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Moyen terme (3-6 mois)
D'accord, voici quelque chose qui me rend fou à propos de la plupart des boutiques Shopify : elles disposent de mines d'or de données de segmentation et ne font absolument rien avec.
Je travaillais avec ce client e-commerce qui avait plus de 200 pages de collection générant un trafic organique décent. Les gens naviguaient parmi des sacs en cuir vintage, des portefeuilles minimalistes, des accessoires de voyage - des signaux d'intention clairs partout. Mais quand quelqu'un n'était pas prêt à acheter ? Ils quittaient simplement le site. Pas de capture d'email, pas de construction de relation, rien.
Le client affichait le pop-up typique "Obtenez 10 % de réduction" sur toutes les pages. Générique, ennuyeux et franchement insultant pour quelqu'un qui s'intéresse clairement aux produits en cuir haut de gamme. Pourquoi quelqu'un qui parcourt des sacs à 300 $ se soucierait-il d'économiser 30 $ alors qu'il n'a même pas décidé qu'il voulait encore le produit ?
C'est alors que j'ai réalisé que nous laissions de l'argent sur la table. Chaque visiteur qui n'était pas prêt à acheter s'en allait simplement. Nous avions toutes ces données comportementales - quelles collections ils parcouraient, quels prix ils regardaient, quels styles ils préféraient - et nous n'en utilisions aucune.
Voici ce que vous apprendrez de mon expérience à construire un système d'email segmenté qui fonctionne réellement :
Pourquoi les aimants à leads génériques nuisent à la perception de votre marque
Comment créer des aimants à leads personnalisés pour chaque page de collection
Le workflow AI que j'ai construit pour déployer cela sur plus de 200 pages
Pourquoi les abonnés segmentés ont une valeur à vie 3x plus élevée
Les séquences d'emails qui transforment les navigateurs en acheteurs
Il ne s'agit pas d'ajouter plus de pop-ups ou d'être plus agressif. Il s'agit d'être plus pertinent. Lorsque vous comprenez que quelqu'un qui parcourt des sacs en cuir vintage a des intérêts différents de quelqu'un qui regarde des portefeuilles minimalistes, tout change.
Réalité de l'industrie
Ce que la plupart des magasins se trompent sur la segmentation des e-mails
Laissez-moi vous dire ce que chaque "expert" en e-commerce vous dira à propos de la segmentation par e-mail : segmentez par historique d'achats, segmentez par localisation géographique, peut-être segmentez par valeur de la clientèle si vous vous sentez prétentieux.
Voici le conseil typique que vous entendrez :
Segmentation démographique - Âge, lieu, sexe
Comportement d'achat - Acheteurs d'un premier achat vs. clients réguliers
Niveaux d'engagement - Abonnés actifs vs. inactifs
Stade du cycle de vie - Nouveaux abonnés, utilisateurs d'essai, clients fidèles
Abandon de panier - Personnes qui ont commencé mais n'ont pas terminé l'achat
Ce conseil existe parce qu'il est sûr et mesurable. Vous pouvez facilement créer ces segments dans Klaviyo ou Mailchimp, et les données sont facilement disponibles. La plupart des magasins s'arrêtent ici parce que cela leur donne l'impression de "faire de la segmentation".
Mais voici où cette sagesse conventionnelle est insuffisante : elle ignore complètement la segmentation basée sur l'intention. Quand quelqu'un passe 5 minutes à parcourir votre collection de cuir vintage par rapport à la simple consultation de vos articles en solde, il vous dit quelque chose d'important sur ses intérêts, son budget et son calendrier d'achat.
Le problème avec la segmentation traditionnelle, c'est qu'elle est rétrospective. Vous segmentez les gens en fonction de ce qu'ils ont déjà fait, et non de ce qui les intéresse actuellement. Au moment où quelqu'un fait un achat, vous avez déjà manqué des dizaines d'opportunités pour les nourrir avec un contenu pertinent.
La plupart des magasins commettent également l'erreur de considérer la capture d'e-mail comme un événement binaire. Soit quelqu'un s'abonne à "votre newsletter", soit il ne le fait pas. Mais que se passerait-il si quelqu'un intéressé par des accessoires de voyage de luxe pouvait s'abonner spécifiquement à du contenu lié au voyage, tandis qu'une personne parcourant des sacs quotidiens reçoit des conseils pratiques d'entretien et de style ?
La plus grande occasion manquée ? La plupart des magasins ont des centaines de pages de collection qui pourraient servir de déclencheurs pour la segmentation basée sur les centres d'intérêt, mais ils utilisent tous le même aimant à prospects générique sur l'ensemble du site.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Alors, je travaille avec cette boutique Shopify qui avait construit une collection vraiment impressionnante de cuir. Ils avaient plus de 200 pages de collection - sacs vintage, portefeuilles modernes, accessoires de voyage, mallettes professionnelles, vous l'appelez. La stratégie SEO fonctionnait, et ces pages généraient un bon trafic organique.
Mais voici ce qui se passait : quelqu'un atterrissait sur la page de collection "Sacs à main en cuir vintage", parcourait pendant quelques minutes, peut-être vérifiait 2-3 produits, puis partait. La seule façon de les capter était avec un popup générique offrant 10 % de réduction sur leur première commande.
Le problème ? Quelqu'un en train de parcourir des sacs à main vintage à 400 $ n'est pas motivé par une réduction de 40 $. Ils ne cherchent pas à faire des affaires - ils cherchent du style. Ils veulent comprendre les soins du cuir, voir comment les pièces vieillissent, apprendre sur l'artisanat. Mais notre inscription par e-mail les traitait comme des chasseurs de bonnes affaires.
Quand j'ai examiné leurs analyses, j'ai trouvé quelque chose d'intéressant : les gens passaient beaucoup de temps sur les pages de collection, mais le taux d'inscription par e-mail était terrible. Environ 1,2 % sur le site. Les quelques personnes qui s'inscrivaient n'étaient pas engagées avec les e-mails génériques "newsletter" concernant des produits aléatoires qui ne les avaient jamais intéressés.
Le client était frustré parce qu'il savait que ses produits étaient de haute qualité et que ses clients les adoraient une fois qu'ils avaient effectué un achat. Les avis étaient excellents, les taux de réachat étaient solides. Mais ils perdaient tant de clients potentiels à l'étape de la navigation à l'e-mail.
C'est alors que j'ai réalisé : nous avions plus de 200 pages de collection, chacune représentant un intérêt client différent, et nous les traitions toutes de la même manière. Quelqu'un intéressé par des sacs en cuir vintage a des besoins de contenu complètement différents de ceux d'une personne regardant des portefeuilles minimalistes ou des accessoires de voyage.
Le client avait essayé d'augmenter le pourcentage de réduction, de tester différents moments pour le popup, même de faire des tests A/B sur les designs des popups. Rien ne faisait bouger l'aiguille de manière significative parce que nous résolvions le mauvais problème. Le problème n'était pas la mécanique du popup - c'était le décalage complet entre l'intention du client et notre proposition de valeur.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Voici exactement ce que j'ai construit pour ce client, étape par étape.
Étape 1 : Cartographie des intérêts
Au lieu de traiter la capture d'email comme un événement générique, j'ai associé chaque collecte à des intérêts clients spécifiques. Quelqu'un sur la page "Sacs à main en cuir vintage" reçoit un tout autre aimant à prospects qu'une personne sur "Portefeuilles minimalistes".
Pour la collection de sacs à main vintage, j'ai créé un "Guide d'entretien du cuir vintage" - comment restaurer, conditionner et entretenir des pièces vintage. Pour la section du portefeuille minimaliste, c'était un "Guide des accessoires de garde-robe capsule." Chaque collection a eu son propre aimant à prospects ciblé qui correspondait à l'intérêt démontré du visiteur.
Étape 2 : Création de contenu alimentée par IA
Créer plus de 200 aimants à prospects uniques manuellement aurait pris des mois. Au lieu de cela, j'ai construit un flux de travail d'IA capable de générer des aimants à prospects contextuellement pertinents pour chaque collection. Le système analysera le nom de la collection, les produits, et la description, puis créera un contenu d'aimant à prospects approprié et des séquences d'emails.
Par exemple, la collection "Articles en cuir pour affaires" a reçu un aimant à prospects sur "Style Exécutif : Choisir des accessoires professionnels qui imposent le respect." La collection "Accessoires de voyage" a eu "Emballage intelligent : Équipements essentiels pour les nomades numériques."
Étape 3 : Séquences d'emails personnalisées
C'est là que ça devient intéressant. Au lieu d'une séquence d'emails générique pour tous les abonnés, chaque abonné de la page de collection entrait dans une séquence personnalisée en fonction de son intérêt.
Les abonnés aux sacs à main vintage ont reçu des emails sur la patine du cuir, des histoires de restauration et le style des pièces vintage. Les abonnés aux accessoires de voyage ont eu des conseils d'emballage, des recommandations d'équipement pour les destinations, et des histoires de voyage. Les abonnés aux articles professionnels ont reçu des conseils de style professionnels et des astuces pour la présence exécutive.
Étape 4 : Intelligence inter-collections
Le système a suivi si quelqu'un visitait plusieurs collections, puis a créé des séquences hybrides. Quelqu'un qui parcourait à la fois les sacs vintage et les accessoires de voyage pourrait recevoir du contenu sur "Pièces vintage prêtes pour le voyage" ou "Emballage de cuir vintage pour des voyages internationaux."
Étape 5 : Déclencheurs comportementaux
Au-delà de la segmentation basée sur les collections, j'ai mis en place des déclencheurs comportementaux. Si quelqu'un passait plus de 3 minutes sur une page de collection, il recevait un aimant à prospects différent de celui d'une personne qui rebondissait rapidement. Les visiteurs très engagés recevaient du contenu premium plus détaillé.
L'implémentation technique utilisait les données de collection de Shopify, combinées avec le suivi du comportement de navigation, alimentant Klaviyo pour l'automatisation des emails. La génération de contenu par IA était gérée par un flux de travail personnalisé que j'avais construit, capable de créer un contenu pertinent et cohérent avec la marque à grande échelle.
Le résultat ? Au lieu d'un entonnoir générique, nous avions plus de 200 micro-entonoirs, chacun parfaitement aligné avec ce que les visiteurs cherchaient réellement. Quelqu'un intéressé par des sacs en cuir vintage obtenait du contenu centré sur le vintage dès le premier jour. Quelqu'un parcourant des portefeuilles minimalistes obtenait un contenu sur le style de vie minimaliste.
Plus important encore, le contenu des emails semblait personnel et pertinent car il était basé sur les intérêts démontrés, et non sur des suppositions. Lorsque quelqu'un s'abonnait via la collection "Sacs à main en cuir vintage", il savait exactement quel type de contenu il recevrait, et cela correspondait parfaitement à ses intérêts.
Analyse de la collection
Cartographié plus de 200 pages de collection aux intérêts et points de douleur spécifiques des clients.
Flux de travail d'IA
Système automatisé construit pour générer des aimants à prospects pertinents et des séquences d'e-mails pour chaque collection
Suivi Comportemental
Configurez des déclencheurs basés sur le temps passé et les habitudes de navigation pour fournir un contenu ciblé.
Logique de croisements
Créé des séquences hybrides pour les visiteurs qui ont montré de l'intérêt pour plusieurs catégories de produits
La transformation a été spectaculaire, mais elle ne s'est pas produite du jour au lendemain. Voici ce qui s'est réellement passé :
Mois 1 : Construction des Fondations
J'ai passé le premier mois à cartographier les collections selon les intérêts et à construire le flux de travail initial de l'IA. Les taux d'inscription par e-mail ont commencé à s'améliorer immédiatement - passant de 1,2 % à environ 2,8 % sur l'ensemble du site. Mais plus important encore, la qualité des abonnés était complètement différente.
Mois 2-3 : Optimisation des Séquences
À mesure que les séquences d'e-mails personnalisés commençaient à fonctionner, les taux d'engagement ont considérablement augmenté. Au lieu des taux d'ouverture génériques de 18 % qu'ils observaient auparavant, les séquences spécifiques aux collections obtenaient des taux d'ouverture de 35 à 45 %. Les taux de clics sont passés de 2,1 % à 8,3 %.
Mois 4 : Impact sur les Revenus
C'est là que cela est devenu intéressant. Le client a commencé à voir des revenus réels provenant des e-mails, pas seulement des métriques vaniteuses. Auparavant, les e-mails contribuaient à environ 12 % de leurs revenus. Après le système de segmentation, cela a grimpé à 28 %. Mais voici le clé : la valeur moyenne des commandes des abonnés par e-mail était plus élevée car le contenu les avait préqualifiés.
Découverte Inattendue : Contenu comme Éducation Produit
Quelque chose que je n'avais pas anticipé : le contenu spécifique aux collections éduquait en fait les clients sur des produits qu'ils n'avaient peut-être pas envisagés. Quelqu'un qui s'est inscrit pour recevoir des conseils d'entretien pour le cuir vintage apprendrait à propos des produits de conditionnement pour le cuir. Les abonnés au guide de préparation de voyage ont découvert des accessoires dont ils ne savaient pas qu'ils en avaient besoin.
Le système de segmentation ne se contentait pas de capturer des e-mails - il créait des acheteurs plus informés et confiants, prêts à investir dans des pièces de meilleure qualité parce qu'ils comprenaient la valeur.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
D'accord, voici les grandes leçons tirées de la construction de ce système d'e-mail segmenté :
L'intention l'emporte toujours sur la démographie. Le comportement de navigation d'une personne en dit plus sur ses intérêts que son âge ou sa localisation ne le fera jamais.
L'IA rend la personnalisation évolutive. Sans génération de contenu alimentée par l'IA, créer plus de 200 aimants à leads uniques aurait été impossible. La clé réside dans l'alimentation du système IA avec de profondes connaissances de la marque et des insights client.
La pertinence augmente la valeur perçue. Lorsque quelqu'un reçoit du contenu qui correspond à son intérêt démontré, il est plus enclin à s'engager et finalement à acheter des articles de plus grande valeur.
Les pages de collections sont des mines d'or. La plupart des magasins traitent les pages de collections comme de simples filtres de catégorie, mais elles représentent en réalité des déclarations d'intention. Quelqu'un qui passe du temps sur une collection spécifique vous dit exactement ce qui l'intéresse.
La segmentation doit commencer à l'inscription, pas après l'achat. La plupart des magasins attendent qu'une personne achète pour la segmenter, manquant toutes les opportunités de nurturing pendant la phase de considération.
La qualité avant la quantité avec les abonnés. 1 000 abonnés très engagés, basés sur des intérêts, valent plus que 10 000 abonnés génériques qui se sont inscrits pour un rabais qu'ils n'utiliseront jamais.
Les insights trans-collections révèlent la complexité des clients. Les clients ne s'inscrivent rarement dans des catégories uniques. Le système qui suit l'intérêt multi-collection crée des profils clients plus nuancés et précieux.
Ce que je ferais différemment : je mettrais en œuvre ce système dès le premier jour plutôt que comme un projet d'optimisation. Les insights provenant de la segmentation basée sur les collections devraient informer tout, du développement produit à la stratégie de contenu, pas seulement au marketing par e-mail.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les entreprises SaaS, cette approche se traduit par une segmentation basée sur les fonctionnalités :
Créer différents aimants à prospects pour chaque page de fonctionnalité de produit
Segmenter les utilisateurs d'essai en fonction des fonctionnalités qu'ils explorent en premier
Construire des séquences de suivi autour de cas d'utilisation spécifiques et de points de douleur
Suivre les visites des pages d'intégration pour comprendre les préférences en matière de technologies
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les magasins de commerce électronique, mettez en œuvre une segmentation basée sur les collections :
Associez chaque page de collection à des intérêts clients spécifiques et créez des aimants à prospects pertinents
Utilisez des workflows AI pour élever la création de contenu personnalisé à des centaines de collections
Suivez la navigation inter-collections pour construire des profils d'intérêt client complets
Mettez en place des déclencheurs comportementaux basés sur le temps passé et les niveaux d'engagement