Les meilleures campagnes, les plus efficaces, proviennent d’une meilleure connaissance de son public : dans de nombreux articles de notre blog, nous avons abordé à plusieurs reprises la question du profilage et de la segmentation de l’audience, en soulignant à quel point il est fondamental de donner vie à une stratégie marketing réussie.
Le bon message, à la bonne personne, au bon moment : c’est là que réside le secret d’une stratégie marketing orientée client, qui fait de la personnalisation de l’expérience client la pierre angulaire .
Mais quelles données sont vraiment intéressantes pour mieux profiler les utilisateurs ?
Quelles sont les meilleures stratégies à mettre en œuvre dans les secteurs B2B et B2C ?
Découvrons-le ensemble.
Profilage des utilisateurs et approche data-driven : pas de stratégie sans information
Si un profilage et une segmentation efficaces de l’audience sont la base d’une stratégie marketing réussie, ils ne peuvent être séparés d’une analyse et d’une collecte de données minutieuses : Plus d’informations peuvent être suivies, collectées et normalisées dans la vue unique du client, plus vous connaîtrez les habitudes, les intérêts, les comportements d’achat et la navigation de vos utilisateurs cibles.
Dans un tel contexte, la valeur d’une Customer Data Platform, comme nous l’avons déjà vu dans un précédent article, est fondamentale précisément en raison de sa capacité à agréger les données des utilisateurs provenant de multiples sources et points de contact, à la fois physiques et numériques.
L’avantage ? La capacité non seulement de reconstruire l’ensemble du parcours utilisateur, en analysant chaque aspect et interaction, mais aussi de prédire les intérêts et les besoins futurs sur la base de l’étude du comportement d’utilisateurs similaires.
C’est en effet sur les données collectées que l’intelligence artificielle libère tout son potentiel : le machine learning et la capacité prédictive permettent d’analyser et de prédire très précisément quels seront les comportements ou sollicitations gratifiants pour chaque utilisateur individuel appartenant à chaque cluster identifié.
Profilage d’audience : par quelles données et informations commencer
Plus nous pouvons collecter de données et d’informations sur notre audience, plus nous pouvons mettre en place des méthodes de profilage et de segmentation avancées.
Mais si pour de nombreuses données il suffit de suivre le comportement de navigation et d’achat de l’utilisateur dans les propriétés numériques, pour d’autres L’intégration avec des systèmes externes doit être évaluée tels que le CRM, les systèmes de billetterie, les points de vente, pour ne citer que les sources les plus courantes, ou mis en place Profilage avancé via des formulaires ou des enquêtes.
En général, cependant, les informations sur les utilisateurs qui peuvent être utilisées, au moins pour un mode de profilage plus simple, peuvent être attribuées aux macro-catégories suivantes :
- les données démographiques , c’est-à-dire toutes les informations telles que le nom, le prénom, le sexe, l’adresse, le téléphone, l’e-mail, l’entreprise, la profession, etc.
Il s’agit principalement d’informations personnelles qui peuvent également être enrichies en fonction de son entreprise de référence ; - données comportementales ou relatives au comportement de l’utilisateur (e.g. pages visitées, jours écoulés depuis la dernière ouverture de la newsletter, messages et contenus consultés) ;
- les données en temps réel , c’est-à-dire les informations en temps réel sur le comportement des utilisateurs au sein d’un site ou d’un commerce électronique ;
- les données sur le comportement d’achat , c’est-à-dire le nombre de produits achetés, les seuils de dépenses, etc.
- Données qualitatives collectées par intégration avec des services externes, tels que le service client, ou par des demandes directes à l’utilisateur via des formulaires et des enquêtes.
Profilage et segmentation avancés dans le commerce électronique
En plus des différents types de données et d’informations, rapportés ci-dessus, dans le domaine du commerce électronique, il est également particulièrement efficace de procéder au profilage et à la segmentation de son audience grâce à l’analyse du cycle de vie de l’utilisateur et de la matrice RFM.
Vous venez de vous inscrire, vous êtes un nouveau client, un acheteur occasionnel ou un client fréquent ? Segmenter votre audience en fonction du cycle de vie de l’utilisateur est essentiel pour comprendre qui vous avez en face de vous et choisir la meilleure stratégie pour engager ou récompenser les utilisateurs afin d’augmenter leur valeur au fil du temps, en optimisant les coûts d’acquisition initiaux.
Analyse de la valeur vie client mais pas seulement : l’autre modèle d’analyse visant le profilage d’audience particulièrement intéressant dans le domaine du eCommerce est celui de la matrice RFM qui combine l’évaluation de l’aspect temporel avec l’aspect monétaire et celui lié à la perception des propres actions de l’utilisateur.
Élargir le cluster des utilisateurs qui achètent plus souvent, qui dépensent plus et dont les achats sont plus récents est le rêve de tout spécialiste du marketing : c’est, en effet, le cluster sur lequel les ressources et l’énergie méritent d’être investies car c’est le plus rentable de l’entreprise.
Bien souvent, cependant, ce cluster est composé d’un nombre limité d’utilisateurs, et c’est en l’identifiant et en identifiant les utilisateurs qui n’en font pas encore partie, qu’il est possible de mettre en place la bonne stratégie pour augmenter sa portée.
C’est pourquoi l’analyse RFM peut être fondamentale afin de concevoir une offre commerciale et une proposition de communication ciblée pour des stratégies efficaces de fidélisation marketing et de fidélisation client.
Profilage et tagging progressifs : profilage et segmentation en B2B
Le profilage et la segmentation dynamique des audiences sont sans aucun doute la clé gagnante d’une stratégie marketing efficace, même dans le domaine B2B où la qualité des contacts initialement collectés et leur « alimentation » progressive sont les clés de voûte du succès de la stratégie elle-même.
Si 50% des leads, quel que soit leur intérêt, pour un produit/service, en moyenne, ne l’achètent pas lorsqu’ils publient des données et des coordonnées, il est clair que toutes les activités doivent être orientées vers la transformation de ces leads en clients.
Une stratégie de lead nurturing devient donc nécessaire, mais pour qu’elle fonctionne et fournisse au client potentiel les informations nécessaires pour le guider vers l’achat, elle doit s’appuyer sur un profilage efficace.
En plus de la collecte de données personnelles et comportementales, il est donc recommandé d’adopter une stratégie de profilage progressif utilisant deux méthodes :
- grâce à des balises qui vous permettent d’identifier les sections consultées, les contenus cliqués, les foires ou les événements auxquels vous avez participé, pour ne citer que quelques exemples ;
- grâce à des formulaires de profilage dynamiques capables de collecter des données et des informations en plusieurs étapes.
La mise en place d’un profilage et d’une segmentation dynamiques sera ainsi la clé pour planifier des activités personnalisées et rentables, visant à transformer plus facilement un lead en client.
Dans un contexte où les coûts publicitaires ont un impact de plus en plus important, créer une base solide de clients fidèles devient crucial pour renforcer votre activité.
Mais pour ce faire, vous devez connaître votre clientèle en profondeur, ce n’est qu’ainsi que vous pourrez vous concentrer sur la personnalisation de l’expérience client et des stratégies marketing réussies !
