Parmi les tests régulièrement effectués dans l'email marketing, celui de l'heure et de la journée d'envoi figure en bonne place et est parmi les plus utilisés (mais pas forcément les plus efficaces).
Sur l'étude menée par Marketing, Sherpa, en 2013, sur 2 735 marketeurs américains, les tests menés sur les heures et jours d'envoi sont utilisés en 5 et 6ème position, mais sont les moins efficaces (dernière et avant dernière position).
Plusieurs raisons expliquent la faible efficacité des tests mais la principale me semble être que chaque internaute a des habitudes variées de consultation des emails sur des appareils multiples, et dans des conditions et moments de lecture peu homogènes sur une cible.
L'envoi sur différents pays et donc différentes « Time zone » est le plus caractéristique de cette situation.
Le ciblage permet d'identifier la bonne population par rapport au contenu/offre de l'email, l'optimisation du moment d'envoi est liée au comportement de lecture de la cible. L'idéal, pour optimiser l'envoi, serait de cerner à quel moment chaque destinataire se connecte à sa messagerie et a du temps disponible pour lire mon email.
L'objectif est donc de considérer chaque internaute et de cerner, pour celui-ci, le meilleur jour et la meilleure heure d'envoi à partir de ses comportements précédents.
Cette technique de test est plus connue sous le terme anglais de « Send Time optimization » et quelques prestataires d'emailing la proposent : Mailchimp avec un récent article sur ce sujet, Silverpop, XQueue, Pure360, Bronto Software… Elle existe depuis au moins 2009 (voir mon article à ce sujet en 2010 : Comment optimiser les jours et heures d'envoi de vos campagnes d'email marketing ?
Le sujet semble rebondir récemment avec la société AudiencePoint qui offre un outil d'optimisation du temps, interfaçable avec n'importe quel routeur (si celui-ci possède des API).
Le principe est le suivant :
- AudiencePoint récupère les résultats de vos précédentes campagnes (ouvertures, clics…), et constitue ainsi un historique des heures d'ouverture et de clic. AudiencePoint réalise alors une analyse statistique du comportement.
Ci-dessous un écran d'analyse des moments d'ouverture et de clic pour une adresse donnée :
- Le calcul d'optimisation sur 7 jours est préparé à chaque nouvelle importation et pour chaque adresse. Il est représenté dans l'interface par cet écran. Ici, le mardi est un jour où les chances de toucher l'internaute sont évaluées comme nulles, alors que le mercredi est plus intéressant :
Avant de lancer votre campagne, AudiencePoint va récupérer, sur l'outil de routage, toutes les adresses des cibles. Les conditions d'exécution de l' envoi (1 ou plusieurs jours…) sont définies sur l'outil en ligne d'AudiencePoint
Dans cet exemple, la campagne débute le mardi et finit le jeudi. La campagne partira par défaut, pour les adresses sans comportement, le mercredi à 12h00.
- AudiencePoint croise l'historique comportemental avec la cible et lance un algorithme maison d'optimisation de l'envoi par individu. Pour les individus qui n'ont pas de données d'engagement (ouverture et clic), une date d'envoi est fixée par l'annonceur.
Le résultat d'une optimisation est représenté sur cette courbe où les envois sont dispatchés sur 5 jours :
- Un fichier précisant la date et l'heure d'envoi pour chaque individu est généré puis envoyé à l'outil de routage pour exécution de la campagne.
L'outil précise que, dans ce contexte, l'envoi peut être arrêté en cas d'erreur sur l'emailing.
Les conditions d'utilisation sont les suivantes :
- Possibilité de test gratuit sur 3 mois et ensuite établissement d'un devis sur 2 modes de facturation
- Un coût au CPM qui commence à 3,38 € (pour 25 000 envois) et décroit à 0,64 $ pour 1 Millions d'emails emails traités (même ceux qui n'ont pas fait l'objet d'une optimisation),
- Un forfait mensuel, qui me semble bien plus intéressant, pour un usage illimité qui commence à 1 000 $ pour 25 000 adresses et finit à 13 600$/mois pour 10 Millions d'adresses hébergées.
AudiencePoint annonce, sur des tests A/B, jusqu'à 30% de gain sur l'ouverture, et produit quelques success story intéressantes mais pas trop documentées.
Les routeurs interfacés avec l'outil sont actuellement ExactTarget, Responsys, eBay Enterprises, DotMailer, Constant Contact, StrongView, Contactology.
Des intégrations plus ponctuelles ont été effectuées avec Bronto, SendGrid, Yesmail et MailChimp au travers de Mandrill.
Mon analyse sur ce sujet est la suivante :
- L'optimisation du moment de l'envoi n'est pas antinomique avec la personnalisation et la segmentation, elle me semble complémentaire.
- Le fait d'étaler l'envoi sur plusieurs jours n'est pas sans conséquence sur la gestion d'un plan d'animation commerciale et le déroulement d'une campagne. La performance finale générée par une campagne d'emailing sera récupérée au bout du dernier envoi.
- Le coût d'optimisation peut sembler élevé, mais l'augmentation de performance de l'ouverture semble être proche de 30%. Un test est nécessaire pour cerner l'intérêt de l'outil. Il est offert par AudiencePoint. Doug Yearick, le directeur commercial contacté sur ce sujet, m'a affirmé que tous les tests s'était tranformé en contrat au bout de 3 mois.
- L'outil n'est pas interfacé avec les routeurs du marché français. Le coût d'interfaçage est à ajouter dans le projet.
Gadget ou véritable évolution nécessaire de l'emailing en 2014, le 'Send Time Optimization' existe déjà depuis plusieurs années, avec peu de retour d'expèrience en France. La performance finale est fonction de la qualité de l'algorythme d'optimisation déployée sachant que toutes les campagnes ne seront pas concernés par l'optimisation (message transactionnel, trigger ...).
Seule une démarche de tests (avec un groupe témoin) permettra de valider l'intérêt de l'optimisation du temps d'envoi.
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