Pourquoi les segments ne fonctionnent pas si vous divisez le public de la même manière que tout le monde

Date: 2025-09-09 | Temps de lecture: 10 minutes (1959 words)

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La segmentation des clients augmente les revenus de 760% et apporte un retour sur investissement de 77%.

Mais il y a un hic : les acheteurs modernes sont devenus plus exigeants. Par exemple, 71% d'entre eux s'attendent à des offres personnalisées, ce qui est impossible si l'audience est segmentée uniquement par sexe, âge ou localisation. Les technologies de traitement des données ont également considérablement progressé, il est donc désormais possible d'obtenir plus de données sur le public et de diviser la base en groupes plus spécifiques.

Dans cet article, nous expliquerons pourquoi l'ancienne méthode de segmentation de la base de clients ne fonctionne plus, quelle approche choisir et pourquoi vous devriez utiliser un CDP.

Pourquoi la Segmentation est Nécessaire

La segmentation est le processus de division des clients en groupes en fonction de caractéristiques spécifiques : sexe, âge, revenu, statut social, état civil, géographie, intérêts, comportement et autres critères. Cela permet de rendre les offres plus pertinentes pour le public et d'augmenter les chances de conversion.

Comment la Segmentation a-t-elle été d'Abord Utilisée

Dans le passé, les entreprises s'appuyaient sur une quantité limitée de données. Les stratégies marketing étaient développées pour des groupes de consommateurs larges, et la personnalisation restait impossible.

Par exemple, au début du 20e siècle, les actions de General Motors étaient considérées comme progressistes. L'entreprise a commencé à produire des voitures pour des clients avec des revenus et des préférences différents. Mais une telle approche ne pouvait être affordée que par de grandes entreprises.

La segmentation des utilisateurs a commencé à se dessiner en tant que concept et est devenue répandue seulement dans les années 1950. La raison en était la croissance de la concurrence sur le marché.

Avant l'ère numérique, la segmentation était beaucoup plus simple. Les données clients étaient recueillies par le biais d'enquêtes, d'analyses d'achats et de groupes de discussion, ce qui ne fournissait qu'une compréhension générale. Les segments étaient larges, et les offres personnalisées étaient rares. Et oui, certains fonctionnent encore à l'ancienne.

Comment Fonctionne la Segmentation Classique

La base de clients est divisée en groupes, chaque segment étant basé sur un ensemble de critères prédéfinis.

Par exemple, vous pourriez choisir des facteurs comme le sexe, l'âge, la localisation et le statut social. Vous pourriez vous concentrer sur les nouveaux clients qui ont effectué leur premier achat le mois dernier. Disons que nous regardons les nouveaux clients d'une boutique en ligne de vêtements située à Miami.

Dans ce cas, la segmentation de l'audience pourrait ressembler à ceci :

Groupe d'Âge	Description
Femmes, 18-22	Étudiantes ou travailleuses à temps partiel dans l'industrie des services ou en ligne
Femmes, 25-35	Travaillent principalement dans un bureau dans des postes d'entrée de gamme ou de gestion intermédiaire
Femmes, 35-40	Employées de bureau dans des postes de direction ou de gestion intermédiaire

Ensuite, pour chaque segment, des suppositions sont faites sur leurs besoins pour créer une offre pour la campagne publicitaire.

Mais voici les problèmes :

Il n'y a pas de contexte pour les groupes, et il n'est pas clair quels critères le public cible utilise pour choisir un produit, comment il l'achète, etc. En conséquence, l'offre devient une conjecture.
Les concurrents peuvent également segmenter les clients en fonction de données générales. Lorsque leurs offres s'avèrent similaires aux vôtres, il sera difficile de se démarquer. Le résultat : tout le monde finit avec des campagnes publicitaires typiques et imprécises.

La Segmentation Ne Fonctionne Plus ?

Sur la base de l'exemple ci-dessus, il est facile de conclure que diviser les clients en groupes de l'ancienne manière est inefficace.

Les segments de clients classiques limitent le marketing car :

Seules les données historiques sur les clients actuels sont utilisées, ce qui ne couvre pas les acheteurs potentiels.
Les tendances changent rapidement, et les données générales ne fournissent pas une image complète des préférences des clients.
Les utilisateurs sont devenus plus exigeants vis-à-vis des offres et sont plus susceptibles de choisir une marque qui présente une offre personnalisée.

En même temps, ne pas segmenter l'audience n'est pas une option, car les envois de masse et l'approche "tout pour tout le monde" créent encore plus d'incertitude que de larges groupes de clients.

Comment Segmenter Efficacement

La segmentation du public cible est nécessaire, mais pour de meilleurs résultats, il est important de s'éloigner de l'approche classique et de voir ce processus de manière plus large. Utilisez l'ensemble des données clients. Ci-dessous, nous examinerons les types actuels de segmentation.

Segmentation Comportementale

Les groupes de clients sont définis en fonction de leurs actions : le nombre et la fréquence des achats, les activités sur le site web, les réponses à la publicité de la marque, au contenu, aux campagnes par email et à d'autres formes de communication. Lorsque vous comprenez les habitudes des clients, il est plus facile de leur proposer des produits adaptés et d'améliorer l'efficacité des programmes de fidélité.

Un autre aspect de l'étude du comportement des utilisateurs est la prévision des actions futures sur la base des données. Cela facilite la gestion marketing.

Par exemple, si un client n'achète que de la nourriture pour chien, vous pouvez proposer des produits supplémentaires comme des gamelles confortables, des friandises pour l'animal, etc.

Segmentation RFM

RFM est un type de segmentation basé sur le comportement des clients. Les groupes sont formés selon trois critères principaux :

Le RFM met en avant les clients qui achètent fréquemment et dépensent beaucoup, ce qui aide à adapter le marketing à leurs intérêts. En utilisant ces trois critères, une entreprise divise ses clients en segments. Par exemple :

Haute valeur sur les trois critères (achat récent, achats fréquents, dépense élevée) indique que le client est précieux et fidèle.
Basse valeur sur tous les critères (longue période sans achats, achats peu fréquents et faible dépense) peut indiquer des clients "inactifs". Dans ce cas, il n'est pas judicieux de dépenser des ressources pour les réactiver, car il est peu probable qu'ils rapportent un retour ou génèrent le profit désiré. Cependant, si un client a précédemment acheté fréquemment et dépensé beaucoup, il vaut la peine d'examiner la raison de son absence d'activité.

Par exemple, il existe un groupe de clients qui achetaient activement et fréquemment mais ont soudainement cessé de passer des commandes pendant trois mois. C'est le moment idéal pour découvrir les raisons à travers une enquête et faire une offre spéciale.

Segmentation LTV

Segmenter les groupes en fonction du cycle de vie du client est une méthode adaptée aux entreprises aux cycles de vente longs. Dans ce cas, le LTV suit tout le profit qu'un client a apporté à l'entreprise tout au long de la période d'interaction. Cela permet d'identifier les clients les plus prometteurs et fidèles. D'autres catégories sont également mises en évidence : clients potentiels, nouveaux clients et ceux qui, pour une raison quelconque, ont cessé de communiquer avec la marque.

Chaque segment de clients reçoit sa propre stratégie et le montant des ressources nécessaires pour l'acquisition, l'engagement ou la réactivation.

Pour les clients actifs, des ventes exclusives seraient adaptées, tandis que pour les clients potentiels, une introduction détaillée au produit fonctionnerait le mieux.

Segmentation par Intérêts

Cette approche est idéale pour les plateformes de contenu : services de musique, cinémas en ligne, plateformes vidéo.

Les segments sont créés à partir de données sur les vues/écoutes. Pour chaque groupe, des collections thématiques et d'autres activités sont créées qui correspondent à leurs intérêts. Cela maintient les utilisateurs sur les plateformes plus longtemps et les encourage à prolonger leur abonnement.

Par exemple, un segment séparé pourrait être créé pour les fans de séries policières. Leur engagement augmenterait si, par exemple, des collections de contenu similaires étaient créées. En d'autres termes, trouver du contenu intéressant pour eux.

Segmentation de Chasse

Selon la théorie de Ben Hunt, le parcours client vers l'achat se déroule comme suit :

Pas de compréhension du problème et pas de besoin.
Prise de conscience du besoin.
Recherche de solutions.
Comparaison des options possibles.
Choix d'une solution.
Achat.

La segmentation des clients est effectuée en fonction des étapes du processus de prise de décision. Pour chaque groupe, des messages publicitaires sont sélectionnés pour faire avancer l'utilisateur vers la conversion.

Par exemple, une personne visite les pages produits de réfrigérateurs sur le site web et sélectionne clairement un modèle. Pour encourager le client à faire un achat, une offre spéciale pourrait être faite sur certaines options.

Segments Granulaires

Avec des données suffisantes et le besoin d'une analyse détaillée des clients, des segments plus raffinés sont identifiés. Ceux-ci peuvent inclure des paramètres tels que fréquence, coût, catégories d'achats, actions sur le site web (et d'autres sources) et plus encore. Des cohortes peuvent être utilisées pour une telle segmentation, où les utilisateurs sont regroupés en fonction de leur activité pendant une période spécifique. L'approche granulaire est nécessaire pour une analyse approfondie de l'audience, l'identification des problèmes dans le tunnel de conversion, et la personnalisation des offres.

Exemples de segments

De Quoi une Segmentation de Qualité Ne Peut-elle Pas Se Passer

La segmentation de l'audience concerne principalement la collecte et l'analyse des données clients. Dans le monde d'aujourd'hui, traiter des téraoctets d'informations manuellement est impossible. Par conséquent, l'automatisation marketing est utilisée à travers divers outils.

Cela inclut les CDP (Customer Data Platforms) — plateformes de gestion des données responsables de la collecte, du stockage et de l'analyse des informations clients. Un tel service simplifie le travail des marketeurs et améliore l'efficacité de la segmentation.

Par exemple, la fonctionnalité CDP de Altcraft implique la collecte de données à partir de diverses sources dans une seule fenêtre. Cela crée une vue à 360° du client : actions, achats, intérêts et autres caractéristiques sont connus.

Cela rend la micro-segmentation possible, qui est flexible et adaptée aux besoins marketing de l'entreprise. Les segments sont ensuite mis à jour automatiquement.

Pour chaque groupe de clients, des options de communication sont mises en place ici, y compris des campagnes par email, par messager, des SMS et des notifications push. Non seulement les campagnes programmées sont automatisées, mais aussi les messages de déclenchement. Cela signifie une communication constante et instantanée avec les clients, ce qui renforce la fidélité et augmente les ventes. En savoir plus sur la plateforme ici — découvrez comment Altcraft peut augmenter vos conversions de 15% !

Résumé

La segmentation est un outil marketing important. Cependant, la segmentation traditionnelle basée uniquement sur le sexe, l'âge, le statut social et la géographie peut être inefficace dans le monde d'aujourd'hui. Les clients sont devenus plus exigeants, et la technologie a progressé, permettant des segments plus détaillés.

Les meilleurs résultats proviennent de la segmentation comportementale et RFM, ainsi que de la segmentation des utilisateurs par cycle de vie, centres d'intérêt et étapes de décision d'achat. Pour une compréhension plus approfondie de l'audience et une personnalisation précise, des segments granulaires avec de multiples paramètres sont identifiés.

La segmentation de l'audience est impossible sans utiliser des plateformes de collecte et de stockage de données. Une de ces plateformes est le CDP Altcraft, qui a prouvé son efficacité dans le travail avec les bases de données clients.