Mesurer et comprendre la performance e-commerce
Généré par Klaviyo AI
Ce guide présente les indicateurs e-commerce à suivre pour comprendre les performances d’une boutique et le comportement des clients. Il explique comment utiliser les analyses prédictives, configurer l’attribution omnicanal et choisir une plateforme qui centralise les données pour faciliter le reporting et les actions marketing.
- Indicateurs de croissance: L’analyse conjointe de la conversion, de la valeur moyenne des commandes, du réachat et de la rétention aide à interpréter les performances.
- Analyses prédictives: Les prévisions de valeur vie client, d’attrition et de prochaine commande permettent d’adapter les ressources, les offres et le moment d’envoi des messages.
- Attribution omnicanal: Le modèle linéaire répartit le crédit entre les points de contact significatifs sans compter deux fois le chiffre d’affaires.
La plupart des boutiques e-commerce collectent de nombreuses données. Mais une grande partie de ces données est fragmentée.
Demandez comment la campagne de la semaine dernière a fonctionné, et votre plateforme d’e-commerce, votre plateforme de marketing automation et votre gestionnaire de publicités généreront probablement des chiffres différents.
Plus souvent que vous ne voudriez l’admettre, il se peut que vous finissiez par rapprocher vos indicateurs de performance dans une feuille de calcul. Par conséquent, il se peut que vous n’ayez pas une vision claire de ce qui fonctionne bien, de la façon dont chaque canal contribue au chiffre d’affaires, et de l’endroit où allouer vos dépenses futures.
Ce guide explique ce que sont les analyses e-commerce, comment les analyses prédictives peuvent prévoir les comportements, comment configurer l’attribution omnicanal, et comment choisir une plateforme d’analyses qui accélère le reporting.
Qu’est-ce que les analyses e-commerce ?
L’analyse e-commerce consiste à collecter, à mesurer et à analyser les données générées par une boutique en ligne, afin de comprendre le comportement des clients et les performances de la marque. Les marketeurs utilisent l’analyse e-commerce pour prendre des décisions concernant le marketing, le produit, les prix et les opérations.
Les analyses e-commerce couvrent généralement quelques catégories de données :
- Trafic et acquisition : pourcentage de visiteurs provenant de différents canaux (recherche organique, publicités payantes, e-mail, réseaux sociaux, parrainage), coût d’acquisition client (CAC)
- Comportement sur site : pages et catégories consultées, temps passé sur le site, ajouts au panier, abandon de panier, points de déperdition dans l’entonnoir, articles ajoutés à la liste de souhaits
- Ventes et chiffre d’affaires : taux de conversion, valeur moyenne de la commande (valeur moyenne de la commande), chiffre d’affaires par visiteur/destinataire, ventes par produit/catégorie, performance des codes de réduction
- Rétention : valeur vie client (LTV), taux de réachat, rétention de cohorte, rétention globale
- Service client [EN]: score de satisfaction client (CSAT), net promoter score (NPS), délai de première réponse, taux de résolution au premier contact
- Performance marketing : retour sur les dépenses publicitaires (ROAS) et retour sur investissement (retour sur investissement) par canal, engagement par e-mail et par message texte, attribution sur l’ensemble des canaux
- Stock et traitement des commandes : taux d’écoulement, ruptures de stock, taux de retour, délais d’expédition
Les indicateurs d’e-commerce qui indiquent la croissance
Tous les indicateurs d’e-commerce ne sont pas des indicateurs de croissance. Si la croissance et l’acquisition sont vos priorités N° 1, vous voudrez 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 |
|---|---|---|
Valeur vie client | Chiffre d’affaires total généré par chaque client | 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 | Valeur moyenne par commande | Indique si les actions de vente incitative et de création de lots fonctionnent |
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 |
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) |
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 |
Gardez à l’esprit que le taux de conversion et la valeur moyenne de la commande sont des indicateurs retardés, ce qui signifie qu’ils portent sur des ventes qui ont déjà eu lieu. Le taux de réachat et le taux de rétention sont des indicateurs avancés, ce qui signifie qu’ils peuvent vous indiquer si le chiffre d’affaires généré ce trimestre est susceptible de rester stable au cours de votre prochain trimestre.
Il est recommandé de consulter ces indicateurs conjointement. Par exemple, une valeur moyenne de la commande en hausse associée à un taux de réachat en baisse signifie que vous tirez davantage des clients qui ne reviennent pas.
Analyses prédictives e-commerce : prévoir le comportement des clients
Les analyses prédictives utilisent les données historiques d’achat et de comportement pour prévoir le comportement futur des clients. Elles incluent des indicateurs comme le nombre de commandes prévu, la date prévue de la prochaine commande, la valeur vie client prévue, et le risque d’attrition.
Lorsque vous pouvez prédire ce type de comportement client, vous pouvez prendre les devants en envoyant des messages plus susceptibles de trouver un écho, au plus près du moment où ce comportement est susceptible de se produire.
Voici 3 façons d’utiliser les analyses prédictives pour l’e-commerce afin d’augmenter le chiffre d’affaires :
- Utilisez la valeur vie client prévue pour estimer les dépenses sur la durée de vie, afin de pouvoir allouer davantage de ressources aux acheteurs susceptibles de dépenser plus.
- Utilisez le risque d’attrition pour signaler les clients à risque qui pourraient avoir besoin de certains types d’offres pour effectuer un nouvel achat.
- Utilisez la date prévue de la prochaine commande pour personnaliser le moment d’envoi de vos flux de réapprovisionnement et de nouvelle commande.
La marque de soins personnels Every Man Jack a ajusté son flux de réapprovisionnement afin d’envoyer au moment de, ou légèrement avant, la date prévue de la prochaine commande de chaque client. Dans le cadre d’une stratégie marketing plus large, alimentée par l’IA, leurs messages prédictifs ont contribué à augmenter de 25 % les revenus issus des flux d’une année sur l’autre [EN].
Attribution omnicanal : comment arrêter le double comptage des revenus
Les analyses e-commerce doivent prendre en compte le fait que le parcours client ne se déroule pas en ligne droite. Les acheteurs interagissent avec plusieurs canaux avant d’effectuer un achat, et chacun de ces canaux peut être crédité de différentes manières, selon la stratégie marketing de la marque.
C’est là qu’intervient l’attribution multipoint linéaire omnicanale [EN]. Ce type d’attribution donne à chaque canal la part du crédit qui lui revient, sans compter deux fois le chiffre d’affaires. Lorsque vous utilisez ce type de modèle d’attribution, vous pouvez éviter d’allouer du budget au mauvais canal simplement parce que c’était le dernier avec lequel un client a interagi.
À la place, vous obtenez une vision plus précise et plus équilibrée de ce qui influence réellement les achats. Vous commencez à voir non seulement quels canaux sont intervenus, mais aussi la part de crédit que chacun mérite. Au lieu d’accorder toute la gloire au dernier clic, l’attribution linéaire omnicanal multi-touch répartit le crédit de façon homogène sur tous les points de contact significatifs.
Vous devriez pouvoir configurer l’attribution omnicanal dans votre plateforme Klaviyo Marketing Analytics. Voici comment commencer :
- Choisissez une plateforme dotée de Klaviyo Marketing Analytics intégrées, comme un CRM B2C avec une customer data platform (CDP) intégrée. Il s’agit de votre infrastructure de données, qui centralise chaque interaction client avec votre marque. Lorsque ces données se trouvent au même endroit, vos modèles d’attribution sont plus précis, car ils s’appuient sur des données complètes.
- Assurez-vous que votre script de tracking sur site est installé. Cela peut inclure un extrait de code personnalisé spécifiquement sur la page de paiement, puisque c’est là que les données de conversion sont finalement rattachées à une session.
- Utiliser des tag UTM précis. Étant donné que l’attribution repose sur la source/le support UTM, les campagnes dont les tag sont manquants ou incohérents peuvent être étiquetées comme inconnues.
- Mettez à jour les paramètres de votre modèle d’attribution. Choisissez le modèle d’attribution le plus pertinent pour votre marque, et définissez votre fenêtre d’attribution en conséquence. Vous devriez également personnaliser les types de messages qui comptent comme des points de contact significatifs (vous pourriez, par exemple, exclure les messages transactionnels ou les clics de bots).
Comment choisir une plateforme d’analyses e-commerce
Vos analyses e-commerce ne sont aussi précises et complètes que l’infrastructure de données clients dans laquelle elles s’inscrivent.
Selon la taille de votre marque, vous n’aurez peut-être besoin que d’un CRM B2C avec des fonctionnalités intégrées de customer data platform et de Klaviyo Marketing Analytics. Si vous travaillez avec une marque plus grande, il se peut que vous ayez besoin que votre entrepôt de données se synchronise avec des plateformes telles que Snowflake, BigQuery, Databricks.
Lorsque vous choisissez une plateforme, posez-vous les questions suivantes :
- La plateforme d'analyse e-commerce unifie-t-elle les données sur tous les canaux marketing que vous utilisez ?
- L’outil extrait-il les analyses e-commerce en temps réel, ou fonctionne-t-il à partir de mises à jour par lots ?
- Cela inclut-il des analyses prédictives sur lesquelles vous pouvez agir depuis la même plateforme ?
- La plateforme peut-elle créer des segments d’audience directement dans son analyse ?
- La plateforme inclut-elle un agent marketing IA intégré qui peut faire des suggestions sur la base des données de performance ?
- Pouvez-vous extraire des données de performance en ayant des conversations d’IA via un serveur MCP?
Grâce à des Advanced Analytics plus avancées, la marque de caméras embarquées Nextbase est en mesure de comprendre le comportement des clients à partir de données telles que la récence, la fréquence et la valeur monétaire (RFM) des achats. L’analyse RFM permet à Nextbase de contacter au bon moment [EN] ses clients pour les fidéliser, et de prêter une attention particulière aux abonnés ayant la valeur potentielle la plus élevée.
« Nous pouvons créer des flux déclenchés en fonction du moment où un client passe dans un autre groupe RFM », explique Rory McMenigall, gestionnaire web chez Nextbase. En d’autres termes, nous pouvons augmenter notre chiffre d’affaires en permanence. »
Pour vous aider à comprendre la différence entre les plateformes d’analyse e-commerce, voici une antisèche de définitions :
Type de plateforme | Utilisation conseillée |
|---|---|
Analyses du magasin | Reporting sur les commandes, les produits et le paiement au sein de votre plateforme e-commerce |
Analyses Web | Trafic du site, performance des pages et comportement sur site dans une plateforme comme Google Analytics |
CDP | Unifie les données clients entre les canaux en un seul profil en temps réel |
Marketing analytics | Mesure et active les données sur l’ensemble des canaux |
Entrepôt de données | Stockage centralisé des données brutes pour les analystes et les équipes de business intelligence |
Activez vos analyses e-commerce avec Klaviyo
Klaviyo est le CRM B2C autonome qui réunit les données clients en temps réel, Data + Analytics, le marketing automation, le service client, et une IA agentique intégrée, afin que les marques puissent mesurer et agir sur leurs données au même endroit.
Avec Klaviyo, vous pouvez :
- 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.
- Créez des rapports avancés. Utilisez un nombre illimité de regroupements, des propriétés de profil personnalisées, et un reporting combiné pour les flux et les campagnes, sans outil de business intelligence.
- Personnalisez l’attribution. Mesurez l’attribution en combinant deux indicateurs ou plus, ou en filtrant des événements spécifiques sur votre PDV et votre boutique en ligne.
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