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À court terme (< 3 mois)
Le mois dernier, un client est venu à moi frustré. Ils suivaient 15 métriques différentes d'email dans Klaviyo, leurs taux d'ouverture semblaient "formidables" à 35 %, mais leurs revenus Shopify provenant des emails étaient... décevants. Ça vous semble familier ?
Le problème ? La plupart des propriétaires de boutiques Shopify sont noyés dans des métriques futiles tout en passant à côté de celles qui prédisent réellement les revenus. Après avoir travaillé avec des dizaines de clients en e-commerce et testé tout, des séquences de paniers abandonnés aux stratégies de newsletter, j'ai appris que 90 % des métriques d'email sont du bruit.
La vraie question n'est pas "quelles métriques devrais-je suivre ?" C'est "quelles métriques sont réellement corrélées avec plus d'argent sur votre compte bancaire ?" Parce qu'à la fin de la journée, vos campagnes d'email existent pour une seule raison : générer des revenus profitables.
Voici ce que vous apprendrez de mon expérience d'optimisation des campagnes d'email pour les boutiques e-commerce :
Les 3 métriques qui prédisent directement les revenus (et pourquoi les taux d'ouverture n'en font pas partie)
Comment calculer correctement les revenus d'attribution par email dans Shopify
La métrique que la plupart des boutiques ignorent et qui détermine la rentabilité à long terme
Pourquoi vos emails de panier abandonné "réussis" pourraient tuer vos bénéfices
Un tableau de bord simple qui montre ce qui fonctionne réellement
Prêt à arrêter de courir après les métriques futiles et à commencer à suivre ce qui compte ? Plongeons dans les métriques qui font réellement bouger les choses pour les boutiques e-commerce.
Connaissance de l'industrie
Ce que chaque propriétaire de Shopify suit (et pourquoi c'est faux)
Entrez dans n'importe quelle discussion sur le marketing e-commerce et vous entendrez les mêmes métriques répétées comme un évangile : les taux d'ouverture, les taux de clic, les taux de désinscription et les scores de délivrabilité. Le tableau de bord par défaut de Klaviyo vous entraîne pratiquement à vous obsessionner pour ces chiffres.
Le conseil standard de l'industrie ressemble à ceci :
Les taux d'ouverture supérieurs à 25 % signifient que vos lignes d'objet fonctionnent
Les taux de clics supérieurs à 3 % montrent un bon engagement
Les taux de désinscription inférieurs à 0,5 % indiquent une bonne hygiène des listes
Délivrabilité supérieure à 95 % garantit que vos e-mails atteignent les boîtes de réception
Taux de croissance des listes montre que vos aimants à prospects sont efficaces
Cette sagesse conventionnelle existe parce que ces métriques sont faciles à mesurer et à comparer aux normes de l'industrie. Les plateformes de marketing par e-mail adorent vous montrer ces chiffres parce qu'ils vous font sentir que vous êtes en train d'« optimiser » quelque chose.
Mais voici la vérité inconfortable : J'ai vu des boutiques Shopify avec de mauvais taux d'ouverture (15 %) générer plus de revenus par e-mail que des boutiques avec des métriques d'engagement « parfaites ». Pourquoi ? Parce qu'elles suivent des métriques qui corrèlent réellement avec le flux de trésorerie.
Le problème avec les métriques traditionnelles des e-mails, c'est qu'elles mesurent l'activité, pas la rentabilité. Vous pouvez avoir une liste très engagée qui n'achète jamais rien, ou une liste « peu performante » qui convertit comme un fou. La plupart des propriétaires de commerce électronique optimisent pour le mauvais tableau de score.
Le changement se produit lorsque vous cessez de penser comme un marketeur d'e-mail et commencez à penser comme un propriétaire d'entreprise. Vos e-mails ne sont pas là pour gagner des prix d'engagement — ils sont là pour générer des revenus rentables.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Il y a quelques mois, je travaillais avec un client Shopify qui vendait des produits faits main. Leur tableau de bord Klaviyo ressemblait à un rêve pour les marketeurs : 32 % de taux d'ouverture, 4,2 % de taux de clics, une liste de abonnés en croissance et des scores de délivrabilité parmi les meilleurs du secteur.
Mais lorsque nous avons examiné leurs revenus Shopify réels, quelque chose ne correspondait pas. Malgré l'envoi de 3-4 emails par semaine à 12 000 abonnés, leurs revenus attribués aux emails n'étaient que de 800 à 1 200 $ par mois. C'est moins de 0,10 $ par abonné par mois—terrible pour une entreprise vendant des produits à plus de 50 $.
Le client était convaincu que ses métriques « à haute performance » signifieraient que sa stratégie d'email fonctionnait. Ils avaient même engagé une agence de marketing par email qui ne cessait de célébrer leurs taux d'engagement tout en ignorant complètement les chiffres de revenus. Un cas classique d'optimisation pour les applaudissements plutôt que pour l'argent.
Ma première démarche a été de poser une simple question : « Combien de revenus pouvez-vous directement retracer à vos emails ? » Ils n'ont pas pu répondre. Leurs analyses Shopify montraient du trafic d'email, mais ils ne suivaient pas correctement les revenus attribués aux emails. Ils naviguaient à l'aveugle.
C'est alors que j'ai réalisé que la plupart des magasins de e-commerce suivaient le succès des emails complètement de manière erronée. Ils mesuraient les métriques des emails au lieu des métriques commerciales. Les beaux taux d'ouverture ne signifiaient rien si les gens n'achetaient pas.
Cette expérience m'a amené à reconsidérer entièrement la manière dont je mesure la performance des emails pour les clients de e-commerce. Au lieu de poursuivre des métriques d'engagement vaniteuses, j'ai commencé à me concentrer sur les chiffres qui prédisent réellement la croissance des revenus. Les résultats ? Ce client est passé de 1 000 $/mois en revenus d'email à 4 500 $/mois en 90 jours grâce au suivi et à l'optimisation des bonnes métriques.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Voici exactement comment j'ai restructuré leur système de mesure des e-mails, en commençant par les métriques qui comptent vraiment pour les revenus de Shopify :
Revenu Par E-mail (RPE) est devenu notre principal indicateur. C'est simple : revenu total attribué aux e-mails divisé par le nombre total d'e-mails envoyés. Pour ce client, nous avons calculé le RPE pour chaque campagne et chaque flux séparément. Les e-mails de panier abandonné devraient générer 2 à 8 $ de RPE, les newsletters 0,50 à 2,00 $ de RPE, et les séries de bienvenue 1 à 5 $ de RPE. Si votre RPE est en dessous de ces références, vos e-mails ne fonctionnent pas, peu importe vos taux d'ouverture.
Suivi des Revenus d'Attribution par E-mail était complètement défaillant dans leur configuration. La plupart des magasins Shopify s'appuient sur l'attribution par "dernier clic", ce qui sous-estime énormément l'impact des e-mails. J'ai mis en place des paramètres UTM pour tous les liens par e-mail et mis en place une attribution multicanal appropriée dans Google Analytics. Nous avons également commencé à suivre les revenus influencés par les e-mails (clients ayant reçu des e-mails mais ayant converti par d'autres canaux).
Valeur Vie Client par Segment d'E-mail a révélé d'importantes informations. Les abonnés de leur lead magnet avaient une LTV 40 % plus élevée que les abonnés aux newsletters générales. Nous avons renforcé la stratégie du lead magnet et créé des flux d'e-mails séparés pour des segments à haute valeur. Ce changement unique a augmenté leurs revenus mensuels par e-mail de 1 200 $.
Performance des Flux vs. Performance des Campagnes a montré de grandes disparités. Leurs flux automatisés (série de bienvenue, panier abandonné, post-achat) ont généré 70 % des revenus par e-mail malgré ne représenter que 30 % du total des e-mails envoyés. Nous avons optimisé les flux en premier, les campagnes en second. La plupart des magasins font cela à l'envers.
Temps Email-Achat nous a aidés à optimiser le moment de l'envoi. La plupart des achats ont eu lieu dans les 4 heures suivant l'envoi de l'e-mail pour ce client. Nous avons déplacé tous les e-mails promotionnels vers les périodes d'activité maximale de leurs clients (mardi-jeudi, 10h-14h) et avons constaté une augmentation de 25 % du RPE.
Impact des Revenus de Segmentation est devenu notre deuxième focus. Au lieu d'envoyer le même contenu à tout le monde, nous avons créé des segments comportementaux : acheteurs récents, clients VIP, chercheurs de réduction, et préférences de catégorie de produit. Les e-mails segmentés ont généré un RPE 3 fois plus élevé que les campagnes de diffusion.
La clé de l'information : nous avons cessé de suivre les "métriques d'e-mail" et avons commencé à suivre les "métriques de revenus influencées par les e-mails". Chaque décision d'optimisation était guidée par une question : "Cela augmentera-t-il le revenu attribué aux e-mails ?"
Revenu par e-mail
Suivez le revenu total divisé par les e-mails envoyés - votre KPI principal pour le succès des e-mails
Configuration d'attribution
Mettez en œuvre un suivi UTM approprié et une attribution multi-touch pour voir l'impact réel des e-mails.
Performance du segment
Surveillez la LTV et le comportement d'achat par source d'abonné et niveau d'engagement
Optimisation de flux
Concentrez-vous d'abord sur les flux d'e-mails automatisés - ils génèrent généralement 70 % des revenus par e-mail.
Dans les 90 jours suivant la mise en œuvre de ce système de mesure axé sur les revenus, les résultats ont été spectaculaires. Leur revenu attribué aux e-mails mensuels est passé de 1 000 $ à 4 500 $ - une augmentation de 350 % avec le même nombre d'abonnés.
Plus important encore, leur valeur moyenne de commande provenant du trafic e-mail a augmenté de 40 % parce que nous suivions et optimisions les revenus, et pas seulement les clics. La stratégie de segmentation à elle seule a ajouté 800 $/mois de revenus supplémentaires.
La découverte la plus surprenante a été que leurs e-mails considérés comme les « moins performants » (taux d'ouverture les plus bas) généraient parfois le revenu le plus élevé par envoi. Cela a complètement changé leur approche de la création d'e-mails et des tests des lignes de sujet.
La valeur à vie de leurs clients s'est également améliorée de 25 % car les nouveaux flux d'e-mails étaient conçus autour du comportement d'achat plutôt que du comportement d'engagement. Les clients qui suivaient les séquences d'e-mails optimisées effectuaient des achats plus fréquents et dépensaient davantage par commande.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Arrêtez d'optimiser pour les métriques de vanité. Les taux d'ouverture et les taux de clics ne payent pas vos factures - les revenus par e-mail le font.
Mettre en œuvre un suivi d'attribution approprié. La plupart des magasins Shopify sous-estiment l'impact de l'e-mail de 50 à 70 % en raison d'un suivi médiocre.
Concentrez-vous d'abord sur les flux automatisés. Ils génèrent généralement 70 % des revenus par e-mail avec un effort continu minimal.
Segmentez par comportement d'achat, pas par démographie. Comment les clients achètent compte plus que qui ils sont.
Suivez la valeur vie client par source d'e-mail. Tous les abonnés ne sont pas créés égaux.
Mesurez les revenus influencés par l'e-mail, pas seulement l'attribution directe. Les e-mails assistent souvent les ventes même lorsqu'ils ne sont pas crédités.
Testez l'impact sur les revenus, pas l'impact sur l'engagement. Un e-mail moins engageant qui génère plus de ventes gagne à chaque fois.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les entreprises SaaS, concentrez-vous sur ces métriques d'email :
Taux de conversion d'essai à payant par séquence d'email
Taux d'adoption des fonctionnalités à partir des emails d'onboarding
Réduction du churn grâce aux flux d'emails de rétention
Revenu par utilisateur en fonction du niveau d'engagement par email
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les boutiques de commerce électronique, privilégiez ces indicateurs de performance axés sur le revenu :
Revenu par email envoyé (RPE) par type de campagne
Valeur à vie du client par source d'acquisition par email
Valeur moyenne de commande du trafic par email par rapport à d'autres canaux
Taux de réachat par la réussite du flux d'emails