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Maximiser l'Engagement Client avec Datacadabra

Maximiser l’engagement client avec datacadabra et la data intelligence

Dans le tumulte du paysage marketing contemporain, où l’attention des consommateurs est une denrée rare et précieuse, les marketeurs sont confrontés à un défi de taille : comment créer une connexion authentique et durable avec leur public ? C’est dans cette quête de l’engagement client que Datacadabra, notre solution de data intelligence alimentée par l’intelligence artificielle, émerge comme un catalyseur de transformation.Datacadabra se positionne au cœur de cette révolution en offrant aux experts du marketing une puissante boîte à outils basée sur l’IA. Notre conviction fondamentale est que la data science doit être non seulement une source de connaissances approfondies sur les clients, mais surtout un levier pour optimiser de manière proactive les dispositifs CRM et stimuler l’engagement client.Dans le monde du marketing moderne, l’engagement client est bien plus qu’une simple transaction. C’est une relation, une conversation à deux voies, où la personnalisation est la clé maîtresse. Les consommateurs recherchent des expériences uniques, des interactions qui transcendent le générique pour devenir des moments mémorables.Datacadabra se positionne comme le partenaire privilégié dans la quête de cette personnalisation. Avant d’explorer en détail comment notre solution révolutionne les campagnes marketing, plongeons dans les fondements de l’engagement client et les défis auxquels les marketeurs sont confrontés dans ce paysage dynamique.Les marketeurs font face à un dilemme constant : comment créer des campagnes qui vont au-delà des segments traditionnels et établissent une connexion personnelle avec chaque individu ? Les méthodes traditionnelles atteignent rapidement leurs limites, laissant place à l’évolution nécessaire du marketing vers une approche plus intelligente.Datacadabra se profile comme l’architecte de cette évolution, en exploitant la puissance de l’intelligence artificielle pour transformer les données brutes en compréhension profonde. Dans les sections à venir, nous explorerons comment notre solution analyse les comportements des clients, utilise des capacités de segmentation avancées, et permet la création de campagnes ultra-personnalisées. LES FONDEMENTS DE L’ENGAGEMENT CLIENT La quête pour capter l’attention et maintenir l’engagement des clients est devenue la pierre angulaire de toute stratégie réussie. Or l’engagement client est devenu un écosystème où chaque interaction façonne la perception qu’un client a d’une marque. Des réseaux sociaux aux campagnes par e-mail, chaque point de contact crée une opportunité de renforcer ou de compromettre la relation. Cette dynamique complexe nécessite une compréhension approfondie pour orchestrer des campagnes fructueuses.Les marketeurs sont confrontés à des défis considérables dans la création d’une connexion significative. Des campagnes génériques et impersonnelles ne suffisent plus à capter l’attention dans un monde surchargé d’informations. Les consommateurs recherchent une personnalisation qui va au-delà des simples segments de marché, exigeant une approche plus fine et plus sophistiquée.La personnalisation est devenue la clé maîtresse de l’engagement client. Les consommateurs veulent se sentir compris et valorisés en tant qu’individus. C’est là que Datacadabra entre en scène, transformant les données massives en insights précieux qui alimentent des campagnes individualisées. La personnalisation n’est pas simplement un luxe ; c’est une nécessité pour construire des relations durables.Les attentes des consommateurs évoluent rapidement. Ils ne recherchent pas simplement des produits, mais des expériences significatives. Les entreprises qui comprennent et anticipent ces changements ont un avantage concurrentiel.En parallèle, l’engagement client n’est pas une fin en soi, mais plutôt le catalyseur de la fidélité. Les clients engagés sont plus susceptibles de rester fidèles à une marque, de partager leur expérience positivement et d’augmenter leur valeur à long terme. Datacadabra s’inscrit dans cette évolution, offrant une solution qui transcende les schémas traditionnels pour anticiper et répondre aux besoins changeants des clients. L’ÉVOLUTION DU MARKETING GRÂCE À LA DATA INTELLIGENCE Dans le paysage marketing en perpétuelle mutation, l’intelligence artificielle (IA) et la data intelligence émergent comme des catalyseurs de transformation.En effet, le marketing traditionnel était souvent basé sur des approches génériques, avec des campagnes diffusées à grande échelle, espérant capturer l’attention de segments de marché larges. Cependant, ces méthodes atteignent rapidement leurs limites, laissant les marketeurs dans un paysage saturé où la personnalisation est devenue l’élément clé pour se démarquer.Aujourd’hui, l’émergence de la data intelligence a changé la donne. Les données massives, lorsqu’analysées de manière intelligente, révèlent des insights cruciaux sur le comportement des clients. Cette connaissance approfondie permet aux marketeurs de créer des campagnes plus ciblées, pertinentes et, surtout, personnalisées.L’intelligence artificielle est la force motrice derrière la personnalisation accrue des campagnes. Des algorithmes avancés peuvent anticiper les préférences des clients, recommander des produits pertinents et ajuster dynamiquement les stratégies en fonction des réponses en temps réel.Les entreprises qui adoptent la data intelligence et l’IA dans leur stratégie voient des améliorations significatives. Des taux de conversion plus élevés, une fidélité accrue, et une meilleure rétention client ne sont que quelques-uns des bénéfices observés.Nos clients utilisateurs de datacadabra ont vu leur performance augmenter de manière significative. C’est le cas des supermarchés Match par exemple, qui ont vu la pertinence de leurs ciblages augmenter de 6 points ou de Bonduelle qui a connu une augmentation significative de ses volumes de ventes.Datacadabra ne se contente pas d’être une solution technologique. C’est aussi un partenaire stratégique pour les marketeurs, offrant des outils puissants mais également une expertise dans l’application efficace de la data intelligence. L’intelligence artificielle devient ainsi un catalyseur de croissance et d’innovation, permettant aux entreprises de rester en phase avec un marché en constante évolution. DATACADABRA EN ACTION – COMPRÉHENSION APPROFONDIE DU CLIENT Dans cette section, nous plongerons dans le cœur de Datacadabra, explorant comment cette solution révolutionnaire utilise l’intelligence artificielle pour analyser en profondeur les comportements des clients, offrant ainsi une compréhension inégalée.Au cœur de Datacadabra réside une capacité d’analyse comportementale avancée, propulsée par des algorithmes d’apprentissage automatique. Ces algorithmes scrutent les interactions des clients sur divers canaux, décryptant les modèles et les tendances pour construire une image complète du comportement individuel.La segmentation client est souvent la clé d’une compréhension approfondie. Datacadabra va au-delà des simples catégorisations en utilisant des critères multiples et dynamiques. Cela permet une segmentation fine, garantissant que chaque profil client est traité avec la précision nécessaire pour des campagnes personnalisées.La plateforme Datacadabra ne se contente pas de regrouper des clients en segments. Elle crée des profils

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Réactivation Clients grâce à la Data Science

Maximiser la Réactivation de vos Clients grâce à la Data Science

Dans un monde où la concurrence est féroce et où les consommateurs sont constamment sollicités, la réactivation des clients existants revêt une importance stratégique. En effet, ces clients déjà acquis présentent un potentiel de valeur considérable par rapport à l’acquisition de nouveaux clients. Cependant, les défis auxquels sont confrontées les entreprises pour les réactiver sont nombreux.C’est là que la data science entre en jeu. En utilisant des approches innovantes et des méthodologies avancées, la data science offre des opportunités inestimables pour comprendre et engager vos clients existants de manière pertinente et personnalisée. En exploitant les richesses des données disponibles, vous pouvez prendre des décisions éclairées et mettre en œuvre des stratégies efficaces pour maximiser la réactivation de vos clients.Au cours de cet article, nous explorerons en détail les avantages de la data science dans le processus de réactivation des clients. Nous découvrirons comment cette discipline permet de collecter, analyser et interpréter les données clients pour mieux les comprendre. Nous mettrons en lumière les techniques de segmentation avancées, la modélisation prédictive et l’automatisation personnalisée pour optimiser vos campagnes de réactivation.Nous partagerons également des exemples concrets de campagnes réussies qui ont tiré parti de la data science pour atteindre des résultats remarquables. De plus, nous vous fournirons des conseils pratiques pour mesurer et évaluer l’efficacité de vos initiatives de réactivation, afin que vous puissiez ajuster et améliorer continuellement vos stratégies. Comprendre les enjeux de la réactivation des clients La réactivation des clients existants est un aspect essentiel de toute stratégie marketing. Comprendre les enjeux liés à cette pratique vous permettra d’apprécier pleinement la valeur des clients déjà acquis et de mettre en place des initiatives efficaces pour les réengager. Les clients existants représentent un actif précieux pour votre entreprise. Contrairement à l’acquisition de nouveaux clients, la réactivation de clients offre plusieurs avantages distincts. Tout d’abord, ces clients ont déjà établi une relation avec votre marque, ce qui signifie qu’ils sont plus susceptibles d’être réceptifs à vos messages marketing. En outre, leur connaissance préalable de vos produits ou services peut faciliter le processus de réengagement. De plus, la fidélité des clients existants est souvent accompagnée d’un panier moyen plus élevé et d’une valeur à long terme supérieure, ce qui en fait une cible particulièrement attrayante pour la réactivation. La réactivation des clients ne se fait pas sans obstacles. Plusieurs défis spécifiques peuvent entraver vos efforts pour réengager vos clients existants. Parmi ceux-ci, on retrouve la perte d’intérêt au fil du temps, la concurrence accrue dans l’environnement commercial, ainsi que l’évolution des besoins et des préférences des clients. Il est essentiel de comprendre ces défis pour pouvoir y faire face de manière proactive et stratégique. Face à ces défis, l’innovation devient un impératif pour réussir la réactivation des clients. Les approches traditionnelles de marketing peuvent ne pas être suffisamment efficaces pour attirer l’attention et engager à nouveau vos clients existants. C’est là que la data science entre en jeu, offrant des possibilités nouvelles et passionnantes pour comprendre et interagir avec vos clients de manière personnalisée et pertinente. En intégrant des approches novatrices basées sur la data science, vous pourrez relever les défis de la réactivation et maximiser les résultats de vos initiatives. En conclusion, la réactivation des clients existants présente des enjeux stratégiques importants pour votre entreprise. Comprendre la valeur des clients existants, identifier les défis auxquels vous êtes confrontés et adopter des approches innovantes sont les éléments clés pour réussir cette pratique. Dans la partie suivante de cet article, nous explorerons en détail les avantages de la data science dans la réactivation des clients, mettant ainsi en lumière les opportunités qui s’offrent à vous pour optimiser vos efforts de réengagement. Les avantages de la data science dans la réactivation des clients La data science joue un rôle essentiel dans la réactivation des clients en permettant une compréhension approfondie des données clients et en facilitant l’adoption de stratégies personnalisées. Dans cette partie, nous explorerons les avantages concrets de la data science dans le processus de réactivation des clients. La data science exploite une multitude de données pour comprendre le comportement et les préférences des clients. Les données transactionnelles, comportementales, démographiques et même les données provenant des médias sociaux peuvent être analysées pour obtenir une image complète du profil de chaque client. En utilisant ces données variées, vous pouvez identifier des schémas, des tendances et des corrélations cachées, ce qui facilite la segmentation précise des clients et l’identification des opportunités de réactivation. La data science offre des techniques de segmentation avancée pour classer vos clients en groupes homogènes. En utilisant des algorithmes sophistiqués, vous pouvez créer des segments basés sur des critères pertinents tels que le comportement d’achat, la valeur du client, la récence des achats, etc. Cette segmentation fine vous permet de personnaliser vos efforts de réactivation en ciblant les segments les plus susceptibles de répondre positivement à vos campagnes. La modélisation prédictive est un autre avantage clé de la data science pour la réactivation des clients. En analysant les données historiques, vous pouvez développer des modèles prédictifs capables d’estimer les probabilités de réengagement des clients. Ces modèles vous aident à anticiper les comportements futurs des clients, à identifier les signaux d’attrition potentielle et à prendre des mesures proactives pour les réactiver avant qu’ils ne se désengagent complètement. La modélisation prédictive vous permet de personnaliser les offres, les messages et les incitations pour maximiser l’efficacité de vos campagnes de réactivation. La data science facilite également l’automatisation et la personnalisation des interactions avec vos clients réactivés. En utilisant des systèmes basés sur la data science, vous pouvez mettre en place des campagnes automatisées qui envoient des messages personnalisés à chaque client, en fonction de ses préférences et de son comportement. Cela crée une expérience client individualisée, renforçant ainsi l’engagement et la fidélité des clients réactivés. Un autre avantage de la data science dans la réactivation des clients réside dans l’optimisation des ressources. En utilisant des techniques analytiques avancées, vous pouvez identifier les segments de clients à fort potentiel de réactivation, ce qui vous permet

Général Segmenter

Les prérequis à une bonne segmentation clients pour optimiser votre stratégie

La segmentation client est un processus clé pour les entreprises qui souhaitent mieux comprendre et cibler leur clientèle. Elle permet de diviser les clients en groupes homogènes en fonction de critères pertinents, tels que les besoins, les comportements d’achat ou les caractéristiques démographiques. Cette approche stratégique peut aider les entreprises à améliorer leur efficacité marketing, à optimiser leur allocation de ressources et à maximiser leur retour sur investissement. Par conséquent, la segmentation client est un élément crucial pour les entreprises qui cherchent à développer une relation à long terme avec leur clientèle et à accroître leur chiffre d’affaires. En quoi consiste la segmentation client ? La segmentation client consiste à diviser les clients d’une entreprise en groupes homogènes en fonction de critères pertinents tels que les besoins, les comportements d’achat ou les caractéristiques démographiques. Chaque segment peut être traité de manière différente avec des stratégies de marketing et de communication spécifiques, en fonction de leurs besoins uniques. Il existe plusieurs méthodes pour mettre en œuvre la segmentation client. La segmentation démographique se base sur les caractéristiques démographiques des clients, telles que l’âge, le sexe ou le revenu. La segmentation géographique se base sur les facteurs géographiques, tels que la région, la ville ou le pays. La segmentation comportementale se concentre sur les comportements d’achat et les attitudes des clients. La segmentation psychographique se base sur les personnalités, les valeurs et les attitudes des clients. Enfin, la segmentation basée sur les besoins se concentre sur les besoins et les désirs des clients. Il est important de noter que la plupart des entreprises utilisent une combinaison de plusieurs méthodes pour obtenir une compréhension complète de leur clientèle et déterminer les segments les plus pertinents. L’importance de la connaissance clients L’étape la plus importante pour une segmentation réussie est la connaissance approfondie de ses clients. Il est crucial de comprendre les besoins, les motivations, les comportements d’achat et les caractéristiques démographiques de votre clientèle pour être en mesure de les segmenter de manière efficace. Les entreprises peuvent collecter ces informations en utilisant des enquêtes de satisfaction client, des études de marché, des analyses de données et des observations directes. L’utilisation d’outils tels que les profils de client et les personas peut aider les entreprises à visualiser leur clientèle de manière concrète et à mieux comprendre leurs besoins et motivations. En comprenant vos clients, vous pouvez déterminer les segments pertinents, les critères de segmentation les plus importants et les stratégies de marketing les plus efficaces. En résumé, la connaissance approfondie de ses clients est essentielle pour une segmentation réussie et pour une stratégie de marketing efficace qui répond aux besoins uniques de chaque segment de clientèle. Choisir ses critères de segmentation Une fois que vous avez une compréhension approfondie de votre clientèle, la prochaine étape est d’élaborer les critères de segmentation pertinents pour celle-ci. Les critères de segmentation peuvent inclure des caractéristiques démographiques telles que l’âge, le sexe ou le revenu, des comportements d’achat tels que la fréquence d’achat ou les préférences de produit, ou des besoins et motivations uniques. Il est important de choisir des critères pertinents qui reflètent les différences significatives dans les comportements d’achat et les besoins des clients. Cela peut nécessiter des tests et des ajustements pour déterminer les critères les plus pertinents pour votre entreprise. Les entreprises peuvent également utiliser des techniques statistiques telles que l’analyse de la variance pour aider à sélectionner les critères les plus importants. Il est également important de s’assurer que les critères de segmentation sont équitables et éthiques, en conformité avec les lois sur la protection des données et les droits de l’homme. La segmentation basée sur des critères tels que la race, la religion ou l’origine nationale n’est pas acceptable et peut entraîner des problèmes juridiques et éthiques. En résumé, pour élaborer des critères de segmentation pertinents, il est crucial de comprendre les différences significatives dans les comportements d’achat et les besoins de votre clientèle, d’utiliser des techniques statistiques pour sélectionner les critères les plus importants et de s’assurer que les critères choisis sont équitables et éthiques. La collecte des données clients L’étape suivante dans le processus de segmentation consiste à collecter des données sur vos clients pour alimenter vos critères de segmentation. Il existe de nombreuses sources de données qui peuvent être utilisées pour collecter des informations sur vos clients, notamment : Il est important de collecter des données de différentes sources pour obtenir une vue complète et précise de vos clients. Les entreprises peuvent utiliser des outils tels que les analyses de données, les plateformes de gestion de données clients (CRM) et les technologies d’analyse de données pour centraliser et utiliser efficacement les données collectées. L’analyse des données connectées L’étape suivante consiste à analyser les données collectées pour déterminer les segments de clientèle pertinents pour votre entreprise. L’analyse de données peut être effectuée à l’aide de différentes méthodes, telles que : L’analyse de données peut également être effectuée à l’aide de technologies d’analyse de données ou des algorithmes d’apprentissage automatique. En analysant les données collectées, les entreprises peuvent déterminer les segments de clientèle pertinents et les caractéristiques qui les définissent, telles que les habitudes d’achat, les intérêts, les comportements en ligne et les informations démographiques. L’élaboration du plan d’action Une fois les segments de clientèle déterminés, il est important de développer un plan d’action pour les aborder. Ce plan d’action doit inclure des stratégies pour cibler les segments de clientèle déterminés de manière efficace. Les étapes clés pour développer un plan d’action comprennent : Élaboration d’un profil de segment de clientèle : décrire les caractéristiques clés, les habitudes d’achat et les motivations de chaque segment de clientèle. Détermination des objectifs de marketing : déterminer les objectifs de marketing pour chaque segment de clientèle, tels que l’acquisition de nouveaux clients, la fidélisation des clients actuels et la croissance du panier moyen. Développement de stratégies de marketing ciblées : développer des stratégies de marketing ciblées pour chaque segment de clientèle en utilisant des canaux tels que les médias sociaux, les campagnes d’email

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Segmentation et ciblage : clés pour animer et fidéliser vos clients

Lorsque l’on parle de ciblage marketing, le premier levier qu’on pense à activer est celui de la segmentation. L’association de la segmentation et du ciblage de vos campagnes va vous permettre de plus facilement atteindre vos objectifs mis en place. Tout d’abord quelle est la différence entre la segmentation et le ciblage ? La segmentation : définition Votre fichier client comporte un ensemble de personnes aux caractéristiques différentes, c’est un groupe hétérogène. La segmentation consiste à créer au sein de ce fichier client plusieurs groupes aux caractéristiques similaires, appelés segments, dont les comportements sont homogènes. Le ciblage : définition Le ciblage c’est tout simplement choisir quel(s) segment(s) va répondre le plus favorablement à votre campagne. Ce sont donc 2 méthodes complémentaires permettant d’enrichir votre connaissance client et d’optimiser vos efforts marketing lors de vos campagnes. En quoi la segmentation peut vous aider dans vos ciblages ? Si on compare l’exploitation data à la construction d’une maison, alors la segmentation clients va permettre de poser les fondations. En premier lieu, la segmentation va permettre de comprendre la structure de la base clients et d’identifier les différents groupes à animer. Les indicateurs qui vont en découler vont permettre de construire une stratégie basée sur la valeur et la fidélité des clients. Toutefois, se baser uniquement sur la photo de la segmentation à un instant t peut s’avérer parfois insuffisant, c’est alors qu’intervient le ciblage. Une fois la segmentation obtenue comment les activer avec le ciblage ? C’est là où les différents tableaux de pilotage issus d’une segmentation vont pouvoir vous aider dans la définition de votre stratégie d’animation. En premier lieu, l’identification de la valeur clients par segment va permettre de définir les budgets par segment tant en termes d’investissements commerciaux que de générosité. Cette première étape va nécessairement conditionner l’ensemble des actions qui seront définies par la suite. Ensuite, la matrice de passage va permettre de déterminer les enjeux stratégiques majeurs par segment. Cela permettra d’identifier pour chaque segment s’il faut orienter les ciblages sur des problématiques de fidélité, d’attrition, d’accroissement de la fréquence de visite, d’augmentation du panier moyen, de réactivation… Dernier élément de connaissance clients qui va permettre d’améliorer la qualité des ciblages : la caractérisation des groupes obtenus. Comme le montre notre article « caractériser ses segments pour adapter sa communication », la caractérisation va permettre de définir de nombreux leviers de personnalisation et de ciblages complémentaires. Cela permettra donc d’apporter une réponse plus personnalisée aux attentes des clients et de gagner en performance. Nous observons chez nos clients des gains de performance de l’ordre de 5 à 10% de chiffre d’affaires généré grâce à l’exploitation de la data.  Un ultime argument pour vous convaincre de sauter le pas ? Un email produit entre 4g et 12g de carbone. En ciblant mieux vous allez réduire votre nombre d’envois et donc réduire vos émissions de CO2. Vous souhaitez améliorer vos ciblages mais vous ne possédez pas les outils adéquats ? Avec datacadabra, vous allez pouvoir en quelques clics construire votre segmentation clients grâce au module Segmenter. Nos différentes méthodes de segmentation vous permettent d’identifier les similitudes et les différences de vos segments pour personnaliser vos campagnes marketing.  Une fois votre segmentation implémentée, le module Cibler vous permet d’exploiter toute la richesse de vos données (données brutes, segmentations, scores) afin de définir vos critères de ciblage les plus pertinents. Avec un objectif : envoyer le bon message aux bons clients Envie d’en savoir plus ? N’hésitez pas à nous contacter ou à nous demander une démo de datacadabra

Décrire Segmenter

Caractériser ses segments et adapter sa stratégie marketing

Lorsque l’on élabore sa stratégie marketing, il est essentiel de définir ses différents segments afin de mettre en place un solide socle analytique. Lorsque l’on souhaite optimiser sa stratégie marketing et CRM, on démarre bien souvent ses travaux de connaissance clients par la mise en œuvre de son socle analytique. La première étape consiste à caractériser ses segments en mettant en place une segmentation clients. Celle-ci va permettre d’identifier les principaux groupes à animer et de définir les actions principales à réaliser sur chacun d’eux. Afin de mieux comprendre les caractéristiques de chacun des groupes, il est bien souvent nécessaire de caractériser ses segments. En effet, quelle que soit la segmentation réalisée, il est intéressant de bien comprendre les profils des différents segments et afin d’améliorer la personnalisation du plan d’animation segmenté. Exemple 1 : les différences de consommation par canal  En termes de mise en œuvre, caractériser ses segments va reposer sur une analyse du profil des clients et de leur consommation en fonction de leur segment d’appartenance. On va ainsi pouvoir, par exemple, analyser la répartition des segments par canal de consommation. Sur le tableau ci-dessus, on constate ainsi que les Very Important Clients et les Très Bons Clients sont sur-représentés parmi les clients mixtes. Alors que les Nouveaux sont eux sur-représentés parmi les consommateurs web exclusif et que les Occasionnels sont plus enclins à acheter en magasin. Cette information va permettre soit d’orienter les communications clients vers les canaux de prédilections de chaque segment, soit de favoriser l’omnicanalité en proposant des offres en faveur du canal complémentaire. Exemple 2 : les différences de consommation de produits A titre d’exemple, cette matrice de passage en pourcentage va permettre de voir entre la De la même manière, on va aussi pouvoir analyser la consommation des différents segments par famille de produit. Sur le tableau ci-dessus, on constate ainsi que les Very Important Client sont sur-représentés sur la famille Accessoires mais surtout sur la famille Apparel. Les Très Bons clients sont eux sur-représentés sur les Accessoires. On va donc personnaliser l’offre produit selon les segments. En parallèle, on peut en déduire que la diversification en termes de produits est aussi un vecteur de fidélité. Il conviendra donc de mettre en avant certains produits auprès des segments du ventre mou pour accroitre leur connaissance de la marque, leur consommation et donc leur fidélité. Exemple 3 : les différences de profils sociodémographiques Autre élément qui va avoir une importance sur la compréhension des différents segments : l’analyse de leur profil sociodémographique. On va ainsi pouvoir comprendre les différences entre les différents segments tant sur des notions d’âge, de sexe, de catégorie socioprofessionnelle, de niveau de vie… Le graphique ci-dessus donne par exemple un exemple de caractérisation des segments fidèles versus la population française au travers de GéoTypo. On constate ici que les segments actifs sont sur-représentés dans des zones plutôt urbaines et CSP-, alors qu’ils vont être sous-représentés dans des quartiers CSP+. Ces informations sociodémographiques vont aussi permettre d’améliorer les process d’acquisition digitale en se concentrant sur des caractéristiques propres aux segments les plus fidèles. Comment datacadabra vous aide à caractériser vos segments ? Comme nous pouvons le voir la caractérisation des segments va permettre de trouver de nombreux leviers pour affiner sa communication. Au sein de datacadabra, le module Décrire va permettre de travailler sur différents types de profils, sur les données propres à l’enseigne ou sur les données Open Data.  Envie d’en savoir plus ? N’hésitez pas à nous contacter ou à nous demander une démo de datacadabra

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Les méthodes de segmentation au service de la performance marketing

RFM, relationnelle, comportementale, il existe de nombreux types de segmentation, de nombreuses méthodes complémentaires au service de la performance marketing. Des types de segmentation pour mettre en place un marketing différencié  Lorsque l’on souhaite mettre en place un marketing différencié, la première question qui se pose est de savoir comment déterminer les groupes de clients que l’on va pouvoir animer car il existe de nombreux types de segmentation. A cette fin, on va utiliser le concept de base de “segments de marché“. Ce concept est utilisé dans le domaine des études de marché, mais aussi en marketing relationnel afin de structurer ses actions et sa communication. Dans le contexte du marketing différencié, les segments de marché sont des groupes de clients qui se caractérisent de manière homogène par une combinaison de facteurs, tels que leurs besoins, leurs préférences, leurs actions ou leur taille. Ils peuvent être identifiés par une multitude de critères distincts. Ce sont ces critères utilisés qui vont permettre d’identifier le type de segmentation mise en œuvre. La segmentation transactionnelle : la méthode RFM Le premier type de segmentation auquel on pense est la segmentation transactionnelle. En effet, ce type de segmentation, qui repose sur les achats réalisés par les clients, sont bien souvent la base de toute stratégie différenciée d’activités commerciales. Basée sur la valeur des clients, la segmentation RFM est la méthode la plus courante de segmentation clients. Elle prend en compte la Récence (date de dernier achat), la Fréquence des achats sur une période donnée et le Montant (le chiffre d’affaires sur la période étudiée) pour établir des segments de clients homogènes. Cette segmentation a pour vocation de vous faire approcher la loi de 20/80 pour identifier les clients les plus contributeurs aux résultats de votre entreprise.Lorsque l’on possède un historique de transactions plus restreint ou que la fréquence d’achats est très faible, on va aussi pouvoir utiliser la segmentation PMG. Celle-ci repose essentiellement sur la notion de montant cumulé d’achats sur une période donnée pour constituer les groupes de clients. La segmentation relationnelle : mesurer le niveau d’engagement Lorsque l’on anime une population de clients, il est souvent intéressant, en parallèle de l’identification de la valeur transactionnelle des individus, de mesurer leur niveau d’engagement.En effet, souvent on se pose la question de la pression commerciale que l’on applique à nos clients. Est-ce qu’on les sollicite trop ? Ou pas assez ? Est-ce que certains clients ouvrent systématiquement nos communications ? Est-ce que certains montrent un désintérêt important pour mes messages malgré les sollicitations que nous leur envoyons ? S’il existe différentes méthodes pour calculer une segmentation relationnelle en fonction des données disponibles, sa finalité est toujours la même : mieux comprendre l’engagement des clients vis-à-vis de la marque. Les résultats vont ainsi préciser le nombre de clients qui sont les plus loyaux, les plus solidaires, les plus critiques ou les plus désengagés. En organisant les clients dans ces groupes de segments, les spécialistes du marketing peuvent plus facilement cibler leurs actions. La segmentation produits : comment vos clients consomment  Autre axe d’analyse intéressant : les produits consommés. Une segmentation produits va ainsi permettre d’identifier comment les clients consomment vos différents produits, ceux qui sont les plus fidélisant ou ceux à mettre en avant dans les communications. Ce type de segmentation va aussi permettre de mieux appréhender les mixités produits. La segmentation comportementale : concilier les typologies de données Enfin, dernier exemple de segmentation : la segmentation comportementale. Celle-ci va permettre de concilier différentes typologies de données (sociodémographiques, transactionnelles, relationnelles…) afin de créer des groupes de clients aux comportements homogènes. Combiner les différentes types de segmentation Il existe ainsi une multitude de techniques de segmentation. En combinant ces différents domaines d’analyse, vous pouvez déterminer, par exemple, quels sont les clients les plus rentables, les plus fidèles ou les clients qui devraient faire l’objet d’une plus grande attention dans les communications. Comment datacadabra traite ce sujet ?  datacadabra propose nativement au sein du module Segmenter un grand nombre de méthodes de segmentation. Envie d’en savoir plus ? N’hésitez pas à nous contacter ou à nous demander une démo de datacadabra

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Mieux connaître ses cibles grâce à la création de persona

La personnalisation est devenue un must de la stratégie marketing. L’une des premières étapes est d’identifier ses persona afin d’adapter sa communication.  La personnalisation au cœur de la stratégie marketing Lorsque l’on met en œuvre des actions de personnalisation de sa stratégie marketing, on doit au préalable affiner la compréhension que l’on a de ses différentes cibles. Dans ce cas, la création de persona peut avoir un intérêt non négligeable. D’un point de vue statistique, la typologie va revêtir un rôle important dans ce processus. Qu’est-ce qu’un persona ?  Le principal intérêt de la typologie est qu’elle va permettre de créer des persona représentatifs de ses groupes clients. En effet, en marketing, on définit souvent un persona comme étant une personne fictive représentant le groupe auquel il appartient. Il est doté de caractéristiques propres à son groupe, tant sur un aspect sociodémographique, relationnel ou transactionnel. A cela on pourra souvent ajouter des données qualitatives, issues d’enquêtes ou de tables rondes, afin d’améliorer la connaissance qu’on aura du profil de chaque persona.  La typologie va permettre de synthétiser l’information issue des différents types de données disponibles afin de regrouper les individus en fonction de leur proximité, mesurée par rapport à un ensemble de critères qu’ils ont en commun. On va ainsi pouvoir définir un certain nombre de groupes d’individus ayant des caractéristiques qui leur sont propres.  Adapter son offre selon ses persona  L’objectif final étant de pouvoir faciliter la compréhension des différents profils de clients qui composent votre fichier. Et ce de manière transverse dans toute l’entreprise. Un bon outil pour permettre cette diffusion de l’information est la réalisation de fiches synthétiques permettant de présenter les principales caractéristiques de chacun des groupes. Cela va aussi permettre d’identifier des attentes et besoins spécifiques à chaque groupe et in fine de pouvoir construire des plans d’actions et une offre produits adaptés à chaque groupe. Comment datacadabra vous accompagne sur le sujet ?  Au sein de datacadabra, le module Segmenter vous permet grâce à sa méthode de Typologie de construire votre typologie clients en associant différentes techniques statistiques permettant de créer des groupes homogènes et d’obtenir les règles d’affectation vous permettant d’affecter cette typologie sur l’ensemble de votre base de données. Le rapport associé à cette méthode vous fournira un ensemble d’éléments de caractérisation des groupes qui vous permettra de définir vos persona. Envie d’en savoir plus ? N’hésitez pas à nous contacter ou à nous demander une démo de datacadabra

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