Qu'est-ce que le RSI du marketing LinkedIn (et pourquoi est-ce important) ?​​ 

Comment savoir si ce que vous faites génère un retour sur investissement avec LinkedIn ? Vous devez identifier les indicateurs clés de performance (ICP) pertinents qui indiquent un retour sur investissement positif.​​ 

Recherchez des analyses LinkedIn systématiquement corrélées aux revenus. Par exemple, vous pourriez constater qu’une augmentation des impressions correspond aux ventes ou que le remplissage des formulaires est un signal plus fiable. Voici quelques indicateurs potentiels à étudier :​​ 

• Une augmentation des commentaires ou des reposts, qui sont de solides indicateurs d'engagement sur LinkedIn.​​ 
• Vues de vidéos complètes, notamment de vidéos courtes (nouveau sur LinkedIn depuis mars 2024).​​ 
• Augmentation du nombre d'abonnés à la newsletter LinkedIn ou de participants à des événements en direct.​​ 
• Trafic en provenance de​​  Publicités LinkedIn avec des taux de conversion élevés ou des taux de clics élevés.​​ 
• Formulaires qui génèrent des prospects qualifiés à un coût par prospect réduit.​​ 

Il est difficile de garder un œil sur ces indicateurs sans le bon outil d'analyse LinkedIn. Sprout, une plateforme de gestion des médias sociaux, vous donne les moyens de mettre en avant et de suivre les indicateurs LinkedIn qui prédisent le retour sur investissement.​​ 

Par exemple, vous remarquerez peut-être qu'une augmentation du nombre de messages entrants est généralement corrélée à un retour sur investissement élevé. Vous pouvez ensuite utiliser le graphique Volume de la boîte de réception de Sprout pour examiner le nombre total de messages reçus au cours d’une période donnée.​​ 

Peut-être avez-vous remarqué que les abonnés des campagnes payantes ont tendance à être corrélés à un retour sur investissement plus élevé. Avec le rapport de croissance de l’audience LinkedIn de Sprout, vous pouvez analyser la croissance de l’audience entre les efforts payants et organiques.​​ 

Lorsque vous savez quelles mesures comptent et contribuent au RSI, et pourquoi, vous pouvez utiliser vos connaissances pour affiner et orienter judicieusement votre stratégie de marketing numérique et expliquer efficacement vos résultats à la direction.​​ 

Étape 1 : Établir un suivi cohérent​​ 

Utilisez des paramètres UTM structurés pour toutes les campagnes LinkedIn payantes et organiques. Utilisez des outils tels que Sprout pour attribuer des tags aux campagnes par audience cible, objectif et format afin de pouvoir associer de manière fiable l'activité aux revenus par la suite.​​ 

Sprout vous permet de suivre tous vos liens UTM au même endroit, ce qui simplifie la gestion et facilite le suivi régulier.​​ 

Étape 2 : Réaliser des tests A/B structurés pour identifier les changements significatifs​​ 

Testez les formats de contenu LinkedIn, les stratégies de messagerie ou de ciblage à l'aide de variables contrôlées pour déterminer lesquelles améliorent les indicateurs corrélés au retour sur investissement.​​ 

Étape 3 : Examiner les tableaux de bord multicanaux pour découvrir des informations​​ 

Intégrez les données de performance LinkedIn dans un outil de reporting centralisé. Quand vous pouvez comparer LinkedIn à d'autres canaux en contexte, il est plus facile de hiérarchiser les éléments à corriger ou à développer.​​ 

Étape 4 : Planifier des audits trimestriels de vos intégrations​​ 

Auditez vos liens UTM, vos mappages de champs CRM et toutes les intégrations de plateformes qui affectent les rapports afin de préserver l'exactitude de vos chiffres.​​ 

Étape 5 : Utiliser des outils d’analyse optimisés par l’IA pour identifier de manière proactive les changements​​ 

Tirez parti de plateformes telles que Sprout, Salesforce ou Tableau. Ces outils alimentés par l'IA suivent les performances et identifient rapidement les modèles et les tendances en matière d'engagement ou de qualité des prospects, en signalant les problèmes potentiels avant qu'ils n'affectent le pipeline ou les revenus, vous laissant le temps de réagir.​​ 

Vous n'avez pas besoin de fouiller dans des données complexes, ce qui vous fait gagner du temps et facilite le partage d'informations claires et utiles avec votre équipe.​​ 

Étape 6 : Continuer à renforcer votre suivi et votre automatisation pour garantir un RSI trimestriel fiable​​ 

Identifiez des lacunes dans les tags des campagnes, des incohérences dans les rapports ou des domaines où l’automatisation pourrait rationaliser le suivi. Un système optimisé renforcera la confiance que vous avez dans votre analyse trimestrielle du retour sur investissement.​​ 

Plus votre système est fiable, plus vous pouvez suivre efficacement ce qui fonctionne, prendre des décisions plus rapides et plus intelligentes, et expliquer vos résultats.​​ 

La mesure du RSI sur LinkedIn dépendra de l'approche de votre campagne, que vous mesuriez les publicités payantes, les efforts organiques ou une combinaison des deux. Pour les campagnes payantes, les spécialistes du marketing suivent souvent le retour sur les dépenses publicitaires (ROAS) pour évaluer les performances immédiates. Mais les efforts organiques et hybrides nécessitent généralement un calcul plus large du RSI pour obtenir une vue complète. En fin de compte, le ROAS et le RSI tentent de répondre à la même question : vos investissements marketing ont-ils généré un rendement intéressant ?​​ 

Les spécialistes du marketing mesurent souvent ces indicateurs à l'aide de formules simples :​​ 

• RSI : (Retour – Investissement) ÷ Investissement​​ 
• ROAS : Revenus des publicités LinkedIn ÷ Dépenses publicitaires LinkedIn​​ 

Mesurer votre investissement est assez simple. Vous devez prendre en compte les dépenses que vous avez consacrées à la publicité, aux outils, à la création de contenu et au personnel. La difficulté est de capturer précisément le rendement, d’autant plus que LinkedIn influence souvent les décisions des clients dès le début et n’est généralement pas ce qui motive la conversion finale par la suite.​​ 

Pour vous faire une meilleure idée du RSI de LinkedIn, vous devez appliquer une ou plusieurs stratégies de mesure, comme la modélisation de l'attribution, la modélisation du mix marketing (MMM) ou des tests d'incrémentalité.​​ 

Ci-dessous, nous allons explorer chaque stratégie plus en détail :​​ 

Modélisation d'attribution LinkedIn​​ 

La modélisation de l'attribution permet aux spécialistes du marketing de comprendre comment les différents points de contact de LinkedIn contribuent aux revenus. Il peut s’agir d’une personne qui clique sur une publicité payante, qui lit une newsletter ou qui interagit avec un document publié par votre équipe de direction des semaines avant de remplir un formulaire.​​ 

Pour comprendre l’influence de ces points de contact, vous devez combiner des données provenant de plusieurs sources. Au minimum, collectez des données LinkedIn systématiquement étiquetées à l'aide d'un outil d'analyse de LinkedIn comme Sprout Social et votre CRM. Chaque outil doit s’intégrer à un outil de business intelligence (BI), comme Tableau ou Salesforce BI, qui permet la modélisation d’attribution.​​ 

Une fois que vos données peuvent circuler entre les systèmes, vous devez choisir un modèle d’attribution, c’est-à-dire la logique qui détermine comment attribuer le crédit à tous les points de contact. Voici quelques choix fréquents :​​ 

• First-touch ou last-touch : ces modèles attribuent 100 % du crédit à la première ou à la dernière interaction. LinkedIn est souvent un canal « early-funnel » ou « mid-funnel », ces modèles ont donc tendance à sous-évaluer son influence.​​ 
• Multi-touch : ce modèle attribue du crédit entre la première et la dernière interaction et répartit la valeur restante entre les interactions intermédiaires. C'est un choix judicieux pour LinkedIn, car il reflète comment les clients potentiels peuvent découvrir une marque sur LinkedIn mais acheter plus tard par un autre canal.​​ 
• Modèles personnalisés ou algorithmiques : les équipes les construisent autour de votre propre cycle de vente ou de vos données de performance marketing. Avec ces modèles, vous pouvez intentionnellement accorder plus de poids aux formats LinkedIn qui ont tendance à générer des intentions, même s'ils ne mènent pas directement à des conversions.​​ 

La modélisation de l’attribution fonctionne mieux lorsque vous disposez de données fiables et bien organisées au niveau de l’utilisateur. Cela signifie que vos données sont précises, étiquetées de manière cohérente et qu'elles circulent facilement entre les systèmes. Bien qu'elle soit efficace pour comprendre les performances d'une campagne en particulier, la modélisation de l'attribution peut être encore plus intéressante si vous la complétez par la MMM pour comparer l'impact sur les appareils et les canaux.​​ 

LinkedIn MMM​​ 

Le MMM est une méthode qui évalue la contribution de LinkedIn à un résultat commercial par rapport à d'autres canaux. Il utilise des données historiques agrégées pour identifier les tendances entre les efforts marketing et les résultats qu'ils génèrent au fil du temps.​​ 

Voici comment appliquer MMM à LinkedIn :​​ 

1. Choisissez votre indicateur de résultat : modélisez le chiffre d'affaires pour calculer le RSI, même si le MMM peut modéliser tous les résultats commerciaux, y compris le pipeline, le volume de prospects ou l'impact de la marque.​​ 
2. Collectez des données historiques : collectez au moins six mois de données marketing et commerciales pour donner au modèle suffisamment de variations afin de détecter des tendances. Incluez les performances de LinkedIn, les résultats des autres canaux et les revenus, tous ventilés par période.​​ 
3. Organisez l'activité sur LinkedIn en catégories de performance : regroupez vos données LinkedIn par objectif de campagne, comme la génération de prospects ou la notoriété de la marque, afin que le modèle puisse estimer l'impact de chaque catégorie. Cela implique généralement d'étiqueter et d'exporter des ensembles de données distincts pour chaque catégorie avant de les mettre à la disposition de votre agence de marketing, de votre équipe d'analyse marketing ou de les télécharger sur votre outil de modélisation.​​ 
4. Contrôlez les variables externes et appliquez le modèle : ajoutez des données distinctes pour les impacts de la saisonnalité, des changements économiques ou des médias traditionnels. Appliquez ensuite un modèle basé sur la régression à l'aide de votre plateforme d'analyse ou d'un outil tel que Lightweight MMM de Google.​​ 

La MMM est particulièrement utile pour mesurer le RSI de LinkedIn, car l’influence du canal social est souvent indirecte. Les tactiques telles que les événements en direct, les publications de dirigeants ou le contenu sponsorisé peuvent ne pas permettre une conversion immédiate, mais elles peuvent tout de même générer des résultats à long terme. Pour comprendre si LinkedIn est vraiment à l’origine de ces résultats ou s’il se contente d’apparaître à leurs côtés, mesurez son impact incrémentiel.​​ 

Test d'incrémentalité de LinkedIn​​ 

Les tests d’incrémentalité vous aident à déterminer si LinkedIn est à l’origine des résultats commerciaux que vous observez ou s’il se contente d’apparaître à côté. Lorsque vous calculez le RSI, comparez les revenus entre un groupe exposé à une campagne LinkedIn et un groupe qui ne l'a pas été. Voici comment procéder :​​ 

1. Choisissez une initiative LinkedIn à tester : choisissez une campagne ou une tactique spécifique à isoler, comme une série d'événements en direct, une campagne vidéo ou une diffusion concentrée de publications organiques sur la page de votre entreprise. Le test fonctionne mieux lorsqu'il est lié à un effort ciblé avec une date de début et de fin définie.​​ 
2. Définissez les groupes exposés et les groupes témoins : créez deux segments d'audience, l'un exposé à l'activité LinkedIn, l'autre non. Pour les campagnes marketing payantes, vous pouvez utiliser des tactiques telles que le ciblage géographique ou les audiences similaires. Pour les efforts organiques, il peut s'agir de limiter la visibilité des publications par région ou de publier dans un groupe LinkedIn plutôt qu'un autre.​​ 
3. Suivez les résultats jusqu'aux revenus : utilisez votre CRM ou ERP pour saisir les revenus générés par les deux groupes pendant la période de test. Un outil d'analyse comme Sprout peut vous aider à gérer et à surveiller vos groupes de test.​​ 
4. Mesurez l'augmentation incrémentielle : soustrayez les revenus du groupe témoin des revenus du groupe exposé. La différence constitue votre augmentation incrémentielle. Par exemple, si le groupe exposé a généré 200 000 $ et le groupe témoin 140 000 $, l'augmentation incrémentielle est de 60 000 $.​​ 

Les tests d’incrémentalité mettent en évidence la contribution réelle de LinkedIn, mais suivre les bons indicateurs chaque jour vous aide à vous assurer que votre stratégie continue de faire progresser le RSI au fil du temps.​​ 

Le RSI n'est utile que dans la mesure où vous pouvez l'expliquer. Le seul moyen d'y parvenir régulièrement est de suivre les bons signaux, de faire ressortir les informations le plus tôt possible et de créer un système de reporting qui soit logique pour vous et qui se traduise directement par les objectifs de la direction en matière de croissance de l'entreprise.​​ 

Sprout vous aide à expliquer votre retour sur investissement en intégrant vos données LinkedIn dans des rapports clairs et exploitables. Ces rapports mettent en lumière les tendances des indicateurs, fournissent des informations sur la manière d'influencer le retour sur investissement, et leurs données s'intègrent parfaitement à d'autres outils qui mesurent le retour sur investissement pour avoir une vision plus claire de la contribution de LinkedIn.​​ 

Essayez Sprout gratuitement dès aujourd'hui pour suivre facilement les indicateurs qui contribuent à votre retour sur investissement et prouver la valeur de LinkedIn en tant qu'élément essentiel de votre stratégie marketing.​​