Dans la gestion des étiquettes clients WhatsApp, le taux d’ouverture peut être amélioré de 40 % et le taux de conversion augmenté de 25 % en marquant automatiquement le comportement des utilisateurs (par exemple, marquer un client comme « Client de Grande Valeur » s’il a effectué plus de 3 achats) et en combinant cette étiquette avec l’envoi d’offres personnalisées (comme un coupon exclusif de 15 % de réduction le week-end). Il est recommandé de mettre à jour les données des étiquettes chaque semaine et d’utiliser la segmentation des listes de diffusion pour des envois ciblés, assurant ainsi une portée précise.

Classification et Définition des Étiquettes

L’étiquetage des clients sur WhatsApp n’est pas une tâche aléatoire. Le cœur de la démarche est d’établir un système de classification à la fois ​​très précis et facile à utiliser​​. Un bon système d’étiquettes peut augmenter le ​​taux d’ouverture des messages jusqu’à 30 %​​ car le contenu transmis correspond parfaitement à la situation spécifique du client.

Premièrement, la définition des étiquettes doit être basée sur des ​​objectifs commerciaux clairs​​. Demandez-vous : Quel problème est-ce que j’espère résoudre grâce aux étiquettes ? Est-ce pour ​​augmenter le taux de conversion​​, ou pour ​​accroître la fréquence de réachat des clients​​ ? En règle générale, nous suggérons de commencer à construire votre système à partir des 5 dimensions suivantes (soit environ 15 à 20 étiquettes spécifiques) :

​​Conseil Pratique :​​ Au démarrage, le nombre total d’étiquettes doit être limité à ​​moins de 20​​. Par la suite, à mesure que le nombre de clients augmente (par exemple, au-delà de 1000 personnes), affinez-le progressivement jusqu’à 50 ou plus. Un système d’étiquettes initial trop complexe (par exemple, plus de 50 étiquettes définies en une seule fois) entraînera une diminution de l’efficacité de la maintenance de ​​40 %​​, et l’équipe aura du mal à l’utiliser de manière cohérente.

Le cœur du processus de définition est la ​​standardisation​​, garantissant que tous les membres de l’équipe utilisent le même ensemble de règles :

• ​​Uniformité des Noms​​ : Décidez si vous appelez cela Commande Passée ou Payé, en évitant que deux étiquettes ayant la même signification n’apparaissent simultanément.

• ​​Gestion des Couleurs​​ : Attribuez des couleurs aux étiquettes de différentes dimensions. Par exemple, toutes les étiquettes de type « Canal d’Origine » sont bleues, celles de « Stade d’Achat » sont vertes, pour une identification visuelle plus rapide.

• ​​Contrôle des Permissions​​ : Si l’opération est gérée par une équipe, il est recommandé de ​​limiter à 1 ou 2 administrateurs​​ la permission d’ajouter ou de supprimer des étiquettes, afin d’éviter la confusion du système d’étiquettes.

Les attributs ​​statiques​​ et ​​dynamiques​​ des étiquettes doivent être combinés. L’« Âge » du client (25-34 ans) est une étiquette statique et reste généralement inchangée après la définition. Cependant, le « Niveau d’Interaction » est une étiquette dynamique, nécessitant que vous définissiez une règle, par exemple : ​​Si un client ne lit aucun message dans les 14 jours, il doit être automatiquement retiré de l’étiquette Très Actif et ajouté à l’étiquette Nécessite Attention​​. Ce processus devrait idéalement être automatisé à l’aide d’outils, sinon la vérification manuelle hebdomadaire de centaines de statuts clients consommera ​​3 à 5 heures​​.

Conseils pour l’Importation de Données Clients

L’importation des données clients existantes dans WhatsApp et leur étiquetage automatique sont essentiels pour économiser ​​plus de 10 heures​​ de travail manuel. Cependant, une erreur de format peut entraîner un taux d’échec d’importation allant jusqu’à ​​50 %​​. Il est impératif de se conformer strictement aux spécifications de la plateforme.

Avant l’importation, assurez-vous que vos données clients ont ​​clairement obtenu l’autorisation​​ pour le marketing WhatsApp, sinon un taux de plainte supérieur à ​​0,5 %​​ pourrait entraîner le blocage du numéro. Le point crucial est de préparer un fichier CSV ou TXT avec un ​​encodage UTF-8​​, dont le format standard doit contenir les deux colonnes suivantes :

​​Le nettoyage des données est la clé du succès :​​ Avant l’importation, vous devez utiliser la fonction « Supprimer les Doublons » d’Excel pour nettoyer la liste. Si un numéro apparaît plusieurs fois dans le fichier, le système ne reconnaîtra généralement que la ​​première entrée​​, ce qui entraînera l’échec de la mise à jour ultérieure des étiquettes. Une liste de ​​10 000 numéros​​, après nettoyage, élimine généralement ​​5 % à 10 %​​ des données dupliquées ou invalides.

L’efficacité et le taux de réussite du processus d’importation dépendent fortement de la qualité du fichier :

• ​​Opérations par Lots​​ : N’importez pas plus de ​​5 000 enregistrements​​ à la fois. Les fichiers volumineux sont sujets à l’échec en raison des fluctuations du réseau. Diviser ​​10 000 enregistrements​​ en 2 fichiers et les télécharger avec un intervalle de ​​15 minutes​​ chacun peut approcher un taux de réussite de 100 %.

• ​​Surveillance Immédiate​​ : Après le téléchargement, le système génère un rapport indiquant le nombre de réussites et d’échecs. Si le taux d’échec dépasse ​​10 %​​, vérifiez immédiatement le format du fichier source, corrigez-le et téléchargez à nouveau, au lieu de passer à l’étape suivante.

• ​​Étiquetage Automatisé​​ : C’est la plus grande valeur de l’importation. L’étiquetage par importation de fichier a un ​​taux de précision de 100 %​​, surpassant de loin l’opération manuelle (le taux d’erreur manuel est d’environ 3 %). Par exemple, l’importation d’une liste de ​​500 numéros​​ avec l’étiquette « Non-Achat Campagne 618 » étiquettera instantanément ces ​​500​​ clients de manière uniforme, sans aucune omission.

​​Problèmes Courants et Données :​​

• ​​Numéros Invalides​​ : Le système filtre les numéros manifestement invalides (comme ceux avec un nombre de chiffres insuffisant), ce qui représente environ ​​70 %​​ des raisons d’échec.

• ​​Étiquette Inexistante​​ : Si le fichier contient une étiquette non encore créée « Test Nouveau Produit », l’enregistrement échouera à l’importation en raison d’une erreur d’étiquette, représentant environ ​​20 %​​ des raisons d’échec.

• ​​Limitation de Vitesse​​ : La plateforme a des limites implicites sur la fréquence d’importation. Effectuer plus de ​​3 opérations​​ d’importation en masse ​​par heure​​ pourrait déclencher un contrôle des risques, entraînant un délai de ​​1 à 2 heures​​ pour les opérations ultérieures.

Filtrage par Étiquette pour l’Envoi de Messages

La véritable valeur de l’étiquetage réside dans le ​​filtrage précis​​ et l’envoi de messages, ce qui peut directement ​​augmenter le taux de conversion des messages de 20 % à 50 %​​, tout en réduisant le coût des envois inutiles de ​​plus de 60 %​​. Le cœur de l’opération est l’utilisation des logiques « ​​ET​​ » et « ​​OU​​ » pour la combinaison de plusieurs étiquettes, afin de cibler la population la plus précise.

Supposons que vous ayez 10 000 clients. Votre objectif est d’envoyer un nouveau rouge à lèvres aux clients qui sont « intéressés par la beauté », qui ont « acheté quelque chose au cours des 3 derniers mois » mais qui n’ont « jamais acheté de rouge à lèvres ». Ces critères de filtrage peuvent être combinés comme suit :

• ​​Étiquette 1​​ : Intérêt-Beauté (environ 2 500 personnes)

• ​​Étiquette 2​​ : Stade d'Achat-Acheté (environ 4 000 personnes)

• ​​Étiquette 3​​ : Catégorie Produit-Rouge à Lèvres (clients ayant déjà acheté du rouge à lèvres, environ 800 personnes)

Utilisez la logique « ​​ET​​ » pour sélectionner l’Étiquette 1 et l’Étiquette 2, puis utilisez la fonction « ​​Exclure​​ » pour retirer l’Étiquette 3. Le système prendra le chevauchement de 2 500 et 4 000 personnes (environ 1 200 personnes) et en exclura les 800 personnes, résultant en un groupe cible à très fort potentiel d’environ ​​400 personnes​​. L’envoi de photos d’échantillons et d’offres exclusives à ces ​​400 personnes​​ peut avoir un taux de conversion attendu allant jusqu’à ​​15 %​​ (soit environ ​​60 commandes​​), alors que l’envoi de masse aux 10 000 personnes pourrait n’avoir qu’un taux de conversion de ​​1,5 %​​, et dérangerait ​​9 600 personnes​​ non concernées.

​​Stratégie d’Envoi et Surveillance des Données :​​ Une fois le public cible filtré, n’envoyez pas immédiatement. Vérifiez d’abord la ​​taille du groupe​​ filtré. Pour une liste précise de ​​moins de 500 personnes​​, vous pouvez envoyer des messages personnalisés avec le nom de famille du client (par exemple, « Mlle Chen, cette nouvelle couleur est spécialement réservée pour vous ! »), ce qui peut ​​augmenter le taux de clic de 25 %​​. Pour une liste plus grande de ​​plus de 2 000 personnes​​, vous devriez effectuer un ​​Test A/B​​​ : Divisez la liste aléatoirement en deux groupes (1 000 personnes chacun), envoyez une image avec une réduction de 15 % au premier groupe, et un lien texte « Achetez-en un, obtenez-en un gratuitement » au second. Comparez le ​​taux de lecture​​ et le ​​taux de réponse​​ des deux groupes dans l’​​heure​​ suivant l’envoi, et envoyez la version la plus performante au reste des clients au cours des ​​24 heures suivantes​​.

Les détails techniques pendant le processus d’envoi affectent directement le taux de livraison :

• ​​Vitesse d’Envoi​​ : Pour éviter le spam, la plateforme limite la vitesse d’envoi. Même si vous sélectionnez 5 000 personnes, le système peut envoyer par lots à une vitesse d’environ ​​150 à 200 messages par minute​​, nécessitant environ ​​25 à 30 minutes​​ pour l’achèvement. Forcer un envoi rapide peut entraîner la perte de certains messages.

• ​​Adaptation du Contenu​​ : Assurez-vous de prévisualiser avant l’envoi. Les messages image (taille d’image unique recommandée ​​1920×1080 pixels​​, taille ne dépassant pas ​​5 Mo​​) se chargent ​​5 fois​​ plus rapidement que les messages document (comme les PDF), permettant aux utilisateurs de les visualiser complètement en ​​3 secondes​​.

• ​​Éviter le Blocage de Compte​​ : L’envoi de messages en texte brut est le moyen le plus sûr. Si vous devez envoyer des liens, assurez-vous que le nom de domaine du lien est enregistré et que le contenu est pertinent pour votre activité. L’envoi quotidien de messages contenant des liens à un grand nombre d’utilisateurs pendant une semaine consécutive ​​augmente de 70 % le risque​​ d’être jugé comme spam par le système.

Après chaque envoi, vous devez exporter un rapport de données ​​24 heures plus tard​​. Les indicateurs clés comprennent :

• ​​Taux de Livraison​​ : Normalement, il devrait être supérieur à ​​98 %​​. S’il est inférieur à ​​95 %​​, cela indique une mauvaise qualité de la liste de numéros.

• ​​Taux de Lecture​​ : La moyenne de l’industrie est d’environ ​​70 % à 85 %​​. S’il est inférieur à ​​60 %​​, vous devez vérifier l’heure d’envoi (recommandé le mardi au jeudi à ​​11h00​​ ou ​​20h00​​) ou si le début du message manque d’attrait.

• ​​Taux de Réponse​​ : Mesure l’efficacité de l’interaction. ​​Plus de 5 %​​ est considéré comme une bonne performance. Pour les clients qui n’ont pas répondu (environ ​​95 %​​), un suivi secondaire peut être effectué ​​3 jours plus tard​​, par exemple en changeant le libellé ou en offrant un coupon supplémentaire de HK$20, ce qui devrait réactiver environ ​​10 %​​ d’entre eux.

• Méthodes de Gestion des Étiquettes en Masse

  Lorsque le nombre de clients dépasse ​​500 personnes​​, l’efficacité de la gestion manuelle des étiquettes diminue considérablement, consommant plus de ​​60 % du temps total d’exploitation​​. Il est impératif d’utiliser des opérations en masse pour maintenir l’efficacité du système, en utilisant principalement la fonction de « filtrage » combinée à l’« action en masse » pour ​​traiter des centaines de mises à jour d’étiquettes par minute​​.

  L’opération en masse la plus courante consiste à ajouter ou supprimer des étiquettes en fonction du ​​comportement du client​​ ou des ​​cycles temporels​​. Par exemple, vous devez ajouter une étiquette Fort Potentiel Nécessite Suivi à tous les clients qui ont « ​​interagi au cours des 30 derniers jours​​ » mais qui n’ont « ​​jamais passé de commande​​ », et supprimer l’étiquette Client Silencieux qui pourrait être présente sur eux. Le processus est le suivant :

  1. Dans le filtre, définissez la condition : ​​Dernière Interaction > 30 jours​​.

  2. Ajoutez une condition d’exclusion : ​​Exclure​​ les clients ayant l’étiquette Commande Passée.

  3. Le système affichera le nombre de clients filtrés, supposons ​​350 personnes​​.

  4. Sélectionnez ces ​​350 personnes​​, cliquez sur « Action en Masse » et choisissez « ​​Gérer les Étiquettes​​ ».

  5. Dans la fenêtre pop-up, ​​ajoutez​​ la nouvelle étiquette Fort Potentiel Nécessite Suivi et ​​supprimez​​ simultanément l’ancienne étiquette Client Silencieux.

  6. Après confirmation, le système terminera la mise à jour des étiquettes pour ces ​​350 comptes​​ en ​​environ 2 minutes​​.

  Ce type de mise à jour en masse doit être effectué ​​1 à 2 fois par semaine​​ pour garantir que les étiquettes reflètent l’état le plus récent du client. La maintenance hebdomadaire des étiquettes en masse pour une base de clients de ​​2 000 personnes​​ peut être limitée à ​​15 minutes​​, alors que l’opération manuelle nécessiterait au moins ​​5 heures​​.

  ​​Données de Performance Clés :​​ La valeur fondamentale de la gestion en masse est de maintenir la ​​pertinence​​ des étiquettes. Les données montrent que le cycle moyen d’une étiquette, de son application à son expiration, est d’environ ​​90 jours​​. Par exemple, l’étiquette Nouveau Client devrait être automatiquement retirée par opération en masse ​​60 jours​​ après le premier achat du client, sinon sa précision passera de ​​100 %​​ à ​​moins de 65 %​​, entraînant une mauvaise allocation des ressources marketing.

  Pour les changements de statut des clients, des règles d’automatisation doivent être établies pour déclencher des actions d’étiquetage en masse. Bien que la fonctionnalité de WhatsApp elle-même soit limitée, cela peut être réalisé grâce à l’API ou à l’intégration d’outils tiers. Par exemple :

  • ​​Règle 1​​ : Lorsqu’un client ​​passe commande avec succès​​, le système supprime automatiquement l’étiquette Panier Abandonné (le cas échéant) et ajoute l’étiquette Acheté-Date+Produit. Ce processus doit être effectué ​​dans les 5 minutes​​. Un délai de plus d’​​1 heure​​ affectera l’expérience de suivi ultérieur.

  • ​​Règle 2​​ : Lorsqu’un client n’a ​​pas ouvert de message marketing pendant plus de 60 jours​​, le système le retire automatiquement de tous les groupes d’étiquettes positives (tels que Client Actif) et l’ajoute à l’étiquette Client Pré-Attrition, déclenchant un processus de récupération.

  Un audit et un nettoyage réguliers (il est suggéré ​​trimestriel​​) du système d’étiquettes en masse sont également cruciaux. Utilisez le filtre pour trouver les clients ​​étiquetés mais sans aucune interaction depuis plus de 180 jours​​, et envisagez de les archiver dans une catégorie Stock Historique ou de supprimer les étiquettes. Un audit sur une base de données de ​​10 000 personnes​​ peut nettoyer environ ​​15 %​​ des associations d’étiquettes obsolètes, augmentant l’efficacité globale du système de ​​20 %​​.

• Maintenance et Mise à Jour Régulières

  Le système d’étiquettes n’est pas un paramètre statique ; il agit comme un organe vivant, nécessitant ​​environ 1 à 2 heures​​ de maintenance hebdomadaire pour garantir sa vitalité. Si la maintenance est négligée pendant ​​3 mois​​, la précision globale des étiquettes passera de ​​95 %​​ à ​​moins de 60 %​​, ce qui réduira de moitié l’efficacité de toutes les opérations basées sur les étiquettes. Le cycle de maintenance de base est un micro-ajustement ​​hebdomadaire​​ et un audit approfondi ​​trimestriel​​.

  Chaque lundi matin, vous devriez passer les ​​30 premières minutes​​ à exécuter un rapport de santé des étiquettes, en vous concentrant sur deux indicateurs : les ​​étiquettes silencieuses​​ et les ​​étiquettes surchargées​​. Une étiquette qui n’a été utilisée par aucun envoi de message pendant plus de ​​30 jours​​ (par exemple, Édition Printemps) est une étiquette silencieuse. Sa valeur d’existence est nulle, et son archivage ou sa suppression devrait être envisagé, ce qui permet généralement de nettoyer environ ​​5 %​​ du volume total des étiquettes. Inversement, une étiquette qui a accumulé plus de ​​40 % du nombre total de clients​​ (par exemple, Client Général) est une étiquette surchargée. Sa granularité est trop grossière pour prendre en charge un marketing précis et elle doit être divisée en au moins ​​3​​ étiquettes plus détaillées (telles que Interaction Faible Fréquence, Navigation Moyenne Fréquence, Consultation Haute Fréquence).

  ​​L’alignement des étiquettes sur le cycle de vie du client est essentiel pour la maintenance.​​ Un nouveau client devrait avoir l’étiquette Nouveau Client pendant les ​​0 à 30 jours​​ et recevoir une série de messages d’éducation ; du ​​31ème au 90ème jour​​, il doit être classé en Croissance-Haute Fréquence ou Croissance-Faible Fréquence en fonction de sa fréquence d’interaction (ouverture d’au moins 1 message par semaine étant considéré comme haute fréquence) ; les clients qui n’ont pas effectué de deuxième achat après ​​90 jours​​ doivent voir leur étiquette Nouveau Client supprimée et être étiquetés comme Client Pré-Attrition selon les circonstances. L’exécution stricte de ce processus peut ​​augmenter le taux de deuxième achat de vos clients d’environ 15 %​​, car le moment et le contenu de l’envoi du message sont appropriés.

  Le nettoyage des données est la tâche principale de l’audit trimestriel. Vous devez exporter toutes les données clients et utiliser Excel pour analyser l’​​heure de la dernière interaction​​ des clients sous chaque étiquette. Définissez le critère de filtrage comme « Étiquette contenant VIP » et « Dernière interaction > 180 jours ». Ce groupe de « VIP endormis », qui représente environ ​​10 %​​ du total, est en fait perdu, et continuer à leur envoyer des offres exclusives VIP est un gaspillage de ressources, leur taux de conversion marketing étant généralement inférieur à ​​0,5 %​​. La bonne pratique consiste à les déplacer vers une catégorie Stock Historique - À Réactiver et à préparer un plan de rappel puissant et exclusif (par exemple, une carte-cadeau d’une valeur de ​​HK$100​​), plutôt qu’une promotion régulière.

  L’autre aspect de la maintenance est l’​​itération et l’expansion​​. Lorsque votre nombre total de clients passe de ​​5 000​​ à ​​20 000​​, les ​​20 étiquettes​​ d’origine ne suffiront certainement pas. Chaque trimestre, vous devriez ajouter ​​2 à 3​​ dimensions d’étiquettes supplémentaires basées sur les dernières données de vente et le profil client. Par exemple, si vous constatez que le taux de réachat d’un certain nouveau produit par les clientes de ​​25 à 34 ans​​ est ​​3 fois​​ supérieur à celui des autres groupes, vous devez immédiatement créer une étiquette Segment-Jeunes Femmes et étiqueter en masse les anciens clients qui répondent aux critères. Maintenir le nombre total d’étiquettes dans l’ensemble du système entre ​​50 et 80​​ est relativement sain. Dépasser ​​100​​ devient difficile à gérer, et moins de ​​30​​ signifie une granularité insuffisante. Après chaque mise à jour, enregistrez-la dans un simple journal des versions, en notant la date, le nom et la raison des étiquettes ajoutées/supprimées. Ce journal deviendra votre atout numérique le plus précieux pour optimiser le système ​​6 mois plus tard​​.