De nombreuses entreprises trouvent difficile de segmenter leurs données et d’avoir des données de qualité et pertinentes pour les utiliser et obtenir rapidement des informations. La recherche de Gartner affirme que 63 % des leaders du marketing numérique continuent de lutter avec la « livraison d'expériences personnalisées », alors que seulement 17 % utilisent l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique pour s'aligner sur leurs objectifs d'acquisition et de fidélisation des clients.

Pour offrir des solutions, notre dernier article sur la segmentation a abordé comment les entreprises peuvent mieux comprendre leurs clients, rendre leurs processus commerciaux plus efficaces, et quels pièges considérer lors de l’opérationnalisation de leur segmentation.

Dans cet article, Alex Schouleur, Data Scientist, explique certaines meilleures pratiques de segmentation et comment vous pouvez porter votre segmentation au niveau supérieur.

« La segmentation conduit à des décisions plus intelligentes. Elle garantit que vous prenez la meilleure action commerciale pour chaque client, ce qui augmentera leur valeur et leur fidélité. Elle vous aide également à concentrer vos efforts là où cela compte. »

La segmentation et pourquoi elle est importante

Pourquoi devons-nous nous concentrer sur la segmentation ?

Nous avons trop souvent vu, et avons peut-être été le récipiendaire, d’une campagne marketing sans personnalisation, sauf, peut-être, votre prénom. Ce manque de précision peut même être observé au cœur des stratégies des entreprises. Elles n'ont qu'une grande masse indifférenciée de « clients ». C'est l'ancienne manière de faire les choses.

Les dirigeants recherchent une meilleure approche. Cela commence d'abord par les besoins du client. Ensuite, en fonction des besoins identifiés, envoyer le message approprié. Ainsi, identifier des besoins et des préférences particuliers pour des groupes spécifiques peut générer de meilleurs résultats, bénéfice pour chaque partie de votre entreprise.

La segmentation conduit à des décisions plus intelligentes. Elle garantit que vous prenez la meilleure action commerciale pour chaque client, ce qui augmentera leur valeur et leur fidélité. Elle vous aide également à concentrer vos efforts là où cela compte.

De quelle manière le comportement des clients a-t-il évolué dans le domaine B2B ?

Les attentes des clients B2B ont certainement changé. Les managers d'entreprise s'attendent à ce que les messages soient personnalisés et attentionnés tout en étant capables de reconnaître un message automatisé de masse. Le marketing doit également s’adapter à l’augmentation croissante des informations sur les entreprises disponibles en ligne et cibler en conséquence. Les clients professionnels s'attendent à ce que vous les recherchiez. Si ce n’est pas le cas, cela donne une mauvaise impression, tout en gaspillant votre temps et votre argent avec un mauvais ciblage.

Retour aux fondamentaux

D'accord, alors comment les entreprises peuvent-elles commencer à comprendre leurs segments de clients ?

Il y a deux principales manières. La première est la méthode plus traditionnelle, souvent où les départements marketing divisent leur liste de contacts selon des critères spécifiques, ou mènent des enquêtes client à grande échelle et ont d’autres interactions directes avec les clients. Mais maintenant, les entreprises ont besoin de plus de granularité et de retours d’informations à travers les départements et les sources pour une personnalisation améliorée et une intimité client.

Comme deuxième alternative, des techniques quantitatives rigoureuses vous permettent d'aller plus loin et d'avoir une meilleure compréhension de votre client. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent grouper des entreprises ou des contacts à un niveau mathématique où l'algorithme les reconnaît comme très similaires les uns aux autres, formant un cluster.

Chez Agilytic, ce que nous faisons est de combiner ces deux méthodes pour appliquer des capacités de segmentation basées sur des analyses avancées. Nous commençons par un défi technique, puis donnons un sens aux découvertes avec une intuition commerciale tout en prenant en compte les retours d’information. La segmentation est un processus itératif. Nous pouvons exécuter l'algorithme une fois, puis essayer de le comprendre d'un point de vue commercial et le perfectionner pour nous assurer qu'il est utile.

Comment les entreprises peuvent-elles commencer par rassembler des informations internes pour la segmentation ? Quelles sont les méthodes standard utilisées dans les projets ?

Les équipes doivent connaître leurs segments de clients et les indicateurs et dimensions critiques. Dans les environnements B2B, nous examinons les « firmographics » spécifiques à l'entreprise pour voir quels facteurs spécifiques à l'entreprise sont plus importants.

Ces firmographics peuvent être organisés dans une base de données, un CRM ou même un simple fichier Excel pour inclure le nom de l'entreprise, l'emplacement, la taille de l'entreprise, le nombre d'employés, le taux de rotation, la langue utilisée et bien plus encore. De plus, vous pouvez étiqueter le type d'industrie, la facturation (par exemple, récence, fréquence, panier/achat moyen), les interactions et comportements des clients (par exemple, retard sur les achats). Avec cette base, vous pouvez déjà avoir une bonne segmentation.

Des méthodologies simples et directes pour rassembler des données internes peuvent générer beaucoup de succès rapides. Mais quelle que soit l'approche que nous prenons, elle doit être exploitable.

Passons à l'étape suivante

Comment les entreprises peuvent-elles commencer à recueillir des informations externes pour la segmentation ? Quelles sont les méthodes standard que vous avez utilisées dans les projets ?

À l'extérieur, les entreprises ont souvent tendance à limiter leurs options sans réaliser les possibilités. Les sources externes peuvent être négligées mais apportent beaucoup de valeur. Habituellement, ce n'est pas un problème de formation mais un problème de sensibilisation.

Nous pouvons guider les équipes sur les données que nous recommandons d'obtenir et comment les obtenir. Les données externes utiles pour les équipes B2B sont le chiffre d'affaires, le bénéfice, le nombre d'employés, la taille du bilan, la rentabilité et d'autres informations financières. De plus, les géodonnées peuvent créer des liens entre les coordonnées, les régions proches les unes des autres, les points d'intérêt, souligner le revenu moyen ou le revenu dans certaines zones.

Utiliser des sources en ligne accessibles et ouvertes pour alimenter la segmentation et qualifier les prospects garantit que vous passez du temps précieux sur les bons prospects et que vous pouvez leur envoyer le bon message. C'est là que le web scraping intervient.

Il existe deux principales méthodes de web scraping ; la première consiste à développer du code avec Python ou à utiliser des outils payants dédiés au web scraping. Pour nous, nous gardons les choses simples et essayons de livrer ce qui a le plus de valeur. Il n’est pas logique de réinventer la roue. Python fonctionne généralement le mieux pour nos besoins.

Pouvez-vous expliquer pourquoi un projet de segmentation peut être un bon « tremplin » vers d'autres projets qui servent la stratégie d'une entreprise ?

Le but de la segmentation est de dériver des actions et d'aider votre entreprise à croître. En fonction de vos segments, vous devriez avoir une idée claire de la façon d'adapter la livraison et l'approche de vos communications.

La segmentation des données est un bon point de départ car elle permet de nombreux autres projets. Elle peut vous aider à prévoir le comportement, à construire un moteur de recommandation, à signaler le désabonnement des clients et bien plus encore. La segmentation vous aidera également à structurer et à développer votre stratégie commerciale en fournissant un langage commun pour décrire les groupes de vos clients.

Ce que vous faites avec votre nouvelle connaissance de la segmentation est essentiel. Après un projet de segmentation, nous prenons le temps de décrire comment utiliser la segmentation pour apporter une valeur continue.