Segmentation avancée

  • Concept
  • Débutant
  • IA générative
  • Toujours utilisé

En bref

La segmentation avancée consiste à diviser une base de contacts en groupes précis selon leur comportement ou leurs caractéristiques, pour leur envoyer des messages plus pertinents.

Définition complète

La segmentation avancée consiste à diviser une liste de contacts en groupes plus précis que les simples catégories de base, comme l’âge ou le lieu de résidence, en s’appuyant sur des critères de comportement : historique d’achat, pages visitées, produits consultés, fréquence d’ouverture des emails. L’objectif est d’envoyer un message adapté à chaque groupe plutôt qu’un message unique à toute la liste.

Par exemple, une boutique en ligne peut créer un segment pour les clients ayant acheté un article pour bébé au cours des six derniers mois, et leur proposer une offre sur des vêtements de taille supérieure quelques mois plus tard.

Attention : créer trop de segments très fins peut rendre la gestion des campagnes plus complexe qu’utile, si les groupes deviennent trop petits pour être exploités efficacement.

À quoi ça sert

La segmentation avancée sert à envoyer un message plus pertinent à chaque contact, ce qui augmente généralement les chances qu’il l’ouvre, le lise et agisse ensuite.

Elle aide à éviter de solliciter un client avec une offre qui ne le concerne pas, ce qui peut agacer et pousser au désabonnement.

Elle permet enfin de prioriser les efforts commerciaux sur les segments les plus prometteurs, par exemple les clients récents ayant déjà montré un fort intérêt pour un produit précis.

Cas d'usage typiques

– Personnaliser : adapter le contenu d’un email selon le dernier produit consulté par le contact.
– Prioriser : concentrer une offre limitée dans le temps sur les contacts les plus susceptibles d’acheter.
– Réactiver : cibler spécifiquement les contacts inactifs depuis plusieurs mois avec un message adapté.
– Anticiper : proposer un produit complémentaire à un segment de clients ayant acheté un article lié.
– Différencier : distinguer les nouveaux clients des clients fidèles dans la communication envoyée.
– Analyser : comparer les résultats obtenus par différents segments pour affiner les prochaines campagnes.

Ce que tu sauras faire

Créer des segments de contacts pertinents à partir de critères comportementaux pour adapter un message marketing.

Mises en situation

Situation 1 : une boutique de puériculture

Contexte : une boutique de vêtements pour bébés envoie la même newsletter à tous ses clients, quel que soit l’âge de leur enfant.

Application : elle segmente sa liste selon la date d’achat du dernier vêtement, pour proposer une taille supérieure au moment où l’enfant a probablement grandi.

Résultat attendu : les offres deviennent plus pertinentes et le taux de réachat augmente par rapport à un message générique envoyé à tous.

Situation 2 : une librairie en ligne

Contexte : une librairie en ligne remarque que ses clients ont des goûts très différents, mais leur envoie la même sélection de livres chaque mois.

Application : elle segmente sa liste selon les catégories de livres déjà achetées, comme les romans policiers ou les livres de cuisine, pour adapter ses recommandations.

Résultat attendu : les clients reçoivent des suggestions plus proches de leurs goûts, ce qui améliore le taux de clic sur les emails.

Situation 3 : une salle de sport avec des profils variés

Contexte : une salle de sport envoie le même message à des adhérents très différents : certains viennent tous les jours, d’autres n’ont pas mis les pieds à la salle depuis deux mois.

Application : elle segmente ses adhérents selon leur fréquence de visite, pour féliciter les plus assidus et relancer les moins actifs avec un message différent.

Résultat attendu : les adhérents inactifs reçoivent un message de relance adapté, ce qui limite le nombre de résiliations d’abonnement.

Application guidée : créer un segment pertinent

Contexte : une entreprise de cosmétiques dispose d’une liste de 10 000 contacts, avec des informations sur leurs achats passés, mais n’a jamais créé de segment.

Question : quel premier segment simple pourrait apporter le plus de valeur immédiatement ?

Résultat attendu : un segment regroupant les clients ayant acheté au moins deux fois au cours de l’année passée constitue souvent un bon point de départ, car il permet de leur proposer une offre de fidélité adaptée, sans nécessiter une segmentation trop complexe dès le départ.

Application guidée : éviter une segmentation trop fine

Contexte : une équipe marketing a créé 40 segments différents, mais certains ne contiennent que 5 à 10 contacts, rendant les campagnes impossibles à gérer efficacement.

Question : comment simplifier cette segmentation sans perdre en pertinence ?

Résultat attendu : il est conseillé de regrouper les segments trop petits qui partagent des caractéristiques proches, pour obtenir un nombre plus raisonnable de groupes réellement exploitables dans les campagnes.

Pour bien le retenir

L'analogie

Imaginez que vous organisez une fête et que vous n’envoyez pas la même invitation à vos amis proches, à votre famille et à vos collègues : vous adaptez le message à chaque groupe. La segmentation avancée fonctionne de la même façon pour les emails, en adaptant le message selon ce que l’on sait déjà de chaque groupe de contacts.

« Adapter le message à chaque groupe plutôt que d'envoyer le même message à tout le monde. »

Pièges à éviter

À ne pas confondre avec

Ne croyez jamais qu'une segmentation très fine est toujours meilleure qu'une segmentation simple : des segments trop petits ou trop nombreux peuvent devenir impossibles à gérer et n'apportent alors plus aucun bénéfice réel.

Évitez aussi de créer des segments basés sur des informations trop anciennes : un client qui a acheté un produit il y a trois ans n'a peut-être plus du tout les mêmes besoins aujourd'hui.

Enfin, ne confondez pas segmentation et personnalisation complète : la segmentation regroupe des contacts qui se ressemblent, mais chaque personne à l'intérieur du groupe garde ses propres différences.

Évolution historique

Apparition : Années 2010, avec le développement des outils de gestion de la relation client

Quels changements depuis l’arrivée de l’IA ?

Avant

Avant l’intelligence artificielle, les segments étaient créés manuellement, à partir de critères simples choisis à l’avance par une personne, comme l’âge ou la dernière date d’achat.

Aujourd’hui

Avec l’IA, certains outils proposent de créer eux-mêmes des segments en analysant automatiquement de grandes quantités de données comportementales, en repérant des ressemblances entre contacts que personne n’aurait pensé à chercher manuellement.

Évolution historique

Années 1990-2000 : la segmentation se limite souvent à des critères démographiques basiques, comme l’âge ou le lieu de résidence.

Années 2000-2010 : le développement des outils de gestion de la relation client permet d’ajouter des critères liés à l’historique d’achat.

Années 2010 : la segmentation comportementale se généralise, incluant les pages visitées ou les emails ouverts.

Années 2020 : des algorithmes d’intelligence artificielle aident à créer et à ajuster automatiquement des segments de plus en plus précis.