La segmentation de marché a toujours été une pierre angulaire du marketing. Cependant, au cours des dernières années, nous avons assisté à des changements considérables dans la manière dont les entreprises segmentent leur marché. Ces changements ont été largement propulsés par l’évolution rapide de la technologie, en particulier dans les domaines de l’information, de l’intelligence artificielle et des mégadonnées. Découvrons ensemble dans ce sujet comment ces technologies ont influencé la segmentation en marketing.
La technologie de l’information et la segmentation
La technologie de l’information (IT), en particulier l’Internet et les médias sociaux, a considérablement enrichi la capacité des entreprises à comprendre leurs clients. Grâce à ces avancées technologiques, les entreprises peuvent désormais recueillir et analyser une quantité de données client inégalée, ce qui a radicalement transformé les stratégies de segmentation de marché. L’utilisation d’Internet et des médias sociaux a ouvert un océan d’informations qui fournissent des détails précieux sur les préférences, les comportements d’achat, et même les attitudes des clients. Par exemple, chaque fois qu’un client fait un achat en ligne, navigue sur un site Web, laisse un commentaire sur un produit ou interagit avec une publication sur les réseaux sociaux, il fournit une mine d’informations aux entreprises. Ces données, lorsqu’elles sont analysées et interprétées de manière judicieuse, permettent aux entreprises de segmenter leur marché avec une précision incroyable.
Prenons l’exemple d’un détaillant en ligne de vêtements. En analysant les données de navigation et d’achat de ses clients, ce détaillant peut obtenir des informations détaillées sur les préférences de style, les tailles, les couleurs préférées et même les saisons pendant lesquelles les clients sont les plus susceptibles d’acheter. Ces informations peuvent alors être utilisées pour créer des segments de marché distincts, tels que « femmes, 25-35 ans, préférant les vêtements de style décontracté, avec une forte activité d’achat pendant la saison estivale ».
Non seulement cela, mais le détaillant peut aller encore plus loin et déterminer, par exemple, la fréquence d’achat, la valeur moyenne des commandes, et d’autres comportements d’achat pertinents pour chaque segment. Ces segments peuvent ensuite être ciblés avec des campagnes marketing spécifiques, conçues pour répondre aux préférences et aux comportements d’achat de chaque groupe. Par exemple, le détaillant pourrait lancer une campagne marketing ciblée sur le segment « femmes, 25-35 ans, style décontracté, activité d’achat estivale », proposant une sélection de nouveaux articles de mode estivale, accompagnés d’offres spéciales pour encourager les achats.
De fait, grâce à la technologie de l’information, les entreprises sont désormais en mesure de segmenter leur marché avec une précision et une efficacité inégalées, ce qui leur permet d’offrir une expérience client plus personnalisée et, en fin de compte, d’améliorer leurs résultats.
La technologie peut améliorer l’UX en marketing
L’intelligence artificielle et la segmentation marketing
L’arrivée de l’intelligence artificielle (IA) a ajouté une nouvelle dimension à la segmentation en marketing, créant une révolution dans la façon dont les entreprises comprennent et ciblent leurs clients par la personnalisation. Grâce à des techniques avancées telles que l’apprentissage automatique, une sous-branche de l’IA, les entreprises peuvent désormais analyser de vastes ensembles de données complexes pour déceler des motifs et des tendances qui auraient autrement échappé à l’analyse.
Un exemple d’outil d’intelligence artificielle utilisé dans la segmentation est l’algorithme d’apprentissage automatique. Cet outil peut traiter des données clients de grande envergure pour identifier des segments de marché non évidents. Par exemple, un algorithme d’apprentissage automatique peut trouver des liens inattendus entre des groupes de clients qui achètent des produits qui, à première vue, semblent non liés. Ces insights permettent aux entreprises de découvrir de nouveaux segments de marché et d’élaborer des campagnes marketing plus précises et plus efficaces.
Par exemple, une épicerie en ligne pourrait utiliser un algorithme d’apprentissage automatique pour analyser les données de ses clients et découvrir qu’un groupe de clients achète régulièrement des ingrédients sains pour les smoothies, ainsi que des équipements de fitness. Ce segment, qui pourrait de manière simple être intitulé « adeptes de la santé et du fitness », pourrait ensuite être ciblé avec des offres spéciales sur les produits de santé et de fitness, ainsi que des recettes de smoothies sains.
Un autre aspect fascinant de l’IA dans la segmentation est la prédiction du comportement des clients. Avec l’aide d’outils d’IA, les entreprises peuvent anticiper les comportements futurs des clients et réaliser une segmentation prédictive. Des outils tels que les systèmes de recommandation basés sur l’IA, qui sont couramment utilisés par des entreprises comme Netflix et Amazon, sont capables de prédire les préférences des clients sur la base de leur historique d’achat et de navigation, et de faire des recommandations de produits personnalisées.
L’usage de l’IA dans les processus d’automatisation de segmentation marketing
L’impact fondamental du Big Data sur la segmentation : Vers une ère d’hyper-personnalisation
L’entrée en scène des mégadonnées, ou Big Data (une arrivée uniquement possible grâce au cloud et à une forme de scalabilité de la donnée), a fait évoluer la segmentation en marketing à une échelle totalement nouvelle. Grâce au Big Data, les entreprises peuvent maintenant analyser un nombre incroyable de points de données provenant d’une multitude de sources variées. Ces sources comprennent les données clients, les données transactionnelles, les données provenant des médias sociaux, et même les données générées par les capteurs et appareils de l’Internet des objets (IoT).
Ces informations hétérogènes peuvent être utilisées pour constituer un portrait extrêmement détaillé de chaque client, permettant ainsi une segmentation hyper-personnalisée. Pour donner un exemple clair et concis, une entreprise de télécommunications pourrait exploiter les données d’utilisation de ses clients, ainsi que les informations démographiques et géographiques, pour concevoir des segments de marché extrêmement précis.
Prenons une entreprise de télécommunications qui utilise le Big Data pour segmenter ses clients. En analysant les données d’utilisation des services, comme l’utilisation de la bande passante, les heures d’activité en ligne les plus fréquentes, et les applications les plus utilisées, l’entreprise peut de nos jours identifier un segment de « grands consommateurs de streaming vidéo ». En combinant ces informations avec des données démographiques et géographiques, l’entreprise pourrait affiner davantage ce segment, par exemple en identifiant les « grands consommateurs de streaming vidéo vivant dans les zones urbaines à revenu élevé ». Cette segmentation hyper-personnalisée permettrait à l’entreprise de cibler ses clients avec des offres et des services parfaitement adaptés à leurs besoins et préférences.
R.C.