Elaborer une segmentation clients avec KNOWLBOX

Segmenter vos clients avec notre solution analytique KNOWLBOX

Définir et mettre en place une segmentation client est certainement l’un des exercices marketing les plus délicats.

Différents types d’approches peuvent être mises en œuvre, par exemple :

– la segmentation à barrettes, qu’on ne rencontre plus guère, car elle présente l’inconvénient d’occulter le montant d’achat ;
– la segmentation RFM, l’une des plus simples, qui consiste à définir des segments clients en croisant la récence, la fréquence d’achats et le montant moyen ;
– les segmentations reposant sur une classification préalable des clients (approche typologique) ;
– les segmentation prédictives, qui répartissent les clients selon leur activité future, et non, passée comme les segmentations RFM (arbres de décision)

Une “bonne” segmentation client – au sens où elle permet de mettre en œuvre une stratégie marketing différenciée et pertinente – est en général un mix de plusieurs approches.

 

Construire des segmentations à l’aide d’approches complémentaires

Les solutions de datamining existantes sont structurées par algorithmes (modèle prédictif, typologie, arbre de décision…). L’élaboration d’une segmentation client prend donc du temps car elle fait appel à plusieurs techniques puis nécessite une étape ultime de synthèse.

La fonctionnalité segmentation marketing de l’outil analytique KNOWLBOX associe plusieurs techniques au sein du même module. On peut donc directement construire une segmentation client en faisant appel à plusieurs approches complémentaires. Par exemple :

– Définir le segment des nouveaux clients (selon l’ancienneté), puis le segmenter en utilisant une fonctionnalité unique permettant un suivi, pas à pas, à chaque étape de leur cycle de vie. On peut ainsi quantifier combien ils reachètent dans le mois, dans les 6 mois, … et définir des segments basés sur le cycle d’achat.
– Sur les clients déjà en base ; on pourra segmenter selon une approche RFM (pour identifier des Très gros clients par exemple), complétée par des arbres de décision, pour identifier des clients fragiles, des clients à fort potentiel d’upgrade…
– Enfin sur les inactifs, on pourra segmenter la clientèle de manière prédictive par arbre de décision, selon la probabilité de réactivation.

Une fois la segmentation client définie, aucune programmation n’est nécessaire pour la mise en œuvre opérationnelle. Elle est immédiatement intégrée à la base de données et recalculée périodiquement par KNOWLBOX.

Voilà comment, de la problématique à la mise en œuvre et l’utilisation, KNOWLBOX, la nouvelle solution de datamining et d’analyse prédictive, permet de développer des segmentations pertinentes en un temps record.

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