Le taux d’ouverture et le taux de clic

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  • Toujours utilisé

En bref

Le taux d'ouverture mesure combien de destinataires ouvrent un e-mail, et le taux de clic mesure combien cliquent ensuite sur un lien à l'intérieur.

Définition complète

Le taux d’ouverture et le taux de clic sont deux indicateurs utilisés pour mesurer la performance d’un e-mail envoyé à un groupe de destinataires. Le taux d’ouverture correspond au pourcentage de destinataires qui ont ouvert l’e-mail parmi tous ceux qui l’ont reçu. Le taux de clic correspond au pourcentage de destinataires qui ont cliqué sur au moins un lien à l’intérieur de cet e-mail.

Formule : Taux d’ouverture = (nombre d’e-mails ouverts / nombre d’e-mails envoyés) x 100. Taux de clic = (nombre de clics / nombre d’e-mails envoyés) x 100. Par exemple, si 1 000 e-mails sont envoyés, que 300 sont ouverts et que 45 destinataires cliquent sur un lien, le taux d’ouverture est de 30 % et le taux de clic de 4,5 %.

Attention : depuis que certaines messageries chargent automatiquement les images des e-mails pour protéger la vie privée des utilisateurs, le taux d’ouverture est devenu moins fiable qu’auparavant, car il peut être comptabilisé même sans lecture réelle du message.

À quoi ça sert

Ces deux indicateurs servent à évaluer séparément deux étapes différentes de la réussite d’un e-mail : le taux d’ouverture montre si l’objet de l’e-mail a donné envie de l’ouvrir, tandis que le taux de clic montre si le contenu à l’intérieur a donné envie d’agir.

Ils permettent ainsi de savoir précisément où se situe un problème lorsque les résultats d’une campagne sont décevants : un objet peu engageant se traduit par un faible taux d’ouverture, tandis qu’un contenu peu convaincant se traduit par un faible taux de clic malgré un bon taux d’ouverture.

Cas d'usage typiques

– Tester différents objets d’e-mail : quel objet donne le meilleur taux d’ouverture auprès d’un même public ? / cela améliore l’efficacité des futurs envois.
– Évaluer la pertinence du contenu d’un e-mail : le taux de clic est-il satisfaisant par rapport au taux d’ouverture obtenu ? / cela permet de distinguer un problème d’objet d’un problème de contenu.
– Comparer plusieurs campagnes dans le temps : les taux évoluent-ils positivement d’un envoi à l’autre ? / cela aide à mesurer les progrès des actions menées.
– Segmenter les destinataires selon leur comportement : qui ouvre régulièrement les e-mails, qui ne les ouvre jamais ? / cela permet d’adapter la fréquence ou le contenu envoyé à chaque groupe.
– Nettoyer une liste de diffusion : quels destinataires n’ouvrent plus jamais les e-mails depuis longtemps ? / cela améliore la qualité globale de la liste et la délivrabilité des futurs envois.

Ce que tu sauras faire

Savoir calculer et interpréter le taux d'ouverture et le taux de clic d'un e-mail pour identifier si un problème vient de l'objet ou du contenu du message.

Mises en situation

Situation 1 : un bon taux d’ouverture mais peu de clics

Contexte : une boutique en ligne envoie un e-mail promotionnel qui obtient un taux d’ouverture de 40 %, mais un taux de clic de seulement 1 %.

Application : l’équipe marketing en déduit que l’objet de l’e-mail a bien fonctionné, mais que le contenu à l’intérieur n’a pas convaincu les lecteurs d’agir.

Résultat attendu : la boutique retravaille le contenu de l’e-mail, notamment le bouton d’action et l’offre mise en avant, pour améliorer le taux de clic des prochains envois.

Situation 2 : un taux d’ouverture très faible

Contexte : une association envoie une newsletter mensuelle dont le taux d’ouverture ne dépasse jamais 8 %, bien en dessous des attentes.

Application : l’association teste plusieurs objets d’e-mail différents pour voir lesquels donnent envie d’ouvrir le message.

Résultat attendu : un objet plus clair et plus engageant permet d’augmenter sensiblement le taux d’ouverture des envois suivants.

Situation 3 : une liste de diffusion mal entretenue

Contexte : une entreprise constate que son taux d’ouverture baisse progressivement d’année en année, sans comprendre pourquoi.

Application : elle analyse sa liste de diffusion et découvre qu’une partie importante des destinataires n’ouvre plus aucun e-mail depuis longtemps.

Résultat attendu : en retirant ces contacts inactifs de la liste, le taux d’ouverture moyen remonte, car il n’est plus dilué par des destinataires qui n’ouvrent jamais les messages.

Application guidée : comparer deux campagnes d’e-mailing

Contexte : une entreprise envoie deux versions d’un même e-mail à deux groupes similaires : la version A obtient un taux d’ouverture de 25 % et un taux de clic de 5 %, la version B obtient un taux d’ouverture de 35 % et un taux de clic de 2 %.

Question : quelle version faut-il privilégier pour les prochains envois, et pourquoi ?

Résultat attendu : la version A semble plus efficace globalement, car un taux de clic plus élevé, rapporté au nombre total d’envois, indique un contenu qui convainc mieux les destinataires d’agir, malgré un taux d’ouverture plus faible.

Application guidée : diagnostiquer une baisse de performance

Contexte : le taux d’ouverture d’une newsletter reste stable, mais le taux de clic a fortement chuté par rapport aux mois précédents.

Question : où faut-il chercher en priorité l’origine de ce problème ?

Résultat attendu : puisque le taux d’ouverture ne change pas, le problème vient probablement du contenu de l’e-mail lui-même, comme une offre moins attractive ou un bouton d’action moins visible, plutôt que de l’objet du message.

Pour bien le retenir

L'analogie

Imaginez que vous distribuiez 100 catalogues dans des boîtes aux lettres. Le taux d’ouverture correspond au nombre de personnes qui ont ouvert le catalogue reçu. Le taux de clic correspond au nombre de personnes qui, après l’avoir ouvert, se sont ensuite rendues en boutique pour voir les produits présentés.

« Ouvrir le catalogue, c'est une chose ; se déplacer en boutique après l'avoir lu en est une autre. »

Pièges à éviter

À ne pas confondre avec

Une erreur fréquente consiste à croire qu'un bon taux d'ouverture garantit un bon résultat global ; sans un contenu convaincant, un e-mail largement ouvert peut tout de même générer très peu de clics et d'actions concrètes.

Une autre confusion consiste à comparer ces taux entre des campagnes très différentes, par exemple entre une newsletter d'information et un e-mail promotionnel, alors que les attentes des destinataires ne sont pas les mêmes selon le type de message.

Enfin, depuis que le taux d'ouverture est devenu moins fiable techniquement, certains continuent de s'y fier aveuglément, alors qu'il faut désormais le croiser avec d'autres indicateurs, notamment le taux de clic, pour juger réellement de la performance d'un envoi.

Évolution historique

Apparition : Années 2000, avec le développement de l'e-mail marketing

Quels changements depuis l’arrivée de l’IA ?

Avant

Le taux d’ouverture était considéré comme un indicateur fiable de l’intérêt suscité par un e-mail, mesuré simplement par le chargement d’une image invisible dans le message.

Aujourd’hui

Certaines messageries utilisent des mécanismes automatiques, parfois liés à des fonctions de protection de la vie privée, qui ouvrent les e-mails ou en chargent les images sans intervention réelle de l’utilisateur, ce qui rend le taux d’ouverture moins précis ; le taux de clic, plus difficile à générer automatiquement, devient donc un indicateur relativement plus fiable de l’intérêt réel des destinataires.

Évolution historique

Années 1990 : les premiers envois massifs d’e-mails commerciaux se développent, avec peu d’outils de mesure précis.

Années 2000 : des outils d’e-mail marketing dédiés permettent de suivre plus précisément le taux d’ouverture et le taux de clic de chaque campagne.

Années 2010 : ces indicateurs deviennent des standards largement utilisés pour évaluer et optimiser les campagnes d’e-mailing.

Depuis les années 2020 : l’évolution des messageries et des règles de protection de la vie privée modifie la fiabilité du taux d’ouverture, renforçant l’intérêt d’analyser plusieurs indicateurs ensemble.