Segmentation client & intelligence artificielle : Comment créer des segments avec l’IA ?

Comment créer une segmentation client plus précise, plus fine et dynamique pour améliorer le ciblage et la performance marketing ? Réponse : en utilisant l’intelligence artificielle. L’IA offre des bénéfices évidents en matière de segmentation client. Elle permet d’utiliser des règles de segmentation plus « intelligentes », basées sur toutes les données historiques et l’analyse prédictive.

Nous allons voir dans cet article plus en détail ce que permet de faire l’intelligence artificielle dans ce domaine et vous présenter quelques outils d’IA qui ont déjà fait leurs preuves.

La segmentation client avant l’intelligence artificielle

La segmentation client consiste à diviser sa base de contacts en plusieurs segments homogènes, partageant des caractéristiques communes. La segmentation client s’opère en utilisant un certain nombre de critères de segmentation qui peuvent être socio-démographiques, transactionnels ou comportementaux.

La segmentation client sert à cibler les actions marketing. Elle est la condition de possibilité du ciblage marketing. Avant de montrer l’apport de l’intelligence artificielle à la segmentation client, rappelons brièvement les méthodes classiques de segmentation :

• La segmentation socio-démographiques. Elle consiste à segmenter ses clients en fonction de ce que sont vos clients : l’âge, le genre, la région, le métier, le CSP, etc. C’est la segmentation la plus ancienne. C’est aussi celle qui est la plus simple à mettre en oeuvre dans la mesure où elles s’appuient sur des données généralement connues.
• La segmentation psychographique, qui consiste à répartir vos clients en fonction de leurs centres d’intérêt, éventuellement de leurs opinions, leurs styles de vie. Bref, nous nous intéressons ici à ce qu’aiment vos clients (par exemple : montagne ou plage) ou à ce qu’ils pensent.
• La segmentation comportementale, qui consiste à segmenter vos contacts (prospects ou clients) en fonction non pas de ce qu’ils sont, ni de ce qu’ils aiment ou pensent, mais d’après leur comportement : comportement de navigation sur un site internet (pages vues, clics…), comportement d’achat (segmentation RFM, par exemple).

Nous avons produit un guide très complet sur la segmentation client. Nous vous invitons à le découvrir pour approfondir si besoin votre compréhension du sujet.

La segmentation comportementale s’est beaucoup répandue depuis une dizaine d’années. Elle apparaît à la fois comme :

• La plus pertinente, dans la mesure où le comportement d’achat des clients dépend souvent plus de leur comportement passé que de leurs caractéristiques sociologiques. Deux personnes peuvent en effet avoir le même âge et le même sexe mais des besoins différents. D’où les limites de la segmentation socio-démographiques…
• La plus complexe à mettre en oeuvre, dans la mesure où elle s’appuie sur le tracking des données comportementales et votre capacité à utiliser ces données en (quasi) temps réel dans votre outil de segmentation.

La segmentation comportementale se base essentiellement sur :

• Les comportements d’achat. Par exemple, la segmentation RFM, très utilisée en ecommerce, consiste à segmenter les clients en fonction de la récence, de la fréquence et du montant de leurs achats.
• Les comportements de navigation sur le site internet (ou dans l’application mobile). L’utilisation d’une fonctionnalité, l’ouverture d’une page, le clic sur un élément sont autant d’événements qui peuvent servir de « trigger » à vos scénarios de marketing automation.

La segmentation comportementale est une segmentation dynamique, dans la mesure où un client peut, en réalisant telle ou telle action, passer d’un segment à l’autre. Par exemple : un client qui réalise un achat après 12 mois d’inactivité sort du segment « clients inactifs » pour entrer dans un nouveau segment.

Améliorer la segmentation client grâce à l’intelligence artificielle

L’intelligence artificielle permet de transcender les méthodes traditionnelles de segmentation client. En quoi ? C’est ce que nous allons voir.

L’intelligence artificielle permet de créer des segments clients en s’appuyant sur l’analyse de gros volumes de données – et en particulier les données comportementales. Eh oui, qui dit IA dit données. Le fonctionnement est simple : l’intelligence artificielle analyse toutes les données historiques (données clients, données d’interactions CRM, données marketing, données comportementales) pour identifier des patterns et des schémas qui permettent de construire in fine une segmentation client pertinente.

Avec l’IA, vous pouvez créer des segments beaucoup plus fins et beaucoup plus dynamiques que par le passé. Plutôt que de segmenter vos clients selon leur âge ou leur sexe, vous allez pouvoir les segmenter en fonction de leur comportement d’achat, de leurs interactions sur les réseaux sociaux, de leurs préférences connues ou imputées en fonction de leur comportement. Bref, l’IA est un outil pour affiner votre segmentation en utilisant beaucoup plus de données – et en particulièrement l’énorme gisement des données comportementales web. Avec l’IA, la segmentation client peut atteindre un niveau de granularité inédit.

Voici quelques exemples d’entreprises qui utilisent l’IA pour la segmentation client :

• Netflix : Netflix utilise des algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser les habitudes de visionnage des utilisateurs et les segmenter en fonction de leur comportement de visionnage. Cela permet in fine de recommander des films et des séries de manière personnalisée. Encore une fois, la segmentation client a pour but le ciblage des contenus et des offres. Dans ces précis : la personnalisation des recommandations.

• Amazon : Amazon emploie l’IA pour analyser l’historique des achats et les comportements de navigation de ses clients. Cette analyse permet ensuite à Amazon de recommander des produits pertinents, de personnaliser les campagnes par e-mail et de cibler les publicités.
• Starbucks : Starbucks utilise l’IA pour analyser les données recueillies via son application mobile et ses programmes de fidélité. L’analyse de ces données permet à Starbucks de proposer des offres personnalisées et des recommandations de produits.

Résumons-nous : l’IA permet de mettre en place des segments clients plus fins et dynamiques basés sur l’analyse de gros volumes de données pour in fine améliorer encore plus le ciblage marketing.

Les bénéfices d’utiliser l’intelligence artificielle pour segmenter ses clients

Faisons une rapide synthèse des principaux avantages de l’IA dans le domaine de la segmentation client. Si vous avez lu l’article attentivement jusqu’ici, vous connaissez déjà ces bénéfices ou pouvez les déduire par vous-même.

#1 Une précision accrue des segments clients

Un segment basé sur l’IA utilise un nombre beaucoup plus élevé de critères de segmentation qu’un segment classique : des critères comportementaux pour l’essentiel, mais aussi des critères socio-démographiques et psychographiques. Cela permet de créer des « micro-segments » auxquels vous pourrez envoyer des contenus ultra-ciblés ou des recommandations hyper-personnalisées. L’IA permet d’atteindre un niveau de granularité et de précisions dans la production de segments qu’il serait impossible à créer par des humains.

#2 Une segmentation client dynamique

Les segments basés sur des critères comportementaux, plus que les autres, doivent être mis à jour en temps réel ou à intervalle très régulier pour rester pertinent. Nous avons vu l’exemple simple d’un client qui, après un achat, passait du segment inactif à un nouveau segment. Mais on peut prendre l’exemple d’un utilisateur de Netflix qui évolue régulièrement d’un micro-segment à l’autre de part ses comportements de visionnage. Une segmentation comportementale doit être dynamique.

L’IA permet de gérer automatiquement la mise à jour des segments en continu en fonction des nouvelles données générées – à commencer par les événements clients. Finie les segmentations statiques basées sur des critères fixes (genre, adresse postale…). L’IA permet de mettre en place non seulement une segmentation plus fine, plus granulaire, mais aussi une segmentation vivante et évolutive.

#3 Une optimisation des coûts marketing

L’intégration de l’intelligence artificielle dans le processus de segmentation des clients permet in fine d’améliorer le ciblage des contenus et des offres. La segmentation n’a d’intérêt que parce qu’elle permet d’affiner le ciblage marketing.

Or, dans le cadre des campagnes marketing, qui dit meilleur ciblage dit optimisation des coûts marketing. La segmentation basée sur l’IA, basée sur un nombre important de critères précis, permet de ne solliciter que les clients susceptibles d’être intéressés et d’acheter les offres proposées. La segmentation client, a fortiori quand elle utilise l’IA, permet d’envoyer les bons messages ou les bonnes offres aux bonnes personnes, aux bons moments et sur les bons canaux. Bref, de passer d’un marketing de masse à un marketing de l’hyper-personnalisation.

Ajoutons que l’IA peut revoir en temps réel les conditions de ciblage et les règles de segmentation en fonction de l’analyse des résultats, dans une optique d’ajustement et d’amélioration continue des performances. L’IA, comme vous le savez, est auto-apprenante, inséparable du processus de machine learning.

#4 Une amélioration de l’expérience client

L’amélioration du ciblage et de la personnalisation des sollicitations marketing est gagnant-gagnant. Elle permet à l’entreprise d’améliorer sa performance, c’est-à-dire le taux de conversion de ses actions quelles qu’elles soient. Mais, en retour, elle améliorer également l’expérience des clients qui se voient proposer des recommandations ou des offres qui résonnent avec leurs besoins et leurs attentes. L’optimisation de la pertinence des actions, rendue possible grâce à la segmentation client, se traduit par une meilleure expérience des clients. La micro-segmentation que rend possible l’intelligence artificielle permet d’adapter ses communications ou ses recommandations à l’individu.

Comment mettre en place une segmentation client basée sur l’IA

#1 Identifier vos besoins de segmentation

Vous avez déjà probablement une segmentation client. Elle tourne. Vous aimeriez l’améliorer, l’affiner grâce à l’intelligence artificielle. Mais, justement, que voulez-vous précisément ? Pourquoi voulez-vous utiliser l’IA ? Pour créer des segments prédictifs ? Pour créer des micro-segments basés sur les données X et Y ? Pour segmenter vos clients en fonction de leur comportement de navigation dans votre application ? Voulez-vous que les segments soient mis à jour en temps réel ou une fois par jour ?

Commencez par identifier vos besoins en matière de segmentation. Cela nécessite de vous interroger sur les critères de segmentation que vous souhaitez utiliser, sur les règles de segmentation, sur les règles de gestion et de mise à jour des segments, etc. Cela nécessite aussi et surtout d’avoir une vision claire de vos objectifs marketing.

Cela vous permettra de connaître :

• Le type d’outils dont vous aurez besoin pour déployer votre segmentation basée sur l’IA.
• Les données que vous devrez faire remonter dans l’outil de segmentation.

#2 Collecter les données pertinentes

Les données sont le carburant de l’intelligence artificielle. La puissance de l’IA réside dans sa capacité à analyser et exploiter les données – en l’occurrence pour produire des segments clients dynamiques. Mais c’est à vous d’alimenter l’IA avec les données pertinentes. Tout projet d’IA implique de collecter les données pertinentes. La précision ders modèles d’IA, des segments, dépendra grandement de la qualité des données que vous lui partagerez pour l’entraîner.

Donc, vous devez :

• Mettre en place le plan de collecte des données dont vous avez besoin et que vous ne collectez pas encore (ou pas systématiquement).
• Mettre en place les flux de données entre vos sources de données et l’outil que vous utilisez pour créer une segmentation client basée sur l’IA.

La précision des modèles d’IA dépend grandement de la qualité des données utilisées pour l’entraînement. Commencez par extraire des données des systèmes de gestion de la relation client (CRM) et des bases de données. Ensuite, prenez en compte les points de contact numériques sur les plateformes de e-commerce et de médias sociaux pour mieux comprendre les interactions en ligne de vos clients. La collecte de données peut être automatisée à l’aide d’outils ou facilitée par la collaboration avec des experts en extraction de données.

#3 Choisir les bons outils de segmentation

Il y a deux possibilités :

• Soit vous décidez de déployer vos propres modèles d’IA, en utilisant des algorithmes basés sur la régression linéaire, la classification, le clustering, l’apprentissage par transfert…Dans ce cas, vous vous lancez dans un projet de Data Science.
• Soit vous décidez d’utiliser une plateforme marketing proposant des modèles d’IA adaptés à vos besoins. C’est l’hypothèse dans laquelle nous nous plaçons dans cet article. Dans ce cas, vous devez évaluer la capacité de vos outils actuels à gérer (ou non) la segmentation par IA. Si vos outils marketing n’embarquent pas de fonctionnalités d’IA, vous devez envisager la sélection d’un outil.

Il existe deux familles d’outils proposant des algorithmes d’IA destinés à de la segmentation marketing :

• Les plateformes Best of Breed qui sont des outils spécialisés dans l’IA marketing. Nous allons vous présenter dans un instant 4 outils appartenant à cette famille.
• Les plateformes tout-en-un de gestion des données clients. Nous pensons ici aux Customer Data Platforms qui, pour certaines d’entre elles, embarquent des modèles prédictifs utilisables en segmentation client. Nous pensons par exemple à une plateforme comme Bloomreach. Ces plateformes, contrairement aux précédentes, permet de gérer toute la chaîne de traitement et de valorisation des données clients.

#4 Préparer les données et ajuster les segments au fil de l’eau

L’intelligence artificielle, au travers de ses différents modèles, permet de déléguer à la machine la sélection des règles de segmentation client en fonction de vos objectifs marketing. A vous de contrôler la pertinence des segments – cette pertinence se mesurant au niveau de performance des actions déployées. Contrôler, monitorer et ajuster le cas échéant. Charge à vous également, comme nous le disions plus haut, d’alimenter les algorithmes avec des données pertinentes et de qualité. C’est encore une fois la qualité des données exploitées qui déterminera la qualité de la segmentation. Les données doivent être préparer, c’est-à-dire nettoyées, normalisées, unifiées, enrichies éventuellement.

4 exemples d’outils pour créer une segmentation client basée sur l’IA

Nous allons vous présenter 4 exemples de solutions marketing intégrant des modèles d’IA conçus pour améliorer la segmentation et le ciblage marketing.

#1 Peak

Peak est un outil d’IA proposant différents cas d’usage basés sur l’intelligence artificielle : gestion de l’inventaire, pricing des produits B2B et, ce qui nous intéresse ici, personnalisation des communications grâce à une segmentation intelligente. Les modèles d’IA utilisés par Peak sont personnalisables, permettant aux utilisateurs de créer des segments répondant au plus près aux caractéristiques de l’activité et aux besoins marketing.

Avantages

• Capacité à centraliser les données en provenance de vos différentes sources.
• Plus de 35 attributs IA pour segmenter les clients.
• Simplicité d’intégration avec les outils CRM.

#2 Klynk

Klynk est un outil marketing permettant de gérer ses campagnes marketing et de personnaliser les contenus…grâce l’IA. Klynk propose plusieurs algorithmes de segmentation client ainsi qu’un assistant d’IA pour aider l’utilisateur dans le pilotage des actions et la création de contenus.

Avantages

• Automatisation des campagnes marketing.
• Assistant IA qui accompagne les utilisateurs à toutes les étapes.

#3 Heap

Heap analyse les points de contact de votre marketing digital, comme par exemple les réseaux sociaux et les sites web, et segmente les utilisateurs en fonction de leurs interactions en ligne. Heap utilise des modèles d’IA pour mettre en oeuvre cette segmentation comportementale. L’outil propose aussi des cartes de chaleur et des graphiques pour visualiser et analyser le comportement des utilisateurs (comme CrazzyEgg).

Avantages

• La capacité à collecter toutes les interactions / événements sur les canaux digitaux : social et web.
• Faciliter d’intégration avec les sources et les destinations.
• Surveillance des changements dans les segments et déclenchement d’alertes

Inconvénients

• Configuration et utilisation complexes, surtout pour les débutants
• Les segments peuvent être inexacts si les données sont incomplètes ou incorrectes
• Peut être lent à mettre à jour avec de grandes quantités de données

#4 Optimove

Optimove est un outil marketing omnicanal servant à gérer les campagnes de rétention client. Le logiciel gère les principaux canaux : email, sms, push, ads, popups…Optimove intègre des modèles d’IA pour prédire le comportement des clients et envoyer les bons messages aux bons clients et au bon moment.

Avantages

• Un traitement avancé des données clients.
• Génération de contenus et de formats personnalisés en fonction des comportements clients et des segments.
• Modèles prédictifs pour optimiser le ciblage des campagnes.

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