Segmentation client : mieux communiquer et améliorer l’engagement

Les nouveaux parcours et usages clients ont mis fin à l’ère du marketing de masse. Désormais, pour se différencier de la concurrence et engager durablement ses cibles, il est primordial pour une entreprise de proposer une expérience client fluide, non intrusive et surtout individualisée. Pour ce faire, il faut adopter une approche marketing ciblée qui repose sur la segmentation client et constitue une étape indispensable pour s’adapter aux profils et parcours de chaque cible.

Définition de la segmentation client

La segmentation constitue le fait de segmenter une clientèle en groupes distincts les uns des autres, basés sur des critères définis : Homme/Femme ; Tranche d’âge ; Type de produits achetés ; Besoins ; Centres d’intérêt, Fréquence d’achat, Panier moyen ou autre. Au sein d’un segment, les clients possèdent un ensemble de caractéristiques communes qui fait qu’ils auront des comportements d’achat futur très semblables.

L’intérêt d’une segmentation client réside dans le fait de pouvoir s’adresser à chaque segment de manière spécifique, selon ses caractéristiques mais aussi et surtout selon son niveau d’engagement futur. Chaque segment peut ainsi se voir attribuer des stratégies marketing différenciées, avec des niveaux d’investissement proportionnels à la valeur client de chacun.

Les différentes segmentations client

Il existe différents types de segmentation plus ou moins sophistiquées. Les deux premières et les plus basiques consistent à s’appuyer sur un Pareto du CA ou une Clusterisation RFM qui classent les clients selon leurs comportements passés. Et de prendre le pari que les comportements passés de chaque client continueront de l’être dans le futur à peu près à l’identique.

Deux autres plus sophistiquées et dites prédictives, sont construites sur le potentiel d’engagement et de dépense futurs, prédits par la modélisation de la segmentation. Parmi ces segmentations prédictives, il existe la segmentation prédictive 2.0 de type RFM qui s’appuient sur les seuls comportements d’achat (Récence, Fréquence, Montant) des clients, qui sont néanmoins les plus explicatifs de comportements futurs. De plus en plus, nous bâtissons des segmentations prédictives 3.0 dites Hybrides, qui s’appuient sur les comportements RFM, mais aussi sur la consommation produits et les interactions comportementales des clients avec la marque. Elles ont alors plus complètes et prennent davantage en compte la notion d’engagement.

Considérer chaque client individuellement

Aujourd’hui, ce que souhaite le client avant tout, c’est d’être reconnu -reconnu en tant que tel et reconnu à hauteur de sa fidélité- et ce sur tous les points de contacts. Il souhaite que les marques communiquent avec lui de façon personnalisée et qu’elles récompensent son engagement : à travers des offres, bons de réduction, promotions, invitation à des événements, implication dans la création de nouveaux produits…. Si cet accord tacite est respecté, la marque peut espérer en retour le soutien et l’attachement de ses clients. Pour cela, le degré d’attachement et d’engagement à une marque doit être parfaitement évalué, analysé, dans le but d’affiner ensuite la relation avec le client.

De la connaissance client nait la performance business

Dépasser la segmentation produit

Pour prendre en compte cet engagement du client et la maturité de son parcours avec la marque, la traditionnelle segmentation produit, qui consiste à découper le marché en catégories de produits substituables entre eux, ou la segmentation RFM (récence, fréquence, montant), ne suffisent plus.

D’autres données sont à prendre en compte et à analyser afin d’affiner cette connaissance client : données transactionnelles, données de navigation, données issues des conversations sur les réseaux sociaux… ce sont toutes ces data qui permettront d’enrichir la segmentation pour proposer une expérience unique à chaque client (voir à ce propos le cas La Vie Claire).

« Les données de navigation on line nous permettent d’affiner encore un peu plus la connaissance client et notamment le parcours d’achat, pour individualiser la relation sur tous les points de contact » souligne Cyrille Peixoto, Chief Data Officer de l’agence Kiss The Bride.

Vers une segmentation dynamique ?

A l’heure du digital, la notion de contextualisation prend de plus en plus importance dans l’activation de cette intelligence client. L’enjeu consiste en effet à passer de segmentations comportementales à des segmentations contextuelles : capter les fameux « micro-moments » clés dans le parcours client (découvrez le cas Metro : l’expérience client sans couture).
La segmentation dynamique doit donc prendre en compte les spécificités de chaque client, les organiser en fonction de leur réalité économique, comportementale et contextuelle, et les enrichir continuellement en suivant son parcours.

Chez Kiss The Bride, nous avons toujours imaginé et développé nos propres modèles d’analyse de données clients. De la segmentation RFM à la segmentation dynamique, nous avons su faire évoluer nos algorithmes pour nous adapter toujours plus aux réalités des parcours et des attentes des cibles de nos clients. C’est simple, nous ne pouvons concevoir de programmes relationnels sans cette analyse en amont : elle est la clé de succès d’un engagement client durable et profitable.