Segmentez et segmentez encore

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Segmentez, segmentez, il en restera toujours quelque chose.

La segmentation peut s’appliquer aussi bien aux produits, qu’aux offres ou aux clients.

Il s’agit dans tous les cas d’identifier des critères qui vont permettre de regrouper ou de séparer le plus nettement possible des offres, produits ou individus qui doivent faire l’objet d’un traitement distinct.

Le marketing relationnel a toutefois pris l’habitude de privilégier l’angle de lecture « client ». Dans ce cadre, la segmentation peut toujours se ramener à la collecte d’informations sur des clients ou des groupes de clients (ex : marché des plus de 50 ans, marché des jeunes) afin d’isoler des individus ou des groupes auxquels on associera un niveau d’appétence pour une offre ou un niveau de risque de survenance d’un évènement.

  • Prenons un exemple pour illustrer ce point.

Dans le cas de l’assurance automobile. L’assureur cherche à identifier des populations ou groupes d’individus qui présentent un risque plus élevé que les autres d’avoir un accident (« sinistre », dans le langage des assureurs) afin de leur appliquer un tarif (une « prime ») plus élevé couvrant ce risque.

A contrario, il va aussi chercher à identifier des groupes de clients représentant un faible risque de sinistre auxquels il appliquera un tarif plus compétitif. Il devra être d’autant plus agressif sur ce segment de clients que toute la concurrence va chercher à les conquérir.

Ainsi la constitution de groupes de clients « homogènes » vis-à-vis d’un risque d’accident influera sur le montant payé pour couvrir ce risque, mais elle interviendra aussi sur le niveau de marge pratiqué sur les différentes populations dans le souci de répondre à la concurrence.

Pour identifier les groupes de clients « à risque » et ceux qui représentent un risque « faible », on va procéder par analyse.

Imaginons que le problème consiste à « repérer » des clients à fort risque d’accident.

Le principe consiste à trouver dans le fichier des clients,  les caractéristiques des populations qui ont beaucoup d’accidents.

Bien entendu, plus on dispose de données différentes, et de bonne qualité, plus ce sera facile de réaliser ce repérage.

Les outils de datamining (voir le chapitre datamining) vont nous permettre de faire ressortir facilement les critères qui identifient les populations à fort risque d’accident.

On va découvrir par exemple, qu’ils ont leur permis depuis peu, qu’ils ont des voitures puissantes etc.

Les clients qui disposent de ces critères vont former un groupe ou segment auquel on appliquera un prix plus élevé pour couvrir le risque d’accident.

On a créé un segment par rapport à notre objectif de tarification

  • Une segmentation ne peut être conçue qu’en fonction d’un objectif précis

Il n’existe pas de segmentation universelle répondant à tous les besoins.

Avant de concevoir une segmentation, il faut précisément définir ce que l’on veut en faire.

Si plusieurs objectifs sont poursuivis en même temps, il faudra faire des compromis.

Une segmentation peut servir :

  • à créer des offres commerciales adaptées aux différentes populations d’un fichier de clients.
  • à différencier les tarifications
  • à améliorer la pertinence des cibles des actions commerciales
  • à organiser le travail des commerciaux
  • à identifier des risques de non-paiement

etc…

Nous reviendrons sur les objectifs des différentes segmentations, et sur les techniques associées.

Selon l’objectif on peut utiliser différents type de segmentations

  • approche RFM (récence, fréquence, montant)
  • approche produit (en fonction de l’équipement ou des types d’achats)
  • approche par la valeur
  • approche par les objectifs ou les attentes
  • approche par les comportements ou attitudes

(Voir le chapitre les techniques de segmentation)

  • Comment réussir une segmentation ?

Bien définir son objectif,

  • disposer de données suffisantes en variété, en quantité et en qualité (voir le chapitre la collecte et la qualité des données)
  • bien choisir sa technique d’exploration des données (datamining)
  • savoir choisir le type de segmentation qui s’adapte à chaque objectif
  • bien mesurer les moyens dont on disposera pour entretenir la qualité de cette segmentation
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