Étude de cas | Segmentation de la clientèle alimentée par l’IA pour un détaillant de premier plan
Une chaîne de magasins européenne a été confrontée à d’importants défis pour comprendre et répondre à sa clientèle diversifiée dans plusieurs régions. Leur segmentation existante reposait sur des méthodes obsolètes, utilisant de grandes catégories démographiques telles que l’âge et le niveau de revenu, qui ne parvenaient pas à capturer les comportements d’achat réels.
En conséquence, les campagnes marketing manquaient de pertinence, ce qui entraînait un engagement sous-optimal et de faibles taux de conversion. De plus, les groupes de clients à forte valeur ajoutée n’étaient pas clairement identifiés, ce qui rendait difficile leur ciblage efficace. L’entreprise avait besoin d’un modèle de segmentation des clients robuste basé sur des données comportementales pour améliorer la précision des campagnes, allouer efficacement les ressources marketing et fidéliser les clients.
Le détaillant s’est engagé avec Consultport pour fournir un consultant capable de concevoir et de mettre en œuvre un système de segmentation de la clientèle à la pointe de la technologie. En 48 heures, Consultport a fourni quatre consultants en intelligence artificielle hautement qualifiés ayant une expérience de l’analyse de la vente au détail basée sur l’IA.
Le consultant sélectionné a apporté huit d’expérience en marketing dans le secteur de la vente au détail, ayant également géré des projets antérieurs de segmentation de la clientèle par IA et d’IA dans le marketing. Le consultant avait précédemment mis en œuvre des solutions de segmentation pour des entreprises du Fortune 500, avec une expertise comprenant des algorithmes d’apprentissage automatique, l’intégration des données clients et la création de modèles exploitables pour les équipes marketing.
Le consultant a adopté une méthodologie structurée pour transformer le processus de segmentation de la clientèle du détaillant grâce à l’IA :
1. Consolidation et nettoyage des données
Le consultant a commencé par consolider les données des clients provenant de plusieurs sources, notamment les systèmes de point de vente, la plateforme CRM, l’analyse de sites Web et les programmes de fidélité. À l’aide de Snowflake pour l’intégration des données et de scripts Python pour le prétraitement, ils ont nettoyé et normalisé les ensembles de données pour garantir l’exactitude et la cohérence. Cette étape a permis d’obtenir une base de données complète des comportements des clients, tels que la fréquence d’achat, le panier moyen, les préférences en matière de produits et les habitudes d’achat saisonnières.
2. Segmentation avancée avec l’apprentissage automatique
Ensuite, le consultant a développé et formé un algorithme de clustering piloté par l’IA. Ce modèle a analysé les comportements d’achat, la fréquence des interactions et les préférences de canal pour classer les clients en segments exploitables.
Les principaux segments de clientèle identifiés sont les suivants :
- Chercheurs de valeur : Les clients qui privilégient les remises et les promotions.
- Dépensiers fidèles : Acheteurs réguliers avec des valeurs moyennes de commande élevées.
- Acheteurs occasionnels : Acheteurs occasionnels ayant des intérêts spécifiques pour des produits spécifiques.
- Amateurs de tendances : Des clients motivés par les lancements de nouveaux produits.
Le modèle a également généré une couche prédictive, identifiant les clients susceptibles de changer de segment (par exemple, les acheteurs occasionnels qui deviennent des dépensiers fidèles) en fonction de leurs tendances d’engagement.
3. Intégration et actionnabilité
Le consultant a intégré le modèle de segmentation de la clientèle IA dans les outils de CRM (Salesforce) et d’automatisation du marketing de l’enseigne. Cela a permis à l’équipe marketing de lancer des campagnes ciblées pour chaque segment, telles que des promotions exclusives pour les chercheurs de valeur ou des offres d’accès anticipé pour les amateurs de tendances.
De plus, un tableau de bord en direct a été créé à l’aide de Tableau, ce qui a permis à l’équipe de visualiser en temps réel les indicateurs de performance des segments, tels que la contribution aux revenus, la probabilité d’attrition et les taux d’engagement.
Un an après l’achèvement du projet, la mise en œuvre de la segmentation de la clientèle alimentée par l’IA a produit des résultats transformateurs :
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