2. 2
« La segmentation est l’action de ‘découper’ une
population de clients et prospects en sous-ensembles
homogènes selon différents critères »
Distance minimale au sein
du même sous-ensemble
Distance maximale entre
chaque segment
F
r
i
e
n
d
s
Follower
s
K-means clustering of a sample of Twitter users
3. La segmentation est une pratique ancienne qui s’est
progressivement complexifiée
3
Segmentation
sociodémographique
Segmentations
descriptive et
psycho-graphique
Segmentation
one-to-one
Premiers CRM
Premiers
algorithmes de
segmentations
-3150 av JC / -300 av JC 1924 Aujourd’hui90’s1957
4. Il existe quatre éléments structurant dans la segmentation
moderne
4
Type et Volume de données Temps réel
Nombre de segments Activation
5. Le traitement de l’information permet de
personnaliser l’expérience du consommateur
5
Inputs Outputs
• Données déclaratives
• Données d’interactions
du consommateur avec
la marque
• Données externes à la
marque
• Données contextuelles
• Choix du message (type
de message, contenu)
• Choix du moment (quel
timinig? Push en fonction
de la géolocalisation,…)
• Choix du canal (device,
mail,…)Traitement des
inputs
6. Quelques exemples de la segmentation moderne:
la création de contenu
6
• L’analyse de la performance de 370 types de
Vidéos ont permis à AT&T de mieux comprendre le
fonctionnement des publicités et notamment de
l’humour
7. Quelques exemples de la segmentation moderne:
L’analyse du parcours de conversion
7
Audience
Femmes Hommes
CSP ++ CSP + Tech SportVoyages
Urbains Ruraux MariéCélibataire
• L’analyse du chemin de
conversion pour les non clients
permets de mieux comprendre
les sous segments qui ne
convertissent pas et d’en tirer
des insighs
8. Quelques exemples de la segmentation moderne:
L’analyse de la long time value
8
Prospect Client Fidèle
• Il est nécessaire de regarder la LTV d’un client, et pas
uniquement la performance des produits. ‘Les livres ‘ ne
sont pas rentables, mais les clients qui en achète le sont!
9. Quelques exemples de la segmentation moderne:
L’analyse du cyle de vie
9
Déménagement
Mariage
Attente d’un
enfant
Nouvelle
Voiture
Nouvel enfant
Voyage
Résidence
secondaire
Retraite
• Ce qui est important n’est pas le segment, mais le fait de
‘changer de segment’ pour le cycle de vie et avoir un
temps d’avance:
10. Quelques exemples de la segmentation moderne:
Détections des moments clés
• La personnalisation de l’envoie et la prise en compte du
comtexte sont des nouveaux segments utilisés de plus en
plus qui améliorent l’expérience client
11. Les bénéfices de la segmentation moderne
11
Améliorer la
connaissance client
Personnaliser
l’expérience client
Augmenter le ROI des
actions Marketing
12. Quel process pour une bonne segmentation?
12
Collecte ActivationAnalyse
• Donnée 1st party
- CRM
- Média
- Sites, Blogs
- Réseaux
Sociaux
• Donnée 2nd party
• Donnée 3rd party
• Données exogènes
• Visualisation
• Reporting
• BI
• Segments temps
réels
• Clarté des objectifs
marketing (KPIs)
- Coûts
d’acquisition
(client / fidèle)
- CV
- LTV
• Définition des uses
cases
• Canaux d’activation
connectés
• Test & Learn
13. La DMP, l’outil de demain qui permet de réconcilier les
outils de collecte et d’activation de données
13
CRM
Données média
Données site
Third party
CRM
Mailing
Data viz
Mots clés / display
CMS
RTB
Social
DMP
Collecte Activation
14. Trois illustrations des challenges de la segmentation
moderne
14
La
problématique
du cross-
device
Les
algorithmes
nécessaires à
la
segmentation
Le
recrutement:
Les data
scientists
15. Le cross device pose la problématique de la qualité des
données collectées
15
Prospect
Illustration
Navigation Desktop:
• Cookie
• E-co ID
• CRM ID
Visite en magasin:
• Geolocalisation
• AdID sur android
in app
• MAC address
Navigation App:
• Log ID
• IDFA
Navigation Mobile:
• Cookie mobile
(sur Androïd)
Achat
• Email
• CRM ID
16. Le cross device pose la problématique de la qualité des
données collectées
16 Illustration
17. Le cross device pose la problématique de la qualité des
données collectées
17 Illustration
18. Le cross device pose la problématique de la qualité des
données collectées
18 Illustration
10-20%
19. Les algorithmes sont nécessaires pour une bonne
segmentation
19
Top Down
Vérification et validation
d’hypothèses
Bottom Up
Exploration et génération
de nouvelles hypothèses
20. Réussir sa segmentation nécessite de recruter de
nouveaux profils: Les data scientists
20
Nouvelles
technologies
• Maîtrise des
technologies MDM
• Structure NoSQL,
Hadoop
Business
• KPIs
• Marketing
• Scorecards
• Dashboards
Outils Marketing
• CRM
• Analytics on site
• Media
Statistiques
• R
• Probabilités
Développement
• JAVA
• C++
Notas del editor
« A car for every purpuse and every purse » Alfred Sloan (GM) : la production doit prendre en compte la dimension socioculturelle de la consommation de masse et proposer une gamme diversifiée à la fois en fonction des budgets mais aussi renouveler les modèles par des combinaisons d’éléments de bases standardisés et cette gamme de produits est le miroir des espoirs d’ascension social1. (oposé de Ford)
The term "k-means" was first used by James MacQueen in 1967,[1] though the idea goes back to Hugo Steinhaus in 1957.[2] The standard algorithm was first proposed by Stuart Lloyd in 1957 as a technique for pulse-code modulation, though it wasn't published outside of Bell Labs until 1982.[3] In 1965, E.W.Forgy published essentially the same method, which is why it is sometimes referred to as Lloyd-Forgy.[4] A more efficient version was proposed and published in Fortran by Hartigan and Wong in 1975/1979.[5][6]
Ce qui a changé: (L’ancien PDG de Google, Eric Schmidt, estimait en 2010 que nous produisions tous les deux jours environ 5 exaoctets (Eo, soit 1018 octets) d’informations… soit autant «qu’entre le début de la culture humaine et 2003)»
Pour le nombre de segments: donner l’exemple de Netflix
AT&T: création de 370 types de vidéos pour la campagnes ‘its not complicated’ et observées les interactions sur 40 paramètres clés qui définissent la pub: comme présence storyline ou non, type d’humour (noir / pueril / sarcastique / intelligent)…. Pour construire la meilleure publicité ever. Les analystes attribuent des ventes incrémentales de 50 millions d’euros juste pour cette pub (25% des sales sont driven by media, 10% TV only et 1/3 est liée à la qualité de la créa et et la tonalité only (en dehors du placement ou du poids).
Ils ont eu des insights forts: ‘il faut mettre une storyline’ ‘la storyline ne doit pas être complexe’ ‘il faut du l’humour, l’humour sarcastique > Humour pueril
L’ajout de donnée Third party, permet de s’extraire de ses propres clients, pour comprendre au delàs, quels sont les segments de clients qui marchent et qui ne marchent pas.
Ainsi, l’analyse du parcours de conversion par sous groupe peut faire apparaître des insight comme: le chemin de conversion trop compliqué pour les personnes agées, les jeunes,ou…
Un distributeur spécialisé dans la culture avait coutume d’adpater ses enchères et ses cahats médias en fonction des marges de ses produits. Résultat il biddait moins sur les livres qui sont la catégories à plus faible marge dans la culture par rapport aux autres produits (musique et vidéos notamment).
Après anlyse ils se sont rendu compte que les clients qui achetaient les bouquins étaient ceux qui avaient la plus grand LTV. Ils ont donc décidé de ne plus adapter leur coûts d’acuiqision par produit mais par client
Ce qui est important n’est pas le segment, mais le fait de ‘changer de segment’ pour le cylce de vie et avoir un temps d’avance: par exemple un distributeur utilise le fait que les clients passent de ‘pas en couple’ à ‘en couple’ pour pousser des packs déménagement si ‘tjs en couple’ au bout de 3 mois (tjs pour mettre en place la relation)
Problème du digital, pas un individu, il n’y a que des ID, ca perturbe la segmentation
Problème du digital, pas un individu, il n’y a que des ID, ca perturbe la segmentation
Problème du digital, pas un individu, il n’y a que des ID, ca perturbe la segmentation
Problème du digital, pas un individu, il n’y a que des ID, ca perturbe la segmentation
Aujourd’hui 2 approches, traditionnelle (business) et data driven. Ce qui n’a pas été craqué est la réconciliation, faire parler les maths (les gens qui ont passé 3 min sur le site) et le business (jeune, croissance, pouvoir d’achat)