Zoom sur les principales Méthodes de Segmentation & de Scoring client

C’est souvent par là que commencent les entreprises. La segmentation par règles métier s’appuie sur des critères choisis par les équipes marketing, CRM ou commerce, comme l’âge, le canal préféré, le type de produit acheté ou encore la récence de l’achat. 

On définit des groupes à partir de seuils ou de conditions simples : « clients récents », « inactifs depuis plus de 6 mois », « acheteurs en magasin uniquement », etc.

Ce type de segmentation a plusieurs vertus. Elle est rapide à mettre en œuvre, lisible par tous et facilement actionnable. Elle ne demande pas d’outillage spécifique et peut être intégrée directement dans un logiciel CRM ou marketing automation.

C’est aussi une bonne manière de structurer une base client de façon pragmatique, sans recourir immédiatement à des algorithmes ou des analyses poussées.

Mais cette approche a ses limites :

• Elle fige les profils dans des cases, parfois arbitraires.
• Elle repose sur des hypothèses posées a priori qui peuvent manquer de finesse ou masquer des comportements plus riches.
• Elle ne permet pas toujours de faire émerger des segments inattendus, là où une analyse plus exploratoire pourrait révéler des logiques comportementales différentes.

Ceci dit, une segmentation métier bien conçue, même simple, peut rendre de grands services. Elle est particulièrement utile dans une optique de ciblage de campagnes, de structuration d’un plan relationnel ou de mise en œuvre rapide d’actions différenciées. 

La segmentation RFM est une méthode éprouvée, historique, mais toujours d’actualité. Elle repose sur trois indicateurs simples à calculer : 

• La Récence du dernier achat.
• La Fréquence des achats sur une période donnée.
• Le Montant dépensé. 

L’idée est de classer les clients selon leur niveau d’activité et de valeur économique, à partir de leur comportement transactionnel passé.

Cette méthode a un grand avantage : elle est facile à comprendre et à expliquer. Elle ne nécessite pas d’algorithme complexe, peut être construite à partir d’un simple historique d’achats et génère des segments immédiatement exploitables.

On peut ainsi distinguer rapidement les clients très actifs et dépensiers (les “meilleurs clients”), ceux qui achètent peu mais récemment (à fidéliser), ceux qui n’ont pas commandé depuis longtemps (à réactiver), etc.

La segmentation RFM est une excellente base pour structurer un plan d’animation commerciale ou relationnelle. Elle permet de prioriser les actions, de différencier les messages, de moduler la pression marketing. Elle est d’ailleurs souvent intégrée nativement dans les outils CRM ou marketing automation avancés.

Mais comme toute méthode standardisée, elle a ses biais :

• Elle se limite aux comportements d’achat, sans tenir compte d’autres dimensions de la relation (engagement, satisfaction, usages…). 
• Elle fonctionne bien pour des business fondés sur la récurrence, mais perd un peu, voire beaucoup, de sa pertinence dans des secteurs où l’achat est rare ou ponctuel.

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Avec le clustering, on entre dans une logique différente, une logique dite « exploratoire ». L’idée n’est plus de définir des règles ou des seuils a priori, mais de laisser les données “parler”.

On mobilise ici des algorithmes statistiques, comme les k-means ou les méthodes hiérarchiques (CAH), pour identifier automatiquement des regroupements de clients aux comportements similaires. On obtient des segments “purs” d’un point de vue statistique, constitués uniquement sur la base des similarités détectées dans les données.

Ce type de segmentation est dit non supervisé, car il ne repose sur aucune variable cible prédéfinie. On ne cherche pas à prédire un événement (comme dans le scoring), mais à structurer la base en groupes les plus homogènes possibles en interne et les plus distincts entre eux.

Source : Google Cloud.

Cette méthode, plus technique, nécessite l’intervention d’une équipe data (data analysts, data scientists), mais elle permet de faire émerger des typologies parfois inattendues, en croisant plusieurs dimensions à la fois : fréquence, canal, appétence, panier moyen…

Une fois les segments identifiés, une phase complémentaire peut consister à modéliser des règles explicites d’affectation, pour automatiser le rattachement des clients à leur segment dans les outils. On utilise alors des algorithmes supervisés pour construire un arbre de segmentation, qui visualise comment chaque segment se construit techniquement, à partir d’un ensemble de critères observables.

Enfin, vient la phase de restitution métier. Elle consiste à interpréter les segments, leur donner un nom, définir leurs critères distinctifs, et les rendre lisibles et actionnables pour les équipes marketing, commerciales ou relation client. C’est souvent à ce stade que naissent les personae et les plans d’actions différenciés.

Toutes les segmentations ne rentrent pas dans une seule case et c’est souvent dans la combinaison des approches que l’on obtient les segmentations les plus utiles.

La segmentation hybride consiste à croiser plusieurs dimensions : comportementales, transactionnelles, relationnelles, parfois même déclaratives ou attitudinales (issues d’enquêtes).

On peut par exemple regrouper les clients selon leur valeur, puis distinguer leur niveau d’engagement ou bien segmenter selon leur cycle de vie et affiner par appétence produit.

Cette approche suppose une base de données riche, de plusieurs canaux d’interaction et de cas d’usage multiples. Elle permet de construire une grille de lecture multidimensionnelle, finalement plus fine, plus proche de la réalité des clients et donc plus pertinente pour l’action.

Dans la pratique, ces segmentations hybrides sont souvent issues d’un travail collaboratif : les data analysts posent la structure, les équipes métier apportent leurs enjeux, les règles sont discutées, parfois simplifiées et l’ensemble est intégré dans les outils opérationnels.

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C’est la forme de scoring la plus accessible et souvent la plus utilisée dans les dispositifs CRM. Ici, pas besoin d’algorithme ni de modèle statistique : on construit un score à partir de conditions définies par les équipes marketing, relation client ou commerce.

Prenons un exemple concret : vous considérez qu’un client qui n’a pas commandé depuis plus de 180 jours est en risque de désengagement. Vous pouvez alors créer un “score de réactivation” basé sur cette condition. Ce n’est pas un score au sens statistique du terme, mais une règle binaire, qui permet de déclencher une action ciblée : relance, offre spécifique, scénario de marketing automation, etc.

On parle parfois de trigger scoré : une cible est définie par un seuil ou une logique métier et le client entre ou sort de cette cible selon qu’il remplit ou non les conditions.

Cette méthode a un énorme avantage : elle est simple à comprendre, rapide à mettre en œuvre et immédiatement activable dans les outils marketing automation ou CRM. Elle permet d’initier une démarche de personnalisation sans dépendre d’un projet data complexe.

Ses limites, en revanche, sont connues : elle repose sur des hypothèses parfois arbitraires, elle ne tient pas compte de signaux faibles et ne permet pas de hiérarchiser finement une base. Elle fonctionne en “tout ou rien”, là où un score probabiliste offrirait une échelle de nuance.

Mais il ne faut pas sous-estimer son efficacité. Lorsqu’elle est bien construite, une règle métier bien pensée peut produire autant d’impact qu’un modèle complexe, à condition qu’elle corresponde à une logique métier claire.

Ces scores simples constituent souvent une première étape utile vers une démarche plus avancée de scoring prédictif.

Avec le scoring algorithmique, on change d’échelle. Il ne s’agit plus de définir une règle métier mais de modéliser un comportement futur à partir des données passées.

L’approche est dite « supervisée » parce qu’on dispose d’une variable cible à prédire (par exemple, un désabonnement, un achat, un clic) et que l’on cherche à identifier les combinaisons de critères qui expliquent le mieux ce comportement.

Techniquement, ces scores sont construits à partir d’algorithmes statistiques ou de machine learning : régression logistique, arbres de décision, forêts aléatoires, réseaux de neurones, etc.

La méthode choisie dépend du contexte, du volume de données et de la complexité des signaux à capter. Dans tous les cas, le résultat est un score individuel, souvent exprimé entre 0 et 100, qui traduit la probabilité que tel client réalise tel événement.

Ce type de scoring permet d’aller beaucoup plus loin dans la finesse d’analyse. On peut croiser des dizaines de variables comme par exemple la récence d’achat, lz canal préféré, le type de produit, le comportement de navigation, les interactions avec les emails, l’historique de satisfaction…

Le score produit intègre l’ensemble de ces données pour en tirer une probabilité, plus robuste que n’importe quelle règle métier isolée.

C’est une méthode plus exigeante car elle nécessite un historique bien structuré, une variable cible bien définie, des ressources pour entraîner et interpréter le modèle et surtout un outillage capable de l’intégrer dans les dispositifs d’activation.

Mais une fois en place, elle permet de prioriser finement les actions, de personnaliser à grande échelle, d’automatiser intelligemment et de piloter plus efficacement.

Un bon exemple est le score de churn : on identifie les signaux faibles d’un désengagement à venir, avant même que le client ne se désabonne. On peut alors ajuster les messages, la pression commerciale ou le programme relationnel. Autre cas fréquent : le score d’appétence produit, qui permet de ne cibler que les clients ayant une probabilité élevée de répondre positivement à une offre.

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La segmentation permet de structurer la base et de poser une première lecture de son fichier client, en distribuant les clients qui le constitue dans des groupes partageant des caractères communes.

On distingue les nouveaux clients, les fidèles, les inactifs, les opportunistes, etc. C’est un point de départ indispensable pour piloter la relation.

Mais tous les clients d’un même segment ne se valent pas. Ils n’ont pas tous le même potentiel, ni le même niveau de risque, ni la même probabilité de répondre à une campagne. C’est là que le scoring peut entrer en jeu.

On peut, par exemple, repérer les clients les plus à risque dans un segment “fidèles” en leur attribuant un score de churn, ou bien identifier les plus engagés au sein d’un segment “clients récents”, via un score d’appétence ou d’interaction. On raffine les segments par du scoring.

C’est utile dans les plans relationnels complexes parce qu’il permet de déclencher des parcours clients différenciés à l’intérieur d’un même segment, d’ajuster la pression marketing plus finement et de concentrer les efforts là où ils sont les plus utiles.

Le scoring client, dans ce cas, ne remplace pas la segmentation, il la complète. Il introduit une échelle de priorité dans un cadre déjà structuré.

L’articulation fonctionne aussi dans l’autre sens. Dans certains cas, c’est la segmentation qui structure les conditions d’application du scoring. Autrement dit, on segmente d’abord, puis on adapte les modèles de score à chaque segment.

Pourquoi ? Parce que tous les clients ne répondent pas aux mêmes logiques comportementales :

• Un nouveau client n’a pas les mêmes signaux de désengagement qu’un client fidèle.
• Un client B2B réactif à une offre mensuelle ne se comporte pas comme un client B2C en cycle long.

Appliquer un scoring unique à toute la base reviendrait à lisser ces différences, donc à perdre en pertinence.

Segmenter en amont permet donc de spécialiser les modèles. On peut par exemple construire un score d’attrition pour les clients récents, basé sur le délai de réachat, et un autre pour les clients historiques, basé sur l’évolution de la fréquence.

On peut également adapter les variables mobilisées dans le score selon le segment d’appartenance : les comportements à observer, les seuils à considérer, les événements cibles ne seront pas les mêmes.

C’est une logique plus fine, qui suppose un bon niveau de maturité data, mais qui permet de construire des scores plus robustes, plus adaptés et mieux interprétables par les équipes métiers. On ne cherche plus à produire un score unique, mais une série de scores contextuels, chacun pensé pour un segment donné.

En quelque sorte, la segmentation devient ici une grille de lecture préalable, sur laquelle viennent se greffer des logiques de scoring différenciées.

Faut-il toujours combiner segmentation et scoring ? Pas forcément. Tout dépend du niveau de maturité de votre organisation, de ses données, de ses outils et surtout de ses usages.

Lorsqu’on débute, il est souvent plus simple (et plus efficace) de commencer par une segmentation métier claire, croisée avec quelques triggers construits sur des règles simples. Cela permet de structurer la base, d’initier des campagnes différenciées, de poser les premières briques d’un plan relationnel.

Puis, à mesure que la base s’étoffe, que les canaux se diversifient, que la personnalisation devient un levier de performance, le scoring prend le relais. On peut alors intégrer des modèles prédictifs, ajustés aux segments ou déployés à l’échelle, pour affiner les parcours, prioriser les cibles, piloter la pression ou enrichir le reporting.

Le but, dans tous les cas, ce n’est pas la sophistication, mais l’utilité opérationnelle. Une segmentation simple mais activée vaut mieux qu’un modèle complexe jamais intégré ! Un score compréhensible, utilisé par les équipes, a plus de valeur qu’un modèle opaque figé dans un fichier.

Chez CustUp, nous partons toujours des usages. Ce sont eux qui doivent guider le choix des méthodes. Car au fond, segmentation et scoring ne sont que des moyens – des moyens pour mieux connaître, mieux cibler, mieux activer. Des outils au service de la stratégie relationnelle (et non l’inverse).

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