Les dernières études sur les enjeux en 2017 pour les marketeurs mettent en avant l’utilisation de l’IA et les Big Data dans les toutes premières priorités. D’ores et déjà, on peut constater que dans le CRM et bien sûr l’emailing, les applications commencent à se diversifier voire à rencontrer un succès important.

Je vous propose de faire un point sur les tendances l’IA dans l’emailing en me basant sur une vision schématique d’une campagne d’emailing en 4 phases :

Ia chaine

 

Création de l’email

L’optimisation du contenu d’un email et de son objet fait l’objet de beaucoup d’innovations et de nouveaux prestataires sont disponibles pour améliorer la performance du texte. J’ai identifié ainsi plusieurs outils sur ce sujet  :

→ Phrasee.co

Start-up anglaise (qui a levé en juin 2016 1 M€) propose un outil d’optimisation du contenu de l’email mais surtout de l’objet de celui-ci. Phrasee utilise l’intelligence artificielle pour générer des accroches marketing et vendeuses, plus performantes qu’un être humain. L’accroche de son titre est claire :

Phrasee

En fait, l’outil propose 4 axes d’amélioration :

  • L’objet
  • L’appel au clic
  • Le contenu
  • Les objets des campagnes automatiques

Le principe de fonctionnement de l’outil est assez simple. Vous transmettez à Phrasee un corpus de phrases que vous utilisez ; les objets et contenus que vous avez déjà écrits avec les performances associées (taux d’ouverture, de clic, de transformation …). À partir de cette base, les algorithmes de Phrasee vont analyser le vocabulaire utilisé et y associer plusieurs dimensions.

Par exemple sur un objet de Nespresso : « Like intense coffees ? », Phrasee m’a donné le résultat suivant

Dimmension

Les 5 émotions sont définies de la façon suivante :

  • Urgency : Votre message a-t-il une date limite ? Est-ce que quelqu’un voudra agir maintenant ? Fera-t-il apparaître une « peur de manquer »» ?
  • Friendly : est-ce que vous parlez à une personne ? Le ton est-il plus formel ou informel ? Avez-vous donné une certaine «personnalité» dans votre langage marketing ?
  • Directness : LA raison de votre email est elle claire? Essaie-t-il de vendre quelque chose? Les utilisateurs sauront-ils à quoi s’attendre une fois l’ouverture effectuée ?
  • Offbeat : la langue est-elle «normale» ou est-elle hors de l’ordinaire? Y a-t-il un effet de surprise? Le message est-il créatif ou plutôt factuel ?
  • Curiosity : le contenu va-t-il attirer la curiosité de vos clients ? Est-ce un peu ambigu sans être trompeur ? Fera-t-il que les lecteurs voudront ce qui est à l’intérieur de l’email ?

Effectivement, « like intense coffees » déclenche la curiosité, avec une surprise et sur un ton amical…

Vous pourrez tester gratuitement un objet en anglais sur ce lien et voir le résultat immédiatement.

À partir de cette base de connaissances, l’outil va proposer d’autres accroches et phrases que vous pourrez tester. En rentrant les performances des tests, Phrasee va apprendre (machine learning) et optimiser ses suggestions en scorant la performance.

Exemple avec l’objet suivant « 3x points AND 50% off Virgin Trains Esat Coast Advance Tickets », Phrasee propose 8 autres objets, dont « build up your balance … » , avec une augmentation du taux d’ouverture et de clic de 27,1 et 52,7%. Il ne reste plus qu’à tester en saisissant les objets dans l’outil de gestion de campagnes. Phrasee est actuellement interfacé avec Exactarget et bientôt Emarsys.

Phrasseé

Les bases de données de Phrasee contiennent ainsi des millions de tests qui permettent d’enrichir les propositions des annonceurs en fonction de leurs domaines d’activité.

Cela fonctionne-t-il en français ? Eh bien oui, quelques marques de notre pays l’ont testé dont Photobox.

Le prix est fonction du nombre de langues gérés et des segments qui sont différenciés lors de l’envoi (homme, femme, ..).
Il faut compter au minimum 5 000 £ par mois (!)  avec des frais de mise en place de 2 000 £ par langue. Le setup va consister à fournir tous les objets réalisés depuis quelques mois ou années.

Lors de la démonstration, quelques résultats m’ont été présentés et notamment :

  • Ebay qui annonce avoir généré 2,5 Millions d’ouverture en plus par campagne (?)
  • Holiday Virgin avec un gain de 2,4 M£ grâce à  Phrasee

Est-ce vraiment innovant ?
Oui et non, car de nombreux travaux de chercheurs ont déjà été faits sur ce sujet du texte mining + analyse du ton d’une phrase et de ses émotions. Pour ceux que cela intéresse, vous pouvez tester Aminstitute.com qui détermine un score émotionnel de votre phrase sur 3 axes : empathique, intellectuel et émotionnel.

Enfin, le blog de Phrasee.co est à suivre avec quelques articles disruptifs qui bousculent des données communément admises.

Par exemple :

  • Oubliez les taux d’ouverture, de clic et de transformation, la métrique à mesurer est l’ARPES (average revenue per email sent),
  • La longueur de l’objet n’affecte pas la performance. Phrasee le prouve scientifiquement et démonte les études qui le souligne (elles ont un gros biais),
  • répéter le nom de votre marque dans l’objet est une bonne pratique (!). Phrasee le montre dans ce document (page 16).

Dans le même style d’outil, il y a aussi Persuado qui semble plutôt travailler sur le Display mais aborde aussi l’email.

Touchstone.io : un simulateur de tests sur les objets

Un outil pionnier, lancé en 2015, développé par AlchemyWorks, importante agence d’email marketing en UK.

L’outil permet de simuler les A/B tests sur des objets que vous concevez. La base d’objet de références était en 2015 de 250 000 campagnes pour 25 milliards d’emails.
Le concepteur de l’outil qui est un jeune Canadien français (!), brillant chercheur, m’a expliqué en 2 phrases le mode de fonctionnement :

« Le système prédictif est basé sur une combinaison de ‘machine learning’ et de stats classiques.  Il y a donc un algorithme assez classique qui calcule les prédictions et cet algorithme est constamment modifié par le programme de ‘machine learning’ pour optimiser la précision des résultats. »

Le schéma de principe est le suivant :

 

Schéma principe

 

Point intéressant, il est possible d’alimenter l’outil avec ses propres données et de faire tourner le moteur dessus. Une fois, saisis vos différents objets pour le test et la thématique associée, l’outil estime la performance (ouverture, clic …) et identifie le meilleur objet.

J’ai réalisé récemment un test en partant d’une référence qui était  » Like intense coffees? », j’ai décliné 5 propositions différentes pour un test qui sont les suivantes :

  • Free standard delivery with Limited Edition Cafezinho do Brasil
  • New flavours from Brasil await you
  • Don’t miss free standard delivery
  • Get new flavours from Brasil with free delivery
  • Like new intense flavours? Discover new Limited Edition with free delivery

Le service m’a donné les estimations suivantes avec 2 gagnants qui sont encadrés en rouge. Les pourcentages donnés d’ouverture de clic et de livraison indiquent de combien de % vous seriez meilleur par rapport à la moyenne des emails.

Par exemple : L’objet « New flavours from Brasil await you »  est 13% moins bon que la moyenne des ouvertures enregistrées pour ce type de message

Touchstone

Le coût est modeste avec une formule de 99$ par mois pour 10 objets comparés simultanément et il n’y a pas de limite au nombre de tests réalisables par mois. L’outil a été utilisé par plus de 2500 marques et son principal avantage est de gagner du temps lors des A/B test d’objet.

En novembre 2016, DelaQuist, le fondateur de l’outil a donné quelques analyses intéressantes sur l’utilisation de Touchstone et cela se trouve sur ce slideshare (à la fin).

En 2014, un bel article d’analyse de l’outil avait été rédigé dans ‘Smart-Insight’

Subjet line optimizer chez Adobe Campaign

Présenté l’année dernière au Summit de Londres et disponible sur la version Web d’Adobe (Adobe Campaign Standard), cet outil gratuit permet d’obtenir des suggestions d’améliorations d’un objet (langue anglaise uniquement pour l’instant). La base de connaissances est celle des objets envoyés par les clients d’Adobe et bien sûr celle de l’utilisateur.

Une fois l’objet saisi, des propositions « scorées » de mots proches sont présentées avec une évaluation de la performance finale de l’ouverture sur une jauge.

Exemple d’écran :

Adobe subject line optimizer

Un nuage de mots clefs présente les possibilités diverses d’optimisation et la jauge en vert évalue la performance de l’objet (ici 9,2%).

Autre démarches et outils

On peut citer aussi comme autres outils d’optimisation d’objets montrant des objets similaires avec les performances obtenues (pas d’IA en vue dans ces outils) :

 

Dans un prochain article, je développerai les apports de l’IA dans le ciblage.

Si vous souhaitez en savoir plus sur ces techniques, je vous recommande la formation de Jérôme Mollier : « Data science et mining: usages-emailing » du 8 mars prochain.

Pour en savoir plus, c’est ici.