Depuis plusieurs années, les annonceurs redoublent d’efforts pour suivre le cycle de vie client avec des parcours de bienvenue, des relances de paniers abandonnés et des triggers ultra personnalisés sur des populations de plus en plus fines, mais le moment venu de l’envoi, beaucoup d’entre eux gardent le réflexe d’envoyer cette communication à toute leur base (Full Base), malgré toutes les recommandations de ciblage e-mailing qu’ils entendent chaque année dans les salons professionnels.
Ce réflexe reste tenace pour une raison très simple, que vous avez comme nous déjà entendue au moins une fois:
“A moins de 2€ du 1.000, même si j’envoie à 20.000 contacts qui ne consultent plus mes emails ou ne m’achète plus rien depuis 3 ans, je ne perds qu’à peine 40€. Je n’ai pas envie de me priver de visites potentielles pour une si petit montant.”
Là où les choses deviennent plus compliquées, c’est lorsqu’on vient à parler dans le même temps des taux d’ouverture qui diminuent de façon linéaire, envoi après envoi, et que la direction du marketing client s’en inquiète de plus en plus.
Je me suis trouvé à plusieurs reprises dans cette situation, et voici l’initiative qui m’a permis de mettre à mal ce réflexe d’envoi Full Base, encore trop répandu.
Un de nos client possédait un site offrant un service de retrait de bons de réduction à ses abonnés chaque mois. Notre client était fier de détenir une base d’1 million d’abonnés opt in, auxquels il envoyait chaque mois 4 newsletters systématiquement en Full Base, et se plaignait d’avoir un taux d’ouverture d’à peine 10% qui ne cessait de diminuer.
Je lui ai alors lancé le challenge suivant pour retrouver un taux d’ouverture performant, tout en conservant ses performances sur les bons de réduction:
“Pour les 4 emails du mois prochain, écartons les clients les inactifs depuis 18 mois (pas de visite, d’ouverture d’email ou d’impression de bon de réduction depuis 18 mois ou plus) et à la fin du mois, comptabilisons les volumes de bons de réduction imprimés attribués à ces campagnes d’emailing. Nous pourrons alors comparer les volumes et les taux observés à ceux d’une période semblable.
Si le ciblage écartant ces clients inactifs depuis 18 mois est concluant, nous l’appliquerons pour les campagnes des mois à venir.”
Les clients inactifs depuis 18 mois représentaient plus de la moitié des clients opt in et ont donc été écartés des campagnes pour le mois du challenge.
De façon assez mécanique, les taux d’ouverture sont passés de 10% à 20%, mais surtout le volume de bons de réductions imprimés est resté sensiblement le même que lors des envois Full Base traditionnels.
Voici en 1 page, dans le cadre de notre challenge, un exemple des résultats que nous avons diffusé pour prouver que le réflexe Full Base pouvait disparaître sans répercussions transactionnelles:
Si en divisant les envois par 2, on observe sensiblement le même nombre de conversions (volume de bons imprimés), beaucoup d’indicateurs seront mécaniquement divisés ou multipliés par 2 en notre faveur. Dans notre exemple, en perpétuant le modèle illustré, chaque année près de 50K€ de frais d’envoi peuvent être récupérés.
Cette démonstration peut être également illustrée avec des commandes, un CA ou d’autres objectifs. Pour un site e-commerce, l’optimisation mécanique du ROI qui découle de ce protocole sera un argument de poids supplémentaire pour mettre à mal ce réflexe encore trop répandu.
Au delà des gains financiers importants, écarter les inactifs profonds de vos ciblages permet d’améliorer la réputation de votre sender auprès des FAI et webmails. En effet, plus vos taux de déliverabilité, d’ouverture et de clics sont bons sur un FAI ou un webmail donné, plus ces derniers laisseront passer facilement vos communications dans les boîtes de réception de leurs utilisateurs, ce qui constituera un avantage conséquent sur vos concurrents, encore nombreux à avoir garder le réflexe d’envois Full Base réguliers.
François, consultant CRM, Data, Digital
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