Pourquoi la valeur vie client est devenue un indicateur clé
Le marketing n’a jamais été aussi complexe. Les consommateurs attendent des expériences toujours plus personnalisées, mais à grande échelle, répondre à cette exigence semble hors de portée pour beaucoup de marketeurs. Les données sont fragmentées, les segmentations trop sommaires, l’exécution trop lente. Et avec une fidélisation de plus en plus volatile, impossible pour les marques de perdre du temps ou de l’attention.
C’est pourquoi la valeur vie client (ou LTV pour lifetime value) est devenue une priorité stratégique. Elle mesure le chiffre d’affaires potentiel généré par un client au fil du temps, mais reflète aussi la solidité de votre relation avec lui. Un client fidèle ne se contente pas d’acheter plus. Il reste client plus longtemps et interagit plus souvent.
Cet article revient sur les principaux obstacles rencontrés par les marketeurs pour faire progresser la LTV, et propose des leviers concrets pour y parvenir grâce à la donnée connectée, à la personnalisation, à l’automatisation intelligente et à l’engagement basé sur le comportement.
Définir la LTV
La LTV varie en fonction du modèle économique et du secteur d’activité. Par exemple, une marque e-commerce peut viser quelques centaines d’euros de LTV, tandis que pour un acteur des services financiers elle peut dépasser plusieurs milliers d’euros.
Concrètement, la LTV repose sur trois variables :
LTV = (valeur moyenne de commande) × (fréquence d’achat) × (durée de vie client)
Chacune de ces dimensions peut être optimisée grâce à une meilleure exploitation des données, à des contenus personnalisés à chaque point de contact, à l’identification des audiences à forte valeur, et à une orchestration plus fluide du parcours client.
Obstacle #1 : Des données fragmentées sont des opportunités manquées
Quand les données clients sont éparpillées entre différents outils et formats, impossible de construire une vue complète et encore moins d’agir efficacement.
Les bonnes pratiques :
- Connecter les sources de données via une structure flexible, adaptée aux mises à jour en temps réel ou par lot.
- Collecter des données comportementales et de préférences via des formulaires, des pop-ins ou des interactions sans compromettre la conformité.
- Créer des profils unifiés pour alimenter des segmentations avancées et une personnalisation à forte valeur.
Les stratégies gagnantes : Un retailer peut identifier les visiteurs réguliers n’ayant pas encore converti, les segmenter selon leurs intérêts et déclencher des offres ciblées — sans export manuel ni intervention IT.
Comment Marigold fait la différence : Grâce à sa structure de données flexible et ses intégrations natives, Selligent by Marigold centralise les données de tous les canaux. Ses outils de collecte de données zero- et first-party et son moteur de gestion des profils offrent une vision 360° de chaque contact entièrement exploitable.
Obstacle #2 : Une personnalisation trop générique
Les campagnes standards et les segments figés ne créent pas de lien durable.
Les bonnes pratiques :
- Utiliser des recommandations produits, contenus ou offres pilotées par l’IA.
- Adapter les messages en fonction du comportement en temps réel, pas uniquement de l’historique.
- Personnaliser l’intégralité de l’expérience : ligne d’objet, moment d’envoi, contenu du message.
Les stratégies gagnantes : Un client reçoit un e-mail mettant en avant des baskets tendance ; un autre reçoit une alerte réassort pour un produit de soin consulté récemment. Chaque message reflète leur navigation et leurs préférences.
Comment Marigold fait la différence : Selligent permet une personnalisation individuelle à grande échelle. De la recommandation de produit à l’optimisation du moment d’envoi et de la ligne d’objet, chaque message s’ajuste en temps réel au profil de l’utilisateur.
Obstacle #3 : Un parcours unique pour tous
Les campagnes de cycle de vie suivent souvent un schéma rigide. Or les besoins et comportements des clients varient constamment.
Les bonnes pratiques :
- S’appuyer sur des parcours prêts à l’emploi : bienvenue, post-achat, réactivation…
- Créer des scénarios sur mesure avec des outils de type glisser-déposer pour des stratégies d’engagement plus complexes.
- Segmenter selon les préférences et comportements, en s’appuyant sur l’IA pour prédire ce qui résonne le plus.
- Déclencher des actions en fonction d’événements en temps réel (abandon de panier, changement de statut de fidélité, etc.).
- Gérer la pression marketing pour éviter les sur-sollicitations. Orchestrer les priorités par canal et limiter la fréquence des messages.
- Engager sur tous les canaux : e-mail, SMS, notifications push, application mobile, site web et plus encore — pour toucher les clients là où ils se trouvent et leur offrir une expérience homogène.
Les stratégies gagnantes : Un client qui consulte un produit sans acheter reçoit un rappel le lendemain, suivi d’une offre limitée sur mobile. Un client inactif depuis 90 jours entre dans une séquence de réengagement et est exclu s’il ne réagit pas. Résultat : des campagnes pertinentes et respectueuses.
Comment Selligent fait la différence : Selligent permet de créer des automatisations flexibles combinant déclencheurs comportementaux, messages cross-canaux et gestion de la pression marketing. L’IA identifie les segments à fort potentiel d’impact.
Obstacle #4 : Difficile de prouver (et améliorer) l’impact du marketing
Sans visibilité claire sur la performance, impossible d’optimiser ses campagnes ou de lier l’engagement aux résultats (revenu, fidélisation).
Les bonnes pratiques :
- Suivre les indicateurs clés via des tableaux de bord interactifs et des rapports en temps réel.
- Croiser les données de campagne avec les données transactionnelles pour comprendre ce qui fonctionne vraiment.
- Créer de nouveaux segments directement depuis les insights, pour passer de l’analyse à l’action en un clic.
- Tester, itérer, affiner. Avec le test A/B de ligne d’objet de Selligent, vous anticipez le succès.
Les stratégies gagnantes : Un marketeur identifie que les ventes flash déclenchent systématiquement un deuxième achat. Il lance une nouvelle campagne ciblée sur les clients n’ayant commandé qu’une seule fois.
Comment Selligent fait la différence : Les outils de reporting Selligent vont au-delà des ouvertures et des clics. Grâce aux dashboards interactifs, aux analyses de parcours, aux tests A/B et à la segmentation issue des rapports, les marketeurs peuvent mesurer, ajuster et agir en continu.
En résumé : un marketing plus intelligent, une performance renforcée
Développer la LTV repose sur trois piliers : la pertinence, le bon timing et la confiance.
Quand une marque propose des expériences perçues comme utiles et personnalisées, au bon moment, les consommateurs ne se contentent pas de cliquer. Ils reviennent. Et deviennent, à terme, des clients fidèles qui contribuent durablement à la croissance de votre marque.
