Comment intégrer la délivrabilité au cœur de sa stratégie e-mail marketing ?

Les stratégies d’e-mail marketing ne cessent de s’améliorer sur les aspects de la connaissance client et de l’adaptation de l’offre de contenus et services. Cette démarche repose essentiellement sur la relation directe entre l’individu et l’annonceur.

Le succès d’une stratégie d’e-mail marketing est ainsi conditionné par la qualité de la délivrabilité.
Pour parvenir à des performances optimales, il est désormais indispensable d’intégrer les spécificités de l’environnement de l’e-mail marketing.
La délivrabilité désigne la capacité à faire parvenir un e-mail auprès de son destinataire. Elle est associée à une réputation définie pour chaque annonceur auprès des différents FAI (Fournisseur d’Accès Internet) & webmails. Ces derniers disposent de leurs propres méthodes pour évaluer la réputation d’un annonceur et se réfèrent à de nombreux indicateurs non communiqués. Le point commun de ces acteurs est qu’ils n’ont qu’un seul et unique but : limiter le placement en boite de réception aux messages souhaités et attendus par leurs membres. Pour les annonceurs, le placement en courriers indésirables engendre un manque à gagner considérable. Dans ce cadre, il est essentiel de veiller à maintenir une réputation optimale.
L’optimisation de la délivrabilité est devenue un facteur clé de succès pour les annonceurs face au durcissement des règles de filtrages des FAI & webmails. Ainsi, la réputation construite auprès de ces acteurs est devenue un actif sur lequel repose la capacité à maintenir une relation directe avec ses clients et prospects. Partagée entre opportunité et gestion du risque, la délivrabilité doit désormais être intégrée au cœur des stratégies d’e-mail marketing.

Appliquer un modèle de scoring pour optimiser ses performances et améliorer l’expérience utilisateur

Les FAI & webmails filtrent les communications en évaluant principalement l’engagement des destinataires et la qualité des adresses sollicitées. L’engagement des destinataires est analysé au travers des indicateurs positifs, tels que les ouvertures et les clics, ainsi que des indicateurs négatifs en comprenant les plaintes (clics sur « ceci est un spam »). La qualité des adresses sollicitées est, quant à elle, examinée en tenant compte des e-mails envoyés à des utilisateurs inexistants ou à des adresses pièges.            
La réputation d’un expéditeur est constituée par l’ensemble de ces indicateurs. Néanmoins, ces informations sont généralement sous-exploitées par les annonceurs. Cela engendre de nombreux cas de blocages et de filtrages en courriers indésirables. Désormais, il est devenu indispensable d’intégrer ces informations aux stratégies d’envoi et de segmentation.
L’attribution d’un score évaluant le niveau de risque de délivrabilité basé sur ces informations permettrait d’adapter et d’améliorer les performances obtenues sur le canal e-mail. Ce score pourrait être défini pour chaque internaute en fonction de ses actions et de l’ancienneté de ces dernières.
Ainsi, chaque comportement et retour de non aboutissement viendrait influer sur ce score avec une importance relative; les plaintes remontées via les boucles de rétroaction déprécieraient fortement ce score tandis que les clics et les ouvertures l’amélioreraient.        
Ce score appliqué à chaque adresse devrait également prendre en compte la date de chaque action.
En effet, la réputation évolue dans le temps et certaines actions perdent de leur valeur lorsque leur ancienneté est importante. Ainsi, une action d’ouverture ne serait que faiblement prise en compte au-delà de quelques mois. 
Dès lors, ce score apporterait une nouvelle dimension pour affiner la segmentation de ses listes d’adresses.
Cette approche permettrait de coupler les spécificités du marché – des FAI et webmails – avec la stratégie CRM en vue d’atteindre des performances maximales. L’expérience utilisateur serait également améliorée dans le cadre d’une adaptation de la pression marketing ou d’une segmentation affinée pour certaines communications. Ce modèle de scoring permettrait, entre autres, d’exclure les adresses représentant un risque important et d’élaborer un scenario de relance des inactifs. Sur l’aspect analytique, ce modèle apporterait une vue supplémentaire sur la qualité de chaque source de collecte d’adresses ou toute autre information rattachée à la connaissance client.
Enfin, pour les annonceurs les plus aguerris, l’enrichissement du modèle avec des analyses prédictives viendrait perfectionner ce score.
La tendance au renforcement des méthodes de filtrage et de pré-catégorisation des e-mails conduit à une forte dépendance des annonceurs aux FAI et webmails; il est de ce fait essentiel d’intégrer les spécificités de ces acteurs. Les modèles de scoring constituent une solution pertinente pour mieux aborder la problématique de délivrabilité et faire de sa réputation un avantage concurrentiel.

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