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Avis d'expert

E-Commerce : Récupérer le manque à gagner grâce à l’automatisation

Au cours de cette année environ 4 billions de dollars de marchandises ont été abandonnées dans les paniers d’achats des sites de e-commerce. Plusieurs stratégies éprouvées existent pourtant pour atténuer ce phénomène…

 
 
 

 

Une tribune de Bruno Schreiber , directeur commercial Emarsys

 

 

 

 

Les stratégies dites de « récupération des revenus » permettent d’anticiper, protéger et récupérer les revenus perdus ou risquant d’être perdus. En d’autres termes, elles récupèrent le manque à gagner…

Ces approches se concentrent à la fois sur les intentions d’achats abandonnées au cours du cycle d’achat et sur les clients qui ne reviennent pas sur le site.

 

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L’intégration de la récupération des revenus au sein de votre stratégie e-commerce permet d’augmenter le chiffre d’affaire provenant de vos visiteurs, d’améliorer la fidélité de vos clients et de favoriser un nombre d’achats plus élevé de la part de vos segments les plus rentables.

Il a été démontré qu’une augmentation de 5% de la rétention client peut conduire à une hausse des profits allant jusqu’à 95%. En employant la bonne approche, les opportunités pour protéger et recouvrer des revenus manqués peuvent être immenses.

 

Le processus de récupération des revenus :

  1. Identifier précisément les zones à risque dans le cycle d’achat et dans le cycle de vie commerciale de vos clients.
  2. Implémenter des programmes intelligents pour pouvoir intervenir avec le contenu adéquat au moment où les clients atteignent ces zones à risques. Par exemple, à la suite d’un abandon de navigation sur votre site.
  3. Automatiser ces programmes à travers différents canaux de communication en diffusant le contenu le plus pertinent pour chaque client.

Il y a différentes manières d’implémenter et d’améliorer l’efficacité de vos méthodes de récupération des revenus.

 

La récupération de paniers abandonnés

La pratique de récupération des revenus la plus répandue est l’email ou la campagne de publicité rappelant au client le produit qu’il a abandonné. C’est une technique simple et efficace.

Mais il est possible d’optimiser les résultats des campagnes de récupération en les associant à des recommandations prédictives. Cela permet non seulement de montrer les produits qui ont été abandonnés, mais aussi des produits similaires, achetés par d’autres clients.

Cela aboutit généralement à des taux de récupération bien plus élevés que le résultat moyen des campagnes standards de récupération de paniers abandonnés, avec des taux de clic pouvant être 67% supérieurs pour les e-mails contenant des recommandations.

 

Réactivation de clients inactifs

En analysant les schémas d’engagement et les historiques d’achats, il est possible d’anticiper le moment où un client s’apprête à passer d’un stade inactif à un stade « abandon » dans son cycle de vie commerciale.

Cela permet d’intervenir grâce à des campagnes d’emails automatisées, conçues pour réactiver la relation avec le client et éviter qu’il ne s’en aille définitivement.

 

La récupération des sessions de navigation abandonnées

Si la plupart des internautes quittent les sites sans acheter et se montrent peu susceptibles de passer une commande, leur visite indique qu’ils estiment que votre site pourrait offrir un produit qu’ils recherchent. Grâce aux bonnes données, vous pouvez associer à un visiteur « abandonniste » les produits adéquats, à la fois en temps réel pendant qu’il navigue sur le site et, ultérieurement, dans les campagnes de rappel.

Plusieurs raisons peuvent expliquer pourquoi un client ne finalise pas son achat. Dans la plupart des cas, cependant, l’abandon est dû à deux types de raisons : le prix et le temps.

Dans les deux cas, une réponse envoyée au bon moment est fondamentale. Dans les heures qui suivent l’abandon de la session, où l’intention était manifeste, le visiteur est encore émotionnellement engagé vis-à-vis du produit. L’astuce est de les atteindre avant que cette fenêtre d’engagement ne se referme. Si votre technologie est limitée, par exemple, à un seul appel API par 24h, vous manquerez cette opportunité.

En sélectionnant des informations à partir des données client historiques temps réel, vous pouvez prédire pour chaque visiteur : la sensibilité au prix, les catégories favorites, la probabilité et le temps d’achat. C’est-à-dire tout ce qui influence le chiffre d’affaires. Il est aujourd’hui possible de prédire les critères suivants :

 

  • Comportements d’achat : quand les visiteurs et les clients vont acheter, ce qu’ils vont acheter et combien ils vont dépenser. Être en mesure de prédire les comportements d’achat permet de proposer les bons produits, plutôt que de laisser les visiteurs et les clients les chercher.
  • Revenus : Anticiper les gains ou pertes de recettes en fonction du nombre de clients d’un segment et de la moyenne du montant de leurs dépenses. Par exemple, combien de clients se trouvent à chaque étape du cycle de vie, combien ils dépensent et quand ils achètent.
  • Valeur commerciale du client : Prévoir la valeur moyenne des différents segments de clientèle tout au long de leur cycle de vie, en fonction des moments où ils achètent et des produits qu’ils achètent. Vous pouvez, par exemple, choisir de cibler les clients rentables et fidèles avec les offres et les promotions à faible marge, et concentrer vos promotions les plus intéressantes sur vos prospects et vos nouveaux clients.

 

La récupération des revenus répond aux problématiques majeures du e-commerce : la faible conversion et le faible nombre d’achats par client acquis.

Pour atteindre efficacement ces objectifs, la récupération des revenus doit être automatisée à partir d’une plateforme intégrée. La mise en place d’une stratégie de ce type constitue aujourd’hui un avantage compétitif considérable pour toute entreprise de e-commerce.

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