La jeune startup française vient de lever 30 millions d’euros cet été. En cinq ans, SendinBlue a connu des chiffres de croissance vertigineux pour se positionner comme le concurrent européen de Mailchimp. Fort de cette levée, son fondateur Armand Thiberge ne compte pas s’arrêter là et envisage de s’imposer comme l’un des leaders du marketing relationnel (email, marketing automation, sms, etc) ciblant en prime le marché mondial des TPE/PME. [Le blog de Mathieu Ceccarelli]
À titre personnel, j’ai accompagné SendinBlue, en tant que salarié puis aujourd’hui en tant que consultant, sur leur acquisition de trafic et sur de nombreux sujets de mesure de performance (KPI, Business Intelligence, Analytics). J’aborde d’ailleurs ces deux thématiques de webmarketing régulièrement sur mon blog.
Devant ce chemin parcouru et façonné par son fondateur polytechnicien, un constat important s’impose : SendinBlue a su mettre la data au cœur de sa stratégie d’acquisition marketing. Bien évidemment, tout ne s’est pas mis en place en un jour et l’utilisation de ces données stratégiques s’est enrichie au fur et à mesure des années. Mais l’idée de mesurer et d’analyser pour mieux décider a toujours guidé la plupart des décisions marketing. Tout cela avec l’objectif d’accumuler de la connaissance pour progresser sans cesse.
Retracer l’historique de ce qui a été mis en place pourrait être long et fastidieux. Cependant, il est intéressant de voir comment l’exploitation de la donnée s’est faite d’une façon de plus en plus granulaire (par exemple, pour connaître le coût d’acquisition et les revenus au niveau des mots-clés des campagnes Adwords), avec des possibilités de partage de plus en plus vastes et avec un traitement d’informations de plus en plus volumineuses.
La data pour mieux comprendre son activité
Analyser le comportement des visiteurs de son site est important, mais en réalité, la plupart des entreprises disposent déjà dans leurs bases de données de pléthores d’informations. Chez SendinBlue nous avons, avant tout, travaillé sur les informations relatives aux clients et aux commandes. Connaître précisément les chiffres de l’activité comme le CA mensuel par pays, le panier moyen de chaque client, la fréquence des commandes, le nombre de nouveaux clients chaque mois, a permis dans un premier temps de parfaitement suivre l’évolution de l’activité.
De cela découle ensuite la possibilité de bien évaluer le positionnement produit, de valider la gamme de prix ou encore de suivre l’impact des actions marketing par pays et par canal. Ainsi lorsque des campagnes Adwords ont été lancées au Brésil, nous pouvions suivre le CA réalisé et le panier moyen dans ce pays et ainsi évaluer la pertinence ou non de poursuivre nos campagnes. Et cela sans s’arrêter à des conclusions hâtives faites sur la base de 2 ou 3 commandes.
Nous avons ainsi commencé par utiliser un outil de data visualisation pour se connecter aux bases de données, créer un ensemble de dashboards et ainsi piloter les principaux chiffres de notre activité.
La data, un outil d’optimisation permanente
Prenons un exemple très simple : si vous achetez le mot-clé « emailing gratuit » sur Google Adwords et que vous dépensez chaque mois 1000€ dessus uniquement sur la France. Ce mot-clé va générer un nombre important de nouveaux comptes. Mais n’est-il pas utile de savoir combien de ces comptes vont devenir payants et de surcroît combien ces clients vont dépenser en moyenne ?
Connaître au mieux la rentabilité des campagnes marketing est essentiel pour SendinBlue car cela permet d’allouer au mieux chaque euro dépensé et de consacrer ses efforts là où c’est le plus nécessaire. Ces données sont donc déterminantes pour optimiser l’acquisition de trafic mais elles le sont également pour améliorer la rétention des clients. En effet, chaque thématique ou chaque campagne peut apporter des clients de qualité différente et pour un budget donné, il faut être capable de choisir les plus rentables. Ainsi, en 2016, nous avions diminué notre budget Adwords et pour cela nous avions réussi à couper la thématique supposée la moins rentable.
Ce travail d’analyse impose, bien entendu, de tirer des conclusions statistiquement pertinentes. Il faut donc limiter la prise de décision à partir d’événements qui sont rares comme l’acquisition unique d’un client avec un panier anormalement élevé. Il est important, par ailleurs, de s’appuyer sur des données le plus juste possible. Si, par exemple, vous ne parvenez qu’à associer 3 clients sur 5 à votre campagne marketing, il est probable que l’analyse de la rentabilité soit fortement biaisée.
La data pour tous, tous pour la data
Depuis deux ans, SendinBlue a fait le choix d’un outil de Business Intelligence, qui permet non seulement de structurer son propre modèle de données mais également d’impliquer tous les membres de l’équipe marketing dans l’analyse des données. Le partage d’un tel outil responsabilise et pousse chaque personne de l’équipe à comprendre les ressorts de l’acquisition client (CAC ou CLTV par canal par exemple) et à suivre en chiffres son propre périmètre ou même l’impact de ses propres actions. Ainsi, lorsqu’un processus de marketing automation fut mis en place, la personne en charge du projet pouvait suivre précisément l’évolution des taux de validation de compte ou encore le taux de conversion en compte payant.
De même, l’entreprise a récemment fait le choix d’une plateforme de traitement de données (DSP) qui permet une utilisation collaborative des données, tout en laissant chaque employé autonome dans son projet. Cela est révélateur d’une ambition forte de rendre « addict » les équipes au suivi de KPI mais également de les familiariser sur l’utilisation de la donnée (découverte du langage SQL, compréhension d’un modèle de bases de données, création de mesures et de dashboards personnalisés, etc.).
La data pour une décision rapide et juste
L’utilisation de ces outils d’analyse offre intuitivement un bénéfice qui ne souffre d’aucune contestation. S’il est riche à de nombreux égards, il y a bien deux arguments que je retiens dans l’efficacité de ce travail analytique.
Le premier est la capacité à prendre des décisions rapidement. Au tout début de mon expérience chez SendinBlue, il arrivait de ne pas pouvoir comprendre un résultat avant la fin du mois. Toutes ces informations permettent aujourd’hui d’observer, quasiment dès le lendemain, une performance anormale. Cela est précieux pour éviter de gaspiller un budget marketing et bien sûr tirer des conclusions rapides après un changement sur une page du site comme la page des prix ou même sur les tarifs des abonnements proposés.
Le second argument est la compréhension d’une performance positive ou négative. J’ai découvert chez SendinBlue, ce que voulait dire disséquer un résultat. J’observe de nombreuses entreprises tirer un seul enseignement sur des événements qui ont des causes multiples. La saisonnalité, un changement de budget sur une campagne marketing, un référencement optimisé, un article de presse, etc. : chez SendinBlue, l’impact de chaque cause possible est analysé pour pouvoir isoler au mieux la contribution de chacune de ces causes au résultat final. En termes d’apprentissage, cela est fondamental pour progresser, pour ne pas reproduire des actions à mauvais escient et inversement pour insister sur les choix efficaces.
Mettre la data au cœur de son marketing est un élément important du succès de SendinBlue car cela contribue à des prises de décisions mesurées et justes. Valider une intuition quantitativement n’est pas un luxe mais une obligation pour mettre en place des tractions durables. Avec sa récente levée, SendinBlue dispose d’arguments supplémentaires pour aller encore plus loin dans la compréhension de sa performance.
