Partager la publication "Réinventer la segmentation client grâce aux données et à la technologie"
La segmentation des clients, pour se rapprocher au plus près des besoins de ses cibles
La segmentation constitue un pilier essentiel du marketing car elle permet aux entreprises de mieux comprendre et adresser les attentes variées de leurs clients.
Elle consiste à diviser une base de clients en groupes homogènes partageant des caractéristiques communes, comme leurs comportements d’achat, leurs préférences, leurs besoins et d’autres critères détaillés dans cet article.
En adaptant les messages marketing à ces groupes, les entreprises peuvent améliorer l’efficacité de leurs campagnes, tout en renforçant la satisfaction et la fidélité des clients car ces campagnes seront pertinentes en termes de messages, d’offres, de canal et de fréquence de communication.
Cet article explore les méthodes de segmentation « classiques » et plus avancées, leurs avantages et l’importance de la technologie dans ce processus.
Comprendre la différence entre segment, cible et persona
Avant d’explorer les différentes approches de segmentation, il est essentiel de clarifier et comprendre les différences entre segment, cible et persona, notions essentielles qui permettent de structurer une stratégie marketing cohérente et performante.
Concept |
Définition |
Exemple |
Segment |
Groupe de clients partageant des caractéristiques communes (âge, comportement,localisation…). Stables dans le temps, les segments constituent le socle de stratégies clients différenciées et permettent de piloter l’évolution de la base des clients. |
Clients âgés de 25 à 34 ans habitant en zone urbaine et achetant régulièrement en ligne. |
Cible |
Groupes de clients prioritaires sur lesquels l’entreprise concentre ses efforts pour bâtir une stratégie de croissance ou pour une campagne marketing précise. En fonction de la campagne, les cibles incluent un ou plusieurs segments ou des sous-segments affinés selon certains critères. |
Jeunes actifs urbains qui achètent des vêtements de sport haut de gamme. |
Persona |
Représentation fictive et détaillée d’une typologie de client construite sur des données qualitatives. Le persona permet aux marketeurs de se projeter dans la situation de leurs clients et d’affiner ainsi les messages, les visuels et le ton de leurs communications. |
Marie, 29 ans, cadre dynamique à Paris, passionnée de fitness, cherchant des équipements sportifs durables et design. |
Les nouvelles dimensions de la segmentation : comportement, prédiction et contexte
A la segmentation traditionnelle fondée sur la valeur des clients (dépenses dans la marque sur une durée définie), se sont ajoutées des segmentations permettant aux marques d’affiner encore davantage leur communication : segmentations comportementales (produits achetés, sensibilité prix, canaux d’achat préférés, utilisation des offres, appétence médias, centres d’intérêts…) et segmentations liées aux besoins (styles de vie, statut familial).
L’explosion des données client permet aux marques d’évaluer l’engagement de leurs clients au-delà de ces critères : une segmentation plus multidimensionnelle (préférence pour la marque, promotion de la marque) permet désormais de construire des plans d’engagement permettant de développer une fidélité plus sincère à la marque.
La segmentation prédictive, quant à elle, anticipe les besoins futurs grâce aux algorithmes. D’autres approches, comme la segmentation psychographique et la segmentation contextuelle, s’intéressent aux motivations profondes, aux valeurs ou au contexte précis d’interaction.
Voici ci-dessous un aperçu des différentes typologies et de leurs applications pratiques.
Type de segmentation |
Description |
Exemples |
Démographique |
Basée sur des caractéristiques comme l’âge, le sexe, le revenu ou la localisation. |
Cibler les jeunes adultes avec des offres adaptées à leur pouvoir d’achat. Proposer des produits spécifiques à une tranche d’âge, comme des compléments pour les seniors. |
RFM |
Basée sur les données de vente : récence, fréquence et montant des achats. |
Cibler les clients ayant dépensé plus de 500€ au cours des 6 derniers mois. Relancer les clients n’ayant pas effectué d’achat depuis trois mois. |
Comportementale |
Analyse des actions et interactions des clients avec la marque. |
Identifier les utilisateurs qui abandonnent fréquemment leur panier en ligne. Proposer une réduction aux clients qui consultent régulièrement un produit sans l’acheter. |
Psychographique |
Examine les valeurs, centres d’intérêt et styles de vie des clients. |
Distinguer débutants vs passionnés de fitness pour une marque de sport. Adapter les campagnes en fonction des aspirations écologiques des clients. |
Prédictive |
Utilise des algorithmes pour anticiper les besoins et comportements futurs. |
Recommander des séries basées sur des préférences similaires. Proposer des offres de crédit en fonction des prédictions sur le comportement financier, la solvabilité et les besoins futurs. |
Par valeur client |
Classe les clients selon leur valeur à long terme pour l’entreprise. |
Investir davantage sur les clients qui génèrent une valeur annuelle supérieure à 1000€. Identifier les clients à faible valeur pour adapter les coûts d’acquisition. |
Contextuelle |
Prend en compte le contexte d’interaction (moment, appareil, canal). |
Proposer des réductions aux heures de déjeuner à bureau pour une app de livraison. Envoyer des notifications mobiles selon l’emplacement du client. |
Les technologies transforment la segmentation client en un levier stratégique essentiel
Les avancées technologiques jouent un rôle clé dans l’optimisation de la segmentation, permettant une approche plus précise et dynamique, fondée sur la compréhension fine des besoins des clients.
L’intelligence artificielle et le machine learning : affiner la segmentation
L’IA et le machine learning analysent de vastes quantités de données pour identifier des tendances et segmenter les clients en fonction de critères comportementaux, prédictifs ou psychographiques.
Par exemple, Netflix utilise ces technologies pour recommander des films et séries en fonction des préférences et de l’historique de visionnage de chaque utilisateur.
Dans le secteur du e-commerce, Amazon personnalise les recommandations de produits en fonction des comportements d’achat et des interactions passées.
Le big data : croiser les sources d’information pour une segmentation dynamique et très personnalisée
Grâce au big data, les entreprises peuvent exploiter plusieurs sources d’informations (historique d’achats, navigation web, interactions sur les réseaux sociaux) pour affiner leur segmentation.
Par exemple, les compagnies aériennes analysent les recherches de vols, les habitudes de réservation et les interactions avec le service client pour proposer des offres sur mesure, comme des sur-classements ou des promotions ciblées.
Grâce aux nouvelles technologies, la segmentation évolue vers l’hyperpersonnalisation, permettant d’adapter les messages à un niveau individuel plutôt qu’à des segments.
Par exemple, dans l’industrie du luxe, certaines marques utilisent l’IA pour analyser les comportements d’achat et proposer des expériences sur mesure, comme des recommandations exclusives ou des invitations à des événements privés.
Alors que la personnalisation traditionnelle exploite l’historique d’achat du client, l’hyper personnalisation prend également en compte d’autres données digitales pour offrir en temps réel une expérience client sur mesure :
- l’historique de navigation via les cookies
- l’historique d’achat on-line (période, moments, …)
- la localisation des clients via les smartphones
- les mentions, partages ou commentaires postés sur les réseaux sociaux.
Les outils CRM : centraliser et exploiter les données client
Les solutions CRM (Customer Relationship Management) telles que Salesforce, HubSpot, Microsoft 365° pour ne parler que des leaders, permettent de regrouper toutes les données clients en un seul endroit.
Ces outils aident les entreprises à automatiser leurs campagnes marketing et à adapter leurs offres selon les segments identifiés.
Par exemple, une enseigne de prêt-à-porter peut envoyer des promotions personnalisées aux clients fidèles en fonction de leur fréquence d’achat et de leurs préférences vestimentaires.
L’analyse prédictive : anticiper les comportements pour mieux fidéliser
Les technologies d’analyse prédictive permettent d’identifier les clients à fort potentiel ou à risque de désengagement.
Les banques, par exemple, utilisent ces modèles pour repérer les clients susceptibles de clôturer leurs comptes et leur proposer des offres adaptées (réduction des frais bancaires, avantages exclusifs).
De même, Spotify analyse l’engagement de ses abonnés pour prévenir les résiliations en proposant des playlists personnalisées et des promotions sur ses abonnements premium.
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En conclusion
La segmentation est un atout incontournable pour les entreprises souhaitant se rapprocher de leurs clients et maximiser l’impact de leurs actions marketing.
Les entreprises qui sauront exploiter intelligemment la donnée et la technologie pour affiner leur(s) segmentation(s) conserveront une longueur d’avance.
L’avenir du marketing sera plus personnalisé, plus interactif et plus centré sur l’expérience client.
