En bref
Les taux de réponse LinkedIn qui circulent vont du simple au décuple. Ce n'est pas que certains prospectent dix fois mieux que d'autres : ils ne comptent pas la même chose. Avant de vous demander si votre taux est bon, il faut décider comment vous le calculez. Ensuite seulement, le chiffre devient un outil de pilotage.
Cet article ne donne volontairement aucun chiffre de référence. Nous n'en connaissons pas d'assez solide pour l'affirmer, et en recopier un lui prêterait une fiabilité qu'il n'a pas.
Pourquoi les chiffres publiés ne se comparent pas
Le dénominateur change. Réponses rapportées aux messages envoyés, aux connexions acceptées ou aux personnes contactées : le même nombre de réponses donne trois taux très différents.
La définition de la réponse change. Un refus poli compte-t-il ? Une réponse automatique d'absence ? Selon le choix, le résultat peut doubler.
La population change. Un taux mesuré auprès de directeurs achats de grands groupes n'a rien à voir avec un taux mesuré auprès de gérants d'entreprises de dix salariés. Les comparer, c'est comparer deux marchés.
Trois règles à écrire une fois pour toutes
| Décision | La règle qui tient | |---|---| | Dénominateur | Personnes contactées, jamais messages envoyés | | Réponse | Toute réponse humaine, refus compris | | Date d'arrêt | Dernier envoi + 21 jours |
La première règle est celle qui piège le plus. Si vous divisez par le nombre de messages, chaque relance ajoutée fait baisser le taux. Une séquence complète paraît alors moins performante alors qu'elle produit plus de réponses. Vous lisez l'inverse de la réalité.
Dans une PME où deux ou trois personnes prospectent, ces règles doivent être communes. Sinon, la réunion commerciale du lundi compare des méthodes de calcul, pas des résultats.
La cohorte fermée
Un taux calculé au fil de l'eau est toujours faux : à tout instant, une partie des messages est trop récente pour avoir reçu sa réponse.
La cohorte fermée règle le problème. Vous figez une période d'envoi, vous attendez que la séquence complète se termine, à J+21, puis vous comptez. Une seule fois. La période suivante forme une nouvelle cohorte.
Notez aussi à quel message chaque réponse est arrivée : premier message, relance à J+3, à J+7 ou à J+14. Prenons un exemple de calcul, sur une cohorte fictive de 80 personnes contactées :
| Message | Réponses reçues | Part des réponses | |---|---|---| | J+0 | 6 | 50 % | | J+3 | 2 | 17 % | | J+7 | 3 | 25 % | | J+14 | 1 | 8 % | | Total | 12 sur 80 personnes | Taux : 15 % |
Dans cet exemple, la moitié des réponses arrive après le premier message. Arrêter la séquence à J+0 aurait donné un taux de 7,5 %, et conduit à réécrire un message qui fonctionnait. Si, au contraire, presque tout arrive au premier message, vos relances méritent d'être revues.
Ce qui fait bouger le taux, par ordre d'effet
1. L'adéquation de la cible. De très loin le premier facteur. Un excellent message envoyé à la mauvaise personne ne rattrape rien ; un message ordinaire adressé à quelqu'un que le sujet concerne vraiment obtient une réponse. Si votre taux stagne, regardez la liste avant le texte, à l'aide d' un ICP écrit en une phrase.
2. La première ligne. Elle décide si le reste sera lu. Une observation précise sur la personne fait mieux qu'une présentation de votre entreprise.
3. La taille de la demande. « Vingt minutes cette semaine ? » et « Est-ce un sujet chez vous en ce moment ? » n'engagent pas au même niveau. Plus la demande est lourde, moins on y répond.
4. La longueur. Sur un téléphone, un message LinkedIn est coupé après quelques lignes. Ce qui dépasse n'est souvent jamais lu.
5. Le moment d'envoi. Il joue, mais à la marge. Optimiser l'heure d'envoi d'un message mal ciblé ne change pas grand-chose.
Entre deux cohortes, ne modifiez qu'un seul de ces facteurs. Deux changements simultanés donnent un résultat que personne ne sait interpréter.
Combien de contacts avant de conclure
Prenons un exemple de calcul. Vous testez deux premiers messages, chacun envoyé à 30 personnes. Le premier obtient 3 réponses (10 %), le second 5 (environ 17 %). L'écart semble net. Il tient pourtant à deux personnes, et deux personnes de plus ou de moins peuvent répondre pour des raisons qui n'ont rien à voir avec le texte : un congé, une réorganisation, une journée chargée.
Une trentaine de personnes par version est donc un plancher, pas un seuil de confiance. Plus les taux sont faibles, plus il en faut. En dessous, la bonne lecture est « pas encore de résultat », pas « résultat à confirmer ».
Le chiffre qui compte vraiment
Le taux de réponse est un indicateur intermédiaire. On peut le faire monter en posant des questions auxquelles tout le monde répond « oui, intéressant », et remplir son agenda de rendez-vous qui ne débouchent sur rien, comme le décrit l'article sur les rendez-vous LinkedIn vides.
Suivez donc deux chiffres côte à côte : le taux de réponse, qui dit si le message est lu, et le taux de rendez-vous qualifiés, qui dit s'il attire les bonnes personnes. Ils trouvent leur place dans le tableau de bord du vendredi, avec trois autres chiffres relevés en un quart d'heure.
Dans la méthode de Trouve Tes Clients, cette mesure constitue l'étape Piloter : sans elle, les quatre étapes précédentes ne s'améliorent pas d'un mois sur l'autre.