Il n’y a pas si longtemps, lorsque l’on parlait encore de marketing direct et que le mailing « papier » constituait la pierre angulaire de toute campagne, l’optimisation des campagnes était un processus coûteux et chronophage. A l’époque professionnel des études marketing, j’ai conçu et mis en œuvre d’innombrables dispositifs (focus groups, post-tests par téléphone, entretiens approfondis, BDD de performances, etc.) destinés à arbitrer entre différentes pistes créatives, à comprendre les comportements de lecture, les mécanismes de compréhension d’un message, à mesurer son impact sur les comportements, etc. A l’ère du tout digital, la question de l’optimisation des campagnes se pose avec la même acuité. Et bien que l’information nécessaire à de telles analyses soit à la fois systématiquement disponible, facilement accessible, et son coût presque négligeable au regard du ROI, force est de constater que beaucoup d’annonceurs les négligent encorene les mettent pas encore en œuvre.
Optimiser ses campagnes de marketing conversationnel, pour un annonceur, c’est grosso modo être capable de répondre aux deux questions suivantes :
Il dispose aujourd’hui quasi automatiquement et gratuitement de toutes les données nécessaires pour répondre à ces deux questions. Et qui plus est, ces données se fondent non plus sur un déclaratif parfois incertain, mais sur des comportements réels observables.
La pression commerciale exercée sur les clients est un facteur clé de l’optimisation des campagnes :
Pour évident que cela puisse paraître, la systématisation des relances de l’envoi est un premier levier d’optimisation des campagnes qui, malgré sa simplicité de mise en œuvre, n’est pas toujours mobilisé : l’envoi d’un email unique, sans suivi, semble encore répandu. Nous recommandons donc de systématiser les relances de ce premier envoi :
En évoquant le système de relance, nous avons vu la nécessité de disposer de solutions alternatives pour chacun des éléments de l’email : son objet, son message, son visuel, son bouton d’appel à l’action, etc. Le jour d’envoi, l’heure d’envoi sont également des variables susceptibles d’optimiser votre campagne.
La question du choix entre différentes options pour une variable de la campagne ne se pose pas qu’au niveau de la relance, mais plus globalement. Et entre les différentes alternatives envisageables, comment arbitrer ? Pour chacune d’elles, vous devez disposer d’éléments objectifs, rationnels et fiables de choix : c’est ce que propose l’A/B testing.
L’A/B testing est une méthode simple à appliquer, qui permettra, pour chacune des composantes de votre campagne, de déterminer les options les plus efficaces, en les comparant deux à deux (deux visuels, deux objets, deux types de promotion, etc.) au sein d’une même campagne, pour choisir la plus performante. La systémisation de ce type de test permet, au fil des campagnes, une évaluation de la performance de chacune des options possibles pour chacune des variables de l’email et in fine de ne retenir que les plus performantes.
En première approche, la fréquence de vos campagnes d’emailing doit être celle qui contribue au taux d’ouverture – voire d’achat – le plus élevé et au taux de désabonnement / classement en spam le plus bas. Là encore, seule une approche pas-à-pas, fondée sur l’analyse des résultats de chaque campagne selon ce critère, va déterminer la position du curseur entre la fréquence à ne pas dépasser et celle qui est insuffisante. Parallèlement, avant d’avoir déterminé le rythme d’envoi optimal, il est possible, lorsqu’un client exprime une velléité de se désabonner, de lui proposer de moduler la fréquence de sollicitation.
Nous avons vu comment l’observation de données comportementales disponibles (principalement ici le comportement de lecture) vous permettait d’améliorer chacune des composantes des campagnes, et de moduler la pression commerciale exercée sur vos clients. Mais tous vos clients n’ont pas le même comportement : la segmentation de votre base de clients selon leur comportement de lecture, mais aussi celui d’achat, leur profil sociodémographique ou toute autre variable pertinente, constitue elle aussi un moyen efficace d’optimisation des campagnes d’emailing qui deviendront de mieux en mieux adaptées à leur cible.
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Billet intéressant! Le process énoncé dans l'article me paraît évident, sauf l'A/B testing! Toutes des techniques économiques bonnes à savoir et à appliquer! Leur mise en place demande cependant une certaine organisation et du temps