Mesurer les leviers de revenus des petites entreprises
Généré par Klaviyo AI
Ce guide explique comment les petites entreprises peuvent analyser leurs données marketing pour identifier ce qui génère des revenus et allouer leurs ressources limitées. Il présente la centralisation des données, l’attribution, l’analyse de l’entonnoir et l’analyse RFM, ainsi que les outils de Klaviyo pour exploiter ces informations.
- Données centralisées: Réunir les sources de données dans un profil client partagé aide à éviter les doubles comptages et les dépenses attribuées au mauvais canal.
- Attribution des revenus: L’attribution permet d’évaluer la contribution des interactions marketing dans des parcours clients qui traversent plusieurs canaux.
- Analyse de l’entonnoir: Repérer les étapes où les acheteurs abandonnent permet de prioriser les corrections pour améliorer la conversion.
- Segmentation RFM: La récence, la fréquence et la valeur monétaire permettent d’identifier les clients à forte valeur et d’adapter les stratégies de fidélisation et de réduction.
Pour les petites entreprises, les analyses n’ont pas beaucoup de marge d’erreur. Chaque clic, conversion et réachat est une donnée client significative que les plus petites marques peuvent exploiter pour une croissance dont elles ont grand besoin.
Votre petite entreprise a peut-être commencé avec seulement quelques canaux : peut-être l’e-mail, Instagram, et la messagerie texte, si vous en avez perçu le besoin dès le départ. Mais à mesure que votre mix de canaux s’étoffe, vos sources de données et vos processus de reporting font de même.
Si ces sources de données n’alimentent pas un profil client partagé, vous risquez de vous priver de la capacité à établir des vérités sur vos clients et sur la façon dont ils achètent. Ce que vous mesurez peut être comptabilisé en double, et vous pouvez allouer des dépenses au mauvais canal.
Dans ce guide, nous expliquons quelles analyses pour petites entreprises valent la peine d’être suivies avec du tracking, comment configurer le modèle d’attribution idéal, comment les petites équipes peuvent utiliser l’analyse de l’entonnoir pour améliorer la conversion, et comment utiliser l’analyse RFM pour suivre les évolutions du comportement des clients.
Que sont les analyses pour les petites entreprises ?
L’analyse pour les petites entreprises est la pratique qui consiste à collecter, mesurer et interpréter des données sur l’ensemble des canaux marketing actifs afin de mesurer ce qui génère des revenus, pour que les marketeurs puissent allouer au mieux des ressources limitées.
Alors que les grandes marques peuvent embaucher des analystes et créer des rapports personnalisés, les petites entreprises ne disposent parfois que d’un ou deux marketeurs qui analysent les rapports et prennent des décisions avec les propriétaires de la marque. Les petites équipes prennent également des décisions à partir d’ensembles de données plus limités, elles doivent donc être en mesure d’effectuer des tests rapides pour voir quelles analyses s’améliorent sur une courte période.
À mesure que chaque canal marketing fait ses preuves, l’analyse pour les petites entreprises peut s’étendre pour inclure des données provenant de davantage de sources, comme les applications mobiles, WhatsApp et les portails clients. Cette croissance potentielle des canaux exigera que les petites entreprises s’assurent qu’elles centralisent les sources de données dès le début avec la marketing automation omnicanal et des intégrations CRM.
Indicateurs de revenus que les petites entreprises doivent suivre
L’enquête CMO 2025 de Deloitte a révélé que 64 % des CMO déclarent que leur principal défi consiste à prouver la valeur de leurs activités marketing. Pour les petites entreprises, résoudre ce problème signifie se concentrer sur les indicateurs qui indiquent réellement la croissance, plutôt que sur les indicateurs de vanité qui soutiennent les indicateurs de croissance.
Si la croissance et l’acquisition sont vos principales priorités, vous devrez créer un tableau de bord et générer des rapports qui mettent en évidence ces indicateurs. Par exemple :
**Indicateur e-commerce** | **Ce que cela mesure** | **Les enjeux clés** |
|---|---|---|
Taux de conversion | Pourcentage d’acheteurs qui finalisent un achat | À chaque étape du cycle de vie, révèle les points de friction dans votre parcours client |
Coût d’acquisition du client (CAC) | Dépense totale pour acquérir chaque client | N’a de sens que lorsqu’il est comparé à la LTV (le CAC doit être inférieur à la LTV) |
valeur vie (LTV) | Montant total que chaque client dépense auprès de votre entreprise | Fixe le plafond de ce que vous pouvez vous permettre de dépenser pour acquérir et fidéliser chaque client |
Taux de réachat | Pourcentage de clients effectuant deux achats ou plus | Indicateur avancé de la fidélité et de la stabilité future des revenus |
Valeur moyenne de la commande (AOV) | Valeur moyenne par commande | Indique si les actions de vente incitative et de création de lots fonctionnent |
Taux de rétention | Pourcentage de clients qui achètent à nouveau sur une période donnée | Prévoit si votre entreprise va croître ou se contracter au fil du temps |
Attribution pour les petites entreprises : analyses pour une croissance omnicanale
Les parcours client ne sont pas linéaires, et ils ne se déroulent pas sur un seul canal. Les acheteurs peuvent être influencés par plusieurs interactions en ligne avant de décider d’acheter. Ils peuvent vous suivre sur Instagram, cliquer depuis un e-mail pour accéder à votre boutique en ligne sur ordinateur, puis finir par acheter sur mobile plusieurs semaines plus tard lorsqu’un ami partage un code de parrainage.
Les petites entreprises peuvent choisir de suivre des parcours client comme celui-ci de plusieurs façons. Voici quelques modèles d’attribution de base à prendre en compte :
**Modèle** | **Comment il attribue le crédit** | **Utile pour** |
|---|---|---|
Attribution au premier point de contact | 100 % lors de la première interaction client | Mesurer ce qui génère la notoriété |
attribution au dernier contact | 100 % à la dernière interaction client avant un achat | Mesurer ce qui conclut les ventes |
attribution linéaire | Attribue un crédit égal à toutes les interactions client | Mesurer l’influence sur l’ensemble du cycle de vie client |
Attribution à décroissance temporelle | Attribue davantage de crédit aux interactions client les plus récentes | Mesurer les parcours client où la récence génère des revenus |
Selon votre modèle économique, vous souhaiterez peut-être personnaliser votre modèle d’attribution afin de tenir compte des réalités que vous connaissez déjà sur votre entreprise. Par exemple, si vous savez que vos clients réagissent à l’urgence parce que vous vendez des produits viraux, vous voudrez peut-être vous concentrer sur l’attribution avec décroissance temporelle afin de voir où vous pouvez optimiser ce type de campagnes. | ||
Si vous travaillez avec une équipe réduite, vous n’avez pas besoin d’un modèle parfait dès le premier jour. Vous pouvez commencer par comparer l’attribution au dernier point de contact à l’[attribution omnicanale, attribution multipoint linéaire](https://www.klaviyo.com/products/marketing-analytics/ecommerce-attribution#linear) sur la même période. Lorsque vous repérez un écart, cette incohérence peut vous indiquer quel canal a été surcrédité. | ||
Mais il faut garder à l’esprit que l’attribution multipoint ne fonctionne que si *tous* les canaux marketing alimentent le même profil client. Si vous regroupez des analyses provenant de plusieurs plateformes, vous risquez de compter les revenus en double, et de discréditer vos rapports. |
Analyse d’entonnoir pour les petites équipes
L’analyse de l’entonnoir est le processus qui consiste à identifier où et pourquoi les personnes décrochent avant de passer à l’étape suivante du cycle de vie client. Ce type d’analyse de données peut aider les petites entreprises à prioriser ce qui doit être corrigé, ou plus précisément à identifier à quel endroit le plus grand nombre d’acheteurs « fuient » hors de l’entonnoir.
À un niveau basique, votre parcours client peut consister à parcourir un produit, à ajouter un produit au panier, à commencer le paiement, et à passer une commande. Un parcours spécifique aux e-mails pourrait se présenter ainsi : recevoir une automatisation, l’ouvrir, cliquer, puis acheter un produit.
Avec l’analyse de l’entonnoir, chaque étape indique un pourcentage d’acheteurs qui sont passés à l’étape suivante du parcours. Par exemple, si un nombre conséquent d’acheteurs d’un certain segment ajoute un produit à un panier, mais ne finalise pas le paiement, cette chute est la priorité, et il faut corriger quelque chose sur votre page de paiement d’une manière qui parle à ce segment.
Vous pouvez utiliser l’analyse de l’entonnoir pour évaluer et corriger n’importe quel nombre de points tout au long de votre parcours client. Par exemple, la marque de vêtements pour chiens Ruffwear utilise l’analyse de l’entonnoir pour suivre la façon dont les inscriptions issues des cadeaux de ses partenaires se convertissent au fil du temps. Grâce à ces données, ils savent identifier les partenariats à éliminer, c’est-à-dire ceux qui génèrent des inscriptions, mais pas de chiffre d’affaires.
Comment l’analyse RFM améliore les stratégies de réduction des petites entreprises et le retour sur investissement
« RFM » signifie récence, fréquence et valeur monétaire — des indicateurs importants pour analyser le comportement des clients et identifier les clients à forte valeur.
Voici une brève présentation de ce que mesure l’analyse RFM et de la manière dont vous pouvez commencer à interpréter les données :
**Signal** | **Ce que cela mesure** | **Ce que cela signifie** |
|---|---|---|
Récence | À quand remonte le dernier achat d’une personne | Si une personne n’a pas acheté depuis longtemps, elle peut risquer de se désabonner complètement. |
Fréquence | À quelle fréquence une personne achète | Si une personne qui achète selon un calendrier fixe augmente sa fréquence, elle voudra peut-être adhérer à un programme de fidélité. |
Montant | Combien une personne dépense lorsqu’elle achète | Les clients à forte valeur sont des VIP qui devraient recevoir des offres spéciales, tandis que les clients qui ne dépensent pas autant devraient recevoir des offres de montée en gamme. |
En tant qu’ensemble d’analyses, l’analyse RFM aide les petites entreprises à identifier les clients à forte valeur, à augmenter la rétention, et à développer des stratégies de réduction [EN] qui ne gaspillent pas le budget. Elle peut également aider les petites entreprises à suivre les moments où le comportement des clients change, afin qu’elles puissent s’adapter plus rapidement aux évolutions des habitudes de dépenses.
Par exemple, la marque de beauté Half Magic envoie des automatisations de maturation lorsqu’un client passe à un nouveau segment RFM, en encourageant les réachats en mettant en avant des récompenses de fidélité, comme la livraison gratuite. Des stratégies comme celles-ci ont contribué à une croissance annuelle de 5 fois du nombre de clients effectuant des réachats [EN] sur une période de 12 mois.
Comment les petites entreprises peuvent tirer le meilleur parti de leurs analyses avec Klaviyo
Klaviyo est le CRM B2C autonome qui réunit les données clients en temps réel, l’analyse, le marketing automation, le service client, et l’IA agentique intégrée, afin que les petites entreprises puissent mesurer, et agir sur leurs données depuis un seul et même endroit.
Avec Klaviyo, vous pouvez :
- Créez des rapports personnalisés. Utilisez un nombre illimité de regroupements, des propriétés de profil personnalisées, ainsi qu’un reporting combiné des flux et des campagnes, sans avoir besoin de plusieurs plateformes d’analytics.
- **Personnaliser l’attribution. **Mesurez l’attribution en associant deux indicateurs ou plus, ou en filtrant des événements spécifiques dans vos canaux marketing et votre boutique en ligne.
- Créez des segments directement à partir de l’analyse de l’entonnoir. Ciblez les clients à leur point d’abandon exact de la conversion en un clic.
- Exploitez vos données, plus rapidement. Accédez à des recommandations prédéfinies et à des modèles de flux pour agir sur vos données de performance réelles sans repartir de zéro.