Segmentation client : Une approche data-driven pour améliorer l’expérience client 

Vous découvrirez dans cet article comment l’exploitation des données a permis à l’un de nos clients de segmenter sa clientèle, de personnaliser ses approches marketing en ligne, et d’optimiser l’expérience client au sein de ses établissements. 

Contexte du projet de segmentation du CRM

Profil de l’entreprise

L’entreprise exploite une chaîne de centres de sport et fitness dans tout le pays. Son modèle d’adhésion est basé sur des frais mensuels abordables avec des options flexibles, incluant des formules de paiement à l’utilisation et des contrats à long terme. Les membres ont ainsi accès à toutes les installations et à tous les services du groupe. 

La société se félicite de pouvoir créer un environnement accueillant et inclusif pour ses clients. Elle souhaitait renforcer ce positionnement en segmentant sa clientèle existante au moyen de l’analyse des données. 

La segmentation client consiste à diviser les clients en groupes ou segments distincts, sur la base de caractéristiques ou comportements communs. 

Le défi data 

Le groupe est en pleine croissance, tout comme sa base de données clients. La segmentation de cette base de données est une étape clé pour améliorer l’expérience et la fidélité des clients. 

Il devient donc nécessaire de combiner différents types de données tout au long du parcours client pour en dresser un tableau complet : fréquentation des établissements, interactions sur les réseaux sociaux et réactions aux campagnes d’e-mailing. 

C’est là que la tâche devient délicate, car il s’agit de combiner ces trois sources de données de manière fiable. Mais il ne s’agit là que de l’aspect technique du processus. Il faut ensuite donner un sens à ces données pour identifier le comportement des clients et créer ces segments. Cette démarche permettra au service marketing de mieux planifier ses actions et, par conséquent, d’améliorer la fidélisation client.

Notre approche 

Nous avons adopté l’approche suivante pour mener à bien le projet : 

• Combiner plusieurs types de données pour les analyser en vue de définir les critères de segmentation client. 
• Analyser les données pour définir les critères de segmentation de la clientèle 
• Contrôler les résultats de chaque centre et obtenir une vue d’ensemble des données de tous les centres. 

Examinons cette approche en détail : 

Étape 1 – Combiner différents types de données 

Avant toute chose, il est nécessaire de configurer un flux de données dans ClicData afin de tout connecter et de rassembler toutes les données. Pour définir des modèles de groupes clients, toutes les données doivent être disponibles au niveau du client : visites dans les centres, informations sur les abonnements, profil et activités sur les réseaux sociaux. Concrètement, nous allons croiser les données pour obtenir une vue d’ensemble par client, avec des données provenant à la fois des canaux en ligne et hors ligne. 

Étape 2 – Analyser toutes les données pour définir les critères de segmentation client 

Nous avons ensuite créé un tableau de bord « transitionnel » pour détecter les modèles et les similitudes entre ces clients. Dans ce tableau de bord, toutes les variables susceptibles d’être utilisées dans les règles du segment client seront analysées. 

Exemple : L’un des critères concerne la fréquence des visites dans chaque établissement. La création de fourchettes de périodes depuis la dernière visite est un moyen simple d’analyser ce critère. Lorsque la dernière visite remonte à une date éloignée, le risque de perdre le client est élevé. À lui seul, ce critère peut être utilisé pour créer un segment « risque de désabonnement » que le service marketing pourra cibler à l’aide de campagnes hyper-personnalisées pour inciter les clients à revenir. 

3 – Utiliser la nouvelle segmentation client pour optimiser les campagnes marketing 

Une fois la segmentation client établie, le service marketing a été en mesure de : 

• Créer un tableau de bord pour suivre l’évolution de la base de données existante au sein de ces nouveaux segments ; 
• Concevoir des campagnes de marketing et d’e-mailing ciblées, et analyser les résultats grâce aux flux de données en place, dans un tableau de bord dédié ; 
• Renforcer la satisfaction client en adaptant les tactiques de marketing et les communications. Cela a permis d’accroître la fidélité des clients et d’obtenir des avis positifs. 

Les avantages d’une segmentation client data-driven 

La segmentation client data-driven a fourni au groupe une vue d’ensemble de sa base de données clients, permettant de quantifier les performances des campagnes par canal et par salle de sport.

En s’appuyant sur cette segmentation, le groupe peut désormais planifier ses opérations marketing avec plus d’efficacité.

Le projet a également révélé des anomalies au niveau des données, contribuant à l’amélioration des processus dans les centres et à une gestion plus précise des tags sur les réseaux sociaux. 

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