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  1. Livres et vidéos
  2. Marketing prédictif
  3. Créer des personas : qui se ressemble s’assemble
Extrait - Marketing prédictif Data, machine learning et statistiques appliqués au marketing
Extraits du livre
Marketing prédictif Data, machine learning et statistiques appliqués au marketing Revenir à la page d'achat du livre

Créer des personas : qui se ressemble s’assemble

Introduction

Les marques visent en permanence à améliorer leur connaissance client pour être au plus proche de leurs attentes et leur fournir la bonne offre, au bon prix et au bon endroit. Cette connaissance de la clientèle devient de plus en plus fine au fur et à mesure que les outils se sophistiquent. Si le Saint Graal pourrait être de faire un ciblage individualisé, nous sommes encore loin d’avoir des solutions efficaces en la matière (pensez aux suggestions de produits que vous font Amazon, Netflix et Spotify ! Elles sont loin de tomber dans le mille à chaque fois). Les intelligences artificielles et le machine learning vont certainement s’améliorer pour aller vers des ciblages de plus en plus fins mais aujourd’hui nous pouvons nous réjouir quand un clustering nous conduit à définir des segments pertinents. D’ailleurs, peut-être que ce vieux rêve de l’humanité de prédire les comportements de ses pairs ne restera jamais qu’un rêve. Les décisions prises par un humain sont soumises à tellement de paramètres qu’il semble utopique (ou plutôt dystopique) de pouvoir les anticiper tous dans un calcul.

Dans ce chapitre, nous aborderons donc les outils de la segmentation que sont l’Analyse Factorielle en Composantes Principales et le clustering. Au préalable, nous aurons...

Segmenter

Qu’est-ce qu’une segmentation efficace ?

Une entreprise, pour prospecter sur un marché quel qu’il soit, doit adapter ses produits à la demande de la clientèle. L’entreprise définit ainsi des segments, les plus différents possibles et ciblés sur des besoins spécifiques. L’objectif est de pouvoir ensuite proposer des offres particulièrement adaptées. La segmentation est donc une méthode de découpage en sous-ensembles appelés segments distincts et homogènes. Distincts, car ils doivent être bien différents les uns des autres et homogènes car les individus au sein d’un même segment doivent se ressembler. En termes statistiques, nous pourrions dire que les différences intra-groupes doivent être réduites au maximum tandis que les différences inter-groupes doivent être maximisées.

Un rappel ici : il faut bien distinguer les segments de consommateurs des segments de produits. Les segments de consommateurs et consommatrices regroupent les consommateurs et les consommatrices selon des critères spécifiques : caractéristiques démographiques, économiques, goûts, habitudes d’achat, etc. Les segments de produits regroupent les ventes d’un produit générique en sous-groupes. Par exemple, le marché des laitages peut être subdivisé en : yaourts, lait, boissons lactées, desserts lactés, etc. Dans ce chapitre, nous parlons bien de segmentation de consommateurs et consommatrices.

Une segmentation est donc pertinente si les segments diffèrent les uns des autres. Les segments obtenus grâce aux différents critères choisis doivent donner lieu à des politiques distinctes.

Par exemple, le sexe pour le marché de la confection est aujourd’hui un critère pertinent car les habitudes des hommes et des femmes sont différentes. Ce choix est donc pertinent puisqu’il permet d’adapter la production en fonction des goûts, des mensurations, etc.

La segmentation doit ensuite donner lieu à des segments mesurables, c’est-à-dire sur lesquels on peut dénombrer les individus qui les constituent. On doit pouvoir identifier concrètement les individus qui en font partie...

Définir des personas cibles

Comprendre les clusters par l’écoute clients

La définition de ces profils par les données est d’une grande richesse pour toute personne faisant du marketing et ayant besoin de cibler ses campagnes. Toutefois, elle ne doit pas exonérer de l’échange « réel » avec les individus car c’est ce type d’échanges qui fera la différence entre vous et vos concurrents. À une époque où le marketing se fait principalement dans des bureaux, derrière des écrans, être en contact direct avec sa communauté est un avantage concurrentiel. Nous vous proposons donc ici de vous appuyer sur les méthodes développées dans le chapitre Analyser, écouter, inciter pour mieux comprendre ces clusters. Vous pouvez ainsi :

  • faire des focus groupe avec 5 à 10 individus de chaque cluster (un focus groupe par cluster),

  • faire un focus groupe en mélangeant des individus de différents clusters pour faire ressortir des différences et mieux comprendre ses différences (pourquoi tel cluster n’a-t-il pas l’intention d’avoir tel mode d’action ?),

  • conduire des entretiens individuels.

Finalement, comme toute information, le clustering apporte des réponses mais pose aussi de nouvelles questions. À vous d’approfondir...