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Améliorez vos performances marketing grâce à la segmentation d’audience

La première étape de toute campagne marketing réussie est de savoir qui est votre public et d’avoir une visibilité sur ses différents types de comportement, ce qui peut être réalisé grâce à la segmentation de la clientèle. La segmentation de la clientèle est un processus consistant à diviser les clients en groupes plus petits en fonction de caractéristiques communes, telles que l’âge, le sexe, le lieu ou le niveau de revenu, ainsi que des profils comportementaux et psychologiques. Cela peut vous aider à mieux comprendre leurs besoins, leurs désirs et leurs points faibles afin de créer un contenu plus personnalisé et ciblé qui résonnera avec chaque segment.

Comment la segmentation de la clientèle et le machine learning peuvent aider votre entreprise

Une segmentation efficace de la clientèle peut présenter un certain nombre d’avantages importants pour votre entreprise. Ces avantages incluent :
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Prédire l’attrition

Les derniers algorithmes de machine learning peuvent vous aider à réduire le taux de désabonnement en identifiant les clients qui risquent de quitter votre marque. Une fois que vous avez identifié les clients susceptibles de ne pas être fidélisés, vous pouvez alors prendre des mesures pour réduire leur taux de désabonnement. Par exemple, si vous savez que les clients d’un certain segment sont plus susceptibles de se désabonner, vous pouvez les cibler avec des offres spéciales ou des services personnalisés.

La segmentation de la clientèle peut également vous aider à identifier les causes profondes du désabonnement. Par exemple, si vous remarquez que les clients d’un certain emplacement géographique ne font pas d’achats répétés, vous pouvez rechercher pourquoi cela peut être le cas (par exemple, utilisez-vous un autre fournisseur à cet emplacement ? Le produit est-il difficile à trouver dans les magasins ?) et prendre des mesures pour résoudre le problème.

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Réduire les coûts d’acquisition

En comprenant quels segments du marché sont les plus précieux pour votre entreprise, vous pouvez concentrer vos efforts de marketing et de vente sur ces groupes plutôt que de perdre du temps et de l’argent à cibler ceux qui sont peu susceptibles de se convertir.

Une fois que vous avez identifié vos segments cibles, vous pouvez créer des messages ciblés qui parlent de leurs points faibles et leur envoyer des offres qui sont beaucoup plus susceptibles de les intéresser que des offres génériques. Par exemple, si vos données révèlent que les personnes qui préfèrent les aliments végétaliens et les modes de vie actifs sont les plus susceptibles de cliquer sur vos annonces pour un service de préparation de repas, votre entreprise peut concentrer son budget publicitaire sur ce groupe plutôt que de gaspiller de l’argent sur des annonces qui ne seront pas vu par ou attrayant pour d’autres segments.

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Augmenter les ventes

Afin de maximiser les ventes, les entreprises doivent comprendre leurs clients et identifier les groupes les plus susceptibles d’effectuer un achat.

En comprenant les besoins et les désirs de chaque segment de clientèle, les entreprises peuvent créer des campagnes marketing ciblées plus susceptibles d’aboutir à une vente. Par exemple, une entreprise vendant des vêtements d’hiver pour l’aventure en plein air peut cibler des publicités destinées aux femmes vivant dans des climats plus froids et qui font régulièrement de la randonnée.

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Personnaliser l’expérience

La segmentation peut vous aider à établir de meilleures relations avec vos clients en leur offrant une expérience plus personnalisée lorsqu’ils interagissent avec votre marque. Lorsque vous prendrez le temps de comprendre leurs besoins spécifiques et leurs points faibles, ils apprécieront vos efforts et seront plus enclins à rester à long terme.

Comment le machine learning peut être utile pour la segmentation de la clientèle

Le machine learning peut être un outil puissant et peut être utilisé pour créer des segments de clientèle de plusieurs façons. Une façon consiste à utiliser des algorithmes de clustering pour regrouper des clients ayant des caractéristiques similaires.

Une autre façon d’utiliser le machine learning pour créer des segments de clientèle consiste à créer des modèles prédictifs qui identifient les clients susceptibles d’acheter certains produits ou services. Cela peut être fait en utilisant une variété de fonctionnalités telles que le comportement d’achat passé, l’historique de navigation sur le Web et l’activité des médias sociaux.

Les modèles prédictifs seraient également capables d’analyser le sentiment des clients et de créer des segments de clients susceptibles de quitter la marque grâce à l’analyse des avis en ligne, des commentaires sur les réseaux sociaux et de la navigation répétée sur des sites concurrents par opposition à votre site Web.

Nous attirons votre attention sur les clients qui risquent de partir, ce qui vous permet de prendre des mesures correctives et de réduire ainsi vos coûts d’acquisition.

Statistiques importantes que nous utilisons pour comprendre votre client

Le RFM, la CLTV et le taux de désabonnement sont tous des facteurs importants à prendre en compte lorsque vous essayez de mieux comprendre votre clientèle. En comprenant comment ces facteurs contribuent, vous pouvez plus facilement identifier les clients les plus précieux pour votre entreprise et prendre des mesures pour améliorer la fidélité des clients et augmenter les taux de rétention.

Maintenant, passer au crible toutes les données ci-dessus afin de construire des modèles prédictifs et de créer des segments de clientèle est une tâche énorme. En fait, cela peut prendre des mois à des années selon la taille de votre entreprise et la quantité de données historiques dont vous disposez. En se basant sur la technologie de machine learning, Indaru peut analyser rapidement les données, identifier les tendances et créer des profils de clients très précis pour votre entreprise.

L’utilisation du ML pour créer des segments de clientèle est une solution plus évolutive que la modélisation manuelle, car à mesure que de nouvelles données sont récupérées, le modèle est continuellement mis à jour. Par exemple, si votre entreprise passe d’une clientèle de 50 000 à 650 000 en un an, la technologie d’intelligence artificielle est capable de gérer et de trier dynamiquement les données supplémentaires.

1. Récence

Le RFM, ou récence, fréquence et valeur monétaire, est une méthode de mesure de la fidélité des clients. Il tient compte de la date à laquelle un client a effectué un achat, de la fréquence à laquelle il effectue des achats et du montant qu’il dépense pour chaque achat. Ces informations peuvent vous aider à identifier les clients les plus intéressés par votre marque et les types d’articles qu’ils souhaitent acheter.

2. Valeur de vie du client

La CLTV (Customer Life Time Value ou valeur à vie du client )est une mesure du revenu qu’un client est censé générer au cours de leur relation avec votre entreprise. Cette statistique peut vous aider à identifier les clients les plus précieux pour votre entreprise et à créer des messages personnalisés pour les fidéliser à votre marque.

3. Taux de roulement

Il coûte 5 fois plus cher d’acquérir des clients que de les fidéliser. Le taux de désabonnement est donc un indicateur extrêmement important pour vous aider à maintenir des niveaux élevés de satisfaction client. De plus, le taux de désabonnement peut être comparé au taux de croissance pour déterminer si votre entreprise est réellement en croissance. Si le taux de désabonnement est supérieur au taux de croissance, votre entreprise se contracte en fait et une action corrective urgente est nécessaire.

Comment Indaru peut vous aider à segmenter votre audience

Indaru dispose d’une équipe nombreuse et diversifiée de professionnels de la science des données et du marketing numérique possédant une vaste expérience en matière de segmentation d’audience et d’analyse de données. Nous utilisons le machine learning pour créer des segments de clientèle dynamiques et robustes afin de vous aider à maximiser votre budget de marketing numérique en comprenant la CLTV de chaque segment et en améliorant la fidélisation de la clientèle.