Pourquoi les marques Shopify ont besoin d'une couche de données (et pas seulement d'un meilleur suivi)

Steve Hutt :
Bienvenue dans eCommerce Fastlane. Aujourd'hui, je suis en compagnie d'Ed Upton, PDG et fondateur de Littledata (Littledata.io). Ed a déjà participé à l'émission à plusieurs reprises (au moins trois ou quatre fois), et à chaque fois, j'apprends quelque chose de nouveau sur les problèmes techniques du système de suivi de Shopify. Cette problématique de la couche de données préoccupe beaucoup de monde, et c'est le défi sur lequel Ed et son équipe travaillent.

Steve Hutt :
Si vous avez déjà consulté Facebook Ads Manager ou Google Analytics, puis votre tableau de bord Shopify, et constaté trois chiffres de conversion complètement différents (sans savoir lequel privilégier), c'est précisément ce que je vais aborder aujourd'hui. L'entreprise d'Ed a entièrement repensé le suivi des conversions. Shopify propose sa propre solution, mais celle d'Ed est différente. Nous allons parler de son importance pour vous en tant que fondateur, de cette nouvelle couche de données et des changements qui s'opèrent une fois vos chiffres alignés. Alors, bonjour Ed, et bienvenue dans l'émission.

Edward Upton :
Merci. Oui, j'ai l'impression d'être un habitué, alors merci de m'avoir réinvité.

Steve Hutt :
Avec plaisir. Commençons par le plus simple. Pour commencer, pourriez-vous m'expliquer ce qui se passe lorsqu'une marque Shopify consulte son tableau de bord ? Comme je l'ai dit en début d'émission, Facebook affiche une donnée, Google Analytics une autre, et il y a un écart important. Même à l'époque où je travaillais chez Shopify, je disais : « Il faut accepter cet écart de 20 % ou plus entre ces différents outils. » Parlez-nous donc un peu des fondements de Littledata, puis nous aborderons la couche de données.

Edward Upton :
Oui, bien sûr. Pour la plupart des marques qui écoutent l'émission et utilisent Shopify, c'est la source de vérité. Nous savons tous que le numéro de commande que nous ne finissons pas d'annuler ou de rembourser correspond au chiffre d'affaires qui sera crédité sur notre compte bancaire quelques jours après le paiement. Le vrai problème est le suivant : pourquoi ne pouvons-nous pas intégrer ce chiffre d'affaires Shopify réel et connu dans les canaux marketing ou les outils de reporting que nous utilisons pour mesurer l'efficacité de nos actions marketing ? Si l'on examine de plus près ce qui se passe réellement, tout repose sur ce qu'on appelle le suivi côté client. Google Analytics ne détecte un achat sur votre site que grâce à une notification de la page de remerciement indiquant : « Cette personne vient d'effectuer un achat de 100 dollars. » Si cette notification n'arrive jamais, si elle n'est jamais transmise à Google Analytics ou si elle est corrompue, alors ce chiffre d'affaires n'est jamais comptabilisé – et c'est là le cœur du problème.

Edward Upton :
La plupart des boutiques ont probablement déjà constaté que 20 % voire 30 % de leur chiffre d'affaires restent invisibles. Vous savez que cela se produit sur Shopify, vous savez que vous êtes rémunéré·e pour ces actions (il s'agit d'argent réel), mais ces revenus ne sont pas visibles sur ces plateformes. Et ce n'est pas un problème limité à Google Analytics. Tous les autres outils marketing que vous utilisez (publicités Facebook, TikTok, Instagram, e-mails et SMS) effectuent un suivi en fonction d'une notification envoyée par le navigateur de l'utilisateur indiquant qu'il a réalisé une action.

Edward Upton :
Si vous souhaitez suivre une page vue, c'est tout à fait possible. Mais une commande est une action bien plus formelle que la simple consultation d'une page web. Il s'agit d'une véritable transaction. Chez Littledata, nous ne pensons pas qu'une commande doive dépendre d'une simple notification depuis une page de remerciement qui, soyons francs, est souvent ignorée dans le e-commerce moderne. Nous privilégions plutôt une intégration directe, côté serveur ou serveur à serveur, entre Shopify et le canal marketing. Cela signifie que nous pouvons transmettre 100 % des commandes et des revenus, sans interruption, sans être affectés par le système de blocage intelligent d'Apple, les bloqueurs de publicité ou le consentement du client au suivi. C'est une intégration directe et personnalisée pour chaque commande dans les canaux marketing qui vous importent.

Steve Hutt :
Je vois. C'est tout à fait logique. À mes débuts, c'était l'une des principales raisons pour lesquelles je recommandais Littledata. Savoir que Littledata s'est étendu à ce que vous appelez la couche de données est vraiment intéressant, car il semble que vous captiez presque tout ce qui se passe sur une boutique Shopify, et pas seulement que vous synchronisiez quelques données. On parle de vues de produits, d'ajouts au panier, de paiements, d'achats, et même de l'identité du client.

Steve Hutt :
Je crois qu'il existe aussi un lien avec Klaviyo et d'autres systèmes. Pourriez-vous nous parler un peu de cette couche de données, de son importance, et de ses spécificités ? Je veux être sûr de bien comprendre, car je sais que c'est assez récent, mais c'est une mise à jour vraiment intéressante.

Edward Upton :
Oui. Ce que nous avons constaté, c'est que la plupart des marques DTC utilisent les mêmes canaux principaux. Chercher sans cesse de nouveaux canaux obscurs n'est pas vraiment innovant. Bien sûr, on peut essayer les publicités Reddit ou LinkedIn, mais l'audience y est relativement restreinte. En réalité, tout repose sur la capacité à tirer le meilleur parti de Google Ads, Meta, Klaviyo et autres plateformes similaires. Pour optimiser ces canaux, les marques ont besoin de plusieurs éléments. Premièrement, des données cohérentes entre tous les canaux : c'est le principe fondamental de la couche de données : les mêmes événements, ainsi que les mêmes propriétés client et produit, sont synchronisés sur l'ensemble des canaux. Deuxièmement, il faut enrichir ces données client et produit.

Edward Upton :
Cela signifie créer une segmentation plus intelligente et des audiences plus précises : les personnes ayant acheté un produit ou une catégorie spécifique, ou encore les clients ayant opté pour un abonnement plutôt qu’un achat unique. Autant d’éléments que vous devez synchroniser facilement avec vos canaux marketing, sans code ni configuration personnalisée de Google Tag Manager. C’est précisément ce que permet Littledata. Sa couche de données synchronise toutes les informations de votre boutique Shopify — non seulement celles visibles sur la page, mais aussi toutes les données internes comme les métadonnées des produits et les niveaux de fidélité — avec vos canaux marketing. Vous pouvez ainsi constituer les audiences pertinentes, recibler les bonnes personnes ou déclencher la campagne adéquate au bon moment pour le bon segment.

Steve Hutt :
On dirait presque que c'est la plomberie qui permet à tous les autres outils de fonctionner correctement ensemble.

Edward Upton :
Oui, nous avons choisi le terme « couche de données », mais nous envisageons aussi les termes « pipeline de données » ou « infrastructure de données ». Certains concurrents privilégient le terme « infrastructure ». Personnellement, je trouve que ça sonne un peu lourd. Ce n'est pas que ce que nous faisons en coulisses soit simple, mais « couche de données » nous semblait plus accessible lors du repositionnement de la marque l'année dernière. Tout le monde comprend qu'il faut une couche intermédiaire entre sa plateforme e-commerce (sa boutique Shopify, par exemple) et ses canaux marketing.

Steve Hutt :
Je vois. Parlons peut-être de ces plateformes publicitaires et entrons dans le vif du sujet. Imaginons qu'une marque installe Littledata : qu'est-ce qui change concrètement dès l'installation ? Expliquez-moi l'impact sur les métadonnées, les conversions Google et Klaviyo. Que se passe-t-il réellement avec cette nouvelle couche de données ?

Edward Upton :
Analysons chaque canal individuellement. Commençons par Meta, car c'est généralement le canal d'acquisition le plus important. Vous utilisez probablement l'application Facebook et Instagram développée par Shopify avec Meta, qui est gratuite à installer. Elle utilise l'API Conversions, établissant ainsi une connexion côté serveur avec Meta. Or, nous constatons qu'elle manque cruellement de détails. Non seulement vous ne disposez pas d'informations clés sur les événements du tunnel de conversion permettant de recibler les clients ayant abandonné leur panier ou leur commande, mais même pour l'achat lui-même, la capacité de Meta à associer cet événement à un utilisateur de son réseau publicitaire dépend non pas d'un seul identifiant, mais d'une multitude. Meta appelle cela le « score de qualité de correspondance des événements ».

Edward Upton :
Plus la qualité de la correspondance de vos événements est élevée, plus il est facile pour Facebook d'attribuer ces événements à une publicité. En clair, si l'algorithme ne comprend pas qu'une création ou un emplacement spécifique génère des ventes, il ne peut pas lui allouer automatiquement un budget plus important. Prenons l'exemple de deux créations publicitaires, la version A et la version B. La version A génère quatre commandes, contre deux pour la version B. Facebook ne se contentera pas de privilégier légèrement la version A ; il la privilégiera largement, en lui allouant peut-être 90 % du budget, car il estime qu'elle convertit deux fois mieux.

Edward Upton :
Le problème est le suivant : que se passe-t-il si la version B ne comporte pas une conversion attribuée et qu'une des conversions de la version A est dupliquée ? On se retrouve donc face à une situation de trois contre trois. Le ciblage est extrêmement sensible au signal envoyé à Meta. Si nous pouvons envoyer de meilleurs signaux – tant en termes de précision des événements (commandes réelles, paiements, ajouts au panier) en temps réel, que d'attribution de ces événements à la bonne publicité – alors l'algorithme de Meta, dans lequel ils investissent massivement, pourra véritablement optimiser votre budget.

Steve Hutt :
J'ai une question concernant l'API Conversions de Meta. Je constate qu'il existe une multitude de données de conversion, mais imaginez — et j'espère que vous le ferez — si l'on pouvait renvoyer à Meta des événements de conversion permettant d'optimiser l'acquisition de nouveaux clients, et pas seulement les achats répétés. Gérer les achats répétés est plus simple, mais qu'en est-il de l'utilisation de ces données pour une véritable acquisition de nouveaux clients ? J'aimerais connaître votre avis, car je pense qu'il y a là une réelle opportunité.

Edward Upton :
Absolument. L'une de nos pratiques consiste à intégrer les commandes hors ligne (ou non effectuées en ligne) à Meta. En temps normal, ces commandes seraient non attribuables, car il n'y a pas de parcours client entre la publicité et l'achat. Or, nous savons tous que des campagnes publicitaires ou créatives importantes sur Instagram, par exemple, génèrent des ventes sur de nombreux canaux. Les utilisateurs voient une publicité, puis achètent en magasin, sur Amazon, via TikTok Shop ou ailleurs. L'avantage, c'est que nous pouvons importer tous ces achats, quel que soit le canal (et pas seulement la boutique en ligne), dans Meta, avec l'adresse e-mail, le numéro de téléphone et parfois d'autres identifiants comme l'adresse IP du client.

Edward Upton :
Meta peut alors déterminer que certaines commandes hors web ont été générées par des publicités Meta, ce qui est essentiel pour comprendre le véritable retour sur investissement publicitaire. Certes, Meta peut s'avérer coûteux dans certains cas, mais sa valeur est souvent sous-estimée car les marques n'attribuent pas systématiquement toutes les commandes, tous canaux confondus, aux publicités qui les ont influencées.

Steve Hutt :
Très bien. Et Google alors ? Est-ce que ça rentre dans la même catégorie ?

Edward Upton :
Oui. Google a lancé un produit similaire à l'API Conversions de Meta, appelé Conversions améliorées, pour les prospects et le e-commerce. Il nous permet d'envoyer, côté serveur, non seulement la commande, mais aussi toutes les informations client. Le terme « amélioré » fait référence à l'identité de la personne (son adresse e-mail, son adresse postale, etc.) afin que Google puisse l'associer à une publicité en fonction de ses appareils utilisés. Google et Meta disposent d'immenses bases de données d'appareils. Ils savent qui utilise différents sites web sur de nombreux appareils. Ils sont donc idéalement placés pour utiliser les données propriétaires que nous partageons depuis votre boutique Shopify afin d'associer ces commandes aux campagnes les plus pertinentes. En résumé, un ciblage plus précis des prospects permet d'optimiser les dépenses publicitaires. Comme Meta, Google peut ensuite optimiser automatiquement les campagnes Performance Max.

Edward Upton :
Par exemple, si Google constate qu'une campagne a généré 20 à 30 % de commandes supplémentaires par rapport aux prévisions, il peut allouer le budget et optimiser automatiquement les campagnes. Vous pouvez importer les conversions de Google Analytics dans Google Ads (et nous vous recommandons d'effectuer les deux opérations), mais l'intégration directe des conversions améliorées dans Google Ads est la seule façon d'effectuer ce rapprochement en fonction des données clients réelles, telles que l'adresse e-mail et le numéro de téléphone.

Steve Hutt :
Je vois. Dans ce cas, je suppose que l'intégration de Klaviyo — un acteur incontournable du marketing par e-mail et SMS — devient vraiment intéressante. Imaginez recevoir dans les flux Klaviyo les vues des produits, l'activité du panier, les informations d'achat et l'identité précise du client.

Edward Upton :
Oui. Klaviyo fait déjà un bien meilleur travail, car ils sont spécialisés dans Shopify et leur clientèle principale. Ils suivent davantage d'événements clients, comme l'ajout au panier, et les achats côté serveur. Nous l'améliorons de deux manières principales. Premièrement, nous pouvons mieux identifier les personnes de votre liste de diffusion qui sont actives sur votre boutique en ligne, afin de déclencher des relances de panier abandonné ou des parcours de navigation au moment opportun. Ces parcours ont tendance à très bien convertir, car ces personnes sont en pleine recherche d'achats. Nous avons tous déjà subi des relances d'ajout au panier maladroites qui se déclenchent après un achat déjà effectué : des données erronées. Si nous pouvons inclure davantage de personnes dans ces audiences en les identifiant correctement, nous pouvons générer plus de revenus. Souvent, la limitation est simplement que les marques n'envoient pas suffisamment de ces e-mails. Nous pouvons en envoyer 50 à 100 % de plus.

Edward Upton :
Nous procédons en reliant les informations. Nous n'utilisons aucune source de données tierce douteuse ni de vastes bases de données d'identités agrégées. Je n'apprécie guère l'expression « résolution d'identité », car elle sous-entend souvent des outils non conformes. Notre approche consiste simplement à associer les personnes déjà présentes dans votre liste à leur activité sur votre boutique en ligne. Vous pouvez reprendre exactement les mêmes scénarios d'abandon de panier que vous avez configurés dans Klaviyo, les dupliquer pour utiliser le déclencheur Littledata, et constater immédiatement une amélioration. C'est une solution qui prend littéralement 10 minutes pour améliorer la qualité des données alimentant Klaviyo. Deux autres avantages s'ajoutent : premièrement, l'intégration de Klaviyo optimise les canaux publicitaires, car nous pouvons utiliser l'identité Klaviyo pour indiquer à Meta : « Voici Edward, qui effectue ou est sur le point d'effectuer un achat », et ainsi le recibler dans les publicités.

Edward Upton :
Si nous connaissons leurs identifiants dans Klaviyo et que nous savons que nous leur envoyons des e-mails, nous pouvons généralement mieux les associer au réseau publicitaire et permettre un ciblage plus précis. C'est une bonne solution de contournement face à la fiabilité de plus en plus faible des cookies pour le suivi. Utiliser les adresses e-mail et les numéros de téléphone réels est une bien meilleure façon d'identifier les clients.

Steve Hutt :
Je vois. Parlons de la mise en œuvre. Il est important de préciser que vous la présentez comme une installation de 10 minutes et relativement simple, ce qui peut paraître un peu trop facile. Qu'est-ce que cela implique réellement ? Les marques ont-elles généralement besoin d'aide, ou y a-t-il des difficultés lors de la mise en œuvre de Littledata ?

Edward Upton :
Nous avons conçu l'application pour qu'elle soit la plus intuitive possible, et nous l'avons améliorée à plusieurs reprises. Nous venons de lancer une nouvelle application intégrée, conforme aux dernières recommandations de Shopify, pour une utilisation simplifiée. L'installation de Littledata ne nécessite aucun développeur ni modification du code de votre thème. Elle se déroule en deux étapes principales : premièrement, vous ajoutez une intégration d'application, un simple extrait de code à activer dans votre thème. Deuxièmement, vous ajoutez ce que Shopify appelle un événement client ou pixel web à votre page de paiement pour que nous puissions effectuer le suivi. Le reste est entièrement automatique. Pour ajouter un canal publicitaire ou une destination de données, il vous suffit de l'autoriser. Vous pouvez par exemple vous connecter avec votre compte Google Ads, choisir le compte à connecter, et nous nous occupons du reste. C'est du plug-and-play pur et simple.

Edward Upton :
Ce qui est génial, c'est la grande flexibilité offerte. Si vous avez des besoins spécifiques (par exemple, exclure les commandes récurrentes ou ajouter un champ méta particulier), vous pouvez explorer les paramètres en détail. Nous avons conçu l'outil pour qu'il soit extrêmement simple d'utilisation pour les nouveaux utilisateurs, tout en offrant une puissance accrue aux utilisateurs avancés. Tous nos clients bénéficient d'un essai gratuit de 30 jours. En général, une nette amélioration est constatée en quelques semaines, mais nous préférons laisser un mois pour vous assurer que la qualité des données s'est réellement améliorée. Il est souvent difficile de se rendre compte au premier abord de l'absence de données dans un canal donné.

Steve Hutt :
Exactement. Vous ignorez ce que vous ignorez.

Edward Upton :
Exactement. À ce propos, nous sommes fiers d'offrir un excellent support technique. Notre centre d'aide est très complet et nous sommes ravis d'analyser les données d'une marque pour comprendre les problèmes rencontrés. Quant aux difficultés courantes : elles sont rares. L'avantage de nous spécialiser dans les boutiques Shopify, c'est que nous avons déjà rencontré la plupart des cas particuliers et que nous disposons de solutions et de guides.

Steve Hutt :
J'ai discuté avec de nombreux partenaires d'agences qui travaillent avec des marques, et je sais que vous aussi. Pour les agences partenaires qui nous écoutent, quel est l'impact de Littledata sur leur flux de travail et leur relation client ?

Edward Upton :
Nous collaborons avec trois principaux types d'agences. Pour les agences de conception et de développement, nous sommes une solution idéale. L'alternative à Littledata consiste souvent à configurer une instance Google Tag Manager côté serveur, une solution complexe, fragile et sujette aux pannes. Le client revient se plaindre de données erronées ou de déclenchements en double, et vous vous retrouvez pris dans un cycle de maintenance infernal.

Steve Hutt :
Ou tir double, exactement.

Edward Upton :
Oui, tout ça. Je le sais, car je dirigeais une agence de ce type avant de fonder Littledata. Nous étions principalement spécialisés dans la maintenance de Google Tag Manager, et c'était un vrai calvaire, alors nous avons arrêté. Le deuxième type d'agence, ce sont les agences de marketing à la performance. Pour elles, nous leur permettons d'en faire plus avec leurs clients. L'amélioration de l'attribution publicitaire leur permet d'afficher un meilleur retour sur investissement publicitaire, mais nous leur donnons aussi accès à des tactiques plus sophistiquées, comme la création d'audiences composées de nouveaux abonnés ou de clients nouveaux par rapport aux clients fidèles, afin qu'ils puissent mener des campagnes plus performantes.

Edward Upton :
Pour les agences spécialisées dans le marketing par e-mail et SMS (fidélisation), c'est un simple atout par rapport à leurs activités habituelles. Le client a toujours besoin de l'agence pour la rédaction, la stratégie et la création, mais il peut y ajouter Littledata et obtenir une nette amélioration des parcours clients, notamment en cas d'abandon de panier.

Steve Hutt :
C'est formidable ! J'ai aussi jeté un coup d'œil au site web de Littledata.io ce matin et j'y ai trouvé de nombreuses études de cas de campagnes réussies et de clients fidèles. Pourriez-vous partager un exemple marquant ? Comment était votre quotidien avant Littledata et qu'est-ce qui a changé après sa mise en place ?

Edward Upton :
Bien sûr. Puisqu'on parlait d'agences, prenons l'exemple de Skinfix, une marque de soins de la peau avec laquelle nous avons collaboré avec l'agence Verbal+Visual. C'est un excellent exemple de double succès. Skinfix avait besoin de Verbal+Visual pour configurer les parcours clients et les accompagner stratégiquement en matière d'automatisation marketing. En intégrant Littledata, la marque a constaté une augmentation spectaculaire de ses revenus : environ 150 % de revenus supplémentaires provenant des abandons de panier et près de 400 % de revenus supplémentaires provenant des abandons de navigation. Des données de meilleure qualité, combinées à une mise en œuvre intelligente, ont permis d'obtenir ce résultat.

Steve Hutt :
Je pense qu'il s'agit probablement aussi d'une entreprise fonctionnant par abonnement, donc ils auraient un service comme Ordergroove ou Recharge connecté.

Edward Upton :
Oui, dans ce cas-là, c'était Recharge, mais Ordergroove serait similaire.

Steve Hutt :
J'ai lu l'étude de cas — je fais toujours un peu de recherches avant d'enregistrer.

Edward Upton :
Très bien.

Steve Hutt :
C'est super. Il y en a beaucoup d'autres sur le site, et je n'oublierai pas de les ajouter aux notes de l'épisode pour que tout le monde puisse y jeter un œil. Je sais que c'est un sujet un peu éloigné de votre domaine de prédilection, mais on parle beaucoup d'IA en ce moment. Je ne vois pas l'IA particulièrement mise en avant dans l'histoire de Littledata. Quelle est votre vision de l'avenir de l'IA, des données, de la couche de données et de notre avenir proche ?

Edward Upton :
Je suis convaincu que l'IA transforme le marketing en ligne. Parmi les grands gagnants figurent les grandes plateformes publicitaires qui disposent d'immenses bases de données et d'équipes d'ingénieurs en IA, notamment Google et Meta. Elles évoluent vers un monde où la planification des campagnes et la création publicitaire seront de plus en plus automatisées. C'est formidable, mais tout repose sur un système de retour d'information pertinent, alimenté par des données fiables. Une IA qui fonctionne à l'aveugle est moins performante qu'un gestionnaire PPC consciencieux. Elle peut surpasser un humain, à condition de bénéficier d'un retour d'information rapide et précis sur ce qui fonctionne.

Edward Upton :
En utilisant Littledata plutôt que des connecteurs gratuits, vous offrez à l'IA toutes les chances de briller. Il existe d'autres points communs. L'un d'eux concerne l'utilisation de l'apprentissage automatique pour la correspondance approximative des utilisateurs. Une grande partie de notre attribution est déterministe : nous n'affirmons qu'il s'agit de la même personne que si nous en sommes absolument certains, en nous basant sur l'adresse e-mail, le numéro de téléphone, etc. Mais il existe des cas où l'on peut utiliser des techniques de reconnaissance de formes pour dire : « Il s'agit probablement de la même personne. » La correspondance approximative existe depuis des décennies, c'est pourquoi je reste prudent avant de tout attribuer à l'IA.

Edward Upton :
Je réfute également les arguments de mes concurrents qui prétendent utiliser l'IA de façon magique alors qu'il ne s'agit pas d'IA au sens strict du terme. Le troisième domaine où l'IA est intéressante concerne les outils d'analyse. Plutôt que de se connecter à un tableau de bord avec des graphiques, beaucoup préfèrent désormais une interface de chat leur permettant d'interroger les données. Shopify propose cette fonctionnalité avec Sidekick, mais ses propres outils d'analyse ne couvrent pas toutes les données du parcours client, notamment les actions effectuées avant l'achat. Si vous souhaitez connaître le nombre de commandes du mois dernier, Sidekick est suffisant. En revanche, si vous souhaitez connaître le gain incrémental des publicités Meta, cet outil ne vous apportera pas la réponse.

Edward Upton :
Au lieu de développer notre propre couche d'analyse IA, nous constatons que des acteurs comme Triple Whale et Polar Analytics excellent dans ce domaine, et nous misons également sur Google. Google a enfin déployé sa propre interface de chat pour Google Analytics. Il leur a fallu plus de temps que prévu pour résoudre les problèmes techniques, car la solution est complexe. Je suis enthousiaste, car le principal obstacle à l'utilisation de Google Analytics a toujours été son interface utilisateur : la création de rapports est difficile. Si une interface de chat permet d'intégrer toutes vos données précises via Littledata et de poser des questions facilement, beaucoup plus d'utilisateurs se sentiront à l'aise et tireront profit de l'outil.

Steve Hutt :
Autre chose que j'ai remarquée, et c'est plutôt une remarque en passant : la connexion entre Shopify et ChatGPT. C'est intéressant. Je sais que vous n'êtes probablement pas directement impliqué dans cette couche de données, car il s'agit plutôt des données existantes de Shopify (commandes, produits et clients) qui sont ensuite transférées vers ChatGPT pour permettre la découverte des produits et le paiement.

Edward Upton :
Je pense que cela va devenir un canal de commande important pour les marques. Si j'ai bien compris le partenariat, les clients pourront finaliser leurs achats directement depuis ChatGPT, et ces commandes apparaîtront dans votre boutique Shopify, comme si vous connectiez votre compte Amazon ou une autre marketplace. C'est assez similaire à Amazon à bien des égards. Vous n'aurez que peu d'informations sur le parcours client à l'avance. Vous saurez que la commande provient de ChatGPT, mais pas les termes exacts utilisés. D'autres outils pourraient vous aider à voir ce que les clients ont recherché. Mais pour en revenir à la question de l'investissement de tous vos revenus dans les canaux publicitaires : si une vente ChatGPT a été influencée par des publicités Facebook, il est crucial de signaler cette commande à Facebook et de les en informer.

Edward Upton :
Il existe un autre canal, sans doute plus important actuellement, dont on parle trop peu : l’application Shop et le réseau de paiement de Shopify. Avec des centaines de millions d’utilisateurs, elle devient un canal de commande à part entière. Nous proposons notamment le suivi des commandes passées via cette plateforme, car Shopify évolue clairement vers un catalogue universel et une expérience utilisateur similaire à celle d’Amazon.

Steve Hutt :
Une super-application, assurément, comme on en voit en Chine.

Edward Upton :
Exactement. Il est donc primordial de comprendre au mieux le parcours client qui amène les utilisateurs à acheter via l'application Shop.

Steve Hutt :
Quelles sont selon vous les prochaines étapes ? De nombreuses personnes sont à l'écoute. Littledata est un outil en libre-service très simple d'utilisation, et je trouve l'essai gratuit de 30 jours fantastique car il permet de le tester. Pour les PME et les grandes entreprises, quelles sont, d'après vous, les prochaines étapes ?

Edward Upton :
Nous avons plusieurs éléments de notre feuille de route particulièrement pertinents pour les grandes marques. L'un d'eux concerne Shopify Markets. De nombreuses marques abandonnent les configurations multi-boutiques au profit de Shopify Markets afin de simplifier la gestion des stocks, des devises et des opérations. L'une des principales limitations de Markets est que, lors de l'utilisation des intégrations de base (par exemple, pour les publicités Facebook), toutes les données globales sont fusionnées dans un seul compte publicitaire. Du point de vue de l'analyse et de la gestion des publicités, il est nécessaire de les segmenter par pays ou marché. Littledata vous permettra de configurer chaque marché de manière totalement indépendante.

Edward Upton :
Vous pouvez configurer des règles de pipeline, des filtres et des comptes publicitaires entièrement différents, et même étiqueter les données différemment dans Klaviyo ou Google Analytics. Cela vous permet de créer des segments comme « les personnes de mon marché canadien » ou même « les personnes de mon marché B2B canadien ». Les marchés ne sont pas seulement géographiques ; ils peuvent représenter différentes expériences en magasin. C'est pourquoi une prise en charge complète de Shopify Markets est essentielle, et c'est ce que nous déployons. Nous lançons également une intégration avec Microsoft Ads. Bing Ads existe depuis un certain temps, mais il connaît un regain de popularité grâce au partenariat avec OpenAI, et nous constatons que de plus en plus de marques souhaitent obtenir des données précises sur cette plateforme. L'intégration native de Shopify entre Microsoft Ads est assez rudimentaire, voire inexistante dans certains cas ; nous comblons donc cette lacune.

Edward Upton :
Le dernier élément à plus long terme est ce que nous appelons le Personnalisation d'événements. Il permettra aux marques de configurer leurs propres événements. Reprenons l'exemple de Klaviyo : vous pourriez déclencher un parcours pour les personnes ayant acheté un produit ponctuellement dans une catégorie particulière, puis consulté une autre catégorie. Vous pourrez effectuer toutes sortes de configurations avancées, bien au-delà des fonctionnalités offertes par le générateur d'événements de Klaviyo. Cela sera également valable pour les autres canaux publicitaires. Quelle que soit la plateforme marketing utilisée, vous bénéficierez d'un contrôle beaucoup plus précis sur les événements diffusés et leurs cibles.

Steve Hutt :
C'est génial ! Ed, merci beaucoup d'être venu nous rejoindre aujourd'hui. L'essai gratuit de 30 jours est très simple : il suffit d'aller sur Littledata.io, vous y trouverez un lien.

Edward Upton :
Installez l'application Shopify, lancez votre essai gratuit et n'hésitez pas à nous contacter pour toute question. Notre équipe d'assistance est là pour vous aider. Je suis convaincu que vous apprécierez la simplicité d'utilisation et j'espère sincèrement que nous pourrons vous aider à optimiser vos dépenses publicitaires et à accélérer la croissance de votre marque.

Steve Hutt :
Je sais que j'apprends toujours quelque chose de nouveau lors de nos échanges. J'adore ça. Vous allez beaucoup aider les auditeurs : d'abord à maîtriser leurs chiffres, et maintenant, grâce à cette couche de données et aux plateformes publicitaires, à passer à la vitesse supérieure. Merci encore d'être venu et d'avoir partagé votre expérience aujourd'hui.

Edward Upton :
Merci, Steve.

Steve Hutt :
Très bien, passez une excellente après-midi. Voilà, c'est tout pour aujourd'hui. Je tiens à vous remercier personnellement pour votre fidélité à eCommerce Fastlane. J'espère que ce podcast vous apportera une grande valeur ajoutée grâce à des stratégies de croissance, des tactiques et des conseils exclusifs sur les meilleures applications Shopify et plateformes marketing. Mon objectif est de vous aider à créer, gérer, développer et faire prospérer une entreprise florissante grâce à Shopify. Merci d'avoir pris le temps d'écouter l'émission. Je suis très fier et enthousiaste de constater votre soif de croissance et votre volonté d'apprendre constamment. Nous vous sommes très reconnaissants pour votre parcours entrepreneurial.

Steve Hutt :
Passez une bonne fin de semaine et continuez à prospérer avec Shopify.