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Recherche opérationnelle : les maths arrivent dans l'emailing !

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Strasbourg, Conseil de l’Europe, 25 mai 2016

La Recherche Opérationnelle, les maths arrivent dans l’emailing!

La Recherche opérationnelle ou « R.O. »,qu’est-ce que c’est?

Branche des mathématiques appliquées.

Modélisation de problématiques complexes pour y apporter la meilleure solution possible.

Les problématiques couvertes sont variées et multi-secteurs.

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La Recherche Opérationnelle, les maths arrivent dans l’emailing!

Pourquoi appliquer de la R.O en email marketing?

De nombreuses contraintes gravitentautour de l’email marketing, qu’elles soient économiques ou techniques.

La délivrabilité reste toujours la grande problématique de l’email marketing, surtout en acquisition.

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La Recherche Opérationnelle, les maths arrivent dans l’emailing!

Les règles évoluent…

Filtrage contenu

SPFRBL DKIM

DMARC

Réputationdomaine

DomainKeys

Filtrage contenu

RBL

2003 2005 2007 2009 2012-16Comportement

individuel

Réputation IP

Réputationdomaine

SPFSPF

SPF

DKIMComportement

global

Réputation IP

DomainKeys

Sender IDComportement

global

RBL

RBL

RBLFiltrage contenu ARC

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La Recherche Opérationnelle, les maths arrivent dans l’emailing!

L’analyse du comportement est prédominant

Les opérateurs de messagerie conditionnent la livraison d’un email à l’intérêt qu’il suscite chez l’internaute visé,

Il devient nécessaire aujourd’hui pour les e-marketers de mesurer cet intérêt en amont.

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Utiliser le scoring pour mieux cibler

Il s’agit de donner une note à chaque individu en fonction de différents critères.

Un score peut être factuel ou prédictif.

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La Recherche Opérationnelle, les maths arrivent dans l’emailing!

Quelques exemples de scores

Score d’appétence horaire

Il permet d’envoyer le message à l’heure de consultation connue pour chaque cible.

Optimisation de l’interaction souhaitée

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La Recherche Opérationnelle, les maths arrivent dans l’emailing!

Quelques exemples de scores

Scores de réaction et de propension à réagir

Permettent de cibler les segments à potentiel et d’écarter les plus suspects.

Donnent la probabilité d’un individu àréagir positivement sur la prochainecommunication.

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Quelques exemples de scores

Scores de plainte et d’attrition

Donnent la probabilité d’un individu à se plaindre ou à se désinscrire.

Impact fort sur la délivrabilitéet la réputation

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Quelques exemples de scores

Score d’exaspération

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Les limites du scoringLe scoring donne l’appétence des prospects à

chaque campagne.

Une approche rationnelle est de sélectionner le top X% des meilleurs scorés par campagne.

Rien ne garantit que ces tops segments ne se chevaucheront pas !

Solliciter les tops segments fait prendre un risque car la pression marketing appliquée aux prospects multi-segments sera très forte.

A B C

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A B CLes limites du scoringUne autre approche, par individu, consiste

à regarder quelles sont les campagnes sur lesquelles il est le plus appétant.

Certaines campagnes génèrent naturellement moins d’appétence que d’autres.

De plus, l’appétence n’est pas synonyme de rentabilité : une campagne peu appétante peut avoir un très bon ROI.

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Estimer la tolérance à la pression marketingLa pression marketing va avoir un impact différent d’un individu à

l’autre selon :• La pertinence de la campagne• La tolérance naturelle de l’individu

Nous introduisons la notion d’exaspération dans nos modèles𝐸𝑖 (𝑡 )=𝛽𝑖 ∑

𝑗 ∈ 𝐽(1−𝑎 𝑗𝑡 )+𝐸 𝑖 (𝑡−1 )−𝛼𝑖 , ∀ 𝑖∈ 𝐼

𝑃𝑝 𝑖 (𝑡 )=𝐸𝑖(𝑡)1+𝐸 𝑖(𝑡 )

, ∀ 𝑖∈𝐼

Exaspération

Liée à la plainte et le

désabonnement

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A B CL’envoi de campagnes :un problème logistiqueChaque campagne est soumise à des contraintes :

• Ciblage• Période de temps• Nombre d’envoi minimum/maximum• Etc.

Chaque campagne a un modèle de rémunération propre (CPC, CPL, etc.)

Chaque individu a une appétence unique à chaque campagne, ainsi qu’une résistance à la pression marketing.

Quelle est la meilleure façon de répartir les envois sur la base pour maximiser son rendement ?

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La solution : une « I.A. »Une intelligence artificielle capable de décider de

la meilleure allocation des campagnes aux individus,

en respectant la totalité des contraintes :• Propres à chaque campagne (business)• Propres à chaque individu (pression marketing)• Propres à chaque FAI (délivrabilité)

en maximisant le chiffre d’affairegénéré au global par la base.

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Première mise en application concrète

Hervé SevestreDirecteur Marketing

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La Recherche Opérationnelle, les maths arrivent dans l’emailing!

LE LEADER DE L’INFOMEDIATION TRAVEL

10 Sites de Comparaison en Europe

5 Pays Européens

10 millions de pages vues par mois

45 millions d’impressions publicitaires par mois

131 500 fans Facebook

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LE LEADER DE L’INFOMEDIATION TRAVEL

• 10 Sites de Comparaison en Europe• 5 Pays Européens• 10 millions de pages vues par mois• 45 millions d’impressions publicitaires par mois• 2,5 millions d’abonnés• Des programmes à la pression différenciée• Près de 800M de messages routés en 2015• 10% du total des leads générés vers nos

marchands

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La Recherche Opérationnelle, les maths arrivent dans l’emailing!

UNE SOURCE DE REVENUS COMPLÉMENTAIRE

10 catégories d’offres/services en affinité

Une base très réactive

Des taux de plaintes en-dessous des seuils tolérés

Une pression commerciale dictée par les contraintes de délivrabilité des FAI

Une sous-optimisation du potentiel

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LE PLANNING OPTIMAL DE CAMPAGNES

Aujourd’hui

Un envoi par jour sur 2-3 segments maximum, qui représentent au total environ 100 000 individus.

Segment A : les actifs ayant réagi il y a moins de 30 joursSegment B : les actifs ayant réagi il y a plus de 30 joursSegment C : les nouveaux entrants

28/01/1610:30

CAMPAGNE PRODUIT A

SEGMENT A

SEGMENT C

SEGMENT B

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CAMPAGNE PRODUIT A

CIBLE A

CIBLE C

PRODUITS A,B

PRODUIT A

CIBLE B

PRODUIT A

Avec le planning optimalNous déterminons par cible, en prenant en compte son appétence (horaire, pression marketing,…), le planning de campagnes qui optimise au maximum la rentabilité en garantissant le meilleur taux de délivrabilité tout en respectant vos contraintes de placement de produits.

CAMPAGNE PRODUIT B

CIBLE B

PRODUIT B

LE PLANNING OPTIMAL DE CAMPAGNES

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La Recherche Opérationnelle, les maths arrivent dans l’emailing!

Le monitoring• En sortie, chaque individu a un planning complètement

personnalisé. • Les campagnes sont envoyées sur plusieurs jours, au bon

moment et à la bonne personne.• Le planning respecte toutes les contraintes et est optimal

au sens du ROI.

Le planning est recalculé tous les jours en fonction des nouvelles campagnes à planifier et des remontées de clic/ouverture. Le monitoring permet de prendre des actions correctrices :• Une campagne semble sur-performer : faut-il

augmenter le cap du nombre d’emails ?• Une autre campagne sous performe, faut-il la mettre en

pause ?

LE PLANNING OPTIMAL DE CAMPAGNES

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Les premiers enseignementsLe taux d’ouverture est multiplié par 2,5 (de 8% à 20%).+7% en volume d’ouverture en sollicitant 60% de la base.Un eCPM optimisé de 50%.

La réputation est maîtrisée,la délivrabilité n’est plus un problème.

LE PLANNING OPTIMAL DE CAMPAGNES

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La Recherche Opérationnelle, les maths arrivent dans l’emailing!

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Merci !

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