Contexte et objectifs

Un leader de la distribution d’électronique fonctionnait sans stratégie claire de segmentation client, ce qui limitait sa visibilité sur les comportements d’achat et la valeur des clients. Sans approche structurée pour analyser ces données, ses actions marketing restaient génériques, entraînant des dépenses inefficaces et des opportunités de revenus manquées.

Par ailleurs, cette situation compliquait la mise en place d’un processus systématique de contact et d’engagement client.

Le distributeur a donc fait appel à Agilytic pour développer un modèle RFM sophistiqué, intégrant à la fois les données de ventes en ligne et en magasin. Un modèle RFM sur mesure nécessitait non seulement une approche technique rigoureuse, mais aussi une compréhension fine du contexte métier pour définir des segments exploitables.

Approche

Notre équipe a mis en place une démarche structurée pour transformer les capacités de segmentation client et d’analyse du distributeur.

1. Intégration et nettoyage des données

Nous avons agrégé les données provenant de multiples sources : systèmes de caisse, plateformes e-commerce et bases clients, afin de créer une vue unifiée des interactions clients sur tous les canaux.

2. Développement du modèle

L’équipe Agilytic a conçu un modèle RFM complet, pondérant correctement les achats en ligne et en magasin pour obtenir une vision exhaustive de l’engagement et de la valeur client.

3. Amélioration de la collecte des données et de la segmentation

De nouveaux protocoles de collecte ont été introduits pour :

• suivre précisément les retours de marchandises ;

• taguer correctement les différents types de ventes.

Nous avons également développé un framework de segmentation client simplifié, avec cinq segments stratégiques (au lieu des neuf segments classiques), rendant les insights beaucoup plus actionnables pour les équipes commerciales et marketing.

4. Implémentation technique

Nous avons créé un module technique dédié pour le modèle RFM, s’intégrant aux systèmes existants du distributeur tout en offrant des performances et une évolutivité améliorées.

5. Analyse approfondie des segments

Enfin, une analyse complète de chaque segment a été réalisée, incluant :

• le revenu attendu par segment et par client ;

• des matrices de transition annuelles, montrant comment les clients évoluent entre les segments au fil du temps.

Résultats

1. Une intelligence client renforcée

Pour la première fois, le distributeur a obtenu une visibilité totale sur sa base clients, y compris sur les acheteurs en magasin auparavant "invisibles" car n’ayant jamais acheté en ligne. L’analyse des transitions entre segments clients a révélé des schémas typiques du cycle de vie, permettant d’anticiper et d’influencer les mouvements entre segments.

Notre analyse a également identifié un sous-ensemble critique de clients, responsable de 40 % des revenus futurs, permettant de concentrer les efforts de fidélisation.

2. Un marketing optimisé

La segmentation client améliorée permet désormais des actions ciblées et proportionnées. Les prévisions de revenus par segment aident le distributeur à calibrer efficacement ses investissements marketing en fonction des retours attendus pour chaque groupe de clients.

3. Une infrastructure technique évolutive

L’implémentation dans le cloud offre une base solide et évolutive pour le développement continu des analyses et leur intégration avec d’autres systèmes métiers.

Le distributeur dispose désormais d’une infrastructure robuste pour la segmentation et l’analyse client, soutenant la prise de décision stratégique en marketing, merchandising et gestion des magasins. Cette compréhension précise de la valeur client lui permet d’allouer ses ressources plus efficacement et de renforcer ses relations avec ses clients les plus précieux.

L’entreprise est désormais bien positionnée pour maintenir un avantage concurrentiel sur le marché de la distribution d’électronique.