Les outils de CRM et d’emailing ne permettent pas d’avoir un suivi satisfaisant de l’impact des actions mises en place par l’entreprise. C’est probablement le constat que vous avez fait si vous atterrissez sur cet article.
Plusieurs éléments expliquent pourquoi beaucoup d’entreprises échouent à mesurer efficacement les actions CRM. D’abord, les actions CRM sont pour beaucoup cross-canal. Ensuite, une action CRM (une campagne ou un scénario) peut avoir des effets indirects, ou distants. Tout cela pose des problématiques complexes d’attribution. Dans ces conditions, mesurer l’impact des actions CRM est un challenge que nous allons vous aider à relever.
Pour mesurer l’impact des actions CRM, il faut d’abord commencer par construire une vision d’ensemble de toutes les actions déployées et rattacher toutes ces actions (campagnes et scénarios) à des objectifs précis, des KPIs mesurables. D’où la nécessite de construire un plan relationnel. C’est la démarche que nous allons vous présenter. Nous verrons ensuite comment mesurer la performance de vos campagnes et de vos scénarios relationnels.
- Les limites des outils d’emailing / CRM pour mesurer l’impact des actions
- Prendre de la hauteur : les programmes et le plan relationnel
- Suivre l’évolution des performances de mes campagnes à travers le temps
- Mesurer l’impact des scénarios relationnels
- 20 indicateurs clés pour mesurer la performance CRM
- Comprendre le modèle de données d’un CRM – Zoom sur 3 approches
- Qu’est-ce qu’un modèle de données en CRM ?
- Les 3 principales approches de modèle de données CRM
- Conseils pour choisir le modèle de données CRM le plus pertinent
Les limites des outils d’emailing / CRM pour mesurer l’impact des actions
Les reportings proposés par les outils d’emailing et de CRM sont limités par deux principaux inconvénients :
- Ils sont très centrés sur les campagnes et les canaux de conversation. De ce fait, ils n’offrent pas de vision d’ensemble du « parcours client », mais seulement une lecture partielle et étroite des actions.
- Les KPIs proposés sont relatifs à l’engagement : taux d’ouverture, taux de clics, taux de réactivité… Cela permet seulement d’analyser le comportement des clients à la lecture de l’email, mais pas l’impact business global des campagnes, avec par exemple le CA généré sur le site e-commerce.
Ces deux limites sont particulièrement importantes. Lorsque l’on met en place une campagne d’emailing, il est nécessaire de pouvoir mesurer les performances business qui en résultent. Or les actions marketing et CRM affectent durablement et souvent indirectement les parcours des clients. Par exemple, une campagne emailing peut avoir un impact sur les ventes en magasin : un client lit votre email, clique sur un produit, consulte la page du produit puis décide d’aller en magasin acheter le produit.
Ainsi, il est nécessaire de disposer d’informations supplémentaires. Vos responsables CRM doivent pouvoir prendre plus de hauteur. Cela est rendu possible grâce aux programmes et au plan relationnel.
Prendre de la hauteur : les programmes et le plan relationnel
Pour mesurer l’impact des actions CRM/Marketing au niveau du parcours client, il faut organiser les actions dans des programmes relationnels.
Un programme est un ensemble d’actions de marketing relationnel au service d’un objectif mesurable par un KPI. La logique des programmes permet de sortir de l’approche mono canal proposée par les outils CRM/Emailing classiques en se fondant sur des objectifs auxquels on associe un ensemble d’actions permettant d’exploiter plusieurs canaux et points de contact. Il existe deux types d’actions :
- Les scénarios relationnels, qui se déclenchent en fonction du comportement des clients (scénario de bienvenue, scénario post-achat…) ou d’un événement client (scénario d’anniversaire, scénario d’anniversaire d’un contrat…).
- Les campagnes marketing, qui sont ponctuelles ou périodiques (liées aux événements du calendrier).
Voici une manière de se représenter les différents programmes et les scénarios associés :
Les programmes sont listés dans un document de cadrage et de suivi qui s’appelle le plan relationnel. Il permet d’avoir une vision d’ensemble de ses actions CRM/Marketing. C’est un document indispensable pour piloter ses actions de marketing relationnel de manière cohérente.
Comme nous l’avons précisé, les actions qu’il s’agit de mesurer sont scindées en deux catégories : les campagnes et les scénarios. Or, ces deux mesures diffèrent. Il est donc nécessaire de combiner deux approches pour évaluer l’impact de ces actions.
Suivre l’évolution des performances de mes campagnes à travers le temps
Les campagnes, qui sont des actions marketing ponctuelles, doivent faire l’objet d’une planification. Elles peuvent être menées au travers de plusieurs canaux (mail, site web, magasin…). En organisant les actions dans un plan relationnel, mesurer la performance d’une campagne ne consistera plus à analyser le taux d’ouverture ou le taux de clics mais à mesurer l’impact de cette action sur le KPI du programme auquel elle est rattachée.
Il est important de suivre l’évolution des performances de vos campagnes et de les comparer entre elles. L’analyse comparative de vos différentes campagnes est le meilleur moyen d’identifier les axes d’amélioration et de mettre en lumière les éléments les plus performants. Par exemple, l’effet de chaque campagne de Noël devrait être mis en perspective avec celles des années passées afin d’obtenir une compréhension précise de l’évolution de l’efficacité de cette action.
Mesurer l’impact des scénarios relationnels
Contrairement aux campagnes ponctuelles, les scénarios sont des éléments du bloc CRM plus complexes et dont l’impact est beaucoup plus difficile à mesurer. En effet, les scénarios, qui forment un ensemble d’actions se déclenchant en réponse au comportement d’un client, possèdent trois principales caractéristiques :
- Un objectif qui doit être lié au but global du programme,
- Un déclencheur qui est le point de départ de l’action,
- Une séquence qui définit l’ensemble des messages et actions automatisés.
Pour obtenir une vision précise de l’effet des scénarios, nous vous proposons trois approches possibles.
L’approche classique, basée sur le suivi de KPIs
Cela consiste à suivre quelques KPIs bien choisis : le KPI du programme relationnel auquel il est rattaché ainsi que des KPIs secondaires qui ont un impact indirect sur le KPI principal. Idéalement, chaque scénario est associé à un indicateur précis qui doit être celui du programme relationnel si ce dernier est correctement structuré.
Nous pouvons prendre par exemple l’abandon panier, avec comme KPI principal le taux de clients avec des paniers abandonnés qui réalisent un achat après X jours. Un autre exemple plus complexe est le cross-sell un mois après l’achat, ou la part de clients qui réalisent un deuxième achat entre 30 et 45 jours après le premier.
Il faut ensuite réussir à établir un reporting précis et complet pour suivre ces fameux indicateurs.
L’analyse de cohortes
L’analyse de cohortes consiste à étudier les comportements de différents groupes de clients constitués en fonction de critères objectifs (clients ayant reçus le même email, disposant du même abonnement…). On peut alors comparer la performance d’un scénario au sein de différentes cohortes établies selon la date d’entrée du client. Cela peut consister par exemple à mettre en place en mars un nouveau scénario pour pousser le passage du 1er au 2ème achat grâce à une séquence de 5 emails sur 3 mois après le premier achat.
Pour mesurer l’impact du scénario, il faut regarder l’évolution du nombre d’achat moyen (ou du CA en base 100) par cohorte basée sur la date du premier achat. Pour les clients ayant acheté après mars, il faut que le nombre d’achats 2 et 3 mois après le premier achat soit plus important que pour ceux ayant réalisé un premier achat en janvier. Évidemment, le scénario n’est pas un facteur unique de différenciation. La cyclicité, les campagnes marketing et de nombreux autres éléments peuvent affecter les ventes, ce qui rend difficile d’évaluer la fiabilité des résultats.
L’A/B Testing
Cette méthode est la plus rigoureuse, mais aussi la plus difficile à mettre en place. Il faut scinder le groupe à tester en deux, puis appliquer le scénario sur le groupe A et comparer ensuite les résultats avec le groupe B qui sert de groupe de contrôle. Pour obtenir des résultats satisfaisant, il est nécessaire d’avoir un volume suffisamment important de clients dans chaque groupe.
20 indicateurs clés pour mesurer la performance CRM
Après avoir mis en place ces recommandations, il faut pouvoir suivre l’évolution de la performance de votre CRM. Nous vous proposons pour cela une liste de 20 KPIs que nous jugeons nécessaire d’avoir dans vos dashboards de suivi de performance.
Mesurer l’impact de vos actions CRM est un processus complexe et exigeant qui requiert de nombreuses ressources. Disposer d’un accompagnement de qualité et de softwares performants représente un avantage certain, que nous vous aidons à établir dans notre comparatif des meilleurs prestataires CRM.
Il est nécessaire de suivre l’évolution de l’efficacité de ses actions en continue et de regrouper les résultats au sein de dashboards clairs et pertinents. C’est uniquement en travaillant sans cesse à l’amélioration de la performance de votre CRM que vous parviendrez à en faire un avantage concurrentiel capable de fidéliser vos clients et d’augmenter leur lifetime value, et de booster ainsi votre activité.
Comprendre le modèle de données d’un CRM – Zoom sur 3 approches
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.
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.
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.
