Email : l’IA au service de l’optimisation de la délivrabilité

Les équipes marketing ont tout intérêt à adopter le cadre AMP, pour analyser, modéliser et prédire, en vue d'assurer la délivrabilité des messages via l'intelligence artificielle.

D’après les données auto-déclarées, les taux de délivrabilité des emails sont en baisse depuis trois ans et auraient chuté à 87% au second semestre 2018. Les consommateurs et fournisseurs de messagerie d’entreprise luttent contre les emails illégitimes qui inondent continuellement leurs serveurs, en utilisant leurs propres méthodes respectives pour identifier et bloquer les flux d’emails malveillants afin de protéger les utilisateurs des messages indésirables.

Toutefois, les filtres et algorithmes que proposent les fournisseurs de messagerie pour préserver les destinataires se traduisent souvent par des faux-positifs. Les messages légitimes sont alors bloqués, filtrés dans le dossier des spams ou en quarantaine, si bien qu’ils deviennent inaccessibles aux destinataires les attendant. Ce phénomène est inquiétant pour les équipes marketing qui ne peuvent se permettre de laisser 13% de leur base de données dans l’ignorance d’actualités, d’offres et d’autres messages promotionnels. Cela souligne l’importance de traiter la question du placement des emails en boîtes de réception. L’envoi d’emails pertinents et engageants est un aspect critique d’optimisation de la délivrabilité.

97% des équipes marketing issues de différents verticaux pensent que l’IA peut réellement améliorer l’expérience client. Cette technologie peut maximiser le taux de délivrabilité en se basant sur des horaires d’envoi personnalisés, l’engagement, la fréquence optimale d’envoi ou les meilleures lignes d’objets pour inciter à ouvrir l’email et améliorer ainsi l’engagement qui impacte directement la délivrabilité.

Les solutions d’IA peuvent également aider à marquer les contenus. Par exemple, lorsqu’une image est chargée dans un système marketing, l’IA peut créer automatiquement des méta-tags incluant des descripteurs. Ainsi l’équipe marketing gagne du temps et peut se consacrer à des tâches plus stratégiques. L’IA peut aussi aider à l’assemblage du message en faisant correspondre un contenu personnalisé à son abonné.

Le budget pour financer les initiatives autour de l’IA et de la délivrabilité peut être trouvé dans les budgets alloués à la personnalisation et à l’hygiène des bases de données emails car ces aspects sont désormais corrélés. Plus l’email est précis et pertinent, plus il y a de chances qu’il soit remis en boîte de réception. Plus un email est personnalisé, plus l’engagement est fort. Si l’on couple une plus grande précision des messages avec un engagement optimisé par la personnalisation et l’IA, l’expérience clients et le ROI sont alors maximisés.

L’utilisation concrète de l’IA pour optimiser la délivrabilité

Le Relevancy Group a développé un cadre d’application de la technologie IA au service de l’email marketing : A.M.P. (Analyser, Modéliser, Prédire). Ce cadre sert différentes disciplines marketing : personnalisation, résolution d’identité et gestion des contenus.

Les équipes marketing ont tout intérêt à adopter le cadre A.M.P. (Analyser, Modéliser, Prédire) pour que la mise en œuvre de leurs initiatives IA soutenant la délivrabilité se déroule facilement et optimise leur placement en boîte de réception.

• Analyser – L’IA est bien positionnée pour analyser les volumes de données associées à une campagne typique d’emails marketing. Chaque fois que des messages sont transmis, des dizaines de points de données email sont générés. Environ 36 millions d’emails marketing sont envoyés chaque mois, générant près d’un milliard de points de données. De plus, de nombreux messages génèrent des rebonds et/ou codes de rebond qui détaillent la disposition du message et qu’il faut traiter en temps réel. Pour passer à une approche de la délivrabilité centrée sur l’engagement, l’IA peut analyser ces volumes de données et les organiser en prévision des modèles conçus par le machine learning. Ici l’IA couvre la théorie et le développement de systèmes pouvant exécuter des tâches ayant jusque-là nécessité de l’intelligence humaine.
• Modéliser – L’utilisation d’algorithmes de machine learning pour mettre l’IA au service de la délivrabilité permet aux données d’être classées puis segmentées. Cette tâche désormais informatisée aurait normalement nécessité des centaines d’heures hommes. Le machine learning permet l’auto-enseignement du traitement des nouvelles données, des applications IA et de créer des modèles spécifiques pour optimiser la délivrabilité. La plupart des équipes marketing ne possède pas de solutions internes intégrant l’IA. Ceci est une utilisation ultra spécialisée de l’IA qui nécessite de faire appel à un fournisseur bien établi avec de nombreux cas clients réussis à son actif.
• Prédire – Le fait d’utiliser l’IA pour la délivrabilité confère aux équipes marketing la possibilité de transformer l’analyse et la modélisation en une prédiction signifiante et automatique. Le modèle teste ici différents modèles d’engagement utilisés par les FAI et analyse les rebonds pour prédire quels types de messages ont le plus de propension à obtenir un engagement élevé. La technologie peut aussi analyser une liste de diffusion et sa délivrabilité, en recherchant en priorité les abonnés avec le plus fort engagement, ce qui garantit un meilleur placement en boîte de réception ; les meilleurs abonnés étant servis en priorité. Les données de performance qui en résultent répètent et alimentent l’analyse, créant ainsi un modèle et améliorant dès lors les prédictions de façon continue. Cette capacité de prédiction et d’intégration du flux de délivrabilité n’est pas simple et ne peut pas être répliquée par des humains ou des fournisseurs non étroitement intégrés avec des fournisseurs de messagerie.

Dans l’actuel paysage de la délivrabilité des emails, les équipes marketing doivent adopter l’IA pour valoriser l’engagement, améliorer le placement en boîte de réception, créer des expériences client positives et atteindre leurs objectifs stratégiques. Les marques doivent solliciter de préférence un outil de délivrabilité intelligent, éprouvé et évolutif capable de traiter les données en temps réel et à grande échelle. Les expéditeurs d’emails qui négligent les tactiques d’amélioration de la pertinence et l’IA continueront d’être filtrés comme indésirables, avec une piètre expérience utilisateur et à la clé des problèmes continus de placement en boîte de réception qui pénaliseront leur activité.