Profiling, scoring et segmentation des bases de données clients

Profiling, scoring et segmentation des bases de données clients

© Cottonbro

« Le bon message au bon moment ». Cet adage est connu de tous les responsables marketing, mais comment y parvenir d’une manière efficace ? Dans notre monde hyper connecté, où les usages numériques évoluent rapidement, comment cibler avec précision les bons clients ? Voici les clés d’une bonne segmentation pour délivrer à vos prospects et vos clients le bon message au bon moment.

Le processus de segmentation : identifier pour mieux cibler

La segmentation d’une base de données est un processus de division en différents groupes homogènes selon des critères préétablis. L’objectif final étant de pouvoir analyser et mieux cibler ses clients ou ses prospects afin de lancer des actions marketing concrètes et efficaces. 

Les méthodologies et techniques de segmentation sont diverses, mais d’une manière générale on peut répartir ses clients en fonction de données sociologiques (âge, genre, composition familiale, etc.) ou encore en prenant en compte des variables psychologiques (centres d’intérêt, valeurs, traits de caractère…). Il est également possible de travailler sa base clients en utilisant une segmentation transactionnelle qui étudiera des critères liés aux comportements d’achat, ou bien une division géographique en ciblant le lieu de résidence (pays, département, ville, code postal, etc.).

Cette étape de segmentation est un pré requis aux processus de scoring et de profiling que nous allons maintenant détailler.

Apprendre à (re)connaître ses clients avec le profiling et le scoring

Le profiling, de l’anglais « profilage », consiste à dresser un portrait d’un individu. En terme marketing, cela revient à collecter des informations sur les clients afin d’établir leur « profil ». À titre d’exemple, cela peut se faire via l’étude des comportements de navigation sur le site internet, les actions suite à un emailing ou encore l’analyse du panier du consommateur. Le profiling comportemental est à opposer à celui déclaratif – des réponses obtenues lors de questionnaires ou d’études marketing – et qui est plus associé à un processus de qualification client.

Le terme scoring signifie en anglais « notation ». En marketing, il s’agit d’un processus d’attribution d’une note ou d’un score à ses clients. Cette notation permet donc de réaliser un classement de ses meilleurs clients en fonction de critères définis au préalable. En général, il s’agit de variables liées à la propension d’achat. L’objectif de ce scoring est d’étudier les probabilités de nouvelle conversion des clients et ainsi d’analyser – en fonction de leurs notes – le retour sur investissement des campagnes marketing. Ces dernières devront, bien sûr, cibler en priorité les consommateurs ayant les meilleurs scores.

De la segmentation manuelle à l’hyper segmentation avec l’usage de l’IA

Comme nous l’avons vu, la connaissance client BtoB ou BtoC est primordiale pour obtenir des campagnes marketing rentables et efficaces. Grâce aux nouvelles technologies, de nouveaux outils sont nés permettant de passer de la segmentation à l’ultra ou l’hyper segmentation. L’IA a supplanté les études manuelles… En effet, le processus de segmentation est aujourd’hui poussé encore plus loin en croisant différentes segmentations pour obtenir des résultats toujours plus précis. 

Prenons l’exemple d’un site web e-commerce. La navigation de l’internaute permet de collecter un nombre considérable de data :

→ données d’utilisation : nombre de pages visitées, pages précises explorées, durée de session, tracker de conversion, etc.

→ données sociologiques liées au compte de l’utilisateur : date de naissance, genre, adresse de résidence… 

→ données de comportement d’achat : détail et historique des commandes, montant du panier moyen.

L’IA permet donc de croiser toutes ces données, de les trier et de les analyser à un rythme infiniment plus rapide qu’un être humain. Grâce au machine learning, l’outil apprend même de son expérience et améliore son efficacité au cours du temps. La segmentation est ainsi facilitée et automatisée pour proposer une catégorisation encore plus fine et un ciblage plus efficace. Toutefois, même si l’intelligence artificielle permet d’automatiser la segmentation, l’humain conserve toujours un rôle indispensable afin de valider la cohérence des résultats et procéder à une analyse approfondie pour en tirer des enseignements. Contrairement aux idées reçues, la place de l’humain est essentielle et c’est bien la combinaison « IA + humain » qui est la plus efficace pour réussir une stratégie marketing.

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