La donnée que vous avez déjà et que vous n'utilisez pas

Votre saison vient de se terminer. Des milliers de personnes sont passées par vos événements, toutes ont acheté un billet avec un nom et un e-mail, et elles sont toutes quelque part.

Le problème, c’est où. Une partie dans votre billetterie. Une autre dans l’Excel que quelqu’un de l’équipe a fait avec les données de l’année dernière. Une autre dans un formulaire Google du jeu-concours de l’été. Une autre dans la liste de votre outil d’e-mailing, qui n’a pas été mise à jour depuis trois éditions.

Vous avez des données. Ce que vous n’avez pas, c’est une base de données.

La différence n’est pas sémantique

Un tas de données éparpillées et une base de données se distinguent par un test très simple. Essayez de répondre à ceci, là, tout de suite :

Combien de personnes sont venues à vos deux dernières éditions ? Pas à une : aux deux.

Si pour répondre vous devez exporter deux fichiers, les croiser par e-mail et nettoyer les doublons à la main, vous n’avez pas une base de données. Vous avez des devoirs en retard que vous ne ferez jamais, parce qu’à chaque fois que vous avez besoin de la réponse, ça prend une demi-journée et vous finissez par décider sans elle.

Cette question, d’ailleurs, est la plus rentable qu’un organisateur puisse se poser. Qui revient, c’est votre public réel : celui qui achète en prévente, celui qui amène du monde et celui qui porte les journées creuses. Et la plupart des organisateurs ne savent pas combien ils sont.

Ce qui se perd à chaque saison qui passe

Les données de vos festivaliers ne s’abîment pas d’un coup. Elles se dégradent lentement, sur trois fronts à la fois.

Elles perdent leur contexte. Un e-mail isolé ne vaut presque rien. Le même e-mail associé à « a acheté en prévente les trois dernières éditions, toujours un pass complet, vient de l’extérieur de la ville » vaut énormément. Quand vous exportez vers un Excel, vous jetez le contexte et ne gardez que l’e-mail.

Elles vieillissent. Chaque mois qui passe, un pourcentage de ces adresses cesse d’exister, change de travail ou abandonne ce compte. Une liste exportée il y a deux ans a une part importante de contacts morts qui, en plus, vous pénalisent quand vous envoyez.

Elles se fragmentent. La même personne apparaît trois fois avec trois e-mails différents, ou une fois par édition, et pour votre outil ce sont trois personnes différentes. Vous finissez par payer pour envoyer trois fois à quelqu’un qui, en plus, reçoit le même message en double.

Au bout de ce processus, vous avez un gros fichier qui rassure et qui ne sert à prendre aucune décision.

Pourquoi l’export manuel n’est pas une solution

Le réflexe naturel est de se dire « j’exporte de la billetterie chaque saison et je l’importe ». C’est ce que fait presque tout le monde, et ça pose trois problèmes de fond.

Le premier, c’est que ça fige les données. Le fichier reflète la réalité du jour où vous l’avez exporté. Tout ce qui se passe après — un achat, un remboursement, une désinscription — n’apparaît qu’au prochain export manuel, qui en pratique se fait tous les nombreux mois, ou jamais.

Le deuxième, c’est que ça dépend du fait que quelqu’un y pense. Et en pleine saison, personne n’y pense, parce qu’il y a des choses plus urgentes.

Le troisième, le plus coûteux : vous n’exportez que ce qui tient dans un CSV. L’historique d’achat complet, le comportement entre les éditions, quel type de billet chacun choisit, s’il achète tôt ou au dernier moment. Tout ça est dans votre billetterie et n’arrive jamais de l’autre côté.

Ce qui change quand les données entrent toutes seules

Connecter la source de données plutôt que de l’exporter n’est pas une amélioration technique. Ça change qualitativement ce que vous pouvez vous demander.

Avec une liste d’e-mails, vous pouvez envoyer le même message à tout le monde. Avec un historique d’achat vivant, vous pouvez faire ce qui fait vraiment bouger l’aiguille : prévenir en premier ceux qui reviennent, traiter différemment celui qui est venu une fois et n’est pas revenu, détecter ceux qui achètent en prévente et leur donner un accès anticipé, ou tout simplement savoir combien de nouveau public vous avez capté cette saison face à combien sont revenus.

Ce dernier chiffre, la proportion entre nouveau public et public qui revient, est probablement l’indicateur de santé le plus honnête qu’un organisateur puisse avoir. Et il ne peut se calculer que si les données de toutes vos éditions vivent au même endroit et à jour.

Le moment pour le faire, c’est maintenant

C’est un travail de basse saison. En avril, personne ne va se mettre à ranger des données, et en pleine campagne de vente, encore moins.

Maintenant, en revanche, vous avez les chiffres de la saison sur la table, la tête froide et le temps de vous poser des questions que vous ne pouvez pas vous permettre en pleine année. C’est le moment exact où mettre de l’ordre coûte peu et détermine comment vous allez travailler les douze prochains mois.

Des outils comme Nevent se connectent à la billetterie pour que les données entrent et restent à jour sans que personne n’ait à exporter quoi que ce soit. Mais avant ça, l’exercice que je recommande vraiment cette semaine est plus inconfortable et ne coûte pas d’argent : faites la liste de tous les endroits où se trouvent, là maintenant, des données sur vos festivaliers. Il y en a en général plus que ce dont on se souvient, et les voir réunis suffit souvent à comprendre le problème.

Questions fréquentes

Un export de la billetterie chaque saison ne suffit-il pas ?

L'export fige les données au jour où vous le faites, dépend du fait que quelqu'un y pense, et n'emporte que ce qui tient dans un CSV. L'historique d'achat complet, qui est la partie précieuse, reste dehors.

Quel est l'indicateur le plus utile d'une base de données saine ?

La proportion entre nouveau public et public qui revient. Elle ne peut se calculer que si les données de toutes vos éditions vivent au même endroit et à jour, et c'est le reflet le plus honnête de la santé d'un organisateur.