Boryl : 3 techniques pour améliorer la rétention d’un e-commerce !

L'objectif étant de permettre à ces entreprises de booster leur acquisition et améliorer leur rétention en délivrant à leurs clients et/ou prospects une expérience personnalisée et cohérente sur chacun des points de contact.

Riche de plusieurs années d'expérience, l'agence marketing automation Boryl nous livre 3 techniques redoutables pour améliorer la rétention client de votre e-commerce !

Qu'est-ce que la rétention client chez un e-commerce ?

La rétention client chez un e-commerce n'est rien d'autre que sa capacité à fidéliser ses clients au fil du temps.

Un client fidèle étant un client qui génère fréquemment de la valeur supplémentaire (de nouveaux achats) dans le temps.

D'après plusieurs études, il coûte en moyenne 5 à 7 fois plus cher pour un e-commerce de convertir un nouveau client que de reconvertir un client existant.

Vous comprendrez donc l'importance d'une bonne stratégie de rétention !

3 techniques pour améliorer la rétention client d'un e-commerce

Priorisez intelligemment vos campagnes d'acquisition de nouveaux clients !

Pour améliorer la rétention globale de votre e-commerce, vous pouvez analyser votre base de données client existante et identifier les segments de personne les plus fidèles dans le passé.

En explorant votre base de données client, vous serez en mesure d'orienter vos campagnes d'acquisition sur les segments de personnes les plus fidèles, ce qui aura directement un impact sur la rétention client globale de votre e-commerce et sur votre rentabilité.

Ces segments peuvent être réalisés à l'aide de multiples dimensions et KPIs.

Exemples de dimensions : L'âge du client, son sexe, son pays, sa ville, le ciblage social/démographique de l'adgroup Facebook Ads par lequel vous l'avez acquis, etc.

Exemples de KPIs : La valeur vie du client (CLV), la durée de vie du client, le taux de rachat, le taux de rétention, le taux d'attrition (churn), etc.

Vous pourrez par exemple orienter vos campagnes d'acquisition spécifiquement sur les femmes de 35 à 50 ans, habitant en province, car d'après vos analyses, leur durée de vie client et leur valeur vie client sont plus élevées que la moyenne.

Certaines plateformes publicitaires peuvent aussi faire le travail de segmentation et ciblage à votre place si vous leur transmettez en continu suffisamment de données sur les clients les plus fidèles (les champions) de votre base de données.

C'est par exemple possible avec les audiences lookalike de Facebook Ads.

Facebook Ads se chargera de cibler (à l'aide de l'immense quantité de données qu'il possède sur ses utilisateurs) les personnes similaires aux clients que vous lui aurez transmis. Une arme redoutable !

Proposez la bonne promotion de produit, au bon moment et au bon client !

Toujours en analysant votre base de données client existante, vous pouvez identifier pour chaque combinaison (segment de personne) / (premier produit acheté) le meilleur moment pour leur pousser le produit le plus adapté en promotion. De cette manière, vous augmenterez considérablement la chance que vos clients réalisent un second achat.

Vous pourrez par exemple pousser une promotion pour le produit "plaid gris" 30 jours après le premier achat des femmes de 35 à 50 ans, habitant en province, dont le premier achat était le "pyjama vert foncé", car d'après vos analyses, c'est un scénario qui revient très souvent.

Cette promotion pourra être réalisée par l'intermédiaire d'une notification push SMS, une publicité média ou encore un mail. Vous pourrez également utiliser simultanément ces 3 leviers sous certaines conditions permettant d'optimiser la pression marketing/cohérence.

Identifiez les causes de churn récurrentes et corrigez le tir !

Une autre technique pour améliorer la rétention d'un e-commerce consiste à analyser et comprendre pourquoi un client n'achète plus. Oui, ça paraît logique... Mais comment faire ?

La façon la plus simple pour identifier un client qui n'achète plus est de calculer sa fréquence d'achat moyenne et de le considérer comme "churn" s'il n'a pas acheté depuis x fois plus longtemps que sa fréquence d'achat moyenne.

Ensuite, pour identifier la raison, il existe une multitude de pistes d'investigation, en voici deux simples :

• Identifier le top x des derniers produits achetés avant churn et enquêter sur ces derniers
• Identifier le top x des requêtes au prêt du service client avant churn et agir en conséquence