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À court terme (< 3 mois)
La plupart des propriétaires de boutiques Shopify laissent de l'argent sur la table avec leur marketing par e-mail. Ils envoient le même bulletin d'information générique à tout le monde sur leur liste – les nouveaux acheteurs, les clients réguliers et les personnes qui n'ont pas acheté depuis des mois reçoivent tous le même contenu.
Voici le truc : votre client qui vient d'acheter son troisième produit a besoin d'un message complètement différent de celui de quelqu'un qui navigue pour la première fois. Pourtant, 90 % des boutiques Shopify les traitent exactement de la même manière.
J'ai découvert cela à mes dépens en travaillant avec un client de commerce électronique dans la mode. Leur liste de diffusion comptait 15 000 abonnés, mais leurs campagnes avaient un taux de conversion désastreux de 0,8 %. Le problème n'était pas leurs produits ou même la conception de leurs e-mails – c'était qu'ils envoyaient des promotions de robes de mariée à des clients qui n'achetaient que des accessoires.
Après avoir mis en œuvre une segmentation basée sur l'historique d'achats et une automatisation basée sur le comportement, nous n'avons pas seulement amélioré leurs taux de conversion. Nous avons construit ce que j'appelle une "machine de récupération de revenus" qui a transformé les abonnés dormants en acheteurs réguliers.
Dans ce guide, vous apprendrez :
Pourquoi les envois d'e-mails génériques tuent vos revenus Shopify
La stratégie de segmentation exacte qui a augmenté le ROI par e-mail de notre client de 340 %
Comment mettre en place des flux de travail automatisés qui vendent pendant que vous dormez
Les comportements clients surprenants que la plupart des boutiques manquent complètement
Mon cadre étape par étape pour transformer les listes d'e-mails en centres de profit
Si vous êtes prêt à arrêter de traiter tous vos clients de la même manière et à commencer à faire fonctionner le marketing par e-mail pour votre boutique Shopify, plongeons-y. Il ne s'agit pas d'envoyer plus d'e-mails – il s'agit d'envoyer des e-mails plus intelligents.
Connaissance de l'industrie
Ce que chaque propriétaire de Shopify pense savoir sur les listes d'e-mails
Entrez dans n'importe quel forum de marketing Shopify, et vous entendrez le même conseil répété encore et encore : "Créez une grande liste d'emails, envoyez régulièrement des newsletters et incluez toujours un code de réduction." Plus la liste est grande, mieux c'est pour les affaires - c'est la sagesse conventionnelle.
La plupart des gourous du marketing vous diront que le marketing par email pour le commerce électronique devrait se concentrer sur ces stratégies "prouvées" :
Campagnes de diffusion à toute votre liste – Envoyez le même email promotionnel à tout le monde car "plus de portée égale plus de ventes".
Newsletters hebdomadaires avec vos derniers produits – Gardez votre marque "présente dans l'esprit" avec une communication constante.
Campagnes lourdes en réductions – Utilisez des promotions en pourcentage pour inciter aux achats immédiats.
Blast promotionnels saisonniers – Envoyez le même email de Black Friday à toute votre base de données.
Séquences de bienvenue pour les nouveaux abonnés – Généralement une série de 3 emails offrant une réduction sur le premier achat.
Ce conseil existe parce qu'il est simple. La plupart des plateformes de marketing par email facilitent l'envoi du même message à des milliers de personnes en un clic. Cela semble productif, et les métriques immédiates (ouvertures, clics) peuvent sembler suffisamment correctes pour justifier l'approche.
Mais voici où cette sagesse conventionnelle s'effondre dans la pratique : cela traite tous les clients comme s'ils étaient au même stade de leur parcours avec votre marque. Votre client qui a acheté chez vous cinq fois a des besoins complètement différents de quelqu'un qui n'a jamais acheté. Pourtant, l'approche standard de l'industrie leur envoie des messages identiques.
Le résultat ? Fatigue des emails, taux d'engagement en déclin et opportunités de revenus manquées. Vous utilisez essentiellement un marteau-piqueur quand vous avez besoin d'un scalpel.
Ce qui manque dans cette approche conventionnelle, c'est la compréhension que le comportement d'achat est le meilleur prédicteur de l'intention d'achat future. La solution n'est pas d'envoyer plus d'emails - c'est une segmentation plus intelligente basée sur ce que les clients ont réellement fait, et pas seulement sur qui ils sont.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
J'ai appris cette leçon à mes dépens en travaillant sur une refonte complète d'un site web pour un client de mode e-commerce Shopify. Le cahier des charges initial était simple : mettre à jour le design de leur site et améliorer leur marketing par e-mail pour "augmenter les ventes". Assez simple, non ?
Le client avait construit une liste d'e-mails respectable de 15 000 abonnés en trois ans. Ils envoyaient des bulletins hebdomadaires mettant en avant les nouvelles arrivées, les promotions saisonnières, et de temps en temps un e-mail de réduction "vous nous manquez". Leurs taux d'ouverture étaient corrects à environ 22 %, mais leurs taux de conversion racontaient une histoire différente – bloqués à 0,8 %.
Lorsque j'ai examiné leurs données clients, j'ai découvert quelque chose qui a tout changé : leur liste d'e-mails contenait cinq types de clients complètement différents, mais ils recevaient tous des messages identiques.
Voici à quoi ressemblait réellement leur liste d'e-mails "unifiée" :
Acheteurs occasionnels qui ont acheté une fois il y a plus de 6 mois (45 % de la liste)
Clients réguliers ayant effectué 3 achats ou plus au cours de l'année dernière (12 % de la liste)
Clients à forte valeur avec des dépenses de plus de 500 $ à vie (8 % de la liste)
Visiteurs qui se sont inscrits mais n'ont jamais acheté (30 % de la liste)
Récents convertis qui ont effectué leur premier achat au cours des 60 derniers jours (5 % de la liste)
Le problème était flagrant : ils envoyaient des e-mails d'acquisition de nouveaux clients à leurs meilleurs acheteurs récurrents, et des promotions de programme de fidélité à des personnes qui n'avaient jamais effectué d'achat. C'était comme gérer un restaurant où tout le monde reçoit le même repas, peu importe s'ils sont végétariens, ont des allergies, ou célèbrent un anniversaire.
Mon premier instinct fut de mettre en œuvre les meilleures pratiques standard en marketing par e-mail – de meilleures lignes d'objet, des CTA plus convaincants, des modèles plus jolis. Nous avons testé A/B des titres, essayé différents horaires d'envoi, et optimisé pour mobile. Les résultats ? Une amélioration marginale du taux de conversion de 0,8 % à 1,1 %. Mieux, mais pas la percée dont nous avions besoin.
C'est à ce moment-là que j'ai réalisé que nous traitions les symptômes au lieu de la maladie. Le véritable problème n'était pas la façon dont nous envoyions des e-mails – c'était que nous envoyions les mauvais e-mails aux mauvaises personnes.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Au lieu de continuer à optimiser notre approche "universelle", j'ai décidé de restructurer complètement leur stratégie email en fonction du comportement d'achat. Il ne s'agissait pas seulement de créer des segments – il s'agissait de construire ce que j'appelle des "entonnoirs d'email comportementaux" qui répondent à ce que les clients font réellement.
Étape 1 : Cartographie des Modèles de Comportement des Clients
Tout d'abord, j'ai exporté leur base de données clients complète et j'ai cartographié les modèles d'achat des 18 mois précédents. En utilisant les données clients de Shopify combinées avec les analyses de leur plateforme d'email, j'ai identifié sept segments comportementaux distincts :
Acheteurs Répétitifs VIP : 3+ achats, valeur à vie de 300 $+
Clients Cohérents : 2-3 achats, comportement d'achat régulier
Acheteur Unique Récent : Achat unique dans les 90 jours
Acheteur Unique Ancien : Achat unique il y a 90+ jours
Navigateurs à Forte Intentions : Visites multiples du site, abandons de panier, pas d'achat
Abonnés à Faible Intentions : Engagement minimal, pas d'achat
Candidats au Récupération : Anciens clients avec un écart de 120+ jours
Étape 2 : Création de Stratégies de Contenu Spécifiques aux Segments
Au lieu de deviner ce que chaque segment voulait, j'ai analysé leurs modèles d'achat réels pour comprendre leurs motivations :
Pour Acheteurs Répétitifs VIP, j'ai créé des campagnes d'accès exclusif anticipé et des suggestions de style personnalisées basées sur leur historique d'achat. Ces clients n'avaient pas besoin d'être convaincus – ils avaient besoin de se sentir spéciaux.
Pour Acheteurs Uniques Récents, j'ai construit une séquence d'accompagnement axée sur l'éducation et la preuve sociale, les aidant à découvrir d'autres produits qui complétaient leur premier achat.
Pour Candidats au Récupération, j'ai conçu une campagne de réengagement progressive qui a commencé par un contenu de valeur (conseils de style, guides d'entretien) avant d'introduire des incitations à l'achat.
Étape 3 : Mise en Œuvre de Flux de Travail Automatisés Dynamiques
C'est là que cela devient intéressant. Au lieu de segments statiques, j'ai construit des flux de travail dynamiques qui déplaçaient les clients entre différentes pistes d'email en fonction de leur comportement. Si un client "Unique" effectuait un deuxième achat, il était automatiquement promu au flux de travail "Client Cohérent".
J'ai utilisé la logique conditionnelle de Klaviyo pour créer ce que j'appelle des "déclencheurs comportementaux" :
Déclencheurs de récence d'achat (30, 60, 90, 120+ jours)
Déclencheurs de valeur de commande (0-50 $, 50-150 $, 150+ $)
Déclencheurs de catégorie de produit (accessoires vs. vêtements vs. chaussures)
Déclencheurs d'engagement (ouvertures/clics au cours des 30 derniers jours)
Étape 4 : La "Machine de Récupération de Revenus"
Le tournant est venu lorsque j'ai réalisé que la plupart de leurs revenus potentiels étaient piégés dans des segments inactifs. J'ai créé ce que j'ai appelé la "Machine de Récupération de Revenus" – une série de flux de travail automatisés conçus pour réactiver différents types de clients inactifs.
Pour les acheteurs uniques anciens, j'ai construit une séquence de réactivation de 90 jours qui comprenait :
Jour 7 : Guide d'entretien pour leur précédent achat
Jour 21 : Conseils de style présentant leur article acheté
Jour 45 : Recommandations pour "Compléter le look"
Jour 75 : Remise exclusive pour retour de client
Jour 90 : Dernière campagne "vous nous manquez" avec offre à durée limitée
L'insight clé était que chaque email offrait de la valeur même s'ils n'achetaient pas. Nous ne demandions pas seulement des ventes – nous construisions des relations qui rendaient les futures ventes inévitables.
Cartographie comportementale
Analyse de 18 mois de données clients pour identifier 7 modèles distincts de comportement d'achat, créant des segments dynamiques qui se mettaient à jour automatiquement en fonction des actions des clients.
Flux de travail de récupération des revenus
Créé des séquences de réactivation automatisées de 90 jours pour les clients inactifs, en mettant l'accent sur un contenu axé sur la valeur avant d'introduire des incitations à l'achat.
Segmentation Dynamique
Mise en œuvre d'une logique conditionnelle qui déplaçait les clients entre les pistes d'email en fonction du comportement en temps réel, garantissant la pertinence à chaque point de contact.
Approche axée sur la valeur
Passé de campagnes axées sur les remises à du contenu éducatif et des recommandations personnalisées basées sur l'historique d'achats réel.
Les résultats ont été immédiats et dramatiques. Au cours du premier mois de mise en œuvre de la segmentation comportementale, nous avons constaté que les taux de conversion par e-mail ont grimpé de 0,8 % à 2,7 % – une amélioration de 238 %.
Mais la véritable avancée est intervenue au mois deux lorsque les flux de travail automatisés ont pris leur envol. La "Machine de récupération de revenus" à elle seule a généré 47 000 $ de revenus supplémentaires en 90 jours – de l'argent qui aurait complètement été perdu avec leur approche précédente.
Voici le détail :
Segment VIP : 45 % de valeur moyenne de commande supérieure (185 $ contre 127 $)
Campagnes de reconquête : 23 % de taux de réactivation pour les clients inactifs
Éducation des acheteurs occasionnels : 31 % convertis en clients réguliers dans les 120 jours
Retour sur investissement global par e-mail : Passé de 18:1 à 63:1
Le résultat le plus surprenant a été les métriques d'engagement. Au lieu de la fatigue liée aux e-mails provenant de campagnes plus ciblées, nous avons vu les taux d'ouverture augmenter à 34 % et les taux de clics monter à 8,2 %. Lorsque les clients reçoivent un contenu pertinent, ils veulent réellement entendre plus de vous, pas moins.
Six mois plus tard, le marketing par e-mail était devenu leur principal moteur de revenus, représentant 42 % des ventes en ligne totales contre seulement 18 % avant la segmentation. Les flux de travail automatisés généraient des revenus quotidiens constants sans aucune intervention manuelle.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Cette expérience a complètement changé ma vision du marketing par e-mail pour le commerce électronique. Voici les leçons clés qui s'appliquent à tout magasin Shopify :
1. Le comportement d'achat prime sur les données démographiques à chaque fois. L'âge, la localisation et les intérêts comptent moins que ce que les clients ont réellement acheté et quand. Votre client de 25 ans qui a acheté trois fois est plus semblable à votre acheteur récurrent de 45 ans qu'à un autre 25 ans qui n'a jamais acheté.
2. L'automatisation ne consiste pas à gagner du temps – il s'agit d'augmenter la pertinence. L'objectif n'est pas d'envoyer moins d'e-mails ; il s'agit d'envoyer des e-mails plus pertinents sans travail manuel. Une bonne automatisation fait en sorte que chaque client se sente comme si vous lui parliez directement.
3. La fatigue par e-mail est en réalité une fatigue de pertinence. Les clients ne se soucient pas des e-mails fréquents s'ils sont précieux et pertinents. Nos segments les plus engagés ont en fait demandé une communication plus fréquente.
4. La valeur d'abord l'emporte sur la remise d'abord. S'appuyer sur un contenu éducatif, des conseils de style et des guides d'entretien a créé des relations clients plus solides que des offres promotionnelles constantes. Les ventes ont suivi naturellement.
5. Les clients inactifs sont votre mine d'or cachée. Ne laissez pas de côté les clients qui n'ont pas acheté récemment. Ils sont souvent vos cibles de conversion les plus faciles car ils connaissent déjà et font confiance à votre marque.
6. Les segments dynamiques surpassent les statiques. Les clients changent de comportement au fil du temps. Votre stratégie de segmentation devrait évoluer automatiquement avec eux, sans nécessiter de mises à jour manuelles chaque trimestre.
7. Le tout-en-un est l'ennemi du profit. Chaque e-mail générique que vous envoyez est une occasion manquée de créer un point de contact plus pertinent et à plus fort taux de conversion. La légère complexité de la segmentation rapporte d'énormes dividendes en revenus.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les produits SaaS, appliquez une segmentation comportementale aux modèles d'engagement des utilisateurs :
Segmenter par utilisation des fonctionnalités et niveau d'abonnement
Créer des chemins de mise à niveau basés sur des données d'utilisation réelles
Construire des flux de réengagement pour les utilisateurs inactifs d'essai
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les magasins de e-commerce, concentrez-vous sur le comportement d'achat et l'affinité des produits :
Segmentez par fréquence d'achat, récence et valeur monétaire
Créez des séquences de fidélisation spécifiques aux produits
Mettez en œuvre des campagnes de reconquête pour les clients inactifs