Quel est le taux d’ouverture moyen ou « normal » d’une newsletter email ?


On considère généralement que le taux d’ouverture moyen d’une newsletter de type « e-commerce » est de l’ordre de 15 à 20 % alors que des newsletters presse ou éditoriales se situent plutôt au dessus des 20 %. Ces chiffres sont généralement ceux avancés par les « baromètres » des prestataires email pour l’année 2015.

Pour différentes raisons, ces chiffres doivent cependant être pris avec beaucoup de recul et n’ont qu’une signification limitée.

Ils doivent d’abord être abordés par secteur d’activité, car certains secteurs favorisent plus ou moins les taux d’ouverture en fonction de la nature des contenus.  Même au sein d’un même secteur, les chiffres regroupent des données et moyennes agrégées qui cachent de nombreuses disparités. Un acteur comme Silverpop qui annonce dans son baromètre une moyenne de 18% pour les e-commerçants indique également qu’au sein de cette catégorie la moyenne du premier quartile est à 33,8 % et que le dernier quartile est à 6,6% !

D’autre part, la problématique du nettoyage de base évoquée récemment dans un billet de blog peut affecter considérablement les chiffres. Une vieille newsletter non nettoyée et dont le renouvellement d’abonnés est faible donnera généralement et naturellement des taux d’ouvertures faibles et en baisse tendancielle. A l’opposé, une newsletter dont on vient d’enlever les abonnés n’ayant pas ouvert ou cliqué sur les 6 derniers mois donnera naturellement des taux d’ouvertures très élevés.

Enfin la notion de newsletter peut être vague. Certaines sont uniformes pour tous les abonnés alors que d’autres sont très personnalisées.

Même si la volonté ou le besoin de comparaison sont légitimes et naturels, le benchmarking des taux d’ouvertures email a souvent une portée limitée en dehors de la détection de valeurs hors normes ou de points de comparaison concurrentiels très précis mais rarement accessibles.

Le taux d’ouverture est donc  beaucoup plus un outil de pilotage interne des pratiques qui s’avère utile pour l’analyse des différents tests (rédactionnels, timing, etc.), pour l’analyse des évolutions dans le temps et pour la détection des anomalies par domaines.