Pourquoi il faut faire confiance aux données (et non à son instinct) pour réussir dans l’e-commerce

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Francois Marchand : Les données. Il y a tellement de données disponibles aujourd’hui. Que faire lorsque les chiffres vont à l’encontre de votre intuition business ? Les chiffres ont-ils toujours raison ? Comment suivre et exploiter les informations issues des données pour prendre de meilleures décisions ? Ce sont de bonnes questions, n’est-ce pas ? 

Bienvenue dans le podcast The Ecomm Manager. Notre mission : vous aider à réussir dans votre parcours e-commerce grâce aux conseils avisés d’experts du secteur. Je suis votre hôte, Francois Marchand. 

Aujourd’hui, je reçois Matt Ranta. Il est responsable de la pratique transformation digitale, e-commerce et stratégie chez Nimble Gravity. Nous allons discuter ensemble de l’importance qu’il y a à faire confiance aux données plutôt qu’à son instinct pour réussir dans l’e-commerce. Restez avec nous pour découvrir les meilleures pratiques sur la collecte et l’analyse des données pour le e-commerce, les indicateurs souvent négligés par les responsables e-commerce, et comment les données sont essentielles à la croissance de votre entreprise.

Nous sommes très heureux de t’avoir avec nous aujourd’hui, Matt. Bienvenue dans The Ecomm Manager Podcast. 

Matt Ranta : Oui, merci beaucoup de me recevoir. Je suis ravi d’avoir cette conversation. Merci pour l’opportunité, tout d’abord. 

Francois Marchand : Parle-nous un peu de toi et de ce que tu fais chez Nimble Gravity. Pour ceux qui ne te connaissent pas, déjà, qu’est-ce que Nimble Gravity ? Et comment as-tu rejoint cette société ?

Matt Ranta : Oui, bien sûr. Nimble Gravity c’est un groupe de consultants, une équipe collaborative d’experts passionnés par la puissance des données. Nous pensons que les données l’emportent souvent sur l’avis personnel, dans de nombreux cas, presque toujours. Nous essayons d’insuffler cette approche dans tous nos domaines d’expertise : e-commerce, transformation digitale, stratégie, data science, analytics, et également l’ingénierie. 

Cela signifie notamment constituer des équipes d’ingénieurs pour travailler sur des produits logiciels pour les entreprises, bien entendu. Nous existons depuis environ trois ans. Pour ma part, j’ai rejoint l’entreprise par le biais d’anciens amis, littéralement, et d’anciens collègues. La plupart d’entre nous ont travaillé ensemble chez Arrow Electronics dans le passé, et nous nous sommes retrouvés à nouveau réunis aujourd’hui. Oui, c’est beaucoup de plaisir. 

Francois Marchand : Que fait concrètement un responsable de la pratique transformation digitale, e-commerce et stratégie ? 

Matt Ranta : Bonne question. Cela englobe plusieurs choses. Cela peut aller de l’accompagnement d’une jeune marque qui lance son tout premier site web, à des conseils auprès d’organisations engagées dans une vaste transformation digitale, basée sur notre expérience vécue, nos challenges rencontrés, nos choix de plateformes (et pourquoi), et l’accompagnement dans les processus de sélection, etc.

Côté stratégie, cela peut être l’évaluation des talents au sein de l’organisation, la compréhension du fonctionnement interne, l’introduction de l’Agile, le coaching auprès des équipes, et cela peut aller jusqu’au conseil en management et en stratégie au sens des plus grands cabinets du secteur.

Francois Marchand : Vous travaillez avec beaucoup d’entreprises. Combien de clients compte Nimble Gravity actuellement ? 

Matt Ranta : Oui, nous ne communiquons pas de chiffre exact, mais c’est dans la dizaine, pas la centaine. Et plutôt la haute dizaine, je dirais, et ils sont très variés. On travaille avec une organisation qui protège la vie sauvage, en aidant à surveiller l’activité des animaux et la préservation dans les espaces naturels. 

Ils fournissent des logiciels aux équipes sur le terrain. Nous collaborons également avec des marques de vêtements, de grandes sociétés de distribution médicale, et toutes sortes de clients. Nos clients sont très diversifiés—nous ne nous concentrons pas uniquement sur la fintech ou le biomédical. Cette diversité rend notre travail assez fascinant.

Francois Marchand : Tu as parlé de données, bien sûr, c’est ton domaine et celui de Nimble Gravity. Approfondissons le sujet. Pourquoi devrions-nous faire confiance aux données en e-commerce, plutôt qu’à notre instinct, pour trouver le succès ? 

Que cela concerne la création d’une marque de A à Z, la maximisation de ses ventes ou l’optimisation de points très précis du business, parlons-en un peu. 

Matt Ranta : Oui, je peux donner un exemple très concret issu de mon parcours. Quand j’ai rejoint Arrow Electronics, nous avons été recrutés pour lancer une transformation digitale et accélérer la croissance numérique de l’entreprise.

La plupart d’entre nous venaient d’industries extérieures aux composants électroniques. Donc, on n’avait pas forcément le mode de pensée des ingénieurs, qui sont les principaux clients de ces produits. Nous connaissions peut-être le comportement des consommateurs classiques—pour ma part, je venais de l’électronique grand public, ceux qui achètent des téléviseurs, etc. 

D’autres avaient d’autres expériences, dans d’autres secteurs comme le sport par exemple. On a alors décidé de tester des campagnes display sur des médias spécialisés composants électroniques, fréquentés par les ingénieurs, ou encore des sites agrégateurs.

On s’est inspirés de ce qui se faisait dans nos industries d’origine : de grands appels à l’action, des annonces colorées, bien visibles, le genre de visuels faits pour capter l’attention et inciter à l’interaction. Eh bien, devinez quoi ?

Les ingénieurs ont détesté ça. Ce n’est pas du tout leur univers. Nous avons découvert qu’ils préféraient les publicités qui se fondaient dans le décor, qui reprenaient un schéma électronique par exemple, des éléments qu’on ne place jamais dans une pub plus “grand public”.

Ils préféraient tellement ça que, pour donner un ordre d’idée, le taux de clics moyen du display est d’ordinaire très bas, autour de quelques dixièmes de pourcent. Nous, nos pubs “classiques” plafonnaient à quelques centièmes de pourcent. Mais après adaptation, on a obtenu des taux de clics jusqu’à 2, 3 voire 5 % sur ces pubs discrètes, sans call to action, simplement intégrées dans l’environnement, avec un schéma électronique.

C’était totalement contre-intuitif ! Et c’est exactement pour ça qu’il faut tester. Il faut s’appuyer sur les données, bien regarder ce qui fonctionne vraiment, parce que vos clients vous le diront. Vous ne pouvez pas toujours vous appuyer sur vos biais ou votre instinct, au risque de vous tromper complètement et de passer à côté d’améliorations majeures.

Francois Marchand : Donc, cela a nécessité beaucoup de tests A/B et de preuves de concept pour arriver à cette conclusion ? 

Matt Ranta : Absolument, nous avons fait tout ce travail. Nous avons travaillé avec des partenaires internes et externes qui connaissaient mieux l’esprit des ingénieurs, mené de l’A/B testing et obtenu les preuves chiffrées. Puis, nous avons continué à améliorer les campagnes gagnantes et à itérer, car plus nous testions, mieux cela fonctionnait.

Francois Marchand : On parle de taux de clics et d’autres indicateurs qu’on peut utiliser en e-commerce, c’est important notamment pour les landing pages, les annonces display, etc. Mais selon toi, quel indicateur est le plus souvent négligé par les e-commerçants et pourquoi est-il si important ?

Matt Ranta : Très bonne question. Il y en a trois qui sont souvent oubliés et qui pourtant sont essentiels car ils sont liés : le taux de réachat, la fréquence d’achat et l’intervalle moyen entre deux achats. Ce sont des éléments qu’on étudie souvent via des analyses RFM.

Mais il faut les calculer au niveau du client pour pouvoir faire des cohortes et ainsi comprendre à quel moment acheter/reparler à vos clients, surtout pour des produits consommables achetés de façon répétée. Par exemple, dans mes expériences passées, la moyenne était de 121 jours pour que 85 % de mon audience réalise un deuxième achat. On savait alors qu’à partir de 100 jours sans second achat, il fallait leur adresser une offre, leur envoyer un message sur le site ou par email, etc. pour avancer l’acte d’achat.

Au-delà des 121 jours, il s’agit alors de tactiques de rétention ou de réactivation. Par exemple, déclencher des envois d’emails spécifiques, utiliser le RLSA sur Google Ads pour recibler ces clients lorsqu’ils cherchent à racheter ce type de produit et qu’ils auraient pu oublier notre marque, etc.

C’est en travaillant ces métriques secondaires souvent négligées que l’on peut réellement booster la croissance grâce à la data.

Francois Marchand : Et pour mesurer ces indicateurs, quels outils recommandes-tu ? Qu’est-ce qui facilite la vie des responsables e-commerce pour suivre, calculer les taux de réachat, la fréquence d’achat, etc. ?

Matt Ranta : Cela va paraître surprenant, mais Excel est déjà un excellent outil pour ce genre d’étude, à condition d’avoir un volume raisonnable d’historique d’achats. Si vous avez un million de transactions ou plus, il vaut mieux un environnement big data, avec ingestion et transformation à grande échelle. Pour 5, 10, 20 millions d’achats, il faut basculer sur du dashboarding et du reporting via votre solution préférée : Tableau, Looker, etc., et travailler avec votre équipe data science pour des rapports réguliers.

Il existe de très bons tutoriels pour calculer la fréquence d’achat ou mener des analyses RFM. Des acteurs comme Amazon publient des études sur la modélisation du réachat en e-commerce. Inspirez-vous des benchmarks et méthodes existants, quel que soit l’outil de transformation de données choisi.

Francois Marchand : Pour une TPE ou PME, Excel ou Google Sheets suffisent. Mais dès que l’on veut scaler ou vendre en grande quantité, tu conseillerais alors d’investir dans des outils d’abonnement ou des SaaS adaptés ?

Matt Ranta : Oui, tout à fait. 

Francois Marchand : En quoi le suivi de ces indicateurs aide-t-il réellement à scaler son activité ?

Matt Ranta : Ce type de data vous apporte énormément d’informations utiles : vous pouvez anticiper les comportements d’achat pour affiner vos prévisions business (forecasting), adresser les bonnes séquences d’email ou d’offres physiques (mailing postal automatisé par exemple) au bon moment, et optimiser les cohortes, par exemple pour sortir des offres de réactivation seulement aux clients ayant dépassé le délai moyen de réachat, sans brader inutilement auprès de clients qui auraient naturellement racheté. Bref, cela impacte la rentabilité globale de votre business ! 

Francois Marchand : Effectivement, mieux cibler ses efforts, surtout lorsqu’il y a des coûts marketing tangibles comme l’envoi postal, c’est clé pour la rentabilité.

Matt Ranta : Complètement. C’est crucial pour une jeune entreprise ou une PME en croissance.

Francois Marchand : Est-ce aussi utile pour établir un modèle par abonnement ? Par exemple, en utilisant le taux de réachat et l’intervalle pour proposer la bonne fréquence d’envoi ?

Matt Ranta : Absolument. Cela dépend du produit, bien sûr : pour des compléments alimentaires pré-dosés par exemple, la fréquence est facile à déterminer. Mais pour des consommmables comme une crème visage, la consommation varie : certains utilisateurs en prennent beaucoup, d’autres peu. Les données permettent alors d’identifier une fréquence moyenne optimale (45, 60 jours, etc.), de la proposer aux clients, et d’adapter l’offre abonnement. C’est donc une excellente piste.

Francois Marchand : Merci pour ces précisions, c’est un sujet sur lequel nous recevons beaucoup de questions, notamment de la part de petites entreprises souhaitant se lancer dans l’abonnement, sans savoir à quelle fréquence proposer leurs produits. Ce suivi est donc fondamental. 

Matt Ranta : Tout à fait. 

Francois Marchand : Peut-on parfois faire davantage confiance à son instinct qu’aux données pour réussir ?

Matt Ranta : J’aime beaucoup cette question. La réponse est que oui, il existe des données qui vont dans ce sens. Notamment dans l’innovation et la création artistique : il arrive qu’il n’y ait aucun historique, aucune donnée fiable pour orienter les choix. Regardez l’iPhone : succès massif, mais au lancement, il n’y avait aucune recherche de marché pour vraiment justifier une telle prise de risque. Demandez à quelqu’un s’il veut un combiné caméra-calculatrice, il va répondre non ! Parfois, il faut du flair, une intuition, une compréhension profonde du marché—l’innovation ne vient pas toujours de l’analyse de données. On commence à voir l’IA générer des analyses jusque dans la musique, mais la créativité humaine, le “feeling”, restent essentiels.

Francois Marchand : Si tu crées une nouvelle catégorie, un produit absolument inédit, tu ne peux donc pas t’appuyer sur des datas passées. Peut-on tout de même s’inspirer du chemin parcouru par ceux qui ont innové ?

Matt Ranta : On peut s’inspirer de l’expérimentation des autres, analyser leurs essais/erreurs et méthodologies, mais il n’existe pas de chemin tout tracé, ni de certitude à 100 %. C’est un mélange des deux, inspiration par les datas et intuition personnelle.

Francois Marchand : L’avènement de l’IA va-t-il rendre l’analyse de données plus prédictive et bénéfique pour les entreprises ?

Matt Ranta : Oui, tout à fait. L’IA améliorera l’analyse prédictive et rendra les entreprises plus efficaces dans l’exploitation des data analytics. Cependant, l’intervention humaine reste indispensable—il y a aussi des exemples où l’IA a généré des erreurs factuelles, donc la relecture et la validation humaine sont indispensables, surtout pour garantir la fiabilité des décisions.

Si l’IA est entraînée sur l’intégralité du web, il existe forcément des biais, du contenu erroné, etc. Il faut donc toujours valider le résultat—que ce soit du code, un article, ou autre.

Francois Marchand : Internet regorge d’avis fondés sur l’instinct. On revient au début ! Y a-t-il un point clé supplémentaire à partager sur ton expérience avec la data pour les responsables et dirigeants e-commerce qui nous écoutent ?

Matt Ranta : Oui, cela concerne à la fois les outils et la culture d’entreprise. La rapidité est primordiale : il faut pouvoir ingérer, manipuler et analyser les données très rapidement si l’on veut vraiment en tirer la puissance. Si vous confiez ces analyses à une équipe mais qu’il faut 12 mois pour produire un bilan, vous n’en retirez rien. Il faut donc choisir les bons outils, acquérir les bonnes compétences, et adopter la démarche du “la donnée avant l’avis personnel”. Vous serez alors sur la voie du succès. 

Francois Marchand : Si tu devais donner un seul conseil pour devenir un manager e-commerce à succès ?

Matt Ranta : Mon meilleur conseil est de plonger dans vos données analytiques, de ne pas avoir peur de la data : explorez-les, testez, itérez encore et encore, car la croissance provient de l’action de vos clients observée grâce à vos analyses (quantitatives ou qualitatives). C’est le conseil n°1 à appliquer dès maintenant !

Francois Marchand : Toutes les recommandations de Matt seront dans les notes d’épisode. Si vous souhaitez retrouver ses liens, il nous enverra ses ressources. D’autres articles sur le site The Ecomm Manager sont également liés. Je rappelle aussi que j’ai fait une super interview avec Matt sur comment bâtir un site e-commerce performant. Tout sera accessible également en notes de l’émission. 

Matt, où suivre tes travaux, rester informé de tes activités chez Nimble Gravity et ailleurs ?

Matt Ranta : Les meilleurs moyens sont le site Web de Nimble Gravity : nimblegravity.com, ou me contacter sur LinkedIn ou suivre mes publications.

Francois Marchand : Merci beaucoup, Matt, pour ta participation, c’était un vrai plaisir de parler data. On retient que l’instinct compte pour inventer, pour créer, mais que pour scaler et croître, il faut s’appuyer sur les chiffres : taux de réachat, fréquence, taux de clics… ce sont les métriques qui comptent et tu nous l’as bien confirmé aujourd’hui. 

Encore merci d’être venu sur The Ecomm Manager Podcast.

Matt Ranta : Merci beaucoup pour l’invitation, c’était passionnant ! 

Francois Marchand : Merci beaucoup, à très bientôt.