{"id":11875,"date":"2019-04-13T15:35:41","date_gmt":"2019-04-13T15:35:41","guid":{"rendered":"https:\/\/datama.io\/comment-analyser-lefficacite-dune-campagne-demailing-2\/"},"modified":"2024-02-20T14:41:17","modified_gmt":"2024-02-20T14:41:17","slug":"comment-analyser-lefficacite-dune-campagne-demailing-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datama.io\/fr\/comment-analyser-lefficacite-dune-campagne-demailing-2\/","title":{"rendered":"Comment analyser l’efficacit\u00e9 d’une campagne d’emailing ?"},"content":{"rendered":"\n

En tant que responsable marketing, vous supervisez des campagnes d\u2019envois d\u2019emails depuis votre bac (ou presque) et votre direction vous fait totalement confiance pour mener \u00e0 bien ces op\u00e9rations, mais combien de fois avez-vous r\u00e9ussi \u00e0 leur prouver et \u00e0 vous<\/strong> assurer que vos objectifs de campagne \u00e9taient atteints ?<\/strong><\/p>\n\n

En tant que sp\u00e9cialiste du marketing, vous \u00eates g\u00e9n\u00e9ralement tr\u00e8s fier, mais surtout un peu angoiss\u00e9, du moment venu o\u00f9 il faut cliquer sur le bouton \u00ab Envoyer \u00bb. Surtout parce que vous passez de nombreuses heures \u00e0 concevoir et \u00e0 s\u00e9lectionner le bon visuel, le texte appropri\u00e9, \u00e0 d\u00e9finir la campagne, \u00e0 obtenir l\u2019avis et l\u2019approbation de votre patron. Vous \u00eates presque certain que votre campagne sera un succ\u00e8s, mais il est tr\u00e8s difficile d\u2019obtenir le r\u00e9sultat et encore plus difficile de comprendre ce qui a bien fonctionn\u00e9 et ce qui a mal fonctionn\u00e9. Et lorsque vous arrivez enfin \u00e0 avoir un d\u00e9but de commencement d\u2019id\u00e9e de pourquoi la campagne a bien ou mal perform\u00e9<\/em>, vous n\u2019avez plus de temps, vous \u00eates d\u00e9j\u00e0 le nez dans la campagne suivante. <\/p>\n\n

1. Une campagne, \u00e7a se travaille avant et apr\u00e8s !<\/strong><\/h2>\n\n

D\u00e9finir des objectifs de campagne clairs et pr\u00e9cis<\/strong><\/h3>\n\n

Quand vous \u00eates en charge de pr\u00e9parer une nouvelle campagne, vous connaissez sans doute les objectifs que vous poursuivez, ils sont forc\u00e9ment li\u00e9s \u00e0 une d\u00e9cision strat\u00e9gique : \u00ab augmenter les ventes \u00bb par exemple, avec un objectif de performance : \u00ab + 5% pour mars 2019 ainsi que +10\u20ac en moyenne par panier \u00bb. Ces \u00e9l\u00e9ments strat\u00e9giques sont reli\u00e9s aux objectifs principaux et secondaires de votre campagne, qui pourraient \u00eatre (pour suivre la lign\u00e9e de notre exemple : \u00ab concentrer les ventes sur le produit B \u00bb en tant qu\u2019objectif principal et \u00ab mieux convertir les clients de moins de 30 ans \u00bb en tant qu\u2019objectif secondaire).<\/p>\n\n

En alignant clairement les objectifs de votre campagne \u00e0 ceux de l\u2019entreprise, vous pourrez impliquer davantage les personnes de votre \u00e9quipe, dans la phase de pr\u00e9paration mais surtout dans la phase non moins importante d\u2019analyse des r\u00e9sultats. Vous serez ainsi en mesure de mieux comprendre vos donn\u00e9es en les associant directement \u00e0 des objectifs clairs et coh\u00e9rents \u00e0 tous les niveaux. <\/p>\n\n

Collecter les donn\u00e9es de votre campagne<\/strong><\/h3>\n\n

Avant d\u2019analyser une campagne, il faut avant tout avoir les donn\u00e9es. En fonction du volume de contacts cibl\u00e9s, de la complexit\u00e9 de votre tunnel de conversion, du nombre de canaux, l\u2019approche pour collecter la donn\u00e9e sera diff\u00e9rente et la pertinence de l\u2019analyse sera plus ou moins proche de la r\u00e9alit\u00e9. Quoiqu\u2019il en soit, il va falloir collecter un maximum de donn\u00e9es pour y arriver. <\/p>\n\n

Votre outil CRM (Salesforce, Neolane, Mailchimp, SAP, Hubspot, Zendesk\u2026) , votre compte Web analytics (Google Analytics, Adobe\u2026), certains outils d\u2019analyses UX (ContentSquare, CrazyEgg\u2026) peuvent \u00eatre de bons agr\u00e9gateurs de vos donn\u00e9es de campagne. Si c\u2019est la premi\u00e8re fois que vous faites l\u2019analyse, faire une extraction sur un bon vieux fichier Excel\/ Gsheet peut \u00eatre une des fa\u00e7ons les plus simples de comprendre et de construire votre analyse. Il existe aujourd\u2019hui des connecteurs performants et simples pour importer et combiner diff\u00e9rentes sources dans une simple spreadsheet (Supermetrics\u2026). <\/p>\n\n

Votre jeu de donn\u00e9es comprendra normalement un certain nombre d\u2019\u00e9l\u00e9ments chiffr\u00e9s (les m\u00e9triques) li\u00e9s aux volumes d\u2019action des clients ainsi que des \u00e9l\u00e9ments de param\u00e8tre (les dimensions) d\u00e9crivant les clients (\u00e2ge, type de device<\/em>,<\/em> segment client, \u2026<\/em>). Il faut garder tout ceci pr\u00e9cieusement !<\/p>\n\n

\"\"<\/figure>\n\n

2. Et pour l’analyse, comment on fait ? <\/strong><\/h2>\n\n

Analyse par comparaison avec une p\u00e9riode \u00e9talon<\/strong><\/h3>\n\n

Vous avez maintenant vos donn\u00e9es, vous savez que tout est l\u00e0, mais comment faire, \u00e0 partir de cet \u00e9norme volume de donn\u00e9es, pour pouvoir mesurer l\u2019impact de cette campagne sur le produit B et sur les moins de 30 ans ! L\u2019id\u00e9al est de pouvoir comparer votre performance sur 2 p\u00e9riodes de temps : quelques jours apr\u00e8s le lancement de la campagne et quelques jours avant le lancement de la campagne. Les quelques jours avant la campagne serviront d\u2019\u00e9talon pour votre analyse. Vous pouvez \u00e9galement comparer les \u00e9v\u00e9nements avec une autre campagne pr\u00e9c\u00e9dente et analyser le comportement des utilisateurs entre ces 2 campagnes. <\/p>\n\n

Associer les donn\u00e9es \u00e0 votre tunnel de conversion<\/strong><\/h3>\n\n

Pour commencer votre analyse, la premi\u00e8re \u00e9tape consiste \u00e0 bien identifier les \u00e9tapes de votre tunnel de conversion. Ceci permettra de savoir \u00e0 quelle \u00e9tape, vous pouvez attribuer le chiffre d\u2019affaire g\u00e9n\u00e9r\u00e9 par votre campagne. Ceci est primordial pour savoir si le probl\u00e8me vient plut\u00f4t d\u2019un probl\u00e8me sur le taux de clic de vos mails (mailing list sans doute mal qualifi\u00e9e) ou bien d\u2019un probl\u00e8me lors de la validation du panier (Sans doute un probl\u00e8me technique \u00e0 cette page ou bien performance moins bonne du segment client cibl\u00e9 par votre campagne par rapport aux clients ordinaires de votre site),\u2026 <\/p>\n\n

Un tunnel de conversion tr\u00e8s simple pourrait \u00eatre par exemple : Nombre de mail : envoy\u00e9 >> ouvert >> cliqu\u00e9 >> Converti >> Revenu g\u00e9n\u00e9r\u00e9 \u00bb<\/p>\n\n

\"\"<\/figure>\n\n

Une fois votre tunnel de conversion \u00e9tabli, vous allez comparer sur vos 2 p\u00e9riodes d\u2019analyse (avant et apr\u00e8s la campagne), pour chaque \u00e9tape de votre tunnel de conversion, les taux de passage de vos clients. On essaye \u00e0 cette \u00e9tape de comparer le comportement des utilisateurs cibl\u00e9s par la campagne par rapport aux utilisateurs normaux. <\/p>\n\n

On pourrait donc arriver graphiquement \u00e0 repr\u00e9senter la performance de notre campagne sous forme de bridge (graphique cascade, ou waterfall),<\/p>\n\n

\"\"<\/figure>\n\n

comparant un a un chacun des indicateurs de notre campagne par rapport \u00e0 un point de r\u00e9f\u00e9rence. <\/strong><\/p>\n\n

Analyse des dimensions:<\/strong><\/h3>\n\n

Maintenant que vous savez quelle partie de votre tunnel de conversion a le plus d\u2019impact sur votre chiffre d\u2019affaires, vous souhaitez comprendre pr\u00e9cis\u00e9ment pourquoi et vous assurer que la valeur absolue g\u00e9n\u00e9r\u00e9e sur cette campagne est li\u00e9e \u00e0 vos objectifs. C\u2019est \u00e0 dire que nous souhaitons comprendre l\u2019impact des caract\u00e9ristiques de nos clients sur les r\u00e9sultats d\u2019une campagne. Nous souhaitons d\u00e9terminer pour chaque \u00e9tape de notre tunnel de conversion si l\u2019\u00e9cart de performance est li\u00e9 \u00e0 l\u2019age de nos clients, \u00e0 leur localisation g\u00e9ographique, aux devices utilis\u00e9s, aux navigateurs web\u2026 <\/p>\n\n

autant d\u2019\u00e9l\u00e9ments que nous avons \u00e0 disposition sur nos clients, dont nous souhaitons conna\u00eetre et <\/p>\n\n

mesurer l\u2019importance dans les r\u00e9sultats de notre campagne.<\/p>\n\n

Les outils du march\u00e9 pour r\u00e9aliser cette analyse<\/strong><\/h3>\n\n

Pour r\u00e9aliser cette analyse et comprendre l\u2019impact des caract\u00e9ristiques sur la performance, il existe plusieurs solutions qui sont plus ou moins pr\u00e9cises et efficaces. Il s\u2019agit ici de comprendre le volume d\u2019utilisateur et leurs caract\u00e9ristiques lors de leur passage d\u2019une \u00e9tape du tunnel de conversion \u00e0 une autre. L\u2019analyse peut \u00eatre r\u00e9alis\u00e9e pas \u00e0 pas, manuellement en associant a chacune des \u00e9tapes les profils concern\u00e9s, c\u2019est un proc\u00e9d\u00e9 fastidieux selon le nombre de dimension \u00e0 analyser et qui restera approximative par la difficult\u00e9 de mesurer avec cette m\u00e9thode l\u2019impact des variations de la composition de l\u2019\u00e9chantillon (l\u2019effet Mix) et la mesure de la covariance (variations conjointes de 2 dimensions corr\u00e9l\u00e9es, sic !) des math\u00e9matiques avanc\u00e9es dont on se passerait bien pour notre campagne ! Pour s\u2019abstenir des math\u00e9matiques, il existe sur le march\u00e9 des outils pour r\u00e9aliser cette analyse par dimension, DataMa en fait partie et vous permet en quelques clics d\u2019analyser avec pr\u00e9cisions les r\u00e9sultats d\u2019une campagne marketing et d\u2019identifier tr\u00e8s rapidement l\u2019atteinte de vos objectifs. L\u2019outil vous permet de comprendre les dimensions qui sont \u00e0 l\u2019origine des r\u00e9sultats de votre campagne, vous permettant ainsi de mettre le doigt sur les param\u00e8tres ou le ciblage \u00e0 am\u00e9liorer. Vous pourriez ainsi identifier la performance d\u2019un segment en particulier, d\u2019un produit sp\u00e9cifiquement, comparer la performance de vos campagnes d\u2019une r\u00e9gion \u00e0 une autre,\u2026en identifiant \u00e0 chaque fois les dimensions qui influent sur la diff\u00e9rence que vous comparez. Vous aurez enfin la r\u00e9ponse \u00e0 votre question : ai-je r\u00e9alis\u00e9 les objectifs de ma campagne ? <\/strong><\/p>\n\n

\"\"<\/figure>\n\n

Qui est Datama ?<\/strong><\/h2>\n\n

Chez DataMa, l\u2019am\u00e9lioration de la conversion en ligne par l\u2019exploration de donn\u00e9es nous passionne. L\u2019un des principaux probl\u00e8mes auxquels nos clients sont r\u00e9guli\u00e8rement confront\u00e9s est la capacit\u00e9 de comprendre une performance entre deux segments (par exemple, vos campagnes) sur un indicateur de performance cl\u00e9 donn\u00e9. Nous avons donc cr\u00e9\u00e9 une solution SaaS qui leur a rendu la vie beaucoup plus facile\u2026 C\u2019est rapide, facile \u00e0 comprendre et \u00e0 communiquer, il ne n\u00e9cessite aucun outil de BI co\u00fbteux. Le r\u00e9sultat peut \u00eatre branch\u00e9 sur n\u2019importe quel outil de visualisation que vous avez d\u00e9j\u00e0 (Tableau, Shiny, Qlikview ou m\u00eame Excel\u2026). Nous pouvons mettre en place une d\u00e9monstration adapt\u00e9e \u00e0 votre entreprise en quelques heures\u2026 gratuitement !<\/p>\n\n

DataMa est une entreprise fond\u00e9e en octobre 2017 par Guillaume de B\u00e9naz\u00e9, ing\u00e9nieur centralien, rejoint en 2018 par Lo\u00efc, dipl\u00f4m\u00e9 de l\u2019Esme Sudria et d\u2019un mast\u00e8re \u00e0 HEC. Tous deux disposent \u00e0 la fois d\u2019une double comp\u00e9tence technique et business gr\u00e2ce \u00e0 des exp\u00e9riences dans le domaine de l\u2019analytique et du consulting.<\/p>\n\n

DataMa compte d\u00e9j\u00e0 plusieurs clients de prestige tels que le Groupe Pierre et Vacances, Voyage Priv\u00e9, Kering, ManoMano ou AccorHotels. Pour la suite, la firme s\u2019est fix\u00e9 pour objectif de multiplier rapidement les mod\u00e8les analytiques qu\u2019elle propose afin de devenir leader fran\u00e7ais du march\u00e9 de l\u2019Analytics as a Service.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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