Relation Client : Information, Segmentation, Personnalisation
Michel Bruley
La relation client-fournisseur a historiquement connu différentes étapes, passant successivement ces 50 dernières années du fournisseur roi, à l’ère du commercial conquistador, puis du produit « miracle », puis du client roi, pour finalement arriver actuellement au temps du partenariat et de la fidélisation.
Toute démarche partenariale de la relation client, démarre par l’identification et le développement d’actions pour mieux connaître les clients, afin de construire avec chacun d’eux une relation individualisée. Or dans de nombreuses entreprises le client est encore méconnu, même si la connaissance client est une « priorité » déclarée par plus de 90% des entreprises. L’intérêt de connaître ses clients est de pouvoir répondre à leurs attentes et de maîtriser la relation. La vente qui constitue le point final d’une approche commerciale doit, dans le cas d’une approche partenariale, être inscrite dans la durée.
La segmentation est une des voies pour mieux connaître ses clients. Elle permet un découpage de la population en sous-ensembles homogènes, par buts économiques. Il existe différentes approches de la segmentation : a priori (utilisation de critères basiques – homme/femme, CSP, …), supervisée (détermination guidée des groupes auxquels on souhaite aboutir), ou non supervisée (recherche ouverte de caractéristiques communes entre clients). Au final on peut viser trois grands types de segmentation fondés sur le besoin, la rentabilité ou le canal.
Pour segmenter il est possible d’utiliser de nombreux critères démographiques, géographiques, sociaux économiques (régions, villes, âge, sexe, revenu, CSP, …), de personnalité et de styles de vie, de comportement à l’égard du produit, d’attitude psychologique (achat comme moyen d’expression de sa personnalité,…), de situation d’achat, etc. Le choix des critères doit être fait avec beaucoup d’attention car il détermine la segmentation. Après quoi la démarche consiste à décrire les caractéristiques de chaque segment, choisir les segments marketing cibles et définir une stratégie pour chaque segment.
La connaissance client se situe donc au cœur de la démarche partenariale, qui se résume donc à identifier, différencier, communiquer et personnaliser la relation avec les clients pris individuellement ou presque. Au-delà de la définition de stratégie par segment, il convient aussi de tenir compte des segments pour adapter l’organisation, les processus, les schémas d’interaction avec les différents types de clients, et bien entendu les systèmes d’information & de dialogue. Plus précisément la connaissance client va donc servir à fixer le mix marketing, notamment les choix en matière de produit, de prix et de distribution, mais aussi le mix communication, publicité, promotion et relation.
La décision d’achat, comme tout processus de décision est le résultat d’influences diverses, plutôt que de chercher à les manipuler, le rôle du marketing est avant tout de les connaître (freins, besoins, motivations, …), et de faire en sorte que l’entreprise utilise intelligemment cette connaissance. Au cœur de cette approche d’entreprise se trouve l'utilisation d’un entrepôt de données clients, qui permet d'établir et de gérer dans le temps des contacts personnels et différenciés, entre l'entreprise et ses clients ou prospects.
Pour aller plus loin vous pouvez utilement consulter le site suivant : cliquez ici
> A LIRE EN CE MOMENT SUR DECIDEO
-
Rubrik lance le premier moteur de gouvernance sémantique de l’IA du secteur
-
AI Act : 3 questions à Philippe Salaün (AFCDP) sur un report sous tension
-
IA et énergie, l’avantage compétitif français
-
Cloudera appelle les entreprises à maîtriser la souveraineté des données et de l’IA à l’ère du cloud
-
Pigment met en évidence un écart de croissance de 12 % dans l'adoption de l'IA parmi les entreprises françaises
-
SAP rachète Reltio : un pari stratégique pour muscler son IA d'entreprise
-
Oracle dévoile des innovations d’IA agentique dans Oracle AI Database pour les données d’entreprise
-
L’État finalise l’acquisition de Bull et positionne la France à la pointe du calcul haute performance et de l’IA
-
Le machine learning dans les algorithmes de prévision : vraie valeur ajoutée ou simple vernis marketing ?
-
Selon une étude Fivetran, les défaillances des pipelines de données coûtent 3 millions de dollars par mois aux grandes entreprises