Pression marketing : divisez par 2 vos désabonnements sans sacrifier votre CA

Le score d’appétence de Batch AI Predict vous permet de diviser par deux vos désabonnements sans sacrifier votre chiffre d’affaires, en ciblant uniquement les contacts réellement intéressés par la thématique. Le message se dilue, et vos contacts les moins concernés se fatiguent. Si vous reconnaissez cette situation, ce cas d’usage est pour vous.

Cet article fait partie d’une série qui décline, un par un, les usages concrets de Batch AI Predict. Pour comprendre pourquoi un score prédictif ne crée de valeur qu’une fois activé, vous pouvez lire notre article dédié au sujet.

Pourquoi envoyer à toute la base dilue-t-il le message et fatigue-t-il les contacts ?

Faute de pouvoir identifier précisément les clients réellement intéressés par une thématique, le réflexe est souvent d’envoyer large. La campagne « linge de maison » part à toute la base, la campagne « collection d’été » aussi. C’est rassurant en apparence : on maximise la portée. Mais c’est coûteux à long terme.

Chaque envoi non pertinent fatigue un peu plus le contact qu’il ne concerne pas. À force, les moins intéressés se désabonnent, signalent en spam, ou cessent simplement d’ouvrir. La délivrabilité globale se dégrade, ce qui pénalise même les campagnes destinées aux bons clients. En privilégiant le volume, on perd en pertinence et en santé de base.

Posons tout de suite la question qui compte : à quoi reconnaît-on que ce problème est réglé ? Ici, le succès ne se mesure pas en CA mais en préservation de la base. La métrique principale, c’est le taux de désabonnement (le marqueur direct de la fatigue) avec la délivrabilité comme enjeu de fond.

À surveiller juste à côté : le taux de clic et la part du CA maximal que l’on parvient à capter malgré une audience réduite. On y reviendra en fin d’article.

Comment Batch AI Predict réduit-il la pression sans sacrifier le chiffre d’affaires ?

Avec Batch AI Predict, on inverse la logique du « tout le monde » directement dans la plateforme. La démarche est simple :

• Pour chaque client, le score d’appétence à la thématique est disponible sur la fiche profil.

• Plutôt que d’envoyer à toute la base, on fixe un seuil et on n’intègre à la campagne que les clients qui le dépassent.

• L’audience se restreint aux profils les plus pertinents, et les contacts non concernés sont épargnés.

Le geste est familier pour une équipe CRM : on filtre sur un attribut, exactement comme on filtrerait sur une catégorie d’achat ou un segment. Sauf qu’ici, le filtre repose sur une probabilité d’intérêt réelle, pas sur une règle approximative. Résultat : un message qui touche ceux qu’il concerne, et une base que l’on préserve.

Comment le score d’appétence identifie-t-il qui est réellement réceptif à une thématique ?

Le score qui alimente ce cas d’usage est le score d’appétence produit. Pour chaque client, il prédit la probabilité qu’il achète sur une cible de produits donnée dans les X prochains jours.

Cette probabilité, comprise entre 0 et 1, est calculée par un modèle de Machine Learning entraîné sur l’ensemble des données disponibles sur les clients :

• données comportementales (achats, navigation, engagement : ouvertures, clics, désabonnements)

• catalogue produits

• données socio-démographiques

• et plus encore

C’est cette richesse qui permet d’estimer finement qui est réceptif à une thématique, bien au-delà de ce qu’une règle sur l’historique pourrait isoler.

À noter : ce même score d’appétence sert aussi à maximiser la performance d’une campagne thématique, en construisant l’audience la plus performante plutôt qu’en restreignant la pression. Un même score, deux cas d’usage complémentaires : optimiser la performance ou préserver l’engagement, selon votre priorité.

Quels résultats peut-on attendre d’un ciblage par appétence ?

Le taux de désabonnement peut être divisé par deux, par exemple en passant de l’ordre de 0,44% à 0,22%. Le taux de clic, lui, est nettement amélioré, jusqu’à être multiplié par quatre, puisque le message ne touche plus que des contacts concernés.

Et, contrairement à ce que pourrait nous dire notre l’intuition, restreindre l’audience ne sacrifie pas le revenu : en ne ciblant qu’environ le top 30% des clients les plus appétents, on capte de l’ordre de 95% du CA maximal théorique de la campagne.

Ces chiffres répondent point par point au problème de départ :

• Le désabonnement divisé prouve qu’on a stoppé la fatigue.

• Le clic en hausse montre que le message est redevenu pertinent.

• Et les 95% du CA captés sur une fraction de la base démontrent l’essentiel : on protège l’engagement et la délivrabilité sans renoncer au chiffre d’affaires.

En résumé : que retenir du score d’appétence pour réduire la pression marketing ?

Envoyer ses campagnes thématiques à toute la base semble maximiser la portée, mais dilue le message et fatigue les contacts les moins concernés. Le score d’appétence produit de Batch AI Predict permet de restreindre l’audience aux profils réellement intéressés, directement dans la plateforme. Moins de désabonnements, plus de clics, et l’essentiel du chiffre d’affaires préservé.

Pour l’activer sur votre base, parlez à un expert Batch.