Croiser BDD et études ad hoc

Comment construire une segmentation de clients à partir des informations comportementales (achat/ utilisation) existant dans une base de données? Et comment l'enrichir par des informations plus «attitudinales» dans l'objectif de définir des actions de marketing ciblé? L'institut d'études Numsight a mis en oeuvre une approche intéressante qui dépasse le cadre des études classiques en mixant des informations consommateurs (provenant de questionnaires) et d'autres, comportementales (provenant de bases de données) . « Notre originalité est d 'avoir un double métier de marketing research et d'exploitation des bases de données », explique Eric Lombard, managing partner de Numsight (qui travaille pour les entreprises de la grande consommation, de la distribution et des Télécoms et Services) . « L'objectif n'est pas la connaissance pure du consommateur/ client sans action. Des insights non transformés en actions marketing n'ont aucune valeur », ajoute-t-il, soucieux de l'opérabilité des analyses menées. « Cette approche mixte, grâce à laquelle il est possible de connecter deux sources de connaissance clients, est peu répandue », poursuit Eric Weerdmeester, managing partner. Les informations comportementales récoltées grâce aux traceurs clients (notamment les cartes de fidélité) ne sont pas ou insuffisamment exploitées. »

@ Source : Numsight

@ Source : Numsight

Une segmentation plus fine

L'idée consiste à rapprocher le potentiel et les besoins d'un client de son comportement réel. « Nous avons un avantage par rapport aux sociétés spécialisées pour faire du CRM, exprime Eric Weerdmeester en développant : « Nous faisons de la segmentation stratégique avec un objectif d'innovation. » Dans la parfumerie sélective, on saura si le client Marionnaud achète ailleurs (par exemple, chez Sephora), dans quelles proportions, ce qui permettra de moduler les investissements. On saura également décrire son attitude chez Marionnaud, ce qui permettra de l'identifier et de l'actionner directement (via un plan CRM), d'ajuster la nature du discours selon leur façon d'acheter. Les méthodes de segmentation utilisées par Numsight se veulent plus opérables, mais aussi plus fines que la simple typologie gros/ moyens/petits clients ou récence/ fréquence/montant. Ce type de segmentation délivre surtout plus d'insights, plus riches pour une mise en oeuvre plus pertinente et davantage en affinité avec les clients. La méthode est particulièrement intéressante dans le cadre d'un groupe de distribution, souvent mieux équipé pour tracer les comportements clients (par exemple, Carrefour) . Le groupe a utilisé les bases de données pour savoir quels clients fréquentent quel format (hyper, super, magasin de proximité), à quelles occasions. Autre exemple: une enseigne comme Décathlon peut connaître précisément ses acheteurs de matériels de ski. Le questionnaire permet de comprendre les besoins et la réaction des consommateurs sur le marché (le type de ski pratiqué, etc.) et la base de données de savoir ce que chaque client fait chez Décathlon, s'il est sensible aux promotions, aux marques propres, aux bas prix. En croisant les données, il est possible de connaître le style de vie des clients et donc de savoir comment s'adresser à eux. On parvient ainsi à du microciblage et on peut communiquer via du couponing papier, du e-couponing... selon les cibles. Ensuite, Numsight propose des outils de gestion de campagne tels que Neolane. Les utilisations principales de cette approche sont: le CRM, la gestion des assortiments par segment de clients et l'innovation.