Le bon vieux cheval de bataille du marketing par e-mail tient toujours la route : il offre l’un des meilleurs retours sur investissement de tous les canaux marketing, avec en moyenne 42 dollars pour chaque dollar dépensé. Mais il y a toujours moyen de faire mieux. L’intelligence artificielle (IA) a joué un rôle moteur dans l’optimisation et l’automatisation du marketing par e-mail, notamment dans des tâches telles que la planification, la personnalisation, les tests A/B, la segmentation, etc.

D’après mon expérience, l’une des utilisations les plus efficaces et les plus intéressantes de l’IA pour le marketing par e-mail est l’analyse des sentiments. L’analyse des sentiments est très utilisée pour analyser les e-mails des clients afin d’identifier des aspects tels que le ton, l’émotion, le sujet et d’autres thèmes récurrents. Cependant, vous pouvez également appliquer ces principes et techniques à vos e-mails afin de découvrir quel langage favorise les conversions et les KPI dont vous avez besoin.

Dans cet article, je vais examiner comment la combinaison de l’analyse des sentiments basée sur l’IA et des données historiques des campagnes peut révéler les déclencheurs émotionnels qui génèrent des clics et des conversions. Ce processus peut guider chaque aspect de votre texte d’e-mail, y compris les lignes d’objet, les signatures, les CTA, etc. Il vous permettra de prendre des décisions plus éclairées et de tester plus efficacement le texte de l’un de vos canaux marketing les plus importants.

Qu’est-ce que l’analyse des sentiments basée sur l’IA ?

L’analyse des sentiments, parfois appelée « exploration des opinions », est une forme d’analyse de texte qui catégorise le ton émotionnel d’un contenu écrit à l’aide d’algorithmes d’IA, d’apprentissage automatique et de traitement du langage naturel (NLP). Dans le passé, l’IA avait du mal à identifier les sentiments de base et se limitait à classer les sentiments comme « positifs », « négatifs » ou « neutres ». Les outils modernes d’analyse des sentiments basés sur l’IA peuvent disséquer chaque mot, phrase et indice syntaxique de vos e-mails afin d’identifier des émotions plus distinctes, telles que la joie, la colère ou la tristesse.

Lorsqu’elle est menée à grande échelle, l’analyse des sentiments permet de quantifier des données qualitatives en identifiant des modèles récurrents. Ces données peuvent ensuite être analysées par rapport à d’autres ensembles et métriques, ce qui est particulièrement important pour les marketeurs.

Cas d’utilisation traditionnel de l’analyse des sentiments par l’IA pour l’email marketing : analyse des e-mails des clients

En général, lorsque l’analyse des sentiments par l’IA est évoquée dans le domaine du marketing, c’est souvent dans le contexte des communications avec les clients, telles que les e-mails entrants, les tickets d’assistance et les réponses à des enquêtes. Cette analyse de grands ensembles de commentaires et de messages clients, enrichie de données démographiques et comportementales, peut être utilisée pour examiner des aspects tels que la perception de la marque, les points faibles courants et les moyens d’optimiser le service client.

C’est un moyen incroyablement efficace de comprendre votre audience et fournit des informations précieuses pour les feuilles de route des produits et les stratégies d’expérience client. Elle peut même éclairer votre email marketing en termes de contenu et de rédaction. Et c’est là que vous pouvez commencer à affiner encore davantage les choses, en tournant l’analyse des sentiments vers l’intérieur.

Renverser la tendance : l’analyse des sentiments dans vos e-mails

Si l’analyse des sentiments dans les réponses des clients est précieuse, son véritable pouvoir réside dans l’application des mêmes techniques à vos e-mails précédents. L’IA peut ingérer les données historiques de vos campagnes et utiliser l’analyse des sentiments pour identifier les éléments qui ont pu influencer vos indicateurs clés.

Vous aurez ainsi une meilleure idée du texte qui a le mieux fonctionné et qui a été le plus efficace en termes de taux d’ouverture, de taux de clics (CTR) et de taux de conversion, ce qui vous permettra de prendre des décisions éclairées et de mener des tests plus affinés sur le texte de vos e-mails marketing. Vous pouvez prédire les performances futures et, surtout, comprendre pourquoi certains messages ont réussi ou échoué.

Voici quelques exemples d’utilisation de l’analyse des sentiments basée sur l’IA pour affiner le texte des e-mails.

Analyse des lignes d’objet

Les outils d’IA formés sur les archives de vos campagnes peuvent mettre en évidence les mots-clés, la longueur des lignes d’objet ou les indices émotionnels qui ont généré les taux d’ouverture les plus élevés. On nous dit souvent que les lignes d’objet contenant un langage urgent et axé sur les avantages sont plus efficaces que les en-têtes génériques. Cependant, grâce à l’analyse par apprentissage automatique, vous pouvez identifier le langage spécifique qui traduit le mieux l’urgence et les avantages les plus pertinents pour votre public, ce qui vous permet de rédiger des lignes d’objet plus efficaces.

Analyse du corps du texte

En se plongeant dans le corps du texte, les modèles de sentiment peuvent mettre en évidence les passages qui suscitent des émotions positives fortes, telles que la curiosité ou l’excitation, ou les types d’informations qui engagent le plus les lecteurs et les poussent vers la conversion.

Ces informations peuvent être utilisées pour créer des modèles et des directives pour vos e-mails, qu’ils soient générés par une machine ou rédigés par des rédacteurs qui évoluent au fil du temps.

Analyse des appels à l’action (CTA)

On pourrait dire que les CTA sont le point de rencontre entre le sentiment et l’action, ce qui les rend particulièrement intéressants pour l’analyse et le perfectionnement. Vous pouvez découvrir quels déclencheurs émotionnels et quel ton ont eu le plus d’impact sur les taux de clics.

Ces informations peuvent servir à créer une banque de CTA à des fins spécifiques et pour des publics spécifiques, sur la base de mots déclencheurs étayés par des données que vous pouvez affiner grâce à des tests A/B supplémentaires.

Les avantages concrets : comment l’analyse des sentiments par l’IA booste les résultats

Lorsqu’elle est déployée de manière réfléchie, l’analyse des sentiments basée sur l’IA permet d’obtenir des améliorations mesurables sur les indicateurs clés. Les lignes d’objet personnalisées, basées sur des informations émotionnelles, peuvent booster les taux d’ouverture jusqu’à 10 %. En comparaison, les CTA optimisés augmentent les CTR jusqu’à 13 %, et les entreprises qui tirent parti de ces recommandations basées sur l’IA ont signalé une augmentation de 41 % de leur chiffre d’affaires global généré par les e-mails.

Au-delà des performances brutes, l’IA transforme les données brutes en informations exploitables, permettant aux marketers de donner la priorité aux modifications à fort impact plutôt qu’aux conjectures. Enfin, l’automatisation et l’évolutivité offertes par l’IA libèrent les équipes de l’analyse manuelle, leur permettant de se concentrer sur la stratégie et la créativité plutôt que sur les feuilles de calcul.

Bonnes pratiques pour améliorer le contenu des e-mails grâce à l’IA

Pour mettre ces informations en pratique, suivez une approche structurée :

Préparation des données

Commencez par exporter les données et le contenu de vos campagnes emailing passées, en vous assurant que chaque e-mail est formaté avec les indicateurs que vous souhaitez améliorer, tels que les taux d’ouverture, de clic et de conversion. Veillez à ce que toutes vos données historiques soient formatées de manière uniforme, car cela facilitera l’analyse par l’IA et l’établissement de corrélations entre les performances et le contenu.

Pour rendre ce processus efficace, triez vos e-mails historiques en catégories spécifiques afin d’obtenir une meilleure idée du langage qui déclenche des conversions spécifiques. Par exemple, le langage qui incite les gens à cliquer sur vos offres Black Friday sera probablement très différent de celui que vous utilisez pour promouvoir votre dernier livre blanc.

Sélection des outils

Choisissez une solution d’analyse des sentiments basée sur l’IA qui correspond à votre taille et à votre budget. Il existe des outils d’analyse des sentiments dédiés si vous souhaitez approfondir votre analyse, mais il existe également des alternatives abordables. Un outil aussi simple qu’un outil de paraphrase peut vous donner un bon résumé des thèmes et du langage récurrents, mais j’ai obtenu d’excellents résultats avec des LLM standard tels que ChatGPT.

Développez des invites efficaces pour une analyse approfondie

Supposons que vous utilisiez une IA générative (par exemple, ChatGPT ou Anyword). Dans ce cas, vous devez créer des invites qui précisent le contexte de l’ensemble de données, les mesures de performance à prendre en compte et ce que vous essayez de découvrir à propos du texte de votre e-mail. https://blog.hubspot.com/service/sentiment-analysis-tools

Voici un exemple d’invite : « Effectuez une analyse des sentiments des lignes d’objet des e-mails axés sur les ventes dont le taux d’ouverture est supérieur ou égal à 40 %. Identifiez les modèles récurrents de sentiments, les mots déclencheurs, le ton utilisé et la longueur en termes de caractères. Utilisez ces modèles récurrents pour créer un cadre permettant d’optimiser les lignes d’objet des e-mails axés sur les ventes. »

Analysez les e-mails très performants et ceux qui le sont moins

L’analyse des e-mails très performants peut être efficace pour vous indiquer ce que vous devez faire avec le contenu de vos e-mails, ce qui est bien sûr excellent ! Mais en analysant vos e-mails les moins performants, vous pouvez voir comment vous avez manqué votre cible et savoir ce qu’il faut éviter à l’avenir.

Utilisez l’analyse pour générer automatiquement des textes

Les informations tirées de votre analyse des sentiments peuvent être intégrées à des outils de génération de textes afin de servir de lignes directrices pour de nouvelles lignes d’objet, des extraits de corps de texte et des CTA qui correspondent à des mots déclencheurs éprouvés.

Continuez à tester

L’utilisation des informations issues de l’analyse des sentiments peut améliorer vos tests A/B en vous permettant d’utiliser des variantes basées sur des choix plus éclairés. Les résultats des tests A/B peuvent ensuite être réintégrés dans votre modèle d’analyse des sentiments afin d’affiner encore davantage ses résultats.

L’analyse des sentiments à l’aide de l’IA pour exploiter vos e-mails historiques peut être l’outil ultime pour comprendre ce que les abonnés pensent réellement de chaque e-mail. Grâce à ces informations, vous pouvez prendre des décisions basées sur les données pour rédiger des lignes d’objet qui attirent l’attention, un corps de texte captivant et des CTA qui incitent à l’action.