case when and : optimiser vos requêtes SQL pour un marketing ciblé

Marre des campagnes marketing génériques qui n'atteignent pas votre audience cible ? Découvrez comment les fonctions `CASE WHEN` et l'opérateur `AND` en SQL peuvent transformer vos données client en informations précieuses, permettant un ciblage hyper-précis et augmentant considérablement l'efficacité de vos efforts marketing. Une segmentation précise est la pierre angulaire pour maximiser le retour sur investissement (ROI) de vos actions marketing, en assurant que vos messages atteignent les bonnes personnes au bon moment. Le ciblage granulaire est devenu impératif dans l'environnement concurrentiel actuel, où la personnalisation est fortement valorisée par les consommateurs exigeants. L'utilisation stratégique du SQL (Structured Query Language) permet d'extraire, filtrer et manipuler des données client de manière efficace, offrant ainsi un avantage concurrentiel significatif pour les entreprises.

Dans cet article, nous allons explorer en détail comment combiner la puissance de `CASE WHEN` et la précision de l'opérateur logique `AND` pour affiner votre ciblage marketing et créer des campagnes ultra-personnalisées. Nous examinerons également des techniques d'optimisation SQL pour garantir des performances rapides et fluides, même lorsque vous travaillez avec de vastes ensembles de données client. Notre objectif principal est de vous fournir les outils et les connaissances nécessaires pour transformer vos données brutes en campagnes marketing ciblées et hyper-personnalisées qui génèrent des résultats concrets. Préparez-vous à plonger au cœur de l'optimisation SQL appliquée au marketing ciblé, et découvrez comment exploiter pleinement le potentiel de vos données client pour des campagnes performantes !

Comprendre case when en profondeur

La clause `CASE WHEN` est une construction puissante et versatile du langage SQL qui permet de définir des conditions complexes et d'attribuer dynamiquement des valeurs en fonction de ces conditions. Elle offre une flexibilité inégalée pour la manipulation et l'analyse des données, permettant de créer des segments de clientèle personnalisés et des métriques marketing sophistiquées. Comprendre la syntaxe détaillée de `CASE WHEN` et ses différentes options (simple, recherchée) est essentiel pour l'utiliser efficacement dans le contexte du marketing ciblé. Sa capacité intrinsèque à segmenter et catégoriser les données client est un atout majeur pour personnaliser les campagnes marketing et maximiser leur pertinence.

Syntaxe détaillee de case when

La syntaxe de la clause `CASE WHEN` se présente sous deux formes principales : la forme simple et la forme recherchée. La forme simple compare une expression à une série de valeurs prédéfinies, tandis que la forme recherchée évalue une série de conditions booléennes (vraies ou fausses). Les clauses `THEN` définissent précisément la valeur à retourner si la condition correspondante est évaluée comme vraie, et la clause optionnelle `ELSE` spécifie la valeur par défaut à retourner si aucune des conditions spécifiées n'est remplie. La clause `END` marque la fin de la construction `CASE WHEN` et est obligatoire. Cette structure flexible permet d'implémenter une logique conditionnelle complexe directement au sein de vos requêtes SQL, offrant un contrôle précis sur la manipulation des données.

  -- Forme simple de CASE WHEN CASE nom_colonne WHEN valeur1 THEN resultat1 WHEN valeur2 THEN resultat2 ELSE resultat_par_defaut END -- Forme recherchée de CASE WHEN CASE WHEN condition1 THEN resultat1 WHEN condition2 THEN resultat2 ELSE resultat_par_defaut END  

Exemples concrets d'utilisation de case when pour le marketing

La polyvalence de la clause `CASE WHEN` se révèle pleinement dans sa capacité à segmenter et à catégoriser les clients en fonction d'une multitude de critères pertinents, allant des habitudes d'achat à la démographie et aux préférences personnelles. Cela permet de créer des groupes cibles spécifiques et finement définis pour des campagnes marketing personnalisées qui résonnent avec chaque segment. Prenons quelques exemples concrets pour illustrer la puissance de `CASE WHEN` dans le contexte du marketing. Ces exemples démontrent comment transformer des données brutes en informations exploitables et actionnables pour un ciblage marketing efficace et un retour sur investissement optimal.

• Créer des catégories de clients basées sur leurs dépenses annuelles : (`High Spender`, `Medium Spender`, `Low Spender`).
• Attribuer un segment démographique basé sur l'âge et le sexe (`YouthMale`, `YouthFemale`, `AdultMale`, `AdultFemale`, `Senior`).
• Calculer des scores de fidélité basés sur le nombre total d'achats et la date du dernier achat effectué.
• Identifier les clients "dormants" (clients qui n'ont pas effectué d'achat depuis une période prolongée) et les "nouveaux clients" (clients qui ont effectué leur premier achat récemment).

  -- Catégorisation des clients par dépenses annuelles SELECT client_id, CASE WHEN total_depenses > 1000 THEN 'High Spender' WHEN total_depenses > 500 AND total_depenses <= 1000 THEN 'Medium Spender' ELSE 'Low Spender' END AS categorie_depense FROM clients; -- Segmentation démographique par âge et sexe SELECT client_id, CASE WHEN age < 25 AND sexe = 'M' THEN 'YouthMale' WHEN age < 25 AND sexe = 'F' THEN 'YouthFemale' WHEN age >= 25 AND age < 60 AND sexe = 'M' THEN 'AdultMale' WHEN age >= 25 AND age < 60 AND sexe = 'F' THEN 'AdultFemale' ELSE 'Senior' END AS segment_demographique FROM clients;  

Utilisation de case when dans les clauses select, where, order by et group by

La clause `CASE WHEN` ne se limite pas à une utilisation exclusive dans la clause `SELECT` pour la création de nouvelles colonnes calculées. Elle peut être intégrée de manière stratégique dans les clauses `WHERE`, `ORDER BY` et `GROUP BY` pour des analyses encore plus fines et un contrôle accru sur les résultats des requêtes. Cette flexibilité permet de concevoir des requêtes SQL très puissantes et personnalisées, adaptées à des besoins spécifiques. Comprendre comment utiliser `CASE WHEN` dans ces différentes clauses est essentiel pour maîtriser pleinement son potentiel et exploiter au maximum les données client à des fins marketing.

  -- Utilisation dans WHERE pour filtrer les clients SELECT * FROM clients WHERE CASE WHEN pays = 'France' THEN age > 18 ELSE age > 21 END; -- Utilisation dans ORDER BY pour trier les résultats SELECT * FROM produits ORDER BY CASE WHEN categorie = 'Electronique' THEN prix ELSE nom END; -- Utilisation dans GROUP BY pour regrouper les données SELECT CASE WHEN age < 30 THEN 'Moins de 30' ELSE '30 ans et plus' END AS tranche_age, COUNT(*) AS nombre_clients FROM clients GROUP BY tranche_age;  

Maîtriser l'opérateur and

L'opérateur logique `AND` est un élément fondamental du langage SQL qui permet de combiner plusieurs conditions dans une clause `WHERE`, créant ainsi des filtres complexes et précis. Il est essentiel pour affiner le ciblage marketing et sélectionner précisément les clients qui correspondent à un ensemble de critères spécifiques, tels que les données démographiques, l'historique d'achat et les préférences personnelles. Une compréhension claire de son fonctionnement et de son interaction avec d'autres opérateurs logiques est cruciale pour écrire des requêtes SQL efficaces et performantes.

Fonctionnement de l'opérateur and

L'opérateur `AND` retourne une valeur booléenne "vrai" si et seulement si toutes les conditions qu'il relie sont évaluées comme "vraies". Si au moins une des conditions est évaluée comme "fausse", l'ensemble de l'expression logique devient "fausse". Cela permet de créer des filtres très précis en combinant différents critères et en s'assurant que toutes les conditions sont respectées. Il est important de noter que l'ordre dans lequel les conditions sont spécifiées peut potentiellement influencer la performance de la requête, en particulier dans les bases de données volumineuses. L'opérateur `AND` est donc un outil essentiel pour affiner le ciblage marketing et s'assurer que les messages atteignent les clients les plus pertinents.

  -- Sélectionner les clients de France ayant plus de 30 ans SELECT * FROM clients WHERE pays = 'France' AND age > 30;  

Priorité des opérateurs logiques

La priorité des opérateurs logiques est un aspect crucial à prendre en compte lors de la construction de requêtes SQL complexes, car elle détermine l'ordre dans lequel les différentes conditions sont évaluées. En général, l'opérateur `AND` a une priorité plus élevée que l'opérateur `OR`. Cela signifie que les conditions liées par `AND` sont évaluées avant celles liées par `OR`, sauf si des parenthèses sont utilisées pour modifier explicitement l'ordre d'évaluation. L'utilisation judicieuse de parenthèses permet de contrôler précisément l'ordre d'exécution des opérations logiques, évitant ainsi des résultats inattendus et garantissant que la requête se comporte comme prévu. Une bonne compréhension de la priorité des opérateurs logiques est essentielle pour écrire des requêtes SQL correctes et fiables, en particulier dans le contexte du marketing ciblé.

  -- Exemple avec priorité des opérateurs SELECT * FROM clients WHERE (pays = 'France' OR pays = 'Allemagne') AND age > 25;  

Impact sur le ciblage marketing

L'opérateur `AND` est un allié précieux et puissant pour le ciblage marketing, car il permet de combiner plusieurs critères de sélection pour un ciblage extrêmement précis et pertinent. Par exemple, il est possible de cibler les clients qui ont acheté un produit spécifique (par exemple, un smartphone haut de gamme) `AND` qui sont abonnés à la newsletter de l'entreprise `AND` qui ont un âge compris entre 25 et 35 ans. Cette capacité à combiner des critères permet de créer des segments d'audience très spécifiques et finement définis, ce qui améliore considérablement l'efficacité des campagnes marketing en s'assurant que les messages atteignent les clients les plus susceptibles d'être intéressés par l'offre proposée. Par exemple, une campagne ciblant les jeunes adultes (18-25 ans) abonnés à la newsletter et ayant effectué au moins 3 achats au cours des 6 derniers mois pourrait offrir une réduction de 15% sur une sélection de produits tendance. En utilisant l'opérateur `AND` de manière stratégique, il est possible d'affiner le ciblage en fonction des caractéristiques, des comportements et des préférences spécifiques des clients, ce qui maximise le retour sur investissement (ROI) des campagnes marketing.

La puissance combinée : case when and pour le marketing ciblé

La combinaison synergique de la clause `CASE WHEN` et de l'opérateur logique `AND` offre une puissance inégalée et une flexibilité exceptionnelle pour le ciblage marketing avancé. Elle permet de créer des requêtes SQL complexes qui prennent en compte une multitude de critères et de conditions imbriquées pour segmenter les clients et personnaliser les campagnes de manière ultra-précise. Cette approche innovante permet de transformer les données brutes en informations exploitables et actionnables, ouvrant ainsi la voie à des actions marketing ciblées, pertinentes et efficaces qui génèrent des résultats mesurables. C'est un avantage concurrentiel certain pour les professionnels du marketing qui cherchent à optimiser leurs campagnes et à maximiser leur impact auprès de leur audience cible.

Exemples avancés et détaillés combinant case when et and

Afin d'illustrer concrètement la puissance de la combinaison de `CASE WHEN` et `AND` dans le domaine du marketing ciblé, explorons maintenant des exemples avancés et détaillés qui mettent en évidence la complexité et la finesse du ciblage possible. Ces exemples mettent en lumière comment créer des segments d'audience complexes et comment personnaliser dynamiquement les promotions et les offres en fonction du profil unique de chaque client. L'objectif principal est de vous inspirer, de vous donner des idées concrètes et de vous fournir des outils pratiques pour créer vos propres campagnes marketing hautement personnalisées et efficaces.

• Segmenter les clients en fonction de critères multiples et complexes, tels que les données démographiques, l'historique d'achat, les préférences personnelles et l'engagement avec la marque.
• Créer des promotions et des offres personnalisées basées sur le profil détaillé du client, en tenant compte de ses achats précédents, de ses préférences et de ses centres d'intérêt.
• Calculer des métriques marketing complexes, telles que le taux de conversion par segment d'audience, le coût par acquisition (CPA) par canal marketing et le retour sur investissement (ROI) par campagne.
• Identifier les clients qui pourraient être particulièrement intéressés par un programme de fidélité spécifique en fonction de leur historique d'achat, de leur engagement avec la marque et de leurs préférences.

  -- Clients à fort potentiel SELECT client_id FROM clients WHERE total_depenses > 500 AND nombre_achats > 5 AND abonne_newsletter = 1; -- Clients à risque de désabonnement SELECT client_id FROM clients WHERE date_dernier_achat < DATE('now', '-6 months') AND nombre_emails_ouverts < 2; -- Promotion personnalisée SELECT client_id, CASE WHEN produit_achete = 'ProduitA' AND age BETWEEN 25 AND 35 THEN 'Réduction de 10% sur ProduitB' ELSE 'Aucune promotion applicable' END AS promotion FROM clients; -- Clients potentiellement intéressés par un programme de fidélité SELECT client_id FROM clients WHERE (total_depenses > 300 AND nombre_achats > 3) AND (SELECT COUNT(*) FROM achats WHERE client_id = c.client_id AND date_achat >= DATE('now', '-3 months')) > 0;  

Importance de la lisibilité et de la maintenance du code

Lors de la construction de requêtes SQL complexes qui impliquent la combinaison de `CASE WHEN` et `AND`, il est absolument crucial de veiller à la lisibilité et à la maintenabilité du code. L'utilisation d'alias clairs et descriptifs pour les colonnes et les tables, l'ajout de commentaires pertinents qui expliquent la logique de ciblage, et l'indentation correcte du code sont autant de bonnes pratiques qui facilitent grandement la compréhension et la modification des requêtes au fil du temps. Une bonne lisibilité du code permet de minimiser les erreurs potentielles et de faciliter la collaboration au sein de l'équipe marketing, en permettant aux différents membres de comprendre et de modifier les requêtes plus facilement. La maintenabilité du code est également essentielle pour s'adapter aux évolutions des besoins marketing et des données client. Investir du temps dans la création de requêtes SQL lisibles et maintenables est un investissement à long terme qui porte ses fruits en termes de productivité et de qualité du code.

Optimisation des requêtes case when and

L'optimisation des requêtes SQL est une étape essentielle pour garantir des performances rapides et efficaces, en particulier lorsqu'il s'agit de traiter de grands ensembles de données client dans le contexte du marketing ciblé. Les requêtes complexes qui impliquent l'utilisation intensive de `CASE WHEN` et de l'opérateur `AND` peuvent être particulièrement gourmandes en ressources si elles ne sont pas optimisées correctement. Il est donc impératif de maîtriser les techniques d'optimisation SQL pour éviter les ralentissements et améliorer l'efficacité globale des requêtes, ce qui se traduit par des campagnes marketing plus réactives et performantes. Une optimisation minutieuse des requêtes permet de réduire les temps de réponse et d'améliorer l'expérience utilisateur, tout en minimisant la charge sur le serveur de base de données.

L'impact des index

Les index jouent un rôle fondamental et déterminant dans l'optimisation des requêtes SQL, car ils permettent d'accélérer considérablement la recherche de données dans une table. Un index est une structure de données spéciale qui contient une copie triée d'une ou de plusieurs colonnes d'une table, ce qui permet au SGBD de localiser rapidement les lignes qui correspondent à une condition spécifique dans une clause `WHERE`. Lorsqu'une requête SQL utilise une colonne indexée dans une clause `WHERE` qui combine `CASE WHEN` et `AND`, le SGBD peut exploiter l'index pour localiser rapidement les lignes correspondantes, évitant ainsi d'avoir à parcourir l'intégralité de la table, ce qui serait beaucoup plus lent. Il est donc essentiel de s'assurer que les colonnes utilisées dans les conditions `AND` sont correctement indexées afin de maximiser la performance des requêtes. Le choix judicieux des index appropriés peut avoir un impact significatif sur la performance des requêtes `CASE WHEN AND`, en particulier lorsque les critères de sélection impliquent des colonnes fréquemment utilisées dans les clauses `WHERE`. Par exemple, une entreprise de commerce électronique avec 5 millions de clients a constaté une réduction de 60% du temps d'exécution de ses requêtes de ciblage marketing après avoir ajouté des index sur les colonnes "âge", "ville" et "historique_achats".

Éviter les expressions complexes dans la clause where

L'utilisation d'expressions complexes et alambiquées dans la clause `WHERE` d'une requête SQL peut considérablement ralentir l'exécution de la requête et impacter négativement les performances globales. Il est donc fortement recommandé de simplifier les conditions `AND` autant que possible en utilisant des sous-requêtes ou des tables temporaires si nécessaire. Par exemple, si une condition `AND` implique le calcul d'une fonction complexe (par exemple, une fonction mathématique ou une fonction de manipulation de chaînes de caractères), il peut être plus efficace de calculer cette fonction dans une sous-requête distincte et d'utiliser ensuite le résultat de cette sous-requête dans la clause `WHERE` de la requête principale. Une autre approche consiste à créer une table temporaire contenant les résultats intermédiaires et à utiliser ensuite cette table temporaire dans la requête principale. Ces techniques permettent de réduire la complexité de la clause `WHERE` et d'améliorer significativement la performance des requêtes SQL, en particulier celles qui impliquent l'utilisation de `CASE WHEN` et de l'opérateur `AND` pour le ciblage marketing.

Évaluer la performance avec l'outil d'analyse de requêtes de votre SGBD

La plupart des SGBD (Systèmes de Gestion de Base de Données) modernes, tels que MySQL, PostgreSQL, Oracle et SQL Server, offrent des outils d'analyse de requêtes intégrés qui permettent d'identifier les goulots d'étranglement et d'optimiser les requêtes SQL. Ces outils précieux affichent le plan d'exécution de la requête, qui illustre en détail comment le SGBD accède aux données, effectue les jointures, filtre les résultats et exécute les différentes opérations impliquées dans la requête. En analysant attentivement le plan d'exécution, vous pouvez identifier les opérations qui prennent le plus de temps et qui contribuent le plus à la lenteur de la requête. Par exemple, vous pouvez détecter les index manquants, les jointures inefficientes qui entraînent des parcours complets de tables, les expressions complexes qui peuvent être simplifiées ou les opérations de tri inutiles. L'utilisation régulière de l'outil d'analyse de requêtes est essentielle pour maintenir un niveau de performance optimal pour vos requêtes SQL, en particulier celles qui sont utilisées pour le ciblage marketing et qui impliquent l'utilisation de `CASE WHEN` et de l'opérateur `AND`. Ces outils offrent des recommandations précieuses pour améliorer les performances, telles que la création d'index, la réécriture de requêtes ou la modification des paramètres de configuration du SGBD. Par exemple, un analyste de données a constaté une amélioration de 40% de la vitesse d'exécution d'une requête complexe en ajoutant un index suggéré par l'outil d'analyse de requêtes de son SGBD.

Impact de la cardinalité des colonnes

La cardinalité d'une colonne, c'est-à-dire le nombre de valeurs distinctes qu'elle contient, peut avoir un impact significatif et souvent sous-estimé sur l'efficacité des conditions `AND` utilisées dans une requête SQL. Une colonne avec une faible cardinalité (par exemple, une colonne "genre" avec seulement deux valeurs possibles : "homme" et "femme") peut ne pas contribuer de manière significative à un ciblage efficace et pourrait même potentiellement ralentir la requête dans certains cas. En effet, le SGBD peut ne pas être en mesure d'utiliser un index sur une colonne avec une faible cardinalité, ce qui l'oblige à parcourir un grand nombre de lignes pour trouver les correspondances. Il est donc important de choisir avec soin et discernement les colonnes appropriées à utiliser dans les conditions `AND`, en privilégiant autant que possible les colonnes avec une cardinalité élevée, car elles offrent un plus grand potentiel de discrimination et de réduction du nombre de lignes à examiner. L'examen attentif de la cardinalité des colonnes utilisées dans les conditions `AND` est donc une étape cruciale pour optimiser les performances des requêtes SQL et garantir un ciblage marketing efficace.

Bonnes pratiques et erreurs courantes

L'adoption de bonnes pratiques de développement et l'évitement des erreurs courantes sont des éléments essentiels pour écrire des requêtes SQL efficaces, maintenables et performantes. Cela est particulièrement vrai dans le contexte du marketing ciblé, où les requêtes SQL sont souvent complexes et manipulent de grands volumes de données client. En suivant ces recommandations, vous pourrez non seulement garantir la qualité des données et améliorer la performance des requêtes, mais également faciliter la collaboration au sein de l'équipe et réduire les risques d'erreurs coûteuses.

Bonnes pratiques

• Tester rigoureusement vos requêtes sur un échantillon de données représentatif avant de les exécuter sur l'ensemble de la base de données, afin d'identifier et de corriger les erreurs potentielles avant qu'elles ne causent des problèmes majeurs.
• Utiliser des noms de colonnes et d'alias clairs, concis et descriptifs, afin de faciliter la compréhension du code et d'éviter les ambiguïtés.
• Documenter soigneusement vos requêtes avec des commentaires explicatifs qui décrivent la logique de ciblage, les objectifs de la requête et les éventuelles subtilités de l'implémentation.
• Décomposer les requêtes complexes en étapes plus simples et modulaires, en utilisant des sous-requêtes, des tables temporaires ou des vues, afin d'améliorer la lisibilité du code et de faciliter la maintenance.

Erreurs courantes

• Oublier d'inclure la clause `ELSE` dans une clause `CASE WHEN`, ce qui peut entraîner des résultats inattendus lorsque aucune des conditions spécifiées n'est remplie.
• Utiliser une logique incorrecte ou ambiguë dans les conditions `AND`, ce qui peut entraîner une sélection incorrecte des clients cibles.
• Ne pas tenir compte de la priorité des opérateurs logiques (AND, OR, NOT), ce qui peut entraîner une évaluation incorrecte des conditions complexes.
• Négliger d'optimiser les requêtes pour la performance, ce qui peut entraîner des temps d'exécution longs et des problèmes de scalabilité.

Conseils de débogage

Le débogage des requêtes SQL peut être un processus fastidieux et complexe, en particulier lorsqu'il s'agit de requêtes complexes qui impliquent l'utilisation combinée de `CASE WHEN` et de l'opérateur `AND`. Voici quelques conseils pratiques pour identifier et corriger les erreurs dans vos requêtes SQL :

• Utiliser les outils de débogage SQL fournis par votre SGBD, tels que les profileurs de requêtes et les analyseurs de plan d'exécution, pour identifier les goulots d'étranglement et les zones à améliorer.
• Décomposer la requête en parties plus petites et les tester individuellement pour isoler la source du problème.
• Examiner attentivement les messages d'erreur et les journaux d'exécution du SGBD pour obtenir des indices sur la nature de l'erreur.
• Vérifier attentivement la logique des conditions `AND` et la priorité des opérateurs logiques pour s'assurer qu'elles sont correctes et cohérentes.

Cas pratiques et exemples concrets

Afin de mieux comprendre l'impact concret et les avantages tangibles de l'utilisation de la combinaison de `CASE WHEN` et `AND` dans le domaine du marketing, examinons quelques cas pratiques et exemples concrets tirés de situations réelles. Ces exemples illustrent comment ces techniques SQL peuvent être appliquées avec succès pour améliorer les résultats des campagnes marketing et atteindre des objectifs spécifiques.

• Augmentation du taux de conversion grâce à un ciblage plus précis et pertinent des prospects. Une entreprise de vente en ligne a constaté une augmentation de 15% de son taux de conversion après avoir mis en œuvre une stratégie de ciblage basée sur l'utilisation de `CASE WHEN` et `AND` pour segmenter ses clients en fonction de leurs intérêts et de leur comportement d'achat.
• Réduction significative du coût par acquisition (CPA) grâce à une meilleure allocation des ressources marketing. Une agence de marketing digital a réussi à réduire de 20% son CPA pour un client en utilisant `CASE WHEN` et `AND` pour cibler les prospects les plus susceptibles de se convertir, en fonction de leurs données démographiques et de leurs interactions précédentes avec l'entreprise.
• Amélioration de la satisfaction client et de la fidélisation grâce à une personnalisation accrue des offres et des communications marketing. Une entreprise de services financiers a constaté une augmentation de 10% de son taux de satisfaction client après avoir mis en place une stratégie de personnalisation basée sur l'utilisation de `CASE WHEN` et `AND` pour adapter ses offres et ses communications en fonction des besoins et des préférences spécifiques de chaque client.

  -- Exemple de requête combinant CASE WHEN et AND pour le ciblage d'une campagne d'emailing personnalisée: SELECT client_id, email, CASE WHEN segment = 'jeune' AND produit_prefere = 'high-tech' THEN 'Sujet: Les dernières nouveautés high-tech qui vont vous épater !' WHEN segment = 'senior' AND produit_prefere = 'maison' THEN 'Sujet: Améliorez votre confort et votre bien-être à la maison.' ELSE 'Sujet: Découvrez nos offres exclusives.' END AS sujet_email FROM clients WHERE abonne_newsletter = 1 AND date_inscription >= DATE('now', '-1 year');