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Optimiser sa segmentation marketing avec AB Tasty

  • 2. Laura Brocco Directrice Scientifique Thibaut Lagorce Directeur Consulting 2
  • 3. OPTIMISER SA SEGMENTATION MARKETING Enjeux et panorama La segmentation en action Retour d’expérience d’AB Tasty
  • 7. OFFRES & COMMUNICATIONS PERSONNALISEES
  • 8. LE BON MESSAGE, BON MOMENT, BONNE PERSONNE
  • 10. SEGMENTATION WORKFLOW ENQUÊTE ANALYSE IDENTIFICATION Définition du marché à segmenter Choix des informations à collecter Recueil de données Choix de critères Choix de la méthode Choix de l’algorithme Composition et profile des segments Mesure de la taille des segments Analyse du potentiel et de l’attractivité Evolution dans le temps Etat de la concurrence
  • 11. ANALYSE : CHOIX DU CRITÈRE SOCIO DÉMOGRAPHIQUE GÉOGRAPHIQUE PSYCHO- GRAPHIQUE COMPORTEMENTAL TYPE DE CONSOMMATEUR
  • 12. ANALYSE : CHOIX DE L’APPROCHE Segmentation à priori Segmentation non- supervisée Segmentation supervisée Découper la population selon de critères basiques (sexe, âge, csp, …) Recherche des caractéristiques commune entre individus afin d’aboutir à une classification Définition des groupes finaux avant de mettre en place la segmentation
  • 13. ANALYSE : CHOIX DE LA METHODE AUTRES MÉTHODES (RÉSEAUX DE NEURONES, MÉTHODES MIXTES, …) Nombre de classes prédéfini Nombre de classes NON prédéfini, choix du degrés de « dissimilarité » Nombre de classes NON prédéfini MÉTHODES DE PARTITIONNEMENT CLASSIFICATION ASCENDANTE HIÉRARCHIQUE MÉTHODES MIXTES
  • 14. UNE « BONNE » SEGMENTATION DOIT ÊTRE Optimale Stable Efficace Mesurable Opérationnelle
  • 15. LA SEGMENTATION PMG Petit, Moyen, Gros, Très Gros P OUTLIERSM G TG CA CA CA CA CA
  • 16. LA SEGMENTATION RFM (récence, fréquence, montant) Valeur du client (CA Total) Activité du client (récence, fréquence) + INACTIFS ++ - - +++ - + - - +
  • 17. LA SEGMENTATION CROISEE RFM/PMG Bien les accueillir, stimuler le nombre de visites/achats Personnalisation, valorisation Fidélisation, up sell, cross sell, rétention NOUVEAUX CLIENTS VIPs CŒUR DE CIBLE Fidélisation à moindre coût Suivi personnalisé de leurs visites/ dépenses DILEMNES OUTLIERS
  • 18. POUR ALLER PLUS LOIN… Etudes de cas et retours d’expérience
  • 19. EQUIPEMENTIER AUTOMOBILE : SEGMENTATION A PARTIR DES ATTENTES CLIENTS Un équipementier automobile a réalisé une étude mondiale sur les attentes clients concernant le confort de l’habitacle Comment classer les clients selon leurs attitudes et leurs comportements ?
  • 20. LA METHODE Classe 1 Classe 2 Classe 3 Classe 4 Classe 5 Classe 6 Dendrogramme de la typologie Projection des individus dans l’espace attitudes-comportements Identification des dimensions structurantes des réponses via une typologie canonique Segmentation à partir de la typologie des individus
  • 21. LES RESULTATS 6 classes d’individus : Les prévoyants attentistes, les prévoyants agités, les sensibles sécurisés, les jamais contents, les impatients, les ajusteurs méticuleux Caractéristiques descriptives de chaque classe (profil socio-démo, véhicule possédé, type d’utilisation, critères de choix, attentes sur les équipements) Bilan d’image vis-à-vis des problèmes rencontrés Time to comfortable temperature Capability to precisely adjust the temperature Ease of use of vehicle controls Ability to eliminate humidity Capacity to eliminate sweating, to dry the body and clothes All car surface contacts are at the right temperature Individual adjustment of temperature Noise/vibration of thermal comfort equipment Ability to obtain pleasant air flows Interior air quality 0.32 3.87 Classe 1 : Prévoyants attentistes IMPORTANCE SATISFACTION
  • 22. LABORATOIRE PHARMACEUTIQUE : COMPARER LES PERFORMANCES DES PHARMACIES Un laboratoire pharmaceutique souhaite comparer la performance commerciale des pharmacies vendant ses produits sans ordonnance Quelles sont les pharmacies sur et sous- performantes au regard de leur environnement géographique et socio-démographique ?
  • 23. Pharmacie, Hypercentre de Toulouse Pharmacie, Dremil Lafage (2500 hab., 16km Toulouse)
  • 24. Comment comparer la performance intrinsèque de ces 2 pharmacies ?
  • 25. LABORATOIRE PHARMACEUTIQUE : COMPARER LES PERFORMANCES DES PHARMACIES 1 : rendre les pharmacies comparables dans leur contexte 2 : utiliser les données de l’Open Data pour caractériser ce contexte 3 : créer des groupes (clusters) de pharmacies comparables 4 : classer les pharmacies au sein de leur cluster
  • 26. QUELLES SONT LES VARIABLES PERTINENTES ? Intensité de la concurrence Densité d’habitation % de retraités, d’actifs, d’enfants…
  • 27. CRÉATION DE CLUSTERS HOMOGÈNES pharmacie de centre-ville sans concurrence pharmacie rurale sans concurrence pharmacie de centre-ville hyper concurrencée pharmacie de centre commercial sans concurrence pharmacie rurale très concurrencée
  • 28. EVALUATION DE LA PERFORMANCE AU SEIN DE CHAQUE CLUSTER Perf ++ : CA >> CA Moyen du groupe Perf = : CA =~ CA Moyen du groupe Perf -- : CA << CA Moyen du groupe
  • 29. Hubert Wassner Lead Data Scientist 31
  • 30. Contexte & problématique Adoptez une approche marketing 1 to 1 pour convertir davantage Engagez votre audience grâce au marketing prédictif Validez vos idées d’optimisation avec une approche Test & Learn A/B testing Remarketing on-site Personnalisation
  • 31. Les solutionsLes 3 piliers de la plateforme AB Tasty Créez vos messages personnalisés sans connaissance technique Moteur de segmentation Reporting Éditeur Visuel Adressez vos utilisateurs avec précision Analysez les impacts et concluez avant d’agir
  • 32. Les actions mises en œuvreQuelques réussites Augmenter la Conversion +14% ventes VS
  • 33. Les prochaines actionsQuelques réussites Diminuer le Rebond -10% rebond VS
  • 34. Les résultats obtenusCe ne sont pas les seules ! E-commerce Média AgencesLeads
  • 35. Le problème La personnalisation nécessite de l’information. Or 1 visiteur sur 2 est totalement inconnu !
  • 36. La solution Grâce à la géolocalisation (via adresse I.P.) On accède aux informations de recensement (INSEE) Dont celles des revenus ! On peut donc créer un segment « hauts revenus »
  • 37. La méthode Base INSEE Segmentation en quintiles Coordonnées XY Segment associé < 70 ms
  • 38. L’évaluation Distribution de revenus (prédiction) sur un site de e- commerce. Seuil de segmentation
  • 39. L’évaluation Distribution de valeur de panier : • bleu < seuil • rouge > seuil
  • 40. L’évaluation Distribution de chiffre d’affaires • bleu < seuil • rouge > seuil • noir l’ensemble ~25% de plus pour les « hauts revenus »
  • 41. Conclusion On peut segmenter les visiteurs d’un site web selon leurs revenus. On peut alors concentrer les efforts commerciaux sur cette population pour booster le chiffre d’affaires.
  • 42. Évolutions D’autres prédictions : Taille de la famille Densité de commerces Indice Gini pour la confiance de prédiction Type d’habitation …
  • 43. ? VOUS SOUHAITEZ EN SAVOIR PLUS http://www.np6.fr/demande-de-contact/
  • 44. Conférence #2 Data Marketing Quand le géomarketing devient prédictif Conférence #2 Digital Marketing Optimiser ses parcours clients Auditorium New York / Hambourg

Notes de l'éditeur

  1. La plupart des marchés sont constitués d’acheteurs très différents par de multiples aspects (attentes et besoins, comportements d’achat et de consommation, critères de choix des produits, etc.)  les marchés sont en général hétérogènes.
  2. La segmentation consiste à découper les marchés en sous-groupes d’individus (B2C) ou d’entreprises (B2B) les plus homogènes possible et les plus distincts les uns des autres.
  3. Le découpage permet de : concevoir des propositions marketing plus adaptés mener des actions dissociées selon le profil client (one to few) communiquer plus efficacement
  4. LE BON MESSAGE Adapter le contenu, l’offre produits/services, le canal et éventuellement le prix LA BONNE PERSONNE Ne contacter que les personnes potentiellement intéressées LE BON MOMENT Adapter la période et la fréquence de communication
  5. ENQUETE Définition du marché à segmenter Choix des informations à collecter Recueil de données ANALYSE Choix de critères (sociodémographiques, géographiques, psycho-graphiques, comportementaux, relatifs à la situation) Choix de la méthode (à priori, supervisée, non-supervisée) Choix de l’algorithme (analyse factorielle, méthodes de partitionnement, méthodes par estimation de densité, méthodes mixtes, etc.) IDENTIFICATION Composition et profile des segments Mesure de la taille des segments (nombre prospects/clients, volume d’achat, valeur d’achat, ….) Analyse du potentiel et de l’attractivité Evolution dans le temps (segment en croissance, stable, en décroissance) Etat de la concurrence
  6. La condition initiale pour réussir une segmentation est de disposer d’informations sur les individus et sur le marché: Variables à expliquer : celles qui relèvent de l’information qui caractérise le phénomène que l’on souhaite comprendre et sur lequel on veut influer Variables explicatives : les informations susceptibles de donner une explication aux variables à expliquer. Ces variables peuvent être : Qualitatives (ex : l’activité) Ordonnées (ex : la tranche de taille 0-50, 50-100)
  7. Critères Sociodémographiques  Diviser le marché selon âge, sexe, formation, csp, … Critères Géographiques  Diviser le marché en sous-ensembles géographiques Critères Psycho-graphiques  Diviser le marché selon opinions, style de vie, croyance, attitudes, … Critères de comportement de consommation  Diviser le marché selon: quantités consommées, avantage recherchés, … Critères relatifs au type de consommateur  Acheteurs, prescripteurs, …
  8. Méthodes de partitionnement (classification non-supervisée): centres mobiles, k-means, etc. applicables aux grands volumes de donnés détection des individus hors norme dépendance du choix initial fixation à priori du nombre de classes Classification ascendante hiérarchique: détection de classes de forme différente Classification des individus, des variables et des centres des classes On travaille à partir des dissimilarités entre les objets que l'on veut regrouper. On peut donc choisir un type de dissimilarité adapté au sujet étudié et à la nature des données. L'un des résultats est le dendrogramme, qui permet de visualiser le regroupement progressif des données. On peut alors se faire une idée d'un nombre adéquat de classes dans lesquelles les données peuvent être regroupées. Complexité algorithmique Partitionnement non globale Méthodes mixtes: Applicables aux grands volumes de données Permets de classifier les individus sans connaitre à priori le nombre de classes Précision et absence d’apriori (combine le deux avantages des méthodes de partitionnement et cah) Programmation longue si le nombre de variable est élevé Réseaux de neurones: Capable de modéliser les relations non-linéaires des données Variables qualitatives et quantitatives Boites noires Nécessitent un échantillon de données important Sensibles aux outliers Analyse par agrégation des similarités: Détection automatique du nombre de classes Prise en charge des valeurs manquantes Classification globale variables nominales Sensible au nombre de modalités des variables Agrégation des individus sur une majorité des variables
  9. Cube Pyamide Nuage Fleche Agregees – camembert qui se surpose Groupe de variable Autres methodes
  10. Optimale  détecter un nombre optimale de structures dans les données et fournir des segments bien différenciés Stable  les segments ne doivent pas changer vis-à-vis des légères variations dans les données Efficace  savoir traiter un grand nombre de données et tous types de variables Mesurable  les caractéristiques doivent être quantifiées avec précision Opérationnelle  les caractéristiques doivent permettre d’atteindre les segments par des actions commerciales spécifiques
  11. A partir du CA client sur la période considérée, découper la population en vingtiles (20 segments d’effectifs égaux) Regroupement des 20 segments en 4 segments P, M, G, TG Identification des « outliers » qui peuvent être des supers VIP ou des fraudeurs potentiels
  12. Division de chaque indicateur en décile (10 classes égales) Somme des 3 valeurs obtenues pour chaque individu = score RFM Découpage des valeurs du score RFM en quintile (5 segments RFM) Les inactifs : n’ayant pas fait de visites/achats sur la période considérée Les RFM+++ : Clients importants (Montant, fréquence) ayant acheté récemment Les RFM++ : Clients ayant achetés de façon moyenne et récemment Les RFM + : Clients ayant achetés de façon moyenne et pas récemment Les RFM- : petits clients Les RFM--- : Très petits clients dont les achats ne sont pas récents
  13. LA SEGMENTATION CROISEE A POUR OBJECTIF DE CRÉER DES PLANS D’ACTION DISSOCIES PAR SEGMENT
  14. La méthode : identification des dimensions structurantes des réponses via une typologie canonique (corrélation entre un groupe de variables à expliquer = comportements pour résoudre un problème, et un groupe de variables explicatives = données socio-démos et problèmes rencontrés) Segmentation à partir de la typologie des individus (constitution de groupes d’individus ayant des observations proches et le plus distincts possibles les uns des autres)?
  15. Identification des dimensions structurantes des réponses via une typologie canonique (corrélation entre un groupe de variables à expliquer = comportements pour résoudre un problème, et un groupe de variables explicatives = données socio-démos et problèmes rencontrés) Segmentation à partir de la typologie des individus (constitution de groupes d’individus ayant des observations proches et le plus distincts possibles les uns des autres)? > Mots clés nuage de points / SEGMENTATION DATAVIZ IMAGE POINTS