Comment Dolist mise sur le big data pour réinventer l’emailing

Selon la dernière étude du SRI, l’emailing est un levier marketing en perte de vitesse, victime des systèmes antispam mais également d’un désintérêt des internautes avec des taux d’ouverture de plus en plus faibles.

Pour inverser cette tendance, la société bordelaise DOLIST, spécialise de l’emailing, a décidé de s’associer avec BVA Data Sciences, département de datamining de l’institut BVA, afin de bénéficier de ses technologies et améliorer l’efficacité des opérations d’e-mail marketing.

L’offre se compose d’une part d’un outil de scoring automatique, permettant de mieux comprendre les comportements des internautes, mais également d’outils de modélisation pour anticiper les futurs comportements et ainsi améliorer non seulement les performances de l’email (délivrabilité, taux d’ouverture, taux de clic,…) mais également le retour sur investissement global de l’opération.

« Je ne peux pas dévoiler nos recettes mais le défi est d’identifier tous les signaux faibles qui provoquent un désagrément, un désabonnement voire une plainte, de modéliser ces comportements et de faire en sorte qu’ils ne se reproduisent plus par la suite. C’est d’autant plus compliqué que chaque internaute est différent et qu’il faut prendre en compte son propre historique et son rapport à la marque ou au produit. » nous explique Jean-Paul Lieux, le fondateur de Dolist.

Une complexité que les équipes de Dolist et BVA ont toutefois cherché à réduire en proposant une solution de scoring prête à l’emploi, des suggestions de règles métier et des interfaces de visualisation des données les plus intuitives possibles.

« Tout le monde parle de Big Data mais peu de personnes sont réellement en mesure de s’en servir. Avec BVA, nous avons donc cherché à démocratiser au maximum ces outils afin de nous assurer que nos clients s’en servent réellement » ajoute Jean-Paul Lieux.

Même si Dolist refuse de partager les résultats de la plate-forme avant septembre, les premiers tests seraient encourageants et permettraient des croissances « à deux chiffres » pour certains des clients de Dolist. Le modèle économique devrait quant à lui reposer sur du service et sur la facturation du scoring des utilisateurs finaux.

Selon une enquête réalisée par Dolist, 36% des professionnels du marketing envisageant d’avoir recours aux technologies Big Data mais ils sont paradoxalement 54% à hésiter à utiliser le scoring ou l’analyse prédictive, sans doute effrayés par la relative complexité de ces technologies.