Par Ghislain Gridel

Segmenter et cibler, deux mots qui résonnent dans la tête de tous les responsables CRM. 

Comment améliorer ma segmentation, comment mieux cibler mes clients ? Comment adapter ma méthode de segmentation à la multiplication des données clients issues des multiples points de contact entre ma marque et mes clients ? Comment les nouveaux usages des consommateurs, renforcés par la crise actuelle, peuvent-il être pris en compte dans ma segmentation ? Est-ce que ma segmentation RFM (Récence, Fréquence, Montant) est en capacité d’inclure toutes ces interactions ? Ai-je une vision 360° de mes clients ?

Seule une segmentation RFM rénovée, appelée l’hyper-segmentation, sera en mesure de répondre à tous ces enjeux.

La méthode RFM a 60 ans et n’est pas encore à la retraite

La méthode de segmentation RFM, pour Récence-Fréquence-Montant, a été popularisée dans les années 60 avec l’émergence de la vente par correspondance. 

Les variables prises en compte sont immuables depuis 60 ans et se fondent sur le comportement transactionnel des clients. Mon client a-t-il acheté récemment, à quel fréquence achète-t-il et pour quel montant ? 

On obtient toujours une bonne grille de lecture avec des sous-ensembles de clients à comportements d’achat homogènes. Les données clients sont faciles d’accès car logées dans un système de caisse, ou un seul back-office, le plus souvent unique, avec des données souvent bien structurées car peu nombreuses et très standardisées. 

Cette première approche permet de se familiariser avec sa base de données (BDD), de comprendre les ressorts de fidélisation, d’imaginer le cycle de vie de ses clients, et les moments-clefs. En revanche, il manquera les données comportementales des différents canaux d’achat online et offline, ainsi que les données démographiques. Celles-ci sont essentielles pour rajouter de l’humain, du profiling, du prédictif dans un schéma d’achat par segments RFM parfois stéréotypé ou trop simpliste. 

Chez Avanci, nous avons donc amélioré (“upgrade” diront certains) la segmentation pour prendre en compte la dimension démographique, omnicanale, digitale, et sociale des clients ou des prospects.

Le but ? Mieux comprendre les parcours de prospection et le parcours d’achat des clients.

Illustration - Deux personnages tenant un graphisme

Les pré-requis à l’hyper-segmentation 

L’hyper-segmentation se fonde sur une donnée bien structurée. En effet, les nombreux  canaux de communication mettent en évidence une difficulté pour les marques à unifier la donnée client dans un référentiel client unifiée avec des données clients propres et exploitables. 

Cette problématique data peut se résumer autour des 4V :

  • La vitesse : ma BDD est-elle capable de gérer la vitesse d’acquisition des données ? 
  • La variété : ma BDD est-elle capable de gérer une telle variété de données ?
  • Le volume : ma BDD est-elle capable de gérer un tel volume de données ?
  • La véracité : ma BDD me donne-t-elle des information vraies ?

Et c’est là tout l’enjeu de la mise en place d’une CDP. En effet, les données marketing ne se gèrent pas comme des données de gestion classiques Il faut des systèmes souples, adaptables, capable de gérer de grande quantités de données et intégrant des chaînes de traitement garantissant que les données soient valides, fiables, pertinentes, utiles et permettent une vision 360° du client. Ce domaine est souvent négligé et compromet la mise en place d’une bonne segmentation et la réussite des projets CRM.

Une fois le référentiel client unifié en place, on sera en mesure de démarrer le travail d’hyper-segmentation. 

De la segmentation RFM à l’hyper segmentation 

Dans un précédent article, nous vous parlions des algorithmes, ces outils mal-aimés des dernières années car considérés trop intrusifs, et tenus responsables de nombreux maux. 

Chez Avanci, ils sont utilisés pour mettre en musique des chaînes de traitements de données complexes en utilisant le “machine learning”. Ils sont destinés à garantir des modèles statistiques robustes, une segmentation fine et des modèles de données adaptés à chaque marque

L’hyper-segmentation Avanci est une analyse comportementale fondée sur l’étude du parcours client omnicanal, du premier point de contact à l’achat final, enrichie par une grille de lecture démographique. 

Cette segmentation enrichie de nouvelles variables permet alors une analyse plus fine et plus granulaire. Elle donne des clés de lecture fondamentales à la compréhension des parcours prospects et clients, en ajoutant de l’humain, en reliant les points  (“connecting the dots”).

Nous pouvons expliquer l’hyper-segmentation à travers un diagramme de Venn qui comprend 3 ensembles :

  1. Les données transactionnelles offrant une segmentation RFM, fondées  sur un comportement d’achat
  2. Les données digitales offrant une segmentation d’engagement, fondées sur un comportement d’engagement
  3. Les données démographiques offrant une segmentation CSP, fondées sur un comportement socio-démographique, avec des socio-types.
Diagramme de Venn
La segmentation Avanci, ou “hyper-segmentation”

Cette hyper-segmentation est parfaitement utilisée par les responsables CRM car ses résultats sont à vocation directement opérationnels  Ils permettent de mettre en place des actions marketing et commerciales, individualisées et prédictives à destination du client ou du prospect. Grâce aux données scorées, parfois en temps réel, l’activation des données devient naturellement plus simple. L’outil sales automation ou marketing automation pourra alors gérer de façon industrielle des comportement individuels

Et demain ?

Une segmentation 360° robuste, évolutive et adaptée au besoin des marketers d’aujourd’hui permet d’alimenter facilement tous les outils et d’activer toutes leurs fonctionnalités. Avec la possibilité d’analyser ces données client facilement, de comprendre les dynamiques et les ressorts de consommation de façon fine et granulaire, on peut légitimement penser que l’avenir du marketing client est devant nous.

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