation du marketing, les plateformes d’e-commerce, etc.

Si Woopra est plus onéreux que d’autres solutions concurrentes, ses fonctionnalités plus approfondies et sa capacité d’intégration et d’automatisation en font un investissement utile pour ceux qui cherchent à exploiter les données de leurs clients à des fins de personnalisation et d’amélioration de l’engagement. En utilisant ces informations, vous pourrez personnaliser votre communication et donc être plus performant.

Enfin, Woopra met en place une série de profils clients, qui fournissent des informations sur le comportement des clients, tel que leur historique d’achats par exemple. Cette fonctionnalité offre une vue complète du parcours client, ce qui peut vous aider dans votre prise de décision et dans votre compréhension de l’expérience du client de manière globale.

Points forts :

• Suite complète d’outils d’analyse et de suivi axés sur le parcours de l’utilisateur
• Outils de création de profils permettant la collecte centralisée de données provenant de diverses sources
• Des profils d’utilisateurs uniques permettent de suivre les interactions individuelles et collectives sur plusieurs appareils.
• Outils d’analyse comprenant des rapports sur le parcours, les tendances, l’attribution, les cohortes et la rétention.
• Segmentation comportementale personnalisée et capacités d’analyse du comportement
• Accès complet à toutes les données sans échantillonnage
• Outils de personnalisation et d’automatisation pour exploiter les données

Woopra propose différents niveaux de tarification pour répondre aux besoins de chaque entreprise. La Formule « Core » est gratuite, la Formule « Pro » est disponible à un coût de $999, et la Formule « Entreprise » est proposée sur devis.

Heap

Heap est une plateforme d’analyse spécialement conçue pour les applications web. Sa capacité à enregistrer chaque interaction (clics, soumissions, transactions, etc.) est un outil précieux pour ceux qui souhaitent exploiter au mieux les données. Son interface visuelle ergonomique simplifie l’analyse du comportement des utilisateurs, ce qui vous permettra d’identifier les taux de conversion avec les clients.

Ce qui distingue Heap, c’est qu’il s’intègre de manière transparente dans les applications construites sur Rails ou Node.js, ce qui simplifie sa mise en œuvre. Ainsi, vous pouvez commencer à collecter des données auprès de leurs utilisateurs immédiatement!

L’une des caractéristiques les plus remarquables de Heap est sa capacité à enregistrer de façon automatisée les actions des utilisateurs mais également les paramètres qui déterminent cette action. Il fait parti de cet gamme d’outils analytics ecommerce permet vous permet de créer des cohortes basées sur ces actions et d’obtenir des informations plus approfondies sur le comportement de leurs clients. Heap est également très flexible, pour vous permettre de sélectionner des données à partir de n’importe quel appareil, qu’il s’agisse d’un ordinateur de bureau, d’une tablette ou d’un téléphone portable.

En outre, Heap fournit automatiquement des informations exploitables en fonction des tendances et des comportements des utilisateurs, ce qui vous permet de mieux comprendre votre audience et d’optimiser votre site ou votre application en conséquence.

Dans l’ensemble, Heap est un des outils analytics ecommerce qui fournit des données actualisées, fiables et précises afin que les analyses qu’il effectue puissent être réalisées rapidement et avec précision de sorte qu’en tant que Retailer vous êtes certains que les informations reçues en temps réel sont exactes.

Points forts :

• Suivi en temps réel des actions sur votre site
• Analyse du parcours client et des cohortes pour améliorer l’expérience utilisateur.
• Visualisation des données afin de comprendre facilement les données et les tendances
• Capacité à fournir automatiquement des informations exploitables basées sur les données de comportement des utilisateurs

Heap propose différentes options de prix : une formule gratuite pour les business jusqu’à 10k par mois avec la Formule « Free », une option gratuite calibrée pour les start-up avec la Formule « Growth », une formule sur devis pour la Formule « Pro » et la Formule « Premier ».

SavvyCube

SavvyCube propose des outils analytics ecommerce et de reporting pour vous aider à développer votre activité de e-commerce. L’un des principaux atouts de SavvyCube est sa capacité à produire des feedbacks très détaillés pour savoir d’où viennent les clients mais également pour savoir quelles zones de votre site sont consultés. Vous pouvez également suivre les ventes, les performances des produits et le comportement des clients, le tout à partir d’un seul et même outil.

L’intégration de SavvyCube avec les plateformes d’e-commerce vous garantit l’accès à toutes les données dont vous avez besoin pour optimiser votre activité. Grâce à des fonctionnalités telles que le dashboard, l’analyse des ventes, l’analyse des produits et l’analyse des clients, vous pouvez visualiser et analyser ces données sous toutes les coutures.

En outre, SavvyCube vous permet de décomposer des séries de données brutes provenant de diverses sources en fonction de certains indicateurs clés de performance. Vous pouvez également utiliser la fonction “Email Reports” pour recevoir des mises à jour régulières sur les performances de votre business.

SavvyCube propose des outils analyses du profil client qui vous permet de mieux comprendre le comportement et les caractéristiques démographiques de vos clients. Ces informations sont utiles pour personnaliser les offres et les communications.

Parmi les outils analytics ecommerce, SavvyCube est idéal pour les équipes marketing et les agences de conseil numérique qui cherchent à mieux exploiter les données clients afin d’optimiser leurs performances. Ses capacités de reporting, sa facilité d’utilisation et son intégration avec les plateformes d’e-commerce les plus répandues en font un choix fiable.

Points forts :

• Des rapports personnalisés permettent une analyse approfondie des performances de l’entreprise.
• L’analyse des clients permet de mieux comprendre leur comportement et leurs caractéristiques démographiques.
• Les intégrations avec des plateformes telles que PayPal, Shopify et Google Analytics améliorent les capacités de la plateforme.
• La plateforme peut consolider les données provenant de plusieurs systèmes d’analyse.
• Des rapports réguliers envoyés par courriel permettent aux utilisateurs de se tenir au courant des performances de leur magasin.

Les prix de SavvyCube commencent à $45 par mois pour la formule « Starter », suivie de la formule « Growth » à $99, de la formule « Professional » à $199 et de la formule « Advanced » à $499.

Databox

Les outils analytics ecommerce de visualisation des données vous permettent en tant que Retailer de surveiller leurs principaux indicateurs de performance en un lieu centralisé. Avec plus de 70 intégrations disponibles, y compris Google Sheets et Excel, Databox vous permet de facilement rassembler et synchroniser toutes vos données directement sur un tableau de bord, qui est mis à jour en temps réel. L’outil propose également des centaines de modèles de tableaux de bord prédéfinis que vous pouvez utiliser ou modifier en fonction de leurs besoins.

Databox permet de créer, d’éditer et de gérer facilement n’importe quel contenu, ce qui en fait une solution efficace pour l’analyse des données. De plus, cette solution facilite la personnalisation des modèles prédéfinis, ce qui peut vous aider à concentrer vos efforts de marketing et à améliorer la cartographie du parcours client.

Dans l’ensemble, Databox est un excellent outil : son suivi des données en temps réel et ses fonctions de reporting fournissent des informations qui aident à prendre des décisions informées. Databox s’intègre aisément avec diverses sources de données et ses tableaux de bord personnalisables en font une solution efficace pour la gestion et l’analyse des données.

En outre, des feedbacks réguliers envoyés par e-mail vous informant en fournissant des informations utiles sur les tendances des ventes et le comportement des clients, ce qui rend plus facile la collaboration et la communication entre les équipes et les parties prenantes.

En conclusion, avec sa capacité à rassembler et synchroniser des données en un lieu centralisé, ainsi qu’à fournir des feedbacks réguliers, les outils analytics ecommerce de Databox offre des informations précieuses pour vous aider à prendre des décisions informées. Databox est une solution efficace pour la gestion et l’analyse des données. Dans l’ensemble, Databox est un excellent outil pour les Retailers qui cherchent à mieux exploiter les données de leurs clients et à améliorer leur stratégie de marketing et de vente.

Points forts :

• Contrôles personnalisables pour répondre aux besoins spécifiques de chaque entreprise.
• Application mobile performante et facile à utiliser qui permet de surveiller les performances en temps réel
• Gestion souple des données provenant de différentes sources
• Interface utilisateur agréable pour la création de tableaux de bord et la visualisation des données
• Plusieurs options de visualisation des données y compris des graphiques, des tableaux et des cartes thermiques.

Databox propose une formule gratuite en dessous de 4 data-connections, tandis que les plans payants commencent à partir de $72 pour la formule « Starter », $135 pour la formule « Professional » et $231 pour la formule « Performer ».

BeProfit

BeProfit appartient aux outils analytics ecommerce de suivi des bénéfices conçu pour la vente en ligne. L’outil est spécialement conçu pour les commerçants Shopify, leur permettant de suivre leurs bénéfices, leurs dépenses et d’autres indicateurs clés à partir d’un tableau de bord ergonomique. Grâce à ses fonctions de reporting avancées et à son interface intuitive, BeProfit peut vous aider à prendre de meilleures décisions fondées sur des données.

L’une des principales caractéristiques de BeProfit est sa capacité à s’intégrer à un large éventail de plateformes, notamment Amazon et eBay. Les commerçants peuvent ainsi facilement connecter tous leurs canaux de vente et suivre leurs bénéfices et leurs dépenses en un seul endroit. L’outil permet également aux utilisateurs de personnaliser leurs rapports et de visualiser leurs données dans une variété de formats, y compris des graphiques, des diagrammes et des tableaux.

Un autre avantage de BeProfit est sa capacité à suivre les dépenses et à calculer la rentabilité. L’outil permet aux utilisateurs de suivre toutes leurs dépenses, y compris les frais d’expédition, les dépenses publicitaires et même le coût des marchandises vendues. Les commerçants peuvent ainsi se faire une idée précise de leurs marges bénéficiaires réelles et identifier les domaines dans lesquels ils peuvent réduire leurs coûts et améliorer leur rentabilité.

BeProfit offre également des fonctions avancées de prévision et de définition d’objectifs, permettant aux commerçants de fixer des objectifs et de suivre leurs progrès au fil du temps. Cette fonction peut s’avérer particulièrement utile pour si vous cherchez à développer leurs activités et à augmenter leurs bénéfices. L’outil offre également une gamme d’alertes et de notifications personnalisables, aidant les commerçants à rester au fait de leurs indicateurs commerciaux et à prendre les mesures qui s’imposent.

Enfin, BeProfit est disponible à un prix très abordable, ce qui le rend facilement accessible. Dans l’ensemble, BeProfit est un des outils analytics ecommerce que l’on trouve sur le marché qui est complet.

Points forts :

• Utilise des outils d’analyse avancés pour obtenir des informations approfondies sur les performances marketing et le CLTV.
• Affiche les produits et services les plus vendus et utilise l’attribution UTM pour déterminer le retour sur investissement et les taux de conversion sur toutes les plateformes et tous les sites web.
• Décompose les données et les compresse dans des diagrammes et des graphiques pertinents.
• Accédez aux données à tout moment via le mobile, le web ou l’application et collaborez avec vos collègues en temps réel.
• Le tableau de bord entièrement personnalisable vous permet de saisir des dépenses et des revenus variables, de créer des rapports uniques et d’ajouter des catégories et des préférences.
• Permet de suivre les coûts des transporteurs, les méthodes de production, les coûts et les frais.
• Synchronisation automatique avec les plateformes publicitaires telles que Google, Facebook, Instagram, Snapchat, Tiktok, Pinterest et Bing.

Les utilisateurs peuvent choisir entre trois plans tarifaires pour cet outil, avec un tarif de départ de 25 $ pour la formule Basic, 75 $ pour la formule Pro, et 150 $ pour la formule Ultimate

Les meilleurs outils analytics web

Les outils analytics web sont des logiciels utilisés pour suivre et analyser le comportement des visiteurs d’un site web, fournissant des informations sur la manière dont les utilisateurs interagissent avec un site web, telles que les pages visitées, le temps passé sur chaque page, leurs actions et leurs informations démographiques. En utilisant des outils d’analyse web, les entreprises peuvent mieux comprendre le trafic de leur site web et utiliser ces informations pour prendre des décisions fondées sur des données afin d’améliorer leur présence en ligne.

En plus des outils de suivi de performance de base, comme Google Analytics, il existe des outils plus avancés tels que Hotjar, qui permettent d’analyser en détail le comportement des visiteurs, notamment en utilisant des « heatmaps ». Les données collectées par les outils de web analytics vous aideront, en tant que Retailer, à améliorer l’UX de votre site internet, le taux de conversion et, in fine, vos revenus ecommerce

Google Analytics

Google Analytics offre un large éventail de fonctionnalités qui permettent aux data et CRM managers de mieux comprendre le comportement de leurs clients sur leur site web et de prendre des décisions informées sur la base de ces données.

L’un des principaux atouts de Google Analytics est son interface ergonomique, qui facilite la navigation et l’analyse des données. Google Analytics offre une grande variété de feebacks qui donnent un aperçu du trafic sur le site web, du comportement des utilisateurs et des taux de conversion. La plateforme fournit également des informations en temps réel, ce qui permet de consulter les données les plus récentes et de prendre des décisions rapides sur la base de ces données.

Un autre point fort de Google Analytics est sa capacité à suivre et à analyser plusieurs canaux, y compris les réseaux sociaux. Cela permet aux retailers de comprendre le parcours du client à travers plusieurs touchpoints, et de prendre des décisions en fonction des informations disponibles sur la manière d’optimiser leurs stratégies de marketing.

Google Analytics offre également des fonctionnalités avancées telles que le suivi des objectifs, le suivi du eCommerce et les reporting personnalisés, ce qui permet aux gestionnaires de données et de CRM d’adapter leurs feedbacks à leurs besoins spécifiques. Ils peuvent également créer des tableaux de bord personnalisés, ce qui leur permet de voir rapidement les données les plus importantes d’un seul coup d’œil.

L’utilisation de Google Analytics est gratuite pour les PME/ETI. Toutefois, pour les business plus conséquents, Google propose une version premium de Google Analytics, appelée Google Analytics 360, qui offre des fonctionnalités supplémentaires telles que l’analyse avancée des données, le traitement des données et l’intégration avec d’autres produits Google.

Points forts :

• Aperçu complet des performances
• Recevez divers rapports sur la façon dont les clients interagissent avec votre site et vos applications.
• Points d’accès multiples aux données et outils d’organisation – grâce aux outils de filtrage et de manipulation des données,
• vous pouvez facilement visualiser vos données, les personnaliser et les segmenter.
• Gestion des données et contrôle de l’accès des utilisateurs
• Grâce aux outils analytiques qui vous fournissent des informations précieuses, vous pouvez mettre en œuvre les résultats pour configurer votre site web et vos applications.
• Google Analytics fonctionne parfaitement avec les autres solutions Google.

Google Analytics propose deux plans tarifaires : gratuit et 360. Le coût de Google Analytics 360 est de 135,000 euros par an.

Matomo

Matomo est un des outils analytics ecommerce qui se pose en alternative à Google Analytics. Il s’agit d’une plateforme open-source mise à jour par une communauté d’utilisateurs. Matomo est actuellement utilisé par plus d’un million de sites web dans plus de 190 pays, ce qui en fait une plateforme d’analyse de choix pour les entreprises qui cherchent à obtenir des informations sur les visiteurs de leur site web.

L’un des principaux avantages de Matom réside dans le contrôle total sur les données qu’il propose : vous pouvez ainsi personnaliser la plateforme pour répondre à vos besoins.

De plus, la plateforme offre une série de fonctionnalités remarquables qui aide à comprendre comment les utilisateurs interagissent avec votre site web. Matomoo fournit des feedbacks au sujet des visiteurs de votre site web : leur provenance géographique, la façon dont ils ont trouvé votre site et la langue parlée. Vous pouvez également suivre le comportement des utilisateurs, notamment les pages qu’ils ont visitées, les liens sur lesquels ils ont cliqué et les fichiers qu’ils ont téléchargés.

Matomo propose également des “heatmaps” qui montrent où les utilisateurs cliquent le plus sur votre page, ce qui vous permet de voir l’efficacité de votre mise en page et d’identifier les problèmes éventuels. L’enregistrement des sessions est également disponible, ce qui vous permet de rejouer en différé l’historique d’interaction avec vos pages, et même de suivre les adresses IP des utilisateurs pour une meilleure étude de marché.

Dans l’ensemble, Matomo est une plateforme d’analyse web puissante qui fournit des informations approfondies sur les visiteurs de votre site web et sur vos campagnes marketing. Avec ses options de prix flexibles, ses fonctionnalités personnalisables et sa communauté d’utilisateurs, c’est un excellent choix pour les gestionnaires de données et de CRM qui travaillent dans le commerce de détail et qui souhaitent mieux exploiter les données des clients.

Points forts :

• Open-source pour personnaliser et contrôler les données.
  Matomo des feedbacks très détaillées (localisation, l’utilisation des moteurs de recherche, mots-clés, la langue parlée et les pages visitées).
• Utilisation de heatmaps pour vous à mieux comprendre les données
• Fonction d’enregistrement des sessions clients

Le plan tarifaire de Matomo est gratuit pour les serveurs auto-hébergés. Pour les entreprises souhaitant être hébergées sur le Cloud Matomo, les prix vont de 19 euros (50 hits) à 13 900 euros par mois (100 millions de hits et plus).

Shopify Analytics

Shopify Analytics est un outil d’analyse tout-en-un qui vous aide à prendre des décisions en fonction des données pour votre e-commerce. Il vous permet de suivre les indicateurs clés de performance (KPI) et d’obtenir des informations sur les performances de votre site.

L’un des grands atouts de Shopify Analytics est sa simplicité d’utilisation. Vous pouvez y accéder directement depuis votre tableau de bord Shopify et il ne requiert aucune compétence technique ni de codage. Il s’intègre également de manière transparente avec d’autres outils et applications Shopify, ce qui en fait une solution d’analyse intégrée pour votre site.

Shopify Analytics offre une série de fonctionnalités clés pour vous aider à mieux comprendre vos propres clients et à optimiser votre activité. Ces fonctionnalités incluent des feedbacks personnalisés, une analyse en entonnoir, le suivi du profil client et une analyse en temps réel. Vous pouvez également définir des objectifs et des alertes pour ne pas perdre de vue vos KPIs.

Un autre point fort de Shopify Analytics est son adaptabilité. Que vous soyez au début de votre activité ou dans un stade plus avancé de votre business, Shopify Analytics peut vous fournir les données et les informations dont vous avez besoin pour développer votre activité.

En somme, Shopify Analytics parmi les outils analytics ecommerce existant, ce dernier est performant si vous souhaitez prendre des décisions sur la base de données complètes! Sa facilité d’utilisation, sa gamme de fonctionnalités et son évolutivité en font un choix populaire pour les détaillants de toutes tailles. Grâce à Shopify Analytics, vous pouvez mieux connaître vos clients, optimiser votre activité et favoriser votre croissance au fil du temps.

Points forts :

• Système d’inventaire pour la gestion et le développement de votre business
• Vente multiplateforme et disponible sur plus de 3 000 applications disponibles
• Shopify dispose d’une incroyable bibliothèque d’applications et d’extensions tierces pour vous aider à faire passer votre boutique au niveau supérieur.
• Shopify est disponible 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, pour vous aider si vous vous retrouvez dans une situation délicate.

Les utilisateurs peuvent choisir entre trois plans tarifaires pour cet outil, avec un tarif de départ de 36 euros pour la formule de base, 105 euros pour la formule médium, et 384 euros pour la formule Ultimate.

Piwik PRO

Piwik Pro est une solution anlytics pour analyser et améliorer l’expérience de vos clients à chaque étape de leur relation avec votre entreprise.

L’un des points forts de Piwik Pro réside dans ses fonctionnalités de confidentialité et de sécurité des données. La solution est validée par la CNIL et offre un outil « Consent Manager » qui vous permet de créer et d’implémenter des demandes de consentement, afin que les visiteurs puissent adapter leur collecte de données à leurs décisions. Cela garantit que vos balises de suivi ne sont déclenchées que lorsque les visiteurs acceptent de les utiliser.

Un autre point fort de Piwik Pro est son contrôle total sur les données que vous collectez. Avec Piwik Pro, vous pouvez choisir l’emplacement des données et ses options d’hébergement pour répondre aux besoins de confidentialité les plus stricts et aux protocoles internes. Piwik offre une liberté de choix concernant l’utilisation des données qui n’est pas disponible avec Google Analytics. L’anonymisation des données avec Piwik vous permet de rester conforme et d’obtenir des informations précieuses sur les visiteurs qui ont refusé ou ignoré vos demandes de consentement.

La solution offre plusieurs fonctionnalités pour améliorer votre commerce de détail. Avec Piwik Pro, vous pouvez cartographier votre parcours client, importer et exporter des données, créer des rapports et des analyses personnalisables, mettre en place des systèmes d’alerte et de notification, et gérer les balises sans l’intervention d’une équipe technique. Cela signifie que vous pouvez optimiser votre expérience client avec des données et des informations précises.

Piwik Pro est disponible en version gratuite (limitée) et premium (sur devis) de sa plateforme. La solution offre une interface conviviale, ce qui facilite l’adaptation à la plateforme. Cependant, il est important de noter que Piwik Pro n’est pas connecté à Google Tag Manager et qu’il est impossible de récupérer les données de Google Analytics. En conclusion, Piwik Pro est une excellente alternative à Google Alternative pour les data managers qui souhaitent s’orienter vers une solution analytics différente.

Points forts :

• Cartographie du parcours client qui permet de suivre le comportement des visiteurs sur le site web
• Importation/exportation de données à partir de différentes sources pour créer des rapports personnalisés.
• Rapports et analyses personnalisables en fonction des besoins de chaque Retailers
• Systèmes d’alerte et de notification intégré et système de gestion des tags sans intervention de l’équipe technique
• Plateforme approuvée par la CNIL,ce qui garantit la conformité avec les réglementations de protection des données en Europe.

Piwik est gratuit de base, mais les options supplémentaires sont payantes et le tarif dépend de la taille de votre entreprise ainsi que du type d’option.

Snowplow

Snowplow Analytics est un formidable analytic web tool qui offre un maximum de flexibilité, de souplesse et de maîtrise des datas. Il est conçu pour les analystes qui ont besoin de maîtriser totalement leurs données, de la collecte au format des données, en passant par la logique commerciale. Snowplow Analytics est une source de données numériques qui offre des possibilités inégalées de modifier et de travailler directement avec vos données dans vos data warehouse.

L’un des principaux avantages de Snowplow Analytics est sa transparence. Contrairement à de nombreux outils d’analyse web, Snowplow Analytics ne comporte aucune boîte noire. Cela signifie que les utilisateurs ont une visibilité totale sur la manière dont les données sont collectées et agrégées, ce qui leur donne un contrôle total sur les données relatives aux événements. Avec Snowplow, vous pouvez construire vos propres modèles, définir vos propres agrégations et faire vos propres choix.

Cette solution offre un service très configurable qui permet la récupération d’un jeu de données complet. Même avec des contraintes telles que l’ITP et les bloqueurs de publicité, Snowplow peut être configuré pour construire une représentation claire du parcours client à travers les plateformes et les canaux de votre organisation. Chaque événement est capturé, traité et envoyé à l’entrepôt de données, ce qui vous offre un contrôle total sur leurs données.

Snowplow Analytics aide les organisations à renforcer la confiance dans leurs données grâce à de nombreux outils d’assurance qualité, tels que Snowplow Micro. Il permet de surveiller et de récupérer les événements défaillants grâce aux schémas de données personnalisables sous-jacents de Snowplow. Grâce aux schémas personnalisables de Snowplow, vous pouvez disposer d’un format unique pour toutes vos sources, qu’elles soient web, mobiles, côté serveur ou autres.

En somme, Snowplow Analytics est une plateforme analytics à code source ouvert qui permet de collecter des données à partir de plusieurs plateformes en vue d’une analyse avancée des données.

Points forts :

• Assure le suivi anonyme des visiteurs de votre site web, en préservant leur vie privée.
• Snowplow permet de collecter des données à grande échelle en temps quasi réel
• Suivi et marquage côté serveur,, ce qui permet de collecter des données supplémentaires sur le comportement des utilisateurs.
• Contournement des bloqueurs de publicité avec un domaine personnalisé
• Propriété totale des données par les utilisateurs

Snowplow Analytics propose trois tarifs : une version gratuite mais limitée en open source, un tarif “BDP Cloud” qui commence à 1350$ par mois et une version BDP Entreprise sur devis.

AT Internet

AT Internet est une plateforme pionnière du digital analytics qui offre plusieurs solutions de tracking de données dont Analytics Suite Delta. Cette solution analytics vise à fournir des données de qualité, conformes au RGPD : toutes les données d’audience sont traitées et stockées entièrement au sein de l’Union européenne et les utilisateurs en restent propriétaires.

De plus, AT internet prévoit également un traitement illimité des données ; le prix de la solution évolue en fonction de la quantité de données traitées. Une des valeurs ajoutées d’AT Internet est la possibilité d’importer des données provenant d’outils tiers : elle collabore avec 63 partenaires. Les feedbacks et les analyses sont ainsi enrichis et consolidés.

AT Internet vous permet de bénéficier d’un enrichissement automatique (ex : géolocalisation et type d’appareil) pour optimiser la qualité de vos données. Il est également possible de personnaliser les règles de traitement des données pour une gestion avancée et plus sécurisée.

En ce qui concerne les fonctionnalités, AT Internet offre un grand nombre de fonctionnalités identiques à celles de Google Analytics, mais aussi des fonctionnalités supplémentaires : AT Internet propose de récupérer les données que vous possédez déjà dans Google Analytics et une interconnexion avec Google Tag est possible.

En conclusion, AT Internet offre une solution de tracking de données complète et sécurisée avec Analytics Suite Delta, qui permet une analyse consolidée et une personnalisation avancée des règles de traitement des données.

Points forts :

• Rapports de données en temps réel
• Audit des tags et évaluation systématique et complète des tags présents sur votre site et des données qu’ils collectent
• Paramètres sur mesure pour configurer des paramètres sur mesure afin de répondre à des besoins spécifiques,
• Rapports d’audience et rapports personnalisés afin de mesurer la performance de votre site web
• Fonctionnalités de suivi telles que le suivi de la navigation des utilisateurs, le suivi des événements personnalisés, et le suivi des objectifs

Il faudra débourser au minimum 355€/mois pour bénéficier des services de l’outil dans sa version la plus “soft”. Les versions les plus avancées sont sur devis.

Kissmetrics

KISSmetrics est une plateforme BI (Business Intelligence) qui vous permet d’améliorer, de contrôler et de déterminer les paramètres qui vous semblent importants. Le système offre une grande souplesse en ce qui concerne les données personnalisées, ainsi que des API qui facilitent les intégrations.

KISSmetrics est conçu autour d’une fonctionnalité de suivi approfondi des données et est capable de fournir vous fournir des informations détaillées sur vos performances business. Il automatise les mises à jour et compare les mesures essentielles pour aider les utilisateurs à comprendre comment se comporter par rapport aux objectifs fixés. Le suivi approfondi vous permet d’obtenir des informations significatives sur les clients, afin de mieux les comprendre avant même qu’ils n’effectuent un achat.

De plus, la solution KISSmetrics mémorise et conserve les informations relatives à chaque client, qu’il s’agisse de clients référencés au hasard ou de clients réguliers, une fois qu’ils ont été marqués par le système, leurs informations sont conservées. En fonction de cela, le système utilise les informations stockées afin d’améliorer le processus de génération de leads.

KISSmetrics propose une solution intégrée, sans utiliser d’autres applications et services tiers. Cependant, le système offre la possibilité de le connecter à de nombreuses applications qui existent déjà dans l’écosystème logiciel des utilisateurs.

Points forts :

• Outil de suivi des données en temps réel
• Périodes de conversion illimitées pour un suivi sur le temps long
• Rapports de cohorte pour comprendre le comportement des clients sur le long terme
• Création de profils clients pour chaque client
• Segmentation des données et création de cohortes
• Exportation de données facile et sûre
• Support multiplateforme et cross-plateforme/appareil

KISSmetrics propose trois plans tarifaires : une version “Silver” à $299 par mois, une version “Gold” à $499 par mois et une version “Custom” sur devis.

Hotjar

Hotjar est une plateforme d’analyse web et de feedback utilisateur qui offre une variété d’outils analytics ecommerce pour optimiser votre site web. Elle combine des fonctionnalités telles que des cartes thermiques, des enregistrements de visiteurs et des sondages pour donner aux utilisateurs une compréhension complète de l’utilisation de leur site web.

L’une des principales caractéristiques de Hotjar est sa heatmap, qui fournit des représentations visuelles de l’endroit où les utilisateurs cliquent, défilent et survolent une page web. Cela permet vous permet d’identifier les zones de votre site web qui retiennent le plus l’attention et d’optimiser la mise en page en conséquence.

Hotjar propose également des enregistrements de visiteurs afin de visionner les enregistrements de sessions d’utilisateurs pour mieux comprendre comment les utilisateurs interagissent avec leur site web. Cela peut s’avérer particulièrement utile pour identifier les problèmes d’ergonomie ou les zones de confusion sur le site web.

Une autre fonctionnalité caractéristique de Hotjar est la possibilité de réaliser des sondages, qui peuvent être utilisés pour recueillir les commentaires des visiteurs d’un site web en temps réel. Ces sondages peuvent vous aider à mieux comprendre les besoins et les préférences de leur public cible, ce qui leur permet de prendre des décisions fondées sur des données sur la manière d’améliorer leur site web.

L’intérêt de Hotjar réside dans sa capacité à offrir une large gamme d’outils pour l’optimisation des sites web en une seule plateforme. En fournissant une vue d’ensemble de la manière dont les utilisateurs interagissent avec un site web, vous pouvez prendre des décisions plus éclairées sur la manière d’améliorer leur site web et de mieux répondre aux besoins de leur public cible.

Points forts :

• Présence de Heatmap
• Enregistrement des visiteurs
• Entonnoirs de conversion et analyse des formulaires
• Sondages d’opinion afin d’avoir un retour d’information

Hotjar propose quatre plans tarifaires, avec une formule gratuite à 0 euro, “standard” à 32 euros, “plus” à 80 euros et une formule “scale” 171 euros.

Crazy Egg

Crazy Egg est une solution d’optimisation de site web hébergée dans le cloud, conçue pour vous aider à comprendre comment vos clients se comportent sur votre site web. Il donne la possibilité de visualiser et comprendre le comportement des utilisateurs qui vous donne la possibilité de savoir ce que font vos clients au moment même. Grâce à la fonctionnalité Heatmap, vous pourrez voir précisément où vos clients cliquent le plus sur les pages de votre site web. Crazy Egg vous aide à suivre la façon dont les utilisateurs interagissent avec leur site web.

Crazy Egg offre une gamme de fonctionnalités vous permettant d’optimiser la conception de votre site web et d’améliorer l’engagement des utilisateurs. Une autre caractéristique de Crazy Egg consiste en sa technologie de capture d’écran, qui permet d’obtenir un historique de la visite d’un utilisateur sur un site web.

Avec Crazy Egg, vous avez également la possibilité de connaître l’origine des visiteurs de votre site. Qu’ils viennent de votre page Facebook, de Twitter ou d’autres sources, vous savez mieux lesquelles de vos plateformes de médias sociaux contribuent le plus à augmenter le trafic vers votre site. Crazy Egg vous permet également de consulter des rapports d’analyse en vous donnant une vue sur les données brutes : tous les outils analytics ecommerce ne sont pas en mesure de le faire !

Crazy Egg propose également des scroll map, qui montrent jusqu’où les utilisateurs font défiler une page web avant de s’en désintéresser et de la quitter. Cette fonctionnalité peut être utilisée pour optimiser l’emplacement du contenu important sur une page et améliorer l’engagement client et le taux de conversion.

Enfin, Crazy Egg est un outil simple d’utilisation qui assure une analyse facile des données et une grande interprétation des données. Crazy Egg s’intègre ainsi à une série d’outils tiers, dont Google Analytics, pour une vision plus complète des performances du site web.

Points forts :

• Heatmap afin de cibler les lieux d’interaction
• Scrollmap pour voir où les utilisateurs passent le plus de temps
• Fonction d’enregistrement pour rejouer les sessions d’utilisateur
• Analyse du trafic et suivi des erreurs pour améliorer l’expérience utilisateur

Crazy Egg propose quatre plans tarifaires, avec une formule “basic” à $29, “standard” à $49, “plus” à $99 et une formule “pro” $249 qui varient en fonction de vos besoins.

Glassbox

Plateforme d’analyse de l’expérience client,  Glassbox vous aidera à analyser le comportement et le parcours des clients sur votre site. C’est un des outils analytics ecommerce qui propose une fonction de relecture de session qui vous permet d’enregistrer et de rejouer les sessions des clients, offrant ainsi une visibilité totale sur les parcours clients, et permettant d’identifier rapidement les problèmes qui peuvent survenir lors de la navigation sur le site. Grâce à cette fonctionnalité, vous pouvez découvrir les erreurs de site web, les problèmes d’interface utilisateur et résoudre les problèmes rapidement pour améliorer l’expérience client.

En outre, Glassbox dispose d’outils d’enquête et de feedback, ce qui vous permet de recueillir des informations directes auprès de leurs clients. Glassbox fournit également des informations précieuses sur le comportement des clients, tels que la manière dont ils naviguent sur le site web, les pages qu’ils visitent et les produits qu’ils consultent. Ces données collectées peuvent être utilisées pour optimiser la conception et le contenu du site web, améliorer l’offre de produits et l’expérience globale du client.

L’interface simple et ergonomique de Glassbox en fait un des outils analytics ecommerce les plus simple à prendre en main. La plateforme offre des options de prix personnalisables, y compris des abonnements mensuels et annuels, ce qui la rend accessible.

Un autre avantage majeur de Glassbox est l’amélioration de ses fonctions de sécurité. En enregistrant les interactions des utilisateurs et en mettant en évidence toute activité suspecte, Glassbox identifie pour vous les vulnérabilités potentielles en matière de sécurité et à prendre des mesures proactives pour prévenir les atteintes à la sécurité de votre site internet.

En bref, Glassbox est une plateforme d’analyse de l’expérience client avec une fonction de relecture de session qui vous permet en tant que Retailer d’identifier rapidement les problèmes et d’améliorer l’expérience globale du client.

Points forts :

• Amélioration de l’expérience utilisateur
• Augmentation des taux de conversion
• Sécurité renforcée
• Résolution efficace des problèmes
• Prise de décision basée sur les données et insights détaillés sur le comportement des utilisateurs.

Glassbox propose ses prix sur devis.

Les outils pour collecter/préparation les données clients & ecommerce

Il y a beaucoup de données à analyser en e-commerce : les données web, mais aussi les données des publicités, les données transactionnelles, les données produits, etc. Pour mener des analyses poussées, il faut d’abord consolider toutes ces données. C’est la vocation des outils de “Data Prep”, qui interviennent donc en amont du travail d’analyse à proprement parler. Les données, une fois consolidées, préparées, normalisées, enrichies, sont connectées et envoyées à un outil de reporting. Nous allons vous présenter 3 outils analytics ecommerce de reporting.

Supermetrics

Les outils analytics ecommerce de reporting doivent collecter et intégrer des données provenant de diverses sources telles que les médias sociaux, les plateformes publicitaires et les services d’analyse web. Cela permet d’avoir une vue d’ensemble du comportement et des préférences clients et donc de prendre des décisions fondées sur des données. Supermetrics est là pour ça!

Le tableau de bord de Supermetrics permet de créer des rapports personnalisés et d’automatiser le transfert des données. Vous gagnerez ainsi du temps dans la gestion des données et de la relation client.

Une autre force de Supermetrics est sa flexibilité. Il prend en charge un large éventail de plateformes, notamment Google Analytics, Facebook, Instagram et LinkedIn, afin d’intégrer des données provenant de sources multiples dans une seule plateforme. Cela permet non seulement de gagner du temps, mais aussi de garantir l’exactitude et la cohérence des données.

Supermetrics est conçu pour être rapide. Vous pouvez interroger directement les sources de données, en extrayant uniquement les données dont vous avez besoin et accéder à n’importe quel champ disponible dans cette source de données. Si vous avez besoin d’un moyen rapide de transférer des données, Supermetrics est un musthave.

En somme, Supermetrics se présente comme un puissant outil de traitement et de reporting de données, qui s’avère être d’une grande aide pour optimiser l’exploitation des données clients. Les fonctionnalités clés de cette plateforme incluent notamment l’intégration de données, la création de rapports personnalisés ainsi que l’automatisation des tâches. Les atouts de Supermetrics résident dans sa souplesse, son niveau de précision élevé ainsi que sa facilité d’utilisation

Points forts :

• Collecte et intègre des données provenant de diverses sources
• Offre un tableau de bord facile à utiliser pour créer des rapports personnalisés et automatiser le transfert des données
• Fournit une vue d’ensemble du comportement et des préférences des clients, ce qui permet de prendre des décisions fondées sur des données.
• Prend en charge un large éventail de plateformes
• Excellent support client et des ressources pour aider les utilisateurs

Supermetrics propose un plan tarifaire sur mesure calibré pour chaque plateforme sur laquelle vous souhaitez exporter vos data.

Octolis

La mise en place d’une architecture de données moderne est devenue une priorité pour les entreprises. Les grandes entreprises et les start-ups matures ont déjà mis en place une telle architecture, mais cela reste encore rare pour les entreprises de taille moyenne. Octolis vous aide à franchir ce palier en leur proposant une solution clé en main sur le marché des outils analytics ecommerce.

Octolis est une solution de préparation de données qui permet de connecter toutes les sources de données, les combiner, effectuer des calculs de base ou basés sur SQL, et synchroniser les données en temps réel. De plus, chaque audience peut être alimentée en temps réel avec autant de destinations que nécessaire grâce à Octolis. Les données peuvent ensuite être synchronisées avec les outils opérationnels tels que CRM, marketing automation, ads, service client, Slack, etc.

Octolis offre une grande flexibilité dans l’accès aux données, en permettant la connexion à toutes les sources de données, quel que soit leur format ou leur emplacement. L’utilisateur peut donc facilement importer des données à partir de fichiers Excel, CSV, de bases de données SQL, et même de systèmes opérationnels tels que des CRM ou des ERP. Octolis propose aussi des fonctionnalités de nettoyage des données pour garantir que les données collectées soient fiables et exploitables. L’enrichissement des données est une autre fonctionnalité importante d’Octolis, permettant d’ajouter de nouveaux champs ou d’améliorer le taux de complétude de la base de données.La fonctionnalité d’exportation des données, permettant de les synchroniser en temps réel avec les outils de destination tels que les outils d’analyse ou d’activation, fait également d’Octolis un outil complet et efficace pour la préparation de données.

L’interface du logiciel Octolis est conçue pour être suffisamment simple pour que les marketeurs puissent croiser et préparer les données sans avoir besoin de l’aide des équipes IT. Toutefois, cela ne signifie pas que le logiciel est une boîte noire. Les données sont hébergées dans la base de données ou le datawarehouse de chaque client, accessible par les équipes IT à tout moment, sur laquelle on branche un outil de reporting.

Le blocage pour la mise en place de ces architectures de données modernes est souvent d’ordre humain, car les compétences en ingénierie data sont rares et chères. Octolis veut devenir la solution de référence pour les PME/ETI qui veulent franchir ce palier sans disposer d’une équipe d’ingénieurs data. Grâce à Octolis, les PME peuvent disposer d’un socle solide pour monter leurs reportings et accélérer leurs projets marketing/sales. Le potentiel de la solution est énorme et les cas d’usages sont innombrables.

Points forts :

• Synchronisation en temps réel.
• Souplesse dans l’accès aux données
• Enrichissement des données
• Nettoyage des données
• Interface ergonomique
• Hébergement sur le datawarehouse de chaque client
• Solution clé en main pour les PME/ETI qui veulent mettre en place une architecture de données moderne sans disposer d’une équipe d’ingénieurs data.

Octolis propose deux formules tarifaires, un formule “standard” à 700 euros et une formule sur devis avec des fonctionnalités plus avancées.

Funnel

Funnel.io est une plateforme cloud dédiée à l’intégration de données, conçue pour vous aider, Retailers,  à consolider, harmoniser et optimiser leurs données de marketing, de publicité et de vente. Il fait parti des outils analytics ecommerce très complet.

Funnel automatise votre reporting marketing en remplaçant votre tableur marketing par un logiciel. Funnel collecte automatiquement les données de toutes vos plateformes publicitaires et les relie aux données de conversion de votre compte Google Analytics. Cela permet aux spécialistes du marketing d’avoir une vue d’ensemble toujours à jour de tous leurs efforts de marketing. Funnel propose trois solutions en fonction de l’endroit où vous souhaitez visualiser vos données.

Avec la solution Dashboard de Funnel, vous pouvez visualiser vos données et créer des tableaux de bord et des rapports personnalisés qui peuvent être facilement partagés entre les personnes et les équipes. Elle contient également un puissant outil d’analyse pour l’exploration des données et le regroupement des données pour les marchés, les catégories de produits, etc. Grâce aux dimensions personnalisées, vous pouvez classer vos données publicitaires comme vous le souhaitez, que ce soit par marché, tactique, source de trafic ou catégorie de produits.

Vous êtes satisfait de Google Analytics mais il vous manque des données sur les coûts des canaux non Google ? En disposant des données de coûts dans Google Analytics, vous pouvez facilement comparer les performances de tous vos canaux de marketing. Funnel envoie les données de coûts à Google Analytics tous les jours, dès que vous l’activez.

L’API de Funnel rend toutes les données que Funnel extrait et structure disponibles pour les systèmes internes ou d’autres solutions de BI. Grâce aux intégrations de Funnel à Google BigQuery, Google Data Studio et Amazon Redshift, vous pouvez obtenir vos données publicitaires vers n’importe quel entrepôt de données ou solution de visualisation que vous souhaitez. Funnel est également un partenaire certifié de Google BigQuery.

Points forts :

• Excellente interface
• Configuration facile à mettre en œuvre
• Tableau de bord simple
• Données historiques sur 2 ans
• Plus de 500 connecteurs de données

Funnel.io propose trois plans tarifaires pour répondre aux différents besoins : le plan Essentials, au prix de 359 €, le plan Plus, au prix de 899 € et le plan Enterprise, à partir de 1799 €, propose des solutions personnalisées en fonction des exigences et du budget spécifiques.

Les entreprises qui veulent s’équiper d’un logiciel CRM ont tendance à faire l’erreur de se concentrer, dans les appels d’offres, sur l’étude et la comparaison des fonctionnalités. C’est négliger un élément déterminant : le modèle de données.

Le modèle de données conditionne en grande partie ce que vous allez pouvoir faire avec votre CRM.

En deux mots, le modèle de données décrit la manière dont vos informations clients sont organisées dans la base de données du CRM. La majorité des CRM proposent (imposent) un modèle de données fermé, ce qui signifie que vous n’allez pas pouvoir ajouter de nouvelles tables, créer tous les types d’attributs que vous voulez, construire toutes les relations entre objets que vous imaginez. Cela peut être très contraignant et compromettre la mise en oeuvre de certains de vos cas d’usage.

Nous allons revenir dans cet article sur la définition d’un modèle de données CRM et vous présenter les 3 principales approches utilisées par les éditeurs CRM. Nous terminerons par quelques conseils pour vous aider à choisir le modèle de données le plus approprié à votre besoin.

Qu’est-ce qu’un modèle de données en CRM ?

Tout d’abord, il est nécessaire de rappeler qu’un CRM est avant tout une base de données permettant de gérer des interactions avec des clients, d’envoyer des emails et, notamment en B2B, de collecter, organiser et analyser des données sur les clients. Cependant, l’organisation de la base de données du CRM est sensiblement différente selon le type d’activité : B2C ou B2B. Malgré cela, le socle d’un CRM reste une base de données constituée de tables, de façon similaire à un fichier Excel avec des onglets.

Néanmoins, et contrairement à un fichier Excel, l’utilisateur n’a pas toujours la possibilité de créer ses propres onglets et bénéficie de moins de flexibilité quant à l’organisation des données. Cette organisation prédéfinie des données et la manière dont les données sont organisées dans un CRM correspond à ce que l’on appelle un “modèle de données”. L’éditeur du CRM fixe ce modèle de données, même s’il laisse parfois une certaine souplesse et quelques marges de manœuvre.

Le modèle de données du CRM est la structure fondamentale sur laquelle les données sont stockées et organisées. Plus ou moins souple et plus ou moins rigide, il permet aux entreprises de mieux comprendre leurs clients et leurs besoins, et leur fournit les informations nécessaires pour améliorer leurs produits et services, ou pour créer des profils détaillés de leurs clients. Ces profils peuvent être utilisés pour cibler les clients et leur offrir des produits et services plus adaptés à leurs besoins.

Ce modèle de données est composé de plusieurs éléments différents, tels que les personnes, les objets, les événements et les relations entre ces éléments. Ces éléments sont liés entre eux par des liens qui peuvent être définis par l’utilisateur dans le cas d’un système souple. Ces liens peuvent ensuite être analysés pour fournir des informations précieuses sur les clients et leurs achats. Concrètement, le modèle de données est constitué de différentes tables qui sont liées d’une certaine manière, selon certains schémas. On y trouve souvent, par exemple :

• Une table contacts,
• Une table achats,
• Une table organisant les données d’interactions sur le site web.

L’organisation des données est un sujet critique dans un CRM, bien que fréquemment négligé. En effet, la capacité à organiser les données détermine la flexibilité dont l’utilisateur disposera pour segmenter et trier les informations.

Les 3 principales approches de modèle de données CRM

Il existe 3 principaux types d’approches pour structurer le modèle de données au sein d’un CRM.

L’approche multi-tables “fermée”

L’approche multi-tables « fermée » est la plus courante, et on peut la retrouver sur la plupart des éditeurs CRM. C’est un modèle multi-tables, ce qui signifie que le modèle ne repose pas sur une table unique avec les contacts, mais intègre aussi un certain nombre de tables supplémentaires, contenant par exemple les achats, les tickets de caisse, les boutiques… Dans ce modèle, les tables sont prédéfinies par l’éditeur CRM. On ne peut pas créer de nouvelles tables, et en cela, c’est un modèle “fermé”.

Ainsi, dans un modèle CRM classique pour du B2B, les tables seront constituées de leads, d’entreprises, de clients, de factures et d’interactions. Dans un modèle B2C, les tables seront constituées de contacts, de commandes, de tickets de caisse, de boutiques et d’interactions. Cependant, l’utilisateur n’a pas la possibilité de créer de nouvelles tables et doit donc se contenter des tables pré-existantes. Il n’est par exemple pas possible de créer une nouvelle table “Abonnements” afin gérer des données d’abonnement. Il faut nécessairement considérer les abonnements comme des commandes, et ceux-ci apparaîtront alors dans la table « Orders ».

De la même manière, les « avis clients » entreront dans la table des interactions, au même titre que les autres événements sur le site web (pages vues, etc.). L’utilisateur est ainsi obligé de s’adapter au modèle de données rigide du CRM.

L’approche multi-tables “ouverte”

Ce modèle permet de créer de nouvelles tables d’une manière similaire à la création de nouveaux onglets dans un tableau Excel. Il est théoriquement possible d’ajouter n’importe quel type de table pour ensuite les organiser d’une façon personnalisable. Actito est un exemple d’éditeur proposant ce modèle ouvert, permettant à l’utilisateur de créer de nouvelles tables dans son modèle de données, depuis le Datamart Studio.

Dans les faits cependant, il n’est pas toujours possible de créer toutes les tables que l’on souhaite. Il est même parfois impossible de les relier entre elles de la façon désirée ou d’ajouter des champs calculés dans les nouvelles tables. Les modèles “ouverts” ne sont donc pas toujours aussi complets qu’il pourrait sembler. Or, lors de la sélection d’un CRM, l’un des principaux éléments à analyser au moment de l’appel d’offres est justement le degré d’ouverture du modèle.

L’approche event-centric

Cette approche a été popularisée il y a une dizaine d’années, notamment par des éditeurs comme Segment ou Klaviyo, Sendinblue… L’idée fondamentale derrière ce type de modèle de données est qu’il n’est pas nécessaire d’avoir une multitude de tables pour représenter tout un business model.

Toute interaction peut être représentée par un événement. Dans la base de données, chaque interaction est associée à une date et contient certaines propriétés. L’intérêt majeur de cette approche est que les propriétés des événements n’ont pas besoin d’être définies à l’avance. Par exemple, il est possible de créer un event nommé “vue produit” et faire en sorte que les attributs de l’événement soit le nom du produit, son prix, sa catégorie, sa couleur.

Le modèle event-centric associe donc des contacts à des événements. Le modèle de données correspond alors à une table de contacts avec l’ensemble des événements associés à chaque contact. Ces événements peuvent avoir une structure différente selon l’event. De plus, il est possible de s’appuyer sur les propriétés de l’événement avec plus ou moins de fonctionnalités selon l’éditeur logiciel.

Ce que rend possible l’approche event-centric

La plupart des logiciels permettent par exemple de réagir aux événements en mettant en place des scénarios prédéfinis. Ainsi, l’entrée d’un event type A dans la base de données entraine le déclenchement d’une action. Cette action peut elle-même être modifiée selon les propriétés X ou Y de l’event A. Par exemple, une demande de devis par un client entraîne automatiquement une première prise de contact, par SMS ou par email selon le choix du client. Certains CRM plus avancés permettent d’utiliser les propriétés des événements comme variables de personnalisation dans un template avec un important niveau de granularité.

De plus, ces events peuvent servir de fondement pour la segmentation client. Là encore, l’efficacité du CRM pour cette fonctionnalité varie grandement selon l’éditeur. Des éditeurs très matures tels que Braze sont vraiment excellents et vont permettre de réaliser des segmentations sur n’importe quelle propriété de tous les événements. Il est par exemple possible de développer un segment en sélectionnant tous les clients ayant consulté un produit d’une catégorie A avec la couleur XYZ. Il est même possible d’actualiser ces segments selon une temporalité pré-définie.

Notez aussi que les acteurs qui ont une approche event-centric comme Klaviyo ont aussi souvent une autre approche supplémentaire. Cela permet principalement de récupérer le catalogue produit qui est extrait depuis un PIM ou depuis un CMS.

Conseils pour choisir le modèle de données CRM le plus pertinent

Les 3 types de modèles définis ci-dessus offrent chacun un certain nombre d’avantages et d’inconvénients. Comme pour toute autre brique du SI, le choix mal avisé d’un outil peut avoir des conséquences très néfastes et à long terme pour votre entreprise. Dès lors, il faut s’assurer que le CRM que vous choisissez repose sur un modèle de données pertinent pour votre activité.

Simplicité Vs Flexibilité

Essentiellement, le choix consiste en un dilemme entre simplicité du CRM et flexibilité du modèle de données. Plus le modèle de données est figé et prédéfini, plus il sera simple d’utiliser le CRM et de travailler avec la base de données. Cependant, cette simplicité au sein du logiciel peut trouver de nombreuses limites dans les cas d’usages de l’entreprise. Un modèle fermé peut être extrêmement éloigné des besoins d’une entreprise au business model complexe. L’entreprise a alors intérêt à se tourner vers un modèle plus souple. On peut ainsi résumer ce dilemme dans un graphique en deux dimensions :

Puisque le modèle en multi-table fermé est contraint par de nombreuses limites, la mise en place d’un modèle « event-centric » pourrait paraitre comme une bonne solution par défaut qui couvrirait les besoins supplémentaires qui pourraient apparaitre avec le temps. Cependant, adopter une telle solution peut nécessiter de mettre en place une CDP (Customer Data Plateform) en amont, et de revoir son dispositif data. Cela représente donc de nombreuses exigences et implique de nombreux efforts – inutiles si cela ne répond pas à un besoin réel de l’entreprise.

Comment procéder pour choisir son modèle ?

Pour savoir quelle approche est la plus pertinente dans votre métier, il faut alors partir de vos besoins. Vous pouvez suivre cette liste d’étapes pour définir le modèle vous correspondant le mieux :

• Lister les “Entités” sur lesquels vous aurez besoin de segmenter.
• Lister des exemples de segmentation :
• Lister les variables dont vous aurez besoin pour vos principaux scénarios / campagnes.
• Demander à l’éditeur d’expliquer comment vos exemples peuvent être réalisés avec sa solution OU essayer de le faire vous-même.
• Anticiper le travail de préparation de données qui peut être nécessaire, notamment dans un modèle event centric qui suppose.

Une fois ce travail de reflexion fait, vous pouvez comparer vos besoins aux fonctionnalités proposées par les éditeurs de CRM. Il ne s’agit pas seulement de prendre en compte les informations nécessaire au suivi de l’activité, mais aussi d’inclure les variables dont vous aurez besoin pour vos différentes campagnes CRM ou marketing. Après avoir défini clairement ces éléments, vous devez vous informer quant au travail de transformation nécessaire pour les intégrer dans le CRM.

Le niveau de complexité de ce travail varie grandement. Il est parfois indispensable de transformer certaines informations en objets JavaScript dans le cadre de modèle de données event-centric. En utilisant conjointement un CRM efficace et un pipeline de transformation des données, il est possible de réaliser un très grand nombre de tâches. Il est toutefois nécessaire d’avoir suffisament prévu ces use-cases en amont et d’avoir anticiper toutes les difficultés majeures.

En définitive, il faut donc précisement définir ses besoins pour choisir un CRM au modèle de données capable d’y répondre. Cela permet aussi d’éviter des manipulations et des transformations complexes des données et du SI qui seraient inutiles l’entreprise. Négliger la phase de réflexion peut s’avérer coûteux et très pénalisant pour votre activité.

Vous allez sérieusement monter en compétences et gagner en efficacité dans la gestion de vos campagnes emails, croyez-nous. Nous avons conçu (avec amour) un modèle aux petits oignons de planning de campagnes email qui va vous aider tout à la fois à :

• Gérer et suivre la production de vos différentes campagnes.
• Organiser vos campagnes emails dans un planning / calendrier (+ en classant les campagnes par catégories : NL, promos…).
• Adopter une approche business-driven, en associant toutes vos campagnes à des objectifs mesurables.
• Analyser la performance de vos campagnes.

Télécharger notre modèle Excel pour gérer le planning de vos campagnes email

Nous savons d’expérience que les responsables marketing galèrent souvent à organiser et gérer les campagnes emails. Le suivi est loin d’être toujours optimal et les logiciels emailing malheureusement ne répondent pas à ce besoin. On s’est aperçus, curieusement, qu’il n’existait pas vraiment sur internet de modèles téléchargeables permettant de construire un planning de campagnes email. C’est ce qui nous a motivés à créer ce template qui, on l’espère, vous plaira. Cesse de bavardage, on vous explique comment fonctionne notre template et comment l’intégrer dans vos process.

Planning Campagnes Email : ce que contient notre ressource

Notre ressource se décompose en plusieurs onglets qui permettent de gérer vos campagnes emails à tous les niveaux et à toutes les étapes de production : conception – planification – analyse. On vous détaille dans la suite de l’article le fonctionnement de chacun de ces onglets.

Planning des campagnes email marketing : guide d’utilisation de la ressource

Commencer par définir vos réglages

Tout d’abord, il faut définir le mois à partir duquel commence le calendrier des campagnes.

Ensuite, vous êtes invités à personnaliser les différents statuts pour suivre l’avancement de la production des campagnes. Ces différents statuts se définissent en fonction de votre activité, de votre pipeline de clients et de votre processus de vente. Brief à rédiger, brief prêt, design prêt, etc. A vous de définir le nom et le nombre des étapes en fonction de votre activité.

Segmenter votre base de contacts

Vous décrivez sur cet onglet les différents segments que vous allez activer dans le cadre de vos campagnes :

Dans la partie de gauche en rouge, vous pouvez gérer la segmentation de vos différents clients. Figurent donc le classement des segments en catégories, les noms des différents segments et leurs descriptions. On propose des segments classiques par défaut, mais bien sûr à vous de renseigner l’onglet avec vos propres segments.

Dans la partie de droite en bleu vous renseignez le nombre de contacts pour chaque segment, et son évolution au cours des mois. Vous pouvez automatiser la complétion de ces champs en utilisant Zapier/Make, ou…en nous contactant, on vous expliquera comment faire :).

Un petit rappel sur la segmentation…Envoyer un même message à tous les contacts n’est pas jamais la meilleure stratégie pour une campagne marketing efficace. En effet, chaque contact est unique et a des besoins, des intérêts et des comportements différents. C’est pourquoi il est important de segmenter ses contacts pour mieux cibler les campagnes. En segmentant vos contacts, vous pouvez créer des messages plus pertinents et personnalisés qui seront plus susceptibles d’attirer l’attention de vos contacts et de les inciter à interagir avec votre entreprise

La segmentation consiste à diviser sa liste de contacts en groupes distincts en fonction de caractéristiques communes telles que l’emplacement géographique, l’âge, le sexe, les centres d’intérêt, le comportement d’achat, etc. En segmentant votre liste de contacts, vous pouvez personnaliser vos messages et créer des campagnes plus ciblées et plus efficaces.

Il existe plusieurs approches possibles pour segmenter vos contacts comme la segmentation démographique, la segmentation comportementale ou encore la segmentation psychographique ou basée sur les préférences. Pour segmenter de manière efficace et optimiser vos campagnes, n’hésitez pas à consulter notre article sur la segmentation client. On vous présente les principales méthodes de segmentation.

Consulter des ressources pour monter en compétences

Nous vous avons concocté une liste d’articles, de guides, de tutos, de stats et d’outils sur l’email marketing qui devraient vous intéresser. Vous en faites bien sûr ce que vous voulez :).

Parmi les différentes ressources que nous vous proposons pour gérer au mieux votre campagne email nous avons inclus:

• Les KPIs de références par industrie
• Des exemples de campagnes d’email pour vous inspirer
• Une checklist d’envoi d’email
• Un template de pilotage de performance de vos emailings

Et bien d’autres ressources…qu’on vous laisse découvrir !

Organiser vos campagnes dans des programmes relationnels

Cet onglet permet de lister vos différents programmes relationnels. Par exemple, vous pouvez avoir un programme newsletter, un programme promotions, un programme nouveautés. Ces programmes permettent de catégoriser les différents types de campagnes que vous allez déployer. Sur l’importance d’associer vos campagnes à des programmes relationnels, nous vous recommandons la lecture de cet article publié par nos amis de chez Cartelis. Construire un plan marketing relationnel, créer des programmes relationnels et associer à ces programmes des campagnes et des scénarios est une bonne démarche à suivre pour structurer votre stratégie d’email marketing.

Pour chaque programme, vous êtes invité à définir un objectif, des KPIs et une cible. Cela permet de bien garder en tête la finalité des campagnes et les objectifs poursuivis ! Cela vous permet de garder l’oeil du stratège même quand vous êtes plongés dans la production.

Lister et décrire le contenu de toutes vos campagnes

L’onglet Campagnes est l’onglet le plus important de notre ressource. Il est composé de 4 volets : Avancements, Brief campagne, Résultats et Statistiques.

• La section Avancement décrit l’état de la campagne : brief prêt, design prêt, planifiée, envoyée.
• La partie Brief campagne permet de savoir quel est le contenu du mail, son objet, à quel programme il appartient et toutes les autres infos importantes sur lui.
• La section Résultats, quant à elle, donne les différentes statistiques importantes sur la campagne de mail, comme le nombre de destinataires, de cliques ou le CA qui en a découlé.
• Enfin, le volet Statistiques donne des insights plus poussés comme le taux de délivrabilité, de réactivité ou de conversion.

L’onglet Campagnes est l’onglet d’édition principale de votre campagne. Les autres onglets (notamment les vues planning et calendrier) sont générés automatiquement à partir des données renseignées sur cet onglet. C’est là que vous allez lister l’ensemble des campagnes à lancer sur l’année, détailler leur contenu, suivre l’avancement de leur prod et analyser leurs résultats. Un onglet très complet !

Visualiser votre planning des campagnes (vue “planning”)

L’onglet planning permet de suivre de manière simple et intuitive l’avancement dans le temps de la campagne marketing sur un rétro-planning automatique. Chaque campagne est pilotable grâce aux différents paramètres réglés dans la partie campagnes.

En quelques mots, c’est un premier mode de visualisation de la distribution des campagnes dans le temps. Cet onglet est généré automatiquement et ne nécessite aucune action de votre part.

Visualiser votre planning des campagnes (vue “calendrier”)

De la même manière que l’onglet Planning permet de visualiser vos campagnes dans le temps, l’onglet Calendrier permet de faire la même chose mais cette fois sous forme d’un calendrier. C’est un deuxième mode de visualisation de la distribution des campagnes dans le temps. Comme précédemment, cet onglet est généré automatiquement et ne nécessite aucune action de votre part.

Analyser les performances de vos campagnes grâce au Dashboard

Le volet Dashboard permet d’avoir une vue claire sur l’évolution de votre base de contacts et de vos campagnes d’emails. Elle contient à la fois les statistiques principales et des graphiques d’évolution pour mieux piloter vos campagnes.  Généré automatiquement à partir des données renseignées dans les autres onglets, l’onglet Dashboard permet d’avoir une vue synthétique et générale sur la performance de votre dispositif marketing.

Voilà, nous avons fait le tour de la ressource. N’hésitez pas à l’utiliser et à nous partager vos retours & suggestions 🙂

Planning Campagnes Email – Télécharger notre Template

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Le CRM a longtemps constitué le pivot du SI Client, avant que les Customer Data Platforms viennent changer le jeu dans les années 2015. Aujourd’hui, une nouvelle approche s’impose, plus souple, souvent moins coûteuse également, mettant au centre du SI Client le Data Warehouse. Nous allons retracer ensemble l’évolution des architectures IT utilisées par les entreprises pour collecter, stocker, transformer et exploiter les données clients.

Si le SI Client a toujours été un ensemble plus ou moins connecté d’outils, de bases de données et de fichiers, la manière d’organiser ces différentes composantes au service du stockage, du traitement et de la valorisation des données a beaucoup évolué.

Le SI client a une double fonction qui offre deux 2 leviers d’actions :

• La fonction d’activation : Un SI Client sert in fine à animer une relation clients efficace à travers une variété d’outils de la grande famille du « CRM » (dans lequel on inclut le marketing automation, le helpdesk…).
• La fonction décisionnelle : Le SI Client sert également à mieux connaître ses clients (grâce aux données), à générer de la connaissance client, à faire des analyses, de la BI…

Révolution digitale : des solutions monolithiques aux écosystèmes

La révolution digitale qui s’est opérée il y a une bonne vingtaine années a fait évoluer de manière significative l’organisation du SI Client. Il y a une véritable scission entre l’avant et l’après.

1995 – 2010 = Une solution monolithique pour gérer une relation clients principalement offline

À partir du milieu des années 1990 jusqu’au milieu/fin des années 2000, les logiciels CRM sont la clef de voute du SI Client, et parfois même l’unique composante de ce système. Le logiciel CRM sert à centraliser toutes les données collectées sur les clients. À l’époque, les CRM n’avaient pas la légèreté des outils type SaaS d’aujourd’hui, ils étaient assez lourds et peu flexibles. Les principaux éditeurs de ces logiciels étaient Salesforce, Siebel, SAP, Oracle… De véritables mastodontes qui commercialisaient des solutions très onéreuses. Les coûts liés à ces solutions étaient élevés : coût de la licence logiciel bien sûr, mais aussi et surtout un coût élevé d’implémentation et de maintenance.

De ce fait, les outils CRM ont d’abord été réservés aux plus grandes entreprises, et présentaient de nombreuses limites :

• Faible flexibilité : Difficile à adapter aux besoins spécifiques de l’entreprise et proposant peu d’intégrations à des outils tiers.
• Faible accessibilité : Installés localement, ces logiciels n’étaient pas accessibles en dehors de l’entreprise. On parle ici de logiciels “On Premise”, installés sur les serveurs de l’entreprise, à l’opposé de l’approche moderne basée sur le cloud et le modèle SaaS.
• Pas de gestion des données online : données comportementales, web, trafic, etc.
• Faible collaboration : pas ou peu de fonctionnalités de partage de données.
• Principaux acteurs formant un oligopole : Siebel, SAP, Oracle…

2010 – Aujourd’hui = Multiplication des outils et montée en puissance de l’approche “Best of Breed”

La multiplication des outils MarTech / Data Tech

Au cours de la dernière décennie, le nombre d’outils MarTech & DataTech a augmenté de plus de 6 000 % ! On assiste en parallèle de ce développement à une diversification importante du marché des technologies CRM & Marketing. Il y a désormais près de 10 000 solutions stables sur le marché, chacune proposant ses spécificités. Le site Chief Martec présente une étude approfondie de l’évolution de ces outils depuis les années 2010.

Une nouvelle approche du SI Client

Grâce à cette multiplication des services, l’approche moderne consiste à présent à construire son SI Client à partir de briques outils modulaires et spécialisées sur un type de relation ou de support d’interaction. On peut ainsi citer :

• Les CRM Marketing, aussi appelés plateformes de “Marketing Automation” pour gérer la relation clients digital : campagnes marketing, scénarios relationnels sur les points de contact digitaux.
• Le CRM Commercial pour gérer la relation clients offline, surtout utilisé en B2B. Le CRM Commercial permet d’historiser les échanges avec les prospects et les clients, de centraliser toutes les infos sur les clients dans des fiches clients.
• Les logiciels de Helpdesk qui sont utilisés par le service client, par les conseillers, et qui permettent de gérer les tickets clients, les demandes et réclamations…

Il existe de nombreux autres cas d’usages tels que les plateformes publicitaires, des logiciels e-commerce, des plateformes de gestion des réseaux sociaux, etc.

Les nouveaux défis technologiques

L’organisation des SI clients autour d’une multiplicité d’outils a fait apparaitre de nouveaux défis technologiques :

• Une dissémination de l’information : les données ont tendance à être éparpillées à travers les différents outils et bases de données de l’entreprise. Il n’y a plus de vision globale ni de lieu de centralisation des données.
• Un challenge : l’unification des données clients. Ce sujet est de plus en plus prégnant dans les structures SI, et représente la clef d’une exploitation efficace des données clients.

2010 – 2015 : Le CRM comme base clients principale

Durant la première moitié des années 2010, la tendance était d’utiliser le logiciel CRM comme base de données clients principale. Le CRM s’est ainsi imposé comme plateforme pivot du SI Client. Pour autant, utiliser un même outil en tant que base de données et logiciel d’activation ne fait plus nécessairement sens aujourd’hui et peut même complexifier le SI clients.

Description du SI Client CRM-centric

Les différentes sources de données (e-commerce, ERP, Google Analytics, magasins, etc.) viennent alimenter le logiciel CRM via un outil “ETL” (Extract – Transform – Load) qui permet de gérer les flux et d’intégrer les données au bon format. Ce processus permet de centraliser les données clients dans le CRM. Elles sont ensuite exportées vers les outils d’activation (emailing, marketing automation…) par APIs ou via des connecteurs natifs développés par les éditeurs.

En parallèle, les sources de données clients sont également chargées, toujours via un ETL, dans un data warehouse, un entrepôt de données qui permet d’organiser les données dans des tables. Le data warehouse n’a alors qu’une fonction : il sert à faire de la Business Intelligence, à créer des reportings grâce à des outils directement connectés au data warehouse.

Les limites de l’approche CRM-centric

Alors que l’utilisation des CRM comme bases de données est encore très présente dans les entreprises, de nombreuses limites à cette pratique apparaissent. Nous avons traité ce sujet de façon exhaustive dans notre article CRM vs CDP. En résumé, voici les principales limites de cette approche :

• Les CRM imposent un modèle de données rigide.
• Le CRM gère mal les données comportementales web et ne peut donc pas raisonnablement être utilisé comme référentiel client.
• La réconciliation multi-sources est complexe, voire impossible, ce qui exige souvent de dupliquer des données.
• Les fonctionnalités de normalisation et de nettoyage des données sont rares et peu efficaces.
• Il n’est pas possible de créer des champs calculés et des scorings dans un logiciel CRM.
• Il n’est pas possible d’utiliser la BDD clients du CRM pour créer des reportings et faire de la BI.

Ces deux derniers points conduisent à une gestion complexe de la data : il existe désormais 2 sources de vérité, 2 bases de données clients qui ne sont pas gérées par les mêmes équipes :

• Le CRM qui sert pour l’activation (utilisé par le marketing, les commerciaux, le service client).
• Le Data Warehouse qui sert à faire de la Data Analysis (utilisé par l’équipe IT / data).

À partir de 2015 – La montée en régime des Customer Data Platforms

C’est en 2015 qu’apparait une nouvelle famille d’outils : les Customer Data Platforms (CDP). Il s’agit de plateformes qui permettent d’ingérer facilement toutes les données (online et offline) de l’entreprise et de les unifier afin de créer des agrégats que l’on peut ensuite synchroniser dans les outils d’activation (marketing – ventes – service client – publicité). Entre 2015 et 2020, la CDP apparaît comme la solution miracle pour unifier toutes les données clients.

Description du SI Client CDP-centric

Les CDP sont des logiciels Saas prêts à l’emploi et à être intégré à votre dispositif data marketing actuel. Ils reposent sur des briques fonctionnelles pré-construites qui facilitent le déploiement et permettent une prise en main rapide par les équipes métiers. Les CDP offrent ainsi une réponse à la problématique de la réconciliation des données clients. En clair, il s’agit d’une vue d’ensemble, qui relie toutes les informations relatives à un client donné. Cette vision à 360° de vos clients vous permet de contrôler la pression marketing et vos échanges.

Vos données clients sont donc centralisées, normalisées, enrichies et ce, continuellement. En synchronisant les données évoquées en temps réel (ou presque), une CDP vous permet d’accéder à une vision exhaustive et à jour de vos clients. Une Customer Data Platform ne se contente pas d’ingérer des données, mais les restructure, ajoute des champs calculés tels que des tendances ou des modèles de scoring, puis les rend exploitables par vos autres outils et systèmes à travers des segments ou des agrégats.

Les limites de l’approche CDP-centric

Les CDP ont été un temps la promesse d’une révolution dans le SI clients. Cependant, des limites à cette approche ont très rapidement fait leur apparition. Nous détaillons les avantages et inconvénients des CPD dans cet article. Voici les principales limites que nous trouvons aux CDP.

• Tout d’abord, il apparait clairement que les Customer Data Platforms ne sont pas des plateformes mais en réalité des suites de logiciels qui consitituent un environnement rigide.
• Les CDP ne sont pas des sources de vérité unique, mais un point de convergence de différentes sources. Cela peut conduire à des contradictions lors de requêtes, comme l’apparition de multiples points de contact pour un client.
• La promesse de développer un software qui s’intègre dans la stack data et qui s’utilise sans avoir besoin de faire recours aux fonctions IT de l’entreprise n’a pas pu être tenue et constitue finalement un challenge supplémentaire pour les équipes marketings.
• Les CDP ne sont pas des outils flexibles. Ils imposent leurs modèles de données et ne laissent que peu de marges de manœuvre dans la personnalisation de la plateforme.
• Les CDP sont des solutions coûteuses.

Ces limites font qu’il est aujourd’hui bien plus pertinent d’adopter une approche se concentrant sur les Data Warehouse.

Pourquoi le SI client moderne doit être “Data Warehouse centric”

Description du SI Client Data Warehouse-centric

Historiquement, le data warehouse est une base de données qui regroupe les informations nécessaires aux analyses. Ces solutions devaient pouvoir supporter des requêtes ponctuelles, mais volumineuses, avec un rythme de mise à jour modéré. Désormais, les data warehouses modernes peuvent supporter tout type de requêtes, en quasi-temps réel, à un prix beaucoup plus compétitif et sans effort de maintenance. C’est d’ailleurs parce que la datawarehouse moderne a pris une telle importance qu’Octolis a centré son offre autour de ce sujet. Octolis permet ainsi d’utiliser les données du data warehouse pour les cas d’usage opérationnels et de créer à partir de là une vision client 360.

La nouveauté majeure concernant les datawarehouse est l’irruption des data warehouse cloud sur le marché depuis les années 2020. Cette nouvelle génération de datawarehouses cloud dispose de 3 avantages majeurs :

• Rapidité / puissance : Les serveurs mis à disposition donnent accès à une puissance de calcul phénoménale.
• Prix : la facturation se fait à l’usage et le coût de stockage a été significativement réduit.
• Accessibilité : la mise en place et la maintenance sont beaucoup plus simples.

L’approche Data Warehouse centric décrit l’architecture du SI Client moderne

Adopter une approche data warehouse centric permet de solutionner la plupart des problèmes et limites rencontrées par les approches du passé. C’est pour cette raison qu’elle s’impose, aussi bien auprès des entreprises mid-market que des grands groupes, dans le Retail et dans bien d’autres secteurs.

Ce n’est pas un hasard d’ailleurs si certaines CDP ont fait évoluer leur offre pour permettre à l’utilisateur d’utiliser son Data Warehouse comme base de données principale et indépendante connectée à la CDP en streaming. C’est l’approche sur laquelle nous avons basé Octolis.

L’expérience nous a appris qu’il n’était pas possible de fidéliser durablement ses clients sans mettre en place un dispositif CRM solide et structuré. S’il y a de la place pour l’imagination, il n’y en a pas pour l’improvisation ! Trop de projets CRM échouent par manque de cadrage et par défaut de pilotage.

Nous allons vous présenter dans cet article les principales étapes à suivre pour bâtir un dispositif CRM performant et évolutif : définition des objectifs CRM, cartographie des parcours clients, construction du plan marketing relationnel, définition des process internes, plan de collecte des données, etc.

Les prérequis pour construire un dispositif CRM sur des bases solides

Formuler les objectifs du dispositif CRM

Il est tout d’abord nécessaire que vous définissiez les objectifs de votre démarche. Quelle est la raison vous poussant à procéder au déploiement d’un CRM au sein de votre structure ? Vous devez définir des objectifs précis et ne pas vous réduire à l’outil en lui-même.  L’idée est de pouvoir garder une certaine prise de recul par rapport à un moyen (votre CRM), qui doit être au service de votre activité. De ce fait, bien définir vos objectifs permet de placer votre CRM au cœur de la stratégie générale que vous souhaitez donner à votre organisation.

Voici quelques exemples typiques d’objectifs CRM :

• Améliorer votre productivité
• Automatiser votre Marketing Client
• Harmoniser votre expérience Clients
• Améliorer la satisfaction ou le suivi commercial de vos clients

A vous de définir les vôtres !

Il peut être utile de procéder à un listage et un classement des objectifs de votre organisation, afin de pouvoir être en mesure de les prioriser lors de la mise en pratique.

Une fois vos objectifs établis, il convient de s’attarder à analyser l’état de votre parcours client.

Cartographier le parcours des clients existants & cibles

La cartographie des parcours clients consiste à recenser l’ensemble des points de contact entre votre entreprise et vos clients, à toutes les étapes et sur tous les canaux.

Ce travail permet d’obtenir une vue globale sur beaucoup de points d’interaction entre votre entreprise et vos clients, et d’identifier les moments de tension et les moments de dialogue et d’écoute.

La construction de cette cartographie suppose une bonne compréhension des étapes du parcours clients, des points de contact ainsi que des moments clés de la relation , que l’on peut appeler « moments de vérité ».

Ci-dessus un exemple d’extrait de parcours clients, où vous pouvez notamment observer que les étapes et phases de ce parcours sont disposées en colonnes, lorsque les canaux sont eux formés en ligne. C’est une des méthodes classiques pour représenter ses parcours clients. L’intersection d’une étape et d’un canal correspond à un point de contact. Cette représentation sous forme de matrice va vous permettre d’identifier tous vos points de contact. Voici un autre mode de représentation des parcours clients :

Cette méthode des parcours clients vous est donc utile pour identifier vos points de contact existants, mais également imaginer les points de contacts cibles que vous aimeriez voir apparaître, qui ne sont pas présents dans votre analyse. Avec le parcours clients, il va vous être possible d’identifier les manquements et ainsi d’imaginer de nouvelles dispositions afin de conquérir les clients cibles.

Cette cartographie peut se produire en interne ou via un prestataire externe (qui se basera sur vos informations : documentation, accès outils, interviews…) ou bien encore, être un mix entre l’interne et l’externe (par exemple sous forme d’ateliers combinant vos acteurs clés comme vos équipes Marketing, votre DSI, votre Service Clients etc. et votre partenaire).

Enfin, il n’existe bien souvent pas seulement un mais plusieurs parcours clients. Une enseigne de retail, par exemple, en possède au moins deux grands : un parcours magasin et un parcours digital, et chacun peut faire l’objet d’une cartographie distincte. Il est cependant recommandé de prioriser 2 ou 3 parcours maximum pour chaque organisation, au risque de se perdre dans les analyses et objectifs.

Une fois vos objectifs établis et votre cartographie des parcours clients effectuée, cette dernière va pouvoir servir de base et de fondement solide à l’ensemble du travail de construction de votre plan marketing relationnel.

Construire le plan relationnel (programmes, campagnes & scénarios)

Un plan de marketing relationnel est, à l’instar d’un plan de communication, un outil qui va vous permettre de définir et détailler la stratégie marketing de votre organisation. Il est lui-même construit à l’aide de différents éléments et outils. Son objectif est de structurer et d’apporter de la cohérence à la stratégie de votre structure. Il va en effet pouvoir vous permettre de poser vos idées, afin de mieux les organiser et de pouvoir en déduire une vision globale, avec un calendrier donné.

Un plan de marketing relationnel se construit au regard de l’environnement de votre entreprise et de vos clients. En d’autres termes, il vous faut donc identifier une série d’objectifs, avec des outils et un calendrier concordant, afin de pouvoir déployer des actions qui seront à la fois efficaces et rentables. Cette communication va vous demander de la réflexion et une très bonne connaissance des enjeux et autres tenants et aboutissants liés à votre activité.

Le plan relationnel comprend plusieurs composantes que sont :

Les programmes relationnels

Nous pouvons définir le plan relationnel comme un plan d’actions, dont le but va être de décliner et qualifier différents types d’actions qui pourront être exécutées, dans le but d’atteindre les objectifs CRM fixés au sein de votre entreprise.

Il est possible de répertorier ces actions en deux catégories :

• Les scénarios relationnels comprennent des scénarios de longue durée, et se déclenchent en fonction de l’activité et du comportement de vos clients (par exemple la réponse à un formulaire) ou d’un événement particulier (anniversaire de votre client  par exemple).
• Les campagnes marketing sont elles ponctuelles (par exemples les soldes ou la Saint Valentin). Le canal des mails est évidemment historiquement privilégié, mais d’autres canaux peuvent et doivent également être mobilisés, comme les sms, les notifications push ou encore les réseaux sociaux.

L’ensemble des ces actions sont organisées dans ce que l’on appelle des « programmes relationnels » ou « programmes marketing ». Ceux-ci vont vous permettre d’organiser de manière logique vos actions.

Un plan relationnel peut notamment contenir un programme d’activation, de bienvenue, de parrainage, de réactivation ou encore de satisfaction client.

Un programme est caractérisé par :

• Un objectif principal. Par exemple, le programme de réactivation aura pour objectif la réactivation de vos clients inactifs. Chaque objectif doit être mesurable par un KPI (exemple : le nombre de clients réactivés ou le chiffre d’affaires généré après 30 jours de mise en place d’actions de réactivation). D’autres objectifs secondaires sont également possibles.
• Une cible ou un moment clé dans le parcours clients (exemple : la phase d’activation).
• L’ensemble des actions relationnelles pour atteindre l’objectif du programme (scénarios et campagnes).

Les axes de communication

Les axes de communication, c’est le style que vous allez utiliser pour dialoguer avec vos clients.

Les axes de communication vont donner le ton aux campagnes promotionnelles et c’est autour d’eux que les outils de communication, les messages, l’affichage, les stratégies, les supports médiatiques et les activités seront développés.

Afin de faire un bon choix, il vous faut identifier votre public cible. Le ton d’une campagne ne sera pas le même si vous souhaitez par exemple atteindre des adolescents ou des personnes âgées, ces deux clientèles ayant un profil psychologique totalement différent. Par exemple, pour des personnes âgées, l’axe de communication pourrait porter sur la sécurité.. Cependant, il serait intéressant de miser davantage sur l’audace pour des jeunes. Bien qu’il soit possible de rejoindre plusieurs clientèles à la fois, il est plus compliqué de viser un champ moins spécifique de prospects.

L’axe de communication établit devra être plus réfléchi, en restant fidèle à son identité tout en gardant une certaine cohérence.

Les scénarios de marketing automation

Un scénario relationnel peut se définir comme un ensemble d’actions se déclenchant de manière automatisée, selon différents déclencheurs (triggers). Il doit contenir :

• Un objectif  (lié à l’objectif du programme dans lequel le scénario s’inscrit). Exemple : augmenter le taux de complétion profil, lié à l’objectif du programme d’augmentation du taux de qualification des prospects.
• Un point de départ (élément déclencheur du scénario). Il en existe deux :
  • Ceux associés au comportement de votre client (exemple : inscription à un service en ligne.)
  • Ceux associés à un événement pour votre client. (exemple : son anniversaire).
• Une mécanique, pouvant ressembler à un arbre décisionnel, avec des chemins différents selon les choix du client (exemple : tel type de mail si abandon de panier, tel type de mail si confirmation de panier).

L’ensemble de ces scénarios doit faire l’objet d’une cartographie.

Le planning des campagnes

Comme nous l’avons déjà défini, les campagnes sont des actions marketing ponctuelles pouvant être déterminé :

• Par un événement classique du calendrier : la Saint-Valentin, Noël, le Nouvel an, les Soldes, Halloween, le Black Friday etc.
• Par un événement spécifique à l’activité de votre entreprise : un nouveau produit ou une nouvelle offre par exemple.

Plusieurs canaux peuvent être utilisés, comme les e-mail ou les SMS notamment. Vos campagnes peuvent être déclinées par cible, par marque ou encore par segment client, et également en fonction d’une localisation géographique ou d’une échelle (locale ou nationale notamment).

Une fois les grandes lignes de la construction de votre plan marketing relationnel abordées, il est important que vous vous attardiez sur la réflexion touchant à l’ensemble des process de ce plan, afin que son exécution opérationnelle devienne la plus fluide et efficace possible.

Mettre en place des process internes clairs

Définir les conventions internes (nommage, etc.)

Le plan marketing relationnel doit contenir et définir l’ensemble des conventions utilisées par l’entreprise.

• Le vocabulaire utilisé (exemple : la définition de « client »)
• Les règles de segmentation (exemple : une définition claire des segments que l’on souhaite cibler)
• Les règles de gestion des option (exemple : A quelle fréquence collecter des opinions clients)
• Les règles de gestion de la pression marketing
• Les expéditeurs ou les adresses IP utilisés selon les types de communication

Définir les process RGPD

Le règlement général sur la Protection des Données est rentré en application le 25 mai 2018. Il a pour but d’imposer des règles en ce qui concerne le traitement de données personnelles, afin de redonner le pouvoir au consommateur en responsabilisant les entreprises. Les données clients étant des données personnelles, les actions marketing doivent s’y conformer. Il faut donc définir des règles d’utilisation afin d’encadrer leur utilisation. Par exemple, la mise en place de garanties solides en matière de sécurité et de confidentialité des données avec les sous-traitants est nécessaire.

Définir des process de création des campagnes

Vos process et traitements doivent être organisés et documentés.

L’idée principale est de répartir les rôles. Il s’agit principalement d’assigner vos tâches à des personnes ou équipes précises, de définir le timing de prise de décisions et de mise en place des actions, et également de définir les règles de création générales ( comme les templates ). Il est nécessaire de bien encadrer les process de création et de gestion afin que l’animation et le pilotage de votre Plan Relationnel se déroule de manière fluide et organisée.

Plus concrètement, vos process doivent notamment reposer sur une définition claire de vos règles métiers, ainsi que de vos process de création des campagnes, comme de vos axes de communication (ton des messages…). Vous pouvez également anticiper la liste de vos adresses d’envoi, la typologie de vos templates, la nomenclature des paramètres de tracking (UTM) etc.

Définir des process de formalisation des scénarios

Vos scénarios doivent faire l’objet d’une formalisation. On trouve trois niveaux de formalisation différents :

• La cartographie visuelle des scénarios, permettant une vision globale de l’ensemble des scénarios déployés. Il va servir de référence pour la diffusion de l’information en interne entre vos différentes équipes, afin de garder une compréhension claire de l’ensemble du dispositif.
• Un document de spécification bien plus détaillé, avec des scénarios relationnels et des déclencheurs.
• Il est également possible d’ajouter une modélisation bien plus détaillée de chaque scénario, dont vous pouvez observer un exemple ci-dessous.

Il ne faut pas oublier que vos scénarios de Marketing Automation sont vivants, et destinés à évoluer au fil du temps, selon vos expériences et l’évolution de votre activité. Une revue et une mise à jour peut avoir lieu tous les 3 mois ou tous les 6 mois par exemple.

Mettre en place une gestion de la pression marketing

Gérer la pression marketing, c’est globalement l’art d’envoyer un message à vos contacts lorsque ceux-ci sont prêts à le recevoir. Certains contacts peuvent rester engagés lorsque vous leur envoyez 2 messages par semaine alors que pour d’autres, une surcharge de communication sera rédhibitoire pour maintenir une relation client. L’impact d’une gestion optimisée de votre pression marketing est donc très important pour votre activité.

La pression marketing observe une double dimension :

• Une dimension Objective. Il s’agit du volume de sollicitations marketing qui sont adressées à un contact sur une période donnée. Elle ne permet pas vraiment de connaître la perception de vos contacts vis-à-vis de vos sollicitations marketing car le constat peut avoir différentes sources.
• Une dimension Subjective. Il s’agit ici d’une perception subjective de vos contacts quant à la nature et au volume de sollicitations que vous leur adressez. C’est un ressenti psychologique bien plus complexe à appréhender que la dimension objective et qui ne dépend de surcroit pas entièrement de votre influence propre. Le niveau de pression marketing ressenti par vos contacts sera par exemple influencé par les sollicitations reçues d’autres marques que la vôtre.

Ainsi, un écart peut apparaitre. Une pression marketing peut par exemple être considérée comme « très » importante d’un point de vue objectif et « trop » importante du point de vue subjectif, faisant de la gestion de la pression marketing une opération complexe.

En définitive, la gestion de la pression marketing est donc fort complexe. Gérer efficacement la pression marketing consiste à trouver, pour chacun de vos contact, le bon dosage dans le volume de sollicitations auquel vous l’exposez. Pour atteindre cet objectif, votre approche doit être centrées sur vos données, que vous devez exploiter au mieux, afin d’en déduire les actions qui seront les plus utiles selon les profils et les réactions antérieures de vos prospects.

A sursolliciter sa base, il est fort possible de dégrader son actif client. Le phénomène général de fatigue marketing des consommateurs est réel, et il faut donc que vous réussissiez à trouver un équilibre, entre le volume d’envois et la capacité d’attention / de réceptivité de vos contacts.

Pour cela, 4 approches pourront vous aider à améliorer le calibrage de votre pression marketing.

• Limiter le nombre de messages reçus par segment
• Attribuer un poids par nature de communication
• Mettre en place un moteur de vos priorités (Une fonctionnalité offerte par des solutions avancées)
• Exploiter un centre de préférences pour réduire les désabonnements

Votre plan de marketing relationnel est à présent bien défini et organisé, vous pouvez donc passer à l’action concrète de collecte de vos données, qui vont vous permettre de mettre en route l’ensemble des actions que vous avez anticipées et organisées précédemment, dans le but d’atteindre vos objectifs initiaux.

Construire le plan de collecte

Il s’agit d’un document permettant d’identifier les données à collecter et de déployer des programmes afin de collecter ces données.

La donnée client est la base de l’amélioration de votre relation clients. Elle va vous permettre de personnaliser les moments de contact avec eux, le contenu de vos messages, ainsi que vos offres et vos choix de canaux. C’est elle qui va vous permettre de cibler les campagnes de marketing client afin de « faire tourner » vos scénarios de Marketing Automation. Sans données clients, votre plan de marketing client ne peut exister. Bien souvent, vous serez amené à exploiter des données que vous ne possédez pas au sein de votre entreprise initialement, et que vous devrez donc collecter auprès de vos clients.

Vous devrez donc, dans un premier temps, procéder à un inventaire des données qui sont à disposition au sein de votre entreprise, puis identifier vos données manquantes afin de mettre en place les actions que vous souhaitez lancer (programmes, scénarios…).

C’est ici tout l’intérêt de l’élaboration d’un plan de collecte, qui va pouvoir :

• Définir les données clients que votre entreprise doit collecter afin de faire vivre ses programmes relationnels et marketing. (Il pourra s’agir de données socio-démographiques, transactionnelles, comportementales…)
• Définir les mécaniques de collecte de vos données cibles. Il sera notamment utile d’identifier quels points de contact pourront être transformés en points de collecte d’informations sur votre client, mais également quels scenarios anticiper etc.).

Une fois le dispositif de collecte mis en place, le gros de votre organisation est fait. Il reste cependant une étape cruciale : celle du suivi et de la mesure de la performance de l’ensemble des décisions que vous venez de prendre, afin de mesurer leur efficacité et de pouvoir être en mesure d’apporter des modifications adéquates au besoin.

Mettre en place le Dispositif de pilotage

Construire un dispositif de pilotage cohérent est nécessaire, afin de développer des reportings adaptés à vos différents utilisateurs, visant à mesurer au mieux l’impact de vos actions CRM sur l’ensemble de vos clients (leur satisfaction, leur rétention, leur fréquence d’achat etc.) ainsi que sur votre entreprise (notamment vos KPIs financiers).

Sur ce sujet, nous vous recommandons la lecture de notre article : [Interview croisée] – Comment piloter son dispositif CRM ?« . Nous avons interrogé 4 experts qui nous ont partagé leurs bonnes pratiques pour piloter au mieux la performance de ses actions CRM. Vous y découvrirez différentes approches permettant de mesurer les résultats de votre dispositif CRM. Voici un petit extrait de l’échange que nous avons eu avec l’un de ces 4 experts, Grégoire Mialet, CEO et cofondateur de C-ways.

Redisons qu’il s’agit d’un sujet vraiment central. On ne peut améliorer que ce que l’on mesure…Découvrez également notre guide complet sur l’art d’analyser la performance CRM.

Conclusion : l’enjeu de l’unification des données clients

Il faut bien prendre conscience que les données clients sont le carburant de votre dispositif CRM. Elles ont tendance, aujourd’hui encore, à être éparpillées dans le système d’information des entreprises. C’est problématique, car cela complique leur accès et leur exploitation. Plus vos données seront organisées et centralisées, plus facilement vous pourrez les exploiter pour faire vivre votre plan relationnel.

C’est pour cette raison qu’un projet CRM ambitieux doit traiter l’enjeu de l’unification des données clients. Il existe aujourd’hui des plateformes no code permettant de gérer la consolidation, la déduplication, l’unification et la préparation des données – à l’instar d’Octolis.

Notre plateforme a été conçue pour gérer de manière simple et efficace toute la chaîne de traitement des données : unification – préparation – orchestration omnicanale. Octolis a été conçu pour vous permettre d’exploiter le plein potentiel de vos données clients. N’hésitez pas à entrer en contact avec notre équipe pour en savoir plus :).

Le budget marketing en ecommerce représente en moyenne 10% à 15% des revenus de l’entreprise. Cela varie bien sûr suivant le secteur d’activité et le stade de développement de l’entreprise, c’est un ordre de grandeur. Comment répartir et utiliser efficacement ce budget ? C’est ce que nous allons voir. Nous avons un petit cadeau pour vous : un modèle Excel gratuit pour construire votre budget marketing ecommerce 🙂

Télécharger notre modèle Excel pour construire votre budget marketing ecommerce

Cette ressource va vous aider à construire vos hypothèses, à élaborer votre budget prévisionnel et à comparer ce dernier au budget constaté. Nous vous expliquons ici comment en faire un bon usage. Nous allons aussi vous partager les 4 règles d’or à suivre pour construire son budget marketing ecommerce.

1/ Avoir une bonne connaissance des canaux marketing utilisés en ecommerce. Ceux-ci sont les vecteurs de votre stratégie marketing et tout l’art est de trouver le bon mix-canal (autrement dit, l’art d’investir son budget sur les bons canaux).

2/ Connaître les performances marketing moyennes en ecommerce, que ce soit en acquisition ou en rétention. Indispensable pour vous situer et identifier les axes de travail.

3/ Prendre le temps d’analyser la stratégie de vos concurrents. C’est bien souvent en copiant/adaptant les bonnes pratiques appliquées par ses concurrents que l’on réussit. Il existe des tas d’outils pour espionner la stratégie marketing, SEO, publicitaire, social media de vos concurrents.

4/ Ne jamais se reposer sur ses lauriers, mais adopter, au contraire, une attitude de « test & learn ». Votre budget marketing peut toujours être optimisé, ajusté.

Avant tout chose, voici quelques ordres de grandeur pour un budget marketing ecommerce classique

Part des revenus allouée au budget marketing

La part allouée au budget marketing représente en moyenne 10% du revenu des entreprises. Dans le monde du ecommerce, le marketing peut facilement représenter 15% des revenus.

Répartition moyenne du budget marketing en ecommerce

Voici un tableau présentant la ventilation classique d’un budget marketing en ecommerce, pour un budget d’1 million d’euros.

La ventilation de ce budget varie en fonction de nombreux éléments :

• Tout d’abord, la phase de vie de l’entreprise. Il apparaît logique qu’au lancement d’une activité d’e-commerce, une grande part des investissements soit consacrée à l’acquisition. Progressivement, au fur et à mesure de la croissance de l’entreprise, les investissements deviennent de plus en plus importants dans le marketing relationnel et plus généralement la fidélisation de vos clients (avec notamment la mise en place de scénarios, etc.).
• Les caractéristiques du secteur. Le mix acquisition – fidélisation varie d’un secteur à l’autre. Globalement, on investit plus en fidélisation (vs l’acquisition) dans les secteurs à rétention forte. Nous pouvons prendre comme exemple le secteur des cosmétiques, où l’on peut noter une fréquence d’achat élevée et ainsi plus d’investissement sur la partie rétention, afin de continuellement stimuler cette fréquence d’achat et d’optimiser la lifetime value. Pour d’autres secteurs au contraire, comme ceux du luxe, le panier moyen est bien plus élevé, et les achats logiquement plus espacés. Les entreprises concernées ont donc tout intérêt à orienter leur budget vers l’acquisition de nouveaux clients, plutôt que vers la fidélisation.

Un modèle gratuit pour définir et monitorer votre budget marketing ecommerce

Cette ressource peut vous aider à définir et piloter le budget de votre équipe marketing. Elle vous permet de définir un budget prévisionnel détaillé sur la base d’hypothèses personnalisées et de piloter ensuite votre budget en comparant le budget prévisionnel au budget constaté/réel.

Pour le prévisionnel, un onglet « hypothèses » va vous permettre de définir un budget annuel que vous souhaitez allouer à la plupart de vos postes de dépense. Vous pouvez également définir des zones de répartition de ces dépenses, en créant des onglets « zones » ou « filiales ».

En ce qui concerne votre budget réel, l’onglet «  »Budget constaté » vous permet de saisir chaque mois les montants réellement dépensés, et d’ainsi comparer votre  budget prévisionnel avec les sommes vraiment dépensées.

Enfin, pour vous permettre d’ajuster votre prévisionnel en cours d’année, en fonction des évolutions stratégiques et opérationnelles de votre structure, nous calculons une colonne « Réel annualisé » sur la base des premiers mois de dépenses réelles. Il s’agit du budget que vous devrez prévoir si les dépenses réelles des prochains mois suivent les résultats des premiers mois.

Télécharger notre modèle Excel pour construire votre budget marketing ecommerce

L’intérêt de cet outil est qu’il va vous permettre de pouvoir observer et de prendre du recul sur vos dépenses, sur des périodes de temps longues (au fil de mois), de manière claire et visuelle. De cette vision globale, vous serez alors à-même de tirer une analyse vous permettant d’améliorer vos prévisions et votre exécution concernant vos dépenses marketing, via la comparaison entre vos prévisions et les dépenses effectivement réalisées.

De plus, l’ajustement automatiquement calculé par notre outil, à travers le « réel annualisé » vous permet de gagner un temps précieux et d’anticiper au mieux vos futures dépenses afin de vous concentrer sur la mise en application et les modifications concrètes à apporter au sein de votre entreprise pour atteindre vos objectifs (initiaux ou revus).

En plus de cet outil gratuit que nous vous mettons à disposition, il est également essentiel que vous puissiez vous pencher sur la découverte et la prise en main des principaux canaux de marketing en ecommerce.

Règle d’or 1 – Connaître les principaux canaux marketing en ecommerce

L’art de construire un budget marketing ecommerce consiste en partie à définir le bon mix-canal, c’est-à-dire à bien répartir vos efforts sur les différents canaux à votre disposition. Cela, évidemment, suppose d’avoir une bonne overview des canaux existants et utilisés en ecommerce.

Voici une liste (non exhaustive) des principaux canaux et media marketing en ecommerce :

1. Le trafic organique et payant. Le SEO (Search Engine Optimization) consiste à améliorer les résultats de recherche organiques de votre site web en optimisant les méta-titres, les descriptions, les balises H1, etc. Le SEM (Search Engine Marketing), quant à lui, consiste à acheter des annonces publicitaires pour que votre site apparaisse en première page des résultats de recherche pour des termes spécifiques.
2. Les réseaux sociaux. Les réseaux sociaux tels que Facebook, Instagram, Twitter, etc. permettent aux marques de promouvoir leurs produits auprès d’un public ciblé, en utilisant des annonces publicitaires ciblées et en créant du contenu engageant.
3. L’e-mail marketing. Il s’agit d’un moyen efficace pour communiquer avec vos clients existants et les inciter à effectuer des achats. Les marques peuvent utiliser des e-mails pour partager des offres exclusives, des promotions et des nouveaux produits avec leur liste de diffusion.
4. Le marketing d’affiliation. C’est un partenariat entre une marque et un site web ou un blogueur, qui promeut les produits de la marque en échange d’une commission su vos ventes.
5. L’inbound marketing. Il s’agit de créer et de partager du contenu informatif et intéressant sur le site web, les réseaux sociaux et les blogs, pour attirer les visiteurs et les inciter à acheter vos produits.
6. La vidéo. L’idée est de promouvoir vos produits via des vidéos sur les réseaux sociaux, les plateformes de partage de vidéos, les sites web et les blogs. Les vidéos peuvent être utilisées pour montrer vos produits en utilisation, pour donner des conseils d’utilisation, etc.
7. Les influenceurs. L’objectif est d’utiliser des personnalités populaires ou des experts dans un domaine pour promouvoir vos produits auprès de leur public. Les influenceurs ont généralement une grande communauté de followers sur les réseaux sociaux.
8. Le retargeting. Le but est le suivant : cibler les visiteurs qui ont déjà visité votre site web avec des annonces publicitaires, pour les inciter à revenir et à effectuer un achat. Il utilise les données de navigation des utilisateurs pour afficher des bannières publicitaires personnalisées sur les sites web visités par ces utilisateurs.

Le choix des canaux est bien évidemment dépendant des objectifs marketing de votre entreprise. Avant de commencer à répartir votre budget, il est important de définir des objectifs précis. Que voulez-vous accomplir avec votre budget marketing? Voulez-vous augmenter les ventes, améliorer la notoriété de votre marque ou fidéliser vos clients existants? Une fois que vous avez défini vos objectifs, vous pouvez commencer à planifier comment les atteindre.

Gartner a mené une étude intéressante qui permet de connaître l’allocation classique du budget marketing sur les différents canaux online :

La distribution du budget sur les canaux offline :

Règle d’or 2 – Connaître les performances moyennes en ecommerce

Il existe un grand nombre d’études et de statistiques au sujet des performances moyennes en ecommerce. Nous vous recommandons notamment cet article qui est une sorte d’état de l’art sur le sujet. Toutes les dimensions sont passées en revue : acquisition, engagement on site, conversion, marges, rétention…

Connaître les performances moyennes va vous aider à prendre du recul sur vos propres performances et à détecter les zones d’amélioration. Par exemple, si vous avez un taux de conversion de 0,5% alors que le taux moyen dans votre secteur d’activité est de 2%, il y a sans doute des choses à faire pour améliorer vos performances.

Règle d’or 3 – Analyser les stratégies marketing de vos concurrents

Il est très intéressant de prendre le temps d’analyser ce que font vos concurrents, par exemple les ecommerçants situés dans le même secteur d’activité ou dans des secteurs proches, ou avec qui vous partagez des points de communs.

Il existe beaucoup d’outils qui peuvent vous permettre d’espionner la stratégie de vos concurrents. Voici une liste non exhaustive de ceux qu’il pourrait être particulièrement intéressant d’utiliser :

Les outils pour analyser le trafic web et la stratégie SEO de vos concurrents

Le traffic web est probablement l’un des premiers aspects que vous allez chercher à analyser, car il est une source d’information très utile pour votre société (à visée comparative) mais de surcroit car ce ne sont pas des données faciles à obtenir.

La notion de traffic Web regroupe en effet de nombreux aspects différents, comme le nombre de visites par mois, mais également le nombre de visiteurs uniques par mois (le nombre de personnes différentes qui visitent le site), le profil de ces dits visiteurs et leur temps passé sur le site, ou encore les sources du traffic (proviennent-ils d’un moteur de recherche ou d’une publicité par exemple) etc.

Pour ce qui est de la stratégie SEO, son objectif est, rappelons-le, de générer plus de trafic en provenance des moteurs de recherche (en particulier de Google). L’idée avec cet axe d’analyse n’est donc pas de recueillir le volume et la nature du trafic web de la concurrence, mais plutôt de comprendre son mode d’obtention précis. Encore une fois, le but est d’obtenir une analyse comparative, entre vos propres stratégies et celles de sociétés évoluant dans le même milieu que vous, afin de trouver de potentielles nouvelles sources d’inspiration.

Pour ce faire, vous pouvez notamment axer votre recherche sur les aspects suivants de vos concurrents : les mots-clés sur lesquels ils se positionnent ainsi que leur backlinks. En effet, si vos concurrents se positionnent mieux que vous sur un mot-clé stratégique, il peut être intéressant de comprendre pourquoi.

De même, il est nécessaire de rester informé des nouveaux sites redirigeant vers ceux de vos concurrents, et d’ensuite approfondir le sujet afin de découvrir de quelle manière ils ont pu procéder pour en obtenir de nouveaux. Toute cette analyse vous permettra de développer au mieux votre propre SEO, en vous inspirant et en identifiant de potentielles nouvelles méthodes d’accroissement du traffic que vous pourrez à votre tour mettre en place.

La stratégie de publicité digitale de vos concurrents

En plus de votre stratégie SEO, il peut être intéressant pour vous d’analyser la stratégie publicitaire de vos concurrents, toujours dans un objectif d’amélioration personnelle.

Il pourra alors être intéressant pour vous de rechercher des informations comme le lieu de publicité de vos concurrents (quelles plateformes notamment), ou encore quel type d’annonce publicitaire ou de landing page affiche un meilleur taux de conversion que les autres.

La stratégie de vos concurrents sur les réseaux sociaux

Comme pour la stratégie publicitaire, une stratégie de réseaux sociaux est aujourd’hui nécessaire à toute entreprise voulant améliorer sa popularité. Il est donc nécessaire que vous puissiez être en mesure d’analyser la stratégie social media de vos concurrents, afin de rendre la vôtre meilleure une fois de plus.

Cela peut notamment passer par le fait d’identifier les réseaux sociaux sur lesquels vos concurrents sont présents, mais également d’analyser leurs publications (type, régularité, popularité), leur type d’abonnés et leur engagement etc.

La stratégie de contenus (blog / site web) de vos concurrents

Toujours en vue d’atteindre le même objectif, il est également primordial d’analyser la stratégie de contenus de vos concurrents, afin de rester au fait des tendances du marché et de qui fonctionne ou non (et, une fois de plus, de glaner de potentielles nouvelles idées). Il vous est alors possible d’effectuer cette recherche manuellement, en vous rendant directement sur les sites web et blogs de vos concurrents. Mais il vous sera également possible d’utiliser un agrégateur de contenus, afin d’être en mesure de pouvoir suivre de manière centralisée les publications des sites de l’ensemble de vos concurrents.

Une fois encore, vous pourrez vous intéresser à de multiples facteurs : le type de contenu (infographies, vidéos, guides pratiques, etc.), leur fréquence de publication, le trafic qu’elles génèrent (le nombre de vues), leur repartages sur les réseaux sociaux etc.

La couverture média de vos concurrents

Enfin, il est également intéressant de pouvoir suivre la couverture média de vos concurrents, et ainsi d’être informé à chaque fois qu’un site ou un blog mentionne leur nom. Cela peut vous permettre de rester au fait des évolutions du marché (lancement de nouveaux produits, une communication particulière, un nouveau design etc.).

L’outil Google Alert est certainement le plus simple à utiliser pour ce faire, en vous permettant d’être informé chaque fois que le nom d’une marque (le votre ou celui d’un concurrent) sera cité dans un contenu publié sur internet, avec la possible activation de notifications en temps réel.

Règle d’or 4 – Analyser et optimiser votre stratégie marketing en continu

Pour finir, il est primordial de garder en tête que l’analyse de votre stratégie marketing doit s’effectuer de manière continue, et non ponctuellement, afin de pouvoir en tirer le plus de bénéfices.

Dans cette approche continue, il convient néanmoins de ne pas vous perdre et de rester concentré sur les canaux les plus efficaces une fois les différents canaux analysés. Il est bien évidemment judicieux que vous puissiez allouer une plus grande partie de votre budget à un canal vous permettant d’atteindre les objectifs au cœur de votre stratégie.

Nous vous conseillons également d’utiliser des outils de suivi afin d’accroître vos résultats. Comme toujours, il est nécessaire que vous conserviez une prise de recul ainsi qu’un regard extérieur sur le déroulement de vos activités, pour être en capacité d’intervenir et de modifier votre process à tout moment. Des outils de suivi tels que Google Analytics pourront alors grandement vous aider dans le suivi des visiteurs de votre site web, en mesurant notamment le taux de conversion et en évaluant l’efficacité de vos efforts marketing.

Enfin, vous devrez penser à ajuster votre budget en fonction des résultats que vous observerez. Ainsi, les canaux se révélant moins efficaces que prévu verront alors leurs dépenses baisser, alors que celles-ci pourront augmenter pour les canaux montrant des résultats plus positifs.

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Pour les éditeurs de marketing automation, 2022 a été marquée par des acquisitions, recrutements d’exécutifs et décisions stratégiques en tout genre. Par exemple, l’acquisition de la plateforme Goodfazer par Splio, le rachat d’Actito par le groupe QTNM ou encore l’annonce d’Insider d’être une unicorn après avoir levé 121 millions.

Voici donc un baromètre de l’année 2022 qui résume les éléments marquants pour les éditeurs de marketing automation.

Concernant notre méthodologie, nous avons regroupé les éditeurs par catégorie, à savoir Ecosystème, intermédiaires et légers. Les solutions écosystèmes correspondant aux solutions lourdes fournissant une série d’outils à un prix élevé, les solutions intermédiaires faisant la même chose dans une moindre mesure et les solutions légères pour les entreprises fournissant des outils à utilités précises à petit coût.

Découvrez notre baromètre

Panorama des solutions type légère :

Les solutions qui apportent une utilité limitée avec un coût assez faible (moins de 15 K€ annuel).

Nom	Nb employés Déc. 2022	Croissance sur 2 ans (en %)	Nouvelles récentes
Sendinblue	646	0,31	A acquéri Metfox Yodel.io en 2022. Nouveaux COO et CTO
Activecampaign	883	0,13	En 2022, dépassé les 180 000 clients mondiaux, et a acquéri Active Campagin Postmark
Mailchimp	1595	0,19	Nouvelle campagne "Guess less, sell more". Acquéri chatitive en janvier 2021
GetResponse	457	0,11	En 2022, GetResponse a acquéri Recostream et devient une société par actions
CampaignMonitor	217	0,12	A lancé un intégration pour Salesforce. A acquéri en 2019 Liveclicker et Sailthru.
Klaviyo	1655	0,36	En 2022, a acquéri Napkin. Nouveau CFO et vice-président. Shopify investit 100 millions

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Sendinblue

Sendinblue est une entreprise de logiciels de marketing basée en France, fondée en 2007 par Armand Thiberge, son actuel CEO. Au cours des derniers mois, l’entreprise a été très active sur le marché des acquisitions, avec cinq achats réalisés en 2021 et 2022, pour un montant estimé à 47 millions d’euros. Cela inclut Metrilo, Chatra, PusOwl, Metfox et Yodel.io. Ces acquisitions ont renforcé la plateforme de Sendinblue en matière de données client, de chat en direct, de notifications push et d’analyse.

En 2020, l’entreprise a également effectué une levée de fonds de 140 millions d’euros pour accompagner sa croissance. Pour soutenir cette croissance, Sendinblue a également nommé de nouveaux profils stratégiques tels que Olivier Legrand en tant que Chief Operating Officer, Laure Rudelle Arnaud en tant que Chief People & Impact Officer et Yvan Saule en tant que Chief Technology Officer. En novembre 2022, Sendinblue a également lancé deux nouvelles fonctionnalités: Sendinblue Meetings pour l’hébergement et le partage de liens vidéo automatisés et Payment Processing pour l’automatisation des factures via Stripe et la personnalisation des annulations.

Activecampaign

ActiveCampaign est une entreprise de logiciel de marketing et de gestion de la relation client fondée il y a quelques années. Elle est devenue l’un des plus importants fournisseurs de CRM et de ventes et marketing automatisés avec plus de 180 000 clients dans le monde. Son siège se trouve aux États-Unis et elle opère dans plusieurs pays.

En mai 2022, ActiveCampaign a acquis ActiveCampaign postmark, une entreprise de courrier électronique transactionnel. En janvier 2020, ActiveCampaign a levé 100 millions de dollars et en avril 2021, une autre levée de fonds de 240 millions a été annoncée.

Jason VandeBoom est le CEO et fondateur d’ActiveCampaign. Pour poursuivre sur la lancée de l’entreprise, Sameer Kazi a été nommé président et Kelly O’Connell a été élevée au poste de vice-président senior de la stratégie produit.

En avril 2022, ActiveCampaign a annoncé une intégration étendue pour Slack, permettant aux utilisateurs de gérer leur campagne marketing directement depuis l’application de messagerie Slack. Cette intégration permettra d’accroître l’efficacité et la productivité des équipes en automatisant certaines tâches de marketing et en facilitant la communication entre les différents services de l’entreprise.

Mailchimp

Mailchimp est une entreprise de marketing par courriel fondée en 2021. Elle est devenue l’un des principaux fournisseurs de solutions de marketing automatisé avec une présence internationale. Elle a réalisé plusieurs acquisitions avec les dernières en date étant Chatitive en janvier 2021, et Bigteam en juin 2020.

Ben Chestnut est le CEO de Mailchimp depuis 2001. Sous sa gérance, l’entreprise a connu une croissance stable et a continué à étendre ses fonctionnalités. En Septembre 2022, Mailchimp a lancé sa nouvelle campagne de marque créative, « Guess less, sell more », qui utilise des visuels et des actifs ludiques et légèrement étranges pour montrer qu’il est facile pour les PME de « supprimer les conjectures » de leur stratégie marketing.

En 2022, Mailchimp a amélioré ses fonctionnalités pour les entreprises de commerce électronique, avec l’ajout de 5 nouveaux déclencheurs de commerce électronique, de sondages clients, et de modèles de parcours pour récupérer des clients perdus. Cette mise à jour vise à aider les entreprises à maximiser leur chiffre d’affaires en automatisant les campagnes de marketing.

GetResponse

GetResponse est une entreprise de marketing automation fondée en 1999. Pour ses actualités, en Décembre 2022, GetResponse a réalisé une acquisition en achetant Recostream une entreprise spécialisée dans les outils de tracking des campagnes de marketing. Simon Grabowski est le fondateur et CEO de GetResponse.

Egalement en 2022, GetResponse est devenue une société par actions, ce qui permet à l’entreprise de continuer à croître et de financer des développements futurs. Cette transformation en société anonyme élargit les possibilités d’investissement et permet à GetResponse de mettre en place un plan d’options d’achat d’actions pour les employés. Les actionnaires actuels de l’entreprise conservent leurs actions et peuvent continuer à soutenir l’entreprise. Ce changement de statut permet à l’entreprise de poursuivre sur sa lancée, en se concentrant sur le développement de nouvelles fonctionnalités et en renforçant sa position sur le marché.

Campaign Monitor

Campaign Monitor est une entreprise de marketing automation fondée il y a quelques années. Elle est devenue l’un des principaux fournisseurs de solutions de marketing automatisé avec une présence internationale. En janvier 2019, Campaign Monitor a réalisé une acquisition en achetant Liveclicker et Sailthru, sa cinquième et sixième acquisition respectivement. En avril 2014, elle a levé 250 millions d’euros à travers une série A. Wellford Dillard en est le CEO depuis 2017.

En Avril 2022, Monitor Campaign a redesigné sa plateforme pour accueillir les SMS en plus des emails. Cela permet aux utilisateurs de bénéficier d’une plateforme de marketing de bout en bout pour les campagnes de marketing multi-canal. En avril 2021, Monitor Campaign a annoncé une intégration pour Salesforce, les clients de Campaign Monitor peuvent désormais accéder à toutes leurs données Salesforce, créer des tableaux de bord et déclencher facilement des e-mails transactionnels en quelques minutes et sans jamais quitter la plateforme. Cette mise à jour vise à simplifier les processus de marketing et les données pour les entreprises utilisant les deux plateformes.

Klaviyo

Klaviyo est une entreprise de marketing automation qui a été fondée en 2012. Elle a réussi à lever près de 800 millions de dollars à travers 7 séries de financement, la dernière se terminant en mai 2021 pour 320 millions de dollars. Shopify, une entreprise d’e-commerce, a également investi 100 millions de dollars dans Klaviyo en août 2022.

En novembre 2022, Klaviyo a annoncé son acquisition de Napkin, une entreprise spécialisée dans l’analyse des données pour les entreprises e-commerce. Cette acquisition permettra à Klaviyo de renforcer ses capacités d’analyse de données pour améliorer les campagnes de marketing de ses clients. Andrew Bialecki est le CEO de Klaviyo depuis 2012. En 2022, Amanda Whalen a rejoint l’entreprise en tant que CFO et Kim Peretti en tant que Vice-président Senior de Global Customer Success and Support.

Panorama des solutions type intermédiaire :

Les solutions qui apportent une utilité semi-limitée avec plusieurs outils et un coût moyen (entre 20K€ et 50K€ annuel).

Nom	Nb employés Déc. 2022	Croissance sur 2 ans (en %)	Nouvelles récentes
Splio	201	0,03	En 2023, acquisition de Tinyclues et en 2022, acquisition de la plateforme Goodfazer.
Actito	258	0,03	En 2022, Actito rejoints le groupe QTNM.
Emarsys	843	0,08	En 2020, rachete Emarsys et Loyalsys. Nouvelle CEO en 2021
Braze	1601	0,43	Introduction en bourse est élévée à 520 millions de dollars. Nouveau CMO.
NP6	69	0,03	Est acquéri par ChapsVision en 2021.
Hubspot	8913	0,32	A acquéri The Hustle et nouveau CEO en 2021
Dialoginsight	59	0,26
Acoustic	591	0,06	En octobre 2022, Acoustic a recu du funding de Francisco Partners
Iterable	768	0,26	En 2022, expansion en Australie et NZ. Nouveau CEO depuis 2021
Customer.io	236	0,67	En 2022, a acquéri Parcel. Lancement nouveau canal de messagerie

Les news

Splio

Fondée en octobre 2016, l’entreprise Splio est un acteur majeur dans le domaine du digital marketing et du data management. Elle opère dans plusieurs pays et a réussi à se tailler une place de choix dans ce marché hautement compétitif.

Récemment, Splio et D-Aim ont annoncé leur fusion, donnant naissance au nouveau groupe Splio + D-aim. Cette acquisition s’inscrit dans la stratégie de croissance de l’entreprise qui a déjà réalisé des rachats pertinents tels que celui de la start-up spécialisée dans les Mobile Wallets, Gowento, en novembre 2018, et de la plateforme de parrainage client Goodfazer en mars 2022. Ces acquisitions ont permis à l’entreprise de renforcer sa position sur le marché et de proposer des solutions de plus en plus innovantes à ses clients.

Depuis 2014, l’entreprise est dirigée par Mireille Messine, qui a su mettre en place une vision stratégique ambitieuse et une équipe de direction solide. En mars 2019, Splio a nommé Antoine Parizot au poste de Directeur général France et en août 2018, Charles Wells au poste de Chief Marketing Officer. Ces nominations ont permis à l’entreprise de poursuivre sa croissance et de proposer des produits toujours plus performants à ses clients.

Actito (CM group)

Fondée en 2008 sous le nom de Citobi, Actito est une entreprise belge spécialisée dans la technologie de marketing automation. Elle opère dans plusieurs pays et a réussi à se tailler une place de choix dans ce marché hautement compétitif. Aussi en 2018, Citobi a acheté MediQuality, une entreprise de solutions de gestion de la qualité de la communication, pour renforcer ses capacités dans le domaine de la communication multicanale. Cependant, en septembre 2018, Citobi a revendu MediQuality pour se concentrer sur son projet Actito et investir dans la technologie de marketing automation.

En juin 2019, Actito a fait l’acquisition de SmartFocus, une entreprise britannique de marketing automation, pour renforcer son offre de produits et de services. Cette acquisition a permis à Actito de proposer une plateforme de marketing automation encore plus complète et innovante à ses clients. Les cofondateurs, Benoît De Nayer et Kenya Rose, ont su mettre en place une vision stratégique ambitieuse et une équipe de direction solide pour faire de Actito une entreprise leader dans son domaine. D’ailleurs en 2022, Actito rejoint le groupe QTNM, ce qui a permis à l’entreprise de se développer encore plus rapidement.

Emarsys

Emarsys est une entreprise de marketing automation fondée en 2000 et basée en Autriche. Elle est reconnue pour sa plateforme de marketing automatisé innovante et performante.

En 2015 et 2016, Emarsys a levé 55,3 millions d’euros de capital pour financer sa croissance. Cet investissement a permis à l’entreprise de poursuivre son développement et d’innover en proposant des fonctionnalités toujours plus performantes sur sa plateforme.

En novembre 2020, SAP Newsbyte a racheté Emarsys pour renforcer sa capacité à fournir une solution globale de marketing automation. Cette acquisition a permis à Emarsys de bénéficier de l’expérience et des ressources de SAP pour accélérer son développement. Un moi plutôt, Emarsys avait également fait l’acquisition de Loyalsys, une entreprise de marketing relationnel, pour améliorer ses capacités de fidélisation de la clientèle.

En octobre 2021, Emarsys a annoncé la nomination de Joanna Milliken en tant que nouvelle CEO. Elle remplace à cette fonction le CEO sortant qui était en place depuis de nombreuses années et qui a permis à Emarsys de devenir un acteur incontournable de la marketing automation. Sous la direction de Joanna Milliken, Emarsys poursuit son expansion et innove pour améliorer les performances de ses produits et réduire ses limitations.

Braze

Braze est une entreprise de marketing automation fondée en 2011 et basée à New York. Elle est reconnue pour sa plateforme de marketing automatisé complète et innovante qui permet aux entreprises de connecter, segmenter et personnaliser les communications avec leurs clients à travers différents canaux.

En novembre 2021, Braze a été introduit en bourse et valorisé à 520 millions de dollars, ce qui lui a permis de renforcer sa position sur le marché. Ce succès est en partie du à Bill Magnuson, le CEO, qui a su mettre en place une vision stratégique ambitieuse et une équipe de direction solide.

En juin 2022, Braze a nommé Astha Malik au poste de Chief Marketing Officer, elle a permis à l’entreprise de poursuivre sa croissance et de proposer des produits toujours plus performants à ses clients. Braze a également renforcé ses partenariats avec d’autres leaders du secteur, tels que Snowflake et WhatsApp, afin de proposer des solutions encore plus puissantes et complètes à ses clients.

Les revenus du troisième trimestre ont augmenté de 45,6% par rapport à l’année précédente pour atteindre 93,1 millions de dollars, ce qui indique une croissance solide de l’entreprise. En novembre 2022, Braze a annoncé l’ajout de nouvelles fonctionnalités comme l’amélioration des outils d’analyse et de rapport, de gestion de l’audience et de création de campagnes pour continuer à offrir des solutions de qualité à ses clients.

NP6

NP6 est une entreprise de marketing automation fondée en France et qui opère dans de nombreux pays à travers le monde.

En janvier 2021, ChapsVision a acquis NP6 pour renforcer sa capacité à fournir des solutions de marketing automation innovantes et performantes à ses clients. Cette acquisition a permis à NP6 de bénéficier de l’expérience et des ressources de ChapsVision pour accélérer son développement. En Juillet 2016, NP6 avait fait l’acquisition de Ezakus, une entreprise de marketing relationnel, pour améliorer ses capacités de fidélisation de la clientèle.

A propos de son staffing, depuis 2019, NP6 est dirigé par Olivier Dellenbach qui a su mettre en place une vision stratégique ambitieuse pour NP6. NP6 continue d’innover en proposant des fonctionnalités toujours plus performantes sur sa plateforme pour répondre aux besoins de ses clients. L’acquisition récente par ChapsVision lui a permis de consolider sa position sur le marché.

Hubspot

Créée en 2006 par Brian Halligan et Dharmesh Shah, Hubspot est une entreprise de logiciel de marketing, de vente et de service basée aux États-Unis. Depuis sa création, Hubspot a connu une croissance rapide et est une entreprise en plein essor. Au cours des dernières années, Hubspot a multiplié les acquisitions, notamment en février 2021 avec l’acquisition de The Hustle, une entreprise spécialisée dans l’envoi de newsletters. Cette acquisition vient renforcer la capacité de Hubspot à connecter les entreprises à leurs clients.

En septembre 2021, Yamini Rangan a été nommée CEO de Hubspot. Elle a apporté une grande expérience en matière de stratégie et de développement commercial. En novembre 2022, Alyssa Harvey Dawson a été nommée Directeur juridique de Hubspot. Cette année a vu également le lancement de Operations hub, un outil qui permet aux entreprises de unifier leurs données clients dans une plateforme CRM connectée et d’automatiser une variété de tâches chronophages. Hubspot continue de se développer et de renforcer sa position de leader dans l’industrie.

Dialoginsight

Dialoginsight est une entreprise de taille moyenne qui a été fondée en 1999. Elle opère dans plusieurs pays, en mettant l’accent sur les solutions de gestion de données et de marketing numérique. Pascale Guay en est le CEO depuis sa création.

Dialoginsight a récemment lancé une nouvelle fonctionnalité appelée Bibliothèque d’assets, qui simplifie la gestion des contenus tels que les bannières d’information et les offres promotionnelles. Cette fonctionnalité aide les équipes à travailler plus efficacement tout en économisant du temps et de l’argent.

Acoustic

Acoustic est une entreprise de taille moyenne fondée en 2019. Détenue à l’origine par IBM, elle est maintenant une entité privée à part entière backée par Centerbridge Partners, mais continue d’utiliser l’interface de programmation d’applications d’IBM pour ses solutions. Elle opère dans plusieurs pays, en mettant l’accent sur les solutions de marketing numérique et de gestion de données.

En Octobre 2022, Acoustic a reçu un nouveau financement de Francisco Partners pour poursuivre son développement. En trois ans l’entreprise a maintenant atteints 600 employés et a étendu sa présence internationale. En janvier 2023, Mark Cattini a été nommé CEO.

Acoustic a adopté le cloud pour le marketing et a déplacé 90% de sa charge de travail vers AWS. En juin 2022, Acoustic a annoncé la sortie de Multichannel Composer, une solution permettant aux marques de combler le fossé de l’expérience numérique en permettant aux équipes marketing de toute taille d’orchestrer facilement des campagnes hyperpersonnalisées pour engager les consommateurs sur le moment.

Iterable

Iterable est une entreprise de marketing automation fondée en 2013 qui opère dans plusieurs pays. Elle a réussi à lever 342 millions de dollars de financement au total, son dernier tour s’est fini en juin 2021.

Malgré une situation financière stable, l’entreprise a été touchée par une crise interne. En avril 2021, Justin Zhu, le CEO et co-fondateur de Iterable, a été évincé de sa position pour avoir pris du LSD sur son lieu de travail. Depuis, Andrez Boni est le nouveau CEO de l’entreprise.

Iterable a profité de cette année 2022 pour se développer sur des marchés étrangers en commençant son expansion en Australie et Nouvelle Zélande. L’entreprise a également amélioré sa plateforme marketing en ajoutant plusieurs intelligences artificielles pour optimiser l’efficacité des promotions.

Customer.io

Customer.io est une entreprise de marketing automation. Elle a réussi à lever un peu plus de 5 millions de dollars à travers 7 séries de financement, le dernier datant de mars 2022.

Dernièrement, l’entreprise a annoncé son acquisition de Parcel en août 2022. Ce rachat permettra à Customer.io de renforcer sa plateforme en offrant des services de messagerie ciblée et automatisée sur les différents canaux d’échange avec ses clients. Customer.io a également annoncé l’ajout d’un nouveau canal de messagerie : les messages intégrés aux applications mobiles et Web. Ce nouveau canal de communication permet aux entreprises d’interagir avec leurs utilisateurs là où ils sont le plus actifs, renforçant ainsi les campagnes de marketing.

Panorama des solutions type écosystème :

Les solutions qui apportent une solution lourde avec une série d’outils et un coût élevé (plus de 50K€ annuel).

Nom	Nb employés Déc. 2022	Croissance sur 2 ans (en %)	Nouvelles récentes
Selligent	287	0,07	En 2020, Selligent est acquérit par CM group. Lance Selligent Data studio pro en 2021
Salesforce Marketing Cloud	73709	0,11	Nouveau Co-CEO (Bret Taylor), CEO de Slack et Tableau quittent Salesforce
Adobe Campaign	35118	0,14
Insider	1150	0,29	Levé 121 millions en 2021. En 2022, annonce être une unicorn.

Les news

Selligent

Selligent est une entreprise belge de marketing automation qui a été fondée en 2001 avec une levée de fond de près de 5 million. Elle propose une plateforme de marketing automatisé qui permet aux entreprises de connecter, segmenter et personnaliser les communications avec leurs clients à travers différents canaux. Elle opère dans de nombreux pays dans le monde.

En novembre 2020, Selligent a été acquise par CM Group, un groupe américain de services de marketing et de technologies, pour renforcer sa capacité à fournir des solutions de marketing automation innovantes et performantes à ses clients. Selligent fait depuis partie de l’offre Marigold, qui réunit sous une même marque l’ensemble des solutions martech et d’emailing cross-canal, technologies et services de l’entreprise.

De plus, depuis février 2020, Karthik Kripapuri est le CEO de Selligent. Il a mis en place une vision stratégique ambitieuse pour poursuivre son développement et sa croissance. En novembre 2021, Selligent a lancé Selligent Data Studio Pro, une solution qui permet de consolider les données au sein de la plateforme Selligent Marketing Cloud, créer une vue unique que l’utilisateur peut analyser, automatiser le partage de tableaux de bord et fournir aux spécialistes du marketing un outil de reporting transparent pour suivre les clients.

Salesforce Marketing Cloud

Salesforce Marketing Cloud, fondée en 1999, est aujourd’hui l’une des plus grandes entreprises de marketing cloud au monde, opérant dans divers pays. Le bilan financier de l’entreprise est impressionnant, avec des acquisitions majeures telles que Slack pour 28 milliards de dollars en décembre 2020 et Tableau pour 15 milliards en juin 2019.

Il y a eu quelques changements de direction récemment chez Salesforce Marketing Cloud, notamment Bret Taylor quittant son poste de Co-CEO un an seulement après avoir été promu pour partager le poste avec Marc Benioff, co-fondateur de Salesforce. Les CEOs de Slack et de Tableau ont également quitté l’entreprise. En Décembre 2022, Salesforce a annoncé l’expansion de l’écosystème de commerce AppExchange pour aider les détaillants à réduire les coûts, augmenter l’efficacité et favoriser la réussite des clients sur Commerce Cloud.

Enfin, également en décembre 2022 Salesforce a annoncé l’ajout de 250 applications de partenaires commerciaux à AppExchange pour aider à réduire les coûts, augmenter l’efficacité et favoriser la réussite des clients sur Commerce Cloud, et a également annoncé Genie, le premier CRM en temps réel.

Adobe campaign

Adobe Campaign, fondée en 1992, est une entreprise leader dans les solutions de marketing digital, présente dans le monde entier. Elle est une filiale d’Adobe Systems Incorporated.

En termes de performance financière, Adobe Systems Incorporated a annoncé un chiffre d’affaires record pour son quatrième trimestre de 2020, atteignant 2,99 milliards de dollars, en augmentation de 20 % par rapport à l’année précédente. Aucune acquisition ou rachat n’ont été annoncées récemment pour Adobe Campaign spécifiquement.

En termes de stratégie, Adobe Campaign a annoncé récemment son intention de renforcer sa présence en Asie en ouvrant un nouveau bureau à Tokyo, pour mieux servir les clients locaux et explorer de nouvelles opportunités commerciales. De plus, l’entreprise a annoncé la sortie de nouvelles fonctionnalités pour son produit, incluant des outils d’automatisation de marketing pour faciliter la gestion des campagnes et une intégration renforcée avec d’autres solutions Adobe.

Il n’y a pas de nouvelles récentes concernant le CEO d’Adobe Campaign, Shantanu Narayen.

Insider

Insider, fondée en 2020, est une entreprise en forte croissance avec une présence internationale. En 2021, l’entreprise a réussi à lever 32 millions de dollars, et en février 2022, elle a réussi à lever 121 millions de dollars supplémentaires.

Handle Cilliger, le PDG de Insider, a été classé parmi les trois premiers PDG en dehors des États-Unis et a mené l’entreprise à une entrée remarquable dans le cercle très fermé des licornes en Mars 2022. L’entreprise s’est également classée en première position dans les rapports G2 Winter ’23 dans six catégories, notamment les plateformes de données client, le marketing mobile et la personnalisation.

Au cours du quatrième trimestre de 2022, Insider a également révélé de nouvelles fonctionnalités telles que: nouvelle AMP pour e-mails, les intégrations TikTok et Shopify, les alertes de prix cross-canal et les alertes de retour en stock.

On assiste depuis quelques années à l’émergence de plateformes et d’outils (souvent no code) facilitant l’exploitation des données sur toute la chaîne de traitement : collecte, consolidation, unification, préparation, transformation, enrichissement, activation, BI…

Les ELT cloud remplacent progressivement les ETL lourds du passé, les data warehouses cloud prennent le relais des vieux Data Warehouses « on premise » (type Informatica), les « Reverse ETL » permettent de mettre les données du DWH à disposition des équipes métier. Etc. Et tout ça, c’est grâce à un écosystème de startups data particulièrement florissant et innovant dont Octolis, à son échelle, fait partie.

Nous avons voulu vous présenter dans cet article les startups data qui nous inspirent le plus. Plusieurs experts du domaine se sont prêtés au même jeu que nous. Vous découvrirez leurs tops startups data en deuxième partie d’article.

Un Top 12 très personnel des startups data qui nous inspirent

Castor, le data catalog inspiré des géants de la Tech

Castor est un outil collaboratif et automatisé de catalogage des données. Ciblant des cas d’utilisation tels que la rationalisation des projets de conformité des données et la migration vers le cloud, Castor se connecte aux entrepôts de données du cloud (Snowflake, BigQuery, Redshift, MySQL…) et aux outils de business intelligence (Looker, Tableau, PowerBI, Metabase…) pour créer et mettre à jour automatiquement la documentation à laquelle les employés peuvent se référer lorsqu’ils ont des questions relatives aux données.

Solution plug & play prenant la forme d’un moteur de recherche, Castor fournit une source unique de référencement et de documentation des données, pour les rendre claires et accessibles à tous dans l’entreprise.

• Date de création : 2020
• Levées de fonds :
  • Novembre 2021 : Pre seed (2M$)
  • Juin 2022 : Série A (23,5M$)
• Site web

Metaplane, le Datadog qui met vos tableaux de bord au propre

Metaplane est une plateforme d’observabilité des données utilisée par les équipes data dans les entreprises à forte croissance pour gagner du temps d’ingénierie et gagner en fiabilité des données. L’objectif principal est de détecter les anomalies des tableaux de bords pour résoudre le problème avant que cela n’impacte le travail des autres équipes dans
l’entreprise.

En surveillant de près les métadonnées, la plateforme identifie les signaux anormaux (grâce à l’historique, les volumes, les distributions…), depuis les warehouses jusqu’aux tableaux de bord de BI, et peut ainsi alerter dès qu’un tableau bord s’avère être défaillant.

• Date de création : 2019
• Levées de fonds :
  • Janvier 2021 : Seed (montant non divulgué)
  • Mars 2020 : Pre Seed (montant non divulgué)
• Site web

Cube, le middleware pour préparer et exploiter vos données

Cube est une couche sémantique, c’est-à-dire un intergiciel entre la source de données et l’application de données, qui permet aux ingénieurs et développeurs de rendre leurs données cohérentes, sécurisées, performantes et accessibles dans toutes les applications.

Orientée API, la couche sémantique de Cube permet la modélisation des données (en créant une source de données unique et centralisée) et un contrôle d’accès aux données. Cube offre un système de mise en cache à deux niveaux (un cache en mémoire et des pré-agrégations configurables) permettant à chaque application en aval de recevoir rapidement les informations les plus récentes. Enfin, les API SQL, REST et GraphQL de Cube permettent de créer des interfaces personnalisées pour visualiser les données et tableaux de bord de BI.

• Date de création : 2019
• Levées de fonds :
  • Juillet 2021 : Série A (15,5M$)
  • Septembre 2020 : Seed (6,2M$)
• Site web

Portable, pour connecter facilement toutes vos sources de données à votre Data Warehouse

Portable est une plateforme ELT (Extract Transform Load) permettant d’obtenir l’ensemble des données de toutes les applications business, et ce sans aucun code. Portable offre des pipelines de données simples et prêts à l’emploi que l’on peut configurer en quelques minutes.

En se connectant à plus de 300 sources de données, Portable permet de centraliser les données sources provenant de différentes applications métier dans l’entrepôt de données cloud (Snowflake, BigQuery, Redshift, PostgreSQL…) à des fins d’analyse, d’automatisation ou de développement de produits.

Les solutions développées sont des solutions d’e-commerce (pour optimiser les opérations et créer des expériences d’achat innovantes), de marketing (pour développer des audiences et expériences clients de grande qualité, analyser des campagnes), d’analyse des ressources humaines (embauche et rétention des meilleurs collaborateurs grâce à des données centralisées) et de promotion du produit.

• Date de création : 2020
• Levées de fonds :
  • Août 2022 : Seed (3,2M$)
• Site web

Hasura, le GraphQL pour créer vos APIs 10x plus vite

Hasura implémente un moteur de métadonnées pour simplifier et accélérer le développement d’applications sans serveur, en rendant les données instantanément accessibles via des API GraphQL. Hasura fournit des API web prêtes à l’emploi permettant des opérations flexibles et sécurisées sur les données, particulièrement utiles pour les entreprises où toutes les nouvelles capacités (applications ou API) doivent se connecter aux données en ligne existantes et où il ne s’agit pas seulement de créer des applications entièrement nouvelles.

Les produits développés sont des API GraphQL et REST instantanées sur toutes les données nouvelles et existantes pour alimenter des applications et des API modernes (Hasura Community Edition, Hasura Cloud, Hasura Enterprise Edition).

• Date de création : 2017
• Levées de fonds :
  • Avril 2018 : Seed (1,6M$)
  • Février 2020 : Série A (9,9M$)
  • Septembre 2020 : Série B (25M$)
  • Février 2022 : Série C (100M$)
• Site web

Neon, la solution pour créer une BDD Postgres serverless

Neon est un produit PostgreSQL sans serveur et open source permettant de créer un service de base de données en cloud pour les développeurs. Il devient facile de créer des branches pour chaque déploiement de code dans sa pipeline CI/CD de sa base de données PostgreSQL, et ce, à un coût très faible grâce à la technique de « copy-on-write » de Neon. Neon propose également un système de stockage illimité (écrit en rust) spécialement conçu pour le cloud.

Les entreprises SaaS utilisent Neon pour maximiser la vitesse d’ingénierie et minimiser les coûts. L’architecture sans serveur minimise le coût de la maintenance pour les clients inactifs notamment.

• Date de création : 2021
• Levées de fonds : Non
• Site web

Firebolt, pour accélerer vos analyses de données

Firebolt est un entrepôt de données sous forme de cloud pour les créateurs d’expériences analytiques de nouvelle génération, combinant les avantages et la facilité d’utilisation d’une architecture moderne avec des performances ultra rapides, en moins d’une seconde. En construisant une architecture basée sur SQL, Firebolt utilise de nouvelles techniques de compression qui peuvent connecter les lacs de données et réduire les besoins en capacité du cloud, ce qui se traduit par une réduction des coûts et de meilleures performances.

Firebolt propose des API, SDK et IDE web. Firebolt utilise ANSI-SQL et dispose d’un IDE SQL.

• Date de création :2019
• Levées de fonds :
  • Décembre 2020 : Série A (37M$)
  • Juin 2021 : Série B (127M$)
  • Janvier 2022 : Série C (100M$)
• Site web

Lightdash, l’alternative open source de Looker conçue pour les analystes

Lightdash est une alternative BI open source à Looker, conçue pour les analystes sur la base des outils de données qu’ils utilisent déjà. Lightdash réunit l’interface visuelle avec l’interface de modélisation et de transformation des données, créant ainsi une source unique pour les analyses de données.

Dans Lightdash, tout se fait en code (les champs dans Lightdash sont définis dans le projet dbt), ce qui permet une meilleure gestion de son outil de BI. Développer ce dernier devient plus rapide que jamais : en utilisant le CLI de Lightdash avec un éditeur de texte, il est possible de tester, prévisualiser et enregistrer ses modifications dans Lightdash. En quelques clics, on peut facilement créer des graphiques à partir des données ajoutées à son projet Lightdash.

• Date de création : 2021
• Levées de fonds :
  • Août 2020 : pré seed (125K$)
  • Octobre 2022 : seed (8,4M$)
  • Octobre 2022 : pre seed (2,3M$)
• Site web

Superbase, pour créer des bases de données cloud sur-mesure

Pionnier en Windows databases, Superbase propose un produit de développement multiplateforme et des outils qui permettent aux entrepreneurs de créer leurs propres solutions à leurs problèmes de gestion de données.

Les produits disponibles sont la “Superbase: Next Generation”, qui s’installe facilement au système existant grâce à des options d’API, “Superbase Database Engine”, moteur de base de données puissant et rapide qui peut être exécuté à la fois sur Linux et Windows, et enfin “Superbase Classic”, outil RAD.

• Date de création : 1983
• Levées de fonds : Non.
• Site web

June, pour analyser en profondeur les produits B2B

June est un outil d’analyse pour le SaaS B2B qui se veut simple à configurer et facile à comprendre, en connectant facilement les sources de données pour obtenir un rapport des données d’utilisation des produits.

Pour vous aider à démarrer, June propose une bibliothèque de modèles de rapports prêts à l’emploi, permettant de suivre la rétention des utilisateurs, les utilisateurs actifs, le taux d’acquisition, d’engagement… June génère automatiquement des graphiques, classe la base d’utilisateurs en cohortes et calcule les indicateurs importants. Pour les plus aguerris, il est possible de créer des requêtes SQL personnalisées et de construire un modèle basé sur ces requêtes.

• Date de création : 2021
• Levées de fonds :
  • Mars 2021 : pre seed (montant non divulgué)
  • Juillet 2022 : seed (2,4M$)
• Site web

Trevor, l’outil de DataViz nouvelle génération

Trevor est une solution de Business Intelligence plug-and-play qui donne un accès simple et sûr à la base de données. L’interface « point & click » de Trevor offre la puissance de SQL, sans la courbe d’apprentissage. En effet, Trevor donne la possibilité aux collaborateurs d’une équipe qui ne sont pas ingénieurs ou analystes d’établir leurs propres rapports, même s’ils ne connaissent pas le langage SQL. Les membres de l’équipe partagent leurs résultats en temps réel, collaborent sur des requêtes et analysent les résultats pour comprendre les données.

Le plus de Trevor : l’installation est sécurisée et se fait en quelques minutes seulement. Trevor se connecte directement à la base de données, sans prendre de copie des données. Trevor permet aussi de créer facilement et partager des tableaux de bord intuitifs à l’ensemble de son équipe. Enfin, Trevor permet de créer des flux de travail puissants, en envoyant des données en quelques clics seulement vers Google Sheets, Slack, une messagerie électronique ou des milliers d’autres applications.

• Date de création : 2016
• Levées de fonds :
  • Janvier 2017 : pre seed (montant non divulgué)
  • Août 2018 : Seed (montant non divulgué)
• Site web

Octolis, la stack data des équipes marketing modernes

Octolis est une Customer Data Platform 2.0, largement no code, permettant d’unifier et de préparer l’ensemble des données online et offline. Fonctionnant en surcouche d’une base de données (DWH) indépendante, Octolis gère toutes les étapes de data prep et permet aux équipes métier d’avoir des données propres et exploitables dans leurs outils (CRM, Marketing Automtion, Ads, ERP, Service Client…). Octolis est le moyen le plus rapide de préparer vos données pour l’activation et la BI.

• Date de création : 2021
• Levées de fonds : Non
• Site web : vous êtes dessus 🙂

Top 300+ startups data à suivre

Découvrez à présent notre sélection de benchmarks favoris proposés par d’autres acteurs, bien souvent des médias, des fonds d’investissement…qui, comme vous et nous, sont passionnés par l’univers des start-ups data.

Top 121 des startups data & analytics à suivre selon Seedtable

Alors que le secteur technologique des données et de l’analyse est en plein essor, Seedtable propose une sélection de startups data & analytics à suivre en 2022, d’au moins 10 salariés et en pleine croissance.

Cette liste présente la carte d’identité ultra synthétique de chaque start-up :

Top 100 des startups Data & BI européennes et israéliennes selon Accel

Partner chez Accel, Philippe Botteri a travaillé dans la tech pendant plus de 15 ans, dont près de 10 ans dans la Silicon Valley.

Constatant une perte de dynamisme dans le secteur du SaaS ces dernières années, Philippe Botteri commence son analyse en exposant les tendances similaires observées aux Etats-Unis et en Europe, l’impact de la dynamique des marchés publics sur le marché du financement privé, avant de conclure sur les 100 premières entreprises sélectionnées pour l’Accel Euroscape 2022.

Top 35 des startups unicornes Big Data selon Failory

Failory est un blog destiné aux fondateurs de startups et aux entrepreneurs, créé par Nico Cerdeira, étudiant argentin qui publie sur ce site interviews, articles et newsletters chaque semaine, avec plus de 25 000 entrepreneurs abonnés.

Son Top 35 regroupe les start-ups licornes du Big Data, classées de la valorisation la plus élevée à la plus faible, avec des informations détaillées et illustrées pour chacune.

Top 50 des startups data selon Future

Jennifer Li, Sarah Wang et Jamie Sullivan, partners chez a16z, proposent un article complet et détaillé d’un listing de 50 startups les plus intéressantes à suivre.

Alors que le marché de la data connaît la croissance la plus rapide avec une valeur estimée à plus de 70 milliards de dollars en 2021, la big data continue d’être l’un des moteurs d’innovation les plus dynamiques, pour les grandes entreprises comme pour les jeunes pousses.

À la croisée de l’informatique, de l’analytics et de l’intelligence artificielle, les startups phares du monde de la data présentées par les auteurs sont évaluées à plus de 100 milliards de dollars, et 20 ont atteint le statut de licorne d’ici 2021.

Top 20 des startups data analytics selon Exploding Topics

Josh Howarth, co-fondateur et CTO d’Exploding Topics, met en lumière la forte croissance de l’industrie de l’analyse des données, nourrie par l’arrivée de nouvelles entreprises sur le marché ces dernières années. Il passe en revue 20 des meilleures startups d’analyse à suivre en 2023 selon lui.

Pour chaque start-up, Josh Howarth présente la courbe de croissance, un bullet point de présentation de la structure et quelques lignes sur les solutions qu’elles proposent.

La performance de votre dispositif CRM réside dans votre capacité à l’organiser, le faire vivre et à le piloter.
Facile à dire, plus difficile à faire. Si toutes les PME ou presque utilisent aujourd’hui un CRM, rares sont celles qui parviennent à les exploiter pleinement.

Pour vous permettre de passer rapidement un cap sur le sujet, nous avons interrogé des experts du sujet :

• Grégoire Mialet : CEO et cofondateur de C-ways.
• Marion Duchatelet : Consultante et associée chez Badsender.
• Frédéric Miteve : Directeur & responsable du pôle CRM d’Acemis.
• Clémentin Leduc : Marketing scientist chez Almavia CX.

A la clé ? Des conseils pratiques et des retours d’expérience en format texte synthétique ainsi que l’intégralité de leurs réponses en vidéo dans cet article.

1 – Pouvez-vous vous présenter en quelques mots ?

Grégoire Mialet

Je suis Grégoire Mialet, CEO de C-Ways. Notre objectif est de faire prendre conscience à nos clients de la valeur de la data et de tout ce que ça peut leur apporter aujourd’hui avec les nouveaux dispositifs : marketing automation, activation en temps réel, omnicanalité…

Des concepts sur lesquels ils butent quand ils passent à l’opérationnel. Bien que sensibles à l’expérience client, ils s’interrogent sur les outils à mettre en place pour connecter ou centraliser l’ensemble de leurs données clients.

Nous leur apportons des éléments de réponse stratégiques avant de les mettre en relation avec des éditeurs de solutions adaptés à leurs besoins.

Marion Duchatelet

Je suis consultante en e-mailing chez Basender.

J’accompagne nos clients dans le choix de leurs outils de routage, lorsqu’ils souhaitent se tourner vers un nouvel outil.
J’effectue également des audits de leur stratégie et par la même occasion je dresse leur feuille de route pour les trois à six douze prochains mois. Il peut s’agir d’analyses statistiques, des contenus email, des questions relatives à la personnalisation ou la segmentation.

Enfin, notre accompagnement prend la forme de séances de coaching pour m’assurer que les points qu’on a soulevés lors de l’audit soient bien appliqués tout au long de l’année.

Frédéric Miteve

Je pilote le pôle marketing CRM d’Acemis, un cabinet de conseil dont le cœur de métier est l’expérience client. Nous avons 20 ans d’existence et réalisons un chiffre d’affaires de 9 millions avec 35 collaborateurs. Notre cabinet accompagne des projets marketing B2B et B2C sur les outils de centre de contact, de marketing automation et de force de vente.

Clémentin Leduc

Je suis Marketing Scientist chez Almavia. Mon job consiste à aider nos clients à déployer des solutions marketing pertinentes pour aider nos clients à optimiser le « customer journey » de leurs propres clients.

Almavia propose un accompagnement global autour de l’expérience client – notamment à travers le déploiement de solutions CRM marketing – auprès de clients nationaux et internationaux.

Dans ce type d’entreprise, le sujet est très isolé. L’équipe CRM de 2-3 personnes peine à faire comprendre les enjeux auprès de la direction générale.

« Le premier enjeu est lié à l’acculturation de la donnée clients et la connaissance clients »

Le premier niveau c’est de comprendre les données dont on a besoin pour traiter cette connaissance clients et pour générer l’activation. A ce stade, interagir sur le parcours transactionnel avec des logiques d’abandons de paniers, de cross-selling, d’up-selling suffit amplement.

En matière de gouvernance des données, je recommande d’aller sur des solutions cloud pour faciliter l’intégration des données et des solutions de type CDP pour réunir les données essentielles : retour de satisfaction client, plaintes auprès du service client, parcours digital et offline.

Marion Duchatelet

En général dans les organisations de cette taille, l’équipe CRM est une équipe marketing au sens plus large.

L’idéal est de pouvoir s’appuyer sur 2 documents partagés au sein de cette équipe :

• Un planning d’envoi à six mois avec les éléments clés associés à chaque campagne : anglage, date, cible, tests…
• Un document de suivi de la performance de ces campagnes : délivrabilité, taux d’ouverture, cliqueurs,..

Il y a plusieurs indicateurs que je vais surveiller en particulier. Par exemple, le nombre de cliqueurs, le nombre de désabonnements et le taux d’insatisfaction : pour savoir s’il est en-dessous de 10%. Et s’il est possible de l’avoir, je vais regarder le nombre de transactions.

Pour mener à bien ce projet, je conseille aux équipes CRM de prendre une heure par semaine pour compléter ces indicateurs dans leur outil de routage. Puis une fois par trimestre, de prendre du recul pour étudier l’évolution des indicateurs clés. Ensuite, il faut creuser par cibles pour déterminer le comportement de chaque profil : prospects, clients actifs, anciens clients, par produit, par pays etc.

Enfin, on présente cela au board : les instantes dirigeantes et l’équipe data/DSI, ou ceux qui sont en charge du modèle de données afin d’aligner toutes les parties prenantes en matière de vision, d’objectifs, de priorités, d’actions CRM, de statistiques. Il faut que l’ensemble des acteurs soit en phase. Puis de manière cyclique, on revalide chaque trimestre où on fait évoluer la stratégie.

Frédéric Miteve

Il est important de décloisonner les différents métiers en CRM (marketing, ventes, service) et d’associer les profils techniques des intégrateurs de données pour avoir une vue consolidée des clients et un parcours client sans couture. Pour cela, il est conseillé de créer des plateaux qui regroupent toutes les équipes et tous les profils nécessaires pour mettre en œuvre le projet, en impliquant au maximum tous les profils qui pourraient être concernés. Il est aussi important d’avoir un comité de pilotage avec les bonnes personnes impliquées pour faciliter la communication entre les métiers et les parties techniques.

Clémentin Leduc

Le coût d’un dispositif Data Analytics, pour une PME, s’échellonne entre 10 000 et 100 000 euros par an. Le niveau d’investissement va dépendre de la taille de l’entreprise, du nombre d’employés et de vos besoins. Selon nous, les entreprises devraient réserver environ 2 à 6 % de leur budget total à l’analyse des données.

La bonne nouvelle, c’est que la Data Analytics n’est plus l’apanage des grandes entreprises. Les petites et moyennes génèrent des quantités considérables de données et peuvent clairement tirer profit d’une analyse des données pour prendre de meilleures décisions.

Nous allons voir dans cet article combien une PME qui souhaite faire de la Data Analytics doit être prête à investir pour atteindre ses objectifs.

Le budget consacré à la Data Analytics doit représenter 2 à 6 % de vos dépenses

En moyenne, les entreprises consacrent entre 2 et 6% de leurs dépenses totales à l’analyse des données, ce qui inclut le coût des outils, des salaires et des prestataires. La Data Analytics, domaine qui connaît une croissance considérable depuis quelques années, permet de convertir des données brutes (et non exploitées) en informations et en enseignements utiles à la prise de décision.

Le volume de données à disposition a également augmenté en raison de l’influence de l’Internet des objets (IoT) et des appareils connectés. Les données ont augmenté en volume tout en gagnant un nouveau niveau de diversité et de richesse. Pour qu’une entreprise soit performante, le réseau de données disponible doit être optimisé.

L’analyse de données offre la possibilité de prendre des décisions commerciales mieux informées et d’affiner les produits ou services proposés pour offrir à leurs clients une meilleure expérience. D’après une étude réalisée par SAS, 72 % des entreprises affirment que l’analyse des données a joué un rôle essentiel dans leur capacité d’innovation.

La différence de performance entre les grandes entreprises et les PME est due à l’analyse des données en tant que facteur de compétitivité. Cela souligne donc la nécessité de la Data Analytics quelle que soit la taille de votre entreprise.

Une entreprise qui a un chiffre d’affaires d’environ 2 millions d’euros doit investir près de 100 000 euros par an. D’ordinaire, cela semble être une somme importante à dépenser sur le revenu disponible, mais la plupart des entreprises de cet ordre disposent à peine des outils d’analyse de données nécessaires. Notons que cette estimation globale prend en compte le temps qui serait consacré à l’analyse des données et aux rapports par toutes les équipes.

Combien votre entreprise investit-elle aujourd’hui dans la Data Analytics ?

Si vous souhaitez vraiment maximiser la valeur de l’actif que représentent vos données clients, vous devez être prêt à investir un montant conséquent dans la Data Analytics.

Plusieurs options peuvent être envisagées pour mettre sur pied un dispositif de Data Analytics – et tout cela dépend de votre entreprise, de ses caractéristiques et de vos choix. Il y a essentiellement 3 postes de coût :

• Le coût humain (salaires).
• Le coût des outils.
• Le coût des services/prestas.

Nous vous aidons à estimer le coût de votre dispositif Data Analytics dans ce modèle gratuit que nous vous invitons à utiliser :

Accéder à la ressource

Le coût humain

Les personnes sont également cruciales lors de l’analyse des données, car l’objectif final est d’influencer la volonté de vos clients. Il est donc essentiel de se pencher sur la manière dont vous dénichez et tirez profit de ces talents.

Ainsi, le coût humain exige que vous identifiiez en amont ceux qui peuvent contribuer à intégrer les activités axées sur les données au sein de l’organisation. Ces personnes ont déjà des compétences analytiques dans votre entreprise, et vous pouvez les renforcer afin de réduire le coût de l’embauche de prestataires. Aussi, il convient de mettre en place une formation continue avec des outils accessibles et modernes.

Si vous êtes une PME, vous pouvez utiliser cette méthode pour réduire les coûts humains à long terme. Toutefois, vous devrez peut-être faire appel à des experts pour lancer le processus et former vos employés.

Les services

L’investissement de votre entreprise dans l’analyse des données doit être relativisé s’il s’agit d’un service acquis. Il existe des agences et d’autres entreprises qui se chargent de l’analyse des données pour d’autres sociétés, ce qui vous aiderait à déterminer le coût pour votre PME.

Par exemple, vous pourriez passer un contrat avec une agence de gestion de la relation client (CRM) pour mettre en place des flux de travail de marketing automatisés. Dans ce cas, l’agence passerait suffisamment de temps à réconcilier certaines sources de données clients. Elle contribuerait à développer un certain niveau de connaissance du client pour faciliter l’analyse ou la segmentation RFM, puis passerait aux flux d’e-mails.

Tout comme le coût humain, ce niveau de flux de travail aurait un coût distinct et jouerait un rôle essentiel dans l’investissement que votre entreprise consacre à l’analyse des données.

> Découvrez notre Top 100 des Prestataires Data (agences et cabinets de conseil).

Les outils

Des outils de reporting spécifiques aux PME existent pour faire de la Data Analytics. Pour en choisir un, il faut commencer par certains outils de reporting populaires comme Google Data Studio. Ce dispositif est basé sur les données de Gsheet et Google Analytics, qui se sont avérés efficaces pour analyser les données de l’entreprise.

Les entreprises trouvent toujours utiles les vrais outils de BI et achètent Metabase ou PowerBI, ce qui mène à l’étape suivante. L’étape suivante consiste à mettre en place une infrastructure de données de base avec un entrepôt de données.

Il existe Google BigQuery et des logiciels ETL comme Airbyte ou Fivetran. Pour ces outils, il existe des licences, qui varient d’un acteur à un autre, ce qui affecte le montant que votre entreprise devra dépenser.

> Pour aller plus loin, découvrez comment mesurer le ROI de votre dispositif data.

Le coût de l’externalisation de la Data Analytics VS recruter en interne un Data Engineer/Analyst/Scientist

En fonction du type de service qu’ils proposent, les data engineers coûtent plus ou moins chers. Pour de nombreuses entreprises, une équipe interne de data scientists semble être la seule option. Disposer d’une équipe d’analystes de données est idéal pour les grandes entreprises.

Pour les petites et moyennes entreprises, ce n’est pas une solution disponible. La plupart de ces entreprises se tournent vers l’externalisation pour commencer leur parcours d’analyse de données.

Voici une ventilation du coût d’une équipe interne de science des données par rapport au prix de l’externalisation des services de données :

Les agences/cabinets Data Analytics

Le recours à des sociétés data analytics est connu pour être fiable en raison de plusieurs facteurs. Les consultants sont connus pour leur expérience dans divers secteurs. Il est donc plus facile pour eux de fournir des résultats plus rapidement.

Un avantage de cette méthode est le niveau d’engagement qu’elle requiert par rapport à l’embauche d’un employé à temps plein. Cependant, il est essentiel de noter que ces sociétés de conseil traditionnelles coûtent environ 50 à 100 euros de l’heure. Dans certains cas, les coûts sont encore plus élevés, car le travail s’étend sur des semaines ou des mois.

Ainsi, l’engagement d’une société de conseil nécessiterait au moins 2 000 à 4 000 euros pour une semaine de travail. Même s’il s’agit de la première option d’analyse des données pour votre entreprise, elle n’est pas forcément la plus rentable. Ce n’est pas forcément une solution durable car elle dépend de facteurs externes.

Les freelances spécialisés en Data Analytics

Les freelances peuvent remplir la même fonction que les cabinets de conseil, mais à un prix inférieur en raison de la main-d’œuvre nécessaire. Il peut s’agir d’un seul freelance ayant suffisamment d’expérience pour vous aider à analyser les données de votre entreprise.

Dans la plupart des cas, le coût de l’analyse dépend toujours de la portée du projet.

Le projet sera à court terme, comme dans les cabinets de conseil traditionnels, ce qui signifie un engagement minimal. L’engagement de freelances serait estimé à 1000 $ par semaine, ce qui est considérablement abordable. Les freelances externalisés peuvent également différer dans leur qualité, c’est pourquoi le recrutement est essentiel.

Cependant, il est impossible de déterminer le retour sur investissement (ROI) et la valeur ajoutée pour l’entreprise. Les barrières linguistiques et culturelles peuvent être un problème avec l’externalisation des freelances, car la plupart se trouvent dans des pays comme la Chine et l’Inde.

Cela peut entraîner des frictions entre votre entreprise et le fournisseur de services d’analyse de données. Bien que l’externalisation des freelances puisse contribuer à réduire les dépenses, vous devez tenir compte des différences.

Monter une équipe Data Analytics en interne

Avec un consultant interne, il y a quelqu’un qui fait partie de l’entreprise depuis un certain temps. Cela permet de confier les analyses de l’entreprise à quelqu’un qui est considéré comme une personne extérieure. La seule nécessité pour que cela fonctionne est de former l’employé pour qu’il comprenne le contexte de votre entreprise et de votre secteur.

Par rapport au travail avec des consultants, cela réduit le niveau de friction avec les tâches déléguées.

Trouver le bon analyste peut être une question de temps, ce qui entrave la qualité du service fourni.

Le processus d’embauche peut également être fastidieux et nécessiter un engagement pour s’assurer de trouver la personne idéale.

On peut également craindre que les analystes à plein temps deviennent superflus pendant la saison morte. Le coût minimal du maintien en poste d’un spécialiste interne est d’environ 60 000 $ par rapport à ce que coûtent les autres analystes de données.

Certains diront même que le processus d’embauche et d’intégration d’un nouvel employé est dû à cela. Bien qu’il s’agisse d’une option fiable, elle coûterait néanmoins beaucoup plus cher à l’entreprise.

Conclusion

Les données sont essentielles au développement de votre entreprise car elles permettent d’établir des modèles de comportement. Le comportement des clients, leurs besoins et les données acquises tout au long de la gestion d’une entreprise sont autant de bénéfices de l’analyse de données. Elles améliorent la capacité d’innovation d’une entreprise et fournissent une base pour des décisions plus axées sur les données.

La Data Analytics peut être externalisée à un prestataire de services, à un freelance, ou bien gérée en interne par vos équipes. Chacune de ces options a ses avantages et ses inconvénients. Certaines sont plus coûteuses que d’autres, et leur coût varie en fonction du budget alloué à l’analyse des données.

Toutefois, si nous devions donner une fourchette, il est conseillé aux entreprises de réserver environ 2 à 6 % de leur budget total à l’analyse des données.

Les outils d’exploitation des données tels qu’Octolis peuvent réduire considérablement le coût global de l’analyse des données. Octolis dispose d’une base de données marketing intelligente qui vous permettra d’intégrer vos sources de données et vos outils de CRM ou d’automatisation du marketing.

Essayez l’outil d’exploitation des données Octolis !

LinkedIn regorge d’influenceurs et de créateurs de contenu data dont l’activité est à suivre. C’est devenu la meilleure source d’information pour suivre l’actualité de domaines pointus et en pleine transformation comme le marketing digital. Afin de savoir quelles sont les tendances récentes ou accéder aux informations les plus pertinentes, il est souvent nécessaire de suivre certaines personnalités sur le réseau.

Ainsi, que ce soit pour rester à la page, être compétitif ou encore connaître ce qui se fait de mieux dans l’univers data, nous vous proposons notre sélection personnalisée des top influenceurs data & marketing à suivre !

Notre sélection personnelle des 20 influenceurs data & marketing à suivre

Influenceur	Catégorie	LinkedIn	Description	Langue
Yassine Hamou Tahra (CEO Octolis)	Martech	Profil LKD	Après 7 ans passés en tant que directeur conseil sur des projets data / relation client, Yassine Hamou Tahra a co-fondé la CDP Octolis qui permet aux entreprises de mieux exploiter leurs données clients.	Français
Nicolas Chollet (Consultant Data UnNest)	MarTech Analytics	Profil LKD	Nicolas est un entrepreneur, avec plus de 10 ans d'expérience dans le digital, la data et le conseil. Il se consacre actuellement à aider les entreprises à déployer leur data stack.	Français
Jonathan Loriaux (Badsender)	CRM	Profil LKD	Jonathan est un expert de l’email marketing. C’est le fondateur de Badsender, cabinet avec une expertise emailing et eCRM.	Français
Timo Dechau (Deepskydata)	Analytics	Profil LKD	Timo est un expert en product development, et plus particulièrement en tracking et analyse des données utilisateurs.	Anglais
Ethan Aaron (Portable)	Data Engineering	Profil LKD	Ethan est le CEO de Portable, une startup américaine qui développe un outil no-code pour permettre aux entreprises de gérer leurs données utilisateurs.	Anglais
Benjamin Rogojan (Seatlle Data Guy)	Data Engineering	Profil LKD	Benjamin est un expert indépendant en optimisation des flux et des modèles de données. Il gère aussi une newsletter et une chaînee youtube.	Anglais
Kelly Kohllefel (Fivetran)	Martech	Profil LKD	Kelly est un vétéran du monde de la tech US. Actuellement Head of Partner Sales Engineering chez Fivetran, il écrit principalement sur des sujets martech.	Anglais
David Raab (CDP Institute)	Martech	Profil LKD	David Raab est le fondateur du CDP Institute et un expert reconnu en Martech.	Anglais
Redha Moulla (AxIa)	Data Science	Profil LKD	Redha est le fondateur d’AxIA, cabinet de conseil en intelligence artificielle.	Français
Chad Sanderson (Convoy)	Data Engineering	Profil LKD	Chad est Head of Data, Product Manager, Data Contracts Advocate chez Convoy. Il écrit sur la gestion des données et des contrats et gère une newsletter.	Anglais
Maxence de Villepion (Cargo)	Martech	Profil LKD	Maxence est un expert en revenue generation et en martech.	Anglais
Christophe Blefari (Christophe Blefari)	Data Engineering	Profil LKD	Christophe gère une newsletter data et est un vétéran en data engineering.	Français
Nicolas Jaimes (Minted)	Martech	Profil LKD	Nicolas est le rédacteur en chef de Minted, media qui couvre l’actualité tech.	Français
Arnold Haine (BVA)	Data Science	Profil LKD	Arnold est le COO est de BVA et un expert de tout ce qui touche de près ou de loin à la Data Science.	Français

Top 322 des influenceurs data à suivre

Top 163 des influenceurs data selon Mehdi Ouazza (Data creators club)

Mehdi Ouazza est un data engineer qui gère un blog appelé data creators club. Il vous propose un top des influenceurs data qui se veut le plus exhaustif possible. L’objectif est donc de réunir tous les créateurs de contenus liés de près ou de loin à la data. Les influenceurs de ce top sont aussi bien des data scientist, des designers ou des développeurs, impossible de ne pas trouver quelqu’un d’intéressant dans ce top.

Top 60 des influenceurs data selon Chanin Nantasenamat

Chanin Nantasenamat est un professeur de data et un créateur de contenu sur Medium. Il propose une liste de la crème de la crème des influenceurs data en termes d’expertise et de pédagogie du contenu. On apprécie l’effort de sélection des influenceurs et la qualité des contenus proposé.

Top 25 des influenceurs Data Scientist selon Data Science Salon

Data Science Salon est une organisation qui rassemble des passionnés de science des données et organise des conférences sur des thèmes variés. Ils proposent un top des intervenants et influenceurs passés par leurs conférences.

Ce top est plutôt orienté leaders d’opinion, avec des pontes et des grands cadres de grandes entreprises comme Amazon, Google ou Gartner.

Top 21 des influenceurs Big Data – Data Science – Analytics selon Rivery

Rivery est une solution de gestion de workflows et de pipelines ETL. Experts dans leurs domaines, ils proposent un top des influenceurs avec un focus Big Data.

Ce top se démarque par la diversité des profils proposé, sa taille et la description claire et précises des profils proposés.

Top 9 des influenceurs data selon Data Dreamer

The Data Dreamer est un média US reconnu qui couvre toutes les actualités liées à la data. Ils proposent dans ce top les 9 meilleurs influenceurs data à suivre pour être au courant de ce qui se fait de mieux dans le domaine. Moins orienté technique, ce top satisfera toutes les personnes qui cherchent des leaders d’opinions sur la data, ses utilisations et les conséquences pour la société.

Top 15 des influenceurs data selon Ikigai

Ikigai est un outil SaaS de Business Intelligence qui utilise l’IA pour proposer tous les scénarios opérationnels possibles et proposer des insights à l’utilisateur. Forts de leur expertise data, ils proposent leur top des influenceurs data que ce soit en analytics, en data science ou en BI. Idéal pour débuter, ce top désigne les voix les plus importantes dans des domain divers comme la Data Science, le Data Engineering ou la Data Governance.

Top 10 des influenceurs Big Data selon AI Magazine

AI Magazine est comme son nom l’indique un media qui touche à tout ce qui est lié à l’IA. Ils proposent ici leur top des influenceurs Big Data en fonction de l’expertise et l’expérience de la personnalité. Concis, ce top propose des profils pointus qui conviendront aux personnes plus expérimentées en IA et Big Data.

Top 10 des influenceurs data selon Data Centre

DataCentre est un magazine couvrant les actualités data. Ils proposent un top des influenceurs data sur la base de l’audience et de la diversité du contenu proposé. Dans la même veine que le précédent, ce top là est assez court mais propose cette fois une liste efficace des plus grands leaders d’opinions dans l’industrie, que ce soit en IA, en Big Data ou tout ce qui est lié au monde de la data en général.

Top 9 des influenceurs data selon Data Mania

Data Mania est un blog reconnu avec des articles sur le product management, la data et le growth marketing. Pour changer de LinkedIn, Data Mania propose une sélection d’influenceurs data marketing à suivre sur Twitter.

Plutôt orienté Lifestyle, le top conviendra parfaitement à tous ceux qui travaillent dans la data, avec à la fois des leaders technologiques et des leaders d’opinions, majoritairement américains.

Quelques conseils pratiques pour construire votre veille

Une fois que vous avez fait votre choix et suivi les influenceurs data de votre choix, vous pouvez organiser votre veille Linkedin. N’hésitez pas à explorer le contenu que vous propose le réseau, comme les suggestions de personnes liées aux influenceurs ou leur activité avec des posts d’autres créateurs de contenus.

Veillez ensuite à sélectionner les bons hashtags ! En effet, Linkedin vous permet certes de suivre des personnes et des entreprises, mais aussi des hashtags, ce qui s’avère pratique lorsque l’on s’intéresse à un sujet précis. Choisissez donc des hashtags pertinents, comme #martech, #bigdata ou encore #CRM en fonction de vos centres d’intérêts.

Pour compléter votre veille, vous pouvez aussi intégrer des groupes Linkedin en fonction des sujets auxquels vous vous intéressez. En exploitant l’aspect social du réseau vous pourrez avoir facilement et rapidement accès à des contenus pertinents que vous n’auriez pas vu seul.

Vous pouvez enfin utiliser les fonctionnalités avancées de LinkedIn pour optimiser votre veille, comme le marque-page et les requêtes booléennes. Il existe aussi des outils de veille comme Linkalyze ou Netvibes pour approfondir vos recherches d’informations grâce à des alertes sur des posts spécifiques par exemple.

La rétention client est une dimension de plus en plus importante en marketing client, surtout dans le contexte d’explosion des coûts d’acquisition et de recentrage des stratégies marketing sur la valorisation de l’actif client.

Pour améliorer la rétention client, il faut d’abord se donner les moyens de la mesurer. Nous allons nous attarder sur le taux de rétention client, le définir et expliquer comment le calculer au travers 2 méthodes (une méthode basique et une méthode plus avancée). Nous vous donnerons ensuite 8 pistes pour améliorer votre rétention client, en particulier dans l’univers Retail / Ecommerce.

Si la rétention client est une dimension importante, ce n’est pas l’unique KPI à suivre pour mesurer la performance client. En fin d’article, nous vous proposons les autres indicateurs à intégrer dans votre dispositif de pilotage.

Taux de rétention client ? Définition & enjeux

Définition du taux de rétention client

Le taux de rétention client est un indicateur clé de performance utilisé en marketing pour désigner la proportion de clients qui ont déjà souscrit à vos services et continuent à le faire sur une période donnée. Autrement dit, c’est votre capacité à fidéliser vos clients, à les « retenir ». Par exemple, si votre entreprise compte 10 clients au début de l’année, et en perd 2, votre taux de rétention est de 80% : vous avez retenu 80% de vos clients. Cela, c’est la méthode basique. Nous verrons dans un instant comment mesurer la rétention de manière plus fine.

Pourquoi la rétention client est votre principal KPI client

On estime qu’une augmentation de 5% de la fidélisation de vos clients peut accroître la rentabilité d’une entreprise de 25 à 95 %. Il y a plusieurs études sur le sujet, toutes convergent sur ces ordres de grandeur. L’amélioration de la rétention client est la clé pour augmenter le chiffre d’affaires d’une entreprise. Elle permet à la fois de développer les revenus en capitalisant sur votre plus précieux actif (vos clients existants) et de conjurer le syndrome du panier percé souvent associé aux stratégies marketing focalisées sur l’acquisition.

2 questions préalables avant de calculer le taux de rétention client

Avant de calculer votre taux de rétention e-commerce, vous devez vous poser 2 questions essentielles.

#1 – Qu’est-ce qu’un client fidélisé ?

On considère qu’un client est fidélisé à partir du moment où il reste actif sur une période donnée. Ce qu’il vous reste à déterminer, c’est ce que vous entendez par « actif ».

Est-ce que c’est un client qui a acheté au cours des 12 derniers mois ? Qui a atteint un certain montant de revenus ? Qui s’engage dans vos campagnes d’emailing ? Qui vous fait des retours réguliers sur vos produits ?

En définitive, vous devez définir un seuil à partir duquel vous pouvez considérer le client comme actif. Maintenant, il s’agit de savoir les segmenter…

#2 – Comment segmenter vos clients ?

Pour segmenter vos clients, il vous faut lier les données d’achat de chaque canal. Pour ce faire, la Customer Data Platform (CDP) sera votre meilleure amie pour vous donner plus de visibilité. Si le sujet vous intéresse, n’hésitez pas à jeter un œil à notre guide complet sur les Customer Data Platforms.

Une fois que vous disposez d’un ensemble complet de données, vous pouvez segmenter vos clients. Parmi les approches les plus populaires, on compte la segmentation par :

• Canal marketing (réseaux sociaux, publicité en ligne, email marketing…) : il s’agit de la meilleure façon de mesurer votre retour sur investissement marketing.
• Catégorie de produits : cette segmentation vous permet de voir quels produits sont les plus efficaces pour fidéliser les clients et vous donne la possibilité de contrôler les différents cycles de vie des produits.
• Donnée démographique : l’âge, le sexe et les zones géographiques peuvent révéler quels types de groupes de clients votre marque attire.
• Analyse RFM : cette segmentation permet une analyse plus complète du comportement client, basée sur la récence et fréquence des achats d’un client, ainsi que le montant (somme du chiffre d’affaires des achats cumulés sur une période donnée). Pour aller plus loin, découvrez notre guide complet sur la segmentation RFM.

A vous de déterminer celle(s) qui vous corresponde(nt) le plus !

2 méthodes pour calculer votre taux de rétention client

On peut mesurer le taux de fidélisation de la clientèle de 2 manières principales.

#1 – Calculer le taux de rétention client au niveau global (méthode basique)

Cette première méthode permet de donner une vue générale sur la manière dont votre marque conserve ses clients sur une période donnée.

Pour calculer cet indicateur, on utilise 3 variables :

• Début des clients – Nombre de clients au début d’une période donnée.
• Clients finaux – Nombre de clients à la fin d’une période donnée.
• Nouveaux clients – Nombre de clients acquis au cours de la période.

On procède ensuite au calcul : (Clients finaux – Clients nouveaux) / Début des clients.

Prenons un exemple. Imaginons que vous avez commencé l’année avec 100 clients, que 80 d’entre eux ont passé commande et que vous avez gagné 10 clients de plus au cours de l’année. On considère donc que vous avez à la fin de l’année 80 + 10 = 90 clients actifs.

Votre taux de rétention client sera donc de : (90 – 10) / 100 = 80%.

Autrement dit, 80 % de votre base de clients existants ont continué à être clients au cours de la période déterminée. L’idée est de reporter ces taux de fidélisation dans le temps, comme dans le graphique ci-dessous.

Dernier point important : le choix de la période. La durée que vous choisirez pour étudier votre taux de rétention dépend du cycle de vie de votre produit. Ainsi, un concessionnaire automobile devra choisir une période bien plus longue (puisque la fréquence d’achats d’une voiture pour un même client est faible) qu’une marque de denrées alimentaires par exemple.

#2 – La méthode des cohortes

Plus facilement exploitable que la première, la méthode des cohortes permet de suivre le comportement des clients dans le temps, en fonction du moment où ils sont devenus clients.

En réalité, votre entreprise n’est pas statique. Chaque jour, un changement s’opère. L’analyse des cohortes vous permet de voir si ces changements ont eu un impact positif sur la fidélisation.

Cette méthode vous donne une idée précise de là où il faut vous améliorer. L’intégration de segments de cohortes dans votre analyse de fidélisation vous permet de mieux comprendre où votre boutique en ligne réussit et où elle échoue. De là, vous pourrez identifier des stratégies de fidélisation des clients efficaces à appliquer à d’autres catégories et lignes de produits.

8 stratégies pour augmenter le taux de rétention client en Ecommerce

Voici 8 stratégies que vous pourrez facilement mettre en œuvre pour améliorer la fidélisation de vos clients et stimuler la rentabilité de votre entreprise e-commerce.

#1 – Misez sur l’email marketing

La méthode d’email marketing peut prendre différentes formes : vous pouvez par exemple envoyer des emails de bienvenue à vos clients après leur premier achat, configurer des emails d’abandon de panier, de reconquête ou encore d’anniversaire pour motiver le client à acheter auprès de votre marque.

Une autre bonne façon de tirer parti de l’email marketing est de l’utiliser pour envoyer du contenu utile et pertinent à vos utilisateurs, comme des newsletters par exemple. Aujourd’hui encore, l’emailing reste le principal canal pour engager vos clients et les inciter à acheter plus.

#2 – Utilisez les réseaux sociaux

Les réseaux sociaux sont un excellent moyen de maintenir l’intérêt de vos clients et de vous rapprocher d’eux. Vous pouvez profiter d’un mail de remerciement lors du premier achat d’un client pour l’inviter à vous suivre sur les réseaux. Auquel cas, assurez-vous de proposer du contenu attrayant et riche en valeur ajoutée !

Une fois que vos clients vous suivent, vous pouvez les entretenir de différentes manières :

• Partagez du contenu pertinent.
• Partagez des liens et images vers vos produits les plus populaires.
• Partagez des remises et des offres exclusives avec vos abonnés.
• Organisez des concours lors d’occasions spéciales.
• Interagissez avec vos clients via les commentaires de vos publications.

#3 – Offrez une expérience client personnalisée

La personnalisation de l’expérience client est aujourd’hui cruciale pour les fidéliser. Si vous n’y parvenez pas, ils se tourneront probablement vers vos concurrents.

Il existe plusieurs façons d’offrir une expérience d’achat personnalisée à vos clients :

• Proposez des recommandations personnalisées lorsqu’ils visitent la page d’accueil de votre site Web ou sur d’autres pages de produits.
• Utilisez un outil de gestion de la relation client (CRM) pour segmenter votre base de clients en fonction de leurs intérêts et de leur profil. Vous pouvez cibler chacune de ces listes avec des messages et des e-mails personnalisés.
• Identifiez les clients qui n’ont pas effectué d’achat chez vous depuis longtemps. Envoyez des e-mails personnalisés pour vous assurer qu’ils redeviennent actifs.

#4 – Adoptez des procédures opérationnelles standard pour améliorer la satisfaction des clients

Le processus d’exécution des commandes de commerce électronique est complexe et de nombreux acteurs clés y participent. Un faux pas (retard dans la livraison, produits erronés ou endommagés, remboursement trop tardif) dans le processus peut entraîner une mauvaise expérience client, réduisant ainsi votre taux de fidélisation.

Pour résoudre ces problèmes potentiels, vous pouvez mettre en place des procédures opérationnelles standard (POS), qui vous aideront à vous assurer que les produits sont soumis à des contrôles de qualité rigoureux et que les bons produits sont livrés aux clients.

#5 – Créez du contenu de valeur pour susciter l’intérêt des clients

Le contenu peut être un moyen efficace d’engager vos clients et de les inciter à préférer votre marque à celle de vos concurrents. Bien que le contenu promotionnel puisse être bénéfique, il doit toujours être associé à du contenu informatif pour attirer les clients.

Vous pouvez ainsi rédiger des articles pertinents pour votre marque et en faire la promotion sur les réseaux sociaux et emails.

Créez du contenu premium utile et proposez-le comme aimant à prospects sur votre site Web. Ainsi, les utilisateurs s’inscriront sur votre liste de diffusion en échange du contenu que vous proposez.

#6 – Proposez un programme de fidélisation des clients

Les programmes de fidélisation ? Les clients en sont friands, à partir du moment où ils sont suffisamment attrayants. Diversifiez vos offres avec des remises exclusives, livraisons gratuites, services d’abonnement ou encore des cadeaux.

Vous pouvez de même utiliser la gamification en proposant un système de points ou organisant un concours exclusif qui vous permettra non seulement de gagner la fidélité de vos clients, mais aussi d’attirer des nouveaux clients !

#7 – Exploitez le contenu des utilisateurs

Le contenu généré par l’utilisateur est un excellent moyen de booster l’engagement de vos clients et de les fidéliser durablement.

Imaginez un hashtag d’un mot clé qui résonne avec votre marque. Demandez ensuite à vos followers sur les médias sociaux et aux visiteurs de votre site web de poster du contenu (commentaires, photos…) avec cet hashtag.

GoPro a créé par exemple une excellente stratégie de contenu généré par les utilisateurs en lançant le défi #GoProSnow. On trouve sur ses pages de réseaux sociaux de nombreuses photos et comptes plus de 17 millions d’adeptes.

#8 – Présentez l’histoire et les valeurs de votre marque

En dehors de tous les autres facteurs, créer un lien émotionnel avec vos clients peut être très utile. En rendant le parcours de l’acheteur plus émotionnel, vous pouvez offrir des expériences mémorables à vos clients et ainsi les inciter à rester fidèles à votre marque.

Vous pouvez par exemple créer ce lien émotionnel en parlant de l’histoire de votre marque, comment elle a vu le jour, quels combats elle a dû mener.

Vous pouvez également parler de vos valeurs. Si vous êtes engagé dans un projet ou convaincu en tant que marque, veillez à le faire savoir à vos clients. Si vos valeurs correspondent aux leurs, vous aurez un avantage certain sur vos concurrents !

Les indicateurs complémentaires du taux de rétention client

Le taux de rétention client vous permet donc de savoir quelle proportion de vos clients vous est restée fidèle. Néanmoins, rien n’est ni tout noir ni tout blanc : le taux de rétention reste grossier car chaque client est différent. Vous aurez beau constater que certains vous sont fidèles et d’autres non, vous n’en connaîtrez pas forcément la raison.

C’est pourquoi il est intéressant de compléter le taux de rétention par d’autres indicateurs comme :

• Le taux d’attrition, soit l’inverse du taux de rétention. Ainsi si votre taux de rétention est de 90%, votre taux d’attrition sera de 10%. Cet indicateur complémentaire pose néanmoins les mêmes questions que le premier : à partir de quand considérer un client comme définitivement perdu ?
• La diminution du chiffre d’affaires, soit le chiffre d’affaires récurrent que vous avez perdu sur une période donnée. Il permet de mesurer l’impact du départ de certains clients sur vos recettes.
• L’indicateur de fidélité (NPS) qui permet d’étudier quels clients sont satisfaits de vos produits et quels sont ceux qui demandent une attention plus particulière. Un simple sondage vous permettra de le savoir.
• Le taux d’achat répétés, soit le pourcentage de clients qui font à nouveau confiance à votre entreprise après leur premier achat. Il convient parfaitement aux entreprises qui ne vendent pas de contrats fixes.
• La Lifetime Value (LTV) de vos clients, qui mesure les bénéfices engendrés en moyenne par un client tout au long de son cycle de vie. Il existe plusieurs méthodes pour la calculer mais la plupart cherchent à définir le coût d’acquisition et de fidélisation de la clientèle.

Si la relance des clients inactifs est devenue une priorité pour beaucoup d’entreprises, sa mise en œuvre est souvent chaotique et déceptive. Les stratégies basées à 100% sur de la relance email échouent la plupart du temps. La clé de succès réside dans l’art de combiner intelligemment les différents canaux disponibles, en prenant en compte le potentiel de réactivation des clients et en intégrant dans ces canaux le bon vieux téléphone, qui reste le canal le plus puissant pour relancer des clients inactifs.

Un constat : Réactiver les clients inactifs par email est difficile

Ce qui est certain, c’est qu’il est difficile de réactiver des clients inactifs par email. D’abord parce que les taux de réponse par mail sont, en général, faibles. Ensuite, parce que la définition du client inactif veut qu’il soit moins réactif que la moyenne.

Maintenant, il est nécessaire de savoir dissocier les types de clients inactifs auxquels vous faites face. Certains sont faciles à réactiver, d’autres sont de vrais « dormeurs ». Les différencier est essentiel car l’effort que vous êtes prêt à investir doit être proportionnel à la valeur que vous pouvez en générer, et donc à la lifetime value de chacun. Vous n’accorderez pas la même quantité d’efforts à un client inactif qui représente un chiffre d’affaires faible, qu’à un ancien client à forte valeur et / ou qui correspond parfaitement à votre cible de clients.

Par exemple, si vous considérez qu’une réactivation efficace peut vous permettre de relancer 10% de vos clients inactifs, vous pouvez envisager d’investir maximum 10% du revenu que ces clients pourront générer une fois réactivés pour rentabiliser votre démarche. Disons 5% pour se laisser de la marge, ce qui permet une création de valeur considérable…

L’art d’intégrer le téléphone dans vos mécaniques de relance des clients inactifs

Le téléphone devrait être une partie intégrante de vos mécaniques de relance des clients inactifs car il reste un des leviers de réactivation les plus efficaces. Malgré le développement de la digitalisation et des réseaux sociaux, le téléphone reste le canal de communication privilégié des Français. On estime que 57% des consommateurs utilisent en priorité ce canal. En plus d’être un moyen de communication très utilisé par les consommateurs, il permet une relance entièrement personnalisée, qui est ressentie et appréciée par le client.

Néanmoins, les autres canaux de réactivation comme les mails, SMS et ads retargeting ne sont pas à délaisser. Ils peuvent – et doivent – être combinés pour maximiser les chances de réussite de la campagne de relance.

Comme précisé plus haut, votre enjeu est de déterminer le niveau d’effort et de pression que vous souhaitez accorder en fonction de chaque segment clients. Imaginons par exemple que vous déterminez 3 types de clients inactifs : les passifs de niveau 1, 2 et 3 ; les passifs de niveau 1 étant des clients n’ayant fait aucune commande en 3 mois, et les inactifs de niveau 3 ceux n’ayant montré aucune réaction depuis très longtemps (les « gros dormeurs »).

• Les clients inactifs de niveau 1 sont les plus faciles à réactiver : l’envoi d’un email de réactivation suffira dans un premier temps.
• Les passifs de niveau 2 montrent plus de réserve : combinez l’envoi d’un email et d’un SMS pour maximiser vos chances de réactivation.
• Enfin, les clients dormants de niveau 3, soit des clients que certaines entreprises considèrent comme perdus, demandent plus d’investissement : programmez l’envoi d’un email ainsi que d’une campagne d’ads retargeting pour attirer leur attention.

Vous pouvez suivre ce schéma standard pour tout type de clients. Pour les clients plus importants, n’hésitez pas à adopter cette même logique en décuplant le nombre de SMS, d’Ads ou encore d’appels téléphoniques.

Pour résumer, il faut savoir à la fois sérier l’utilisation des canaux (qui se combinent et se complètent) et adapter le mix-canal à la valeur du client inactif. Il ne reste plus qu’à l’appliquer !

3 raisons de la sous-utilisation du téléphone pour de la relance

Bien que le téléphone soit le meilleur levier pour réactiver ses clients, il reste sous-utilisé et ce, pour 3 raisons principales.

#1 – La motivation du service client… Tout un programme !

Qui dit appel téléphonique dit discussion à voix haute. Or, les appels sortants de relance téléphonique représentent un effort supplémentaire pour le service client. L’email semble tellement plus simple et met à l’aise. C’est pourquoi, il est difficile de motiver son service client puisqu’il voit plus facilement les contraintes liées à une relance téléphonique que ses fruits.

#2 – Il n’y a pas toujours d’équipe commerciale dans des boîtes B2C

Pour faire de la relance téléphonique, il faut des collaborateurs dédiés au service client. Ce qui n’est pas toujours le cas, surtout dans les petites / moyennes entreprises B2C.

En B2B, la culture du téléphone est bien plus présente, et ce pour 2 raisons. D’abord parce que le client moyen a bien plus de valeur (puisque les achats sont en général plus gros). Ensuite parce que le cycle commercial nécessite plus de traitements, plus de dévouement (communication one-to-one).

#3 – Certaines entreprises n’ont pas l’architecture adéquate

Certaines entreprises n’ont pas de base de données centralisée, souvent à cause de leur petite taille. Néanmoins, une fois une certaine quantité de clients dépassée, les données clients se dispersent et aucun outil ne permet de les faire circuler intelligemment jusqu’au service client. Comment relancer un client inactif par téléphone si on ne réussit pas à les identifier, si on ne peut pas scorer ses clients ? Et, à supposer que l’on réussisse à identifier les inactifs, comment notifier au service client les consommateurs à réactiver si aucun outil ne permet de faire remonter automatiquement toute l’information dans l’outil utilisé par ce service ?

C’est justement ces problèmes de tuyauterie qu’un outil comme Octolis permet de résoudre en remettant les données au cœur de votre plan de croissance !

4 étapes pour mettre en place une réactivation des clients inactifs par téléphone en B2C

Il est tout à fait possible de mettre rapidement en place la réactivation par téléphone en B2C. Ce n’est pas un projet lourd, donc vous n’avez aucune excuse !

Étape #1 – Définir les segments des gros clients passifs

Comme expliqué plus haut, l’utilisation du téléphone représente un effort supplémentaire pour le service client, c’est pourquoi il faut le réserver pour les clients réellement passifs.

Pour ce faire, il vous faut les identifier. Comment ? En mettant en place une segmentation client qui prend en compte le montant et la récence des achats (date de dernier achat) de chacun d’entre eux.

Cette segmentation, elle existe déjà : c’est la fameuse segmentation RFM. C’est une analyse qui repose sur 3 critères :

• La Récence.
• La Fréquence (des achats sur une période de référence donnée).
• Le Montant (somme du chiffre d’affaires des achats cumulés sur cette période).

Si vous êtes intrigués par cette segmentation mais que vous ne savez pas complètement comment la mettre en place, n’hésitez pas à jeter un coup d’œil à notre guide complet sur la segmentation RFM !

Les gros inactifs que vous ne voulez pas perdre sont ceux qui n’ont pas commandé depuis longtemps (R = 1) mais dont le score M est élevé (4, 5, 6). Il s’agit de bien les cerner.

Étape #2 – Choisir un prestataire (call center ou logiciel service client)

Deux options s’offrent à vous.

Option #1 – Vous souhaitez externaliser les relances téléphoniques

Dans ce cas, vous devez choisir un partenaire call center. Pour en trouver un, nous vous conseillons Call of Success, la marketplace des call centers. Ce partenaire a pour but d’aider les entreprises à répondre à la pénurie de profils de commerciaux et conseillers clients en externalisant les ventes et le service client auprès des meilleurs centres de contacts. Cette plateforme digitale a démontré à plusieurs reprises ses compétences puisqu’elle permet de recruter 3 à 5 fois plus vite des talents que le recrutement interne !

Option #2 – Vous internalisez la gestion des appels de relance

Si vous avez un service client ou des collaborateurs capables de prendre en charge les appels, alors il vous faut un logiciel de gestion du service client. Ce logiciel permettra à vos collaborateurs de visualiser les clients à réactiver et d’avoir des fiches 360, recensant l’ensemble des infos clés sur chaque client.

L’internalisation coûte plus cher globalement, le coût du travail étant plus élevé en France par rapport aux call centers off-shore. Mais cela peut faire sens si vous avez des LTV élevées. Il faut toujours raisonner en termes de ROI. Si la valeur moyenne d’un client est de 1 000 euros et que vous espérez réactiver 5 à 10% de ces clients, alors ça vaut le coup !

Étape #3 – Organiser la “tuyauterie”

Quelle que soit l’option choisie, l’enjeu c’est d’être d’abord en capacité de centraliser vos données clients pour ensuite les transmettre au logiciel de service client ou partenaire call centers.

• Il vous faut d’abord centraliser vos données clients pour pouvoir identifier les clients inactifs sur la base de toutes les informations à votre disposition et ainsi segmenter / scorer vos clients. C’est ce qu’on appelle la « Data Preparation » ou « Data Prep ».
• Il faut ensuite être capable de créer des scénarios d’orchestration / d’activation. Par exemple, si le score de réactivation dépasse X, cela doit déclencher un envoi de notification dans l’outil de service client.

Pour cela, Octolis est le partenaire idéal dans la valorisation de vos données. La plateforme est une solution plug and play qui permet de croiser, enrichir et synchroniser vos données dans tous vos outils marketing & sales. Elle vous permet ainsi d’ordonner, préparer et analyser rapidement vos données pour une meilleure utilisation dans vos outils marketing ou vos reportings. La plateforme est entièrement sécurisée et idéale pour garder le contrôle de vos données, et s’intègre à tout type d’outils (Salesforce, Google Sheet, Shopify…) !

Étape #4 – Mettre en place une phase de test

Vous êtes enfin prêt ? Vous pouvez désormais déployer un PoC (Proof of Concept) et tester vos scénarios de réactivation par téléphone. Testez quelques semaines / mois, puis mesurez l’impact de la réactivation téléphonique (mesuré en pourcentage de clients réactivés). Enfin, comparez les résultats avec les scénarios de relance par email pour voir si ça vaut vraiment le coup.

Et si ça fonctionne, on scale !

On a échangé avec beaucoup de marques ecommerce / retail ces derniers mois pour présenter Octolis. ll y a un sujet qui revenait souvent : la connaissance clients.

Le sujet est compliqué. On atteint vite les limites de Google Analytics et d’Excel, mais l’étape d’après est difficile.

Dans ce webinar, les experts CRM de l’Agence Dn’D et d’Octolis vont vous proposer des solutions simples afin de gagner rapidement en maturité sur le sujet :

Les intervenants :

• • Carole CHEVROT – Responsable Offre CRM & Marketing Automation – Agence Dn’D
  • Yassine HAMOU TAHRA – Co-fondateur et CEO @ Octolis.

Replay & présentation

Les ressources

Les outils de Marketing Automation sont largement sous-utilisés.

Beaucoup d’entreprises s’équipent d’outils très costauds et chers, comme Salesforce ou Adobe, pour finalement déployer 2 scénarios qu’ils pourraient faire avec SendinBlue pour quelques centaines d’euros.

Heureusement, c’est loin d’être une fatalité.

Dans ce webinar, les experts data / CRM de Cartelis et d’Octolis vont vous présenter un plan d’action clair pour tirer parti au maximum de votre solution de marketing automation :

Les intervenants :

• Quentin SUREAU – Directeur Associé @ Cartelis.
• Yassine HAMOU TAHRA – Co-fondateur et CEO @ Octolis.

Replay & présentation

Les ressources

Le baromètre DNVB que vous allez découvrir est le fruit d’un partenariat entre Octolis et l’agence Coudac, experte en ecommerce et growth marketing. Cette collaboration a été l’occasion de faire un état des lieux des principales tendances en cours : prééminence du combo Shopify <> Klaviyo, super-performance de certains secteurs des DNVB, difficultés rencontrées par les pure players, montée en puissance des « ONVB », turbulences sur les Social Ads, etc.

Télécharger notre baromètre DNVB 2022

Bref, vous allez apprendre des tas de choses. Même nous, qui éditons une CDP taillée pour le Retail et l’Ecommerce, qui connaissons bien le marché, nous avons appris des choses :). Cet article de synthèse présente les principaux enseignements du baromètre et présente notre méthodo.

Les 6 principaux enseignements à retenir sur les DNVB en 2022

#1 La nouvelle norme = le couple Shopify + Klaviyo

Plus de la moitié (55,6%) des DNVB utilisent Shopify pour éditer et gérer leur site ecommerce. 41,3% utilisent Klaviyo pour gérer les scénarios de marketing automation.

Comment expliquer un tel succès ?

• Une intégration parfaite

Le premier élément de réponse semble être le partenariat noué entre ces deux acteurs. A l’origine, Klaviyo a été conçu pour les utilisateurs Shopify. Ses scénarios ont été taillés pour le e-commerce. Shopify a investi pas moins de 100 millions d’euros dans le développement de Klaviyo.

Aujourd’hui, bien que Klaviyo revendique de nouvelles intégrations, notamment avec PrestaShop et Magento, son intégration la plus profonde demeure celle avec Shopify.

• Ils permettent de passer rapidement un cap sur le Marketing Automation et le CRM

Klaviyo exploite la moindre donnée clients provenant de Shopify, si bien que le commerçant a la possibilité de créer des flux d’e-mails et de SMS avec des triggers basés sur des events Shopify et d’utiliser ces mêmes données pour des segmentations plus fines. A cela s’ajoutent des scores sur l’étagère très utiles en e-commerce (LTV, panier moyen, les conversions, la fréquence d’achat, les articles préférés…).

De plus, disposer de ces 2 outils marque la fin du marketing de masse (absence de segmentation) et permet de mettre rapidement en place les scénarios d’automation classiques (mail de bienvenue, anniversaire, etc… ) ou plus avancés (relance de panier abandonnés, relance d’inactifs, cross-selling…)

Notons également que le développement par Shopify d’une offre de système de caisse permettrait aux DNVB d’exploiter les données offline dans leurs actions marketing-ventes, ce qui est aujourd’hui une friction que nombre d’entre elles regrettent lorsqu’elles développent leur activité en point de vente.

• Une proposition de valeur qui va dans le sens de l’histoire : une relation clients plus approfondie

Le business model des DNVB et des D2C (Direct-To-Consumer) se base sur l’absence d’intermédiaire. Cette spécificité leur permet de gérer en propre leurs données clients. De cette maîtrise de la donnée découle une exploitation minutieuse et exhaustive qui, couplée à un branding percutant, permet d’offrir une expérience client plus personnalisée et plus séduisante.

Les DNVB accordent également beaucoup d’importance à la valorisation des clients existants. D’autant plus dans un contexte où en acquérir de nouveaux coûte + cher. En effet, l’année 2022 a été marquée par une explosion des coûts d’acquisition qu’a d’ailleurs dénoncée le collectif « We Are Lucioles« . En cause :

• Le RGPD protège désormais les internautes mais limite la précision de campagnes ce qui impacte leurs performances.
• La multiplication des marques sur des segments limités augmente la pression sur le client web, plus versatile et de moins en moins engagé.
• Les GAFAM exercent un monopole toujours plus offensif.

Les limites du couple Shopify – Klaviyo

A partir d’un certain niveau de développement (80 – 100 employés / + 10M de CA), les DNVB envisagent des solutions plus robustes que celles qui sont présentées dans notre baromètre. Des solutions comme Braze par exemple, sont capables de gérer simultanément le push, l’email et le sms.

Notons également que les solutions « tout-en-un » qui centralisent la gestion du front et du back-end, limitent la créativité et la capacité à aller encore plus loin sur l’UX et la connaissance clients.

#2 Les catégories Bien-être, Alimentation et Accessoires surperforment

En moyenne, les DNVB de (+30 employés) ont vu leur croissance exploser. Mais les catégories qui se distinguent sont :

• Les Accessoires (25%)
• L’Alimentation (39%)
• Le Bien-être (27%)

Ce succès s’explique pour les raisons suivantes :

• Une fréquence d’achat importante et un CAC plus bas

C’est directement à la nature des produits. On achète plus souvent des produits alimentaires ou des accessoires qu’une voiture ou un appartement. Par ailleurs, les produits appartenant à ces 3 catégories coûtent moins cher. Ce combo fréquence d’achat élevée + CAC bas créé un terreau parfait pour créer des mécaniques relationnelles puissantes.

• Un « unit economic » favorable

Les produits de beauté, par exemple, ont une valeur élevée, un poids et des dimensions faibles. C’est idéal pour les acteurs de la vente à distance.

• Un engagement émotionnel fort

Pour que les facteurs de choix aillent au-delà de la simple comparaison des prix il faut que le client éprouve un certain attachement à l’égard du produit ou plus largement de la marque. Les 3 catégories de DNVB qui surperforment ont en général un branding fort.

• Une disponibilité de catégories adjacentes appropriée pour améliorer la taille du panier/la CLTV > Upsell / cross sell

Les DNVB spécialisées dans les accessoires, l’alimentaire et le bien-être ont en général un grand catalogue produits, avec des produits très souvent complémentaires et similaires, ce qui favorise la mise en place de mécaniques de cross-sell/upsell, et donc l’augmentation de la lifetime value.

• Un faible taux de retour

Ces catégories de produits connaissent un taux de retour relativement faible comparé aux vêtements et les chaussures.

#3 Les difficultés des pures players

Nous avons remarqué que la croissance moyenne des entreprises omnicanales (online + offline) résiste mieux que les pures players (100% Ecommerce).

En effet, les 10 premiers résultats de notre Flops – 30 sont à:

• 70% des pures players
• 30% des flagships (DNVB ayant déployé des points de vente)

Cela s’explique par :

• La conjoncture globale
  • Les chiffres du premier trimestre 2021 étaient excellents à cause des restrictions sanitaires liées au Covid-19. Cette baisse est en fait un retour à la normale.
  • Les produits fabriqués en Chine n’arrivent plus jusqu’aux entrepôts européens, car les ports et les usines sont à l’arrêt à cause de la stratégie zéro Covid du président Xi Jinping.
  • L’inflation modifie le comportement des consommateurs, qui font plus attention à leur portefeuille. Cela pèse sur les résultats de l’e-commerce non alimentaire.
  • La hausse des prix de l’énergie, des salaires ou encore du coût des emballages pèse sur les marges des e-commerçants, dont la rentabilité diminue à vue d’œil.
• La loi de la concurrence, qui frappe de plein fouet le business model des DNVB déjà très exploité

L’éclosion de nombreuses DNVB ces dernières années entraîne une concurrence impitoyable sur les marges et les coûts d’acquisition. Et cette concurrence a tendance à s’accentuer quand les DNVB ciblent les digital natives.

• Une grosse dépendance à l’acquisition en ligne, qui est aujourd’hui beaucoup plus chère.

Nous vous en parlions précédemment, le coût d’acquisition en ligne a doublé.

Vers un nouveau type d’acteurs : les ONVB

Face à l’accroissement des coûts d’acquisition en ligne, le RGPD et la versatilité du client en ligne, il est devenu plus difficile pour une DNVB d’acquérir et de retenir un utilisateur en ligne. Dans ce contexte, certaines DNVB ont commencé à s’intéresser au point de vente physique pour acquérir de nouveaux clients à moindre coût. Ce sont les ONVB ou (Omnicanal Native Vertical Brand).

A l’image de la D2C LePantalon qui a commercialisait uniquement sur son site internet avant d’ouvrir des points de vente physiques pour offrir une expérience client plus immersive.

#4 Une année difficile sur les Social Ads

Les faits marquants de l’année 2022

Au niveau des social ads, 2022 fut une année difficile pour de nombreux e-commerçants. Les marques se sont heurtées à plusieurs obstacles :

• La mise à jour de l’iOS 14 qui a rendu plus difficile le tracking des clients en ligne (entre 30 et 35% des données ont été perdues depuis iOS14) et par extension la performance de leurs campagnes publicitaires dans un contexte d’augmentation de la concurrence et donc de hausse des coûts.
• Facebook, l’un des principaux moteurs de nombreux e-commerçants a vu son nombre d’utilisateurs diminuer pour la première fois en depuis sa création en 2004. L’un des principaux facteurs de cette diminution historique est la montée en puissance de TikTok et Pinterest qui signent les plus grosses progressions en 2022. En conséquence, les marques utilisent d’autres leviers pour diversifier leur stratégie d’acquisition en plus de leur levier principal, Facebook. Elles investissent à 44% dans Facebook Ads, à 29% dans Pinterest Ads et à 19% dans TikTok.

Notons tout de même que certains commerçants (les 25% les plus performants) ont réussi à tirer leur épingle du jeu.

L’augmentation du CPC induit un gros impact sur le volume de clics sortants.  Pour contenir l’augmentation du CPC, une seule solution, améliorer la qualité de ses ads pour augmenter le CTR et donc limiter l’augmentation du CPC.

Nos conclusions

Qu’est-ce qui différencie les 25% e-commerçants qui ont les meilleures performances ?

Peu importe la taille du business, il y a deux facteurs sur lesquels ils sont meilleurs :

1. La croissance de trafic en moyenne +250% (pour les – de 500k€) à +67% (pour les + de 5M) de croissance de trafic par rapport à l’année précédente. Ces performances s’expliquent donc par l’augmentation massive des dépenses publicitaires.
2. Le taux de conversion 2,62% en moyenne, + de 80% supérieur à la médiane à 1,46% des sites. Ce qui signifie que leurs produits et offres convertissent beaucoup plus de clients à l’échelle.

Évidemment, la combinaison des deux est un total banger puisque si vous augmentez votre trafic, mais que votre taux de conversion reste le même, autant vous dire que vous générez de la croissance pure.

#5 Levées de fonds & profils des dirigeants

Les fonds les plus représentés dans notre baromètre 2022 sont les suivants :

• Experienced Capital (6.5%). Ce fonds d’investissement est dédié aux marques premium D2C.
• Founders Future (6.5%). Créé en 2018 par l’entrepreneur Marc Menasé, ce fonds finance principalement des startups de la tech et du digital.
• The Family (4,3%). Fonds d’investissements en capital-risque qui a notamment investi dans CaptainTrain, Algolia ou PayFit.

Vous trouverez ci-dessous ces 3 fonds d’investissements et leurs investissements associées :

A noter que la majorité des levées de fonds de notre baromètre (21/30) concerne les DNVB dont le nombre d’employés est inférieur à 30 collaborateurs.

En ce qui concerne le profil des dirigeants, voici les chiffres clés que nous avons identifiés :

• Plus de 3/4 d’entre eux sont des hommes.
• Plus de la moitié des dirigeants sont issus d’une école de commerce.
• L’âge moyen pour créer une DNVB est de 36 ans.
• L’école de commerce la plus représentée est HEC Paris.

La méthodologie suivie pour construire notre Baromètre DNVB

#1 Identification des acteurs + 1er niveau d’enrichissement via LinkedIn Sales Navigator

Pour sélectionner les 380+ acteurs DNVB qui figurent sur notre baromètre 2022, nous avons dans un premier temps mené une recherche sur Sales Navigator.

#2 Calcul et estimation du taux de croissance par entreprise

Pour établir le taux de croissance des DNVB sur 1 et 2 ans, nous nous sommes basés sur deux approches :

Lorsque le nombre d’employés de la DNVB était égal ou supérieur à 30, LinkedIn Premium nous fournissait son taux de croissance sur 1 et 2 ans.

Voici un exemple avec Jimmy Fairly :

En revanche, lorsque ce nombre était inférieur à 30, LinkedIn Premium ne nous fournissait aucune information.

Pour pallier cela, nous avons calculé le taux de croissance des DNVB concernées en calculant leurs taux de croissance linéaire sur 1 et 2 ans avec comme constante 2 employées à la date de création.

Voici un exemple avec la DNVB Hypnia :

• Date de création : 2016
• Nombre d’employés en 2016 : 2 (notre hypothèse)
• Année de l’étude : 2022
• Nombre d’employés en juillet 2022 : 16

Selon la méthode de calcul linéaire, nous avons  :  16 / 2 ^ ( 1 / 2022 – 2016 ) ) – 1  = 26%

Ainsi depuis 2016, le taux de croissance sur 1 an d’Hypnia est de 26% d’après notre méthode de calcul linéaire.

Pour le taux de croissance sur 2 ans, nous avons mis ce résultat au carré.

#3 Données enrichies par différents outils sur les dimensions clefs

Stack marketing

Pour rappel, la stack marketing est la somme des outils utilisée par l’équipe marketing pour mener à bien ses projets et mesure leur efficacité. Les types d’outils les plus utilisés sont :

• le CRM ou Customer Relationship Management comme HubSpot ou Salesforce.
• Le CMS ou Content Management System comme PrestaShop ou Shopify.
• L’outil de Marketing Automation comme SendinBlue ou Klaviyo.
• L’outil de Ticketing comme Zendesk ou Gorgias.

Pour parvenir à identifier le plus d’outils marketing possibles en un minimum d’efforts, nous avons utilisé Wappalyzer.

Funding

Pour identifier le montant des levées de fonds et le nom des fonds d’investissement qui leur sont associés, nous avons exploité les données d’un référent en la matière : Crunchbase

Dirigeants

Enfin, pour approfondir et enrichir notre étude, nous avons fait appel à SocieteInfo pour identifier le nom des dirigeants.

#4 Croisement et analyse des données

Une fois que toutes ces infos étaient en notre possession, nous avons travaillé d’arrache-pied pour aboutir à des insights clés. On espère que notre ressource vous plaira !

Télécharger notre Baromètre DNVB 2022

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