La segmentation des clients alimentée par l’IA consiste à mieux comprendre les utilisateurs afin que vous puissiez les servir mieux en tant qu’individus.
Et si vous pouviez lire l’esprit de vos clients? Pas d’une manière effrayante et invasion de privilège, mais d’une manière qui vous permet de vraiment comprendre ce qui les fait vibrer, ce dont ils ont besoin et ce qu’ils sont susceptibles de faire ensuite. C’est ce que la segmentation des clients alimentée par l’IA essaie de réaliser.
Segmentation du client n’est pas nouveau. Les entreprises ont toujours essayé de regrouper leurs clients en fonction des caractéristiques partagées. Mais les méthodes de segmentation traditionnelles manquent souvent la marque pour capturer comment les gens se comportent réellement et prennent des décisions. Dans un monde où les clients interagissent avec des marques de dizaines de points de contact et s’attendent à des expériences personnalisées, les anciennes approches de la segmentation ne peuvent tout simplement pas suivre.
Pensez à vos propres habitudes d’achat. Vous pouvez acheter des articles de luxe dans une catégorie, mais assurer la chasse aux bonnes affaires dans une autre. Vous utilisez probablement différents appareils à différents moments de la journée, répondez à certains e-mails marketing, mais ignorez les autres et prenez des décisions en fonction d’un mélange complexe de facteurs. Multipliez maintenant cette complexité par des millions de clients, et vous pouvez voir pourquoi les entreprises ont besoin d’un meilleur moyen.
Pourquoi la segmentation traditionnelle est échouée
Avant de plonger dans la façon dont l’IA change les choses, voyons pourquoi les approches traditionnelles de segmentation ne fonctionnent souvent pas aussi bien que nous le souhaiterions. La plupart des entreprises se sont appuyées sur des données démographiques de base comme l’âge, le revenu et l’emplacement pour regrouper leurs clients. Bien que ces informations soient utiles, cela conduit souvent à des catégories à trop simplifiées qui ne reflètent pas un vrai comportement humain.
Prenez un exemple de vente au détail. Une segmentation traditionnelle peut regrouper toutes les «mamans de banlieue», en supposant qu’elles ont des habitudes d’achat similaires. Mais dans ce groupe, vous pourriez avoir:
- Les acheteurs en ligne avertis en technologie qui utilisent principalement des applications mobiles
- Acheteurs traditionnels qui préfèrent les expériences en magasin
- Les acheteurs hybrides qui recherchent en ligne mais achètent en magasin
Chacun de ces sous-groupes a besoin d’une messagerie différente, de différentes offres et différentes expériences d’achat.
Ou envisagez une société de logiciels B2B utilisant la segmentation firmographique traditionnelle – les clients de groupes par la taille de l’entreprise, l’industrie et les revenus. Ils pourraient manquer des différences importantes dans la façon dont différentes organisations adoptent et utilisent la technologie, leurs processus de prise de décision internes ou leurs points de douleur spécifiques. Deux entreprises qui semblent identiques sur papier pourraient nécessiter des approches de vente et des services de soutien complètement différentes.
Un autre problème courant est que les méthodes traditionnelles ont tendance à être statiques. Ils créent des groupes de clients rigides qui ne expliquent pas comment les préférences et les comportements des gens changent avec le temps. Quelqu’un qui s’intègre parfaitement dans le segment des «acheteurs soucieux du budget» pourrait se concentrer davantage sur la commodité ou la qualité l’année prochaine. Les événements de la vie, les circonstances changeantes et même les modèles saisonniers peuvent changer de façon spectaculaire sur la façon dont les gens interagissent avec votre marque.
Les limites deviennent encore plus apparentes lorsque vous considérez la richesse des données maintenant disponible. La segmentation traditionnelle repose généralement sur les réponses à l’enquête et les données de base des transactions.
Mais qu’en est-il des interactions sur les réseaux sociaux? Modèles de navigation sur le site Web? Interactions de service client? Utilisation des applications mobiles? Engagement par e-mail? Tous ces points de données racontent une partie de l’histoire du client, mais les méthodes de segmentation traditionnelles ne sont tout simplement pas équipées pour donner un sens à tout cela.
L’IA change le jeu
L’IA peut analyser et donner un sens aux données des clients d’une manière que les humains ne peuvent tout simplement pas correspondre. Il repère les modèles et les connexions qui passeraient normalement inaperçus, permettant aux entreprises de passer de larges regroupements à des segments de clients plus précis.
Prenez une société de services financiers à titre d’exemple. La segmentation de la vieille école pourrait regrouper les clients par âge, revenus et actifs. Mais un système d’IA peut être plus profond – il peut analyser:
- Comment les gens utilisent réellement leur argent
- Quels types d’investissements ils préfèrent
- À quel point ils sont à l’aise avec le risque
- Ce qui se passe dans leur vie qui pourrait affecter leurs décisions financières
Cette compréhension détaillée aide à créer des groupes de clients spécifiques qui reflètent mieux de vraies personnes. Une banque pourrait identifier les jeunes professionnels qui utilisent principalement les services bancaires mobiles et souhaitent de l’aide à la budgétisation. Pour ces clients, ils pourraient offrir une application budgétaire conviviale, des conseils d’épargne personnalisés et peut-être même que l’économie d’argent ressemble plus à un jeu.
Mais l’IA ne nous aide pas seulement à comprendre les clients tels qu’ils sont maintenant. Il peut également prédire ce dont ils pourraient avoir besoin ou faire ensuite. Une compagnie de téléphone pourrait utiliser l’IA pour déterminer quels clients pourraient passer à un concurrent bientôt, ce qui leur permet d’intervenir avec de meilleures offres avant que cela ne se produise.
Création de meilleures expériences client
La segmentation de l’IA peut améliorer pratiquement toutes les interactions avec les clients. Lorsque vous essayez de trouver de nouveaux clients, l’IA aide à identifier qui est le plus susceptible d’être intéressé par ce que vous vendez. Il peut aider à personnaliser le contenu afin que chaque client voit des informations qui leur importe réellement.
Considérez un service de streaming qui utilise l’IA pour analyser les modèles de visualisation. Au lieu de montrer à tout le monde les mêmes recommandations de films, ils peuvent créer des micro-segments en fonction de l’historique de visualisation, des préférences de la journée et même de la façon dont les utilisateurs parcourent les options. Un parent qui regarde principalement le contenu de la famille pendant la journée pourrait voir des recommandations différentes de celles d’un jeune professionnel qui diffuse des films d’action tard dans la nuit.
Le service client s’améliore également. L’IA peut prédire quels problèmes un client pourrait avoir et le connecter avec la bonne personne pour aider. Cela rend les choses plus lisses pour le client et aide les entreprises à utiliser leurs ressources plus efficacement. Par exemple, un détaillant d’électronique pourrait utiliser l’IA pour identifier les clients qui ont récemment acheté des appareils complexes et offrir de manière proactive une assistance de configuration, plutôt que d’attendre que les clients frustrés appellent des problèmes.
Pour garder les clients heureux et fidèles, l’IA fait une réelle différence. Il peut apercevoir des signes d’alerte précoce qu’un client pourrait partir, permettant aux entreprises de prendre des mesures avant qu’il ne soit trop tard. Il aide également à identifier et à récompenser les clients les plus précieux, établissant des relations plus fortes au fil du temps.
Le fondement d’une IA efficace
Comme pour toute application d’IA, la qualité des informations n’est aussi bonne que la qualité des données. Des données biaisées, incomplètes ou inexactes peuvent conduire à une segmentation erronée et à la prise de décision erronée.
La qualité des données est un défi important qui nécessite une vigilance constante. Le vieil adage «ordures à l’intérieur, ordures» est particulièrement vrai pour l’IA. Pour une précision et une fiabilité améliorées de la segmentation axée sur l’IA, les entreprises doivent investir Gouvernance des données robustey compris les audits de données réguliers, le nettoyage et la normalisation.
Ce n’est pas seulement un problème technique, mais aussi un problème culturel. Tout le monde dans l’organisation, de la C-suite aux lignes de front, doit comprendre l’importance de la qualité des données et leur rôle dans le maintien. Cela nécessite une éducation continue, des politiques et des procédures claires et un engagement envers la prise de décision basée sur les données à tous les niveaux.
De plus, il y a un équilibre délicat à trouver entre la personnalisation et la confidentialité. Les clients apprécient les expériences pertinentes et sur mesure, mais ils peuvent rapidement se sentir violés si le ciblage se sent trop invasif ou si leurs données sont mal gérées. Les entreprises doivent être proactives pour communiquer leurs pratiques de données, fournir des mécanismes de désactivation faciles et protéger rigoureusement les informations des clients.
Pensées finales
La segmentation alimentée par l’IA est plus qu’une simple façon de trier les clients – il s’agit de mieux comprendre les gens afin que vous puissiez mieux les servir. Il s’éloigne de l’approche marketing «Spray and Pray» envers quelque chose de plus réfléchi et ciblé.
Pour tirer le meilleur parti de la segmentation de l’IA, il est essentiel d’avoir une vue complète et unifiée de chaque client. Cela signifie intégrer les données de divers points de contact et systèmes, tels que l’analyse Web, le CRM, le point de vente et les médias sociaux.
Progress Sitefinity Insight est un vaste exemple de Plateforme de données client (CDP) Cela permet cette vue holistique client. En consolidant les données provenant de diverses sources, Sitefinity Insight permet la création de profils de clients riches à 360 degrés qui peuvent stimuler la personnalisation entre les canaux. Contrairement aux outils de collecte de données de base, Sitefinity Insight vous donne la compréhension approfondie dont vous avez besoin pour créer des expériences vraiment personnalisées.
Nous nous dirigeons vers un avenir où des messages marketing génériques et génériques et une seule taille, toutes les expériences ne le coupent plus. Les entreprises qui réussissent seront celles qui peuvent comprendre et répondre aux besoins individuels de chaque client. S’y rendre ne sera pas facile. Il faut investir dans la technologie, embaucher les bonnes personnes et parfois changer complètement le fonctionnement de votre entreprise. Mais les entreprises qui le comprennent auront un énorme avantage.
En savoir plus sur Progress Sitefinity Insight.
mai 12, 2025
Comment l’IA transforme la segmentation du client
La segmentation des clients alimentée par l’IA consiste à mieux comprendre les utilisateurs afin que vous puissiez les servir mieux en tant qu’individus.
Et si vous pouviez lire l’esprit de vos clients? Pas d’une manière effrayante et invasion de privilège, mais d’une manière qui vous permet de vraiment comprendre ce qui les fait vibrer, ce dont ils ont besoin et ce qu’ils sont susceptibles de faire ensuite. C’est ce que la segmentation des clients alimentée par l’IA essaie de réaliser.
Segmentation du client n’est pas nouveau. Les entreprises ont toujours essayé de regrouper leurs clients en fonction des caractéristiques partagées. Mais les méthodes de segmentation traditionnelles manquent souvent la marque pour capturer comment les gens se comportent réellement et prennent des décisions. Dans un monde où les clients interagissent avec des marques de dizaines de points de contact et s’attendent à des expériences personnalisées, les anciennes approches de la segmentation ne peuvent tout simplement pas suivre.
Pensez à vos propres habitudes d’achat. Vous pouvez acheter des articles de luxe dans une catégorie, mais assurer la chasse aux bonnes affaires dans une autre. Vous utilisez probablement différents appareils à différents moments de la journée, répondez à certains e-mails marketing, mais ignorez les autres et prenez des décisions en fonction d’un mélange complexe de facteurs. Multipliez maintenant cette complexité par des millions de clients, et vous pouvez voir pourquoi les entreprises ont besoin d’un meilleur moyen.
Pourquoi la segmentation traditionnelle est échouée
Avant de plonger dans la façon dont l’IA change les choses, voyons pourquoi les approches traditionnelles de segmentation ne fonctionnent souvent pas aussi bien que nous le souhaiterions. La plupart des entreprises se sont appuyées sur des données démographiques de base comme l’âge, le revenu et l’emplacement pour regrouper leurs clients. Bien que ces informations soient utiles, cela conduit souvent à des catégories à trop simplifiées qui ne reflètent pas un vrai comportement humain.
Prenez un exemple de vente au détail. Une segmentation traditionnelle peut regrouper toutes les «mamans de banlieue», en supposant qu’elles ont des habitudes d’achat similaires. Mais dans ce groupe, vous pourriez avoir:
Chacun de ces sous-groupes a besoin d’une messagerie différente, de différentes offres et différentes expériences d’achat.
Ou envisagez une société de logiciels B2B utilisant la segmentation firmographique traditionnelle – les clients de groupes par la taille de l’entreprise, l’industrie et les revenus. Ils pourraient manquer des différences importantes dans la façon dont différentes organisations adoptent et utilisent la technologie, leurs processus de prise de décision internes ou leurs points de douleur spécifiques. Deux entreprises qui semblent identiques sur papier pourraient nécessiter des approches de vente et des services de soutien complètement différentes.
Un autre problème courant est que les méthodes traditionnelles ont tendance à être statiques. Ils créent des groupes de clients rigides qui ne expliquent pas comment les préférences et les comportements des gens changent avec le temps. Quelqu’un qui s’intègre parfaitement dans le segment des «acheteurs soucieux du budget» pourrait se concentrer davantage sur la commodité ou la qualité l’année prochaine. Les événements de la vie, les circonstances changeantes et même les modèles saisonniers peuvent changer de façon spectaculaire sur la façon dont les gens interagissent avec votre marque.
Les limites deviennent encore plus apparentes lorsque vous considérez la richesse des données maintenant disponible. La segmentation traditionnelle repose généralement sur les réponses à l’enquête et les données de base des transactions.
Mais qu’en est-il des interactions sur les réseaux sociaux? Modèles de navigation sur le site Web? Interactions de service client? Utilisation des applications mobiles? Engagement par e-mail? Tous ces points de données racontent une partie de l’histoire du client, mais les méthodes de segmentation traditionnelles ne sont tout simplement pas équipées pour donner un sens à tout cela.
L’IA change le jeu
L’IA peut analyser et donner un sens aux données des clients d’une manière que les humains ne peuvent tout simplement pas correspondre. Il repère les modèles et les connexions qui passeraient normalement inaperçus, permettant aux entreprises de passer de larges regroupements à des segments de clients plus précis.
Prenez une société de services financiers à titre d’exemple. La segmentation de la vieille école pourrait regrouper les clients par âge, revenus et actifs. Mais un système d’IA peut être plus profond – il peut analyser:
Cette compréhension détaillée aide à créer des groupes de clients spécifiques qui reflètent mieux de vraies personnes. Une banque pourrait identifier les jeunes professionnels qui utilisent principalement les services bancaires mobiles et souhaitent de l’aide à la budgétisation. Pour ces clients, ils pourraient offrir une application budgétaire conviviale, des conseils d’épargne personnalisés et peut-être même que l’économie d’argent ressemble plus à un jeu.
Mais l’IA ne nous aide pas seulement à comprendre les clients tels qu’ils sont maintenant. Il peut également prédire ce dont ils pourraient avoir besoin ou faire ensuite. Une compagnie de téléphone pourrait utiliser l’IA pour déterminer quels clients pourraient passer à un concurrent bientôt, ce qui leur permet d’intervenir avec de meilleures offres avant que cela ne se produise.
Création de meilleures expériences client
La segmentation de l’IA peut améliorer pratiquement toutes les interactions avec les clients. Lorsque vous essayez de trouver de nouveaux clients, l’IA aide à identifier qui est le plus susceptible d’être intéressé par ce que vous vendez. Il peut aider à personnaliser le contenu afin que chaque client voit des informations qui leur importe réellement.
Considérez un service de streaming qui utilise l’IA pour analyser les modèles de visualisation. Au lieu de montrer à tout le monde les mêmes recommandations de films, ils peuvent créer des micro-segments en fonction de l’historique de visualisation, des préférences de la journée et même de la façon dont les utilisateurs parcourent les options. Un parent qui regarde principalement le contenu de la famille pendant la journée pourrait voir des recommandations différentes de celles d’un jeune professionnel qui diffuse des films d’action tard dans la nuit.
Le service client s’améliore également. L’IA peut prédire quels problèmes un client pourrait avoir et le connecter avec la bonne personne pour aider. Cela rend les choses plus lisses pour le client et aide les entreprises à utiliser leurs ressources plus efficacement. Par exemple, un détaillant d’électronique pourrait utiliser l’IA pour identifier les clients qui ont récemment acheté des appareils complexes et offrir de manière proactive une assistance de configuration, plutôt que d’attendre que les clients frustrés appellent des problèmes.
Pour garder les clients heureux et fidèles, l’IA fait une réelle différence. Il peut apercevoir des signes d’alerte précoce qu’un client pourrait partir, permettant aux entreprises de prendre des mesures avant qu’il ne soit trop tard. Il aide également à identifier et à récompenser les clients les plus précieux, établissant des relations plus fortes au fil du temps.
Le fondement d’une IA efficace
Comme pour toute application d’IA, la qualité des informations n’est aussi bonne que la qualité des données. Des données biaisées, incomplètes ou inexactes peuvent conduire à une segmentation erronée et à la prise de décision erronée.
La qualité des données est un défi important qui nécessite une vigilance constante. Le vieil adage «ordures à l’intérieur, ordures» est particulièrement vrai pour l’IA. Pour une précision et une fiabilité améliorées de la segmentation axée sur l’IA, les entreprises doivent investir Gouvernance des données robustey compris les audits de données réguliers, le nettoyage et la normalisation.
Ce n’est pas seulement un problème technique, mais aussi un problème culturel. Tout le monde dans l’organisation, de la C-suite aux lignes de front, doit comprendre l’importance de la qualité des données et leur rôle dans le maintien. Cela nécessite une éducation continue, des politiques et des procédures claires et un engagement envers la prise de décision basée sur les données à tous les niveaux.
De plus, il y a un équilibre délicat à trouver entre la personnalisation et la confidentialité. Les clients apprécient les expériences pertinentes et sur mesure, mais ils peuvent rapidement se sentir violés si le ciblage se sent trop invasif ou si leurs données sont mal gérées. Les entreprises doivent être proactives pour communiquer leurs pratiques de données, fournir des mécanismes de désactivation faciles et protéger rigoureusement les informations des clients.
Pensées finales
La segmentation alimentée par l’IA est plus qu’une simple façon de trier les clients – il s’agit de mieux comprendre les gens afin que vous puissiez mieux les servir. Il s’éloigne de l’approche marketing «Spray and Pray» envers quelque chose de plus réfléchi et ciblé.
Pour tirer le meilleur parti de la segmentation de l’IA, il est essentiel d’avoir une vue complète et unifiée de chaque client. Cela signifie intégrer les données de divers points de contact et systèmes, tels que l’analyse Web, le CRM, le point de vente et les médias sociaux.
Progress Sitefinity Insight est un vaste exemple de Plateforme de données client (CDP) Cela permet cette vue holistique client. En consolidant les données provenant de diverses sources, Sitefinity Insight permet la création de profils de clients riches à 360 degrés qui peuvent stimuler la personnalisation entre les canaux. Contrairement aux outils de collecte de données de base, Sitefinity Insight vous donne la compréhension approfondie dont vous avez besoin pour créer des expériences vraiment personnalisées.
Nous nous dirigeons vers un avenir où des messages marketing génériques et génériques et une seule taille, toutes les expériences ne le coupent plus. Les entreprises qui réussissent seront celles qui peuvent comprendre et répondre aux besoins individuels de chaque client. S’y rendre ne sera pas facile. Il faut investir dans la technologie, embaucher les bonnes personnes et parfois changer complètement le fonctionnement de votre entreprise. Mais les entreprises qui le comprennent auront un énorme avantage.
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