Le CRM idéal pour votre boutique en ligne : checklist, mise en place et plan d'action.

Comment prévoyez-vous de collecter de la donnée pour mieux connaître vos futurs prospects et clients ?

En général, lorsqu'une solution de commerce électronique (Shopify, Woocommerce, Prestashop ou autre) est installée, elle offre des fonctionnalités CRM - de gestion de relation client par défaut.

En général, il ne s'agit que d'une liste de clients ou de prospects : Prénom, nom, adresse e-mail et adresse de livraison. Vous pouvez également obtenir des données utiles, comme le nombre de commandes et le montant total des commandes passées.

Ajoutez à cela certaines données que vous donne votre logiciel de email marketing - parfois qui ne sont pas connectées à votre boutique en ligne.

Et... c'est tout.

Alors qu'il y a tellement plus à faire - et à savoir.

Dans cet article, nous allons passer en revue un plan d'action simple qui vous permettra de commencer dès aujourd'hui à étendre vos capacités CRM.

C'est parti !

Que voulez-vous savoir sur vos clients ?

Prenez le temps de passer en revue ce que vous devez savoir sur vos clients.

En général, pour nos clients, notre démarche de base repose sur trois éléments :

• Les données lifestyle : pour qualifier de manière qualitative votre base client. Par exemple, pour certains clients, nous créons un quizz qui intervient à un moment du funnel (pour obtenir une recommandation, un discount, peu importe) : nous posons alors des questions lifestyle à l'audience.
  ⇒ Vous devez garder cette donnée dans votre CRM et pouvoir vous en servir.

• Les données comportementales, pour qualifier le comportement de l'utilisateur sur votre site et vos canaux d'acquisition. La forme la plus simple que peut prendre ce set de données est la suivante :
  ⇒ Date de création : date de création du lead dans le système de donnée
  ⇒ Date de dernière visite : date à laquelle la personne a été vue sur le site la dernière fois
  ⇒ # visits / # visits depuis 30 jours : nombre de visites effectuées par la personne,
  ⇒ # emails envoyés / # emails ouverts / # emails clics
  ⇒ Score d'engagement

• Les données d'achat, pour qualifier le consommateurs sur la base de ses achats ou de son intention d'achat. Par exemple, les points de données les plus utiles pour conduire des analyses dans ce cas sont :
  ⇒ # commandes / # montant / # panier moyen
  ⇒ date de première commande / date de dernière commande (avec ces 5 points, vous pouvez déjà conduire une analyse RFM!)
  ⇒ # visites de pages produits / lead source, etc.
  ⇒ Score NPS

Prenez le temps d'examiner les caractéristiques de votre business et le type de données qui, selon vous, vous conviendra le mieux. Bien que nous ayons déjà fourni quelques exemples, nous allons maintenant les mettre en place !

Constuire un CRM pour mieux connaître les consommateurs de votre boutique en ligne (Shopify, WooCommerce - avec Autopilot, Mailchimp, etc.)

Pour cet exemple, nous allons examiner une boutique Shopify (mais qui fonctionnerait exactement de la même manière avec un WooCommerce, Magento ou Prestashop), couplée à Autopilot comme notre programme d'e-mailing qui prendra en charge nos données CRM.

Je ferai également la démonstration avec Mailchimp - pour montrer que cela fonctionne (avec quelques différences), comme avec Klavyio, Sendinblue, ActiveCampaign, CampaignMonitor, etc.

La données d'achat - Shopping

As many ecommerce softwares, Shopify works with two main different objects for us here : Customers and Orders - both are linked, but the main object we will use is Customers.

Our sole objective is to make sure we can gather some data from the orders into our CRM, to get the basic figures of orders, that are essential for your business.

The personal data we want to use from Customer are : First Name/Last Name/Email adress. Add here any more informations you can get (shipping adresses, phone number, etc.). Usually, the email adress is the unique key identifier we'll use for each customer.

Comme beaucoup de logiciels de commerce en ligne, Shopify fonctionne avec deux objets principaux pour nous ici : Clients et Commandes - les deux sont liés, mais l'objet principal que nous utiliserons est l'objet Client.

Notre  objectif est de nous assurer que nous pouvons recueillir des données sur les commandes dans notre CRM, afin d'obtenir les données de base sur les commandes effectuées, qui sont essentielles.

Les données personnelles que nous voulons utiliser sont : Prénom/Nom/Adresse e-mail. Vous pouvez ajouter ici toutes les informations que vous pouvez obtenir (adresses de livraison, numéro de téléphone, etc.). En général, l'adresse électronique est l'identifiant unique que nous utilisons pour chaque client.

Les données shopping que l'on veut prendre de l'objet "Commande" sont : # commandes/€ montant dépensé/date de commande. Si le logiciel vous les fournit, vous pouvez aussi ajouter # total de commandes / € total dépensé/ date de première commande / panier moyen, etc.

La structure du CRM

Maintenant que nous avons listé les données de notre logiciel ecommerce (c'est-à-dire les "données Shopping"), il est temps de voir où conserver les données clients. Généralement, parce que c'est le plus utile, il s'agit de notre programme d'emailing.

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Using the email adress key, your email marketing software (Mailchimp, Autopilot, ActiveCampaign, Klavyio, etc. : you name it) have aggregated data on your customers, different that the shopping data :

En utilisant l'adresse électronique, votre logiciel d'emailing (Mailchimp, Autopilot, ActiveCampaign, Klavyio, etc.) rassemble des données sur vos clients, différentes des données Shopping :

• Nombre d'email envoyé,
• % open rate,
• % click rate,
• Date d'abonnement,
• Statut Opt-in.

Il s'agit des données basiques à avoir, par rapport à votre système d'emails.

For many marketing tools, you'll also have the ability to identify and collect more data about online visitors - and if they're identified, then collect data about their navigation.

En fonction du logiciel que vous utilisez, vous aurez également la possibilité d'identifier et de collecter davantage de données sur les visiteurs du site - et s'ils sont identifiés, de collecter des données sur leur navigation.

Par exemple, en utilisant Autopilot comme un CRM  pour votre boutique en ligne - https://www.autopilothq.com/

Autopilot gives you the ability to add a Javascript snippet on your website that will identify people on your website, and add consecutive CRM updates following any action : update en engagement score, add people on lists, etc.

Autopilot gives some examples on their website.

For instance, for each email sent, update the last email sent date and the amount of emails sent :

Autopilot vous donne la possibilité d'ajouter un code Javascript sur votre site web qui identifiera les personnes présentes sur votre site, et de mettreà jour votre CRM à la suite de n'importe quelle action : mise à jour du score d'engagement, ajout à des listes, etc.

Autopilot donne quelques exemples sur leur site web.

Par exemple, pour chaque email envoyé, vous pouvez mettre à jour la date du dernier email envoyé et le nombre d'emails envoyés :

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Pour les emails ouverts, même chose : vous mettez à jour la date d'ouverture du dernier email, le nombre d'emails ouverts au cours des 90 derniers jours (et en utilisant l'action "Add Delay", vous déduisez le nombre après 90 jours) et un "Current Engagement Score" roulant sur 60 jours :

Enfin, vous pouvez aussi tracker les visiteurs sur votre site :

L'exemple fourni par Autopilot est utile pour avoir une variable "Current Engagement Score" plus précise, car vous prenez en compte les visites sur le site web.

Mais pour un eshop, vous pouvez aller plus loin, en utilisant par exemple vos produits ou des catégories. Par exemple :

• Incrémentez un score par catégories de produits, en fonction des visites de produits, ce qui vous donnera un intérêt par catégorie pour chaque client. C'est super utile pour vos campagnes emaliing, car vous avez l'intérêt précis de chacun.
• Si vous avez un nombre limité de produits, incrémentez un score par produit : vous saurez précisément combien de fois quelqu'un a regardé une page produit. Vous pouvez ensuite cibler les gens avec des produits et des promotions spécifiques.

Utiliser Sendinblue comme votre CRM pour votre boutique en ligne

Sur Sendinblue, vous pouvez faire la même chose, en utilisant un "Tracking Journey". Le tracking fonctionne de la même façon, et vous pouvez même utiliser la partie "Activité liée à votre site" pour collecter plus de données dans votre CRM.

Dans "Activité liée à votre site" > "Page visitée" :

Sélectionnez le type de page qui vous intéresse - par exemple, des pages dont l'URL contient "shirt" :

Vous pouvez alors ajouter la personne dans une liste "Shirt" spécialement créée, puis rajouter 1 au champ score "Shirt Interest" - et faire encore plus de choses à la suite !

Profitez des résultats de la collecte de données pour votre CRM

Répétez cette étape pour vos principales catégories et les données se collecter pendant quelques semaines : vous aurez des données segmentées sur vos abonnés ! Vous pouvez désormais utiliser ces nouveaux pouvoirs pour envoyer des e-mails ciblés et améliorer vos taux de conversion immédiatement !

Comment lier les deux : Shopping & Données personnelles

Les principaux outils CRM sont intégrés nativement aux systèmes de commerce électronique. Prestashop fonctionne bien avec Sendinblue, Klavyio fonctionne bien avec Shopify, etc.

Ils ont tous leurs avantages et leurs inconvénients et ils ne sont peut-être pas tous adaptés à votre situation : envoyez-moi un message si vous avez une question, je serai heureux de pouvoir vous aider.

Si vous n'avez pas d'intégration en direct, votre meilleure chance est d'utiliser un logiciel comme Zapier ou Integromat pour les relier tous les deux et faire en sorte que toutes vos données vivent à l'intérieur de votre système de CRM. J'ai une préférence pour Zapier.

Sélectionnez le trigger "New Paid Order" (cela peut être Shopify, WooCommerce, Prestashop ou d'autres, le fonctionnement est à peu près le même) :

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Then update your CRM system. Depending on your CRM and field structure, this might be different: adapt the zap according  to your need, using the Shopping data that your ecommerce software is sending to Zapier.

Mettez ensuite à jour votre CRM. En fonction de votre CRM et de la structure des champs, cela peut être différent : adaptez le zap en fonction de vos besoins, en utilisant les données d'achat que votre eshop envoie à Zapier. Par exemple, Shopify envoie les données suivantes à Zapier, que nous voulons ajouter dans votre CRM :

• email
• first_name
• Shopify id
• last_name
• orders_count
• phone
• total_spent
• referring_site
• Pays/Adresse

Nous avons aussi ces données complémentaires à utiliser :

• Quand le Zap se lance, utiliser cette date comme date de dernière commande,
• S'il s'agit de la première commande, l'utiliser là également.

Votre eshop, avec un CRM sous stéroïdes

Les données que vous voulez tracker grâce à votre CRM 

Depuis quelques années, j'ai vu de nombreux usages et développé une liste de données à inclure dans son CRM. Ces données devront être utilisées dans des analyses, pour construire des listes, des segmentations et des automatisations.

• email
• prénom
• nom
• date de naissance
• code postal
• lead source (Campagne reliée à la première fois où le lead a donné son adresse email)
• signup-date (Date à laquelle on a récupéré pour la première fois son adresse email)
• last-visit (Dernière visite enregistrée sur le site)
• last-activity (Dernière activité détectée (visite sur le site, ouverture d'un email))
• email-clics(Nombre de clics dans un email)
• email-clics-30-days( Nombre de clics dans un email les 30 derniers jours)
• email-sent (Nombre d'emails envoyés)
• email-sent-30-days (Nombre d'emails envoyés les 30 derniers jours)
• email-open (Nombre d'emails ouverts)
• email-open-30-days (Nombre d'emails ouverts les 30 derniers jours)
• visits (Nombre de visites sur le site)
• visits-30-days (Nombre de visits sur le site les 30 derniers jours)
• product-visits (Nombre de visites d'une page produit)
• product-visits-30-days (Nombre de visites d'une page produit les 30 derniers jours)
• engagement-score (c'est un calcul - par exemple visits+email-open2+email-clics4+product-visits*4)
• engagement-score-30-days (la même chose, mais sur 30 jours)
• checkout-id (id du panier abandonné ou url)
• checkout-id-date (date de dernier panier abandonné)
• last-order-date (date de dernière commande)
• orders-count (nombre de commandes effectuées)
• total-spent (valeur totale des commandes effectuées)
• nps (le score NPS /5)

Les segmentations dont vous avez besoin et les listes CRM que vous voulez créer :

Sur la base de la collecte de données mise en place et du CRM que vous avez, vous pouvez créer les listes suivantes :

• Welcome Journey: Qui ont signup il y a moins de 15 jours
• Lost Checkout Journey: Avec un panier abandonné depuis plus de 2 heures
• Customers: Avec au moins une commande
• Loyal Customers: Avec au moins deux commandes
• High-Value Customers: Avec au moins 1,5*Panier moyen comme Panier moyen enregistré
• High Potential Leads: Avec 0 commande mais +2 visites de pages produits durant 30 jours
• Churned Customers: Avec au moins 1 commande, mais 0 commandes depuis 3 mois
• Slipping Away Leads: Avec une dernière activité enregistrée depuis plus de 2 mois
• Potential Re-Order Customers: Avec une commande qui date de plus de 30 jours et au moins une visite de page produit depuis 30 jours
• Recent Customers: Avec une commande faite il y a moins de 10 jours
• Fans: Au moins une commande + un score d'engagement dans le top 10%
• B2B: Qui a visité la page B2B/Retail

Les automatisations à mettre en place, avec les objectifs associés

Vous avez la donnée, vous avez les listes. Maintenant, vous pouvez créer des automatisations pour améliorer les résultats de votre boutique en ligne :

• Panier Abandonné (pour Vendre): 3 touchpoints quand un panier est abandonné :

La campagne email parfaite pour récupérer 25% ou plus des paniers abandonnés

Ce sont des opportunitiés perdues - et généralement des personnes qui ont fait l'effort de démarrer le checkout, mais qui ont arrêté juste avant la fin. Des opportunités pour lesquelles vous avez travaillé dur, voire payé. Mais elles sont en train de disparaître.

Nous partageons ici une stratégie qui fonctionne et donne des résultats, pour récupérer au moins 25% de vos paniers abandonnés, alors que la moyenne des stores e-commerce est autour de 8%.

• Programme de Bienvenue (pour se Rapprocher): 3 touchpoints pour se présenter, quand quelqu'un s'inscrit pour la première fois
• Programme de Scoring (pour collecter des données): Compter chaque visite/click/ouverture d'email pour mettre à jour le score d'engagement
• Programme après la première commande (pour du ré-achat): 2+1 touchpoints après que le premier achat sur le store ait été effectué + demande de review
• Programme post-achat (pour du ré-achat)
• Programme de ré-achat (pour Vendre): 2 touchpoints quand quelqu'un re-rentre dans la liste "Re-Order"
• Visite abandonnée (pour Vendre): un email quand quelqu'un visite une page produit sans acheter
• Programme de ré-engagement: quand la donnée "Engagement 30 days" descend à 0, alors que la valur du score d'engagement globale est élevé
• Milestones (to se Rapprocher): Par exemple, une date d'anniversaire
• Referral / Ambassadeurr (to Vendre): Pour les clients les plus engagées

Votre checklist CRM, avec les listes, les automatisations et les champs de données à mettre en place

La liste est accessible ici: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1-zSMx_nvKNnQcSLa_nixzLaWn3M80vcXrtCLwTCdALQ/edit?usp=sharing

C'est locké par défaut - pour la modifier, faites une copie dans votre Google Drive.