# Interroger les statistiques e-mail avec l'IA Utilisez un assistant connecté à [Bird MCP](/docs/ai/mcp-server) pour explorer les statistiques e-mail de votre espace de travail en langage naturel. Vous pouvez comparer les performances, investiguer les problèmes de livraison et demander des séries temporelles sans construire vous-même des requêtes API. Connectez Bird à votre assistant et accordez un accès en lecture aux e-mails de l'espace de travail que vous souhaitez analyser. Ces exemples consultent l'activité existante. Remplacez les domaines d'exemple par les vôtres et choisissez une période disposant d'un historique. L'assistant sélectionne les outils à partir de votre connexion ; les exemples ci-dessous décrivent le rapport souhaité. ## Examiner les performances > Show my workspace's email deliveries, bounces, unique opens, unique clicks, open rate, and click rate for yesterday in UTC. Include an hourly breakdown. Attendez-vous à un résumé sur l'ensemble de la période et à une série horaire. Les comptages uniques et les taux sur l'ensemble de la période sont calculés indépendamment des tranches horaires ; additionner les comptages par tranche ou calculer la moyenne des taux par tranche peut donner un résultat différent. ## Séparer le trafic marketing et transactionnel > Compare marketing and transactional email activity yesterday in UTC. Show deliveries, bounces, bounce rate, and delivery latency for each category. Keep receipts and password resets out of the marketing totals. Attendez-vous à une comparaison basée sur la catégorie enregistrée pour chaque événement. Un modèle ou un tag peut restreindre le rapport à un flux particulier. La classification dépend de la manière dont vos messages ont été envoyés ; l'assistant ne peut pas la déduire de façon fiable à partir d'une ligne d'objet. ## Comparer les modèles > Compare the email templates with activity yesterday in UTC. Rank the top ten by open rate and show deliveries and unique clicks alongside each rate. Use template names where you can resolve them, and show the IDs otherwise. Attendez-vous à une ligne par modèle. Vérifiez les volumes de livraison en regard des taux : un taux élevé issu d'un petit nombre de livraisons constitue une preuve limitée. Les noms de modèles résolus à partir de la configuration actuelle peuvent différer de ceux utilisés lors de l'envoi des messages. ## Investiguer les problèmes de livraison > Compare yesterday's bounce rate with the day before, using UTC. Break both periods down by recipient domain and show deliveries and bounces alongside the rates. Which domains account for the largest increases in bounce counts? L'assistant compare les mêmes populations sur les deux périodes. Un domaine présentant davantage de rebonds indique où investiguer ; la répartition seule n'établit pas la cause. ## Comparer des campagnes par tags > Find the campaign tags used in my workspace yesterday, then compare delivery and engagement for those campaigns from mail.example.com. Rank them by click rate and include a 15-minute activity breakdown. Tell me if the tags do not clearly identify campaigns. L'assistant découvre les noms et valeurs des tags avant de filtrer le rapport. Les campagnes peuvent être identifiées par des tags d'envoi ou des identifiants de broadcast dans votre espace de travail. Les templates peuvent être réutilisés d'une campagne à l'autre, donc un regroupement par template peut produire un rapport différent. Si vous connaissez déjà les tags, incluez-les dans la requête : > Compare the spring-sale and welcome values of our campaign tag yesterday in UTC. Exclude the Legacy welcome template. Show deliveries, unique clicks, and click rate by campaign. L'assistant utilise directement les tags fournis et résout le nom du template en son identifiant. L'activité d'un broadcast est déterminée par les événements de la période demandée ; un broadcast créé plus tôt peut encore avoir de l'activité aujourd'hui. ## Surveiller les plaintes de l'audience > For marketing email yesterday in UTC, compare complaints, unsubscribes, deliveries, complaint rate, and unsubscribe rate by campaign. Show the counts beside the rates so small campaigns do not dominate the interpretation. Ces signaux au niveau de la campagne orientent l'investigation. Les taux seuls ne peuvent pas expliquer pourquoi une personne s'est plainte ou désabonnée, et un petit échantillon peut rendre un taux anormalement élevé. Les tableaux de bord de spam des fournisseurs peuvent utiliser des populations et dénominateurs différents ; évaluez leurs seuils par rapport à leurs propres rapports. ## Vérifier la latence de livraison > For yesterday in UTC, compare median and 95th-percentile time from acceptance to delivery by mailbox provider. Include delivered counts and rank the providers by the 95th-percentile latency, slowest first. Attendez-vous à une ligne par fournisseur, avec la latence en millisecondes. La médiane décrit le milieu des échantillons mesurés ; le 95e percentile permet d'inspecter les livraisons plus lentes. Les échantillons de latence manquants produisent des valeurs nulles. Pour un flux transactionnel, nommez le template et la période concernée : > Customers reported slow password resets yesterday between 09:00 and 10:00 America/New_York. For our Password reset template, show deliveries and median and 95th-percentile delivery latency by mailbox provider, with 15-minute activity. Compare with the same hour the day before. Les comparaisons de périodes sont calculées indépendamment avec les mêmes filtres. La latence de livraison mesure le délai entre l'acceptation et la livraison au serveur de messagerie. Elle ne mesure pas le moment où un message est apparu dans la boîte de réception ni celui où une personne l'a lu. Un percentile ne peut pas non plus donner le nombre exact de messages ayant dépassé un seuil de latence. ## Interpréter l'engagement et les résultats commerciaux > Compare our marketing campaigns yesterday by unique clicks and click rate, with deliveries and unique opens for context. Explain what this tells us about engagement and what we would need to measure purchases. Attendez-vous à des mesures d'engagement avec des limites rendues explicites. Les ouvertures préchargées peuvent gonfler le nombre d'ouvertures, et exclure les préchargements connus ne prouve pas une activité humaine. La confirmation de livraison n'établit pas le placement en boîte de réception. L'attribution d'achat nécessite des données de commande ou de conversion au-delà des statistiques e-mail ; un taux d'ouverture plus élevé seul n'établit pas le gagnant d'un test A/B. ## Affiner le rapport Poursuivez avec une population plus restreinte ou une granularité temporelle différente : > Keep the same period and metrics, but restrict the report to mail.example.com and show daily buckets. Le [point de terminaison de requête flexible](/docs/api/reference/get-email-stats-query) combine des filtres compatibles avec une dimension de regroupement. Si une combinaison demandée n'est pas prise en charge ou si l'historique n'est pas disponible, demandez à l'assistant d'expliquer la limitation avant de modifier la portée du rapport. Les statistiques utilisent l'heure de l'événement. Une ouverture hier peut appartenir à un e-mail envoyé plus tôt. Pour interroger l'activité, nommez la période d'activité ; un rapport sur les résultats finaux des e-mails envoyés à une date précise nécessite une population différente. Les ouvertures et les clics sont des signaux d'engagement et n'établissent pas qu'une personne a lu un message ou effectué un achat. ## Étapes suivantes - [Statistiques e-mail API](/docs/guides/email/stats-api) : rapports agrégés et ventilations - [Référence de requête](/docs/api/reference/get-email-stats-query) : métriques, filtres, fenêtres temporelles et pagination - [Suivi des ouvertures et des clics](/docs/guides/email/open-click-tracking) : comment les événements d'engagement sont enregistrés ## Related resources - [Setting up your coding agent](/learn/basics/setting-up-your-coding-agent) (video) - [What is an MCP server, and how does an agent use one to send messages?](/explained/platform/what-is-an-mcp-server-and-how-does-an-agent-send-messages) (answer) - [Coding agents](/ai) (product) - [Build with AI agents](/learn/paths/agents) (course) [Get an implementation brief](/learn/workspace?topic=agents)