Comprendre le fonctionnement du moteur de segmentation d’une CDP

En unifiant les données clients online et offline, les CDPs ont radicalement transformés la capacité des entreprises à exploiter leurs données clients. De manière concrète, les CDP permettent de radicalement densifier les possibiltiés de segmentation déployables dans ses outils marketing.

Nous nous sommes inspiré de ce très bon article de Julien Kervizic, publié sur Medium et de notre expérience sur le sujet pour vous proposer cet article analysant en détail le fonctionnement du moteur de segmentation d’une CDP.

Sommaire

Types de segmentation

Les CDPs mettent en œuvre différents types de segmentation. On distingue généralement les types de segmentation qui génèrent un segment MECE (mutuellement exclusif, collectivement exhaustif) et ceux qui génèrent des segments qui se chevauchent. Une autre différence réside dans la méthode de segmentation, qu’elle soit statique ou dynamique (également appelée segmentation adaptative).

Segments MECE (attribution de segments) : Le segment assigne les clients à l’un des multiples segments en utilisant le principe MECE. Cette affectation peut se faire, par exemple, en utilisant des méthodes telles que le regroupement des K-Means.

« Overlapping » segments (règle d’éligibilité du public) : Ce type de segments permet de prendre en compte différentes règles d’éligibilité, par exemple, si le client doit recevoir différents types de communication. Il ne prend en compte qu’un seul ensemble de règles de segmentation à la fois.

Outre la distinction entre ces deux types de segments, il existe également différentes méthodes de segmentation : segmentation statique ou dynamique.

La segmentation statique est une segmentation ponctuelle, qui peut être utile pour les campagnes ad hoc, telles que les campagnes d’envoi de bulletins d’information. Ce type de segmentation peut être facilement mis en œuvre en lançant une requête sur une base de données, en filtrant une liste de clients dans Excel ou en exécutant un script sur un ensemble de données.

Segmentation dynamique ou « adaptative » : se réfère à une segmentation qui ne résulte pas en un ensemble fixe d’utilisateurs qui appartiennent au segment. On parle plutôt d’un segment auquel les utilisateurs peuvent se joindre et duquel ils peuvent sortir sous certaines conditions.

• Déclenchée par un événement. Le moteur de segmentation évalue les critères du segment à partir d’un événement donné. Cette évaluation peut avoir lieu, par exemple, avec les SDK en front-end, ou lorsque l’on exploite une architecture basée sur des événements. Parmi les cas d’utilisation du déclenchement d’événements, on peut citer le géofencing ou l’éligibilité à l’A/B testing.
• Récurrent / Déclenché par le calendrier. La segmentation repose sur des dates ou inclut des attributs calculés en fonction du temps (par exemple, les achats des douze derniers mois). Les clients peuvent intégrer ou quitter le segment à chaque intervalle de temps. Ce type de segmentation permet de mettre en place des rappels d’achat ou même de souhaiter l’anniversaire de vos clients.

Conception du système

Pour que votre CDP process correctement la segmentation statique et dynamique et ce, en temps réel, la conception de votre système se doit d’être efficace.

Source Medium.com

Différents composants sont nécessaires pour alimenter ce moteur de segmentation. Un magasin de métadonnées par segment contient les règles de segmentation et la définition des segments, ainsi qu’un chargeur de données qui fournit le chargement initial des données du client pour que la segmentation ait lieu. Des composants supplémentaires, dans un magasin de segments et un chargeur de segments, sont parfois également nécessaires pour faciliter l’extraction des données et pour gérer plus efficacement la connexion aux systèmes cibles.

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Moteur de segmentation

Le moteur de segmentation est chargé de fournir le résultat spécifique du segment. Il existe différentes méthodes pour traiter la segmentation, la segmentation par filtrage et la segmentation par affectation.

La segmentation par filtrage gère bien la segmentation sur une base de clientèle initiale qui peut répondre à des « segments chevauchants » (overlapping). Elle ne serait cependant pas en mesure de gérer correctement une segmentation dynamique. La segmentation par filtrage fonctionne également bien lorsqu’il s’agit d’évaluer les conditions d’entrée/d’éligibilité au sein d’un parcours marketing. Il est possible de remédier aux problèmes liés aux déplacements de vos clients au sein de vos segments : en exploitant un magasin de segments et en ayant un flux de travail séparé pour les clients qui ont déjà appartenu à l’audience. Cela augmentera cependant la complexité de votre architecture. Un autre moyen consiste à exploiter la plateforme de manière purement événementielle, avec des déclencheurs d’entrée et de sortie.

La segmentation par affectation a une fonction réductrice. Elle fournit une classification du client, soit binaire (c’est-à-dire dans l’audience ou non), soit multiclasse. En tant que telle, elle offre une méthode de segmentation plus souple et plus complète que celle obtenue par filtrage. Il est possible de traiter à la fois la classification « Segment MECE » et la classification « Segments chevauchants » grâce à elle. L’inconvénient est qu’elle peut générer une quantité importante de données en aval. Il est parfois nécessaire d’ajouter des contrôles sur les profils qui ont été traités, en utilisant un magasin de segments pour ne traiter que les deltas en aval.

Magasin de métadonnées par segment

Le magasin de métadonnées par segment contient des définitions de segments spécifiques. Dans le cas d’un filtrage simple ou d’une classification binaire par filtrage, cela peut se faire par des règles de segmentation définies à l’aide d’opérandes simples et composés/complexes.

Ci-dessous, un exemple de la manière dont les métadonnées de segmentation peuvent être stockées :

Source Julien Kervizic, Medium

Le stockage des métadonnées de segmentation peut traiter des éléments de logique plus complexes, par exemple, pour l’affectation de segments MECE en utilisant la logique des énoncés de cas :

Source Julien Kervizic, Medium

Enfin, une approche beaucoup plus sophistiquée consisterait à intégrer des formats de modélisation prédictive tels que le langage PMML (Predictive Model Markup Language) au moteur de segmentation.

Le traitement des comparaisons temporelles, par exemple pour traiter des cas tels que ceux que les clients ont achetés au cours des 30 derniers jours, peut être effectué par un moteur de modélisation, en interpolant la chaîne avec leur valeur de comparaison attendue.

Source Julien Kervizic, Medium

Chargeur de données

Le rôle des chargeurs de données est de fournir l’évaluation initiale du client pour le segment. Selon l’approche adoptée, des conditions de filtrage ou d’affectation peuvent avoir déjà été placées dans ce chargement initial. Pour les cas plus complexes, tels que l’exécution d’un modèle prédictif, bien que certains magasins de données permettent de faire des prévisions, il est souvent préférable, du point de vue de l’utilisation des ressources, de séparer les processus.

Le chargeur de données peut également être responsable de l’exécution d’une exécution programmée/récurrente de l’ensemble de données, ce qui peut être nécessaire lorsqu’il existe des conditions temporelles dans les règles de segment.

Magasin de segments

Dans une segmentation CDP, le segment store nous permet de conserver l’historique des clients appartenant aux différents segments. Les magasins de segments permettent de mieux gérer la charge sur le flux d’exportation en aval. Soit en fournissant un moyen de vérifier le l’appartenance des clients aux segments, soit en étendant la logique d’évaluation pour les clients appartenant à l’audience.

Chargeur de segments

Le chargeur de segments nous permet d’exporter directement vers les systèmes en aval les taux d’adhésion des segments déjà calculés.

En bref

La conception d’un moteur de segmentation pour une CDP fait appel à différentes composantes et approches. Lors de la mise en place de l’approche de segmentation, il est essentiel de prendre en compte en aval, les critères de vitesse et de fréquence.

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