Pourquoi la segmentation fait-elle son retour ?
Une grande partie de ce que nous pensions savoir sur leurs clients a été bouleversée. La pandémie a poussé de nombreuses entreprises à revoir leurs personas existants et leurs approches de commercialisation par le biais de la segmentation. À ce stade, vous vous posez peut-être la question suivante :
Comment pouvons-nous mieux comprendre nos clients?
Comment pouvons-nous améliorer notre processus commercial ou le rendre plus efficace ?
Quelles sont les mises en garde à prendre en compte lors de l'opérationnalisation de notre segmentation/modèle?
Dans cette interview, Julien Theys, associé directeur de Agilytic, s'appuie sur sa vaste expérience de divers projets de segmentation pour expliquer comment les données influencent le succès commercial de la segmentation.
"La segmentation est utile pour estimer et identifier les différents groupes de clients et déterminer leurs besoins les plus pertinents. - Julien
Seriez-vous d'accord pour dire que la segmentation fait un retour en force ?
Julien : Prenons le commerce de détail comme point de départ : il y a une évolution vers un contenu plus personnalisé. Les entreprises peuvent mieux comprendre et identifier les habitudes d'achat jusqu'à des segments plus petits et plus granulaires. Par exemple, il est désormais possible d'optimiser les promotions en fonction de la sous-catégorie de produits alimentaires.
Nous l'avons également constaté au-delà du commerce de détail, par exemple dans le secteur culturel, qui est désireux de ramener les clients, anciens et nouveaux, au cinéma, au théâtre et à la musique en direct. Nous pouvons segmenter en fonction des données de transaction, du comportement d'achat, du potentiel de revenu élevé et des achats fréquents.
Il est également difficile de prendre en compte le comportement COVID dans la segmentation (c'est-à-dire le passage des canaux hors ligne aux canaux en ligne, le choix plus restreint disponible, le changement de comportement d'achat et le fait d'acheter davantage lors de déplacements moins fréquents). Nous avons assisté à une augmentation massive des campagnes numériques ciblant davantage de personnes et de prospects, et la segmentation permet d'optimiser ces campagnes.
Quelle est la première étape pour les détaillants de taille moyenne s'ils ont l'impression de ne plus connaître leurs clients ?
Julien : La première étape consiste à adopter une approche cohérente pour combiner les données sociodémographiques "traditionnelles" (telles que l'âge, le sexe, le code postal) et les données comportementales (habitudes d'achat) dont ils disposent déjà.
Les données n'ont pas besoin d'être exhaustives, granulaires ou 100% propres pour produire rapidement des informations fiables !
Il ne sert à rien d'attendre l'insaisissable ensemble de données parfaites.
Pourquoi la segmentation résultant de la crise est-elle un élément stratégique crucial que les équipes marketing/commerciales doivent réexaminer ?
Julien : Parce que beaucoup de choses ont changé, l'idée qu'une entreprise se fait de ses clients peut aussi avoir radicalement changé. Les équipes doivent connaître leurs segments de clientèle ainsi que les indicateurs et dimensions critiques, en particulier à la suite de cette crise.
Par exemple, en examinant les interactions, les équipes peuvent découvrir de nouveaux modèles de transaction (qui, combien, quand, quels produits). La segmentation met en évidence des comportements potentiellement négligés.
D'autres éléments "utiles" comprennent les contacts ou d'autres interactions (par exemple, l'inscription à la lettre d'information, l'interaction avec l'entreprise en ligne).
Nous examinons également souvent des données sociodémographiques telles que l'âge, la région, la profession, le type de ménage. Par exemple, sur la base d'informations géographiques, nous pouvons utiliser des données ouvertes pour fournir des informations supplémentaires : revenus moyens, taux de chômage, âge, etc.
Ce n'est pas seulement le cas pour le B2C. Dans les environnements B2B, nous ajoutons aux données interactionnelles et comportementales des données spécifiques à l'entreprise (firmographie) afin de déterminer les facteurs spécifiques à l'entreprise qui comptent le plus.
En principe, plus la granularité de votre client est grande, mieux c'est !
Pourquoi est-il essentiel de se concentrer sur un certain nombre de segments ayant la meilleure capacité à générer des revenus ou des demandes ?
Julien : La segmentation nous permet d'identifier les clients dont le potentiel de revenus est le plus élevé. Bien sûr, ces clients sont les plus prioritaires, mais ils ne sont pas nécessairement les seuls visés par les campagnes de marketing.
La segmentation peut également mettre en évidence
Un segment "moyen" avec la possibilité d'évoluer vers des segments à fortes dépenses (souvent appelé "up-selling").
Les prospects potentiels : si nous constatons que nous sommes populaires auprès d'un segment donné (qu'il s'agisse ou non de celui que nous voulions attirer), il est plus facile de viser des clients potentiels "similaires" dans le cadre de campagnes numériques.
Quel est le rôle des données dans la segmentation ? Quelles sont les méthodes courantes que vous avez utilisées dans le cadre de projets ?
Julien : Des méthodologies simples et directes peuvent déjà générer de nombreux gains rapides. Mais quelle que soit l'approche adoptée, elle doit être exploitable.
Il est toujours bon de commencer par une analyse descriptive rapide, car elle peut nous aider à identifier des groupes concrets de manière simple.
Voici donc, par exemple, une approche classique :
Analyse en composantes principales pour réduire le nombre de variables et améliorer le regroupement.
Méthode de la silhouette et/ou du coude pour trouver le nombre optimal de grappes
K-means pour trouver et générer les segments
Description des segments : analyse descriptive des segments sur la base de données pertinentes (par exemple, données sociodémographiques + principales tendances en matière de comportement transactionnel).
Un modèle prédictif pour identifier les variables qui distinguent chaque segment des autres.
Pouvez-vous nous expliquer pourquoi notre approche de la réalisation de certaines étapes peut être utile pour un projet de segmentation ?
Julien: Vraiment, ce qui est essentiel, c'est l'avant et l'après.
En d'autres termes, nous veillons à ce que les données soient validées de manière adéquate. Des données saines provenant de sources correctes permettent de cibler les clients, d'observer les tendances et de déterminer, en tant que scientifiques des données, quelles variables doivent être incluses.
Ensuite, ce que vous faites de vos nouvelles connaissances en matière de segmentation est essentiel. Après un projet de segmentation, nous prenons beaucoup de temps, bien plus que pour construire un modèle, pour décrire le modèle et la façon dont notre client peut l'utiliser. Il s'agit notamment d'expliquer comment le modèle apporte de la valeur dans le présent et dans l'avenir. Par exemple, nous pouvons recommander de procéder à des tests A/B lors de la prochaine étape.
