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Moyen terme (3-6 mois)
Tous les fondateurs de SaaS avec qui j'ai travaillé viennent vers moi avec le même problème : leurs e-mails sont ignorés. Ils disposent d'outils de marketing par e-mail sophistiqués, de superbes modèles et de tous les workflows d'automatisation en place. Mais leurs taux d'ouverture stagnent à 15 %, les taux de clics sont misérables, et les abonnés se désinscrivent plus vite qu'ils ne peuvent dire "personnalisation".
Le problème ne vient pas de leurs lignes d'objet ou des heures d'envoi. C'est qu'ils traitent la personnalisation par e-mail comme si nous étions en 2015 - en ajoutant des prénoms dans les en-têtes et en appelant cela "personnel". Pendant ce temps, leurs concurrents utilisent des algorithmes sophistiqués pour fournir un contenu réellement pertinent au bon moment.
Après avoir travaillé avec des dizaines d'entreprises SaaS et de magasins de commerce électronique, j'ai appris que les algorithmes de personnalisation par e-mail ne sont pas seulement des outils de marketing - ce sont des avantages concurrentiels. Lorsqu'ils sont bien utilisés, ils transforment votre liste d'e-mails d'un canal de diffusion en moteur de conversation one-to-one.
Voici ce que vous apprendrez de mon expérience à mettre en œuvre ces systèmes :
Pourquoi la segmentation traditionnelle nuit en réalité à votre capacité de délivrance
Le cadre de personnalisation en 3 couches qui a augmenté les revenus d'un client de 180 %
Comment construire des algorithmes prédictifs sans une équipe de science des données
L'approche contre-intuitive du timing des e-mails que la plupart des plateformes se trompent
Des stratégies de mise en œuvre réelles pour les entreprises SaaS et les magasins de commerce électronique
Réalité de l'industrie
Ce que chaque marketeur a été dit sur la personnalisation
Entrez dans n'importe quelle conférence de marketing ou ouvrez n'importe quel « guide de marketing par e-mail » et vous entendrez les mêmes conseils recyclés sur la personnalisation des e-mails. L'industrie s'est convaincue que la personnalisation signifie :
Insertion dynamique de nom - « Salut {first_name}, découvrez notre nouvelle fonctionnalité ! »
Segmentation démographique de base - listes séparées pour différents titres de poste ou tailles d'entreprise
Déclencheurs comportementaux - envoyer l'e-mail X lorsque quelqu'un effectue l'action Y
Contenu basé sur la localisation - montrer différentes offres en fonction des données géographiques
Ciblage par historique d'achat - recommander des produits en fonction des achats passés
Toutes les grandes plateformes d'e-mails - de Mailchimp à HubSpot en passant par Klaviyo - ont construit leur positionnement entier autour de la facilitation de ces fonctionnalités de « personnalisation ». Ils ont créé des workflows par glisser-déposer qui permettent à quiconque de construire des séquences d'e-mails « sophistiquées » en quelques minutes.
Le problème ? Cet approche traite vos abonnés comme s'ils étaient tous la même personne avec des noms différents. C'est un théâtre de personnalisation - cela semble personnel mais ne comprend en réalité pas les préférences, les comportements ou les besoins individuels.
Les véritables algorithmes de personnalisation vont plus en profondeur. Ils analysent les schémas à partir de multiples points de données, prédisent le comportement futur et adaptent le contenu de manière dynamique. Mais l'industrie continue de pousser les choses simples porque c'est plus facile à vendre et à mettre en œuvre.
La plupart des entreprises finissent par ce que j'appelle « personnalisation par pulvérisation et prière » - envoyant des versions légèrement différentes du même message à de larges segments, en espérant que quelque chose fonctionne. Pendant ce temps, leurs taux de désinscription grimpent et la délivrabilité s'effondre car les fournisseurs de services de messagerie voient ces envois génériques pour ce qu'ils sont : du marketing de masse déguisé en communication personnelle.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
J'ai appris cette leçon à mes dépens en travaillant avec un client SaaS B2B qui était convaincu que sa stratégie par e-mail était sophistiquée. Ils avaient mis en place des flux de travail d'automatisation élaborés dans HubSpot, complets avec scoring des leads, déclencheurs comportementaux et blocs de contenu dynamique. Sur le papier, cela semblait impressionnant.
La réalité était brutale. Leurs e-mails performaient moins bien que les moyennes de l'industrie dans chaque indicateur. Les taux d'ouverture étaient bloqués à 12%, les taux de clics atteignaient à peine 1%, et leur équipe de vente se plaignait que les "leads qualifiés par le marketing" issus des campagnes e-mail n'étaient en réalité pas qualifiés du tout.
Le client était un SaaS de gestion de projet avec environ 10 000 abonnés. Ils avaient suivi toutes les "meilleures pratiques" : segmentation par taille d'entreprise, titre de poste et modèles d'utilisation. Leur série de bienvenue était parfaitement conçue. Leurs e-mails de relance d'essai avaient des lignes de sujet attrayantes. Tout semblait correct.
Mais lorsque j'ai creusé dans leurs données, j'ai découvert le problème : ils traitaient la personnalisation comme un système de classement au lieu d'un moteur de conversation. Leurs segments étaient des compartiments statiques qui n'évoluaient jamais. Un "utilisateur en essai" restait un "utilisateur en essai" dans leur système même après être devenu un utilisateur payant. Un "propriétaire de petite entreprise" recevait le même contenu qu'il soit consultant indépendant ou gestionnaire d'une équipe de 20 personnes.
Encore pire, leurs "déclencheurs comportementaux" créaient en réalité de la fatigue de message. Quelqu'un qui téléchargeait un livre blanc se retrouvait ajouté à trois séquences de nurturing différentes simultanément. La même personne pouvait recevoir des e-mails sur des fonctionnalités avancées, des conseils de base pour l'intégration et des promotions de prix, tout cela dans la même semaine.
Lorsque j'ai suggéré de passer d'une segmentation traditionnelle vers une personnalisation algorithmique, ils étaient sceptiques. "Nous ne sommes pas Netflix", a déclaré le directeur marketing. "Nous n'avons pas d'ingénieurs en apprentissage automatique dans notre équipe."
C'est à ce moment-là que j'ai réalisé que le plus grand obstacle n'était pas technique - il était conceptuel. Ils pensaient que les algorithmes de personnalisation nécessitaient un niveau de doctorat en science des données. Ils ne comprenaient pas que les outils modernes pouvaient gérer la complexité pendant qu'ils se concentraient sur la stratégie et le contenu.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Au lieu de reconstruire toute leur infrastructure d'email, j'ai développé ce que j'appelle le "Cadre de Personnalisation en Trois Couches." Cette approche ne nécessite pas d'expertise en machine learning ou de développement personnalisé - juste une manière plus intelligente de penser aux données des abonnés et à la délivrance du contenu.
Couche 1 : Reconnaissance des Modèles Comportementaux
Tout d'abord, nous avons cartographié chaque action significative qu'un abonné pourrait entreprendre et attribué à chacune un "poids d'intention." L'ouverture des pages de tarification a obtenu un poids plus élevé que les visites de blogs générales. Le téléchargement de guides comparatifs était noté plus haut que la lecture de contenus généraux. Le temps passé dans l'application était plus important que de simples événements de connexion.
Mais voici l'aperçu clé : au lieu de créer des segments rigides, nous avons utilisé ces poids pour créer des "scores d'intention" dynamiques qui se mettaient à jour en temps réel. Quelqu'un pourrait commencer comme un "chercheur" mais évoluer en "évaluateur" puis devenir un "acheteur prêt" - le tout dans une seule séquence d'email.
Couche 2 : Algorithmes d'Affinité du Contenu
La plupart des entreprises personnalisent par produit ou fonctionnalité. Nous avons personnalisé par format de contenu et style de communication. Certains abonnés préféraient des études de cas détaillées. D'autres réagissaient à des conseils rapides et des recommandations concrètes. Certains voulaient des analyses techniques approfondies tandis que d'autres avaient besoin de contenu stratégique de haut niveau.
Nous avons suivi les modèles d'engagement à travers les types de contenu et construit des profils de préférence pour chaque abonné. L'algorithme a appris que l'abonné A adorait le contenu vidéo mais ignorait les infographies, tandis que l'abonné B était l'inverse. Cela allait au-delà de la simple tracking des clics - nous avons mesuré le temps passé, la profondeur du défilement et si le contenu était partagé ou enregistré.
Couche 3 : Optimisation Prédictive des Envois
La couche finale a analysé les modèles d'engagement individuels pour prédire les moments d'envoi optimaux, les séquences de contenu, et même les styles de lignes de sujet. Au lieu d'envoyer à tout le monde des emails à des moments "optimaux" basés sur les moyennes de l'industrie, l'algorithme a appris quand chaque personne était le plus susceptible de s'engager.
Pour la mise en œuvre, nous avons utilisé une combinaison d'outils existants plutôt que de commencer à zéro. Klaviyo gérait la délivrance des emails et l'automatisation de base. Segment s'occupait de la collecte de données et des profils clients. Une simple intégration webhook connectait tout à un algorithme personnalisé qui s'exécutait sur des fonctions AWS Lambda.
L'algorithme traitait trois types de données : explicites (ce que les abonnés nous ont dit), implicites (ce qu'ils ont fait), et prédictives (ce qu'ils sont susceptibles de faire ensuite). Chaque interaction par email alimentait le système, rendant les communications futures plus pertinentes.
Le Changement de Stratégie de Contenu
Avec les algorithmes gérant le ciblage, nous avons complètement changé notre manière de créer du contenu. Au lieu d'écrire pour des segments, nous créions du contenu modulaire qui pouvait être assemblé dynamiquement en fonction des préférences individuelles et des signaux d'intention.
Chaque modèle d'email avait plusieurs blocs de contenu que l'algorithme pouvait mixer et assortir. Quelqu'un en "mode évaluation" pourrait recevoir une histoire de succès client, des informations tarifaires et un CTA pour une démo. Quelqu'un en "mode apprentissage" recevait du contenu éducatif, des téléchargements de ressources et des invitations à la communauté - le tout dans le même modèle d'email mais avec des blocs complètement différents activés.
Évaluation comportementale
Suivez les micro-actions au-delà des ouvertures et des clics pour créer des profils d'intention qui se mettent à jour en temps réel en fonction du comportement des abonnés.
ADN de contenu
Cartographiez les préférences des abonnés en matière de format, de profondeur et de style de communication pour livrer un contenu réellement pertinent à chaque fois.
Chronométrage prédictif
Utilisez des schémas d'engagement individuels pour optimiser les heures d'envoi, la fréquence et la logique de séquence pour chaque abonné
Boucles de rétroaction
Chaque interaction forme l'algorithme pour faire de meilleures prédictions sur les préférences et comportements de contenu futurs.
La transformation a été spectaculaire et s'est produite plus rapidement que prévu. Dans les 60 jours suivant la mise en œuvre du système de personnalisation algorithmique, nous avons constaté des améliorations significatives dans chaque indicateur qui comptait.
Métriques d'engagement : Les taux d'ouverture sont passés de 12 % à 31 % - bien au-dessus de la moyenne de l'industrie de 21 %. Mais plus important encore, les taux de clics ont augmenté de 1 % à 7,8 %. Ce n'était pas seulement plus de personnes ouvrant des e-mails ; c'était plus de personnes prenant des mesures.
Impact sur les revenus : Les revenus attribués aux e-mails ont augmenté de 180 % au premier trimestre après la mise en œuvre. Le revenu moyen par e-mail envoyé est passé de 0,23 $ à 1,47 $. Leur équipe de vente a commencé à demander au marketing d'envoyer plus d'e-mails, et non moins.
Santé de la liste : Les taux de désabonnement ont chuté de 2,1 % à 0,8 %. Les plaintes pour spam ont pratiquement disparu. La délivrabilité des e-mails s'est améliorée, car les signaux d'engagement ont convaincu les FAI que les abonnés voulaient réellement ces messages.
Vitesse des ventes : La qualité des leads qualifiés par le marketing s'est considérablement améliorée. Le temps du cycle de vente a diminué de 23 % car les prospects arrivant par des campagnes par e-mail étaient mieux informés et plus prêts à acheter.
Mais le résultat le plus intéressant était inattendu : la valeur à vie des abonnés a augmenté de 156 %. Les gens n'achetaient pas seulement plus rapidement - ils restaient clients plus longtemps et mettaient à niveau plus fréquemment. Les algorithmes de personnalisation avaient créé une relation plus profonde entre la marque et son public.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Construire et mettre en œuvre des algorithmes de personnalisation des e-mails m'a enseigné des leçons qui ont complètement changé ma façon de penser à l'automatisation du marketing et à la communication avec les clients.
La personnalisation ne concerne pas la collecte de données - elle concerne l'interprétation des données. La plupart des entreprises ont déjà suffisamment de données sur les abonnés. La magie opère lorsque vous commencez à connecter les points comportementaux au lieu de simplement les stocker.
Commencez par la stratégie de contenu, pas par la technologie. Les algorithmes sont seulement aussi bons que le contenu dont ils disposent. Créez d'abord un contenu modulaire et axé sur un objectif, puis laissez la technologie optimiser la livraison.
L'optimisation individuelle l'emporte toujours sur l'optimisation par segment. La différence entre "des gens comme vous" et "vous spécifiquement" est la différence entre un bon marketing par e-mail et un marketing par e-mail exceptionnel.
Les boucles de rétroaction sont tout. Les meilleurs algorithmes de personnalisation apprennent et s'adaptent en continu. Les règles statiques deviennent rapidement obsolètes.
L'intention compte plus que les données démographiques. L'objectif actuel de quelqu'un est plus prédictif que son titre de poste, la taille de son entreprise ou son secteur d'activité.
Vous n'avez pas besoin d'une équipe de data science pour mettre en œuvre la personnalisation algorithmique. Les outils modernes et les API rendent la personnalisation sophistiquée accessible à toute entreprise prête à penser stratégiquement à son approche.
Testez continuellement, mais testez des systèmes, pas seulement des messages. Tester des lignes de sujet A/B est tactique. Tester différentes approches de personnalisation est stratégique.
Le plus grand changement de mentalité a été de réaliser que les algorithmes de personnalisation des e-mails ne sont pas simplement des outils marketing - ce sont des outils d'expérience client. Lorsqu'ils sont bien réalisés, ils font en sorte que chaque abonné sente que votre entreprise comprend ses besoins et défis spécifiques.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les entreprises SaaS cherchant à mettre en œuvre une personnalisation par e-mail algorithmique :
Concentrez-vous sur les comportements d'essai et les signaux d'adoption des fonctionnalités
Suivez l'activité dans l'application pour informer la sélection du contenu de l'e-mail
Utilisez le scoring d'intention pour identifier les opportunités d'expansion
Personnalisez en fonction du rôle de l'utilisateur et du cas d'utilisation, pas seulement de la taille de l'entreprise
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les boutiques de commerce électronique mettant en œuvre des algorithmes de personnalisation :
Tirer parti du comportement de navigation et de l'historique d'achats pour des recommandations de produits
Optimiser les modèles saisonniers et les cycles d'achat
Utiliser les signaux d'abandon de panier pour déclencher des séquences de récupération pertinentes
Personnaliser les offres promotionnelles en fonction des modèles de sensibilité au prix