Ça y est, vous venez de lancer votre première campagne de lead nurturing et êtes impatients à l’idée de pouvoir analyser l’impact que cela aura sur votre activité ! Mais d’ailleurs, quels sont les indicateurs clés de performance à suivre pour mesurer, analyser et améliorer votre lead nurturing ? On vous dévoile tout dans cet article !
1. Quels KPIs suivre ?
A/ Du lead au MQL
Le premier élément de nurturing mis en place par les PME est bien souvent une newsletter. En proposant des contenus à télécharger, on propose ou automatise l’inscription à la newsletter qui permettra d’aiguiller les contacts vers nos offres ou d’autres contenus.
On peut donc commencer par analyser les statistiques de ses newsletter :
- Nombre d’inscrits
- Taux d’ouverture
- Taux de clic
- Cartographie des clics : pour identifier les contenus et messages qui fonctionnent le mieux
L’étape après la newsletter consiste à analyser les indicateurs clés de ses campagnes de nurturing, à savoir dans Plezi les « campagnes intelligentes » : le logiciel détermine automatiquement le contenu le plus pertinent à envoyer aux leads en fonction de leurs intérêts et avancement dans le cycle d’achat.
En plus des statistiques classiques d’envoi d’emails comme pour la newsletter, il sera intéressant de regarder deux choses :
- Les contenus : combien sont créés par phase du cycle d’achat et doit-on en créer de nouveaux ? Cela nous indiquera où axer nos efforts de création de contenus.
- Les statistiques emails par phase d’achat : afin de voir si nos messages sont adaptés et performent comme on le souhaite. Plus le prospect est engagé (phases évaluation et achat), plus les statistiques d’ouverture et de clic devraient être élevées.
Ces statistiques sont également à prendre en compte dans les workflows, ou en français « scénarios d’engagement » : quel est le nombre de leads dans ce scénario, et à quel moment cliquent-ils, ou encore quel chemin prennent-ils ?
Le but d’un KPI est de pouvoir vérifier la pertinence d’une action, ou se mettre en action dans l’optique d’une amélioration. Si un indicateur ne produit aucun effet, c’est qu’il s’agit d’une statistique de vanité (vanity metric), n’ayant aucune autre utilité que de faire plaisir à l’égo.
Pour toutes ces statistiques, nul besoin de créer des rapports compliqués : elles doivent se trouver dans l’outil d’emailing ou de marketing automation et facilement accessible pour s’assurer que l’on ne fait pas fausse route.
B/ Du prospect au client
Le nombre de prospects transmis aux commerciaux, aussi appelé nombre de MQL (Marketing Qualified Leads), est essentiel. Il permet de vérifier le volume entrant dans la machine commerciale.
Le marketing fait donc un premier nettoyage de la base. Cela implique soit de le faire à la main, ce qui est possible lorsqu’on gère des petits volumes, ou que l’on souhaite perdre beaucoup de temps… soit de le faire à l’aide d’un outil de marketing automation comme Plezi avec l’aide du scoring en fonction des actions faites sur le web par les prospects.
Le nombre de prospects convertis par les commerciaux est le deuxième indicateur important, aussi appelé nombre de SQL (Sales Qualified Leads). Il permet de vérifier la qualité d’un lead transmis en analysant le ratio SQL / MQL.
En dessous de 50%, il se peut qu’il faille améliorer la qualité des prospects transmis.
Pour pouvoir améliorer ce taux, il est important d’avoir des retours qualitatifs des commerciaux. Par exemple, en mettant en place un champ obligatoire « motif de la perte » dans votre CRM, vos commerciaux pourront remplir la raison de fermeture d’un MQL ou d’une opportunité. En expliquant les raisons de refus d’un prospect, les marketeurs pourront ainsi voir rapidement la qualité des MQL.
Pour pouvoir être industrialisable, cela nécessite la synchronisation d’un outil CRM avec un logiciel de marketing automation.
Les taux de conversion de chaque étape du cycle d’achat sont les indicateurs les plus importants en lead nurturing :
- de lead à MQL (capacité à générer des contacts dans la cible)
- de MQL à SQL (capacité à générer des contacts chauds)
- de SQL à client (capacité à générer des contacts avec un projet)
Pour retrouver les taux moyens en B2B, et leur retranscription en actions, découvrez notre infographie sur le funnel marketing.
Leur analyse permet d’aiguiller les actions marketing de lead nurturing, comme par exemple :
- Si le taux de lead à MQL est élevé mais qu’ensuite le taux de MQL à SQL est bas, cela peut vouloir dire qu’il y a trop de prospects transmis et donc intérêt à mieux les qualifier. Cela peut aussi vouloir dire que les critères de sélection d’un MQL sont mauvais. L’analyse des raisons de fermeture dans l’outil CRM permettra d’aiguiller sur les actions à mener.
- Au contraire, un taux MQL à SQL très élevé peut nous laisser penser que l’on gagnerait à transmettre plus de contacts aux commerciaux… Tester l’envoi de plus de prospects permettra de vérifier si cela fait évoluer à la baisse ce taux afin de trouver le juste milieu.
Le dernier indicateur important est la célérité du cycle d’achat, entendez par là le temps nécessaire à un prospect pour passer d’une phase à l’autre.
Cela permet de découper le cycle d’achat en étapes et surtout d’analyser l’impact d’actions marketing. Par exemple, la création d’une vidéo de démo du produit pourrait raccourcir de plusieurs semaines le cycle d’achat, permettant ainsi d’augmenter indirectement le chiffre d’affaires.
2. Pourquoi et comment suivre ces KPI ?
Suivre ces indicateurs permet trois choses :
- Avoir une meilleure prédiction des opportunités de vente futures. Si l’on analyse correctement ces indicateurs, on pourra alors prédire que 500 leads ce mois-ci, c’est 10 clients dans 3 mois, 5 dans 4 mois et 3 dans les 3 mois qui suivent.
- Mettre en place les actions pour améliorer ces taux. Décortiquer chaque indicateur permet de transformer les analyses en actions concrètes. Cela prend d’autant plus de sens lorsqu’on analyse cela par campagne ou par canal. Par exemple, on remarque que les pubs LinkedIn et Twitter génèrent autant de leads. Cependant, les campagnes LinkedIn génèrent 2 fois plus d’opportunités, et leur célérité est 20% plus rapide : nous allons donc basculer une partie du budget Twitter sur LinkedIn.
- Déterminer le ROI du marketing. En connaissant ces taux, on peut donc y associer des coûts marketing et ainsi définir notre coût d’acquisition client. On pourra alors déterminer combien faut-il dépenser en marketing pour générer 1€ de chiffre d’affaire !
Il faudra deux outils indissociables pour obtenir tous ces indicateurs :
- Un CRM : c’est la colonne vertébrale des commerciaux. Il contient toutes les informations de qualification et d’avancement dans le cycle d’achat sur la fin du tunnel d’achat.
- Un logiciel de marketing automation : c’est la colonne vertébrale des marketeurs. Il contient toutes les informations d’acquisition et de lead nurturing, compilées dans des dashboards marketing.
- Une synchronisation CRM <> Marketing Automation : cela permet de partager entre outils les informations à la fois marketing (engagement avec les campagnes, actions en ligne, etc.) et commerciales (rendez-vous, transformation de leads en opportunités, etc.).
3. Les enjeux des indicateurs en lead nurturing
La mise en place d’indicateurs (KPI) ne suffit malheureusement pas. Il s’agit d’un moyen, pas d’une fin. L’enjeu consiste à mettre ces indicateurs au coeur des routines du service marketing ET du service commercial.
Cela commence par la mise en place d’objectifs communs : chaque service pourra s’engager ensuite sur les volumes nécessaires à la réalisation du chiffre d’affaires visé.
Une fois ces objectifs communs définis, leur suivi régulier est impératif : une réunion hebdomadaire entre les services permettra cela, et d’avoir en plus d’une analyse quantitative, des retours qualitatifs des commerciaux pour les marketeurs. Pour aller plus loin, on vous conseille de lire notre article sur le smarketing.
Au niveau marketing, l’analyse mensuelle de ces KPI permet de garder le cap, l’analyse trimestrielle de prendre du recul, et l’analyse annuelle de faire le bilan.
Avec ces KPI vous pourrez construire une véritable mécanique commerciale.
En ayant les taux de conversion de chaque étape du cycle d’achat, vous pourrez prévoir pour 1 client, combien faut-il de rendez-vous commerciaux ? Combien de SQL ? Combien de MQL ? Combien de leads ?
Cela vous permettra au mieux prévoir le chiffre d’affaires à venir et d’identifier les éventuels points de blocage ou axes d’amélioration sur lesquels il faut travailler.
