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Marketing automation : des bénéfices au-delà du digital

Publié le
27/7/2016
|
Gaylord Foureau
|
Marketing Automation
Publié le
27/7/2016
Gaylord Foureau
|
Marketing Automation

Augmentation des ventes online, automatisation de la relation client, réduction des coûts… Dans l'équation de la valeur créée par le Marketing Automation, on oublie souvent de parler des bénéfices sur l'augmentation de la connaissance client et sur l’efficacité des équipes marketing direct, vente et communication.

Bien qu'ayant des impacts non directement financiers, l'augmentation de la connaissance client, à l'aide d'une bonne gestion de la connaissance marketing, permet d'améliorer la tonalité et la pertinence du discours commercial et même de personnaliser ce dernier. Mais aussi d'affiner la mécanique commerciale d'approche et de trouver les canaux qui séduisent le plus de prospects et clients.

Pour aboutir aux résultats les plus concrets en un minimum de temps, nous conseillons généralement d'opter pour une méthodologie Lean et, dans ce cadre, de formuler des hypothèses de tests extrêmement précises. Dans la phase « Learn » de la méthodologie, nous recommandons également d'effectuer, une fois par mois, un point de revue des apprentissages avec chaque représentant des corps de métier en contact avec les clients et prospects.

Les bénéfices de la méthode Lean

Pour mémoire, la méthodologie Lean se décompose en trois phases distinctes : Build, Mesure et Learn (lire à ce sujet l’article intitulé « Marketing automation et lean : des ROI plus rapides »).

Marketing automation : des bénéfices au-delà du digital
Les trois étapes Lean Startup

Il est essentiel que chaque itération permette de faire de nombreux tests et que chacun de ces tests répondent à une hypothèse de travail. Cependant, pour apporter les apprentissages les plus nets, il est impératif que les hypothèses de tests soient, elles, correctement formulés.

Un point clé : bien formaliser les hypothèses

Une hypothèse doit adresser une et une seule variable. Plus la variable est précise, plus le test générera un apprentissage clair.

Voici trois exemples d'hypothèses correctement formulées :

Contexte : nous lançons une nouvelle version de notre produit phare mais nous ne sommes pas encore certains des nouveaux bénéfices à mettre en avant dans notre discours commercial
Formulation d’hypothèse à tester : nous pensons que nos prospects recherchent en priorité le bénéfice 1 apporté par notre nouveau produit plutôt que le bénéfice 2
Éléments à tester : le sujet de l’e-mail, le contenu principal mis en avant, le texte du Call to Action principal (exemple : « Accélérez la rotation de vos stocks dès aujourd’hui »)
KPI à surveiller : taux d’ouverture et taux de clic

Contexte : des freins psychologiques existent quant à l’achat de notre service et nous n’avons pas d’indications sur les messages de réassurance qui fonctionnent le mieux pour abaisser ces freins
Formulation d’hypothèse à tester : nous pensons que nos clients ont besoin d'être rassurés par nos nombreuses années d’expérience plutôt que par la réactivité de notre service client
Éléments à tester : l’ordre des éléments de réassurance dans les contenus : landing pages, e-mails, display…
KPI à surveiller : taux d’ouverture et taux de clic

Contexte : il semble qu’un segment de taille significative de nos prospects demande plus de temps pour se décider avant d’acheter notre service
Formulation d’hypothèse à tester : nous pensons que ce segment X de nos prospects a besoin d'une semaine complète pour être convaincu par notre offre plutôt que 2 jours comme la majorité des autres prospects
Éléments à tester : allonger le délai d’envoi entre 2 messages, construire une campagne marketing automatique qui distille sur toute une semaine le discours commercial
KPI à surveiller : « time to purchase » sur les segments, panier moyen

Chaque hypothèse de travail devra être déclinée sur les contenus et messages proposés aux clients ou prospects mais aussi sur le canal de communication (e-mail, SMS, bannière publicitaire, message Facebook ou Twitter) et enfin sur la mécanique utilisée (délai ou conditions requises avant envoi du message).

Les indicateurs à suivre sont simples : taux d'ouverture, taux de clic et taux de conversion. Toutefois, à chaque hypothèse ses bons indicateurs de performance. Des indicateurs plus élaborés seront parfois nécessaires : le "time to purchase", le panier moyen...

Notre recommandation : une revue mensuelle multidisciplinaire

Dans la phase « Learn » de la méthodologie, nous recommandons par ailleurs d'effectuer, une fois par mois, une revue des apprentissages avec plusieurs corps de métier :

- La marque,
- La communication,
- Le marketing direct,
- La vente.

Ce point mensuel aura pour vertu de transférer les apprentissages sur des bases factuelles et vous permettra de vous éloigner des discussions qui font trop souvent la part belle aux opinions personnelles ou aux ressentis de chacun.

Nous proposons d'articuler ce point selon trois étapes simples :

Marketing automation : des bénéfices au-delà du digital
Une revue mensuelle des performances des tests en 3 points

1 - Revue des tests menés et résultats obtenus (30 min) : vous pourrez discuter sur une base factuelle des apprentissages obtenus le mois précédent par le marketing automation mais aussi des résultats obtenus par les équipes marketing ou vente selon l'étape 2 du point du mois dernier.

2 - Déclinaison des résultats dans les prochaines actions de la marque, de la communication et des ventes (60 min) : les équipes de vente peuvent-elles tester des nouveaux messages pendant le mois prochain ? Doivent-elles changer leur mécanique d'approche commerciale (exemple : relance deux fois par mois ou plus, accompagner les relances commerciales de nouvelles informations...) ?

3 - Revue et définition des hypothèses pour la prochaine itération (30 min) : bien souvent, ce sont les équipes de vente qui désirent affiner leurs messages commerciaux et qui, au contact direct des clients, ont les meilleures idées. Il est alors primordial de les inciter à formuler des hypothèses afin de les engager dans ce processus. Définissez aussi ensemble les indicateurs qui vous permettront de définir qu'une hypothèse est confirmée, infirmée ou demandera davantage de tests.

Auteur : Gaylord Foureau, Manager en charge du pôle Marketing Automation, Keley Consulting

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