Il est presque impossible de vendre à quelqu’un si vous ne savez pas ce qu’il désire vraiment. C’est un fait simple dans le monde des affaires, en particulier pour les propriétaires de restaurants et de magasins de vente au détail.
Avant, pour connaître vos clients, il suffisait de leur parler. À l’ère du numérique, la variété des moyens par lesquels un client peut d’abord prendre connaissance de votre entreprise – et la variété des données que vous pouvez recueillir sur eux – a rendu le processus plus complexe, mais aussi plus fiable.
Au centre de tout cela se trouve la segmentation de la clientèle. Elle consiste à séparer les clients en groupes qui présentent des caractéristiques similaires. Cela permet de planifier des efforts de marketing, tels que des campagnes d’emailing, qui sont plus ciblés sur les besoins de groupes de consommateurs spécifiques.
Qu’est-ce que la segmentation client ?
Comme toute chose, vous pouvez regrouper de grands groupes de personnes selon de nombreuses lignes différentes. Il en va de même pour les consommateurs des restaurants et des chaînes de magasins de détail.
Dans l’ensemble, l’idée est d’adapter les messages marketing à des groupes démographiques spécifiques, plutôt que d’adopter une approche «taille unique». Pour le dire autrement, une mère de famille de banlieue d’une quarantaine d’années doit être abordée différemment d’un professionnel d’une vingtaine d’années.
Mais ce n’est qu’un exemple facile. La segmentation peut être déclinée de nombreuses façons. Elles comprennent :
- Age
- Localisation
- Comment ils ont initié le premier contact avec votre entreprise (c’est-à-dire en visitant votre site, en s’inscrivant à un courriel, sur les médias sociaux, etc.)
- Comportement, comme les derniers articles achetés
- Les clients qui reviennent par rapport aux nouveaux clients
- Fréquence et heure des visites (par exemple, une personne qui visite votre restaurant pour des déjeuners d’affaires par opposition à des dîners)
- La technologie utilisée (smartphones, tablettes, ordinateurs portables, et ainsi de suite)
Essentiellement, avec le pouvoir de la collecte et de l’analyse des données, vous pouvez segmenter les clients comme vous le souhaitez. Le facteur clé est d’établir une stratégie et de collecter le bon type de données qui vous aide à identifier le comportement du consommateur qui s’avère le plus significatif pour accroître votre activité.
Ceci est essentiel car un lead nourri – celui que vous approchez avec le bon message marketing pour sa démographie – est beaucoup plus susceptible de faire des achats importants dans votre restaurant ou votre chaîne de magasins qu’un lead non nourri.
Des outils de segmentation efficaces
Une fois que vous connaissez le type de données dont vous avez besoin pour segmenter correctement vos clients, la question devient celle de trouver les bons outils pour recueillir ces données.
L’objectif est de construire des outils de segmentation efficaces.
Le but est de construire des profils de clients autour de n’importe quelle caractéristique sur laquelle vous décidez de collecter des données. Cela peut inclure les données démographiques, la géographie, les habitudes d’achat et la solvabilité.
Une méthode implique la collecte de points de données Wi-Fi, qui permet aux restaurants et aux détaillants de type brick-and-mortar de recueillir des données sur les clients au moment où ils entrent dans votre établissement. Un algorithme tel que celui fourni par Bloom Intelligence peut collecter des données sur les clients par le biais de capteurs Wi-Fi, de médias sociaux, du système de point de vente et d’autres comportements en ligne et hors ligne.
La collecte de données sur les points de données Wi-Fi permet de recueillir des données sur les clients au moment où ils entrent dans votre établissement.
Ces informations, à leur tour, peuvent générer des connaissances plus approfondies pour la segmentation des clients grâce à l’analyse prédictive et aux modèles d’attribution pilotés par l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle. Le système comprend comment segmenter les clients selon les périmètres que vous avez définis, ainsi que de rechercher d’autres tendances susceptibles de créer des profils de clients spécifiques.
L’analyse des données sur un site web peut également fournir une mine d’informations. Cela peut aller de services gratuits tels que Google Analytics à des systèmes plus haut de gamme qui approfondissent encore plus les analyses. Ces systèmes peuvent donner un aperçu de questions telles que :
- Quelles sont les pages sur lesquelles les clients ont cliqué avant de faire un achat
- Quelles sont les pages qui se sont avérées les plus populaires
- Quelles sont les pages qui ont conduit les gens à quitter votre site
- Les habitudes d’achat qui s’alignent sur certaines façons dont les gens sont entrés sur votre site
- Si vous attirez du trafic web par les résultats des moteurs de recherche
- Si la publicité que vous avez placée attire les clients que vous attendiez
Il n’y a vraiment aucune limite à la perspicacité que ces outils peuvent vous donner si vous savez ce que vous cherchez. Tout cela peut conduire à des campagnes de marketing qui ont des taux de réussite extrêmement élevés.
Exemples de réussite de la segmentation
Le monde des affaires regorge d’exemples montrant que le fait de baser les efforts de marketing sur la segmentation de la clientèle s’est avéré efficace.
La segmentation de la clientèle n’est pas un phénomène nouveau.
L’exemple le plus connu est peut-être la façon dont le détaillant en ligne Amazon et le service de streaming Netflix utilisent les achats passés et les habitudes de visionnage pour prédire les autres produits qu’un client pourrait vouloir. Amazon est maintenant allé plus loin, en expédiant les prochains achats prédits dans des entrepôts et des centres de distribution près de chez vous, en fonction de leurs prédictions sur votre prochain achat.
Le géant du commerce de détail Walmart collecte désormais plus de 2,5 pétaoctets de données chaque heure auprès d’un million de clients, à la fois en ligne et par le biais d’un système de point de vente dans les magasins traditionnels. L’une des façons dont ils utilisent ces informations est de segmenter les clients dans certains lieux géographiques, puis de s’assurer que la bonne quantité de stock est disponible à l’avance. Cela permet d’éviter le moment «désolé, nous sommes en rupture de stock de cet article» qui peut nuire considérablement aux ventes au détail.
Le géant des médias Time Warner recueille des données grâce aux boîtiers de télévision et au comportement en ligne pour mieux cibler la publicité, en prédisant ce que les clients voudront regarder.
Les banques utilisent également les données de leurs clients.
Les banques utilisent également des informations sur les clients pour déterminer les meilleurs et les pires risques de crédit, ainsi que pour prédire les services financiers dont les personnes de certaines segmentations auront besoin.
En fin de compte, la segmentation de la clientèle revient tout simplement à mieux connaître vos clients. Grâce aux outils et aux techniques désormais disponibles par le biais des services de marketing numérique, il n’a jamais été aussi facile d’y parvenir.
La segmentation de la clientèle se résume finalement à mieux connaître ses clients.
Complément stratégique : personas, tests et orchestration omnicanale
Pour aller plus loin que la simple segmentation, il est utile de construire des persona détaillés et d’adopter la micro-segmentation. Ces approches permettent de relier des attributs sociodémographiques à des éléments plus fins du comportement d’achat, comme le moment précis d’un achat dans l’entonnoir de conversion ou la propension à répondre à une promotion. En couplant l’analyse de la valeur vie client (lifetime value) avec des indicateurs opérationnels — notamment le taux de conversion et le score d’engagement — on priorise les actions marketing qui maximisent le retour sur investissement. Parallèlement, l’utilisation d’expérimentations contrôlées telles que l’A/B testing (ou des tests multivariés) aide à valider quelles communications, offres ou visuels améliorent réellement les performances avant de les généraliser à un segment plus large.
Sur le plan opérationnel, l’activation de ces segments dans une logique d’orchestration omnicanale favorise une expérience cohérente du premier contact jusqu’à la fidélisation. Pensez à automatiser des scénarios déclenchés par des événements (visite répétée, panier abandonné, montée en gamme) et à visualiser les résultats via des tableaux de bord de data visualisation pour détecter des tendances et anomalies rapidement. L’approche doit rester itérative : collecte, hypothèse, test, apprentissage, mise à l’échelle. N’oubliez pas d’intégrer des garde-fous relatifs à la confidentialité et à la conformité pour préserver la confiance des clients. Pour accompagner l’implémentation technique et stratégique de ces leviers, des ressources spécialisées sont disponibles — découvrez par exemple des prestations adaptées sur Media Markéting et profitez d’un accompagnement pour transformer vos segments en actions commerciales mesurables.
Segmentation dynamique, scoring et analyse de cohorte pour améliorer la rétention
Pour compléter les approches classiques, songez à mettre en place une segmentation dynamique basée sur des règles actualisées en temps réel et sur un scoring comportemental qui classe les clients selon la valeur attendue. La méthode RFM (RFM — récence, fréquence, montant) reste un levier puissant pour prioriser les actions commerciales : elle permet d’identifier rapidement les segments à fort potentiel ou ceux en risque de désengagement. À cela, ajoutez des analyses par cohortes et des cartes de chaleur (« heatmaps ») pour visualiser les zones d’intérêt dans vos parcours digitaux et physiques. Ces techniques aident à détecter les tendances émergentes, à calculer le taux de churn par groupe et à définir des seuils d’alerte pour déclencher des mesures préventives.
Opérationnellement, reliez ces scores et analyses à des scénarios automatisés qui délivrent un contenu personnalisé ou des offres ciblées au bon moment : campagnes SMS, notifications push ou messages contextuels en point de vente. Mesurez ensuite l’impact avec des indicateurs spécifiques comme le taux de rétention, le coût d’acquisition réalloué et le lift par cohorte. Enfin, pour structurer cette montée en puissance, documentez vos segments et vos règles dans un guide interne et faites converger l’équipe commerciale et opérationnelle autour d’indicateurs partagés.
Optimiser l’infrastructure des données pour des segments immédiatement exploitables
Au-delà des modèles et des tests marketing, la puissance de la segmentation dépend largement de l’architecture qui alimente ces analyses. Mettez en place une gouvernance des données claire et une plateforme de données clients (CDP) capable d’ingérer, de normaliser et d’enrichir les flux issus du point de vente, du Wi‑Fi et du web. L’enrichissement tiers et le ETL automatisé permettent d’améliorer la qualité des données et d’alimenter des modèles plus robustes ; pensez à définir des contrats de données, des règles de validation et des métriques de data quality pour réduire les erreurs de segmentation. L’interopérabilité entre systèmes, la latence des mises à jour et la scalabilité des pipelines sont des variables critiques : une segmentation fréquente mais obsolète perd rapidement de sa valeur opérationnelle.
Sur le plan opérationnel, industrialisez les étapes de feature engineering et de surveillance pour transformer les segments en actions. Concevez des pipelines réutilisables, des tests de réconciliation et des alertes de monitoring qui détectent les dérives de données ou les ruptures d’API. L’intégration API standardisée facilite la mise en production des scores prédictifs et des scénarios automatisés dans les canaux (SMS, e‑mail, notifications in‑app), tout en conservant des journaux pour l’audit et la reprise en cas d’incident. Enfin, structurez un plan de montée en charge et de reprise afin que la segmentation reste efficace en période de pic.
De la segmentation aux playbooks opérationnels et à la mesure incrémentale
Pour transformer les segments en résultats concrets, pensez à formaliser des playbooks marketing qui associent chaque segment à des tactiques, des canaux prioritaires et des métriques de succès. Ces playbooks doivent inclure des règles d’activation mises en œuvre dans un moteur de règles ou via des webhooks pour l’enrichissement en temps réel des profils et l’exécution immédiate d’offres personnalisées. Du côté de la mesure, complétez les A/B tests par des tests de lift et des modèles d’attribution multi-touch pour isoler l’impact incrémental de vos campagnes — cela évite de confondre corrélation et causalité dans l’évaluation des segments. Sur le plan de la gouvernance, documentez un registre des traitements et un modèle de consentement granulaire pour maintenir la confiance des clients tout en conservant la capacité d’enrichissement ; ces artefacts facilitent aussi les audits et la traçabilité des décisions algorithmiques. Enfin, structurez un référentiel unique (profil unifié) et des tableaux de bord d’« impact » orientés business — taux d’ouverture corrélé au chiffre d’affaires, coût par lift, taux de rétention par segment — afin de piloter les arbitrages budgétaires et opérationnels. En industrialisant ces éléments (playbooks, règles, instrumentation et indicateurs), vous réduisez le délai entre insight et action et vous augmentez la reproductibilité des gains.
Segmentation psychographique et exploitation du signal faible
Au-delà des découpages classiques, une voie complémentaire et souvent négligée consiste à intégrer la segmentation psychographique et les signaux comportementaux de faible amplitude. En combinant des techniques de clustering non supervisé avec de l’analyse de sentiment issue des avis et des interactions textuelles, vous pouvez détecter des motivations profondes (valeurs, préférences, style de vie) qui ne transparaissent pas dans les données transactionnelles seules. L’exploitation du signal faible — par exemple, des variations subtiles dans le langage utilisé sur les enquêtes, des micro-interactions sur un terminal en magasin ou des patterns temporels atypiques — permet d’anticiper des changements de comportement avant qu’ils n’affectent le chiffre d’affaires. Sur le terrain, ces approches favorisent une expérience phygitale plus cohérente : un client dont l’intention d’achat est détectée via un interaction courte en point de vente peut recevoir une offre adaptée sur son appareil mobile, même s’il n’a pas finalisé la transaction.
Pour opérationnaliser ces signaux, mettez en place une taxonomie des segments qui intègre des scores d’intention d’achat et des indicateurs de friction (temps passé sur une page produit, hésitations en caisse, réponses ouvertes aux sondages). Lancez des projets pilotes pour valider la corrélation entre ces nouveaux signaux et les conversions réelles, puis industrialisez les règles et pipelines qui transformeront ces insights en actions (scénarios de relance contextuelle, messages in-app ou notifications ciblées). Enfin, documentez vos règles et mesurez l’impact incrémental avec des tests contrôlés : cela permet d’affiner progressivement la précision du scoring et de réduire le bruit. onnalisation
Pour franchir un nouveau palier, pensez à formaliser une ontologie des données qui fait le lien entre les sources transactionnelles et les signaux d’intention non structurés. Cette couche sémantique facilite la modélisation prédictive et la création d’un feature store réutilisable par les modèles analytiques ; elle permet aussi d’exploiter une matrice de corrélation pour identifier les variables les plus prédictives d’un comportement d’achat. En parallèle, la construction d’audiences de type lookalike (audiences similaires) à partir de segments performants amplifie la portée commerciale sans diluer la pertinence. Ces pratiques réduisent l’incertitude liée au démarrage d’un segment et améliorent la robustesse des scores prédictifs tout en limitant le bruit.
Sur le plan opérationnel, couplez ces briques à des mécanismes d’exécution à faible latence (par exemple edge analytics) pour déclencher des actions contextuelles en point de vente ou en mobile, et implémentez une personnalisation adaptative capable d’ajuster le message en fonction de micro-variations du parcours utilisateur. Mesurez systématiquement l’apport via des protocoles d’évaluation incrémentale et conservez un référentiel des expériences pour accélérer l’apprentissage.
Assurer une segmentation responsable et maintenable
Pour que la segmentation devienne un levier durable de croissance, il ne suffit pas de créer des segments performants : il faut aussi garantir leur transparence et leur robustesse opérationnelle. Installez des chaînes de valeur orientées MLOps et des pipeline CI/CD dédiés aux modèles de scoring afin d’automatiser la validation, la mise à jour et la retraçabilité des versions. Intégrez des rapports d’explainabilité et des audits réguliers de biais algorithmique pour vérifier que les décisions automatisées respectent l’équité et la conformité. Adoptez des mécanismes d’anonymisation ou de differential privacy quand vous manipulez des données sensibles, et prévoyez des étapes de contrôle avant toute mise en production pour limiter les risques liés aux corrélations spurious ou aux signaux parasites.
Opérationnellement, formalisez un processus de human-in-the-loop pour les cas à risque et définissez des seuils d’alerting qui déclenchent des retrainings ou des revues manuelles lorsque le drift conceptuel est détecté. Documentez un registre des modèles et des métriques clés (précision, lift incrémental, fairness) et reliez ces éléments à votre CRM pour que les segments alimentent directement les parcours clients. Enfin, industrialisez la supervision via des tableaux de bord temps réel et des playbooks de réponse qui précisent qui intervient selon la nature d’une dérive : correction des features, retrait d’un modèle ou communication cliente.
