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Mailchimp fait appel au machine learning pour Content Optimize, son nouvel outil d’optimisation marketing

À ses débuts à Atlanta, en 2001, Mailchimp, outil de marketing par e-mail, s’était donné pour objectif de venir en aide aux petites entreprises en leur apportant la technologie nécessaire à leur développement. C’est aujourd’hui une entreprise marketing intégrée “tout en un” en bonne partie grâce à l’acquisition de la plateforme d’IA Inspector 6 en juillet 2020. La technologie et l’expertise de cette start-up ont joué un rôle essentiel dans le développement de Content Optimize, le dernier outil de Mailchimp qui utilise le machine learning pour booster les performances de contenu.

En 2001, Ben Chestnut et Dan Kurzius ont ouvert une agence de conception Web, appelée Rocket Science Group qui a bien vite travaillé avec de grandes entreprises. En parallèle, ils ont développé un service de marketing par e-mail destiné aux petites entreprises, une alternative aux logiciels de messagerie du début des années 2000, trop gros et trop chers.

Mailchimp était née et a permis aux propriétaires de petites entreprises, dépourvus d’outils de pointe et de ressources comparables à celles de leurs concurrents plus fortunés, d’accéder à une technologie qui pouvait les rendre autonomes et les aider à grandir. Mailchimp n’a cessé de se développer, elle a fait l’acquisition d’Inspector 6, et le fondateur de cette dernière, John Wolf, est à présent chef de produit Smart Content chez son repreneur. Il est parti de l’idée que si on peut évaluer facilement les performances d’une campagne, il est beaucoup plus difficile de savoir pourquoi elle a réussi ou plus ou moins échoué.

Il a apporté lui-même la réponse à ce problème complexe :

“Et si nous pouvions utiliser le machine learning pour comprendre le contenu marketing ?”

Content Optimize a donc été développé pour les newsletters et sa fonctionnalité pourra être appliquée à d’autres outils marketing, comme les landing pages dans un futur proche.

Depuis sa création en 2001, Mailchimp qui compte aujourd’hui plus de 13 millions de clients, a engrangé une foule de données que Content Optimize, son nouvel outil d’optimisation a pu, en partie, analyser grâce au machine learning. En effet, seules les données des campagnes marketing réussies ont été traitées par Content Optimize. John Foreman, le CEO de Mailchimp a déclaré :

“Nous avons des millions de petites et moyennes entreprises sur la plateforme. (…) L’arrivée de Content Optimize rentre dans le cadre de la stratégie de MailChimp d’investir dans des fonctionnalités exploitant l’intelligence artificielle et le big data. L’objectif est de proposer des services pour faire en sorte que les entreprises plus modestes puissent concurrencer les grandes entreprises pour ce qui est de l’emailing forme. Et donc, non seulement nous construisons tous ces outils nous-mêmes, ce qui nous permet de les intégrer du point de vue de la conception visuelle (ce ne sont pas nécessairement des acquisitions). Mais nous disposons de cet ensemble de données provenant de plusieurs années de marketing auprès de millions d’entreprises, de milliards de clients auxquels nous parlons. Nous nous sommes donc demandé comment utiliser l’intelligence artificielle pour également peaufiner la façon dont tous ces outils sont reliés.”

Lorsqu’une newsletter est créée, Mailchimp génère un rapport qui prédit ses résultats et suggère des recommandations pour améliorer ses performances. Voici quelques critères contrôlés par l’IA :

  •  la longueur des phrases et le nombre total de mots ;
  •  le nombre et la pertinence des boutons d’appels à l’action inclus dans la newsletter ;
  •  un ratio texte/image bien équilibré ;
  •  la cohérence des polices et le style du texte.

Mailchimp IA
MailChimp IA Content Optimize © MailChimp

Avec Content Optimize, Mailchimp permet aux petites et moyennes entreprises qui n’ont pas forcément les ressources ni les compétences pour élaborer des newsletters performantes, de créer des campagnes engageantes et d’améliorer leur taux de conversion.


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Marie-Claude Benoit

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