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De la segmentation à l’hyper-
segmentation !
À partir des différentes typologies de données et de critères à votre disposition, le 1er travail est de réaliser une ou plusieurs segmentations : segmentation RFM, segmentation d’engagement, segmentation CSP.
Pourquoi ? Tout simplement pour créer des groupes homogènes, avec des comportements semblables. L’intérêt de ces segmentations est de concevoir un message et une offre la plus ad hoc possible afin de séduire chaque profil clients ou prospects.
L’hyper-segmentation va beaucoup plus loin et croise plusieurs segmentations pour affiner les ciblages afin de s’adresser de manière encore plus personnalisée et adaptée à la multiplicité des profils clients et prospects. Enrichie de nouvelles variables, elle permet une analyse plus fine et plus granulaire et donne des clés de lecture fondamentales à la compréhension des parcours prospects et clients.
Dans le pôle Data Intelligence, nous utilisons la modélisation prédictive et le scoring pour interpréter des données et en déduire des pronostics ou des comportements à venir afin de déclencher des actions et des dispositifs appropriés. Par exemple, on peut se focaliser sur des profils à risque, comme les décrocheurs VIP de votre fichier, créer un score d’attrition et ainsi agir pour réduire le risque de “churn” avant même qu’il ne soit trop tard.
Le Scoring Client un outil puissant d’aide à la décision
Scorer, c’est noter pour prédire et anticiper les comportements futurs. À partir de la segmentation clients, le scoring va permettre d’attribuer une note à chaque client afin d’anticiper son comportement futur.
Le scoring donne l’avantage de mobiliser encore plus finement les segments en attribuant des scores en fonction de critères remplis, d’actions réalisées ou de potentiel d’achat.
L’objectif du scoring est double
- Aider les entreprises à prioriser leurs actions.
- Concentrer les efforts marketing sur certains profils clés de l’entreprise.
En fonction de l’activité et des priorités, il est possible de créer de nombreux scoring.
Par exemple : un score d’appétence produits facilitera l’ajustement des propositions d’offres produits au plus près des attentes du client ou un score d’attrition des meilleurs clients aidera à agir au bon moment pour éviter la perte d’un client à forte valeur pour l’entreprise.
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