L’IA révolutionne le marketing, mais son intégration dans l’emailing soulève des questions sur la personnalisation et l’authenticité.
Au niveau du contenu, un message se compose d’un fond et d’une forme. Sur la forme (orthographe, ponctuation), il n’y a pas de doute, l’IA est excellente. Sur le fond, elle constitue une aide et des vérifications sont à effectuer.
La rédaction et le design des messages sont les axes les plus plébiscités.
Pourtant, il en existe d’autres comme l’utilisation des statistiques pour améliorer le résultat de ses campagnes.
En règle générale, les résultats obtenus sont insuffisamment étudiés. C’est un axe important de progression.
Quelles sont les erreurs à éviter et les bonnes pratiques sur le sujet ?
L’objectif est de tirer le meilleur des outils d’IA tout en maintenant une communication sincère et engageante.
I. Les avantages de l’IA dans l’email marketing
3 d’entre eux se démarquent :
- la personnalisation,
- l’optimisation des performances,
- l’automatisation des tâches chronophages.
I.1 La personnalisation à grande échelle
L’IA analyse les actions réalisées.
Le contact a téléchargé un livre blanc, puis il a assité à un webinaire.
Toutes ces actions permettent de construire des séquences personnalisées et engendrent la création de segments précis.
Il est aussi possible de créer des contenus personnalisés en fonction des actions précédentes.
Exemple d’une newsletter en emailing, elle s’intéresse à 3 sujets :
- le design,
- la délivrabilité,
- la rédaction.
La partie délivrabilité ou design s’affiche selon les préférences des destinataires.
II.2 L’optimisation des performances
L’analyse prédictive identifie les heures et les jours en fonction de l’historique du contact.
La solution d’envoi Sarbacane va même plus loin, en proposant d’utiliser l’historique des ouvertures et des clics du contact dans sa globalité (tous les clients Sarbacane où l’adresse est présente), une approche à tester.
En effet, les habitudes ne sont pas les mêmes selon les secteurs et le type de messages.
Par exemple, l’information et le contenu commercial ne se consomment pas de la même façon.
L’analyse prédictive se rapproche des envois de type cold email (envoi 1 par 1), elle peut donc être plus facilement considérée comme du spam.
Enfin, l’IA est utile pour réaliser des tests A/B.
Trouver 2 échantillons aléatoires, donner des idées de tests, d’objets, de visuels ou des CTA… de nombreuses options existent.
Pour approfondir : Augmenter le taux d’ouverture avec l’IA et le prédictif
II.3 L’automatisation des tâches chronophages
Des relances basées sur des actions, par exemple, la personne n’a pas ouvert le message, au bout de 3 jours, une relance est envoyée.
Acumbamail permet de programmer en avance le renvoi, le nouvel objet est à indiquer lors de la première campagne.
Il n’est donc pas nécessaire de remettre la campagne en place.
La plupart des plateformes sont en mesure de générer à partir d’IA, l’objet et le préheader.
Attention, il faut les retravailler.
Pour approfondir : 16 exemples et 2 astuces pour rédiger un preheader
II. Les risques de l’automatisation excessive
Il existe aussi des risques lorsque l’automatisation est mal accomplie.
II.1 La perte de la touche humaine
Le message paraît froid, administratif, impersonnel.
Le destinataire est un numéro.
Le côté émotionnel est certes plus restreint dans l’univers du B2B, mais il existe.
Les relations s’effectuent entre des humains et non entre des machines.
II.2 L’uniformité des messages lorsque l’IA n’est pas bien paramétrée
Des séquences sont imbriquées entre elles, le répondant a effectué l’action, il n’a pas été retiré de la première séquence.
Une partie des messages reçus sont obsolètes.
Par exemple, un destinataire s’inscrit à un webinaire et pourtant il continue à recevoir les messages d’inscription. Ils sont couplés avec le rappel de l’inscription.
Autre exemple, l’offre est jusqu’au jj/mm.
La séquence a été mal calculée lorsque le dernier message est envoyé, l’offre a expiré.
II.3 Les messages déconnectés des besoins réels du public
L’IA a utilisé des données anciennes qui ne sont plus pertinentes.
Il y a 6 mois, la personne cherchait bien une solution logicielle de signature électronique.
Elle est devenue cliente et pourtant elle continue à recevoir les offres des prospects.
En B2C, l’exemple du carrelage, il y a un besoin à l’instant T. Lorsque celui est satisfait, les messages sur le sujet n’ont plus d’intérêt.
Autre exemple, les filtres appuient parfois sur les liens pour vérifier qu’ils soient sains (absence de phishing).
Les messages envoyés sont alors déconnectés des besoins réels. Le destinataire reçoit des messages qui n’ont aucun sens pour lui.
D’où l’intérêt d’analyser aussi par soi-même les statistiques pour identifier les ouvertures et les clics suspects.
II.4 Les hallucinations et les erreurs de contenu
L’IA quand elle ne sait pas, à tendance à inventer.
Par exemple, elle indique des statistiques sans mentionner la source. Lorsque vous lui demandez de la préciser, elle finit par répondre que ces nombres ont été inventés.
Autre cas dévastateur, il n’y a eu pas de vérification depuis que l’automatisation a été posée.
La promotion continue d’être envoyée, pourtant le produit n’est plus à ce prix depuis plusieurs semaines.
Les erreurs de date sont aussi fréquentes.
L’IA invite des faits, vous lui demandez d’écrire une histoire sur un cas réel, elle vous donne un cas fictif.
II.5 La génération de contenus factuellement incorrects
L’IA n’a pas compris une donnée technique qu’elle a réinterprétée.
Il est possible de payer en plusieurs fois, mais le TEG (taux effectif global) n’a pas été mentionné.
Ces fautes engagent juridiquement l’entreprise.
II.6 Le problème de cohérence dans le ton et le style
Toute entreprise possède un ton. La cible concerne des auto entrepreneurs, le ton est différent de celui employé vis-à-vis d’une cible comportant les présidents de sociétés de plusieurs centaines ou milliers de collaborateurs.
Un ton professionnel est aux antipodes d’un ton convivial.
Conclusion sur l’automatisation excessive
Tous ces éléments donnent une perception négative des messages. Le destinataire se dit : l’entreprise ne comprend pas mes attentes.
Un message trop personnalisé est aussi une source d’ennui.
Identifier pour un prospect toutes les actions effectuées à partir du site n’est pas une bonne idée, trop de personnalisation est assimilée à de l’espionnage.
Les destinataires ont alors tendance à ne plus lire les messages ou à se désinscrire. Certains iront jusqu’à déclarer le message en spam.
III. Les meilleures pratiques pour intégrer l’IA sans sacrifier l’authenticité
Il existe quelques règles à respecter. L’IA est un excellent stagiaire, il fournit des idées.
Néanmoins relire, compléter et vérifier sont des tâches nécessaires.
III.1 Garder le contrôle humain
La relecture et la validation restent de mise.
L’IA ne connaît pas encore toutes les subtilités humaines.
Par exemple, un message promotionnel pourrait être perçu comme trop insistant ou mal formulé.
L’humain intervient pour corriger le ton.
III.2 Expérimenter une source d’idées
L’IA est à utiliser pour brainstormer des concepts, des titres, des slogans ou des structures de contenu.
Les éléments créatifs, le ton et la personnalisation proviennent de l’humain pour que le message reste authentique.
Réécrivez le texte pour garantir qu’il soit bien aligné avec le ton de l’entreprise.
III.3 Éviter une personnalisation à outrance
La personnalisation va au-delà du simple ajout du prénom dans le message.
Ce dernier n’est d’ailleurs pas toujours adéquat. Certaines personnes n’aiment pas être appelées par leur prénom et préfèrent le madame/monsieur plus conventionnel.
La bonne compréhension de votre cible est la meilleure façon de personnaliser le message.
III.4 Exploiter les données pour comprendre les besoins et les attentes spécifiques
L’IA est capable d’analyser d’énormes volumes de données pour dégager des tendances et des comportements.
Cependant ces données doivent être interprétées avec soin pour ne pas sur-interpréter ou généraliser à l’excès.
Par exemple, vous envoyez une campagne de relance à un utilisateur.
Vous pouvez bien sûr utiliser les données comportementales pour lui proposer des offres selon les actions effectuées. Mais il est tout d’abord essentiel de comprendre ses attentes en termes de contenu et d’offres.
III.5 Mixer l’IA et humain
La meilleure approche consiste à utiliser l’IA pour générer des ébauches ou des idées.
Elles sont ensuite complétées avec du contenu créé par un rédacteur humain pour ajouter de la richesse et de la profondeur.
Vous pouvez, par exemple, raconter une anecdote, reprendre le témoignage d’un utilisateur.
Le contenu devient alors unique et propre à l’entreprise.
III.6 Etudier les messages
Il est possible d’analyser les données pour peaufiner les futurs envois.
Demander à l’IA d’étudier les messages qui ont fonctionné et les autres.
Est-il possible de trouver sur ces 2 segments des éléments communs à une majorité de campagnes pour chaque segment ?
Par exemple, sur les messages d’information, l’utilisation d’images donne des performances médiocres.
Lancer 2 campagnes la même semaine offre sur certaines cibles, une pression trop importante.
III.7 Maintenir le bon ton
La société possède un ton, il est essentiel de le maintenir sur l’ensemble des messages.
Elle est connue pour son ton humoristique, même un email automatisé doit le conserver, tout en restant pertinent et adapté à l’objectif du message.
IV. Exemples d’IA pertinente dans une stratégie d’emailing
Exemple 1 : L’emailing de bienvenue
Vous pouvez y combiner de l’IA et un peu de storytelling.
Par exemple, Di&mark (la société propriétaire du site Blue-Emailing) est entré sur le marché de l’email marketing à la demande d’un de ses clients. L’expertise initiale concerne les enquêtes en ligne.
Le message est bien unique à travers une histoire réelle.
Exemple 2 : les tests A/B en prospection
En B2B, un message dont le début comprend des images est à éviter.
En effet, dans les messageries Microsoft, les images sont désactivées par défaut.
Un message vide n’incite pas à la lecture.
Il existe une exception à cette règle, les bases de prospection de type artisans, commerçants…
L’utilisation d’adresses Gmail y est souvent importante, l’environnement Microsoft très restreint.
Avec l’IA, il est facilement possible de segmenter la base entre adresses privées/professionnelles et adresses professionnelles.
Puis d’effectuer des tests A/B sur chacun des 2 segments pour voir quel est le gagnant entre une composition avec des images et une composition sans image.
Conclusion sur l’apport de l’IA dans l’email marketing
L’IA est une alliée puissante si elle est utilisée comme un support et non un substitut.
L’humain reste à la manœuvre pour l’essentiel. Il est indispensable dans les approches créatives, pour inclure de l’humanité, pour vérifier et pour enrichir les messages.
Enfin, l’IA est un excellent allié pour améliorer les campagnes.
Avec l’aide de l’expert, elle décortique les statistiques pour segmenter, effectuer des tests A/B, augmenter la pertinence de la personnalisation.
Restez aux manettes et faites-vous seconder par une aide disponible 24 h / 24 h à un coût des plus attractifs. Au final, un mixte d’IA et d’humain est toujours la solution à privilégier.
Si vous le souhaitez, vous pouvez partager comment vous utilisez l’IA dans vos campagnes d’emailing.
Pour approfondir : Mesurer les performances de ces campagnes d’emailing
Super intéressant ! L’IA est clairement une alliée précieuse pour gagner du temps et personnaliser nos campagnes. Par contre, je suis d’accord, garder la touche humaine, c’est vraiment la clé pour que les messages restent authentiques et engageants. Merci pour ces conseils !
Ton article est une mine d’or pour quiconque souhaite optimiser sa stratégie emailing grâce à l’IA ! J’ai particulièrement aimé tes conseils pratiques et faciles à appliquer. C’est motivant de voir comment la technologie peut réellement améliorer nos campagnes tout en gardant une approche humaine. Merci pour ces précieux éclairages, c’est une vraie valeur ajoutée ! 📩✨
Ta mise en garde contre une automatisation excessive rappelle judicieusement l’importance de conserver une touche humaine dans nos communications. Merci pour ce partage enrichissant qui allie parfaitement technologie et authenticité !
Merci pour cet article clair et détaillé ! J’apprécie particulièrement l’accent mis sur l’équilibre entre IA et intervention humaine. La personnalisation et l’analyse prédictive sont de véritables atouts, mais vous avez raison de rappeler l’importance de garder une touche humaine pour préserver l’authenticité. Une belle réflexion sur l’avenir de l’email marketing !
Merci pour cet article ! J’utilise beaucoup ChatGPT pour mes sessions de brainstorming, mais je ne suis pas encore au niveau pour l’intégrer dans une stratégie d’emailing.
’est vraiment intéressant de voir comment l’IA peut révolutionner cette approche ! À explorer davantage… 🤖✨
Je suis tout à fait d’accord sur le risque des contenus IA trop standardisés. Ils deviennent si facilement identifiables qu’ils finissent par donner l’impression qu’on se moque de nous, à tous les niveaux . Utiliser l’IA, oui, mais en gardant un vrai souci de qualité et de respect pour les destinataires !
Merci pour ce rappel. Effectivement, l’IA est une grande aide mais il faut prendre le contenu avec des pincettes et se positionner en expert qui est capable de corriger la machine 🙂