La segmentation de votre base de données clients constitue une étape cruciale pour optimiser votre connaissance et ainsi bâtir une stratégie marketing gagnante. En regroupant vos contacts (clients, prospects, collaborateurs, ….) selon des critères pertinents, vous pourrez personnaliser vos offres, contenus ou campagnes de manière  réellement efficace pour une expérience utilisateur optimale. Dans cet article, nous vous présentons cinq méthodes  éprouvées à déployer simplement à partir de votre Customer Data Platform et qui vous permettra de passer à une approche marketing data driven. Nous aborderons notamment la segmentation RFM et la segmentation PMG, deux outils puissants pour identifier vos clients les plus précieux.

 

1. Segmentation RFM

La segmentation RFM repose sur trois indicateurs clés :

• Récence : Quand a eu lieu la dernière interaction ou le dernier achat ?
• Fréquence : À quelle fréquence un client achète-t-il vos produits ou services ?
• Montant (Monetary) : Quel est le chiffre d’affaires généré par ce client ?

Cette approche permet d’identifier entre autre rapidement plusieurs types de clients :
✔️ Les VIP : Clients réguliers et à forte valeur, à privilégier dans vos stratégies de fidélisation.
✔️ Les clients occasionnels : Clients à plus faible valeur ajouté ayant une fréquence d’achat faible, à travailler pour permettre de les transformer en clients réguliers.
✔️ Les clients à risque : Ceux dont la fréquence d’achat diminue, nécessitant des actions de réengagement.
✔️ Les clients dormants : Peu actifs, mais ayant un potentiel à exploiter.

En appliquant la segmentation RFM à votre base, vous pourrez sélectionner les contacts les plus adaptés à chacune de vos campagnes marketing ou personnaliser votre programme relaitonnel pour maximiser l’engagement et la rentabilité.

2. Segmentation PMG

La segmentation PMG (Petits, Moyens, Gros) est une méthode simple et efficace pour classer ses clients ou prospects en fonction de leur poids économique ou de leur potentiel commercial. Cette méthode permet de répartir votre base en 3 segments

• Les petits clients : souvent nombreux, ils représentent une faible part du CA
• Les clients moyens : Ventre mou de votre base de données, ils représentent un CA moyen ramené à l’ensemble de vos ventes
• Les gros clients : correspondent à vos clients à forte valeur ajouté qui génère la plus grosse partie de votre CA (jusqu’à 80%)

Pourquoi adopter la segmentation PMG ?

Cette approche permet d’optimiser les ressources, par exemple :

✅ Un accompagnement personnalisé pour les gros clients
✅ Une démarche d’automatisation pour les plus petits clients
✅ Une stratégie de cross selling pour les clients moyens

 Elle offre également une meilleure lisibilité pour piloter l’activité, affiner les offres ou encore prioriser les efforts de fidélisation. Simple à mettre en place, la segmentation PMG est un outil puissant pour prendre des décisions plus justes et plus rentables.

3. Clustering

La segmentation par clustering est une méthode basée sur l’analyse de vos datas clients qui permet de regrouper automatiquement des individus (clients, utilisateurs, etc.) en segments homogènes selon leurs comportements, caractéristiques ou préférences. Contrairement aux segmentations traditionnelles, souvent basées sur des critères prédéfinis (comme l’âge ou le chiffre d’affaires), le clustering adopte une approche data-driven : ce sont les données elles-mêmes qui révèlent les structures cachées au sein d’un ensemble.

Grâce à des algorithmes comme de Machine Learning (K-means,…), cette méthode identifie des segments souvent insoupçonnés, mais hautement pertinents, qui permettent de mieux personnaliser les offres, anticiper les besoins ou optimiser les campagnes marketing. L’approche par clustering s’inscrit pleinement dans une logique de performance : elle permet de sortir des a priori pour construire des stratégies vraiment centrées sur les comportements réels, augmentant ainsi l’efficacité et la pertinence des actions.

Plus complexe à mettre en oeuvre, cette segmentation est utile pour :
✔️ Personnaliser vos messages marketing en fonction d’objectifs métiers très fins
✔️ Optimiser vos campagnes publicitaires grâce à des audiences plus pertinents basés sur la Data
✔️ Adapter vos offres aux besoins spécifiques de chaque clusters.

💡 Astuce : Combinez cette segmentation avec du RFM par exemple pour une approche plus fine

4. Segmentation Comportementale

L’analyse comportementale repose sur les actions et interactions des clients avec votre marque :

• Historique d’achats
• Réactions aux campagnes Marketing
• Comportement sur votre site ou application

Cette approche permet de mieux comprendre :
✔️ Les produits les plus populaires auprès de certains segments.
✔️ Les clients les plus engagés avec votre marque.
✔️ Les opportunités d’upselling et de cross-selling.

Exemple d’application : Un client qui consulte souvent une catégorie de produits sans passer à l’achat peut être ciblé par une campagne spécifique avec une offre adaptée.

5. Segmentation par Cycle de Vie Client

Le parcours client évolue avec le temps. La segmentation par cycle de vie permet d’adresser chaque étape avec une communication appropriée :

• Prospect : Il découvre votre marque → Campagnes d’acquisition & lead nurturing
• Nouveau client : Il vient d’effectuer son premier achat → Onboarding & offres de bienvenue
• Client fidèle : Il achète régulièrement → Programmes de fidélisation
• Client en déclin : Il achète moins souvent → Actions de réengagement (offres spéciales, relances personnalisées)

💡 Pourquoi est-ce efficace ?

✅ Vous maximisez la rétention client en anticipant leurs besoins.
✅ Vous adaptez vos campagnes à chaque phase du parcours pour optimiser votre taux de conversion.

Conclusion

La segmentation de votre base de données clients est une étape stratégique qui vous permet de mieux comprendre et cibler vos audiences. En combinant des approches telles que la segmentation RFM, PMG, clustering, comportementale et par cycle de vie, vous optimisez la pertinence de vos campagnes marketing et renforcez la fidélisation de vos clients. Chez Smartprofile, nous mettons notre expertise au service des ETI et Grandes PME, en proposant une plateforme modulaire intégrant Web et Mobile Analytics, une Customer Data Platform et un module de marketing automation, afin de transformer vos données en leviers de performance. Adoptez ces méthodes éprouvées et positionnez votre entreprise en leader de l’innovation marketing.