Contexte & objectifs

Le distributeur avait accumulé des années de données CRM, mais la qualité médiocre de ces données freinait son expansion B2B. Les doublons, les coordonnées manquantes et les historiques de transactions incohérents rendaient difficile l’identification des meilleurs clients et des nouveaux prospects similaires.

Les objectifs étaient clairs :

• enrichir la base de données prospects avec des sources externes fiables :

• nettoyer et dédupliquer le CRM ;

• segmenter les prospects selon leur comportement transactionnel et leurs caractéristiques (firmographiques).

Le but final ? Augmenter le panier moyen et renforcer la fidélité des clients existants, tout en acquérant de nouveaux clients à haute valeur.

Nous avons travaillé avec le client détaillant et son partenaire commercial pour maximiser la pertinence des résultats.

Approche

1. Nettoyage et validation des données

Nous avons commencé par nettoyer le CRM pour garantir la fiabilité des analyses ultérieures, en :

• supprimant les doublons (via les numéros de TVA corrigés) ;

• validant le périmètre du projet, en excluant les clients et transactions hors scope des campagnes prévues.

2. Enrichissement des données

Nous avons extrait des données de deux sources publiques belges (BCE et BNB) pour compléter les profils clients :

• BCE : classification sectorielle, date de création, emails et numéros de téléphone potentiels

• BNB : rapports financiers (nombre d’ETP, marge brute d’exploitation, résultats bénéficiaires/déficitaires)

Cet enrichissement des données a permis au distributeur d’obtenir une vision complète du profil économique de chaque prospect.

3. Segmentation B2B et identification de prospects similaires

En croisant les données transactionnelles et les informations firmographiques enrichies, nous avons :

• identifié des features et des tags pour chaque client ;

• catégorisé les clients selon leur dépense annuelle ;

• cartographié les clusters où se concentraient les clients à haute valeur (par secteur, ancienneté et taille d’entreprise).

Nous avons ensuite extrait des prospects "lookalike" depuis la base BCE : des entreprises correspondant au profil des meilleurs clients existants, mais pas encore démarchées.

4. Consolidation et transfert

Tous les résultats (features, tags, segments pour les clients existants et prospects) ont été consolidés dans des fichiers prêts à être importés dans le CRM. Nous avons également fourni une documentation complète comprenant la méthodologie, les scripts, et la procédure à appliquer pour la segmentation B2B de nouvelles données.

Résultats

Le projet a été finalisé en moins de deux semaines, avec les livrables suivants :

• base de données clients existants enrichie et consolidée ;

• segmentation B2B attribuée à chaque client ;

• base de données prospects enrichie (modélisation lookalike) ;

• descriptions claires pour chaque segment identifié ;

• documentation complète pour reproduire les résultats.

  
  

Le partenaire commercial du client a pu utiliser les segments dès la livraison pour orienter les futures campagnes. Avec une vision claire des profils prospects à fort potentiel, le distributeur a pu allouer ses ressources d’acquisition et de fidélisation là où l’impact serait maximal.