S’adresser de manière personnalisée à chaque client suppose de bien les connaître. Pas seulement leur nom ou leur âge, mais aussi leurs intérêts et surtout leurs comportements. Fort heureusement pour les marketeurs, le cloud et l’IA aident à segmenter à grande échelle les audiences, de façon bien plus efficace qu’un humain ne l’accomplirait.
Glossaire de l’IA
32 définitions pour gagner en confiance à l’ère de l’Intelligence Artificielle.
Comprendre l’histoire de la segmentation marketing
Commençons par le commencement. Il existe trois familles de critères de segmentation d’une audience. La plus ancienne et répandue regroupe les critères sociodémographiques : l’âge, le sexe, la géographie, la catégorie socioprofessionnelle, le niveau de revenus… Basée sur des critères mesurables, facilement obtenus et peu fluctuants, c’est la segmentation la plus facile à réaliser. Cependant, cette méthode écarte la personnalité des individus de l’équation. Deux hommes de 50 ans aux revenus similaires habitant la même ville n’ont pas nécessairement les mêmes passions. C’est pourquoi les marketeurs ont adopté un deuxième niveau de segmentation : les critères psychographiques. En segmentant selon les styles de vie, les passions, les valeurs ou les tempéraments de leurs audiences, les marketeurs ont fait un pas de plus vers l’hyperpersonnalisation de leurs communications. Mais ces critères reposent sur les déclarations des consommateurs. Les réponses obtenues sont souvent inexactes ou biaisées, et ces derniers communiquent difficilement leurs centres d’intérêt à des marques, sauf à être certains de l’usage qui sera fait de ces données. À ce sujet, une étude Salesforce révèle que 63 % des individus de la génération Y, 58 % de la génération X et 46 % des baby-boomers acceptent de partager des informations personnelles avec les entreprises si cela permet d’améliorer leur expérience d’achat. Pour les marques, il ne s’agit pas tant de savoir si leurs consommateurs sont prêts à transmettre leurs données, mais plutôt de s’organiser pour délivrer les meilleures campagnes de communication. Entre alors en scène la segmentation marketing basée sur les comportements.
La segmentation marketing via les critères comportementaux
Pour les marketeurs, la digitalisation de notre quotidien est une manne. Chaque interaction digitale peut être enregistrée puis attribuée à un individu unique. En résulte alors des montagnes de data, que les avancées technologiques les plus récentes comme le Cloud et l’IA, analysent en un clin d’œil. Ces avancées ouvrent la voie vers le niveau supérieur de la segmentation, en utilisant des critères comportementaux. Bien plus efficace que les critères sociodémographiques ou psychographiques, la segmentation comportementale interpelle directement l’individu en fonction de ses actions passées…. et futures.
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Un exemple de segmentation comportementale
Prenons le cas d’une campagne e-mailing. En croisant plusieurs critères comme le nombre d’e-mails ouverts par le passé, le temps passé à les consulter, le taux de clic ou le taux de désinscription, l’IA est capable de générer un score prédictif pour chaque destinataire d’une liste d’envoi. Ce score prédit le comportement probable des abonnés face à la campagne. En fonction de leur score de segmentation, les abonnés sont divisés en groupe. Chaque groupe se verra remettre un contenu différent. Les lecteurs/acheteurs les plus fidèles se verront offrir des avantages exclusifs. Les ouvreurs occasionnels recevront une réduction pour les encourager à acheter. Enfin, les plus réticents pourront actualiser leurs préférences de communication, pour recevoir les contenus dont les thématiques les intéressent davantage, à l’heure ou le jour de leur choix. Selon les possibilités de votre CRM, vous pouvez reproduire ce schéma sur tous vos canaux digitaux : site web, display, réseaux sociaux, applications… Ainsi expliquée, cette méthode de segmentation n’a rien « d’innovante ». Cette méthode de segmentation marketing, apparentée à la segmentation RFM (Récence Fréquence Montant), existe depuis longtemps. Mais elle devait se faire au prix de longues heures de calculs… La vraie révolution est que le Cloud calcule tout seul, proactivement, continuellement et instantanément ces scores ! Le travail des marketeurs est allégé, tout en devenant plus fiable. Plutôt de que prendre du temps à segmenter manuellement leurs bases de données, l’intelligence artificielle s’en occupe pour eux, et pour des quantités gargantuesques de données. Les marketeurs peuvent alors mettre à profit ce temps gagné pour créer des contenus et des messages adéquats pour chaque segment. En somme, grâce à la segmentation par l’intelligence artificielle, en fonction du comportement des internautes, toutes vos actions de communication gagnent en personnalisation et en pertinence. En juillet 2020, 84 % des équipes marketing déclaraient utiliser des outils enrichis à l’IA, preuve de l’adhésion et du besoin de cette technologie. Autre avantage du Cloud : il apprend des nouvelles habitudes des consommateurs, de manière continue et en toute autonomie. Si pour une raison quelconque, votre cible décide soudainement de s’intéresser à de nouveaux produits ou déménage dans une nouvelle ville, l’analyse de ses données comportementales vous le révélera peu à peu, et ces changements seront pris en compte sans effort supplémentaire de votre part. Le CRM actualisera pour vous vos segments et prendra en compte ces nouvelles données.
![Le service marketing n'est désormais plus le seul à être chargé de créer des expériences personnalisées tout au long du parcours client. [Anna Berkut / Stocksy]](https://www.salesforce.com/fr/blog/wp-content/uploads/sites/15/2023/09/demystifying_cdp.webp?w=150&h=150&crop=1&quality=75)
