Pourquoi la rétention est le nouveau champ de bataille de l’e-commerce
Dans l’écosystème e-commerce actuel, une réalité s’impose à toutes les marques, des plus jeunes aux plus établies : le coût d’acquisition client (CAC) ne cesse d’augmenter. La compétition est féroce, les plateformes publicitaires sont saturées, et se démarquer coûte de plus en plus cher. Pendant des années, la croissance était synonyme d’acquisition agressive. Aujourd’hui, cette stratégie seule ne suffit plus. Elle mène à un modèle économique fragile, où la rentabilité est constamment menacée. La vraie question n’est plus seulement ‘Comment acquérir de nouveaux clients ?’, mais bien ‘Comment transformer un premier achat en une relation durable et profitable ?’. C’est ici que la rétention client entre en jeu, non pas comme une simple métrique à suivre, mais comme le pilier central d’une croissance saine et pérenne.
Le défi majeur pour de nombreux e-commerçants est que la rétention semble être un concept flou, difficile à mesurer et encore plus à influencer. On se contente souvent de regarder un taux de réachat global, sans comprendre les dynamiques qui se cachent derrière. Qui sont les clients qui reviennent ? Pourquoi reviennent-ils ? Quand ? Quels produits les font revenir ? Sans réponses claires à ces questions, toute tentative d’optimisation relève plus de la divination que de la stratégie. C’est précisément pour démystifier cet enjeu que nous avons conçu Polar Analytics. Notre mission est de transformer la complexité des données en insights clairs et actionnables, pour que chaque marque puisse piloter sa croissance avec précision.
Dans cet article, je vais partager avec vous les méthodes et les indicateurs que nous utilisons avec des centaines de marques sur Shopify pour faire de la rétention leur principal moteur de croissance. Nous allons plonger au cœur de la Lifetime Value (LTV) pour comprendre pourquoi elle est devenue le différenciant ultime. Nous décortiquerons l’analyse par cohorte, un outil d’une puissance redoutable pour visualiser le comportement de vos clients dans le temps. Enfin, nous explorerons comment une analyse fine de la performance de vos produits peut révéler des leviers insoupçonnés pour fidéliser votre clientèle et augmenter votre panier moyen. Préparez-vous à changer votre regard sur vos données : elles ne sont pas juste un reflet du passé, mais la feuille de route de votre succès futur.
La LTV : votre véritable levier de croissance dans un monde où le CAC converge
Si vous pilotez une marque e-commerce, vous avez sans doute observé cette tendance de fond : malgré tous vos efforts d’optimisation, vos coûts d’acquisition semblent inexorablement grimper, ou au mieux, stagner à un niveau élevé. La surprise, c’est que vous n’êtes pas seul. En analysant les données de plus de 800 marques qui utilisent notre outil, nous avons fait une découverte contre-intuitive mais fondamentale. Comme je l’expliquais dans le podcast,
‘peu importe en fait, que tu sois une marque qui fait 500 000, que tu sois une marque qui fait 5 millions ou 40 millions, le CAC c’est à peu près le même en fait. Le coût d’acquisition e-commerce blended pour aller chercher un client, c’est entre 50 et 65 dollars.’
Cette convergence des coûts change complètement la donne. Si tout le monde paie à peu près le même prix pour acquérir un client, la bataille de la rentabilité ne se gagne plus uniquement sur le front de l’acquisition.
La véritable différence, le facteur qui sépare les marques qui prospèrent de celles qui stagnent, se situe après le premier clic et le premier achat. Ce différenciant, c’est la Lifetime Value (LTV), ou valeur vie client. C’est la capacité d’une marque à maximiser la valeur générée par chaque client tout au long de sa relation avec elle. Une marque qui génère 150€ par client sur 12 mois avec un CAC de 60€ est infiniment plus solide qu’une autre qui génère 80€ avec le même CAC. La LTV n’est pas un concept abstrait ; elle est le reflet direct de la satisfaction de vos clients et de la pertinence de votre offre sur le long terme. C’est elle qui finance votre croissance future, qui vous donne la marge de manœuvre pour investir, innover et continuer à acquérir de nouveaux clients.
Pour agir concrètement sur cette LTV, il faut la décomposer en deux éléments clés : le panier moyen (comment augmenter la valeur de chaque commande) et la fréquence d’achat (comment inciter les clients à revenir plus souvent). Ces deux leviers sont intimement liés et doivent être travaillés de concert. Augmenter son panier moyen via des bundles pertinents ou de l’upsell intelligent est une première étape, mais s’assurer que le client revienne dans 3, 6 ou 12 mois pour un nouvel achat est ce qui construit la véritable résilience. C’est ce changement de perspective, d’une vision transactionnelle à court terme à une vision relationnelle à long terme, qui est au cœur d’une stratégie de rétention réussie. Et pour piloter cette stratégie, il faut un outil de mesure bien plus précis que les indicateurs globaux : l’analyse par cohorte.
Décrypter le comportement client : la puissance de l’analyse par cohorte
Pour beaucoup de marques, l’analyse de la rétention se résume à un chiffre : le pourcentage de clients ayant passé plus d’une commande. C’est un point de départ, mais c’est un indicateur terriblement trompeur. Il mélange des clients acquis la semaine dernière avec ceux acquis il y a trois ans, des clients venus pendant le Black Friday avec ceux qui ont découvert une nouvelle collection en mars. Comme je le disais, c’est
‘cette espèce de métrique globale qui est le pourcentage de clients qui répète, qui est en fait un mélange de clients qui répète de il y a un mois, de il y a un an de il y a 3 ans et cetera.’
Pour vraiment comprendre ce qui se passe et prendre des décisions éclairées, il faut abandonner cette vue macroscopique et adopter une loupe : l’analyse par cohorte.
Comprendre la vision par cohorte : un GPS pour votre rétention
Le principe d’une cohorte est simple : on regroupe les clients en fonction de leur date de premier achat. Par exemple, tous les clients acquis en janvier 2023 forment une cohorte. Ceux de février 2023 en forment une autre, et ainsi de suite. L’intérêt ? On peut alors suivre le comportement de chaque groupe de manière isolée dans le temps. On observe quel pourcentage de la cohorte de janvier est revenu acheter au bout d’un mois, deux mois, six mois, etc. Et on compare cette performance à celle de la cohorte de février, de mars… Cette méthode transforme un chiffre flou en une carte précise du comportement de vos clients. Elle vous permet de visualiser non seulement combien de clients reviennent, mais surtout *quand* ils reviennent et *quels groupes* sont les plus fidèles. C’est un véritable GPS qui vous indique si vos actions vont dans la bonne direction.
L’analyse en ligne : quelle est votre meilleure ‘promotion’ de clients ?
Lorsque vous regardez un tableau de cohortes, la lecture ‘en ligne’ (horizontalement) vous permet de comparer la qualité des différentes cohortes. Imaginez que vous analysez vos données : la cohorte de septembre montre un taux de rétention de 35 % après six mois, tandis que celle de décembre, mois du Black Friday, n’affiche que 10 %. L’analyse est immédiate :
‘en décembre, j’ai fait des grosses promos et donc certes j’ai eu plein de clients, mais en fait 6 mois après il y a plus personne.’
Cette information est cruciale. Elle ne dit pas que les promotions sont inutiles, mais elle vous permet de quantifier leur impact sur la qualité des clients acquis. Peut-être que la cohorte de septembre a été acquise grâce au lancement d’une nouvelle collection qui a vraiment séduit votre cœur de cible. Cette analyse vous permet de lier directement vos actions marketing, commerciales ou produit à la valeur long terme des clients qu’elles génèrent. C’est un moyen infaillible de savoir quelles initiatives créent une valeur durable et lesquelles ne génèrent qu’un pic de chiffre d’affaires éphémère.
L’analyse en colonne : quand vos clients reviennent-ils ?
La lecture ‘en colonne’ (verticalement) du même tableau vous révèle une autre information tout aussi précieuse : le cycle de réachat naturel de vos clients. En observant mois après mois, vous pourriez remarquer que, pour toutes les cohortes, un pic de réachat se produit systématiquement autour du troisième mois. C’est le moment où vos clients ont typiquement besoin de renouveler leur produit ou sont prêts à découvrir une nouveauté. Pour une marque de café, ce cycle pourrait être de quelques semaines ; pour de la mode, de quelques mois ; pour du mobilier, d’une année. Connaître ce rythme est un avantage stratégique énorme. Au lieu d’envoyer des emails au hasard, vous pouvez anticiper ce moment. Comme je l’expliquais,
‘je vais mettre des flows sur clavio qui vont relancer les gens peut-être juste avant ces 3 mois parce que j’ai vu dans le flow.’
Vous pouvez ainsi automatiser des campagnes de relance (email, SMS, publicité) parfaitement synchronisées avec le besoin de vos clients. Et le plus puissant, c’est que vous pouvez mesurer l’efficacité de ces actions en observant si les nouvelles cohortes surperforment les anciennes au ‘mois 3’. L’analyse par cohorte ferme ainsi la boucle : vous détectez un modèle, vous mettez en place une action, et vous mesurez son impact de manière incontestable.
Au-delà des moyennes : comment segmenter votre LTV pour des insights actionnables
Comprendre que la LTV est votre indicateur de succès numéro un et savoir la suivre par cohorte est un immense pas en avant. Mais pour véritablement transformer votre entreprise, vous devez aller encore plus loin. La LTV globale de votre site est une moyenne, et comme toute moyenne, elle cache des disparités importantes. Tous les clients ne se valent pas en termes de valeur à long terme. La clé pour débloquer une croissance exponentielle est de comprendre *quels* segments de clientèle sont les plus rentables et de concentrer vos efforts sur eux. C’est là que la capacité à filtrer et à segmenter vos données de LTV par différentes dimensions devient non pas un luxe, mais une nécessité stratégique.
Le premier produit acheté : la porte d’entrée vers la fidélité
C’est l’un des enseignements les plus puissants que nous observons chez nos clients. Le produit qui amène un client à faire son premier achat chez vous a un impact colossal sur sa probabilité de revenir. Certains produits, souvent ceux avec un panier moyen élevé, peuvent sembler très performants en surface. Mais en analysant la LTV sur un an, le constat est parfois brutal. Comme je le mentionnais, nous voyons
‘certaines marques de mode qui se rendent compte que certes, elles ont certains produits qui ont un très un panier moyen très élevé sauf qu’en fait si tu te places sur un an, les gens qui sont rentrés sur ces produits-là n’ont pas racheté versus des produits d’entrée de gamme qui en fait sont des produits fidélisant pour la marque.’
Cette analyse change radicalement la façon dont vous devez penser votre stratégie d’acquisition. Le produit à mettre en avant dans vos publicités n’est peut-être pas votre best-seller en termes de volume, mais celui qui agit comme une porte d’entrée vers votre univers de marque et qui fidélise le mieux. Identifier ces ‘produits fidélisants’ vous permet d’acquérir des clients avec un potentiel de LTV bien plus élevé, même si le premier panier est plus modeste. C’est un investissement sur l’avenir.
Le canal d’acquisition : tous les clients ne se valent pas
De la même manière que tous les produits ne se valent pas, tous les canaux d’acquisition n’apportent pas le même type de clients. Un client qui vous a trouvé via une recherche Google très spécifique (‘crème hydratante bio pour peau sensible’) a une intention et une relation potentielle avec votre marque très différentes de quelqu’un qui a cliqué sur une publicité TikTok pour une promotion flash. En filtrant votre LTV par canal d’acquisition (Facebook, Google, TikTok, email, etc.), vous pouvez découvrir des pépites. Vous pourriez réaliser que les clients venant de Google Ads ont une LTV deux fois supérieure à ceux de Facebook, justifiant un CAC plus élevé sur ce canal. Cette analyse vous permet de passer d’un pilotage au CAC seul à un pilotage beaucoup plus intelligent basé sur le ratio LTV/CAC par canal. Vous pouvez alors allouer vos budgets publicitaires non pas là où l’acquisition est la moins chère, mais là où elle est la plus rentable sur le long terme.
Autres segmentations clés : pays, promotions, et plus encore
La puissance d’une plateforme d’analytics flexible réside dans sa capacité à croiser les données selon vos propres questions stratégiques. La segmentation ne s’arrête pas aux produits ou aux canaux. Vous pouvez analyser la LTV par pays pour adapter votre stratégie d’internationalisation. Un pays peut avoir un CAC faible mais une LTV très basse, le rendant moins prioritaire qu’un marché plus mature avec une clientèle fidèle. Vous pouvez analyser la LTV des clients ayant utilisé un code promotionnel spécifique pour mesurer si vos offres attirent des chasseurs de bonnes affaires ou de futurs ambassadeurs. En connectant des données de plateformes comme Klaviyo, vous pouvez même mesurer la LTV de vos clients VIP ou de ceux engagés dans des séquences d’emails spécifiques. Chaque filtre, chaque segmentation est une opportunité de mieux comprendre votre business et de prendre des décisions plus affûtées, basées non pas sur des intuitions, mais sur des preuves chiffrées.
Du merchandising à l’inventaire : piloter votre catalogue produits avec la data
L’analyse de données en e-commerce est souvent perçue comme l’apanage des équipes marketing. C’est une vision limitée. Les informations que vous pouvez extraire de vos ventes, de vos retours et du comportement de vos clients sont une mine d’or pour des fonctions bien plus larges, notamment le merchandising, la création produit et même la gestion des opérations. Quand les données circulent et informent toutes les décisions, l’entreprise devient plus agile, plus pertinente et plus efficace. L’objectif est de créer une boucle vertueuse où le marketing, le produit et les opérations se nourrissent mutuellement d’insights pour offrir la meilleure expérience client possible.
Identifier vos ‘best-sellers’ cachés et vos produits à risque
Le chiffre d’affaires par produit est l’indicateur le plus regardé, mais il ne dit qu’une partie de l’histoire. Pour une vision complète de la performance, vous devez intégrer d’autres dimensions. L’analyse du taux de retour par produit, par exemple, est fondamentale. Un article qui se vend très bien mais qui génère 30% de retours est un problème pour votre marge, votre logistique et votre image de marque. L’identifier rapidement permet de corriger le tir, que ce soit un problème de description, de sizing ou de qualité. À l’inverse, l’analyse de la LTV par produit, comme nous l’avons vu, révèle vos ‘best-sellers’ cachés, ceux qui fidélisent. Cette information est précieuse pour l’équipe créative. Comme je l’évoquais,
‘on a des marques type par exemple Rome futur dans lequel l’équipe merch produit créa est sur Polar, notamment parce que ça leur permet d’avoir des infos sur quelles sont les meilleures collections’
. Savoir quels motifs, quelles matières ou quels types de produits génèrent non seulement des ventes mais aussi de la fidélité permet d’orienter les futures collections avec une bien plus grande confiance.
Créer des offres irrésistibles : l’art des bundles data-driven
Augmenter le panier moyen est un objectif constant. La méthode la plus courante est de proposer des bundles ou des produits complémentaires. Mais comment décider quels produits associer ? La plupart des marques le font à l’instinct. Une approche bien plus puissante est de laisser les données parler. En analysant des milliers de commandes, un outil peut identifier quels produits sont statistiquement les plus fréquemment achetés ensemble. C’est l’approche ‘bottom-up’ :
‘en vrai, quand les gens achètent ce dentifrice, qu’est-ce qu’ils achètent avec. Et souvent tu as des surprises intéressantes.’
Vous pourriez découvrir des associations contre-intuitives mais plébiscitées par vos clients. Cette information est directement actionnable. Vous pouvez créer des bundles officiels sur votre site, les pousser dans vos campagnes d’emailing, ou simplement les suggérer sur la page produit ou dans le panier. C’est une manière simple et efficace de répondre à un besoin latent de vos clients tout en augmentant la valeur de chaque commande.
Ne soyez plus jamais en rupture de stock : la prévision d’inventaire simplifiée
Enfin, la data des ventes a un impact direct sur la santé de vos opérations. Rien n’est plus frustrant pour un client que de vouloir acheter un produit et de le trouver en rupture de stock. Cela représente une perte de vente immédiate et peut dégrader l’expérience client. Une gestion d’inventaire efficace repose sur une bonne prévision. En analysant la vélocité des ventes de chaque produit (le nombre d’unités vendues par jour en moyenne sur une période récente), il est possible de calculer un indicateur simple mais vital : le ‘Days to Zero’, c’est-à-dire le nombre de jours restants avant la rupture de stock. En comparant ce chiffre au délai de réapprovisionnement de votre fournisseur (‘lead time’), vous savez exactement quand vous devez passer commande pour éviter la rupture. C’est une application très concrète de la data qui sort du cadre purement marketing pour optimiser l’ensemble de la chaîne de valeur et assurer une croissance fluide.
Conclusion : la data comme boussole de votre croissance
Au terme de cette exploration, un message clé émerge : dans l’e-commerce moderne, la data n’est plus une option, c’est la boussole qui guide chaque décision stratégique. Face à des coûts d’acquisition qui se standardisent, la capacité à comprendre, fidéliser et maximiser la valeur de chaque client est ce qui définit les leaders de demain. Nous avons vu que la Lifetime Value est bien plus qu’un simple indicateur ; c’est le reflet de la santé de votre relation client. Nous avons découvert que l’analyse par cohorte est l’outil le plus puissant pour disséquer les comportements de rétention et mesurer l’impact réel de vos actions.
Nous avons également compris que chaque produit de votre catalogue a un rôle à jouer, non seulement en termes de ventes, mais aussi en tant que porte d’entrée vers la fidélité ou en tant que pièce d’un puzzle plus large pour augmenter le panier moyen. De la stratégie marketing à la création produit en passant par la gestion des stocks, une approche data-driven permet de briser les silos et d’aligner toute l’entreprise vers un objectif commun : offrir une expérience client exceptionnelle qui incite à revenir. L’objectif final n’est pas d’accumuler des tableaux de bord complexes, mais de cultiver une curiosité, de poser les bonnes questions et d’avoir les outils pour y répondre simplement.
La data ne remplace pas l’intuition, la créativité ou la connaissance de votre marché. Elle les augmente, les valide et les affine. Elle vous donne la confiance nécessaire pour prendre des décisions audacieuses et l’agilité pour corriger le tir rapidement. Alors, je vous invite à ne plus considérer vos données comme un simple rapport d’activité, mais comme votre plus grand atout stratégique. Prenez le contrôle, explorez, segmentez, et transformez chaque insight en une action concrète pour construire une marque plus forte, plus rentable et plus résiliente.
Foire Aux Questions (FAQ)
1. Pourquoi la LTV est-elle plus importante que le CAC pour un e-commerce aujourd’hui ?
La Lifetime Value (LTV) est devenue plus cruciale que le Coût d’Acquisition Client (CAC) car le CAC tend à converger pour toutes les marques, quelle que soit leur taille. La compétition sur les canaux publicitaires a rendu très difficile de battre significativement ses concurrents sur le coût d’acquisition. Par conséquent, la rentabilité et la croissance durable ne dépendent plus seulement de votre capacité à attirer des clients à bas coût, mais surtout de votre capacité à les faire revenir et à maximiser leur valeur sur le long terme. Une LTV élevée vous donne une marge de manœuvre pour absorber des CAC plus élevés tout en restant profitable. Elle est le véritable moteur de la croissance saine.
‘Le coût d’acquisition e-commerce blended pour aller chercher un client, c’est entre 50 et 65 dollars. […] la grosse différence, sachant que le coût d’acquisition c’est le même pour tout le monde, c’est en fait la LTV derrière.’
2. Qu’est-ce que l’analyse par cohorte et comment peut-elle améliorer ma stratégie de rétention ?
L’analyse par cohorte est une méthode qui consiste à regrouper vos clients en fonction de leur date de premier achat (par exemple, tous les clients de janvier forment une cohorte, ceux de février une autre). Elle améliore radicalement votre stratégie de rétention en vous permettant de suivre le comportement de chaque groupe de manière isolée dans le temps. Vous pouvez ainsi comparer la ‘qualité’ des clients acquis à différentes périodes, comprendre le cycle de réachat naturel de votre clientèle, et mesurer précisément l’impact de vos actions (promotions, lancements de produit, nouveaux flux d’emails) sur la fidélité à long terme, ce qu’un taux de réachat global ne permet pas de faire.
‘Tu as un moyen très simple de visualiser si ce que tu fais, ça apporte de la valeur, combien versus regarder cette espèce de métrique globale qui est le pourcentage de clients qui répète.’
3. Comment savoir quels produits de mon catalogue favorisent le plus la fidélité client ?
Pour identifier les produits qui favorisent la fidélité, il ne faut pas se contenter de regarder les volumes de vente ou le chiffre d’affaires. La méthode la plus efficace est d’analyser la Lifetime Value (LTV) sur une longue période (par exemple, 12 mois) en la segmentant par le premier produit acheté par le client. Vous découvrirez ainsi quels produits, même s’ils ont parfois un panier moyen initial plus faible, servent de porte d’entrée à une relation client longue et profitable. Ces ‘produits fidélisants’ sont stratégiques et doivent être mis en avant dans vos efforts d’acquisition pour attirer une clientèle à forte valeur ajoutée.
‘Tu peux te rendre compte ici en voyant la LTV sur 1 an par produit et te dire bah très bien maintenant dans mon acquisition sur ma homepage, ce que je vais pousser pour mes nouveaux clients, c’est cette crème.’
4. En quoi l’analyse des produits achetés ensemble peut-elle augmenter mon panier moyen ?
L’analyse des produits fréquemment achetés ensemble vous donne une vision data-driven des associations de produits naturelles que font vos clients. Au lieu de créer des bundles basés sur votre intuition, vous vous appuyez sur des milliers de comportements d’achat réels pour identifier des duos ou trios pertinents. Cette information vous permet de créer des offres groupées (‘bundles’) sur votre site, de faire des recommandations de produits intelligentes sur les pages produits ou dans le panier (cross-sell), ou encore de construire des campagnes marketing ciblées. C’est un levier puissant et simple à mettre en œuvre pour augmenter le panier moyen de manière pertinente pour le client.
‘Ça permet de dire de manière très data driven, quels sont les produits que les gens achètent ensemble. […] une application facile aussi, c’est modifier dans ton Shopify quand quelqu’un a ajouté un produit au panier bah lui suggérer d’autres et mettre ces produits là quoi.’
5. Un outil comme Polar Analytics est-il utile si je n’ai qu’un seul store Shopify ?
Absolument. Même avec un seul store Shopify, la complexité des données est bien réelle. Shopify Analytics est un bon début, mais il atteint vite ses limites pour des analyses avancées. Un outil comme Polar Analytics vous apporte de la valeur en calculant automatiquement des métriques complexes comme la LTV par cohorte ou le coût d’acquisition ‘blended’ en intégrant vos dépenses publicitaires. Il vous permet surtout de filtrer et segmenter toutes vos données (ventes, clients, produits) de manière très flexible et visuelle, ce qui est fastidieux voire impossible nativement. L’analyse des produits fidélisants, des bundles, des retours ou la prévision des stocks sont des fonctionnalités qui apportent une immense valeur même pour un seul store.
‘Typiquement quand je regarde les retours ici, je les ai dans Shopify, mais j’ai pas l’agrégation sur tous mes stores et j’ai pas la capacité en un clic de les regarder par produit, par vendeur, par type. […] tout ce que je peux faire sur Shopify, c’est créer un énorme export […] et ensuite devoir m’amuser sur Excel.’
6. Comment puis-je utiliser la data pour mieux gérer mes stocks et éviter les ruptures ?
Vous pouvez utiliser les données de ventes historiques pour anticiper vos besoins en stock. La méthode consiste à analyser la vélocité de vente de chaque produit (le nombre moyen d’unités vendues par jour sur une période récente). En divisant votre stock actuel par cette vélocité, vous obtenez le ‘Days to Zero’, c’est-à-dire le nombre de jours de stock restants. Il suffit alors de comparer ce chiffre à votre délai de réapprovisionnement (‘lead time’). Si vos ‘Days to Zero’ sont inférieurs à votre délai de livraison, il est temps de passer une commande pour éviter la rupture de stock. Cela permet une gestion proactive et data-driven de votre inventaire.
‘On a un modèle assez simple qui permet de se dire bah je vais me placer sur la période de mon choix […] et on va regarder l’inventaire de ces produits là, en moyenne combien de ces produits sont vendus tous les jours. Et donc quel est donc mon day to zero.’
7. Est-il possible de mesurer la LTV par canal d’acquisition (Facebook, Google, etc.) ?
Oui, il est non seulement possible mais aussi essentiel de mesurer la LTV par canal d’acquisition. En connectant vos données de ventes Shopify avec vos sources de trafic, un outil d’analytics peut attribuer chaque client à son canal d’origine. Vous pouvez ensuite filtrer vos rapports de LTV et de cohortes par canal (Facebook, Google, TikTok, etc.). Cela vous permet de découvrir quels canaux vous apportent les clients les plus fidèles et les plus rentables sur le long terme, et non simplement ceux qui coûtent le moins cher à acquérir. Cette analyse vous aide à allouer vos budgets marketing de manière beaucoup plus intelligente, en vous concentrant sur la rentabilité à long terme.
‘Tu peux te dire pour les gens qui viennent de Facebook, quelle est la LTV de ces gens-là. Tu vois elle a l’air d’être un peu mieux celle-là. […] C’est vraiment intéressant de voir.’
8. Comment la data peut-elle influencer la création de nouveaux produits ou collections ?
La data est une source d’inspiration et de validation inestimable pour les équipes produit et merchandising. En analysant les ventes par catégorie, par matière, par couleur ou par type de produit, elles peuvent identifier les tendances fortes et les préférences de leur clientèle. L’analyse de la LTV par produit permet de comprendre quelles caractéristiques créent de la fidélité. L’analyse des retours peut révéler des problèmes de conception ou de qualité à corriger. Enfin, l’étude des produits fréquemment achetés ensemble peut inspirer de nouvelles gammes ou des collections coordonnées. La data ne remplace pas la créativité, mais elle la guide pour s’assurer que les nouveaux lancements répondent à une demande réelle du marché.
‘L’équipe merch produit créa est sur Polar, notamment parce que ça leur permet d’avoir des infos sur quelles sont les meilleures collections et tu vois d’informer vraiment le département hyper créatif sur les différents motifs, les différents types de produits qui rencontrent le plus leur marché.’
