7 cliches marketing

7 idées reçues sur le ciblage des campagnes CRM

Le ciblage des campagnes CRM est souvent l'objet de fantasmes, préjugés, clichés en tout genre. Démontons ensemble quelques idées reçues !

VP Sales

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05 octobre 2016

Il existe de nombreuses idées reçues autour de l’utilisation de campagnes marketing ciblées. Explications !

Pour de nombreux marketeurs, le retour sur investissement potentiel des campagnes ciblées est éclipsé par :

  • La peur de se noyer dans un océan de données.
  • La peur d’accroître l’utilisation des ressources disponibles afin de créer des campagnes additionnelles.
  • La crainte de perdre du revenu par rapport aux campagnes full-base.

Voici un éclairage sur ces idées reçues et sur la façon pour un marketeur d’accroître le revenu de son CRM via des campagnes ciblées couronnées de succès.

Idée reçue 1 :

“Le ciblage, ça ne sert à rien ! Sauf à diminuer le revenu de mes campagnes marketing”

De nombreux e-commerçants sont persuadés qu’ils ont toutes les raisons du monde de diffuser leurs campagnes… à tous leurs clients. Et ils n’ont pas tout à fait tort : pour maximiser le revenu généré par une campagne marketing donnée, la meilleure solution est de la diffuser au plus grand nombre possible de clients… Mais alors, “pourquoi se priver ?!” pourrait-on s’interroger.

En sollicitant systématiquement tous ses clients, un marketeur commet en réalité plusieurs impairs :

  • Il ne va maximiser le revenu…qu’à court terme car il oublie de prendre en compte la LTV (lifetime value) d’un client et se focalise uniquement sa valeur à un instant T. Aussi devrait-on garder en mémoire l’analogie de la “poule aux œufs d’or” : à vouloir maximiser le revenu à court terme, on peut endommager sérieusement l’actif précieux qu’est une base de clients.
  • Il va sous-estimer le coût réel d’une campagne marketing qui ne se limite pas aux frais de routage (désormais extrêmement faibles) ni aux frais de conception de cette newsletter (rédaction et design). Ces dépenses sont les seules véritablement visibles mais elles sont marginales en comparaison des dommages engendrés à long-terme : désabonnements, lassitude et usure de la base, impact négatif sur l’image de marque, diminution du taux de délivrabilité, etc.
  • Il se retrouvera bloqué dès qu’il voudra diversifier les prises de parole ou adresser ses clients sur des sujets spécifiques… Qu’il s’agisse de communications sur un produit de niche, sur un produit onéreux ou même sur un produit assez générique mais dont on sait qu’il ne peut pas intéresser tout le monde, il sera assez difficile d’envisager de diffuser ces communications à l’ensemble de la base de clients” !

Ce qui est certain, c’est que cibler sans produire davantage de campagnes est un jeu perdant : il est indispensable de produire davantage de campagnes distinctes, qui seront chacune diffusées à un volume de contacts moindre.

Idée reçue 2 :

“Il paraît que le ciblage permet de multiplier les prises de parole. Ce n’est pas pour moi car je suis déjà au taquet en termes de pression marketing ! Si j’envoie un seul email de plus, je vais détruire ma base de clients !”

Il est des mythes en email marketing qui ont la vie dure. Le mythe selon lequel il existe un seuil “absolu” de pression marketing au-delà duquel toute campagne est contre-productive en fait partie.

Ce seuil existe bel et bien mais varie en réalité selon les individus : certains peuvent accepter de recevoir un message (voire deux !) quotidiennement tandis que pour d’autres, un message hebdomadaire est déjà trop… Ce seuil de tolérance varie également en fonction de la pertinence des messages qui sont envoyés.

Même dans le cas d’un marketeur “au taquet”, il reste évidemment possible de multiplier les opportunités de prises de parole…pour certains clients seulement et tant que les messages envoyés demeurent pertinents.

Il y a bien sûr certaines limites que le bon sens permettra à chacun de ne pas dépasser : recevoir 5 ou 10 newsletters dans une même journée risque d’irriter même les plus engagés des clients !

Idée reçue 3 :

“Le ciblage, c’est magique ! Je peux envoyer une campagne pourrie aux meilleurs 10% de ma base de clients et générer plein de ventes !”

Le ciblage ne crée pas de potentiel à partir d’une campagne qui n’en a pas : le ciblage permet de localiser le potentiel d’une campagne qui en a. Si une campagne donnée génère seulement 2 ventes en étant envoyée à toute la base, nous aurons beau tourner le problème dans tous les sens, même le meilleur des ciblages ne permettra pas d’aller au-delà de… 2 ventes. Ainsi, même le meilleur ciblage du monde ne permettra jamais de générer des ventes d’un produit dont strictement personne ne veut !

Idée reçue 4 :

“Le must des ciblages marketing : ceux fondés sur des critères comportementaux”

La plupart des marketeurs privilégient les critères comportementaux pour cibler leurs campagnes marketing, souvent jugés plus “authentiques” que les données déclaratives renseignées par les clients. Ils utilisent des critères tels que l’ouverture d’emails sur les 3 derniers mois, l’abandon d’un panier, la consultation d’une fiche produit, etc. pour créer des segments. Par exemple, la promotion d’un jeu vidéo va conduire à créer un segment « appétent jeu vidéo » défini ainsi : « tous les acheteurs de jeux vidéos sur les 24 derniers mois OU ceux ayant cliqué dans un mail jeu vidéo OU ayant consulté un jeu vidéo sur le site ». Ces segments sont fondés sur une intuition et un bon sens que l’on peut comprendre et qui a d’ailleurs longtemps fait ses preuves. Cela dit…

  • ces segments sont généralement constitués en minorité d’acheteurs (profils actifs et qui enregistrent de bons taux de conversion) et en grande majorité d’individus ayant cliqué ou consulté un produit sur le site sans l’avoir acheté et ce, il y a parfois plusieurs mois… Ces derniers convertissent finalement assez mal, l’intentionnalité réelle derrière un clic email ou derrière une consultation de produit voilà 3 mois étant finalement assez…faible. La performance globale s’avère donc assez aléatoire…
  • il s’agit de retargeting, différé dans le temps certes, mais de retargeting néanmoins. On cible des individus ayant déjà manifesté leur intérêt et on passe à côté de tous les profils qui n’ont peut-être pas encore manifesté leur intérêt pour le produit, mais qui pour tout un tas de raisons, constituent de potentiels acheteurs. Les clients susceptibles d’acheter un produit ne se limitent pas à ceux ayant eu une interaction récente avec ce produit, loin de là !
  • autant une telle méthode permettra de trouver les clients réceptifs à un produit habituellement acheté de manière récurrente (jeu vidéo, film, billet de TGV, etc.), autant elle sera beaucoup moins efficace pour promouvoir des produits qui sont achetés plus rarement (robot ménager, ordinateur portable, voyage dans un pays lointain, etc.). Bref, on a déjà vu meilleure stratégie pour promouvoir un canapé que de cibler les acheteurs de canapé des trois derniers mois…

Idée reçue 5 :

”Le ciblage, c’est bien car cela permet de multiplier les prises de parole. Mais créer de nouvelles campagnes marketing est coûteux et finalement, c’est un jeu à somme nulle !”

Mettre sur pied une campagne marketing réussie prend du temps : créer un email, rédiger son contenu, programmer le template, choisir les produits, sélectionner le canal de diffusion le plus pertinent, extraire la liste de contacts, etc.

Tout ce travail préalable peut a priori sembler disproportionné par rapport au potentiel revenu espéré. Et c’est en effet le cas si le travail de production est 100% artisanal et qu’il faut créer chaque campagne ex-nihilo. Cependant de nombreuses étapes peuvent être automatisées, par la création de quelques templates élégants, la mise en place d’un calendrier de vente et l’utilisation d’une solution de ciblage prédictif le temps de production d’une campagne passe de potentiellement plusieurs jours à moins de deux heures… Et là, le calcul de R.O.I. est évidemment plus prometteur !

Idée reçue 6 :

”Si mon taux de désabonnement reste bas, c’est que mes clients adorent les newsletters qu’ils reçoivent !”

Le taux de désabonnement permet d’observer le désengagement de votre base de clients. C’est bien le cas… mais il ne représente qu’une partie seulement de l’impact négatif global de la campagne. En effet, il faut bien comprendre que le fait de cliquer sur un lien de désinscription n’est en réalité que l’aboutissement d’un processus progressif de “désengagement émotionnel” vis-à-vis d’une marque. Ce désengagement peut être très rapide (le client va se désinscrire dès le premier mail reçu) ou très lent (le client va se désinscrire au bout de plusieurs semaines voire de plusieurs mois).

Un taux de désabonnement relativement faible peut donc représenter parfois… l’arbre qui cache la forêt. La forêt étant constituée de l’ensemble de ces non-ouvertures ou suppressions mécaniques des messages reçus.

C’est bien pourquoi aucun message envoyé n’est véritablement gratuit et ne peut être envoyé “à la légère”. L’érosion des taux d’ouverture et de clic dans la durée est plus difficile à observer que le taux de désabonnement d’une campagne donnée. Mais il incarne le vrai “mal” que, seul, le taux de désabonnement ne permet pas de suivre !

Des campagnes ciblées enregistrent des taux de désabonnements moindres et augmentent la lifetime value de chaque client.

Idée reçue 7 :

”L’intelligence artificielle, ça a l’air sympa, mais ça ne m’apporte rien niveau ciblage !”

Tant de solutions existent et prétendent être fondées sur une approche “intelligence artificielle” qu’il est bien difficile de séparer le bon grain de l’ivraie. Il est pourtant démontré que le machine-learning permet de révéler la vraie puissance de l’intelligence artificielle, qui a un impact massif sur la performance du ciblage. En effet, pour bien cibler vos campagnes marketing, un ciblage efficace doit être :

  • Subtil, via l’apprentissage automatique des vrais déterminants d’achats passés, produit par produit ; ne pas se contenter de bon sens, de préjugés, ne pas catégoriser manuellement… Par exemple, quand on sait que les jeux vidéo de football « Pro Evolution Soccer » et « Fifa » divisent les joueurs en deux camps, ou que l’on voit la différence entre des jeux comme « Grand Theft Auto » ou « Halo » (plutôt des jeux de « hard-core gamers »), et « Candy Crush » (« casual gamers »), peut-on réellement croire en l’existence d’un vrai segment unique « jeu vidéo » ?
  • Exhaustif, via l’utilisation d’autant de critères que de données disponibles, même inintelligibles pour l’homme : pourquoi se limiter à un type de données quand on peut toutes les prendre en compte ? Données sociodémographiques, historiques d’achats, historique de navigation, historique de clics, etc. Ainsi chaque table, et chaque colonne au sein d’une table, est potentiellement exploitable et devrait être exploité !
  • Objectif, via la détection de signaux faibles et de causalités indirectes ; le fait que votre pseudonyme d’adresse email soit de type “prenom.nom@” et non « killer_1988@ » augmente-t-il ou diminue-t-il votre probabilité d’acheter une tondeuse à gazon à 1 000 euros, ou tel roman d’aventure, ou telles chaussures de sport ? Si le mois dernier, vous avez cliqué dans une newsletter qui évoquait les robes à porter au printemps, avez-vous une probabilité plus élevée ou plus faible d’acheter une paire de running Nike ? Quid d’une tablette Android ?
  • Mis à jour automatiquement, via le réajustement en continu des cibles en fonction de l’évolution des comportements, des tendances et des derniers évènements. Le machine-learning est le levier qui permet de donner du sens au « big data », et nous sommes dans une ère où l’apprentissage automatisé donne une puissance nouvelle aux actions marketing quotidiennes, sans avoir besoin de travail manuel fastidieux.

Une fois ces idées reçues mises de côté, le marketing ciblé permet d’améliorer l’expérience client, l’image de marque de l’entreprise et la performance des campagnes. Preuve en est le nombre croissant d’entreprises qui multiplient les campagnes ciblées et génèrent du revenu incrémental.

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