Les données, le coeur battant du marketing relationnel

Pour les marketeuses et les marketeurs, la segmentation est un outil crucial qui leur permet de cibler leur clientèle ou leurs prospects avec davantage de précision. La segmentation en termes simples est le processus de création de sous-groupes dans une population. Ces sous-groupes sont choisis en fonction de certains critères (comportements, attributs socio-démographiques). Elle permet, lors de l’activation  ou l’opérationnalisation des stratégies, de maximiser les chances d’augmenter le retour sur investissement marketing en ciblant les groupes qui auront plus de chances de répondre favorablement aux initiatives lancées.  L’identification des clients de valeur,  la personnalisation des offres promotionnelles (une tactique importante du marketing relationnel) et des stratégies marketing et la différenciation du service à la clientèle ne sont que quelques-uns des nombreux avantages qu’une segmentation efficace offre à une entreprise. 

Les types de segmentation en marketing

Les 4 types de segmentation les plus populaires en marketing (et marketing relationnel) sont :

• La segmentation par la valeur, regroupant les client·es en fonction du montant de leurs achats;
• La segmentation comportementale, regroupant les client·es en fonction de leur comportement et leur utilisation des produits et services;
• La segmentation socio-démographique, regroupant les client·es en fonction de leur position géographique, de leur sexe, de leur âge, de leurs revenus, etc.;
• La segmentation attitudinale , regroupant les client·es et les prospects en fonction de leur perception de la marque et de leurs besoins.
  

En réalité, les segmentations modernes utilisent tous ces axes. Ce sont des segmentations hybrides maximisant l’apport de chaque type de segmentation afin de donner une vue plus réaliste des profils clients. Des attributs de propension (ex : probabilité d’acheter, probabilité de se désabonner, etc.) sont souvent ajoutés aux segments pour les rendre plus exploitables. La propension est la probabilité liée à un événement,  à titre d’exemple un client qui a une forte propension à acheter va être ciblée si le but de l’entreprise est d’augmenter le panier moyen par client (intuitivement il y a plus de chance qu’un client avec une forte propension à acheter réponde favorablement à une offre).

Les techniques de segmentation en marketing

Les techniques de segmentation varient dans leur complexité. La segmentation peut être effectuée en utilisant des règles d’affaires (clients ontariens vs clients québécois, clients cartes de crédit vs clients comptes chèques, etc.) ou utiliser des techniques statistiques (l’analyse de facteurs, l’analyse de cluster, les arbres de décision, l’analyse de classes latentes, etc.). Le choix de la technique convenant le mieux à chaque entreprise dépend d'un ensemble de facteurs, dont la qualité des données disponibles, la connaissance du domaine et les compétences de l'équipe interne (en particulier celles de ses analystes et de ses scientifiques de données).

Quelle que soit la technique choisie, il faut toujours satisfaire certains critères, qui assureront la qualité des résultats obtenus par la segmentation. Pour que l'on puisse certifier leur qualité, les segments produits doivent  :

• Être faciles à différencier  les uns des autres;
• Être opérationnalisés ou activés;
• Avoir une taille assez importante; 
• Être durables, afin de pouvoir être utilisé dans les opérations aussi longtemps que possible (un segment qui a une durée de vie de 2-3 mois causera des défis dans les opérations).
• Être faciles à expliquer et communiquer au sein de l’organisation.

Afin de savoir quelle technologie va supporter les besoins en intelligence client de l’entreprise, il est important d’identifier les cas d’utilisation des données ainsi que son niveau de maturité opérationnelle. Le tableau qui suit vise à cartographier la combinaison entre les cas d’utilisation et les technologies utilisées pour supporter ces derniers  :

Tableau de bord simple

Si le cas d’utilisation principal de l'entreprise est la mesure des performances de campagnes ou de stratégies déployées sur un seul canal (courriel, média, SEO, etc.), les tableaux de bord traditionnels ou les rapports en plateforme sont généralement suffisants. Des outils comme Supermetrics peuvent permettre l’export automatisé des données pour la création de tableaux de bord personnalisés à partir de chiffrier (Google Sheet, Excel). Ce cas d’utilisation est le plus simple. Ce type de technologie n’a pas vraiment un focus client, mais plutôt un focus performance de campagnes marketing. Il n’y a pas d’intelligence client réelle. 

Entrepôt de données marketing

Au fil de plusieurs années de travail, une entreprise aura souvent multiplié les canaux, les plateformes et les types d'informations récoltées. À mesure que les données s'accumulent (et s'accumulent, et s'accumulent), leur gestion s'alourdit et prend des airs de casse-tête. Lorsque le besoin de rassembler la masse de renseignements engrangé devient criant, une entreprise se  doit de créer un répertoire centralisé. En effet, cet outil lui permettra d'héberger toutes les données qu'elle a accumulées sous un même « toit » et, du même coup, d’avoir une bonne mesure de la performance 360. La performance 360 est la performance des initiatives marketing (incluant le marketing relationnel) sur plusieurs canaux (en ligne, hors ligne) et plusieurs plateformes publicitaires (Google, Facebook, Amazon).

Des plateformes comme Google Bigquery, Snowflake, Amazon Redshift et Azure Synapse permettent de créer des mini-entrepôts de données marketing ayant un focus sur le domaine. En vertu du fait qu’elles sont faciles à déployer, BigQuery et Snowflake demeurent des plateformes privilégiées du côté marketing.

Une vue 360 de son client (Customer 360)

La vision 360 est un portrait complet de la clientèle d’une entreprise. Obtenue grâce à la collecte de renseignements disséminés par les client.es au sein de tous leurs points de contact avec l’organisation, cette perspective élargie permet l’activation de profils unifiés à des fins marketing et de personnalisation. Présenté ainsi, le concept paraît assez simple. Toutefois, lorsque vient le temps de le concrétiser, de le mettre en pratique, beaucoup se butent à un mur. 

En effet, selon une étude de Gartner publiée en 2022, seulement 14% des entreprises qui se prêtent à cet exercice arrivent à générer une vraie vue 360 de leur clientèle. Or, la difficulté de mener cette opération avec succès n’atténue en rien l'intérêt des organisations envers elle : selon cette même étude, 82% des organisations aspirent à y parvenir. 

Dans le cas où une entreprise se donne pour objectifs l’obtention d’une vue 360 et l’activation de segments clés au sein de plateformes d’engagement, elle doit avoir recours à des solutions technologiques plus avancées, capables de soutenir et d’accueillir les données nécessaires à leur mise en œuvre. Les plateformes de gestion des données clients (ou CDP, pour Customer Data Platform) ont été conçues expressément pour  aider les entreprises dans la conception d’une vision 360. 

Construire son Customer 360

En tant qu'organisation, vous pouvez décider de construire le Customer 360 directement à partir de votre entrepôt de données marketing. Si vous choisissez d’emprunter une telle voie, votre entreprise peut combiner des entrepôts de données infonuagiques (BigQuery, Snowflake, Amazon Redshift) avec des outils spécialisés en Reverse ETL (Census, Hightouch) et des plateformes d’intégration de données (Supermetrics, Fivetran, Improvado, Adverity).

Acheter son Customer 360

Pour l’option d’achat, des CDP intégrées sont disponibles sur le marché. Parmi les plateformes les plus populaires, on retrouve notamment Segment, Adobe Real-Time CDP, Tealium, Amplitude et Salesforce.

La conception d’une vue 360 degrés de son client n’est pas un exercice à prendre à la légère. Il pourrait donc être judicieux de développer une stratégie de données afin de déterminer si la meilleure option pour l’entreprise est de construire soi-même ce profil 360 ou d’acheter une CDP conçue à cette fin.

Produits de données marketing (analytique augmentée)

La génération d’insights marketing, des recommandations ciblant la prochaine action du client (Next best action), la détection de segments à haute valeur, la personnalisation 1:1 : aujourd’hui, tout cela peut être obtenu par des manoeuvres automatisées grâce à l’Intelligence Artificielle (IA). 

Il faut toutefois garder à l’esprit que ce type de technologie exige un volume et une qualité de données supérieure à la moyenne, ainsi que des processus d’assurance de la qualité robustes. Les produits de données marketing peuvent être combinés au Customer 360 selon les vendeurs ou la maturité de l’entreprise.

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J'espère que cet article, vous a permis d’avoir une compréhension sommaire du rôle des données au sein du développement d’un programme de marketing relationnel. Il a couvert de façon superficielle certaines technologies clés dans la segmentation et l’activation de profils clients.

Si vous désirez développer une stratégie de marketing relationnel solidement ancrée dans l’analyse de données ou désirez des recommandations au niveau des choix technologiques de plateformes Customer 360, n'hésitez pas à nous contacter. Notre équipe se fera un plaisir de vous accompagner dans la poursuite de vos objectifs d’affaires!