Comment réussir sa segmentation client?

segmentation-clientUn grand classique du marketing c’est la segmentation client. Il en existe plusieurs sortes mais elles ont toutes le même objectif, celui de passer d’une vision complexe et individuelle des clients à une vision agrégée en créant des groupes de clients suivant leur ressemblance. Certains pièges sont à éviter pour construire une segmentation efficace pour les équipes marketing

Des segmentations, j’en ai déjà construites pas mal, que ce soit pour augmenter les ventes et la valeur client, pour adapter le discours commercial ou encore pour piloter la pression marketing. J’utilise aussi ces méthodes pour des analyses plus descriptives, pour comprendre des situations, des comportements.

1- Définir les objectifs de la segmentation

Voici le 1er critère de réussite. Une segmentation ce n’est pas une solution magique à tous les problèmes. Avant de vous lancer vous devez définir son objectif principal. Celui-ci va driver tout le reste du projet : les données à intégrer, les indicateurs à développer, la segmentation à mettre en place…

2 – Utiliser des données

Et oui ça parait logique et pourtant… Vous avez une mine d’or sous les yeux, c’est votre base de données client. Un Data Scientist pourra exploiter ces données pour décrire les clients, construire la segmentation et décrire les segments. Pourquoi est-ce si important? Parce que les analyses sont objectives. Cela vous permettra de mesurer des phénomènes que vous présentiez et cela vous permettra d’identifier des règles de calcul concrètes pour appliquer et mettre à jour votre segmentation.

3- Utiliser le bon algorithme

Pour créer les groupes de clients on utilise des méthodes de clustering, généralement couplées à des arbres de décision. Mais des méthodes il en existe plusieurs et il faudra choisir en fonction de vos données et de vos objectifs. Le plus simple est sans doute l’algorithme de k-means (pour en savoir plus vous pouvez consulter k-means, comment ça marche?). Dans mes expériences passées, pour des segmentations clients, j’ai obtenus de meilleurs résultats avec une CAH (ou méthode mixte pour des volumes de données importants) en utilisant la distance de Ward. Il faudrait que je fasse un article là-dessus… Cette distance permet d’éviter d’isoler les clients atypiques. Là encore c’est le travail du Data-Scientist de choisir l’algorithme le plus adapté aux besoins.

4- Prendre en compte et impliquer le métier

Construire une segmentation ne se résume pas à des données et à un algorithme. C’est un outil qui sera ensuite implémenté et utilisé par les équipes opérationnelles par exemple pour choisir quel produit proposer à quel client. Donc votre segmentation ne sera une réussite que si elle répond aux objectifs des utilisateurs. Si vous avez développé le clustering parfait mais que les utilisateurs ne s’y retrouvent pas… alors oubliez tout, vous pouvez recommencer votre segmentation. C’est un point essentiel : pour une segmentation, on ne recherche pas la performance statistique, on cherche à approcher les besoins métiers avec des méthodes de Business Analytics. Les utilisateurs doivent comprendre, valider et s’approprier les résultats. Il faut que cette segmentation devienne la leur.

5- Faire une segmentation stable et pérenne

On m’a souvent demandé : « Au bout de combien de temps est ce qu’il faut refaire sa segmentation? ». Il n’existe pas de réponse toute faite mais si celle-ci a été bien construite elle devrait pouvoir être utilisée pendant plusieurs années. Ce qui pourrait éventuellement raccourcir sa durée de vie c’est un changement de comportement important chez les clients. Par exemple des clients qui deviennent plus mature, qui consomment plus globalement ou l’apparition de nouveaux produits, de nouvelles cibles ou un changement de stratégie. Au début du projet, il est important de prendre en compte ces risque de changement et d’évaluer la pertinence de développer la segmentation aujourd’hui.

6- Simplicité

La segmentation doit être claire avec des noms percutants et dit être facilement compréhensible par tous. C’est dire qu’il faut rappeler la méthodologie Data Science qui doit être valorisée mais il ne faut pas rentrer dans les détails. La distance de Ward dans une présentation marketing on oublie !

7 – Dataviz

Et pour finir un point qui me tient à coeur. Si votre segmentation est au top mais que les résultats ne sont pas visuels… votre segmentation pourrait perdre de la valeur. Une segmentation doit être simple et visuelle. Vous pouvez par exemple représenter vos groupes sur des axes factoriels (s’ils sont facilement compréhensibles et logiques) ou créer des personas (on décrit un client fictif qui représente le segment, cela aide à se projeter et humanise un peu la segmentation).

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