1) Le programme et ses membres

• Nombre de membres et dynamique d’inscription

Un programme de fidélité performant se caractérise par un nombre croissant de nouveaux membres. Suivre le nombre de nouvelles adhésions permet donc de mesurer son attractivité. Il est également essentiel de distinguer les membres actifs (ceux qui interagissent régulièrement avec le programme) des membres inactifs ou à purger.

• Canaux d’inscription

Analyser la provenance des nouveaux membres permet d’évaluer l’efficacité des différents canaux d’inscription (points de vente, web, campagnes d’acquisition media, parrainage…). Il est possible d’aller plus loin en examinant le coût d’acquisition par canal et le taux de rétention des membres selon leur origine.

• L’engagement

Le taux de consommation des récompenses (burn) des membres par rapport aux avantages acquis (earn) est aussi un indicateur clé. Il permet de vérifier si les mécaniques de récompense sont suffisamment attractives ou s’il existe des freins dans les parcours, par exemple.

2) La connaissance client

Collecter des données fines (données de profils clients, point de vente de rattachement, données transactionnelles, etc.) est essentiel pour comprendre qui sont les clients et quels sont leurs comportements. Objectif : personnaliser la relation et les offres, et maintenir le dialogue sans dépendre d’un tiers. Il est toutefois crucial de ne pas surqualifier les données pour respecter le principe de proportionnalité du RGPD[1] et assurer un parcours client fluide.

3) Le chiffre d’affaires (CA)

• Segments clients

Identifier les meilleurs clients et leur contribution au CA permet de concentrer les efforts sur ces segments et d’orienter les stratégies de rétention et de reconnaissance.

• Panier moyen et fréquence des visites

Suivre le panier moyen et la fréquence des visites (ou commandes) permet d’identifier les leviers pour augmenter la valeur client. Pour faire progresser les clients d’un segment à l’autre, on peut déployer des stratégies de cross-sell et d’upsell. Pour certains segments, l’enjeu sera davantage de la rétention ou de l’image de marque.

• Points de vente

Le chiffre d’affaires des membres du programme par point de vente est un indicateur essentiel pour mesurer la vitalité du programme et l’engagement des équipes sur le terrain. Comparer les performances entre points de vente et entre régions aide à identifier les bonnes pratiques et à déployer des actions correctives.

• Performance des offres promotionnelles

Analyser la performance des offres permet de mesurer le retour sur investissement des actions promotionnelles. Un indicateur pertinent est le taux de conversion des offres, c’est-à-dire la part des porteurs de carte qui se rendent en point de vente ou commandent en ligne en bénéficiant de l’offre.

4) Le retour sur investissement (ROI)

Suivre le ROI du programme de fidélité est bien entendu essentiel. L’ensemble des données étant tracées, il est possible de calculer ce ROI en additionnant les revenus supplémentaires générés par le programme et en déduisant les coûts associés (médiatisation, générosité accordée aux porteurs, frais techniques…). Des projections d’atteinte de ROI dans le temps (variables selon les secteurs d’activité) sont réalisées dès la phase de mise en œuvre initiale, et permettent de projeter le ROI et l’amortissement des frais de mise en place dans le temps.

Les programmes de fidélité contribuent aussi à créer de la valeur à travers d’autres bénéfices tels que la satisfaction client, l’amélioration de l’image de marque, l’amélioration du taux de recommandation, et bien sûr la rétention.

Ces KPIs sont la boussole du succès pour tout programme de fidélité, c’est pourquoi Digifid® Loyalty contient des dashboards regroupant les KPIs essentiels des programmes, personnalisables et consultables en ligne, ainsi qu’une Customer Data Platform (CDP) pour développer une vue client à 360° à partir des données issues de tous les points de contact : web, réseaux sociaux, messaging, magasin, animations… Les entreprises centralisent et unifient leurs données clients, on et off-line, permettant de dessiner des stratégies personnalisées et performantes.

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[1] Règlement Général sur la Protection des Données