Comment fidéliser ses clients en optimisant sa communication ? Cdiscount

La 12ème édition de l’étude Email Marketing Attitude BtoC du Syndicat National de la Communication Directe nous indique que les principales raisons d’un désabonnement à une newsletter promotionnelle sont une surabondance des messages de l’expéditeur et un contenu décorrélé des attentes du client.

Pour autant, plusieurs tests A/B réalisés chez Cdiscount ont prouvé que leurs clients les plus fidèles ne se lassent pas de communications régulières tant qu’elles restent raisonnées et que leurs contenus sont pertinents.

Solution stratégique 

Tenant compte de ces éléments, Cdiscount a ainsi voulu construire une solution qui pourrait permettre d’améliorer sa communication client via email, en répondant à différents objectifs :

• Une augmentation du nombre de clients contactables
• Une diminution du nombre d’emails commerciaux envoyés en tenant compte de l’engagement du client vis-à-vis de Cdiscount
• Une optimisation du timing d’envoi des emails afin de mieux répondre aux attentes de ses abonnés
• Une volonté de personnaliser au maximum le contenu des emails envoyés et diminuer ainsi le volume d’envoi d’emails commerciaux génériques.

En résumé, comment envoyer moins d’emails, plus pertinents, au bon moment, pour générer finalement plus d’engagement de la part du client ? Pour répondre à cette problématique, Cdiscount a construit sa propre solution grâce à un travail collaboratif entre les équipes Data, BI et Fidélisation courant 2018.

Mise en place opérationnelle

Pierre angulaire de cette solution, un modèle prédictif de la propension de ses clients à ouvrir un email commercial sur une semaine a été développé par l’équipe Data. Au regard du profil du client, de l’historique de son activité chez Cdiscount (visites, achats, ouvertures/clics email, etc.), et en donnant un poids plus important à ses activités récentes, un algorithme de machine learning permet, chaque début de semaine, d’attribuer un segment aux clients abonnés à la newsletter. En fonction de son segment, un client va ainsi pouvoir prétendre à recevoir, dans la semaine, un nombre d’emails commerciaux cohérent avec son engagement vis-à-vis de Cdiscount.

Concrètement, le client Christophe, peu engagé et qui visite le site de temps en temps recevra peu d’emails. A l’inverse, le client Sidney, qui lit régulièrement ses emails et visite souvent le site pour équiper sa cuisine, recevra plus d’emails. Associé à une volonté de diminuer significativement la pression commerciale email, cette nouvelle règle a permis de réduire d’un tiers le nombre d’emails moyen envoyés à chaque client.

En complément de cette règle, un deuxième algorithme d’appétence horaire, déterminant les timings d’envois d’emails optimaux pour chaque client, a été développé en se basant sur leur historique d’ouverture. Par exemple, un client pour lequel il est prévu d’envoyer deux emails commerciaux cette semaine, recevra ses emails le mercredi après midi et le dimanche matin si l’algorithme a détecté que le client avait pour habitude d’ouvrir ses emails sur ces créneaux. Les règles en sortie de ces deux algorithmes ont alors été mises à disposition de l’équipe Fidélisation directement dans leur outil de gestion de campagnes.

Dans cet outil, chacune des campagnes a été priorisée en fonction de son degré de personnalisation : une campagne permettant d’alerter un client sur la baisse de prix d’un produit qu’il a récemment visité est ainsi définie comme plus prioritaire qu’une newsletter promotionnelle.

Deux fois par jour, un traitement mis en place par l’équipe BI permet alors d’identifier la campagne à envoyer à chaque client, en choisissant celle dont le contenu est le plus personnalisé. L’enchaînement de ces différentes étapes a ainsi permis d’améliorer le processus d’envois d’emails : la qualité plutôt que la quantité, au bon moment.

Résultats

Bilan

Une augmentation significative de la quote-part de clients contactables par email chaque semaine pour deux raisons :

• Prise en compte d’une plus grande profondeur d’historique dans le modèle prédictif d’ouvertures pour le calcul du segment des abonnés
• Diminution significative du taux de désabonnement à la newsletter
• En moyenne, 35% d’emails en moins envoyés à chaque client
• +4% d’emails ouverts et +8% de clics
• Augmentation du chiffre d’affaires par client : +1%

Prochaines étapes

Cdiscount continue aujourd’hui d’investir dans l’optimisation de cette mécanique de pression commerciale. Des travaux sont en cours pour :

• Optimiser le modèle prédictif existant afin de réduire toujours plus le volume d’emails envoyés à chaque client sans dégrader le chiffre d’affaires généré par ce canal.
• Intégrer l’ensemble des canaux CRM (SMS, notifications appli, plateforme de vente à distance, réseaux sociaux) dans cet outil pour en faire une solution complète de gestion de la pression commerciale multi-canal.