Comment organiser son Projet de Segmentation / Scoring Client ?

Un projet de segmentation ou de scoring client ne démarre jamais par une méthode ou un outil.

Il commence par une question essentielle : quels usages souhaitez-vous activer ? En d’autres termes, à quoi va servir ce projet ? À quoi doivent ressembler les premiers cas d’usage concrets, opérationnels, que vous allez pouvoir activer une fois les segments ou les scores définis ?

Les objectifs peuvent être très variés, selon la maturité de votre marketing client, la nature de votre activité ou les points de friction rencontrés dans vos campagnes actuelles.

Voici quelques exemples d’objectifs qui reviennent fréquemment dans les projets que nous accompagnons :

• Améliorer la personnalisation des campagnes marketing, en adaptant les messages, les offres ou les canaux aux profils clients.
• Optimiser la gestion de la pression commerciale, en limitant les sollicitations inutiles sur les clients peu réactifs.
• Détecter les signaux de départ, via un scoring de churn pour anticiper l’attrition et déclencher des actions de rétention.
• Qualifier les leads entrants, via un lead scoring qui permet de prioriser les relances commerciales.
• Identifier les clients à fort potentiel pour concentrer les efforts relationnels ou commerciaux sur les profils les plus rentables ou les plus engagés.
• Mieux orchestrer les parcours relationnels, en adaptant les scénarios d’emailing ou les scénarios de marketing automation selon les segments.
• Etc.

Chez CustUp, nous conseillons systématiquement de partir de ces cas d’usage pour construire un projet de segmentation ou de scoring robuste. Il ne s’agit pas de produire des segments ou des scores « pour faire bien » ou pour cocher une case dans votre roadmap MarTech.

Il s’agit de concevoir une segmentation ou un scoring qui ne reste pas théorique, mais qui alimente vos décisions, vos actions, qui nourrit vos parcours clients.

Nous vous invitons donc à recenser les usages potentiels, puis à les prioriser selon leur valeur métier, leur faisabilité (en fonction des données disponibles) et leur potentiel de déploiement rapide.

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Toute initiative efficace en matière de segmentation et de scoring repose sur un diagnostic solide de l’existant.

Chez CustUp, nous débutons nos accompagnements par une analyse approfondie de la donnée disponible : non pas uniquement pour évaluer la qualité technique des données (même si c’est un point important), mais surtout pour mesurer leur richesse métier et leur potentiel opérationnel.

Il s’agit de répondre à des questions concrètes :

• Quelles données client avez-vous aujourd’hui ?
• Comment sont-elles structurées, historisées, accessibles ?
• Quelles sont les données transactionnelles, comportementales, relationnelles, disponibles ?
• Quelles données vous manquent pour faire ce que vous souhaitez faire demain ?

L’inventaire des données, une étape incontournable dans un Projet Segmentation / Scoring Client.

Cet inventaire des données permet aussi de cartographier les zones de fragilité (les données absentes, incomplètes, peu exploitables…) et d’identifier les leviers d’enrichissement (via des plans de collecte, des sources tierces, des outils à connecter…).

Ce travail d’état des lieux ne se limite pas aux données. Il s’agit aussi de comprendre les pratiques existantes :

• Des segmentations ont-elles déjà été mises en place ? Si oui, par qui, quand, avec quels critères, pour quels usages ?
• Des scores sont-ils déjà utilisés dans vos outils CRM, dans vos parcours automatisés, dans vos reporting ? Sont-ils pertinents ? Exploitables ?
• Qui, dans vos équipes, manipule ces segments ou ces scores ? Comment sont-ils partagés, interprétés, utilisés dans les campagnes ?

Analyse d’une segmentation existante.

Souvent, les organisations disposent déjà de briques et ne partent pas de zéro : une segmentation RFM historique bien ancrée, quelques scores simples utilisés pour filtrer les bases d’envoi, voire un embryon de scoring plus avancé intégré dans des outils.

L’objectif du projet n’est donc pas toujours de tout réinventer, mais parfois de remettre à plat, consolider, faire évoluer.

C’est ce regard critique sur l’existant (à la fois côté data et dispositif en place) qui permet de définir une trajectoire réaliste et cohérente en lien avec vos ambitions et vos cas d’usage prioritaires.

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Le point de départ, ce sont les cas d’usage prioritaires identifiés en amont. On ne segmente pas pour segmenter, on ne score pas pour scorer. On le fait pour :

• Identifier les clients à fidéliser ou à réactiver.
• Mieux piloter un plan relationnel ou une animation commerciale.
• Affiner des ciblages CRM.
• Adapter des parcours ou des offres en fonction de profils comportementaux.
• Prédire un risque d’attrition ou une probabilité d’achat.
• Etc.

Chaque cas d’usage donne lieu à une réflexion sur ce qu’il faut savoir sur le client pour agir efficacement. C’est cette réflexion qui oriente la création des segments ou des scores.

Une fois les cas d’usage clarifiés, il faut traduire les besoins métier en critères observables : quelles variables ou indicateurs peuvent nous aider à différencier les clients ?

Selon les objectifs, cela peut être :

• Le chiffre d’affaires ou la fréquence d’achat.
• L’ancienneté client, la récence de la dernière commande.
• Le canal d’achat ou le canal de contact privilégié ;
• Le type de produits achetés ou les habitudes de navigation.
• Des signaux faibles (démarche de résiliation, avis négatif, etc.).

Si ces données sont absentes, incomplètes ou mal structurées, il faudra soit les enrichir, soit les collecter à l’avenir (cf. plan de collecte évoqué plus tôt). C’est une étape essentielle pour que les segments et les scores soient fiables et activables.

Une fois les variables pertinentes identifiées, le travail de conception peut véritablement commencer. Le but est de traduire les intentions métier en règles de segmentation ou en modèles de scoring. Cette étape peut prendre plusieurs formes selon le niveau de sophistication visé, les ressources disponibles et la maturité data de votre organisation.

Dans les cas les plus simples, les segments sont construits à partir de règles métier explicites, souvent issues de l’intuition ou de l’expérience terrain. Par exemple, on peut définir un segment de clients inactifs en retenant ceux n’ayant pas effectué d’achat depuis plus de 180 jours.

Ce type d’approche « manuelle » est particulièrement adapté aux premiers projets ou aux entreprises souhaitant rapidement passer à l’action avec des critères facilement interprétables.

Le scoring peut, lui aussi, être basé sur des règles simples. Il suffit dans ce cas d’agréger plusieurs critères à l’aide d’un système de pondération. On peut, par exemple, calculer un score de potentiel commercial en combinant la fréquence d’achat, le montant moyen du panier et l’ancienneté du client, chaque critère étant pondéré selon son importance estimée.

Ces scores permettent déjà de prioriser des cibles ou de personnaliser des messages sans recourir à des modèles prédictifs complexes.

Pour aller plus loin, notamment lorsqu’il s’agit de prédire un comportement futur (comme l’attrition ou la conversion), il devient pertinent de recourir à des modèles statistiques ou à des algorithmes de machine learning.

Ces méthodes nécessitent, à l’évidence, de disposer d’un historique de données suffisamment riche et structuré. Il faut aussi étiqueter les données d’entraînement (clients ayant réellement churné, ayant effectivement acheté, etc.) pour que le modèle puisse apprendre à reproduire ces comportements.

On peut de cette manière construire des scores prédictifs plus puissants, adaptés à une mise en œuvre dans des workflows automatisés ou des parcours personnalisés à grande échelle.

Nous recommandons une approche pragmatique et progressive : dans un premier temps, il vaut souvent mieux capitaliser sur les connaissances métier pour construire une première version opérationnelle des segments et des scores. Ce n’est qu’après quelques cycles d’usage, d’analyse et d’amélioration que l’on introduit, si nécessaire, des modèles plus avancés.

Un segment ou un score est inutile s’il n’est pas compris, utilisé ou exploitable. Il faut donc vérifier systématiquement la lisibilité et l’opérationnalité de ce qui est conçu :

• Le segment est-il compréhensible par les équipes ? Peut-on lui donner un nom explicite ?
• Le score est-il interprétable ? Faut-il le transformer en échelle ou en classes (ex : faible / moyen / fort) ?
• Le ciblage qui en découle est-il actionnable dans les outils marketing et CRM ?
• Le volume ciblé est-il suffisant pour justifier une campagne ou une action ?

Ce sont des arbitrages concrets, mais décisifs. Par exemple, un segment “clients à potentiel élevé” qui représente 3 % de la base mais que l’outil CRM ne permet pas d’isoler ne servira à rien.

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La mise en production d’un projet de segmentation ou de scoring ne se résume pas à un fichier Excel ou à un rapport ponctuel. Il s’agit de les intégrer dans les outils CRM ou MarTech de votre organisation pour les activer dans vos campagnes, vos scénarios automatisés ou vos parcours omnicanaux.

Le choix de la brique technologique dépend étroitement de vos cas d’usage et de votre architecture existante.

Une CDP (Customer Data Platform) permet par exemple de centraliser les données clients, d’y appliquer des logiques de segmentation dynamiques et de diffuser les scores ou segments vers les canaux d’activation.

Grille d’évaluation CDP

Un outil de marketing automation peut, dans certains cas, suffire à accueillir des logiques simples, notamment lorsqu’il permet le calcul de scores ou de règles directement dans ses workflows.

L’enjeu est double : il faut d’une part rendre les segments et scores accessibles aux équipes marketing, commerciales, relation client…et d’autre part s’assurer qu’ils sont mis à jour automatiquement, à la fréquence nécessaire pour rester pertinents.

Cela suppose souvent de travailler en étroite collaboration avec les équipes techniques, data ou IT, pour industrialiser les flux de données, les requêtes de calcul et les synchronisations inter-outils.

Nous accompagnons les organisations pour faire ce lien entre conception stratégique et implémentation opérationnelle.

Notre objectif ? Eviter que la segmentation ou le scoring ne reste une intention ou un rapport statique, mais devienne un levier actif de personnalisation et de performance au quotidien.

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Un projet de segmentation ou de scoring client ne s’arrête pas une fois les modèles en production. Pour qu’il garde toute sa valeur, il doit être animé, challengé, amélioré dans le temps.

Ce travail de pilotage est souvent négligé – à tort. C’est lui qui garantit la pertinence des activations, la cohérence des parcours, la performance des campagnes.

Il est important de suivre les usages :

• Les segments et scores sont-ils réellement utilisés par les équipes ?
• Dans quels outils ?
• Pour quels scénarios ?
• Sont-ils bien compris ?

Trop souvent, on constate un décalage entre ce qui a été conçu et ce qui est exploité au quotidien.

Il faut aussi suivre les performances : un score d’appétence est-il discriminant ? Un segment prioritaire convertit-il mieux que la moyenne ? À quelle fréquence faut-il recalculer les scores ? Des tests A/B, des analyses comparatives ou des tableaux de bord dédiés sont indispensables pour objectiver ces réponses.

Enfin, ce pilotage permet d’alimenter une boucle d’amélioration continue. Les besoins évoluent, les données aussi. De nouveaux cas d’usage apparaissent, d’autres disparaissent.

Nous recommandons de programmer régulièrement des revues de vos segmentations et scorings : pour les ajuster, les affiner, parfois les refondre. C’est à cette condition que ces dispositifs restent utiles, performants et adaptés à votre stratégie client.