Améliorer la rétention de clients grâce aux données et à la segmentation

Preuve de cet intérêt pour l’acquisition de données propriétaires, une étude de 2020 publiée par Winterberry Group révèle que 60% des entreprises canadiennes prévoient investir dans l’usage des données primaires pour s’adapter aux changements à venir.

L’adresse courriel étant le principal identifiant utilisé pour accéder aux services en ligne, la gestion de la relation client (ou CRM, pour Customer Relationship Management) et son canal phare, le e-mailing, deviennent indispensables dans un monde post-cookies. Les entreprises excellant dans la rétention de leurs audiences se démarquent de leurs concurrents en ce qui a trait à la valorisation de leur clientèle.

Par ailleurs, de nombreux sondages menés auprès de professionnel·les du marketing numérique, en Amérique du Nord comme en Europe, soulignent qu’il est important pour les entreprises d’investir dans leur canal d’e-mailing pour s’ajuster à la disparition des cookies tiers.

L’efficacité du ciblage des initiatives marketing dépend de la segmentation. Si le bon sens nous incite à personnaliser les communications en tenant compte de la diversité des profils de la clientèle, prioriser ces initiatives sans données est un pari fait à l’aveugle dont les résultats sont imprévisibles.

Pour tirer profit de l’e-mailing, qui peut générer des retours sur investissement allant jusqu’à 40 fois la somme investie, la segmentation et la personnalisation sont indispensables. 

En e-mailing, par exemple, la segmentation et la personnalisation des initiatives permettent de générer des revenus par destinataires plus élevés. En effet, ils favorisent l’atteinte de taux d’engagement et de conversion plus élevés, ainsi qu’une livraison de courriels plus efficiente (taux de SPAM et de désabonnement plus faibles). 

Pour adresser au bon moment un message correctement positionné, susceptible de motiver à l’achat (ou à tout autre engagement), l’identification et la définition des segments sont des prérequis.

Pour bâtir une segmentation efficace informée par les données, les entreprises doivent réaliser un processus itératif en continu, suivant ces principales étapes :

1. Collecter différents types de données sur leurs clients : transactions en ligne et en magasin, comportements de visites en ligne, engagement marketing, données à propos de l’industrie et de la compétition informant sur les tendances de marché, données sur les produits et services proposés, etc.;
2. Unifier les données clients, les transformer et les nettoyer au besoin. Puis, enrichir les profils avec les attributs pertinents selon les objectifs d’affaires (exemples : la valeur du panier d’achats moyen, le nombre total de transactions, la catégorie de produits les plus achetés, etc.); 
3. Cibler les audiences en priorisant les segments porteurs (en volumétrie ou en occasions d’affaires);
4. Livrer ces segments aux canaux d’activation tels que l’e-mailing, le site web ou les plateformes média (notamment pour des initiatives de reciblage ou d’acquisition de prospects partageant des caractéristiques similaires à la clientèle actuelle de l’entreprise);
5. Analyser les résultats des campagnes marketing pour bonifier la segmentation.

Le processus de centralisation, d’unification et de livraison des données peut représenter un enjeu opérationnel pour les entreprises n’ayant pas à disposition des technologies marketing qui permettent d’avoir une vue 360 de leurs clients. 

Ces opérations peuvent être réalisées grâce au Reverse ETL (Extract, Transform, Load), un processus permettant de copier des données vers un entrepôt central pour ensuite les synchroniser avec des systèmes d’enregistrement opérationnels (ERP, CRM, plateformes média, etc.). 

Pour en savoir plus à ce sujet, vous pouvez d’ailleurs consulter notre article sur le Reverse ETL.

Pour répondre aux besoins des équipes de marketing (et de ventes en B2B), les modèles de segmentation doivent prendre en considération les objectifs de l’entreprise ainsi que les données disponibles sur les clients. Pour cette raison, chaque organisation aura une segmentation des données unique.

Plusieurs modèles ont démontré leur efficacité pour maximiser la rétention des clients. Pour maximiser l’utilité d’une stratégie de segmentation, il est important de combiner divers modèles et de les adapter aux besoins de chaque entreprise. 

Voici quelques exemples de modèles de segmentation :

1. Le modèle RFM (Récence, Fréquence, Monétisation) est basé sur la récence, la fréquence d’achat (ou d’engagement avec la marque) et la valeur monétaire associée aux utilisateurs. Ce modèle, que nous présentons plus en détail dans le webinaire, permet notamment de construire des groupes de clients facilement activables et classés selon leur capacité à générer du revenu pour les entreprises.

1. La segmentation selon le LTV (lifetime value ou valeur du client), regroupe les clients selon une estimation du profit qu’ils pourraient générer à long terme, soit sur la durée complète de la relation commerciale avec l’entreprise.
2. La segmentation selon l’étape du parcours d’achat et le comportement (en ligne et/ou hors ligne) est le modèle permettant de cibler les clients au bon moment. Il est indispensable pour garantir la pertinence des messages.
3. La segmentation démographique et/ou psychographique, plus largement répandue, repose moins sur les données transactionnelles. Elle est plus rapide à mettre en œuvre, mais en contrepartie, elle génère moins d’impact.
4. La segmentation selon les moments de vie (anniversaire, mariage, achat d’une maison, etc.) est un modèle particulièrement populaire dans le ciblage de campagnes média (exemple : Facebook Meta). Celui-ci est idéal lorsqu’on le combine à une segmentation effectuée selon l’étape du parcours d’achat et le comportement (décrite au point 3).
5. Plutôt que d’être utilisés seulement durant des périodes limitées, les segments de clients saisonniers peuvent être réutilisés à d’autres moments de l’année pour inciter le public à un nouveau comportement d’achat.
6. Les modèles basés sur l’intelligence artificielle et l’apprentissage machine sont parfaitement adaptés aux besoins des entreprises matures qui visent l’excellence dans la personnalisation.

Les stratégies de segmentation sont propres à chaque entreprise. Il est donc important de rappeler que cette réflexion continue doit permettre de maximiser les investissements financiers et humains des entreprises. 

Il ne vous reste donc plus qu’à (re)découvrir le modèle qui vous convient : celui qui vous permettra de nouer des relations durables avec vos communautés, en cette ère post-cookies où la rétention des clients s’annonce comme un avantage concurrentiel déterminant. 

Pour en découvrir davantage sur les bénéfices d’une segmentation réussie, sur les différents aspects de ces modèles et le processus de mise en œuvre d’une segmentation conçue sur mesure pour votre entreprise, visionnez gratuitement  l’enregistrement du webinaire « Améliorer la rétention client grâce au marketing par courriel ».