Segmentation clients : un concept largement entré dans les esprit. Qui, pourtant, recouvre des notions parfois diverses. Que peut-on en attendre et comment la mettre en place ? La consommation de masse, tirée par une demande supérieure à l’offre, est révolue depuis longtemps. Pour continuer d’être connues, choisies et aimées, les marques n’ont désormais d’autre choix que d’atteindre un même objectif, Graal de tout marketeur : adresser le bon message (ou la bonne offre, le bon produit ou le bon service) à la bonne personne, au bon moment et via le bon canal. En d’autres termes, chacun cherche à adopter une démarche marketing et commerciale personnalisée et différenciante en choisissant le bon moyen de communication digitale (Inbound).
S’il est vrai que les consommateurs constituent une population hétérogène, l’enjeu est donc d’identifier, au sein de cette population, des groupes qui eux sont homogènes au regard des critères considérés – et pertinents – pour répondre à une problématique marketing donnée. Et d’adapter une stratégie à chacun de ces groupes. Segmentation clients, typologie et autres scorings, ont cette vocation.
Dans le cas du marketing automation, la segmentation améliore notablement l’impact des campagnes : la segmentation clients permet en effet d’adresser un message spécifique à une sous-population spécifique, définie, par exemple, d’après des critères socio-démographiques (sexe, âge…) ou comportementaux (comportements d’achats, comportements de visite d’un site…). Plutôt que d’envoyer le même message à l’ensemble de la base. Et l’on peut pousser la logique jusqu’à créer l’une de ces fameuses « machines à vendre ».
Cette ambition repose sur la capacité d’une marque à connaître ses clients. Elle est aujourd’hui possible grâce à la digitalisation : toute marque s’en donnant les moyens est capable de collecter, d’analyser et d’exploiter en temps quasi réel une somme d’informations, inaccessibles jusqu’alors. Et de construire la segmentation clients adaptée.
Première précision : nous parlons bien de segmentation de populations, qu’il s’agisse de clients, prospects ou autres. À la différence de la segmentation de produits, par exemple, qui consiste à segmenter une gamme de produits selon les besoins auxquels ils répondent, nous abordons ici la segmentation clients.
Pour atteindre cet objectif de définition de groupes homogènes et répondre au besoin de personnalisation, on utilisera des approches marketing différentes selon le profil de la cible.
Quoique différentes – certaines reposent sur des méthodes statistiques, d’autres sur les sciences humaines, par exemple – elles poursuivent un objectif commun. En effet, pour être utile d’un point de vue marketing ou commercial, la constitution de ces groupes doit remplir quatre conditions, toutes nécessaires mais pas toujours suffisantes :
Faisons un petit tour d’horizon des différentes méthodes courantes. Si vous êtes féru de statistiques, merci de passer à l’article suivant : vos cheveux risqueraient de se dresser sur la tête à la lecture d’une conception très personnelle et simplificatrice, voire simpliste, de ces méthodes.
Vous disposez d’un fichier des individus composant la population à segmenter. Par exemple, votre fichier clients. Et pour chacun de ces individus, votre fichier fournit un certain nombre de critères. La segmentation de cette population va consister à choisir les critères de découpage.
Par exemple le sexe, et vous obtenez 2 tranches. Bien épaisses. Ou l’âge, avec des regroupements : – de 25 ans, de 25 à 50 ans, de 51 à 75 ans, plus de 75 ans. Vous obtenez donc 4 tranches. Plus sioux : vous croisez vos deux critères, le sexe et l’âge et obtenez ainsi 8 tranches de population. Des tranches plus fines, donc des segments plus précis, sans doute plus homogènes, mais aussi plus nombreux. Et là on se rend compte de la limite de la méthode : si on ajoute un critère supplémentaire, on obtient un nombre de tranches de segments trop élevé pour être facilement utilisable par les équipes marketing.
Une autre méthode pour créer des segments consiste à réaliser une classification : c’est un logiciel qui s’en charge. Le principe est relativement simple : au départ, chaque individu correspond à une classe. Puis le logiciel regroupe les individus en fonction de leurs similitudes et obtient un second niveau de classe. Puis on continue de regrouper ces nouvelles classes entre elles. On obtient un troisième niveau. Etc. Finalement, tous les individus sont regroupés. Et on choisit alors le niveau de précision souhaité parmi cette hiérarchie de classes.
C’est ainsi qu’une banque peut attribuer un score de risque à chacun de ses clients : la fréquence de découvert attribue un certain nombre de points, le montant des revenus un autre, le montant des découverts un troisième, le capital d’épargne un quatrième. A la fin, plus le client a de points et plus il présente de risques.
La même méthode convient pour déterminer le potentiel d’un client, ou ce qu’on appelle sa « lifetime value » : la valeur qu’il représente pour une marque sur une longue période, liée aux montants qu’il est susceptible de dépenser auprès d’elle.
À ce titre, le scoring peut être considéré comme une méthode prédictive, puisque à partir de données passées, il évalue la probabilité de comportements futurs.
Elle consiste à observer comment certains critères descriptifs se combinent entre eux pour former des grumeaux dans la population. L’approche est donc plus nuancée : un individu peut se trouver au cœur du grumeau, dans sa périphérie ou totalement éloigné. Mais une fois les types établis, rien n’empêche de s’en servir pour découper la population en tranches.
Dans cette méthode, on détermine à l’avance les critères de discrimination. On les appelle les variables actives, celles sur lesquelles porteront les calculs. Une fois ce travail fait, on peut « projeter » l’ensemble des autres variables, pour voir comment elles se positionnent par rapport aux variables actives. Elles permettront de mieux caractériser chacun des groupes : ce sont les variables dites illustratives.
Par exemple, l’institut Viavoice avait réalisé il y a quelques années une typologie des personnes se déclarant « de gauche ».
Segmentation et typologie reposent sur des méthodes statistiques et supposent donc de disposer d’un fichier/d’une base renseignée selon les critères sur lesquels on souhaite constituer nos groupes. La typologie qualitative suppose quant à elle une phase exploratoire préalable menée au sein de la population à étudier. Son gros atout est qu’elle ne présuppose pas des critères structurant la population : elle contribue à les faire émerger. Sur la base d’un recueil d’informations approfondi, l’analyste repère un certain nombre de comportements discriminés par différents critères, et se fonde sur ces observations pour établir des types.
Par exemple, pour un réseau d’agences leader de l’inbound marketing bien connu, une approche qualitative a abouti à la typologie de clients suivante :
Les buyers personas correspondent eux aussi à une forme de typologie de clients, dans une certaine mesure. Ils se fondent au départ sur une typologie à partir de laquelle on construit un outil destiné à mieux comprendre les clients et à communiquer cette connaissance clients en interne. Pour chacun des types élaborés, un avatar va être élaboré. Et ce personnage fictif va à lui seul incarner l’ensemble du segment. Surtout, ce profil caricature va être complété d’informations correspondant au point de vue de ce client : quelles questions il se pose, comment il s’informe, quel est son processus décisionnel, etc. Globalement, ce profil s’articule autour des trois axes suivants :
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Bonjour Bertrand,
et merci pour cet article qui vaut le coup d’âtre partagé. Belle synthèse en effet des bonnes pratiques actuelles, et qui --chose rare-- explique le pourquoi, pas seulement le comment.
Etant des deux "parties" (une part Mkt, une part DSI), je me permets de réagir sur l'une des 4 CNnS (comme disent les logiciens) de la segmentation :
"La constitution de groupes exclusifs : chaque individu n’appartient qu’à un seul groupe".
C'est là, je pense, que se trouve la limite (actuelle) de l'approche. Je m'explique.
En effet, on réduit la personne à un seul comportement (les personae sont d'ailleurs un très bon moyen, sinon le meilleur, pour représenter ces comportements).
Or, vous pouvez le constater sur vous-même et sur votre entourage, chacun n'est pas toujours cohérent dans le temps, à l'échelle de l'année ou de la journée. Or en marketing numérique, il est fréquent de vouloir provoquer l'achat impulsif : vous ne ferez pas le même achat à 8h30 dans le RER sur votre smartphone que le soir chez vous sur votre tablette avec une copine au téléphone.
Le Graal actuel de l'informatique appliquée au marketing est de faire la synthèse de tous les canaux utilisés par une même personne; on va donc mixer différents comportements au titre de l'unification. Et faire un seul scoring pour un individu qui, en réalité, est complexe...
Heureusement, le big data, bien utilisé, devrait permettre de redifférencier ces informations. Encore faut-il collecter et conserver les détails qui permettront de différencier les sources d'info, tout en en tirant les éléments communs...
La collaboration DSI / Mkt a encore de beaux jours devant elle. Si on commence par arrêter de séparer MOA et MOE. Scrum rules!
M.
Je suis comblée par les articles d'1mn30, c'est vraiment Enjoy marketing.
J'aurai tant aimé avoir une filiale à Casablanca, grand regret, tant et tant densité et profondeur sont là quant à chaque thème abordé.
la segmentation est certainement aujourd'hui le nerf de la guerre s'agissant de toute cette architecture data et de sa qualité. La question récurrente et non négligeable est: qui détient la véritable approche de segmentation et jusqu'où peut-on aller, comment y arriver?
Déjà la segmentation par CSP interroge quant à la pertinence des critères, les variables psychodémographiques, au coeur des priorités des marketeurs c'est bien plus complexe, alors même que personnellement je dis ''le net est aujourd'hui le plus grand focus group jamais réuni dans l'histoire des hommes'' . Sauf que, comment ''catcher'' le flot d'infos pour construire, et je rejoins Monsieur Mark le net lorsqu'il dit: Le Graal actuel de l'informatique appliquée au marketing est de faire la synthèse de tous les canaux utilisés par une même personne; on va donc mixer différents comportements au titre de l'unification. Et faire un seul scoring pour un individu qui, en réalité, est complexe...
La data est partout, on ne parle que data, faut-il vraiment céder à cette psychose qui rend complètement ''indisponibles'' marketeurs, DSI...leur job c'est cela et rien d'autre!!!! Tout désormais part de là, passe par là et finit là où nous sommes finis... le discours favori des dirigeants...