Une des problématiques des outils d’IA génératives : ChatGPT, Claude, Deepseek… réside dans la confidentialité des données transmises. Il est possible d’indiquer de ne pas les réutiliser. Cependant, il vaut mieux être prudent avec une base et ne pas laisser dans la nature ses adresses emails.
Pourtant, les IA génératives offrent bien des opportunités pour affiner la segmentation de la base de données ou tout simplement vérifier la pertinence de la segmentation mise en place.
Je vous propose de passer en revue 8 idées sur ces 2 pôles.
I La qualité des champs de personnalisation
Le message est personnalisé et il est possible de rencontrer de potentielles erreurs dans les champs de personnalisation. La concordance entre la civilité et le prénom est un problème. La segmentation concerne le genre.
Monsieur Cendrine Martin n’a aucune chance d’exister. Vous disposez d’un message à destination des femmes et un autre pour les hommes.
La vérification est toute simple, vous numérotez les contacts à vérifier. Vous intégrez le fichier comprenant la civilité et le prénom, le prompt doit bien préciser que toute la base est à vérifier et non un échantillon. Vous récupérez les couples à problème, il ne vous reste plus qu’à les traiter.
Il est également possible d’identifier les champs vides avec les numéros associés.
Sur les champs vides, des tests par rapport au prestataire d’envoi sont à réaliser. Certains d’entre eux laissent le champ vide, pour d’autres la variable de personnalisation. Dans ce dernier cas, il est essentiel d’avoir tous les champs remplis.
II La segmentation géographique
Il est possible de rentrer la liste des pays de vos contacts. Il suffit ensuite de demander à l’IA générative de segmenter en fonction d’un fuseau ou d’une langue identique.
Par exemple, un email à destination du Canada francophone n’est pas à envoyer à la même heure qu’un message pour la France. Par contre, tous les 2 sont bien en langue française.
Sur le continent américain, il est possible d’indiquer les villes des contacts et d’effectuer une segmentation selon le fuseau horaire.
En France, la segmentation géographique peut se faire entre l’est et l’ouest ou tout simplement entre le nord et le sud.
Par exemple, l’est de la France commence ses journées de travail plus tôt, l’ouest finit plus tard.
En segmentant sur ce critère, les taux d’ouverture et de clic sont en général en progression.
III L’équipement de lecture
Les abonnements de base chez les prestataires d’envoi n’indiquent pas toujours l’équipement de lecture. Une solution est de passer par des solutions payantes comme litmus ou emailonacid pour les connaître. Une fois l’équipement de lecture connu, les IA génératives sont d’excellentes aides pour travailler au niveau de la conception des messages. Exemple d’une segmentation : pc ou mobile.
La composition est réalisée pour un environnement pc, elle est revue pour un environnement mobile à partir d’une IA générative.
Il est aussi possible de créer un segment Office pour réaliser une composition dédié à cet environnement très spécifique qui supporte essentiellement un html de type word.
Pour aller plus loin : Pourquoi mon message s’affiche-t-il mal sur Outlook ?
IV L’étude des différents canaux de collecte
Une autre piste concerne la segmentation selon les différents canaux de collecte. Les canaux sont analysés, les segments sont constitués. L’IA est en mesure d’analyser s’il existe des différences de volume de ventes entre les différents canaux, d’étudier les messages les plus performants.
2 actions :
- investir sur les canaux qui fonctionnent le mieux ;
- écrire des messages selon les recommandations formulées au niveau de l’IA d’après ce qui fonctionne.
V Les critères des clients
La première action consiste à trouver les 20 % des clients qui représentent 80 % du CA.
Il suffit ensuite d’indiquer à l’IA générative, les sites Internet de ces sociétés ou les sirets… et de lui demander de constituer la liste de 10 valeurs communes à toutes ces sociétés.
Il est ensuite possible de chercher à partir de ces valeurs communes, de nouveaux contacts. Cette fonctionnalité surnommée dans l’univers de la prospection lookalike permet d’affiner ses cibles.
VI La segmentation B2B et B2C
La communication est différente entre une entreprise qui s’adresse à des professionnels et celle qui cible le grand public.
L’IA est bien utile lorsque l’information manque dans la base. À partir des urls de sites, l’IA générative est en mesure d’apporter l’information manquante.
VII La segmentation par poste
Des postes parfois similaires ont des noms différents selon l’entreprise. À ce jeu, l’IA est excellente, à partir de la liste des postes, elle est en mesure de vous indiquer les postes similaires et d’effectuer une segmentation sur ce champ. La segmentation par poste autrefois très fastidieuse se simplifie à l’extrême.
VIII L’analyse de la rédaction des campagnes
Le dernier point concerne l’analyse du contenu des campagnes. Le succès d’une campagne concerne bien sûr la base, la fréquence… sur une même cible, il est intéressant de voir les éléments qui fonctionnent et ceux qui sont plutôt un échec. Là encore, l’IA générative est en mesure d’effectuer ces analyses. Elle peut aussi indiquer des thèmes connexes en forte corrélation avec les gagnants.
À partir de l’analyse des fonctions et des messages, elle est en mesure de proposer de nouvelles segmentations et de nouveaux messages.
Conclusion sur la segmentation et l’IA
La segmentation est un excellent levier pour gagner en pertinence sur ses campagnes. L’IA générative vient alors en soutien pour vérifier des données, trouver des idées de segments, améliorer ses compositions, travailler sur des compositions différentes entre le type d’équipement. Un des dangers de la segmentation réside dans son manque de pertinence, il est important de ne pas avoir un segment de quelques dizaines de contacts qui ne serait pas exploitable au niveau des statistiques.
L’IA générative est aussi en mesure de trouver comme pour les postes, des synonymes : des postes similaires mais sous des appellations différentes. Enfin, dans le cadre de la prospection, elle est en mesure de découvrir une liste de critères pour trouver des entreprises équivalentes.
Il ne vous reste plus qu’à tester. L’imagination est la seule limite…
Pour aller plus loin : Quels sont les avantages de segmenter sa base de données ?
Bonjour,
Merci pour cet article. Les huit pistes proposées m’offrent de belles perspectives concrètes . L’idée d’utiliser l’IA pour vérifier la qualité des champs de personnalisation et pour segmenter en fonction des fuseaux horaires ou des langues est très pertinente. Je pense adresser des messages plus ciblés pour renforcer l’engagement de mes destinataires. Cet article constitue une vraie ressource précieuse. Merci encore
Article très intéressant ! L’IA offre vraiment des opportunités incroyables pour affiner la segmentation et optimiser les campagnes marketing. J’aime particulièrement l’idée d’utiliser l’IA pour identifier des critères communs aux clients les plus rentables et ainsi affiner la prospection en mode lookalike. La segmentation par poste est aussi une super piste pour le B2B. Merci pour ces insights concrets et actionnables !
🤖 Passionnant ! L’IA et la segmentation peuvent être de super outils pour affiner son message et toucher les bonnes personnes… à condition de bien les utiliser. J’apprécie l’approche que tu proposes, qui allie stratégie et perspicacité. Parce que finalement, derrière chaque donnée, il y a des choix à faire pour rester efficace sans se perdre dans la complexité. Merci beaucoup pour ces pistes concrètes ! 👏
Ce billet explore des pistes inédites et des idées avant-gardistes pour optimiser nos campagnes avec l’intelligence artificielle. Il est possible de repousser les limites de la segmentation traditionnelle. Merci pour cet article qui nous incite à réinventer nos approches et à explorer des horizons encore inexplorés.
Super intéressant de voir comment l’IA peut affiner la segmentation et optimiser les campagnes marketing ! Je vais tester ces approches pour booster l’efficacité de mes messages. Merci pour ces pistes concrètes !