Segmentation client

Segmenter consiste à découper une base de clients en groupes homogènes pour leur adresser des traitements différents. Un découpage utile est un découpage qui change quelque chose : s'il ne modifie ni le message, ni l'offre, ni le canal, il ne sert à rien.

Critères

Les critères sociodémographiques, âge, sexe, catégorie professionnelle, localisation, sont les plus faciles à obtenir et les moins prédictifs. Les critères comportementaux, fréquence d'achat, panier moyen, catégories achetées, canal utilisé, prédisent bien mieux. Les critères attitudinaux, motivations et préférences déclarées, supposent une enquête et vieillissent vite.

Méthode RFM

Récence, fréquence, montant : trois variables suffisent à construire une segmentation robuste. On note chaque client de un à cinq sur chacune, ce qui donne cent vingt-cinq combinaisons regroupées ensuite en une dizaine de segments lisibles, des meilleurs clients aux perdus. La méthode est ancienne, issue de la vente par correspondance, et reste la plus rentable rapportée à son coût de mise en oeuvre.

Scoring

Le score attribue à chaque client une probabilité d'un événement précis : acheter, se désabonner, répondre à une offre. Il se construit par régression logistique ou par des méthodes d'apprentissage automatique, à partir d'un historique où l'événement est connu. Un score sans variable d'action reste descriptif : savoir qu'un client va partir n'est utile que si l'on sait quoi lui proposer.

Personas

Les portraits types servent à donner un visage aux segments pour les équipes créatives. Ils ne remplacent pas la segmentation statistique et ne doivent pas être confondus avec elle : un persona est un outil de communication interne, un segment est une population dénombrable dans la base.

Erreurs fréquentes

Multiplier les segments jusqu'à ce qu'aucun ne soit exploitable. Segmenter sur des données déclaratives non vérifiées. Oublier de mettre à jour : un client classé bon client il y a deux ans peut être inactif depuis un an. Enfin, ne jamais tester : la seule preuve qu'une segmentation vaut mieux qu'une autre est la comparaison de leurs résultats sur des groupes témoins.