a) Analyse des objectifs spécifiques de segmentation : définir les KPIs et attentes

La première étape consiste à clarifier précisément ce que vous souhaitez atteindre avec votre segmentation. Il ne s’agit pas simplement de diviser la liste, mais d’aligner chaque segment avec des objectifs mesurables : augmentation du taux d’ouverture, de clics, réduction du taux de désabonnement ou encore le taux de conversion en achat. Pour cela, établissez une matrice de KPIs (Key Performance Indicators) spécifique à chaque segment, par exemple :

b) Identifier les variables de segmentation pertinentes : démographiques, comportementales, transactionnelles, psychographiques

Une segmentation efficace repose sur une sélection fine des variables. Voici une approche structurée pour leur identification :

• Démographiques : âge, sexe, localisation géographique, statut familial.
• Comportementales : fréquence d’ouverture, clics sur certains liens, temps passé sur le site, interactions avec les campagnes précédentes.
• Transactionnelles : historique d’achats, panier moyen, fréquence d’achat, type de produits ou services consommés.
• Psychographiques : centres d’intérêt, valeurs, style de vie, préférences de contenu.

L’intégration de ces variables doit se faire via une stratégie de collecte multi-sources et leur harmonisation dans un profil client unifié, idéalement dans un CRM ou une plateforme DMP.

c) Étude des enjeux liés à la fidélisation versus acquisition dans la segmentation

Fidéliser un client existant nécessite une segmentation orientée vers ses comportements et préférences, alors que l’acquisition vise à toucher de nouveaux profils potentiellement différents. La difficulté réside dans la gestion simultanée de segments très spécifiques pour chacun de ces objectifs :

Pour optimiser, il faut hiérarchiser ces segments dans votre stratégie, en utilisant des indicateurs spécifiques pour chaque type d’engagement et en adaptant la granularité de la segmentation en conséquence.

d) Intégration de la segmentation dans la stratégie globale d’email marketing : alignement avec la stratégie commerciale

L’intégration passe par une synchronisation entre vos objectifs commerciaux, votre plan marketing, et la segmentation. Cela implique :

• Définir des segments en cohérence avec votre cycle de vente et vos offres spécifiques.
• Utiliser des indicateurs de performance liés à votre pipeline commercial (ex : % de prospects qualifiés convertis).
• Mettre en place un calendrier de campagnes segmentées, alignées avec les lancements produits ou événements saisonniers.

a) Mise en place de systèmes de collecte de données fiables et conformes RGPD (formulaires, tracking, CRM)

Une collecte de données efficace repose sur des outils robustes et une conformité absolue aux réglementations européennes. Voici la démarche :

1. Choisir une plateforme CRM intégrée : HubSpot, Salesforce, ou Pipedrive, capables d’automatiser la collecte via des formulaires et d’intégrer les données comportementales.
2. Configurer des formulaires dynamiques : avec des champs conditionnels, des consentements explicites, et une gestion du double opt-in pour garantir la conformité RGPD.
3. Installer et paramétrer des pixels de tracking : Facebook Pixel, Google Tag Manager, pour suivre en temps réel les interactions des visiteurs avec votre site, en veillant à anonymiser les données.

b) Définition d’un schéma de données : création de profils clients enrichis et dynamiques

Le schema doit être flexible, évolutif, et capable d’intégrer des attributs dynamiques. Par exemple :

c) Automatisation de la collecte : utilisation d’outils d’intégration et de synchronisation en temps réel

Pour assurer la mise à jour continue des profils, utilisez des outils comme Zapier, Integromat ou des intégrations natives dans votre CRM. Voici la démarche :

• Configurer des flux d’intégration : relier votre plateforme e-commerce, votre site web, et votre CRM via API.
• Synchroniser en temps réel : privilégier l’utilisation de webhooks pour éviter la latence dans la mise à jour des données.
• Automatiser la segmentation dynamique : déclencher l’actualisation des segments via des scripts ou des règles dans votre plateforme d’emailing.

d) Vérification de la qualité des données : détection et correction des incohérences, doublons, données obsolètes

Une base de données propre est essentielle pour une segmentation précise. Techniques avancées :

• Utiliser des outils de déduplication : comme Deduplicator.io ou Data Ladder pour fusionner les profils en doublon.
• Mettre en place des routines de nettoyage automatisé : suppression des données obsolètes ou inactives toutes les 3 mois.
• Vérifier la cohérence des champs : par des scripts SQL pour détecter incohérences (ex : date de naissance erronée, codes postaux invalides).

a) Segmentation initiale : utilisation d’outils de filtrage avancés (ex : SQL, CRM, plateformes d’emailing)

Pour réaliser une segmentation initiale précise, il faut exploiter la puissance des requêtes SQL ou des filtres avancés dans votre CRM ou plateforme d’emailing :

1. Extraire les critères de segmentation : par exemple, tous les clients ayant effectué un achat dans les 30 derniers jours et résidant en Île-de-France.
2. Réaliser des requêtes SQL complexes : en utilisant des jointures, sous-requêtes, et filtres multi-critères pour segmenter précisément, par exemple :

SELECT * FROM clients WHERE region = 'Île-de-France' AND dernier_achat >= DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 30 DAY);

3. Importer les résultats dans des segments dans votre plateforme d’emailing : en utilisant des tags ou listes dynamiques.

b) Création de sous-segments dynamiques : règles d’automatisation pour mise à jour en temps réel

Les sous-segments doivent s’adapter en permanence aux comportements en temps réel. La méthode :

• Définir des règles logiques : par exemple, “si un abonné ouvre un email promotionnel dans les 48h, le placer dans le segment ‘Engagés récents'”.
• Utiliser des outils comme Integromat ou Zapier : pour automatiser la mise à jour des segments via des déclencheurs basés sur événements (ex : clic, visite, achat).
• Configurer des requêtes SQL ou API : pour faire une mise à jour en batch chaque heure ou toutes les 15 minutes, selon la volumétrie.

c) Segmentation basée sur le scoring comportemental : définition de critères et seuils

Le scoring comportemental permet de hiérarchiser les prospects ou clients selon leur engagement. Processus :

1. Attribuer des points : par exemple, +10 points pour chaque ouverture, +20 pour chaque clic, -15 pour un désabonnement ou une inactivité prolongée.
2. Définir des seuils : par exemple, engagement élevé > 50 points, engagement moyen 20-50, faible < 20.
3. Automatiser le calcul : via un script SQL ou dans votre plateforme CRM, en utilisant des règles de scoring dynamiques.
4. Intégrer ces scores dans la segmentation pour cibler précisément selon le niveau d’engagement.

d) Mise en place de segments prédictifs : utilisation d’algorithmes de machine learning pour anticipation des comportements

Les segments prédictifs nécessitent la mise en œuvre d’outils avancés d’apprentissage automatique :

• Collecte de données historiques : comportement d’achat, réponses aux campagnes, interactions site.
• Construction de modèles de classification ou de régression : utilisant des frameworks comme scikit-learn, TensorFlow ou autoML pour prédire, par exemple, la probabilité d’achat ou de désabonnement.
• Déploiement en production : intégration des modèles dans votre plateforme CRM ou d’emailing via API, pour mettre à jour automatiquement les segments en fonction des prédictions.
• Validation continue : en compar