Segmenter ses Clients avec ou sans expertise data (grâce à l’IA)

La segmentation client consiste à regrouper ses clients en fonction de leurs caractéristiques et comportements communs.

Mais pourquoi segmenter ses clients ?

La segmentation client comporte au moins 5 bénéfices :

1. Tout d’abord, elle permet d’affiner le ciblage des campagnes en définissant des audiences précises par rapport à chaque offre ou message. La segmentation client rend possible un marketing personnalisé. Elle jette aux oubliettes le marketing de masse !
2. Mieux cibler permet logiquement de délivrer des contenus et offres plus pertinents à chaque segment client. Cela se traduit par une meilleure satisfaction et un meilleur engagement des clients, qui se sentent reconnus dans leur individualité.
3. Tous les clients n’ont pas la même appétence ni la même réactivité aux sollicitations. Segmenter permet aussi d’optimiser la pression commerciale et relationnelle en modulant la fréquence et la nature des messages envoyés à chaque profil.
4. Dans la même logique, la segmentation aide à prioriser les campagnes en arbitrant quels messages adresser en priorité à chaque segment.
5. Enfin, conséquence de tout ce qui précède, la segmentation client permet à la fin des fins d’optimiser ses investissements marketing. Vous sollicitez moins, mais mieux, plus efficacement. Résultat : de meilleurs taux de conversion et un meilleur ROI.

Une bonne segmentation client bénéficie donc à la fois au client (qui reçoit des sollicitations en accord avec ses attentes) et à l’entreprise (qui augmente le ROI de ses actions marketing).

Les bénéfices de la segmentation sont indéniables et connus, d’ailleurs, de la plupart des entreprises.

Mais la mise en oeuvre de la segmentation client se heurte à différents obstacles.

D’abord, la dispersion des données client. Elles sont encore trop souvent éclatées dans les différents systèmes de l’entreprise : CRM, outils marketing, ERP, service client…Faute de “Référentiel Client Unique”, les entreprises manquent de vision unifiée. Or, l’accès à des données clients organisées et unifiées est le point de départ de toute segmentation cohérente et efficace !

Le volume et la variété croissantes de ces données rend le travail d’analyse complexe. Quelles données utiliser pour segmenter ? Quels critères choisir ? Les possibilités sont infinies…a fortiori si vous souhaitez définir des segments très fins. Cela peut avoir un effet paralysant qui bloque les initiatives.

Par ailleurs, mettre en place une segmentation client robuste et pertinente est quelque chose de chronophage. Il faut poser des hypothèses, tester, apprendre, itérer…On ne construit pas une segmentation client en 1 jour. C’est d’ailleurs un point sur lequel Florent Mariotti a particulièrement insisté. Nous y reviendrons plus loin dans l’article.

Dernier frein au déploiement de la segmentation client : le manque de compétences en interne. Car oui, mettre en place une segmentation client efficace nécessite des compétences à la fois métier et techniques : un sens marketing, une bonne connaissance clients, la maîtrise des outils…

La bonne nouvelle, c’est que l’Intelligence Artificielle permet de lever une partie de ces freins. Grâce à l’IA, il devient possible de segmenter ses clients facilement, rapidement et sans expertise data.

Historiquement, les marketeurs ont eu recours à différentes méthodes pour segmenter leur base client :

• La traditionnelle et classique segmentation socio-démographique basée sur des critères comme l’âge, le sexe ou le lieu d’habitation. On parlait autrefois de la “ménagère de moins de 50 ans”. C’est typiquement un segment “socio-démographique”.
• La segmentation comportementale, qui exploite les données de navigation et d’achat pour segmenter les clients non pas d’après ce qu’ils sont (socio-démo) mais en fonction de ce qu’ils font. Les critères utilisés sont, par exemple, le nombre de visites, les pages vues, les produits achetés, les paniers moyens…
• La segmentation RFM (Récence, Fréquence, Montant) qui classe les clients selon leur niveau d’engagement et de valeur : clients fidèles, en risque de désengagement, inactifs…

Ces approches restent pertinentes, mais elles trouvent leurs limites face à la masse de données clients désormais disponibles. Nous avons vu que c’était aujourd’hui l’un des freins rencontrés par les entreprises.

Un nouveau type de segmentation émerge : la segmentation par l’intelligence artificielle, qui permet de prendre en compte l’ensemble des informations disponibles sur les clients.

Le principe est simple : des algorithmes vont venir analyser en temps réel toutes les informations disponibles pour identifier des similitudes invisibles à l’œil humain et en déduire les meilleurs segments (ou audiences) à activer en fonction d’un objectif précis.

Au cours du webinar, Jorma Leteurtrois a montré comment la plateforme CDP Splio permettait de faire cela concrètement. Dans l’interface, le marketeur n’a qu’à définir l’objectif de la campagne (par exemple, vendre une certaine catégorie de produits) et son canal, l’IA analyse ensuite automatiquement les caractéristiques des acheteurs pour identifier dans la base les profils à plus fort potentiel de conversion.

Dans l’exemple ci-dessous, l’utilisateur a défini un objectif de campagne. La plateforme, via l’IA, a identifié l’audience idéale : une audience comprenant 161 298 contacts, correspondant à 28% de la base, et ayant un potentiel de conversion de 77%.

La segmentation par IA dans Splio.

Attention, cela ne signifie pas pour autant que l’IA remplace totalement les approches de segmentation « classiques ».

Dans les faits, les deux sont complémentaires et gagnent d’ailleurs à cohabiter selon les cas d’usage. Par exemple, pour un scénario de cross-sell, on pourra d’abord isoler les acheteurs mono-catégorie via une segmentation RFM, puis laisser l’IA identifier dans ce segment les profils ayant la plus forte propension à acheter une catégorie additionnelle.

Résumons-nous : l’intelligence artificielle permet d’améliorer le ciblage des campagnes marketing, en identifiant, pour chaque campagne, l’audience la plus susceptible de convertir.

L’IA permet ainsi d’optimiser la performance des campagnes.

Mais ce n’est pas le seul bénéfice. La segmentation client par IA (mais c’est valable pour la segmentation client en général) permet aussi d’optimiser la pression marketing et l’orchestration des communications client. Et l’on sait que c’est aujourd’hui un enjeu critique pour éviter la fatigue des consommateurs face à des sollicitations trop nombreuses et mal coordonnées.

Concrètement, les algorithmes vont analyser l’ensemble des messages programmés par point de contact, pour arbitrer les communications prioritaires à envoyer à chaque profil selon différents paramètres :

• Des règles de pression marketing définies par l’entreprise (exemple : pas plus de 10 emails par mois et par client)
• Le poids et l’urgence de chaque communication : promotions, actualités, relances…
• Le niveau de réactivité et d’appétence de chaque client à chaque type de message.

Gestion de la pression marketing dans Splio.

L’objectif poursuivi est simple : délivrer le bon message sur le bon canal au bon moment pour chaque individu, sans dépasser le seuil d’acceptabilité.

Avec l’IA, ce travail d’orchestration est largement automatisé et optimisé. Les équipes marketing gardent la main pour définir la pression maximum et prioriser les communications importantes, mais c’est la machine qui s’occupe ensuite d’ajuster les arbitrages au niveau individuel.

L’IA permet ainsi :

• D’éviter la sur-sollicitation des clients les moins réceptifs et la sous-exploitation des profils les plus engagés.
• De maximiser la performance des communications tout en préservant la qualité de la relation dans la durée.

En résumé, la segmentation client est donc à la fois au service de la performance marketing (un meilleur ciblage offrant de meilleurs résultats) et au service de la qualité relationnelle.

Avant de se lancer tête baissée dans la segmentation client, il faut prendre du recul pour bien qualifier ses objectifs et ses besoins. La segmentation client doit toujours répondre à des objectifs mesurables. Souhaitez-vous augmenter la fréquence d’achat ? Réactiver des clients inactifs ? Promouvoir une nouvelle catégorie de produits ? Définir clairement les priorités permet de mieux orienter les actions et d’évaluer leur efficacité.

Un projet de segmentation client doit être bien cadré (vous pourriez dire, à raison, que c’est le cas pour tout projet CRM !). Il faut identifier les cas d’usage les plus porteurs et choisir un outil adapté à son contexte. Le projet doit aussi s’inscrire dans une réflexion plus large sur le plan marketing relationnel et l’unification des données.

La clé est d’avancer de manière pragmatique et itérative. On peut commencer par des cas d’usage simples sur un périmètre restreint, puis élargir au fur et à mesure des résultats.

L’idée est de tester en continu différentes combinaisons entre critères de segmentation « classiques » et critères prédictifs issus de l’IA, pour identifier les approches les plus performantes à déployer plus largement.

Faire des hypothèses, tester, analyser, ajuster, tester à nouveau, analyser à nouveau, etc. : on ne construit pas une segmentation client parfaite du premier coup, c’est un processus d’amélioration continu.

Si l’IA permet de gagner un temps précieux, le temps du test and learn reste incompressible.

Dernier facteur clé de succès : l’alignement des équipes. Les équipes data, marketing et IT doivent être embarquées dans la démarche et travailler en bonne entente.

D’expérience, le succès d’un projet de segmentation client dépend beaucoup de la capacité à faire travailler ensemble les équipes IT et marketing.