Enterprise Analytics : mesurer l’efficacité marketing à grande échelle

Mesurer et optimiser le marketing à grande échelle

Généré par Klaviyo AI

Ce guide explique comment les grandes marques unifient leurs données et mesurent la contribution des canaux au chiffre d’affaires. Il présente l’attribution omnicanale, l’analyse de l’entonnoir, la segmentation RFM et les analyses prédictives, ainsi que leur utilisation dans Klaviyo pour orienter les actions marketing.

Données unifiées: Réunir les données clients et les outils d’action dans un même système limite les silos et facilite un reporting cohérent entre marques et régions.
Attribution omnicanale: L’attribution multipoint linéaire répartit le crédit entre les canaux sans compter deux fois le chiffre d’affaires.
Analyse de l’entonnoir: Repérer les étapes où les clients abandonnent permet de prioriser les améliorations et de créer des segments ciblés dans Klaviyo.

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Titre court : Guide de Klaviyo Marketing Analytics pour l’Enterprise
Titre SEO : Klaviyo Marketing Analytics pour l’Enterprise : mesurer et développer les revenus à grande échelle
Description SEO : Découvrez comment les marques Enterprise unifient des données fragmentées, attribuent les revenus sur chaque canal et mettent en place un reporting de Klaviyo Marketing Analytics auquel la direction fait réellement confiance.
Date de publication : 19/08/2026
Selon une enquête de Gartner de septembre 2024, seuls 52 % des CMO et d’autres hauts responsables marketing ont déclaré qu’ils pouvaient prouver la valeur de leurs actions marketing.
Joseph Enever, senior director analyst chez Gartner, recommande de « tirer parti d’indicateurs plus complexes pour communiquer la valeur ». C’est peut-être un Bon conseil, mais il y a aussi un coût à prendre en compte.
Plus les indicateurs sont complexes, plus le reporting est complexe et, à un moment donné, vous pourriez constater que les processus ralentissent et que des silos de données apparaissent. Soudain, vous êtes tout aussi sceptique à l’égard de votre propre reporting que les autres membres de votre équipe de direction.
Ce guide vous apprend à faire évoluer correctement la complexité de votre reporting grâce à des données unifiées. Nous abordons les bases des analyses Enterprise unifiées, de l’attribution omnicanal, de l’analyse d’entonnoir, de l’analyse RFM et des analyses prédictives qui peuvent améliorer le retour sur investissement.

Qu’est-ce que l’analytique Enterprise ?

Les analyses Enterprise consistent à collecter, unifier et interpréter les données sur l’ensemble des canaux d’achat actifs, des marques, des équipes et des régions afin de mesurer ce qui génère du chiffre d’affaires et d’orienter la stratégie.
Les grandes marques utilisent les analyses Enterprise pour centraliser et standardiser le reporting sur l’ensemble de leur portfolio, afin que chaque personne au sein de l’entreprise ait accès au niveau de reporting approprié à son rôle.
Alors que les petites et moyennes entreprises suivent souvent des indicateurs pour un plus petit nombre de boutiques, de devises et de canaux marketing, les Enterprise plus importantes suivent des millions d’interactions client dans de nombreuses régions.
Et, contrairement aux PME, les analyses Enterprise impliquent aussi des procédures de gouvernance plus complexes, ce qui signifie que l’accès au reporting basé sur les rôles et les pistes d’audit doivent être intégrés aux logiciels et aux processus d’analyses et de reporting.

Mettre en place votre base analytique Enterprise : unifier et intégrer les ensembles de données clients

Selon l’étude 2026 de Klaviyo auprès des marketeurs B2C, près de 1 marketeur sur 5 affirme que le principal défi lié à sa stack technologique marketing est soit d’avoir trop d’outils, ce qui entraîne de la complexité ou de l’inefficacité, soit la difficulté d’intégrer des outils et des systèmes à l’échelle de sa stack.
Sans données client unifiées, les équipes Enterprise peuvent avoir du mal à justifier de nouvelles initiatives auprès des bureaux internationaux. Elles ne peuvent pas non plus se forger une compréhension claire des préférences et des comportements de leurs clients, et ne peuvent pas intégrer ces informations à un reporting en temps réel sur lequel elles peuvent agir immédiatement depuis la même plateforme.
Lorsque les marques Enterprise pensent aux données unifiées, elles pensent souvent à leur customer data platform autonome qui collecte et stocke des données client provenant de plusieurs sources. Les customer data platforms autonomes permettent également la résolution d’identité, unifient les profils client et rendent ces données disponibles pour les plateformes de marketing automation, d’analyse et de service client.
Mais ce qu’une customer data platform autonome ne fait pas, c’est agir sur tout cela. Une customer data platform ne crée pas de segments d’audience, ne déclenche pas de flux omnicanaux, ne lance pas de campagnes personnalisées et n’améliore pas les interactions de service client.
Pour faire tout cela, les données doivent quitter la customer data platform et passer dans l’un de ces autres outils. Et dès que vous déplacez les données, vous devez vous assurer qu’elles reviennent intactes et en temps réel, afin que vos modèles de reporting et d’attribution restent crédibles pour l’ensemble de votre organisation.
C’est pourquoi de plus en plus d’équipes Enterprise se tournent vers ce qu’on appelle les « données client intégrées » comme alternative à une customer data platform autonome. Les données intégrées signifient que vos données et les outils que votre équipe utilise pour agir dessus vivent dans le même système.
Helen of Troy, la société mère de marques comme OXO, Hydro Flask et Revlon, a migré 3 de ses marques vers un CRM Enterprise autonome et utilise désormais des intégrations CRM avec Facebook, Google et TikTok pour créer des audiences similaires à cibler, et exclure les abonnés e-mail et SMS existants des campagnes d’acquisition payantes.
Après ce changement, Helen of Troy a constaté une réduction de 40 % du coût total de possession [EN] et a éliminé des centaines de tickets informatiques chaque année.

Comment évaluer un CRM Enterprise par rapport à une customer data platform autonome pour l’analytique Enterprise

Critères	CRM Enterprise	Customer data platform autonome
Actualisation des données	Les profils client se mettent à jour en temps réel sur tous les canaux.	Les profils client sont mis à jour selon un calendrier, en fonction des transferts de données automatisés et des imports par lots.
Résolution d’identité	La résolution d’identité est intégrée directement à la plateforme.	La résolution d’identité a lieu au sein de la customer data platform.
Qui est propriétaire des données au quotidien	Les marketeurs peuvent accéder directement aux données clients, et les gérer, sans s’appuyer sur l’ingénierie.	L’accès est généralement contrôlé par une équipe de données ou d’ingénierie. Les marketeurs peuvent avoir besoin de demander les données dont ils ont besoin.
Structure des coûts	Une seule plateforme remplace plusieurs outils, avec une structure tarifaire unique.	Des outils distincts entraînent des coûts supplémentaires d’intégration, de licences, de maintenance et d’ingénierie, ce qui augmente le coût total de possession.
Partage des données marketing et de service client	Les données marketing et de service client se trouvent dans le même profil client, créant une vue unifiée sans intégrations supplémentaires.	Les données marketing et de service client se trouvent dans des systèmes distincts et doivent être intégrées afin de créer une vue partagée.

Attribution omnicanale Enterprise : comment arrêter de compter deux fois le chiffre d’affaires

Les parcours client ne sont pas linéaires, et ils ne se ressemblent pas d’un bout à l’autre de votre portfolio.

Un acheteur A, dans une région et une catégorie de produits, peut être influencé par 5 interactions en ligne avant de finalement décider d’effectuer un achat en magasin. Ils peuvent également naviguer en magasin, scanner un QR code pour s’inscrire à votre newsletter régionale, et effectuer un autre achat après 3 interactions en ligne supplémentaires.
L’acheteur B, dans une autre région, peut réagir au sentiment d’urgence inhérent à l’un de vos produits viraux. Il se peut qu’ils aient interagi avec votre marque quelques fois il y a plusieurs mois, pour n’acheter qu’après une ou deux interactions plus récentes. Selon votre modèle économique dans différentes régions, vous pourriez vouloir personnaliser votre modèle d’attribution afin de prendre en compte les réalités que vous connaissez déjà au sujet de votre activité. Vous pourriez également vouloir vous appuyer davantage sur un modèle d’attribution plutôt que sur les autres, ou utiliser une combinaison de ceux-ci à différents moments.
Voici quelques modèles d’attribution de base sur lesquels vous appuyer à différents moments :

À un moment donné, toutefois, la plupart des équipes Enterprise utilisent une attribution multipoint linéaire omnicanal [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.
Vous devriez pouvoir configurer l’attribution omnicanal dans votre plateforme Klaviyo Marketing Analytics. Voici comment vous lancer :

**Choisissez une plateforme avec Klaviyo Marketing Analytics intégré**, 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 sur la page de paiement, en particulier, car c’est là que les données de conversion sont, au final, associées 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).

Analyse de l’entonnoir pour les équipes Enterprise

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.
Pour les grandes équipes qui gèrent plusieurs marques et marchés, l’analyse de l’entonnoir aide spécifiquement à établir des priorités. L’analyse de l’entonnoir révèle où le plus de clients sont perdus, ce qui signifie que les équipes peuvent se concentrer sur les « fruits à portée de main » et augmenter rapidement les revenus sous pression.
À un niveau de base, votre parcours client peut impliquer de parcourir un produit, d’ajouter un produit au panier, de commencer le passage en caisse, et de passer une commande. Un parcours spécifique à l’e-mail pourrait ressembler à ceci : recevoir un message automatisé, l’ouvrir, cliquer, puis acheter un produit.
Avec l’analyse de l’entonnoir, chaque étape affiche le pourcentage d’acheteurs qui sont passés à l’étape suivante du parcours. Par exemple, si un nombre non négligeable d’acheteurs d’un certain segment ajoutent un produit au panier, mais ne finalisent pas le paiement, cette sortie est la priorité, et il faut corriger quelque chose sur votre page de paiement d’une manière qui parle à ce segment.
Vous pouvez également utiliser l’analyse de l’entonnoir en parallèle de l’analyse de cohorte afin d’obtenir une compréhension plus globale des tendances. Par exemple, Naturium a utilisé des analyses d’entonnoir et de cohorte pour suivre l’utilisation des récompenses parmi les membres de son programme de fidélité Consistency Club.
Lorsque l’analyse de cohorte a montré une tendance à la baisse des échanges, l’équipe a lancé une nouvelle offre de fidélité (« Échangez 20 points contre 1 $ de réduction ») et a augmenté le taux d’échange [EN] en abaissant le seuil d’accès.

Comment l’analyse RFM améliore le retour sur investissement des grandes marques

« RFM » est l’abréviation de récence, fréquence et montant. Utilisez ces indicateurs importants pour analyser le comportement client et identifier les clients à forte valeur ajoutée.
Voici une présentation rapide de ce que mesure l’ analyse RFM et de la façon 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 que groupe d’analyses Enterprise, l’analyse RFM aide les grandes marques à identifier les clients à forte valeur, à réduire l’attrition, et à développer des stratégies de remise [EN] qui n’entraînent pas de dépenses inutiles.
Par exemple, le détaillant de chaussures Marc Fisher utilise des segments RFM pour envoyer des offres plus ciblées [EN]. Ils réservent les remises aux clients à risque d’attrition, tout en adoptant une position davantage axée sur la marque et sur le plein tarif auprès de leurs clients les plus fidèles.

Analyses prédictives pour Enterprise : prévoir le comportement des clients

Les analyses prédictives utilisent l’historique des achats et les données comportementales pour prévoir le comportement futur des clients. Cela comprend des indicateurs tels que le nombre de commandes prévu, la date attendue 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 l’anticiper en envoyant des messages qui ont plus de chances de résonner au moment où ces événements sont susceptibles de se produire.
Voici 3 façons d’utiliser les analyses prédictives pour augmenter les revenus :

Utilisez le risque d’attrition pour signaler les clients à risque qui pourraient avoir besoin de certains types d’offres pour acheter à nouveau. Par exemple, vous pouvez créer des segments régionaux de clients à risque et concevoir des offres spécifiques à chaque marché qui reflètent soit leur comportement de navigation, soit les produits les plus vendus dans cette région.
Utilisez la date prévue de la prochaine commande avec des données géographiques pour personnaliser les offres destinées aux acheteurs qui vivent près d’un point de vente retail, mais n’ont jamais acheté en magasin. Par exemple, vous pouvez accélérer le délai jusqu’à l’achat en incitant légèrement des clients qui allaient acheter de toute façon, ce qui est idéal pour atteindre des objectifs trimestriels à la dernière minute lorsque les projections ne sont pas positives.
Utilisez la valeur vie client prévue pour estimer les dépenses sur la durée de vie, afin de cibler les acheteurs à forte valeur avec des avantages spéciaux en magasin ou en ligne. Si vous souhaitez éviter autant que possible de faire des remises, par exemple, utilisez la valeur vie client prévue pour cibler les VIP avec d’autres avantages à la place, comme des expériences de conciergerie.

Générez davantage de chiffre d’affaires avec les analyses Enterprise de Klaviyo

Klaviyo est le CRM B2C autonome qui réunit les données clients en temps réel, Data + Analytics, le marketing automation, le service client et l’IA agentique intégrée, afin que les marques Enterprise puissent mesurer et exploiter leurs données au même endroit.
Avec Klaviyo, vous pouvez :

Synchronisez votre entrepôt de données avec Advanced KDP. Reformatez, standardisez et nettoyez vos données pour garantir leur cohérence et leur précision, sans coder et sans attendre.
Créez des rapports avancés pour les ventes interrégionales. 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.
**Personnaliser l’attribution. **Mesurez l’attribution en associant deux indicateurs ou plus ou en filtrant des événements spécifiques à travers vos marques et vos marchés.
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.

Enterprise analytics : comment les grandes marques mesurent et optimisent les performances marketing à grande échelle