Le coût caché de la fatigue email et comment y remédier

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Article invité rédigé par Ardavan Beigui, cofondateur de Tinyclues et publié initialement en anglais sur Medium.

Depuis le lancement de Tinyclues en 2013, j’ai eu la chance de rencontrer plus de 3.000 marketeurs : directeurs marketing, chargés de campagnes email, Managers CRM… au sein de grands groupes mondiaux comme de petites sociétés familiales. Lors de nos échanges, un sujet a systématiquement été évoqué : la contradiction entre l’attention que les marketeurs portent à leurs clients (et l’idée de « ne pas les importuner »), et ce que la réalité leur impose au quotidien :

« Nous envoyons probablement trop de messages à nos clients, mais chaque message génère du revenu, et c’est sur ce résultat que nous sommes évalués. Notre taux de désabonnement semble faible, nos concurrents sont encore plus agressifs, et nous subissons une vraie pression sur les résultats. Alors avons-nous le choix ? »

En fait, tous les marketeurs font face au même dilemme : être « customer centric » tout en générant du revenu, et en surveillant les indicateurs de fatigue pour ajuster leurs opérations marketing.

Et si l’indicateur de fatigue le plus répandu (le taux de désabonnement) était mauvais ? Se pourrait-il que notre façon de mesurer la fatigue ne soit pas la bonne ?

1re partie — Qu’est-ce que la fatigue email et comment l’évaluer ? Comment est-elle prise en compte aujourd’hui dans les stratégies de campagnes des marketeurs ? 

La fatigue peut se définir comme la baisse de l’engagement de vos clients dans la durée, du fait des messages que vous leur adressez.

En cela, elle ne peut se mesurer uniquement par les désabonnements, même si les clients qui se désinscrivent de votre base expriment bien sûr un signe de fatigue (tout comme les clients qui « signalent un spam »).

Par définition, la fatigue se mesure en observant la baisse dans la durée de l’engagement client et des retours que vous obtenez. Cela exige des protocoles méthodiques comme l’observation de groupes témoins sur des périodes potentiellement longues, en particulier si vous souhaitez obtenir des statistiques significatives. Beaucoup d’entreprises sont prêtes à payer un prix élevé pour évaluer la contribution incrémentale d’un canal marketing sur leur chiffre d’affaires global. Mais elles ne sont généralement pas enclines à faire ce même investissement pour mesurer la portée de la fatigue e-mail sur leurs clients. Ce qui est compréhensible, puisque les marketeurs sont presque systématiquement évalués sur le revenu et l’engagement qu’ils génèrent tout de suite, et NON sur la fatigue qu’ils évitent ou leur contribution actuelle aux revenus de demain.

Malheureusement, le taux de désabonnement étant le seul indicateur de fatigue instantanément disponible dans la plupart des outils de campagnes email, c’est devenu l’indicateur « par défaut » de la fatigue exprimée pour chaque campagne. 

Je pose souvent les questions suivantes aux marketeurs : 

1.1 « Quel est votre taux de désabonnement et qu’en pensez-vous ? »  

La réponse est généralement la suivante : « Les taux de désabonnements sont plutôt bas, moins de 0.1 %. Nos clients ne semblent pas ennuyés par les messages que nous leur adressons. »

En réalité, les taux de désabonnements semblent systématiquement aussi bas et donc insignifiants. Cela les rend difficiles à comparer d’une campagne à l’autre ; il faut parfois regarder 3 chiffres après la virgule pour remarquer une différence. Ce qui mène de nombreux marketeurs à penser que la fatigue est « sous contrôle » et que les taux de désabonnements sont « stables ». 

C’est pourtant trompeur, car le taux de désabonnement, défini comme le ratio entre le nombre de désabonnements et le nombre de messages envoyés, est un indicateur superficiel (voir plus loin). 

1.2 « Lorsqu’un client se désabonne de votre base, savez-vous quel futur revenu est perdu ? Pouvez-vous chiffrer la valeur d’un contact qui se désabonne ? »  

Dans 99 % des cas, la réponse est : « Pas vraiment ». De nombreux marketeurs ont bâti des modèles de CLV (Customer Lifetime Value), mais très souvent ces modèles n’incluent pas les désabonnements. Par conséquent, la plupart des marketeurs ne peuvent connaître exactement la perte de futur revenu engendrée par un désabonnement.    

Un marketeur m’a un jour expliqué comment son entreprise essayait d’estimer cette valeur. Ils regardent le revenu moyen généré sur 12 mois par un client inscrit qui reçoit des messages hebdomadaires. Puis ils évaluent pour chaque désabonnement le revenu moyen perdu sur les 12 mois suivant la désinscription. Dans leur cas, le montant s’élève à 200 $ (les emailings générant beaucoup de trafic sur leur site). 

Si une campagne engendre un taux de désabonnement de 0.1 % sur une base de 3M d’inscrits, c’est donc 3.000 clients qui ne reçoivent plus d’e-mails suite à une seule campagne. Dans l’exemple ci-dessus, cela représente 3.000 X 200 $, soit 600.000 $ de futurs revenus perdus, comme conséquence directe d’une simple campagne. S’il existait un moyen de baisser ce taux de 0.1 % à 0.07 % (sans perte de revenu), cela permettrait d’éviter 900 désabonnements, soit de sauvegarder 180.000 $ de futur revenu. 

Votre base d’inscrits ne s’élève peut-être pas à 3M, mais à 1M. Peut-être avez-vous déjà évalué que vos opérations d’e-mailings ne génèrent pas 200 $ de revenu par client et par an mais plutôt 25 $. Un taux de désabonnement de 0.1 % par e-mailing envoyé revient donc à 1.000 clients que vous ne pouvez plus contacter, soit 25.000 $ de revenu perdu pour les 12 prochains mois. Est-ce négligeable ?

Info bonus : regardons ce prétendu « taux de désabonnement bas » sous un autre angle. Admettons que nous avons avec une base de 3M d’inscrits et un taux de désabonnement de 0.1 % pour chaque e-mailing envoyé. Au rythme de 2 e-mailings par semaine (ou 100 sur 12 mois), environ 300.000 clients auront disparu de notre base — soit environ 10 % (si vous avez sorti votre calculette, le chiffre exact est de 285.624 contacts désinscrits !). C’est élevé, mais là encore on peut ne pas s’en rendre compte : grâce aux nouveaux clients qui s’inscrivent via les efforts d’acquisition, si le nombre total d’inscrits se maintient aux alentours de 3M, une illusion de stabilité demeure. 

1.3 « À quelle fréquence envoyez-vous des communications et pour quelle raison ? »

Les réponses sont généralement de cet ordre : la fréquence dépend « des benchmarks du secteur et de la concurrence », « de l’habitude » et « du niveau d’activité email de chaque client ». La fréquence varie selon le secteur : les marques de prêt-à-porter envoient généralement 3 à 5 messages par semaine. Les sites de vente fonctionnant avec les ventes flash et promotions envoient des messages quotidiennement (et parfois plus !). Et beaucoup d’agences de voyages (hors discount) envoient 2 à 3 messages par semaine (parfois moins). 

De nombreux marketeurs ajustent cette fréquence d’envoi en fonction de l’activité e-mail de leurs clients : certains messages sont uniquement envoyés à ceux qui ont fait preuve d’engagement au cours des 90 derniers jours, les clients encore plus engagés peuvent recevoir davantage de messages, etc. Cette approche améliore la délivrabilité plutôt qu’elle ne diminue la fatigue. Elle entraîne également une réduction de la taille de la base dans la durée via un effet Pygmalion (plus les clients reçoivent de messages, plus ils s’engagent, moins il en reçoivent, moins ils s’engagent).

Et quand je pose la question : « Comment en êtes-vous venus, en tant qu’entreprise, à décider du nombre d’envois par semaine ? », la meilleure réponse que j’obtienne est la suivante : « Nous avons suivi des groupes témoins il y a 2 ans et compris qu’envoyer plus de 3 messages par semaine était problématique, car les messages suivants entraînaient beaucoup de désabonnements ». Bon argument ! Pourtant, l’étude date de 2 ans et les choses peuvent avoir changé depuis… N’étant pas reconduits chaque année, ces tests ne sont pas à jour. En réalité dans la majorité des cas, la réponse est plutôt : « C’est ce que nous faisons depuis un certain temps et aujourd’hui nous avons d’autres priorités que d’investir dans la réduction de la fatigue e-mail. ».

1.4 « Si vos campagnes n’engendrent pas de fatigue et que vous envoyez 3 (ou 5 ou 10) communications hebdomadaires, pourquoi ne pas doubler ou tripler cette fréquence ? »  

Bien entendu, il s’agit là de provoquer le débat. Mais cette question souligne un élément important : les marketeurs savent qu’ils génèrent de la fatigue, même si le taux de désabonnement ne le montre pas toujours. Nous savons que tout le monde n’est pas intéressé par nos messages, mais il est plus facile de les envoyer quand même, pour éviter de potentiellement laisser passer du revenu. 

L’une des principales raisons pour lesquelles envoyer 15 campagnes par semaine est un défi est qu’il est très difficile de cibler les campagnes avec efficacité, et d’aller au-delà de la segmentation de base ou des modèles affinitaires. Si on pouvait passer de 5 à 15 campagnes en mesurant une réelle hausse d’engagement et une diminution des désabonnements, évidemment nous le ferions tous.

2e partie — Les indicateurs manquants pour évaluer la fatigue

Voici les résultats de 3 campagnes envoyées par un vendeur en ligne à sa base de clients.

Penchons-nous sur la campagne 1 :

  • 745.592 e-mails envoyés.
  • 136.314 ouvertures, soit un taux d’ouverture de 18 % (136.314 sur 745.592).
  • 7.777 clients ont cliqué pour se rendre sur le site, soit une réactivité de 6 % (la réactivité correspond aux ouvreurs ayant cliqué, soit 7.777 sur 136.314). Le taux de clic est de 1.04 % sur la base du nombre de messages envoyés (7.777 sur 745.591).
  • Selon les règles d’attribution de cette entreprise, 51 commandes ont été comptabilisées, soit un taux de conversion pour les visites de 0.66 % (51 sur 7.777).
  • Ces 51 commandes ont engendré 8.322 $ de ventes.
  • Le RPM (revenu par message) est de 0.011 $ (8.322 $ sur 745.592 envois). Le tableau ci-dessus affiche le revenu pour 1.000 messages, soit 11 $ (les marketeurs analysent les chiffres de différentes façons). 
  • 543 personnes se sont désabonnées, ce qui représente 0.07 % des clients ayant reçu le message (543 sur 745.592).

Si on compare les campagnes 1 et 3, on constate que la campagne 1 présente un taux de désabonnement plus bas (40 % de moins). Cet e-mail a donc généré moins de fatigue que la campagne 3… Mais est-ce réellement le cas ? Et comment comparer  les campagnes 1 et 2, qui affichent le même taux de désabonnement de 0.07 % ?

On ne peut répondre à ces questions avec les indicateurs disponibles, car il manque un moyen permettant d’évaluer la fatigue générée par une campagne versus le positif qu’elle apporte (engagement et ventes). On mesure généralement les désabonnements par rapport au nombre de messages envoyés, ce qui est problématique : si on créait un algorithme pour optimiser ce taux de désabonnement, il recommanderait d’envoyer des messages à ceux qui n’ouvrent pas les e-mails, et donc ne peuvent se désabonner. Serait-ce judicieux ? 

Et si plutôt que de nous arrêter au nombre de messages envoyés, nous allions voir plus loin les indicateurs qui nous intéressent ? Comme :

  • Les ouvertures
  • Les visites (clics)
  • Les transactions
  • Le revenu généré 

Regardons en quoi cela modifierait notre paradigme.

2.1 — Ratio désabonnement / ouverture

Reprenons nos 3 campagnes, nous y avons introduit un indicateur de plus dans la dernière colonne de droite : le « Ratio désabonnement / ouverture » :

Nouvelle colonne insérée à droite : « Ratio désabonnement / ouverture »

Cet indicateur mesure les dommages causés par la campagne sur les clients qui l’ont vue. L’un de ses nombreux avantages est de mettre en évidence les campagnes ayant un objet trompeur, c’est-à-dire amenant les clients à ouvrir l’e-mail mais affichant un contenu insatisfaisant et entraînant un « Ratio désabonnement / ouverture » pouvant s’envoler. 

Comparons ces 3 campagnes avec ce nouvel angle. 

  • Les campagnes 1 et 3 sont relativement proches : 0.4 % signifie que pour 250 clients ayant vu le message, 1 s’est désabonné.   
  • La campagne 2 fait mieux : 0.23 % signifie que pour 430 clients ayant vu le message, 1 s’est désabonné. 

Voilà une lecture déjà bien différente !

2.2 — Ratio désabonnement / clic

Nouvelle colonne insérée à droite : « Ratio désabonnement / clic »

Le taux de désabonnement par rapport aux clics correspond au ratio entre les désabonnements et le nombre total de clics (ou visites sur le site) drainé par la campagne. Pour la campagne 1, c’est 543 sur 7.777, soit 7 %.

Pour 100 clics sur la campagne 1,7 désabonnements sont comptabilisés. Cet indicateur révèle le coût engendré pour générer du trafic sur le site.  

Les 3 campagnes s’analysent une fois encore différemment : pour chaque engagement généré, c’est la campagne 1 qui est la plus dommageable, tandis que la campagne 3 fait moins de la moitié de la campagne 1. C’est la campagne 2 qui l’emporte en engendrant seulement 2 désabonnements pour 100 visites.

Alors, quelle campagne entraîne le plus de fatigue ? Avant de répondre à cette question, ajoutons à notre analyse un dernier indicateur.

2.3 — Le revenu généré par désabonnement

Dernière colonne insérée à droite : « Revenu généré pour chaque désabonnement »   

Si cet indicateur peut sembler étrange, sa formule est simple : diviser le revenu généré par le nombre de désabonnements. Il mesure ainsi le revenu généré par chaque campagne chaque fois qu’elle entraîne 1 désabonnement de la base. Il s’agit donc d’un indicateur qu’il faut chercher à maximiser. 

  • Pour chaque tranche de 15 $ générés par la campagne 1, on comptabilise 1 désabonnement.
  • La campagne 3 fait 3 fois mieux : pour chaque désabonnement, on enregistre 48 $ de revenus.
  • La campagne 2 l’emporte, avec un montant de 71 $ pour chaque désabonnement.

Info bonus : cet indicateur peut aussi être considéré comme une approximation de la « lifetime customer value » via le canal email. Imaginons que la valeur moyenne de votre campagne soit de 50 $ de revenu pour 1 désabonnement. Cela signifie que vous êtes prêt à échanger 50 $ contre 1 désabonnement. Si votre base se compose de 3 M de clients, cela signifie que d’une certaine façon, vous êtes prêt à échanger votre droit à leur envoyer des e-mails contre un total de 50 $ X 3M, soit 150M $. En tout cas, cela signifie qu’avec la fatigue actuelle engendrée par vos campagnes, votre base de 3M de clients NE PEUT PAS générer plus de 150M $ via vos campagnes d’e-mailings. Ainsi, si vous menez actuellement des campagnes ayant le niveau de performance de la campagne 1, et que vous pouviez les améliorer en atteignant le niveau de performance de la campagne 3, ce « reste de revenu à vie généré par l’e-mailing » passerait de 150M $ à 480M $… Plutôt pas mal !

3e partie — Que conclure de tout ça ?

Même si évaluer la fatigue est un processus minutieux et compliqué qui nécessite du temps (et se révèle parfois impossible !), cet article vous propose une approche alternative et pragmatique qui peut changer la façon dont vous analysez une campagne et dont vous décidez des suivantes. Le traditionnel « taux de désabonnement » est un indicateur faible car les marketeurs se préoccupent moins du nombre de messages qu’ils envoient que de l’engagement (ouvertures, clics) et des ventes.

C’est pourquoi il est fondamental d’évaluer les désabonnements par rapport à l’engagement et aux ventes. Les chiffres sont plus parlants, plus faciles à comparer et ne semblent pas tous infiniment faibles et négligeables.

En définitive, quelle campagne a engendré le plus de fatigue ? Regardons le classement en fonction du taux auquel on s’intéresse.

Classement des 3 campagnes selon le taux que l’on choisit d’observer

La campagne 2 l’emporte haut la main.

La campagne 1, qui semble être la grande gagnante si on regarde le traditionnel taux de désabonnement, se révèle perdante si on s’attache au taux de désabonnement par rapport aux clics ou au revenu généré pour chaque désabonnement. Cette campagne affiche un mauvais score en matière de fatigue versus le revenu généré, avec un ratio « revenu pour chaque désabonnement » 3 fois plus bas que celui de la campagne 3 et 5 fois plus bas que celui de la campagne 2. Soit cette campagne est fondamentalement mauvaise, soit elle n’a pas ciblé les bons clients. 

La campagne 3, qui est la perdante selon les indicateurs classiques, se classe à la deuxième place et se révèle être une campagne solide. Avec 844 désabonnements, on pourrait croire qu’elle n’a pas été très performante par rapport à la campagne 1 (543 désabonnements, soit 55 % de désabonnements en plus)… Pourtant cette campagne génère 382 % de revenu en plus. C’est donc incontestablement une meilleure campagne si on suit une logique business. Mais le classique taux de désabonnement ne le montre pas ; il pointe plutôt l’inverse et nous induit ainsi en erreur.   

Finalement, quel indicateur devez-vous privilégier ? À vous de décider, mais voici quelques conseils : 

Quoi que vous fassiez, NE VOUS LIMITEZ PAS au traditionnel et obsolète taux de désabonnement.   

  1. Si votre campagne a pour objectif de donner de la visibilité à votre marque, regardez le taux de désabonnement par rapport au taux d’ouverture. Il répond à la question : « Quelle est la proportion de clients agacés par ce qu’ils voient ? ». 
  2. Si votre campagne a pour objectif de générer des visites sur votre site, regardez le taux de désabonnement par rapport aux clics. 
  3. Et si comme pour la majorité des marketeurs, l’objectif de votre campagne est avant tout de générer du revenu, regardez le revenu généré pour chaque désabonnement. C’est un excellent moyen d’analyser une campagne et de déterminer si elle est trop dommageable par rapport au revenu qu’elle génère. 

À noter : les deux premiers KPI peuvent être observés uniquement avec les données de votre outil d’emailing (taux de désabonnement par rapport aux ouvertures et taux de désabonnement par rapport aux clics). Pour le troisième, il est nécessaire de rapprocher les données de transactions et les données email.   

Ajouter à vos tableaux de bord ces 3 indicateurs simples, et les examiner régulièrement dans le cadre de la réunion hebdomadaire de la performance de vos campagnes, vous apportera un précieux éclairage sur les dommages que vos campagnes entraînent par rapport aux autres indicateurs d’engagement qui vous importent (vues, visites ou ventes). Cela permet de mettre en évidence les campagnes efficaces à poursuivre et à accentuer, et de détecter celles qui ne fonctionnent pas et doivent être remises en question. Les résultats sont parfois surprenants !

Pour finir, un avantage incontestable est de découvrir par vous-même comment aller plus loin dans votre stratégie marketing sans entraîner de fatigue. Cela vous permet de comprendre, en vous basant sur vos propres données, que la fatigue n’a aucun rapport avec la fréquence d’envoi des messages mais plutôt tout à voir avec l’envoi répété de messages non pertinents. En effet tant que vos messages restent pertinents, vos clients apprécieront de les recevoir. Et si vous n’avez pas à me prendre au mot, vous pouvez maintenant le constater par vous-même ! 

Pour en savoir plus sur la façon de mettre ces principes en place ou sur les problématiques abordées, rejoignez-moi sur LinkedIn ou envoyez-moi un e-mail à ard[at]tinyclues.com. 

Cet article sur la fatigue e-mail est le premier d’une série de trois, publiés au cours des prochaines semaines. Il traite des changements positifs que les marketeurs peuvent immédiatement mettre en place, sans aucun coût, simplement en analysant leurs campagnes d’e-mailings sous un autre angle. L’article suivant montre comment le mastodonte Amazon a nui (de façon insidieuse) aux marketeurs dans la manière dont ils construisent leurs stratégies de campagnes, et ce qu’ils peuvent changer. Enfin, le dernier article portera sur la façon dont les marketeurs peuvent élaborer des stratégies de campagnes audacieuses tirées par les objectifs business, et qui engendrent d’excellents résultats.

Photo par juan garcia sur Unsplash

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