La segmentation client est un terme à la mode dont tous les marketeurs ont entendu parler. Mais si le concept de segmentation est simple, l’influence et les implications qu’il peut avoir sur votre stratégie marketing justifient une compréhension approfondie du terme.
Les consommateurs d’aujourd’hui attendent un certain niveau de personnalisation des campagnes marketing qui leur sont proposées, et le seul moyen de leur offrir l’expérience client qu’ils méritent est de procéder à une segmentation adéquate.
Voici tout ce qu’il faut savoir sur la segmentation, ainsi que quelques méthodes clés pour atteindre un niveau de personnalisation supérieur.
Qu’est-ce que la segmentation client ?
Dans sa forme la plus simple, la segmentation client est le processus qui consiste à diviser vos clients en différents groupes sur la base de leurs données. Pour le marketing, l’objectif est de regrouper les personnes ayant des caractéristiques communes en segments afin de commercialiser efficacement chaque groupe.
La segmentation client est une approche stratégique du marketing qui consiste à diviser un marché cible en groupes distincts sur la base de caractéristiques, de comportements ou de préférences spécifiques. En segmentant les clients pour créer un segment spécifique, les entreprises peuvent mieux comprendre leurs divers besoins et adapter leurs efforts de marketing pour atteindre efficacement chaque groupe. Cela permet également aux entreprises de fidéliser leur clientèle actuelle.
Prendre le temps de créer des segmentations clients permet aux entreprises de créer au final des messages, des produits et des services plus personnalisés et plus ciblés. Elle aide à regrouper les clients pour identifier les segments clients les plus précieux, ce qui permet aux entreprises d’allouer efficacement leurs ressources et de maximiser leur retour sur investissement.
Il existe plusieurs façons de segmenter les clients, notamment les facteurs démographiques (tels que l’âge, le sexe, le revenu), la situation géographique, les caractéristiques psychographiques (telles que les valeurs, les intérêts, le mode de vie) et les modèles de comportement (tels que l’historique des achats, la fidélité à la marque, l’activité en ligne).
En utilisant la segmentation client, les entreprises peuvent s’engager efficacement auprès de leurs clients existants, construire des relations plus fortes avec eux et fournir des produits et des services qui correspondent vraiment aux besoins et aux préférences uniques de leurs clients. N’oubliez pas que la compréhension de vos clients est essentielle pour établir des liens durables et favoriser la réussite de votre entreprise.
Modèles de segmentation client
Il existe quatre types traditionnels de segmentation du marketing :
- La segmentation géographique des clients – regrouper les clients en fonction d’une frontière géographique prédéfinie.
- Segmentation démographique de la clientèle : diviser un marché en fonction de variables telles que l’identité sexuelle, l’âge ou le revenu.
- la segmentation client psychographique, qui se concentre sur les caractéristiques intrinsèques d’un client cible, telles que les valeurs, les intérêts ou les types de personnalité
- Segmentation client comportementale – décomposer la façon dont les clients suivent leur processus de décision et d’achat, comme le montant de leurs dépenses ou les produits et services qu’ils utilisent.
Avec l’essor du commerce digital et la valeur des données, nous en savons beaucoup plus sur nos clients, notamment en ce qui concerne leurs caractéristiques et habitudes de consommation. Grâce à cette mine d’informations sur les consommateurs, nous pouvons réaliser des types de segmentation plus spécifiques et plus ciblés.
Il est important de prendre en compte le parcours client de votre propre entreprise et ce que vous essayez d’accomplir avec vos efforts de personnalisation e-commerce. Bien que ces quatre types soient des facteurs fondamentaux pour la segmentation, ils ne sont pas uniques et vous devez construire la stratégie marketing de votre marque en conséquence.
Les avantages de la segmentation client
La segmentation client vous permet de cibler le bon client avec la bonne offre au bon moment. Elle vous permet de vous concentrer sur les intérêts de groupes distincts plutôt que de devoir vous adresser à l’ensemble du public dans sa globalité.
Cet aspect est crucial dans le domaine de l’e-commerce, où l’on dispose d’une abondance de données sur les clients, et où il est tout aussi important de les organiser que de les collecter.
La réussite de l’e-commerce exige une stratégie marketing qui s’adresse à chacun de vos clients à un niveau personnel, et le seul moyen d’atteindre votre public de manière significative est la segmentation des clients.
Et il ne s’agit là que du concept global de ce que la segmentation peut faire. Dans la pratique, elle présente de nombreux avantages. Segmentation client :
- Rend possible la personnalisation
- Fournit une structure permettant d’augmenter la valeur vie client
- Vous aide à trouver vos clients les plus précieux
- Réduit le taux de désabonnement grâce à des campagnes ciblées
- Permet de créer des campagnes plus rentables
Lire la suite : Gestion des données clients
Analyse et types de segmentation client [Avec exemples]
La segmentation de vos clients nécessite de la réflexion et une technique adaptée à votre activité. Il n’existe pas de méthode unique et universelle – vous devez évaluer et choisir celle qui convient à votre marque.
Cette section présente trois des méthodes de segmentation les plus populaires, explique leur utilité et propose des moyens d’action pour les appliquer à votre entreprise.
Qu’est-ce que l’analyse RFM ?
L’analyse RFM, ou analyse de récence, de fréquence et de valeur monétaire, utilise des mesures de récence, de fréquence et de valeur monétaire pour classer les clients dans les différentes étapes du cycle de vie du client.
Chaque mesure de l’analyse RFM peut répondre à des questions clés et révéler des données importantes sur votre public :
- La récence vous indique quand un client a effectué un achat sur votre site Web pour la dernière fois.
- La fréquence indique le nombre d’achats effectués par un client sur votre site au cours d’une période donnée.
- La valeur monétaire calcule la somme totale de tous les achats effectués par un client sur votre site web.
Grâce à cette méthode de segmentation client basée sur la valeur, vous pouvez déterminer l’étape du cycle de vie dans laquelle se trouve actuellement votre client – s’il est un champion de la marque, un client fidèle ou un client à risque menacé de désabonnement.
Lire la suite : Qu’est-ce que le marketing du cycle de vie du client ?
Pour déterminer le segment auquel appartiennent les clients, ceux-ci sont notés pour chaque mesure RFM (généralement sur une échelle de 1 à 5) en fonction de leurs valeurs RFM. Leur valeur correspond aux données brutes dont vous disposez sur leur comportement, qui peuvent ensuite être utilisées pour déterminer leur score RFM.
Un exemple d’analyse RFM
Voyons un exemple de ce modèle de segmentation client pour en comprendre le fonctionnement :
- Choisissez une plage de dates. Analysons le dernier mois.
- Rassemblez vos valeurs RFM pour chaque client au cours du dernier mois. Commençons par le client X.
- Récence : Le client X a effectué son dernier achat il y a 3 jours
- Fréquence : Le client X a effectué 6 achats au cours du dernier mois
- Monetary : Le client X a dépensé 172 $ au cours du dernier mois.
- En utilisant les valeurs de tous vos clients, créez des fourchettes pour chacun de vos segments à l’aide de l’échelle de 1 à 5, la note la plus élevée étant 5 et la plus basse 1.
- Avec trois fourchettes distinctes pour chaque mesure, vous obtiendrez trois scores pour chaque client : les scores R, F et M, qui constituent ensemble le score RFM d’un client.
Voici à quoi ressemblerait une échelle d’évaluation de la récurrence pour 30 jours :
Voici à quoi ressemblerait une échelle d’évaluation de la fréquence avec un maximum mensuel de 25 achats :
Et voici à quoi ressemblerait une échelle de notation monétaire pour un montant mensuel maximal de 200 $ :
À la fin de l’analyse, vous aurez des clients avec une gamme de scores RFM. Dans cet exemple, le client X a obtenu un score RFM de 525.
Ce score indique qu’il a effectué un achat très récent (R = 5), qu’il n’a pas fait beaucoup d’achats dans l’ensemble (F = 2) et qu’il a beaucoup dépensé au cours de la période définie (M = 5).
Maintenant que vous connaissez leur score RFM, vous pouvez commencer à segmenter vos clients en conséquence. S’ils obtiennent des scores de fréquence et monétaires élevés, ils s’intégreront bien dans vos segments de clients fidèles et de clients champions de la marque. S’ils obtiennent un score de fréquence faible, ils appartiennent probablement à la catégorie des nouveaux clients. Et dans le cas du client X, qui a des scores de récurrence et monétaires élevés mais un score de fréquence faible, un fidèle potentiel est l’étape du cycle de vie idéale à segmenter et à cibler avec des campagnes adaptées.
Pourquoi utiliser l’analyse RFM pour la segmentation ?
L’analyse RFM est relativement rapide et simple à réaliser, et les résultats peuvent grandement contribuer à segmenter vos clients en groupes pertinents et utiles. Elle peut conduire à une augmentation de la fidélisation des clients, à un taux de conversion plus élevé et à des revenus supplémentaires.
L’objectif de l’analyse RFM n’est pas seulement de diviser votre public en catégories, mais d’identifier les domaines d’amélioration pour chacun de vos clients et d’utiliser leurs scores pour les regrouper dans des segments de clientèle où vous pouvez nourrir ces points faibles de manière appropriée. Cette stratégie de segmentation client est donc aussi simple qu’adaptable et permet d’approfondir les insights clients à partir des résultats initiaux du RFM.
Si la fréquence est un problème, regroupez-les dans des segments qui bénéficient d’efforts de marketing pour stimuler l’engagement. Pour les scores monétaires faibles, encouragez les achats groupés et les offres portant sur plusieurs articles. Les scores de récurrence plus faibles peuvent être traités par des campagnes plus opportunes et des messages du type « agissez maintenant ».
Les segments RFM qui reflètent les étapes du cycle de vie des clients, tels que « A risque », « A surveiller » et « Sur le point de dormir », peuvent concentrer vos efforts de marketing pour répondre aux besoins uniques de chaque groupe de clients. En regroupant et en ciblant ces clients, vous pouvez préparer des campagnes qui s’adressent directement à des publics spécifiques et les empêchent de se désabonner.
Comment appliquer l’analyse RFM
Lorsque vous segmentez les clients sur la base de l’analyse RFM, cela peut avoir un effet considérable sur votre stratégie marketing, en vous permettant de :
- Développer des campagnes personnalisées pour chaque étape du cycle de vie du clientCadrer
- votre message pour une étape spécifiqueGuider les
- clients de cette étape vers une étape plus intéressante
- Identifiez vos clients les plus et les moins précieuxSoyez attentif
- aux clients précieuxEntretenez
- et augmentez la valeur des clients moins précieux
- Identifiez les clients qui risquent de changer de fournisseurReconnectez-vous
- avec eux en leur envoyant des remises
- spécialesEnvoyez-leur des recommandations de produits personnalisées
Qu’est-ce que l’analyse de cohorte ?
À la base, l’analyse de cohorte divise les utilisateurs en petits groupes (ou cohortes) qui partagent une caractéristique, ce qui vous permet de comparer les données entre les groupes sur une période donnée. Il s’agit d’une méthode permettant de repérer des modèles dans les données historiques.
Il s’agit d’une analyse simple et rapide que vous pouvez effectuer pour voir comment vos utilisateurs ont été affectés par vos décisions au cours de chaque période. Vos chiffres de rétention sont-ils plus élevés dans l’une des cohortes ? Pourquoi ? C’est peut-être le mois où vous avez mené une excellente campagne marketing. C’est peut-être le mois où vous avez changé l’aspect de votre page d’accueil.
Une analyse de cohorte vous permet d’isoler des groupes de données afin de comprendre ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas.
Un exemple d’analyse de cohorte
Voyons un exemple de ce modèle de segmentation client pour en comprendre le fonctionnement :
Voici un exemple de graphique d’analyse de cohorte qui présente les recettes hebdomadaires par groupe. Dans ce graphique, les cohortes sont définies comme des clients acquis au cours d’une semaine spécifique, à partir de la deuxième semaine de janvier.
Les cohortes sont disposées sur un axe vertical, les plus anciennes en haut et les plus récentes en bas. Sur l’axe horizontal, vous pouvez voir les périodes de temps écoulées depuis le début de la cohorte. Ces données commencent à la semaine 0 et vont jusqu’à la semaine 4.
Les clients situés en haut de l’axe Y ont commencé à acheter au cours de la semaine du 5 janvier, avec quatre semaines de données disponibles à mesurer sur l’axe X.
Les chiffres du milieu indiquent les revenus dépensés par groupe. Les cohortes les plus anciennes sont celles qui ont le plus d’ancienneté dans votre entreprise et disposent donc de plus de données.
Pour mieux visualiser les tendances des données, la plupart des diagrammes de cohorte utilisent des couleurs. Lorsque nous analysons les données de notre exemple à l’aide de cellules colorées, vous constaterez que plus la couleur est foncée, plus le revenu est élevé.
Les différents ombrages des cellules permettent également de voir comment et quand la valeur diminue au fil du temps. Dans cet exemple, on peut voir que les utilisateurs dépensent plus d’argent la première semaine que les autres semaines. Vous pouvez également observer des irrégularités dans les données, comme le démarrage le plus faible au cours de la semaine du 19 janvier.
Pourquoi utiliser l’analyse de cohorte dans la segmentation ?
Une analyse de cohorte est un moyen simple et rapide de tester vos hypothèses.
Si vous pensez qu’un effort marketing spécifique fait la différence, comme par exemple votre nouvelle bannière publicitaire qui convertit les clients à un taux plus élevé, vous pouvez effectuer une analyse de cohorte rapide. Il suffit de créer une cohorte de visiteurs qui ont vu la publicité et une cohorte de visiteurs qui ne l’ont pas vue, puis de les comparer.
Comment appliquer l’analyse de cohorte
L’analyse de cohorte vous permet de segmenter les clients en fonction d’une période spécifique, ce qui vous aide à :
- Déterminer si vous devez dépenser davantage pour la fidélisationGrouper
- vos cohortes par date d’achatRegarder
- l’historique des achats sur la période de votre choixSi le
- chiffre d’affaires n’augmente pas chaque mois, vous devez travailler sur la fidélisation et commencer à créer des clients réguliers
.
- Déterminez vos meilleurs canaux d’acquisitionGroupez
- vos cohortes en fonction de la manière dont elles sont arrivées sur le siteLisez
- l’historique des achats effectués au cours de l’année ou des deux dernières annéesVoyez
- quel groupe a la valeur vie client la plus élevée
.
- Déterminez l’étape du cycle de vie de vos clients qui nécessite le plus de travailGroupez
- vos cohortes par étape du cycle de vieTrouvez
- les goulets d’étranglement et identifiez l’étape la plus difficile à convertirConcentrez
- vos campagnes sur cette étape
.
Analyse des clusters
En outre, il est important de comprendre le concept de l’analyse en grappes.
L’analyse de cluster est une technique puissante utilisée dans la segmentation client pour regrouper des individus ou des entités présentant des caractéristiques similaires. Elle consiste à analyser un vaste ensemble de données et à identifier des clusters naturels, ou groupes, sur la base de similitudes au sein des données.
Dans le contexte de la segmentation, l’analyse des clusters aide les marketeurs à comprendre les modèles et les similitudes entre les clients en les regroupant selon des traits, des comportements ou des préférences partagés. Cette analyse peut fournir des insights précieux sur des segments de clients qui peuvent ne pas être immédiatement apparents et aider les marchés à adapter leurs stratégies marketing en conséquence.
L’analyse des clusters prend en compte différents facteurs, tels que les informations démographiques, le comportement d’achat, les caractéristiques psychographiques, etc. En identifiant les clusters, les marchés peuvent mieux comprendre les besoins, les motivations et les préférences des différents groupes de clients, ce qui leur permet de créer des campagnes marketing ciblées et de proposer des expériences personnalisées.
Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?
L’apprentissage automatique est un concept complexe, mais d’une manière générale, il s’agit d’un aspect de l’intelligence artificielle qui permet à une machine d’imiter un comportement humain intelligent.
L’apprentissage automatique utilise des algorithmes pour identifier des modèles dans les données observées, construire des modèles qui organisent et analysent ces modèles, et faire des prédictions sans avoir de règles et de modèles explicites préprogrammés.
Lorsqu’il s’agit de segmentation client, ces capacités changent la donne. L’analyse de la segmentation client peut se faire en temps réel, sans nécessiter de données humaines ni de délais de mise à jour.
La possibilité d’observer le comportement des clients, d’organiser votre public cible et d’anticiper les actions futures instantanément peut rendre vos efforts de marketing plus adaptables, plus pertinents et plus efficaces. C’est l’outil qui différencie de bons efforts de marketing d’une grande stratégie de marketing moderne.
Pour tirer pleinement parti de l’apprentissage automatique dans l’analyse de la segmentation client, vous devez comprendre les deux principaux types de tâches d’apprentissage automatique : supervisé et non supervisé.
Apprentissage automatique supervisé
L’apprentissage supervisé est idéal pour les données précatégorisées. Avec les tâches supervisées, vous savez déjà quelle réponse vous voulez que la machine trouve. Votre objectif est de programmer le chemin entre l’entrée et la sortie correcte.
Une fois la machine « entraînée », vous pouvez lui assigner des entrées similaires et, dans l’idéal, la machine sera capable de prédire la sortie pour cette situation similaire, mais distincte. Cette méthode est idéale pour des tâches telles que la classification des clients en segments, la création de modèles de prédiction et les prévisions de marché.
Apprentissage automatique non supervisé
L’apprentissage non supervisé est idéal pour les données non étiquetées. Pour ces tâches, vous ne savez pas quelle réponse vous voulez que la machine trouve. Vous saisissez les données pour découvrir les modèles que la machine découvrira afin d’en savoir plus sur la structure de vos données.
C’est idéal pour des tâches telles que le marketing ciblé, la création de recommandations pour les clients et l’identification de modèles de comportement des clients.
Un exemple d’apprentissage automatique
Pour illustrer la manière dont l’apprentissage automatique peut être utilisé dans la segmentation client, concentrons-nous sur l’une des méthodes les plus simples d’apprentissage automatique supervisé pour permettre l’analyse prédictive : les arbres de décision.
Un arbre de décision fonctionne en parcourant une série de scénarios « oui ou non », « si ceci, alors cela ». Il est utile pour les classifications basées sur des précédents historiques.
Prenons par exemple cet arbre de décision qui prédit si Ian est sur le point de manger un bagel ou non.
La plupart des arbres de décision utilisés pour prédire le comportement des clients sont beaucoup plus longs et complexes que celui-ci, mais le concept est le même : il s’agit d’une représentation visuelle d’un algorithme d’apprentissage automatique qui traite les données, travaille sur les conséquences et classe les segments.
La profondeur de l’arbre correspond au nombre de questions nécessaires pour parvenir à la prédiction. Notre exemple d’arbre a une profondeur maximale de trois, car il faut trois questions pour arriver à la réponse selon laquelle Ian mangera un bagel.
Les arbres de décision fonctionnent rapidement, sont faciles à interpréter et peuvent être utilisés pour de grands ensembles de données. Mais leur utilité dépend de la quantité de données disponibles.
Pour que l’apprentissage automatique ait un impact majeur sur la segmentation client, il faut que l’algorithme dispose d’une multitude d’informations. Il a besoin de quelque chose à apprendre pour devenir un outil puissant pour votre stratégie marketing.
Pourquoi utiliser l’apprentissage automatique pour la segmentation ?
Pour profiter des avantages que le marketing moderne a à offrir, l’apprentissage automatique est incontournable. Il permet une segmentation client de niveau supérieur, donnant aux entreprises les moyens de personnaliser l’expérience client et de tirer le meilleur parti de leurs données.
En effet, les segments d’apprentissage automatique sont dynamiques : ils sont mis à jour en temps réel, ce qui permet d’automatiser vos tactiques de personnalisation, ce qui est absolument nécessaire si vous envisagez de déployer des efforts personnalisés à grande échelle.
L’apprentissage automatique vous permet de découvrir des modèles dans vos données que vous n’auriez jamais trouvés auparavant, et de les utiliser pour prédire comment vos clients agiront et dépenseront à l’avenir. Et tout cela est possible sans que votre équipe ait à effectuer des analyses de données fastidieuses et laborieuses.
Comment appliquer l’apprentissage automatique
L’apprentissage automatique rend la segmentation client instantanée, adaptable et efficace, vous permettant de :
- Créer des moteurs de recommandationRecommander des
- produits en fonction de l’activité d’un clientSuggérer des
- produits que des clients similaires ont aimésL’ajout de
- cette couche de personnalisation est un excellent moyen d
‘
.
- Activer la tarification dynamiqueLes produits
- peuvent automatiquement afficher des prix différents en fonction de l’utilisateur qui les consulteExpérimentez
- des prix différents pour les différentes étapes du cycle de vie
.
- Optimisez vos stocksPermettez de
- prévoir les ruptures de stock afin de déterminer le moment optimal pour passer commande
.
Utilisation d’une vue unique du client pour la segmentation marketing
Le fil conducteur de toutes les méthodes et de tous les modèles de segmentation client que nous avons décrits jusqu’à présent est la nécessité de collecter, d’organiser et de connecter les données client. Pour offrir la bonne expérience, quelle que soit l’étape du cycle de vie du client dans laquelle se trouve votre audience, vous devez rassembler, trier et suivre ses interactions avec votre marque afin que vos segmentations clients soient toujours à jour et pertinentes.
C’est pourquoi une vue unique du client est un élément essentiel du processus de segmentation.
Une vue unique du client est une base de données contenant les profils de chaque personne qui interagit avec votre entreprise. Elle centralise toutes vos données avec l’historique d’achat de chaque client, son activité sur le site, ses recommandations de produits, et plus encore.
Lire la suite : Vue d’ensemble du client unique
Il est tout aussi important de travailler avec des données en temps réel. À moins que votre SCV ne soit alimenté par des informations actualisées, votre marketing prend inévitablement du retard et ne répond pas aux attentes du client moderne.
Dès qu’un client interagit avec votre entreprise, vous devez le qualifier et prendre des mesures à ce moment précis. Votre segmentation doit être instantanée, intégrée à vos campagnes et suffisamment flexible pour s’adapter dès que le comportement de votre client change.
C’est pourquoi vous avez besoin de Bloomreach Engagement – la solution tout-en-un pour les marketeurs qui offre une vue unifiée des données clients en temps réel, l’automatisation des campagnes, l’apprentissage automatique pour personnaliser et mettre à l’échelle les campagnes, et des analyses avancées pour mesurer le succès.
Grâce à la véritable vue unique de Bloomreach Engagement pour suivre vos données clients, toutes vos analyses et modèles de segmentation peuvent être réunis en un seul processus rationalisé.
Vous pouvez utiliser l’analyse RFM pour segmenter votre audience tout en utilisant des capacités prédictives avancées. Les profils de données clients étant mis à jour en temps réel, vous pouvez même élaborer des stratégies automatisées pour couvrir l’ensemble du cycle de vie du client, du visiteur au champion. Vous pouvez également utiliser l’analyse prédictive pour améliorer vos campagnes.
Segmentation client en temps réel avec Bloomreach Engagement
Vous vous demandez ce que cela donne en pratique ? Voici un exemple :
Imaginons que vous souhaitiez améliorer votre ROI en empêchant les clients qui ont déjà de fortes chances d’acheter de voir les offres de réduction.
Pour ce faire, il suffit de créer un cas d’utilisation dans Engagement, de définir une fourchette pour les clients exclus (probabilité d’achat = > 80 %) et de laisser les mises à jour en temps réel s’occuper du reste.
Une fois ce cas d’utilisation mis en place, vous pouvez automatiser des campagnes spécifiques pour chaque segment. Tout d’abord, nous allons nous intéresser au segment le plus bas. Dans cet exemple, il s’agit des visiteurs engagés.
Votre objectif pour ce segment est de convertir les visiteurs engagés au niveau supérieur : les visiteurs fidèles. La seule différence entre ces segments est que les visiteurs fidèles ont fourni une adresse e-mail. Sachant cela, vous pouvez créer des campagnes axées sur l’obtention de cette adresse e-mail, comme un weblayer de collecte d’e-mails ou un bon d’achat à durée limitée offert pour un premier achat.
C’est là que la magie du temps réel opère. Lorsqu’un visiteur engagé fournit son e-mail, le système met instantanément à jour son profil et le fait automatiquement passer au niveau supérieur, en le reclassant comme visiteur fidèle.
Il reçoit désormais les campagnes destinées aux visiteurs fidèles, qui visent à les convertir au niveau supérieur avec des newsletters d’intégration, des campagnes sur les produits les plus vendus, et ainsi de suite.
Vous voyez où cela nous mène. Avec un véritable SCV et une segmentation appropriée, vous pouvez faire de grands progrès dans l’augmentation de votre chiffre d’affaires. Vous disposez d’un système complet conçu pour créer des clients plus précieux à partir de la base.
Ce même système couvre l’ensemble du cycle de vie du client. Il peut même comprendre quand un client est sur le point de se désabonner et commencer à lui envoyer les campagnes créées pour le fidéliser.
Vous n’aurez jamais à mettre à jour manuellement vos segments au fur et à mesure que les utilisateurs passent d’un segment à l’autre – Bloomreach Engagement peut le faire pour vous.
Principaux enseignements de la segmentation client
- La segmentation client consiste à diviser vos clients en différents groupes en fonction de leurs données.
- La segmentation est un élément crucial de la création d’une entreprise d’e-commerce moderne.
- L’analyse RFM permet de segmenter vos clients en fonction de leur stade dans le cycle de vie du client et de déterminer leur valeur vie client.
- L’analyse des cohortes est une méthode permettant de repérer des modèles dans les données historiques, offrant un moyen rapide d’isoler des groupes de données pour découvrir ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas.
- La segmentation par apprentissage automatique ajoute des capacités prédictives plus sophistiquées à votre site avec des mises à jour de données en temps réel, ce qui permet une personnalisation automatisée et plus approfondie.
- Bloomreach Engagement utilise les capacités de données en temps réel de notre vue unique du client pour ajouter des insights aux segments prédéfinis d’une analyse RFM, permettant des capacités prédictives. Grâce à ces insights clients, Bloomreach peut automatiser des campagnes pour faire évoluer les utilisateurs tout au long du cycle de vie du client, du visiteur au champion.
Prêt à découvrir ce que Bloomreach Engagement peut faire pour la segmentation de votre marché et vos efforts de marketing ? En savoir plus sur ce que vous pouvez faire avec le produit.
