La plupart des pros de l’emailing arrosent tout le monde. Et ensuite ils se demandent pourquoi personne n’ouvre rien.

La segmentation résout ce problème en théorie. Vous regroupez des personnes similaires, vous leur envoyez du contenu pertinent, et l’engagement monte. Simple. Sauf que tous ceux qui ont déjà essayé de construire des segments à la main connaissent la réalité : ça prend un temps fou, les règles deviennent ingérables, et vous êtes constamment en train de deviner si vos regroupements ont vraiment un impact.

L’IA change la donne. Pas en rendant la segmentation « automatique », exactement, mais en repérant des motifs que vous ne verriez jamais vous-même et en prédisant ce que les gens feront ensuite, plutôt que de simplement suivre ce qu’ils ont déjà fait.

Le fossé entre savoir et faire

Selon une étude de la DMA, les campagnes email segmentées peuvent augmenter le chiffre d’affaires de 760 %. Ce chiffre est repris partout parce qu’il choque. Presque un ordre de grandeur. Mais voilà : seulement 31 % des entreprises utilisent une segmentation de base, et à peine 13 % utilisent quelque chose d’avancé.

Les maths sont évidentes. L’exécution est difficile.

Phuong Ngo, CRM and Loyalty Manager at Huda Beauty, a décrit ce qui se passe quand on fait vraiment le travail : “With simple Klaviyo segmentation, we were able to clean up a lot of the deliverability issues that we had previously. It was something small that created a really big lift.” Ils ont doublé leur chiffre d’affaires attribué à l’email d’une année sur l’autre. Pas grâce à une IA sophistiquée. Grâce à de simples cadences d’envoi basées sur l’engagement, que la plupart des entreprises évitent parce que la mise en place semble fastidieuse.

Le problème n’est pas la connaissance. Tout le monde sait que la segmentation fonctionne. Le problème, c’est la mise en œuvre — et c’est là que l’IA devient intéressante : pas comme solution magique, mais comme moyen de réduire ce fossé d’exécution.

Ce que la segmentation traditionnelle fait bien

Les segments basés sur des règles fonctionnent. Ils fonctionnent depuis des décennies. Vous définissez des critères (localisation, historique d’achat, engagement email, ce qui compte pour votre activité), vous étiquetez les gens en conséquence, puis vous envoyez des contenus différents à des groupes différents.

Les classiques restent valables :

Les nouveaux abonnés reçoivent des séquences de bienvenue. Les acheteurs récents reçoivent des suggestions de ventes additionnelles. Les clients inactifs reçoivent des campagnes de réactivation. Les VIP reçoivent un accès anticipé. Ce n’est pas sophistiqué. C’est efficace parce que ça aligne le message sur le bon moment — et cet alignement bat le contenu générique à chaque fois.

Des recherches compilées par FluentCRM montrent que les campagnes segmentées obtiennent 30 % d’ouvertures en plus et 50 % de clics en plus que les envois non segmentés. C’est un gain réel avec une logique simple : ne traitez pas tout le monde de la même façon.

Là où la segmentation manuelle craque

Melissa Smith, Director of Rétention at Jenni Kayne, l’a dit sans détour dans une étude de cas Klaviyo : “I’ve always advocated for less email. It doesn’t feel like a luxury experience to be getting 3 emails a day.” Son équipe envoyait trois emails par jour. La question n’était pas de savoir s’il fallait segmenter. C’était comment segmenter assez intelligemment pour envoyer plus malin, pas juste moins.

Les règles manuelles atteignent leurs limites quand vous essayez d’optimiser sur plusieurs dimensions en même temps. Quelqu’un qui a acheté des vestes d’hiver peut aussi parcourir la déco, avoir été très engagé le mois dernier mais pas cette semaine, et ne montrer une sensibilité au prix que sur certaines catégories. Écrire des règles pour chaque combinaison devient exponentiellement complexe.

Et vous ne pouvez pas prédire avec des règles. Les segments traditionnels décrivent ce qui s’est passé. Ils ne prévoient pas ce qui va se passer. « A acheté au cours des 30 derniers jours » regarde dans le rétroviseur. « A de fortes chances d’acheter dans les 30 prochains jours » demande une reconnaissance de motifs que les humains gèrent mal à grande échelle.

Comment la segmentation par IA fonctionne vraiment

Les approches IA construisent des listes différemment des règles. Au lieu que vous définissiez des critères, des algorithmes trouvent des regroupements qui corrèlent avec les résultats qui vous importent.

Le clustering examine toutes vos données d’abonnés et regroupe les gens par similarité sur des centaines de variables à la fois. Les clusters peuvent contredire votre intuition. Vous pensez que les données démographiques comptent le plus. L’algorithme peut découvrir que le timing d’achat, la profondeur de navigation et les schémas d’engagement email prédisent mieux le comportement que l’âge ou la localisation.

Le scoring prédictif attribue des probabilités à chaque abonné. Au lieu d’un segment statique « client actif », vous obtenez des scores dynamiques : 73 % de chances d’acheter ce mois-ci, 12 % de risque d’attrition, forte probabilité d’engager avec du contenu éducatif mais faible réponse aux offres promotionnelles. Ces scores se mettent à jour en continu quand le comportement change.

La reconnaissance de motifs comportementaux repère des séquences que les humains manquent complètement. Des abonnés qui parcourent le mardi soir mais achètent le samedi matin. Des clients qui ont besoin de trois points de contact de contenu éducatif avant qu’un message promotionnel ne convertisse. Des personnes qui achètent par grappes (trois commandes en deux semaines, puis rien pendant quatre mois) versus des acheteurs réguliers mensuels.

Stephen Hammill of Anvil Media a expliqué ce basculement dans une interview Campaign Monitor : “What truly drives awesome email performance is a more personalized messaging strategy, one that adjusts the timing, cadence, and content of emails to segments built off our users’ captured behavioral data.”

Le problème de la prédiction

La segmentation prédictive, sur le papier, c’est génial. Qui ne voudrait pas savoir qui est sur le point d’acheter ? Sauf que les prédictions exigent deux choses que beaucoup d’entreprises n’ont pas : assez de données et des données fiables.

Un commentateur sur Hacker News qui construisait son propre système a décrit l’usage d’une “SQL-based segmentation” sur une configuration sur mesure qui coûtait 20 $ par mois, contre 700 $ par an sur des plateformes tout-en-un. Le compromis n’était pas seulement le prix. C’était le contrôle sur ce que les prédictions voulaient réellement dire — et sur le fait qu’elles reflétaient la réalité ou juste des motifs plausibles.

L’IA peut trouver des corrélations qui ne signifient rien. Si votre modèle remarque que les clients avec des adresses Gmail convertissent mieux que ceux avec des adresses Outlook, ça peut être un proxy démographique… ou du bruit. L’algorithme ne peut pas trancher. Vous avez besoin de suffisamment de transactions pour valider les prédictions, et de données suffisamment propres pour que les motifs ne soient pas des artefacts de bugs de suivi ou d’enregistrements incomplets.

Réponse honnête : la segmentation prédictive marche bien pour les entreprises avec un historique de transactions conséquent (des milliers de clients, des dizaines de milliers d’interactions) et une infrastructure de données propre. Pour des listes plus petites ou des bases plus brouillonnes, des approches plus simples font souvent mieux que des algorithmes entraînés sur un signal insuffisant.

Des points de départ qui marchent vraiment

Oubliez la mise en place complète de l’IA. Commencez par des segments que vous pouvez construire cette semaine.

Les niveaux d’engagement séparent votre liste selon la récence et la profondeur d’interaction. Les abonnés actifs qui ont ouvert au cours des 14 derniers jours. Les abonnés en baisse qui ont ouvert il y a 30 à 60 jours. Les abonnés dormants au-delà de 90 jours. Des fréquences et des types de contenu différents pour chaque groupe. Rien que ça évite le pire scénario : agacer vos meilleurs abonnés tout en ennuyant tout le monde.

Les segments de comportement d’achat séparent les acheteurs des simples navigateurs, et les acheteurs fréquents des « one-shots ». Un acheteur pour la première fois n’a pas besoin du même suivi qu’un client récurrent. Quelqu’un qui a acheté des accessoires veut probablement d’autres recommandations que quelqu’un qui a acheté la gamme principale.

Les segments par source reconnaissent que le canal d’acquisition signale l’intention. Les abonnés issus de publicités payantes se comportent souvent différemment des inscriptions organiques. Les personnes qui se sont inscrites via du contenu verrouillé attendent une communication éducative. Celles qui se sont inscrites pendant une promo attendent des offres.

Brannan Glessner of Express Homebuyers a décrit le passage du générique à l’intentionnel dans une étude de cas Campaign Monitor : “Instead of a ‘spray and pray’ email strategy, we now segment our database by emotional target or a reason why they contacted us.” Pas d’IA. Pas d’algorithmes complexes. Juste le fait d’admettre que des personnes différentes veulent des choses différentes.

Ajouter de la prédiction sans en faire trop

Une fois que les segments de base performent, ajouter des éléments prédictifs devient logique. La plupart des plateformes email incluent désormais une forme de prédiction de l’engagement. Klaviyo, HubSpot, Mailchimp et Salesforce Marketing Cloud proposent tous, à des degrés variables, du scoring alimenté par l’IA.

L’ajout le plus pratique, en général, c’est la prédiction d’engagement. La plateforme score la probabilité qu’un abonné ouvre et clique sur votre prochaine campagne. Vous envoyez plus souvent aux abonnés avec une forte probabilité d’engagement, vous réduisez la fréquence pour ceux avec une faible probabilité, et vous créez des campagnes de réactivation pour les personnes qui montrent une trajectoire en déclin.

La prédiction d’achat vient ensuite si vous avez des données e-commerce. Les scores identifient les abonnés proches d’une décision d’achat selon leurs schémas de navigation, le timing de leurs achats passés et leurs signaux d’engagement. Toucher quelqu’un quand il est prêt à acheter bat une cadence promotionnelle aléatoire.

La prédiction d’attrition signale les abonnés susceptibles de se désabonner ou de devenir inactifs avant même que ça n’arrive. Une intervention précoce (un sondage, un autre type de contenu, une offre de réactivation) peut retenir des personnes qui auraient sinon disparu en silence.

L’équipe demand génération de HubSpot a testé une personnalisation pilotée par l’IA sur ses propres emails de nurturing et a rapporté un taux de conversion supérieur de 82 %, 30 % de meilleures ouvertures, et 50 % de hausse du taux de clics. Des chiffres impressionnants, tout en rappelant qu’ils disposent de beaucoup de données, de ressources d’ingénierie, et d’un intérêt évident à ce que les fonctionnalités IA marchent bien pour leur marketing.

La question du chevauchement des segments

Les vrais abonnés appartiennent à plusieurs segments en même temps. Votre client à forte valeur peut aussi montrer des signaux de risque d’attrition. Un acheteur récent peut aussi être un lecteur très engagé qui répondrait bien à du contenu éducatif. Un abonné dormant peut avoir un potentiel de valeur à vie élevé s’il est réactivé.

La logique de priorisation compte plus que les définitions de segments. Quand quelqu’un est éligible à trois campagnes, laquelle gagne ? La plupart des plateformes par défaut prennent « la campagne la plus récemment créée » ou « la première correspondance dans l’ordre de la liste », ce qui est arbitraire. De meilleures approches priorisent par valeur business (la rétention bat la promotion) ou par récence du comportement qualifiant (les nouveaux signaux pèsent plus lourd que les anciens segments).

La solution élégante utilise une logique d’exclusion : une fois qu’une personne reçoit la campagne A, on l’exclut de la campagne B pendant X jours. Ça évite la fatigue sans vous obliger à résoudre tous les cas de chevauchement à l’avance.

Mesurer si ça marche

Trois métriques comptent plus que les autres.

Le chiffre d’affaires par segment vous dit si vos segments « haute valeur » génèrent vraiment plus de revenus. Si votre segment « VIP » et votre segment « standard » convertissent pareil, vos critères de segmentation ne capturent pas de différences réelles. Revoyez vos définitions.

La migration entre segments suit si les abonnés se déplacent, avec le temps, vers des segments plus précieux. Les bons programmes email font progresser les gens : les visiteurs deviennent acheteurs, les acheteurs ponctuels deviennent clients récurrents, les engageurs occasionnels deviennent lecteurs réguliers. Si vos segments sont statiques, votre contenu ne construit pas de relation.

La précision de prédiction compare les comportements prévus aux résultats réels. Si votre plateforme prédit que 30 % d’une cohorte va acheter et que 8 % achètent réellement, les prédictions ne servent à rien. C’est le contrôle que la plupart des pros zappent. Ils font confiance aux sorties de l’algorithme sans vérifier si les prophéties se réalisent.

Les groupes de contrôle rendent la mesure honnête. Gardez 5 à 10 % de votre liste sur des envois génériques non segmentés. Comparez avec les campagnes segmentées. Le gain devrait être évident. Si ce ne l’est pas, vos segments ne sont pas assez différenciés pour compter.

Ce qui ne marche pas

La sur-segmentation s’autodétruit. Un segment de 47 personnes qui ont acheté des articles bleus un mardi pendant la pleine lune n’a aucune valeur statistique. Chaque segment doit avoir assez d’abonnés pour produire des données de performance fiables et assez de comportement distinct pour justifier un traitement différent. Si vous ne pouvez pas créer du contenu réellement différent pour un segment, fusionnez-le avec quelque chose de plus large.

Le « on le règle et on l’oublie » se dégrade. Le comportement des abonnés change. Les conditions de marché bougent. Des segments qui marchaient l’an dernier peuvent être périmés aujourd’hui. Les segments manuels, basés sur des règles, souffrent particulièrement parce que personne ne pense à mettre à jour les critères six mois plus tard. Les segments IA gèrent mieux ça via un recalcul continu, mais eux aussi ont besoin d’un contrôle périodique : est-ce que la logique sous-jacente a encore du sens ?

Segmenter sans stratégie de contenu, c’est du travail perdu. Identifier 12 groupes d’abonnés distincts ne sert à rien si vous envoyez la même newsletter à tout le monde. Les segments existent pour permettre des traitements différents. Si votre production de contenu ne peut pas soutenir de la variation, consolidez en segments que vous pouvez réellement servir différemment.

Et après ?

Les mises à jour de segments en temps réel deviennent la norme. Le comportement pendant une session de navigation peut changer l’affectation de segment avant le prochain envoi d’email. Quelqu’un qui a ajouté des articles au panier aujourd’hui devrait recevoir un message différent ce soir que celui qu’il aurait reçu hier.

L’unification multicanal relie les segments email au SMS, aux notifications push, aux publicités et à la personnalisation du site. Les mêmes données comportementales qui pilotent le ciblage email orchestrent désormais plusieurs points de contact. Votre séquence de panier abandonné peut combiner email et SMS sans sur-solliciter.

La découverte de segments utilise l’IA pour identifier des groupes que vous n’avez pas définis. L’algorithme remarque que certains clusters d’abonnés se comportent de manière distincte et suggère de nouveaux segments à tester. Ça renverse l’approche traditionnelle : au lieu de définir des segments puis de valider, vous laissez les motifs émerger des données, puis vous interprétez ce qu’ils signifient.

Lexi Carter at Southern Utah University a résumé la promesse de base dans une interview Campaign Monitor : “By adjusting our email strategy to be more personalized and sending emails segmented by age, location, and level of interest, we have seen a massive increase in open and click rates.”

Rien de sophistiqué. Âge, localisation, niveau d’intérêt. Mais le gain est réel parce que la plupart des organisations envoient encore la même chose à tout le monde et espèrent que ça passe.

La question n’est pas de savoir si la segmentation par IA fonctionne. C’est de savoir si votre approche actuelle laisse assez de valeur sur la table pour justifier l’effort de mise en place. Si vous segmentez déjà de façon réfléchie et voyez de bonnes performances, des ajouts IA incrémentaux peuvent aider à la marge. Si vous arrosez encore tout le monde, les gains d’une segmentation de base écraseront tout ce que des algorithmes prédictifs pourraient ajouter.

Pour du contexte sur le paysage email au sens large, voir AI for email marketing: what actually works. Pour tirer le meilleur parti des segments avec du contenu dynamique, voir advanced AI email personalization.

Quels segments feraient la plus grosse différence pour votre liste, là, maintenant ? Parfois la réponse est évidente, et on n’a juste pas fait le travail.