Modèles de segmentation client dans le commerce de détail

Bienvenue à l'ère du commerce de détail personnalisé, où les solutions universelles sont aussi dépassées que les tendances de la mode de la saison dernière.

Dans le paysage hyper-concurrentiel actuel du commerce de détail, comprendre vos clients n’est pas seulement une nécessité ; c'est l'épine dorsale de la réussite de votre entreprise.

Mais comment passer au crible la mer de données pour trouver des informations exploitables ? Entrez dans les modèles de segmentation client : une stratégie révolutionnaire qui peut transformer vos campagnes marketing génériques en chefs-d'œuvre ciblés et stimulant le retour sur investissement.

Dans ce guide, nous plongerons en profondeur dans l'art et la science de segmentation de la clientèle dans le commerce de détail.

Nous explorerons différents modèles qui peuvent vous aider à catégoriser votre clientèle en segments distincts, chacun avec ses propres besoins, comportements et préférences.

Que vous soyez un géant de la vente au détail ou une petite boutique, la mise en œuvre de la segmentation client peut améliorer votre jeu marketing, optimiser vos offres de produits et, plus important encore, améliorer la satisfaction client.

Alors attachez votre ceinture et embarquez dans ce voyage pour libérer tout le potentiel de vente au détail personnalisée. Commençons par une petite liste de ce que nous allons aborder.

 5 des analyses de commerce électronique les plus puissantes là-bas:

1. Analyse de cohorte
2. Segmentation des acheteurs (alias analyse RFM)
3. Prévisions de ventes + marges
4. Analyse du panier
5. Modélisation de la rétention et du taux de désabonnement

Tout comme il n'y a pas deux clients identiques, chaque entreprise est unique. C'est simplement à cause des différents besoins et exigences que vous aurez.

Le modèle de segmentation client que vous utilisez doit refléter ces besoins commerciaux. De cette façon, vous gagnez un une compréhension plus approfondie de vos clients idéaux, comprenez le comportement des clients et identifiez ceux de votre public cible besoins et préférences uniques.

En conséquence, vous pouvez créer adapté, campagnes ciblées qui répondent aux exigences et aux intérêts de vos clients. Cette expérience personnalisée est essentielle si vous souhaitez s'élever au-dessus de la concurrence dans le secteur de la vente au détail. Et voici pourquoi !

Aperçu du commerce de détail

Le commerce de détail est un une industrie dynamique et en évolution rapide cela vous oblige à suivre les tendances pour rester compétitif. Identifier et exploiter les tendances commence par le suivi et la compréhension préférences et comportements des consommateurs.

Si vous exploitez une boutique en ligne dans le secteur de la vente au détail, vous devez façonner une expérience numérique personnalisée et de qualité. Votre site Web est un vitrine numérique. Oui, il y a peu ou pas d’interaction humaine lors des achats en ligne. Mais vous ne pouvez pas traiter les clients comme des chiffres si vous souhaitez que votre entreprise se développe.

C'est là que la segmentation de la clientèle joue un rôle important. Il:

• Booste la satisfaction du client grâce à un service global amélioré ;
• Améliore fidélité du consommateur en informant une expérience personnalisée ;
• Augmentations valeur vie client et du ROI marketing grâce à des offres plus pertinentes ;
• Favorise l'engagement des clients et aide l'entreprise à se développer de manière organique.

Ci-dessous, découvrez les différents modèles de segmentation client que vous devez considérer pour votre entreprise dès aujourd’hui !

Vous pouvez utiliser ces analyses pour la segmentation des utilisateurs, ce qui vous aidera avec un marketing ciblé. Voici quelques-uns des modèles les plus courants :

1. Segmentation démographique: Âge, sexe, revenu, etc. Idéal pour un ciblage de base mais peut être un peu large.
2. Segmentation géographique: ciblage basé sur la localisation, utile pour les promotions locales ou les offres de livraison.
3. Segmentation comportementale : basé sur des actions telles que les achats passés, l'abandon de panier et les interactions sur le site. Super utile pour un marketing personnalisé.
4. Segmentation psychographique: Se concentre sur le style de vie, les valeurs et les intérêts. Pensez à des produits écologiques pour les passionnés de durabilité.
5. Modèle RFM (récence, fréquence, monétaire): segmente les clients en fonction de la date de leurs achats récents, de la fréquence et du montant qu'ils ont dépensé. Idéal pour identifier les VIP ou les clients à risque.
6. Étapes du cycle de vie: Nouveaux visiteurs, acheteurs ponctuels, clients réguliers, etc. Adaptez votre message en fonction de leur situation dans le parcours client.
7. Segmentation de la valeur client: Clients de grande valeur ou clients de faible valeur. Vous aide à allouer les ressources marketing plus efficacement.
8. Préférence de chaîne: Certains clients préfèrent le courrier électronique, d'autres les réseaux sociaux. La segmentation par canal peut améliorer les taux d'engagement.
9. Occasion d'achat : segmente les clients en fonction du moment où ils achètent habituellement : vacances, anniversaires, rentrée scolaire, etc.
10. Segmentation technologique : Utilisateurs de bureau et utilisateurs mobiles. Aide à optimiser l’expérience utilisateur pour différents appareils.

Voici quelques méthodes d’analyse courantes pour le commerce électronique que vous pouvez utiliser pour extraire des informations commerciales.

1. Analyse des ventes: suivi des mesures telles que la valeur moyenne des commandes, le taux de conversion et les ventes par produit ou catégorie.
2. Analyse de la valeur à vie du client (CLV): Calculer la valeur totale qu'un client apporte tout au long de son cycle de vie pour prioriser les segments à forte valeur ajoutée.
3. Analyse des abandons de panier: Identifier à quelle étape les clients quittent le processus de paiement et pourquoi.
4. Analyse de l'entonnoir: Examiner le parcours client de la page de destination à l'achat pour identifier les points de dépôt.
5. Analyse de cohorte: Regroupement des clients en fonction de caractéristiques ou de comportements partagés sur une période de temps spécifique.
6. Analyse RFM: Utilisation des mesures de récence, de fréquence et monétaires pour segmenter les clients.
7. Analyse du taux de désabonnement: Calcul du pourcentage de clients qui vous quittent ou arrêtent d'acheter chez vous sur une certaine période.
8. Attribution multicanal: Comprendre comment les différents canaux marketing contribuent aux conversions.
9. Cartes thermiques: représentations visuelles de l'endroit où les utilisateurs cliquent, font défiler ou survolent une page, aidant à comprendre le comportement des utilisateurs.
10. Test A/B : comparer deux versions d'une page Web ou d'une application pour voir laquelle est la plus performante en termes de conversions ou d'autres KPI.
11. Analyse des sentiments: Utiliser les avis des clients et les mentions sur les réseaux sociaux pour évaluer l'opinion publique sur votre marque ou vos produits.
12. L'élasticité des prix: Comprendre à quel point la demande d'un produit est sensible à une variation de prix.
13. Rotation des stocks: Analyser la fréquence à laquelle les stocks sont vendus et remplacés sur une période spécifique.
14. Analyse de la segmentation client: Utiliser les données pour créer différents groupes de clients pour un marketing ciblé.
15. Net Promoter Score (NPS): Mesurer la fidélité des clients en leur demandant quelle est leur probabilité de recommander votre marque.

Mais revenons à nos principales analyses de commerce électronique :

Analyse de cohorte

L’analyse de cohorte change la donne dans le commerce électronique. Il regroupe les clients en « cohortes » en fonction de caractéristiques ou de comportements partagés sur une période de temps spécifique. Voici la vérité.

Comment l’analyse de cohorte est-elle utilisée ?

1. Fidélisation de la clientèle: suivez le nombre de clients d'une cohorte spécifique qui reviennent au fil du temps.
2. Valeur à vie: Comprendre la valeur à long terme des différents groupes de clients.
3. Adoption du produit: découvrez comment les nouvelles fonctionnalités ou produits affectent des cohortes spécifiques.
4. Tendances saisonnières: Identifiez les habitudes d’achat pendant les vacances ou les saisons.

Il existe plusieurs types de cohortes, en fonction de différents facteurs :

1. Cohortes basées sur le temps: Regroupez les clients au moment où ils effectuent leur premier achat. Utile pour suivre la rétention et le taux de désabonnement.
2. Cohortes basées sur le comportement: Regroupez les clients en fonction de comportements tels que les achats fréquents, les dépenses élevées ou les visites fréquentes du site.
3. Cohortes basées sur la taille: Regroupez les clients en fonction de la taille de leur premier achat ou de la taille moyenne des achats.
4. Cohortes multidimensionnelles: Combinez plusieurs variables comme le temps et le comportement pour créer des cohortes plus complexes.

Techniques d’analyse de cohorte :

1. Analyse de survie: prédisez la durée pendant laquelle un client restera actif avant de se désinscrire.
2. Analyse de séquence : suivez la séquence d'actions menant à un résultat spécifique comme un achat ou un désabonnement.
3. Algorithmes de clustering: utilisez l'apprentissage automatique pour regrouper automatiquement les clients en cohortes.
4. Modélisation prédictive: Utilisez des données historiques pour prédire les comportements futurs des cohortes.

Analyse RFM (segmentation des acheteurs)

RFM signifie Récence, Fréquence et Valeur Monétaire. Cette méthode vous aide à identifier qui sont vos clients les plus précieux, depuis combien de temps ils ont effectué un achat et à quelle fréquence ils achètent chez vous.

Grâce à RFM Analysis, vous pouvez adapter vos stratégies marketing pour cibler les bonnes personnes avec les bons messages, augmentant ainsi vos revenus.

Le RFM et l'analyse de cohorte sont deux moyens de mieux comprendre vos clients, mais ce n'est pas exactement la même chose.

• Analyse RFM: C'est comme trier vos blocs LEGO par couleur, taille et forme. Vous examinez l'achat le plus récent de chaque client (Récence), la fréquence à laquelle il achète (Fréquence) et le montant qu'il dépense (Monétaire). C'est un instantané du comportement individuel.
• Analyse de cohorte: C'est plus comme regarder un film avec un groupe d'amis qui sont tous venus au cinéma en même temps. Vous regardez comment un groupe de clients, qui ont commencé leurs achats en même temps ou ont fait la même chose, se comportent sur une période donnée.

Ainsi, RFM est plutôt un « outil de tri » pour identifier rapidement vos meilleurs clients dès maintenant. L'analyse de cohorte est comme un « film » qui montre le comportement de vos clients au fil du temps.

Mais ils peuvent travailler ensemble ! Par exemple, vous pouvez examiner une cohorte de clients qui ont fait leurs premiers achats chez vous à Noël dernier, puis utiliser RFM pour voir lesquels d'entre eux sont vos meilleurs clients cette année.

Expliquons l'analyse RFM différemment.

Imaginez que vous ayez un stand de limonade et que vous souhaitiez savoir qui sont vos meilleurs clients afin de pouvoir leur offrir des friandises spéciales ou des autocollants.

• R pour Récence: C'est comme demander : « Qui est venu acheter ma limonade hier ou aujourd'hui ? Ce sont vos nouveaux et nouveaux clients !
• F pour fréquence: C'est comme compter combien de fois Sarah, Tim ou tout autre enfant vient acheter votre limonade. Plus ils viennent, plus ils aiment votre limonade !
• M pour monétaire: Il s'agit de combien d'argent ils dépensent. Peut-être que Sarah n'achète toujours qu'une tasse, mais Tim en achète quatre à chaque fois. Tim dépense plus d'argent !

Ainsi, avec RFM, vous pouvez déterminer qui sont vos meilleurs clients. Peut-être que ce sont les enfants qui sont venus hier, qui viennent tout le temps et qui achètent toujours beaucoup de tasses.

Idées de marketing pour l’analyse RFM

Pourquoi feriez-vous l’analyse si ce n’était pour le marketing ? Voici quelques façons originales d'utiliser les résultats de l'analyse RFM pour lancer des campagnes marketing.

1. Clients VIP: Ciblez ceux qui ont des scores RFM élevés avec des offres exclusives ou un accès anticipé à de nouveaux produits. Faites-leur se sentir spéciaux.
2. Campagnes de reconquête: Pour les clients avec des scores monétaires et de fréquence élevés mais de faibles scores de récence, utilisez des e-mails de réengagement ou des remises spéciales pour les faire revenir.
3. Vente incitative/vente croisée: Les clients avec une fréquence élevée mais des scores monétaires faibles sont mûrs pour des campagnes de vente incitative ou croisée. Recommander des produits qui complètent leurs achats précédents.
4. Programmes de fidélité: Utilisez RFM pour identifier les candidats à un programme de fidélité. Les scores haute fréquence et monétaires sont un bon indicateur de leur engagement.

Prévision des ventes et des marges

Les prévisions de ventes et de marges sont comme les prévisions météorologiques de votre entreprise. Ils vous aident à prédire ce qui s'en vient afin que vous puissiez mieux planifier.

• Prévisions de ventes: Il s'agit d'une estimation du montant que votre magasin gagnera à l'avenir. C'est comme dire : « Nous pensons vendre 100 limonades la semaine prochaine ». Cela vous aide à savoir quelle quantité de limonade préparer, combien de tasses vous avez besoin, etc.
• Prévision de marge: Cela va encore plus loin et prédit le bénéfice que vous réaliserez après avoir couvert tous vos coûts. Ainsi, si chaque limonade vous coûte $1 à fabriquer et que vous la vendez $3, votre marge est de $2. Les prévisions de marge vous aident à déterminer si vous réaliserez suffisamment de bénéfices pour, par exemple, acheter un nouveau stand de limonade ou payer une publicité.

Les deux sont extrêmement importants pour prendre des décisions commerciales intelligentes. Alors que les prévisions de ventes vous aident à vous préparer à la demande des clients, les prévisions de marge garantissent que vous gagnez réellement de l'argent.

Analyse du panier

L'analyse du panier d'un magasin de détail revient à jeter un coup d'œil dans le panier de vos clients pour voir ce qu'ils achètent habituellement ensemble. Voici ce qu'il doit contenir :

1. Produits fréquemment achetés ensemble: Identifiez les articles qui sont souvent achetés lors de la même transaction. Idéal pour regrouper des offres.
2. Des produits de substitution: Découvrez quels articles sont achetés à la place des autres. Utile pour gérer les stocks et les promotions.
3. Produits complémentaires: Identifiez les articles qui, bien qu'ils ne soient pas achetés ensemble, améliorent l'utilisation du produit principal. Pensez aux piles pour jouets électroniques.
4. Segments de clientèle: Décomposer l'analyse par différents groupes de clients pour adapter les promotions. Par exemple, les nouvelles mamans peuvent acheter du lait maternisé et des couches ensemble.
5. Tendances saisonnières: Notez les tendances saisonnières dans les combinaisons de paniers. Comme la crème solaire et les serviettes de plage en été.
6. Sensibilité aux prix: Analysez comment les remises ou les changements de prix sur un produit affectent les ventes des autres produits du panier.
7. Valeur du panier: Valeur moyenne des transactions et comment elle évolue en fonction de différentes combinaisons de produits.
8. Fréquence d'achat: À quelle fréquence certaines combinaisons de produits sont achetées. Utile pour la planification des stocks.
9. Impact sur la marge: Comprenez comment différentes combinaisons de paniers affectent vos marges bénéficiaires.
10. Données de localisation: Si vous possédez plusieurs magasins, comparez les tendances des paniers par emplacement pour adapter les promotions locales.
11. En ligne ou en magasin: Si vous possédez les deux, comparez les paniers en ligne et en magasin pour comprendre les différents comportements d'achat.
12. Recommandations: Sur la base de l'analyse, suggérez des stratégies concrètes telles que des promotions ciblées, des ventes croisées ou une réorganisation de l'agencement du magasin.

Utiliser une analyse de panier bien faite vous donne les informations nécessaires pour augmenter les ventes, améliorer l'expérience client et optimiser les stocks. 🛒

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Modélisation de la rétention et du taux de désabonnement

La modélisation de la rétention et du désabonnement sont comme les deux faces d’une médaille dans la gestion de la relation client. Décomposons-le :

Modélisation de la rétention

La modélisation de la rétention prédit quels clients sont susceptibles de rester. C'est comme déterminer quels amis sont susceptibles de venir à toutes vos soirées.

Utilisez le modèle de modélisation de fidélisation pour personnaliser les programmes de fidélité, les offres personnalisées ou les stratégies d'engagement client.

Indicateurs clés: Valeur vie client (CLV), le taux de rétention et le Net Promoter Score (NPS) sont quelques-uns des plus importants.

Méthodes de modélisation de la rétention :

• Régression logistique: Pour prédire la probabilité qu'un client reste.
• Analyse de cohorte: Pour voir dans quelle mesure vous fidélisez les clients au fil du temps.
• Analyse RFM: Pour identifier les clients à forte valeur ajoutée, vous devez vous concentrer sur la fidélisation.

Modélisation du taux de désabonnement

La modélisation du désabonnement prédit quels clients sont susceptibles de quitter votre service ou de cesser d'acheter vos produits. C'est comme savoir quels amis pourraient ne pas se présenter à votre prochaine fête.

Utilisez le modèle pour développer des campagnes de réengagement ciblées, des offres spéciales ou des enquêtes auprès des clients afin de comprendre pourquoi ils partent.

1. Indicateurs clés: Taux de désabonnement, revenu moyen par utilisateur (ARPU) et scores de satisfaction client.

Méthodes de modélisation du désabonnement :

• Analyse de survie: Pour estimer le temps jusqu'à ce qu'un client se désabonne.
• Arbres de décision: Pour identifier les facteurs clés qui influencent le taux de désabonnement.
• Algorithmes d'apprentissage automatique: Comme Random Forest ou Gradient Boosting pour des prédictions plus complexes.

Les deux modèles vous aident à mieux comprendre votre clientèle.

La modélisation de la rétention vous aide à conserver les clients que vous souhaitez, tandis que la modélisation du désabonnement vous aide à comprendre pourquoi vous en perdez d'autres.

En utilisant les deux, vous pouvez affiner vos stratégies de marketing et d’engagement client pour maintenir votre clientèle solide et croissante. 📈💡

Avantages des modèles de segmentation client

La personnalisation est le mot d’ordre aujourd’hui. Les détaillants s'efforcent de créer campagnes marketing spécifiques et pertinentes dans une lutte sans fin pour attirer l'attention des clients. Tout cela n'est possible qu'en utilisant des modèles de segmentation client significatifs. Voici les avantages qu’ils créent :

A. Améliorer le marketing ciblé

Des segments de clientèle distincts permettent aux détaillants de réaliser campagnes marketing très ciblées. Cela englobe messages personnalisés et offres pertinentes qui trouvent un écho auprès des clients. En conséquence, vous obtenez engagement amélioré et taux de conversion améliorés.

Ces segments distincts, qu'ils soient démographiques, géographiques, comportementaux, etc., améliorer les rendements sur les investissements marketing pour les activités payantes et organiques.

B. Augmenter l'efficacité du marketing

Lorsqu'ils utilisent des modèles de segmentation de la clientèle, les détaillants peuvent identifier les segments les plus précieux. Vous pouvez concentrer vos efforts marketing sur eux et arrêter de perdre du temps avec des publics qui ne sont pas réceptifs à vos offres et messages.

Une fois que vous avez priorisé les segments de valeur, les efforts de marketing deviennent plus efficace. Toi arrête de gaspiller budgets marketing et améliorer encore le retour sur investissement grâce allocation optimisée des ressources.

C. Surveiller la satisfaction des clients

Les segments que vous créez vous permettent de suivre vos éléments les plus précieux niveaux de satisfaction des clients. Comme ça, vous identifiez comment et où concentrer les efforts de fidélisation de la clientèle.

En collectant de manière proactive des commentaires ou en surveillant le comportement des clients dans vos segments les plus précieux, vous pouvez détecter des problèmes et immédiatement répondre aux préoccupations. Vous devez adopter une telle approche pour fidéliser la clientèle et augmenter la rétention – grâce à une expérience client améliorée.

Défis liés à la mise en œuvre de modèles de segmentation client

Les modèles de segmentation client fonctionnent comme par magie pour Réduire les coûts, améliorer le retour sur investissement, et renforcer la fidélité. Mais ils nécessitent des efforts ciblés pour surmonter certains des défis les plus importants liés à la segmentation de la clientèle. Ceux-ci inclus:

A. Données insuffisantes

Si vous n'utilisez pas d'outils pour collecter et regrouper les données des clients ou si votre trafic est insuffisant, vous ne disposerez peut-être pas de suffisamment d'informations pour créer des segments significatifs. C'est là que des instruments comme plateformes de données clients peut s’avérer précieux.

Ces outils collectent des données provenant de plusieurs sources et vous permettent d'explorer des détails spécifiques sur vos clients, si disponibles, d'un seul endroit. Vous pouvez utiliser annonces payantes sur les réseaux sociaux, les annonces display ou dans SERP pour augmenter le trafic du site Web pour pallier le manque de données.

B. Manque de ressources

Construire et maintenir des modèles de segmentation est un activité gourmande en ressources. Vous avez besoin de personnes bien versé en analyse Web et travailler avec des tonnes de données. Créer des segments de clientèle significatifs nécessite le sens des affaires et pour toi comprendre les besoins de l'entreprise et des clients ressemblent.

Si vous manquez de ressources, il est quand même conseillé de créer le segment le plus basique pour optimiser les dépenses marketing.

C. Coûteux à mettre en œuvre

Définir et maintenir des segments distincts nécessite un investissement en temps et en argent. Pour rationaliser et optimiser le processus, vous devez investir dans la technologie nécessaire et experts. Alternativement, vous pouvez apprendre à le faire vous-même. Cela demande également du temps et de l’argent pour se former et appliquer les connaissances acquises.

Mais si c'est fait avec précision, cela investissement marketing ponctuel peut rembourser dix fois en revenus générés par des segments significatifs qui fonctionnent pour votre entreprise. Voyons comment font les leaders sur le terrain !

Exemples de segmentation client au sein du commerce de détail

Même si les grands détaillants peuvent capturer n'importe qui, ils utilisent des modèles de segmentation de la clientèle pour réduire investissements marketing et frais d’acquisition et de rétention. Voici quelques exemples clés de leaders de l’industrie :

R. Amazone

Amazon compte des millions de clients et opère dans plus d'une centaine de pays. Cela repose sur segmentation d'audience complexe et approfondie pour atteindre le client souhaité avec la bonne offre. L’entreprise traite une quantité massive de données sur tous ses clients pour formuler une seule recommandation.

Cette grande quantité de données leur permet de faire ces recommandations aussi pertinent que possible. Cela montre également à quel point la segmentation est importante pour connaître leurs clients et faire des offres basées sur les données.

Voici plusieurs exemples de la manière dont Amazon s'appuie sur les quatre modèles de segmentation de base, selon les modèles disponibles. Données de segmentation Amazon:

• Segmentation démographique – leur segment le plus important est celui des clients âgés de 35 à 49 ans, avec plus de 76 millions de foyers aux États-Unis utilisant un abonnement Amazon Prime.
• Segmentation géographique – le premier segment géographique d'Amazon est les États-Unis, avec 60% du trafic du site Web et 38% des ventes provenant des États-Unis.
• Segmentation comportementale – les données montrent que les clients non-Prime effectuent plusieurs achats, mais 48% de ceux disposant d'un abonnement Prime achètent au moins une fois par semaine. La livraison gratuite pour les membres Prime, la variété de produits ainsi que les recommandations et les efforts de personnalisation très précis se sont avérés essentiels pour les clients.
• Segmentation psychographique – Amazon propose un large éventail de stratégies de tarification et d’options d’accessibilité. Cela attire des personnes de tous horizons, renforçant ainsi la position de leader de l'entreprise.

B. Walmart

Walmart concentre ses stratégies de segmentation client sur bâtir la confiance et établir la fiabilité. L'entreprise utilise les modèles pour répondre aux besoins et aux préférences de personnes provenant de divers endroits. En conséquence, Walmart a réussi localise l'expérience client et se positionne sur des marchés diversifiés.

L'entreprise vise familles de classe faible à moyenne et les clients qui recherchent la commodité de faire leurs achats dans un seul endroit. Ils ciblent acheteurs à prix réduits et amateurs de coupons pour fidéliser et fidéliser les clients. En conséquence, l’un de leurs segments les plus importants est basé sur les revenus – la classe inférieure à moyenne.

Concernant la segmentation comportementale, Walmart essaie de séduire et d'attirer les personnes qui rechercher des avantages en termes de coûts. Ils se concentrent sur les personnes soucieuses des coûts de tous âges.

C. Cible

Des études montrent que les clients de Target sont principalement femmes blanches mariées dans la trentaine. L'entreprise attire une clientèle de classe moyenne à supérieure qui dépenser, en moyenne, $50 par visite.

Concernant la segmentation démographique, le détaillant se concentre sur la clientèle de 18 à 44 ans. Le comportement d'achat répété est encouragé par la variété et la commodité, ainsi qu'à travers programmes de fidélité et récompenses.

La cible a un programme de fidélité important qui offre des remises spécifiques, des gains échangeables et des centaines d'offres spéciales. Les participants reçoivent des cadeaux d'anniversaire et peuvent voter pour les organisations à but non lucratif soutenues par Target.

Source: Cercle cible

Cela les aide également à identifier clients socialement engagés et tracer des segments psychographiques avec inclinations spécifiques et la passion pour causes caritatives. Cela n’a de sens que dans la mesure où leurs acheteurs idéaux sont clientèle de classe moyenne à supérieure.

Que faut-il prendre en compte lors de la création de votre modèle de segmentation ?

Les modèles de segmentation de la clientèle peuvent changer la façon dont vous menez votre activité de vente au détail. Segmentation efficace réduit les coûts et augmente le retour sur investissement. Mais cela nécessite une analyse et une planification réfléchies qui tiennent compte de divers aspects. C'est pourquoi vous devez :

A. Déterminez vos objectifs

Vous devez définir clairement les OKR et les KPI pour mesurer le succès. Essayez de définir des objectifs SMART pour éclairer la segmentation de la clientèle et guider les campagnes et efforts de marketing spécifiques.

B. Choisissez les bons outils

Analyses d'audience Internet, outils de reporting e-commerce, et plateformes de données clients déterminera l’efficacité avec laquelle vous collectez, agrégez et analysez les données. Plateformes marketing tout-en-un comme VibeTrace permettre l'intégration des données, la création de segments significatifs et la génération de informations exploitables.

C. Analysez vos données

Assurez-vous d'avoir le connaissances et capacité d'analyse données disponibles. La précision de l'analyse des données est fondamentale pour créer des segments significatifs. Apprendre à nettoyer et gérer les données avant de le diviser en segments.

Abordez ces aspects de manière proactive pour dériver des modèles de segmentation client significatifs. En conséquence, vous pouvez postuler stratégies marketing personnalisées à l'aide d'outils sophistiqués comme moteurs de recommandations de produits et personnalisation web.Enfin, vous obtiendrez une plus grande satisfaction client, améliorerez la fidélisation de la clientèle et stimuler la croissance de l'entreprise et le succès.

Conclusion : un segment pour réussir

Les modèles de segmentation client sont inestimables pour les détaillants à la recherche une croissance durable et un avantage concurrentiel dans la concurrence acharnée du paysage de la vente au détail.

C'est ainsi que vous faites jouer les données en votre faveur. Utilisez ce que vous collectez pour offrir des expériences agréables et personnalisées et renforcer les relations avec les clients.

Après tout, c'est ce qui conduit à succès à long terme dans le domaine dynamique et compétitif du commerce de détail. Et pour tout gérer au même endroit, n'hésitez pas à contacter nos experts pour une consultation et une démo VibeTrace gratuite!

Quelques liens intéressants que vous voudrez peut-être lire :

https://medium.com/think-with-startupflux/customer-segmentation-models-52ef7738823a
9 modèles de segmentation client et comment les utiliser pour un marketing plus intelligent

https://www.gfk.com/brand-and-marketing-performance/segmentation-and-targeting/customer-segmentation https://medium.com/analytics-for-humans/what-is-cohort-analysis-and -comment-dois-je-l'utiliser-3ac7c39c50dd