La segmentation de la clientèle est l'épine dorsale du marketing moderne. Dans un monde où la personnalisation est si importante, cette stratégie simple mais efficace est essentielle pour offrir une expérience client riche. La création de campagnes marketing ciblées et pertinentes, la budgétisation et l'allocation des ressources, ainsi que la conception de nouveaux produits sont également importantes. Alors que la segmentation traditionnelle est restée très utile, les exigences marketing d'aujourd'hui commencent à l'emporter sur son efficacité. C'est pourquoi les spécialistes du marketing et les vendeurs ont commencé à expérimenter la segmentation basée sur l'IA. Les résultats devaient être excellents, donnant aux premiers utilisateurs un avantage concurrentiel et une augmentation des ventes.
QU'EST-CE QUE LA SEGMENTATION CLIENT?
La segmentation de la clientèle est le processus de division des individus de la clientèle en segments plus petits. La classification est basée sur des similitudes dans les caractéristiques ou attributs partagés par le client. Avant les années 1990, lorsque les clients n'avaient pas le luxe d'options, la messagerie générique et les produits et services à taille unique étaient acceptables. Cependant, avec l'avènement de l'expérience client, les entreprises ont dû se tourner vers des communications plus pertinentes et des services personnalisés. La segmentation de la clientèle est la toute première étape solide vers la réalisation de ces objectifs. Après avoir divisé les clients en segments, les spécialistes du marketing et les vendeurs peuvent prendre des mesures pour améliorer leur compréhension des clients et fournir de meilleurs services.
Plusieurs déterminants peuvent être utilisés pour créer des segments. Les cinq types de modèles de segmentation de clientèle les plus populaires utilisés par les entreprises modernes sont :
- SEGMENTATION DÉMOGRAPHIQUE : âge, sexe, état civil, profession, sexe
- SEGMENTATION GEOGRAPHIQUE : localisation, climat, météo, langue
- SEGMENTATION COMPORTEMENTALE : ouvertures d'e-mails, inscriptions à la newsletter, clics sur des liens
- SEGMENTATION PSYCHOGRAPHIQUE : valeurs, loisirs, opinions, choix de vie, statut social
- SEGMENTATION TRANSACTIONNELLE/BASÉE SUR LA VALEUR : montant total dépensé, nombre de produits achetés, valeur à vie, types de produits achetés
SEGMENTATION TRADITIONNELLE VS SEGMENTATION BASÉE SUR L'IA : QUELLE EST LA DIFFÉRENCE ?
Dans sa forme la plus élémentaire, la segmentation traditionnelle est encore assez efficace. Il offre toujours de bons résultats, en particulier pour les clients ayant une petite clientèle. Cependant, la puissance de la segmentation traditionnelle de la clientèle diminue avec l'augmentation des ensembles de données. L'utilisation d'attributs communs pour segmenter des milliers de clients augmente le risque de créer de grands groupes génériques qui limitent la capacité à offrir un haut niveau de personnalisation. De même, cette méthode de segmentation peut affaiblir les campagnes marketing. Les entreprises étant incapables d'identifier les caractéristiques qui rendent chaque client unique, il devient presque impossible de concevoir des campagnes adaptées à leurs besoins.
Au contraire, la segmentation basée sur l’IA élimine bon nombre des limites du modèle traditionnel. Les machines IA peuvent traiter de grands ensembles de données en quelques secondes et révéler des modèles cachés à l’œil humain. Il devient donc possible de diviser les clients en segments plus petits et plus ciblés. Parce que la segmentation des clients basée sur IA est évolutif, les entreprises peuvent continuer à prospérer même si la clientèle augmente de façon exponentielle. Pour les spécialistes du marketing préoccupés par la charge de travail liée à la création de campagnes individuelles pour des centaines de segments, l'IA peut générer automatiquement du contenu marketing pour les individus de chaque segment. Par conséquent, l’optimisation des campagnes marketing est un processus automatique avec l’IA. C'est tout simplement la solution parfaite.
COMMENT FONCTIONNE LA SEGMENTATION BASÉE SUR L'IA ?
L'intelligence artificielle est un système très robuste qui peut contribuer à la segmentation de la clientèle de plusieurs manières en utilisant différentes techniques. En optant pour une segmentation basée sur l'IA, les entreprises sont assurées d'exactitude, d'efficacité et de rentabilité. Mais comment exactement l'IA parvient-elle à une segmentation aussi supérieure ? Voici les quatre techniques les plus courantes :
TRAITEMENT DU LANGAGE NATUREL (TLN)
La PNL est un sous-ensemble de l'IA qui se concentre sur les interactions humaines et informatiques. Il contribue à la segmentation basée sur l'IA en étant capable d'analyser les commentaires des clients à l'aide de techniques telles que l'analyse des sentiments, la modélisation des sujets et la reconnaissance des entités nommées. Par exemple, l'analyse des sentiments peut déterminer la positivité ou la négativité des sentiments exprimés dans les commentaires. Par conséquent, il peut mesurer le niveau de satisfaction d'un client à l'égard des produits et services disponibles.
D'autre part, la modélisation des sujets et la reconnaissance des entités nommées identifieront les mots-clés et les informations dans les textes. Cela donne un aperçu des sujets, produits et services dont les clients discutent sur différentes plateformes. Toutes ces techniques permettent de mieux comprendre les clients ainsi que leurs intérêts et priorités. Ces informations peuvent être utilisées pour créer des segments exceptionnels qui produisent des résultats reproductibles.
MODÈLES PRÉDICTIFS
La modélisation prédictive est une technique d'apprentissage automatique qui peut prédire des événements futurs à l'aide de divers algorithmes statistiques pour analyser les données existantes. De même, cette technique de ML peut traiter les données des clients, identifier les attributs clés et prédire avec précision le segment auquel ils correspondent le mieux. La modélisation prédictive dispose de plusieurs algorithmes qui lui permettent de faire des prédictions. Ils incluent les arbres de décision, les forêts aléatoires et le gain de gradient.
Il fait des prédictions en traitant les données et en les divisant en ensembles de données d'apprentissage et de test. L'algorithme sélectionné utilise ensuite l'ensemble de données d'apprentissage pour générer des modèles capables de faire des prédictions, tandis que l'ensemble de test évalue les performances du modèle. Par conséquent, le modèle de segmentation basé sur l'IA possède sa propre boucle de rétroaction qui améliore la précision de ses prédictions lorsque de nouvelles données deviennent disponibles.
APPRENTISSAGE PAR RENFORCEMENT
Ce sous-ensemble d'apprentissage automatique prend des décisions en fonction des commentaires reçus. Par conséquent, l'apprentissage par renforcement peut apprendre en permanence des données sur le comportement des clients et améliorer la segmentation basée sur l'IA. Par exemple, un client peut répondre à une campagne marketing sur Twitter par un message direct. La machine peut alors utiliser ces nouvelles informations pour construire ou mettre à jour sa compréhension du client. Cela permet aux spécialistes du marketing d'ajuster rapidement leurs segments de clientèle pour de meilleurs résultats.
ALGORITHMES DE CLUSTERAGE
De toutes les techniques courantes, les algorithmes de clustering sont les plus utilisés pour la segmentation basée sur l'IA. Comme son nom l'indique, l'algorithme peut regrouper les clients en clusters en fonction des similitudes dans les attributs définis par l'agent de commercialisation ou le vendeur. K-means est l'algorithme de clustering le plus couramment utilisé aujourd'hui. Les alternatives sont le clustering hiérarchique et le DBSCAN (Density-based Spatial Clustering of Applications with Noise). Étant donné que chacune de ces applications a ses forces et ses faiblesses, il est souvent préférable de combiner plusieurs algorithmes pour des résultats plus précis.
COMMENT LA SEGMENTATION BASÉE SUR L'IA AIDE LES ENTREPRISES ?
1TP208 La transformation propulsée par l'IA offre aux entreprises de commerce électronique de nombreuses opportunités pour se développer et surpasser leurs concurrents. Voici un résumé de cinq façons dont ces méthodes avancées de segmentation de la clientèle peuvent transformer les entreprises aujourd'hui :
CIBLE AMÉLIORÉE
La segmentation basée sur l'IA permet aux entreprises d'obtenir des informations détaillées sur leurs clients. Cela s'étend à la compréhension de leurs intérêts et à la définition des attributs, des points faibles et des préférences. Grâce à la richesse de ces informations, les spécialistes du marketing peuvent créer des campagnes plus ciblées qui ciblent directement leurs individus. Au lieu de s'adresser à des publicités génériques, les spécialistes du marketing peuvent concevoir des campagnes plus spécifiques pour une meilleure génération et maturation de prospects, l'acquisition de clients et la fidélisation de la clientèle.
PERSONNALISATION PLUS EFFICACE
La personnalisation est une attente client non négociable de nos jours. Ils veulent que les messages envoyés soient pertinents pour eux. Ils souhaitent également que des services tels que les recommandations de produits et le marketing par e-mail s'articulent autour des produits et services qui les intéressent. Alors que la segmentation traditionnelle soutient bien les efforts de personnalisation, la segmentation basée sur l'IA fait passer la personnalisation au niveau supérieur. En utilisant l'une des techniques et algorithmes mentionnés ci-dessus, l'IA peut identifier des modèles cachés et réaliser tout type de segmentation. En conséquence, il devient beaucoup plus facile d'envoyer des e-mails pertinents et de recommander les bons produits.
CAMPAGNES OPTIMISÉES
Comme tout spécialiste du marketing le comprend, les campagnes de marketing sont essentielles à la gestion d'une entreprise. C'est ainsi que les entreprises convertissent les prospects et obtiennent une plus grande valeur à vie des clients existants. La segmentation basée sur l'IA donne aux spécialistes du marketing des informations exploitables sur leurs clients, permettant aux spécialistes du marketing de concevoir des campagnes exceptionnelles. Il permet également un ajustement en temps réel des segments personnalisés en fonction de données nouvelles et émergentes, ce qui signifie que les entreprises peuvent rapidement ajuster leurs stratégies marketing pour de meilleurs résultats. De plus, l'IA peut mesurer l'efficacité des campagnes, tandis que les grands modèles de langage tels que ChatGPT pouvoir créer des contenus engageants et parfaitement adaptés aux segments. Tout cela simplifie le processus d'optimisation des campagnes marketing et d'obtention d'excellents résultats.
EXPÉRIENCE CLIENT AMÉLIORÉE
1TP208 La transformation alimentée par l'IA peut améliorer l'expérience client de plusieurs façons. Ceux-ci incluent des campagnes plus ciblées, des services personnalisés et des messages pertinents. De plus, les entreprises peuvent utiliser l'IA pour rationaliser les expériences d'achat et améliorer le service client. Cela peut prendre la forme d'une assistance supplémentaire pour les clients afin d'atténuer leurs points faibles. Par exemple, Segmentatie peut aider à identifier les clients à risque d'attrition, puis pousser les spécialistes du marketing à résoudre les problèmes qui entravent leur expérience. De cette façon, les entreprises peuvent garder plus de clients heureux et satisfaits.
DES MARGES PLUS ÉLEVÉES
Comme point culminant de ce qui précède, la segmentation basée sur l'IA conduit finalement à plus de profit. Les clients satisfaits sont susceptibles de faire plus d'achats, d'augmenter leur valeur à vie et de générer plus de revenus. De même, les entreprises économisent à long terme grâce à la capacité de l'IA à réduire les coûts et à augmenter la productivité. Par exemple, les différentes techniques d'IA mentionnées ci-dessus réduiront la quantité de main-d'œuvre nécessaire pour effectuer des tâches, permettant aux entreprises d'économiser sur les coûts de main-d'œuvre. Cela aide également le personnel à être plus productif en prenant en charge les tâches répétitives et en leur permettant de se concentrer sur des activités plus importantes. Cela permet aux entreprises d'économiser et de gagner plus, et d'utiliser les bénéfices pour développer leur activité.
Enfin, la segmentation basée sur l'IA est la voie à suivre. En utilisant des techniques telles que le traitement du langage naturel, la modélisation prédictive, les algorithmes de cluster et l'apprentissage par renforcement, l'IA peut effectuer des niveaux de segmentation sans précédent à des fins de personnalisation et de marketing. C'est pourquoi les entreprises doivent aujourd'hui investir dans cet outil pour améliorer leurs services corriger.
