Comment bien utiliser les statistiques dans ses emails ?

Les statistiques lorsqu’elles sont accompagnées d’une source crédibilisant les propos.

Parfois, le destinataire effectue même un comparatif avec ses propres données et juge ainsi ses performances.
Par exemple, en email marketing, une des questions les plus répandues est la suivante :

À partir de quel seuil, le taux d’ouverture est-il bon ?

Autre cas, la restitution d’une enquête dans un email peut mener à une synthèse de 3 ou 4 nombres clés.

Face à ce contexte, il est intéressant de mettre en scène ces nombres pour une meilleure réception et mémorisation.

Attention, tout le monde ne réagit pas de la même façon vis-à-vis des statistiques. Tout dépend de la cible.
Elle est composée de chercheurs en sciences, d’ingénieurs, d’experts-comptables.. des personnes qui manipulent et aiment les chiffres, les statistiques sous un format brut reste une possibilité.
Dans les autres cas, il vaut mieux les transformer.

I Des statistiques en cohérence avec la cible

Toute cible possède des attentes, la connaissance des personae est une excellente source pour identifier leurs centres d’intérêts :

  • Quelles sont les données utiles pour la cible ? 
  • Comment peut-elle s’en servir ?

Par exemple, le taux moyen d’ouverture en email marketing du secteur X auquel appartient le contact est de 22,52 %.
Le contact a un taux de 18,54 %.

Le résultat est sans appel, la question suivante est évidente:
Comment augmenter le taux ?

Les statistiques suscitent un intérêt ou répondent à un besoin.

II La mise en place d’un contexte

Ajouter un contexte donne tout son sens aux données.

II.1 Exemple numéro 1 : un avant/après

Je vous propose de reprendre le cas précédent du taux d’ouverture de 18,54 %.

Le contact a décidé la mise en place de campagnes de réengagement, suite à l’envoi de ces messages, il nettoie sa liste.
La délivrabilité s’améliore et le taux d’ouverture passe de 18,54 % à 23,45 %.
Il dépasse la moyenne du secteur.
Il existe l’avant et l’après.
Une autre piste d’avant/après pour améliorer son taux d’ouverture, réside dans la personnalisation

II.2 Exemple numéro 2 : Évolution dans le temps

La société X lance une nouvelle plateforme en ligne pour suivre les mots clés du site Internet, une solution pour améliorer son référencement naturel.
La première année, les clients utilisent en moyenne la plateforme, 150 minutes chaque semaine.
Puis des formations en ligne viennent s’ajouter, une communauté d’entraide se crée.
La seconde année, le temps d’utilisation est désormais de 220 minutes.

III Le cas de l’histoire

Raconter une histoire avec des statistiques constitue un excellent moyen de mémorisation.

Au départ, il faut identifier un problème ou une question.
L’histoire montre des actions ou des efforts effectués pour résoudre le problème.
La conclusion présente les résultats.

Le problème de Thibault : la chute du trafic

Thibault, webmaster d’un site B2B voit les visites fondre.
Par ricochet, les demandes de prise de contact subissent le même sort.

Thibault a alors l’idée de promouvoir une enquête auprès de la base clients.
L’enquête finalisée, il interroge des clients pour élaborer des témoignages.
Toute cette matière lui permet d’écrire des articles plus en phase avec les problématiques des clients.
Il sort également des retours d’expérience.
Au bout de 6 mois, tous ces efforts ont porté leurs fruits.

Le nombre de formulaires remplis a augmenté de 48,56 %.
Les 2 commerciaux de la société ont désormais assez de prospects à contacter.
Le temps moyen sur le site est passé de 54 s à 2 min 01 s.
Sur les 10 mots clés primordiaux, 8 sont désormais dans les 3 premiers résultats.

Thibault se félicite de ses excellents résultats.
Il doit désormais poursuivre sur cette lancée.

IV Les illustrations visuelles

Certaines personnes sont plus à l’aise avec un visuel comparé à des mots.
L’utilisation de couleurs contrastées dans le graphique permet une meilleure lecture.

Il est possible d’utiliser des outils comme Canva ou datawrapper.de pour les réaliser.
Ces outils proposent des versions gratuites pour débuter en toute quiétude.

Les images présentées sont des copies d’écran du site : datawrapper.de. 
L’image avec les alvéoles sort de l’ordinaire. 

Format visuel
Schéma de présentation de données

V Les cas concrets : faire parler les nombres

Les enquêtes sont une source intéressante pour récupérer des statistiques.
Elles permettent aussi d’identifier les clients les plus susceptibles de fournir un témoignage.
Exemple de l’utilisation d’une statistique d’enquête : 77,67 % de nos clients ont développé leur CA en utilisant la méthode ZZ (source enquête de satisfaction juin 2024).

VI L’appel à l’action fondé sur les statistiques

Le dernier cas présenté s’axe sur la réalisation d’un appel à l’action sur une statistique.

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Conclusion : le mariage réussi entre les données et la narration

Les statistiques rebutent parfois certaines cibles.
Il est pourtant facile de les mettre en scène, de les présenter sous un format graphique pour les synthétiser.
Dans ce cas, pensez au contraste de couleurs pour en faciliter la lecture.

D’autres applications sont de les intégrer dans une histoire, de décrire le contexte ou de les utiliser directement dans un call to action.
Pour réussir en email marketing, la diversité est de mise.
Il ne vous reste plus qu’à mettre en place des statistiques dans vos emails.


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7 réflexions sur “Comment bien utiliser les statistiques dans ses emails ?”

  1. Merci pour cet article si clair et enrichissant sur l’utilisation des statistiques dans l’emailing ! 📩 C’est toujours un défi de bien comprendre les métriques pour optimiser ses campagnes, et tu réussis à rendre cela accessible, même pour les non-initiés. Bravo 👏🏼

  2. Merci pour ces aperçus utiles sur l’emailing et pour ces conseils judicieux ! Ces statistiques offrent une compréhension nuancée et essentielle pour maximiser l’impact de nos campagnes.

  3. Merci pour cet article Diane 🙂
    Oui je confirme que la visualisation des statistiques via Canva fonctionnent très bien, en revanche je connais pas via datawrapper.
    As-tu une préférence entre les 2 ?

    1. Bonjour Jérémy,
      merci pour ton commentaire.
      Canva est très bien, datawrapper est plus complexe à prendre en main.
      Pour des besoins ponctuels, je recommande plutôt Canva et pour ceux qui traitent beaucoup de statistiques Datawrapper est un très bon choix.
      Diane

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