Prospection numérique et e-mailing — Mad in Event

Mad in Event visait de nouveaux clients, notamment des collectivités, sans démarche de prospection structurée. Il fallait construire la base, les messages et le suivi.

Constitution d'une base de prospects qualifiés à partir de données officielles, avec vérification et enrichissement des contacts.

Nettoyage et segmentation des bases sous Brevo, en tenant compte des enjeux de délivrabilité : taux de rebond, qualité des adresses.

Rédaction de campagnes d'e-mailing personnalisées, avec appel à l'action explicite.

Suivi des taux d'ouverture et de clics, gestion des relances et mise en place d'un système de prise de rendez-vous.

Une base de prospects fiabilisée, des campagnes mesurées sur des indicateurs de délivrabilité et de conversion, et un pipeline commercial suivi plutôt que subi.

Mad’in Event avait un fichier de contacts nourri depuis le début de son activité : des dizaines de milliers d’adresses professionnelles, accumulées événement après événement pendant vingt ans. Personne ne s’en servait.

Il y avait une bonne raison à ça. Sur un fichier de cet âge, une part importante des adresses ne correspond plus à personne : entreprises fermées, salariés partis, domaines expirés. Envoyer une campagne sur une base dans cet état produit une avalanche de rebonds, et les rebonds dégradent la réputation d’expéditeur du domaine — c’est-à-dire la probabilité que les messages suivants arrivent dans une boîte de réception plutôt qu’en indésirable. Une base sale ne se contente pas de ne pas fonctionner, elle abîme les envois futurs.

Aucun outil disponible dans l’entreprise ne permettait de traiter ce volume, et les services de vérification du marché facturent à l’adresse. Sur plusieurs dizaines de milliers de lignes, le coût devenait un sujet à part entière.

Écrire l’outil plutôt que l’acheter

J’ai développé ma propre solution en Python, exécutée depuis le terminal. Le principe repose sur le protocole SMTP lui-même : on peut interroger le serveur de messagerie responsable d’un domaine et engager avec lui le début d’une transaction — se déclarer, annoncer un expéditeur, puis annoncer un destinataire — sans jamais transmettre de message. À l’annonce du destinataire, le serveur répond par un code numérique qui indique s’il accepte ou refuse cette boîte. Lire ce code permet de conclure sur l’existence de l’adresse sans rien envoyer, donc sans générer de rebond et sans dégrader la réputation du domaine.

Pour chaque adresse : extraire le domaine, interroger son enregistrement MX, ouvrir une connexion SMTP, engager la transaction, annoncer l’adresse à vérifier, lire le code de réponse, fermer, journaliser, temporiser.

L’exécution durait des heures. La vérification ne peut pas être menée à pleine vitesse, sous peine d’être interprétée par les serveurs interrogés comme une tentative d’énumération d’adresses et bloquée en conséquence. J’ai donc lancé ces traitements en tâche de fond pendant que je travaillais sur d’autres dossiers.

Ce que la méthode ne peut pas faire

Il faut l’exposer, sinon on surévalue le résultat. Certains domaines sont configurés en réception universelle : ils acceptent tout destinataire, y compris inexistant, et renvoient donc systématiquement une réponse positive. D’autres serveurs répondent volontairement de manière uniforme, précisément pour empêcher ce type de vérification. D’autres diffèrent leur réponse à une première sollicitation.

La vérification SMTP ne produit donc pas une certitude mais une probabilité, et une part des adresses ressort dans un état indéterminé. J’ai retenu une règle prudente : éliminer ce qui est certainement invalide, conserver ce qui est certainement valide, et isoler le reste plutôt que de trancher au hasard.

Segmenter, puis envoyer

Une fois la base nettoyée, elle a été segmentée selon les clientèles réelles de l’agence. Les campagnes sont d’abord parties sous Mailchimp, puis j’ai basculé sur Brevo : Mailchimp plafonnait à 2 500 contacts pour 60 € par mois, Brevo offrait un avantage tarifaire à fonctionnalités équivalentes pour notre usage.

Cette migration n’a pas été aussi nette que ça en a l’air. On y migre quatre choses distinctes — des listes, des segments, des gabarits et une réputation d’expéditeur — et chacune peut se dégrader au passage. La dernière est la plus coûteuse, parce qu’elle ne se transfère pas : elle se rebâtit envoi après envoi. Un problème technique lié à Brevo figurait encore dans mes tâches en juin 2026, à quelques semaines de mon départ.

Le rythme retenu était hebdomadaire, le mardi matin. Chaque envoi était suivi d’une séquence de relance adressée aux non-ouvreurs à trois jours puis à dix jours, soit environ 70 % de la base à chaque campagne.

Ce sont les résultats les plus mesurables de mon alternance.

• Taux d’ouverture moyen : 25 à 30 %
• Taux de réactivité (clics rapportés aux ouvertures) : environ 50 %
• Taux de désinscription : inférieur à 0,5 % par envoi
• Taux de rebond ramené à un niveau négligeable après nettoyage

Une précision s’impose sur le taux de clic, parce qu’elle conditionne la lecture de tout le reste. Les 50 % correspondent à un taux de réactivité, c’est-à-dire au nombre de clics rapporté au nombre d’ouvertures, et non au nombre d’envois. Rapporté aux envois, le taux de clic se situe autour de 12 à 15 %. Confondre ces deux indicateurs conduirait à annoncer un chiffre invraisemblable ; les distinguer est la première rigueur qu’impose ce métier.

Sur le plan commercial, ces campagnes ont produit des dizaines de prises de rendez-vous et de briefs entrants attribuables à la communication. Le taux de transformation en affaires signées est resté faible, ce qui est cohérent avec un cycle de vente long et concurrentiel.