Plus vous vous rapprochez de vos clients et prospects, plus ils interagiront avec votre marque via vos canaux de communication. Pour obtenir un engagement optimal, vous devez les comprendre et anticiper sur leurs besoins afin de personnaliser les interactions. C’est à cela que sert la segmentation des bases de données clients. Découvrez en quelques étapes comment elle vous permet d’optimiser l’engagement.
Collecter et intégrer des données pratiques
Avant la segmentation, il y a collecte des données clients. Pour optimiser l’engagement, il faut accroître le nombre de données collectées afin d’avoir une base solide pour la segmentation. En général, les entreprises se contentent des données directement liées à l’achat. Vous pouvez aller bien plus loin en y ajoutant des détails démographiques, des informations professionnelles. Cela vous permet de prendre en compte :
- l’âge ;
- le sexe ;
- la profession du client ;
- et son lieu de résidence.
À cela, vous pouvez ajouter des données tierces pour obtenir une vue plus complète du mode de vie des clients. Ces informations peuvent inclure le revenu estimé des ménages, les intérêts personnels et les habitudes de dépenses.
Facilitez l’intégration de ces données via des plateformes modernes de gestion des données telles que Google Cloud ou AWS. Elles proposent des outils pratiques pour consolider et synchroniser les informations à travers différents systèmes et canaux. Cela élimine les silos de données et permet aux équipes marketing de bien comprendre les clients.
Les données collectées doivent ensuite être nettoyées puis normalisées. Pour ce faire, vous aurez le choix entre Google Cloud’s Dataflow et Dataprep. Tous deux permettent :
- d’éliminer les doublons ;
- de corriger les erreurs ;
- et de standardiser les formats.
Ce qui assure la fiabilité et la qualité des analyses qui suivront ainsi qu’une meilleure segmentation des données.
Effectuer une analyse approfondie des données pour optimiser l’engagement
L’analyse précède et facilite la phase de segmentation. Elle favorise aussi la conception de vos persona. Comme toutes les étapes de cette stratégie, elle doit être effectuée de façon méticuleuse et approfondie. En d’autres termes, pour optimiser l’engagement, vous devez recourir à des techniques d’analyse avancées.
Pour commencer, utilisez des outils tels que Tableau, Power BI ou Google Data Studio pour explorer les données. Analysez les fréquences, utilisez les tableaux croisés et créez des visualisations graphiques pour identifier les tendances et les anomalies. Identifiez ensuite les préférences et les habitudes de vos clients pour procéder à la conception des persona.
Pour enrichir votre analyse, intégrez toutes les données provenant de sources tierces afin de mieux personnaliser votre stratégie. Une fois les profils des clients dressés, procédez à une analyse prédictive via l’intelligence artificielle pour anticiper leurs comportements futurs. Vous pouvez maintenant segmenter vos clients selon tous les comportements, besoins et autres données tierces que vous aurez recensés.
Procéder à la segmentation
Vous disposez désormais de toutes les informations nécessaires à la segmentation des données clients. En général, ceux-ci sont répartis selon les données comportementales et celles démographiques. Vous pouvez être encore plus précis en procédant à des segmentations psychographiques, géographiques et professionnelles. Afin de parfaire votre segmentation, vous pouvez également employer les modèles de segmentation que voici.
L’analyse RFM
L’analyse RFM évalue les clients selon : la récence de leurs achats, la fréquence de leurs achats et le montant total dépensé. Elle permet de distinguer les clients les plus précieux et engagés, tout en identifiant ceux à risque ou inactifs. Elle est pratique pour envoyer des e-mails personnalisés au bon destinataire et au bon moment.
L’analyse des données et le data mining
L’analyse des données et le data mining utilisent des techniques statistiques et informatiques pour extraire des informations et des modèles à partir des données clients. Ces méthodes révèlent des motifs, des tendances et des relations cachées. Elles permettent ainsi d’affiner la segmentation en identifiant des sous-groupes ou des associations spécifiques.
Optimiser l’engagement à partir des segments obtenus
Vous pouvez maintenant optimiser l’engagement. Tout d’abord, personnalisez vos communications en adaptant vos messages marketing à chaque segment de clients. En parallèle, développez des offres et promotions ciblées pour chaque groupe. Vous augmenterez ainsi les chances de conversion et de rachat. Optimisez ensuite l’expérience client en utilisant les données de segmentation pour :
- personnaliser le contenu du site ;
- personnaliser les recommandations de produits ;
- et simplifier le processus d’achat.
Pour les segments inactifs, mettez en place des campagnes de réengagement à travers des e-mails de rappel.
Enfin, maintenez une analyse continue des performances des segments afin d’ajuster les stratégies en temps réel. Pensez aussi également à intégrer des technologies d’automatisation pour faciliter la gestion des campagnes. Il ne reste plus qu’à ajuster vos diverses stratégies marketing selon les données segmentées pour vous rapprocher de vos clients. Des idées pour y parvenir ? Partagez-les en commentaire.
