Segmentation client & ciblage des campagnes : la fin d’une belle histoire ?

Utiliser la segmentation client pour des ciblages est sous-optimal et peut altérer votre expérience client et vous coûter cher.

Encore. Encore un email qui ne m’intéresse pas du tout, quelle surprise ! Oui, je suis un homme. J’ai effectivement entre 40 et 50 ans, et je vis en ville, dans un appartement. Oui, j’ai acheté un de vos ordinateurs il y a deux ans – mais ce n’est pas pour ça que j’ai besoin d’un écran géant pour mon salon ! Je n’aime pas les grands écrans et ma petite télé me va bien.

En tant que marketeur et Data Scientist, je comprends pourquoi je reçois ces emails : comme beaucoup d’entreprises, cet e-commerçant a utilisé sa segmentation client pour cibler cette campagne pour des produits high-tech.

Je sais qu’un segment est défini par le profil de son client « type », et que les produits poussés répondent aux besoins de ce client théorique. Mais je constate que je suis loin d’être le client « type » de mon segment qui doit être quelque chose comme plutôt un homme de 50 ans, citadin, avec un revenu plutôt au-dessus de la moyenne et qui a déjà acheté un produit high-tech. Et correspondre à ces critères ne veut pas dire que je souhaite acheter une nouvelle télé ou un nouveau téléphone ; pourtant… je vais continuer à recevoir des offres pour ces produits ! (Quoi que non, plus maintenant, je viens de me désinscrire.)

Chers marketeurs – ces campagnes email, nous les envoyons, tous les jours. Pouvons-nous faire mieux que ça ? A la fois pour augmenter leur chiffre d’affaires, mais aussi pour améliorer notre image de marque et notre expérience client ?

Bienvenue dans l’ère du ciblage et du planning automatisés et intelligents !

Spoiler : la réponse est « oui », nous pouvons faire mieux. Plutôt que d’utiliser des segments prédéfinis, les technologies de Deep AI (intelligence artificielle profonde) appliquées au marketing permettent désormais de trouver les cibles optimales, pour chacune de vos campagnes.

Très sincèrement la segmentation a son rôle à jouer : c’est très utile pour diviser votre base marketing en de multiples sous-groupes afin de mieux comprendre vos clients et les profils-types de vos acheteurs. On peut même aller plus loin et créer des centaines de micro-segments. Mais même dans ce cas-là, comment utiliser la micro-segmentation quand vous avez des milliers ou centaines de milliers de produits dans votre catalogue, et que vous voulez faire une campagne pour en vendre uniquement quelques-uns à un sous-ensemble potentiellement intéressé de votre base ?

Prenons une grande inspiration, et essayons de mettre la segmentation ou les scores génériques de côté pour évoquer une nouvelle façon efficace et tellement simple de cibler vos campagnes : à chaque fois que vous souhaitez vendre un produit ou un ensemble de produits, il suffit simplement de créer le ciblage optimal pour cette campagne spécifique, c’est-à-dire d’identifier les futurs acheteurs de ce produit.

Je vous vois venir : « Admettons… En théorie. Mais comment ? »

Et s’il vous était possible de cibler non pas avec des segments prédéfinis de clients, mais via une intelligence artificielle profonde qui vous indique simplement et rapidement quels clients vont acheter votre produit ?

Et s’il était possible de faire encore mieux ? Et si, pour chaque campagne, vous pouviez obtenir la cible des clients ayant de très fortes chances d’acheter le produit que vous voulez vendre, dans les jours suivant votre campagne ? Ce serait parfait, non ?

Eh bien ce n’est plus une simple théorie ! Le fait est que des marques comme Voyages-sncf, Cdiscount, Lacoste et beaucoup d’autres sont aujourd’hui capables d’optimiser leurs campagnes grâce à l’intelligence artificielle dédiée au marketing.

Un exemple !

Imaginons que vous êtes un retailer avec un large catalogue produit et que vous préparez la sortie estivale de la nouvelle version d’un jeu vidéo de foot (vous devinez le nom de ce jeu ? C’est un exemple réel de campagne réalisée par un de nos clients). Vous avez un plan de campagnes email et push pour booster les ventes. Si vous utilisez votre segmentation client et que vous avez un segment dédié « gamers » (basé probablement sur des achats passés de jeux vidéo ou des visites des pages jeux de votre site), vous allez probablement l’utiliser pour le ciblage.

Malheureusement, il y a peu de chances que votre segment « gamers » soit suffisamment précis pour contenir seulement des clients intéressés par ce jeu de foot : vos campagnes cibleront également des joueurs de Mario Kart, de Halo ou d’Assassin’s Creed. Une petite partie de ce segment sera intéressée, mais la grande majorité ne le sera pas. En ciblant ces non-intéressés, vous mettez en danger votre expérience client et votre taux de désinscription. Bien sûr, cibler sur la base de segments va également vous faire manquer beaucoup d’acheteurs potentiels ne faisant pas partie des segments choisis. Dommage…

Grâce à des techniques avancées de Deep IA comme celle de Splio, il est possible de cibler vos campagnes marketing différemment et de manière plus efficace. Vous n’avez plus à utiliser un segment « gamer » ou un score d’achat générique « jeu vidéo » (si vous en avez un). Il est tellement plus simple dans Splio de choisir précisément le produit que vous souhaitez vendre (le jeu de foot), et de laisser la solution identifier en deux minutes les futurs acheteurs dans les jours qui vont suivre votre campagne.

Dans le cas de votre campagne estivale (date de lancement de la nouvelle version du jeu), Splio trouvera les meilleurs clients à cibler à ce moment-là. La majorité sera probablement constituée de joueurs experts en jeux de foot, ayant l’habitude de les acheter dès leur sortie. Mais quand vous planifierez vos campagnes de Noël, les algorithmes Deep IA de Splio seront capable de trouver les acheteurs « de Noël », comme les parents ou grands-parents qui n’achètent pas pour eux mais pour leurs enfants. Nous savons tous que les acheteurs pour un même produit peuvent être très différents.

Agissons dès aujourd’hui

Si je me base sur mes 20 ans d’expérience dans la gestion de campagnes, je crois vraiment que c’est le Saint Graal que nous recherchions : un moyen simple et efficace de trouver les futurs acheteurs pour chaque campagne, quel que soit le produit que nous voulons promouvoir. Il est temps d’arrêter d’envoyer des campagnes à des segments entiers en touchant des acheteurs, des non intéressés et en laissant sur le carreau tous les acheteurs potentiels présents dans des segments non inclus. En termes d’impact business, le chiffre d’affaires des campagnes basées sur des segments sera toujours sous-optimal, et pour l’expérience client, c’est négatif.

A ce stade, il vous reste sûrement une question : est-ce une vision futuriste ou est-ce que ça marche dès aujourd’hui ?

Comme une image vaut mille mots, voici un exemple d’impact sur leur chiffre d’affaires que nos clients ont mesuré suite à l’utilisation de Splio.

Chez Splio, mes collègues et moi-même mesurons l’impact de notre solution sur nos + de 70 clients. En moyenne, sur des centaines de campagnes d’A/B test, la solution a apporté 49% d’augmentation du chiffre d’affaires de leurs campagnes, avec des variations selon la maturité et les secteurs d’industrie. Ce qui nous rend plutôt fiers !

À mon avis, la segmentation est idéale pour la planification stratégique et la connaissance clients. Mais si vous voulez vendre des produits, il faut utiliser une solution qui est faite pour ça. Avec Splio, vous pouvez trouver les personnes qui vont acheter votre produit dans les prochains jours, sans connaissance data ou data science. Le tout en quelques minutes. Cela semble simple ? Ça l’est !

Vous voulez en savoir plus ? Contactez-nous !