L'IA au service de la connaissance et de la segmentation des clients : Ne plus deviner ce que veulent les clients
Vous disposez de données sur les clients. Historique des achats. Comportement sur le site web. Engagement par e-mail. Notes CRM. Tickets d'assistance. Journaux d'utilisation des produits.
Toutes ces données devraient vous permettre de savoir qui sont vos meilleurs clients. Ce dont ils ont besoin. Quand ils sont sur le point de partir. Qui est prêt à acheter davantage.
Mais transformer les données en informations ? Cela nécessite une analyse. Une véritable analyse, qui ne se limite pas à l'examen de tableaux de bord. Et la plupart des équipes n'ont pas le temps pour cela.
L'IA se charge de l'analyse. Elle trouve des modèles dans le comportement des clients. Elle crée des segments qui prédisent réellement les résultats. Elle repère les signes avant-coureurs avant que les clients ne se désabonnent. Votre équipe prend des décisions basées sur ce que les clients font, et non sur ce que vous espérez qu'ils fassent.
Le problème : des données partout, des idées nulle part
Votre CRM est plein. Vos outils d'analyse suivent tout. Vous pouvez produire des rapports sur tous les indicateurs que vous souhaitez.
Mais les rapports ne donnent pas d'indications. Savoir que 23% des utilisateurs ont cliqué sur un bouton ne vous dit pas pourquoi ni ce qu'il faut faire.
Le marketing se segmente en fonction des données démographiques, parce que c'est facile. Petite entreprise contre entreprise. Côte Est vs Côte Ouest. Directeur vs. VP.
Mais les données démographiques ne permettent pas de prédire le comportement. Le titre d'une personne ne permet pas de savoir si elle va changer de poste. La taille de l'entreprise ne permet pas de savoir si la personne est prête à passer à la vitesse supérieure.
Les informations se trouvent dans les données. Il suffit d'avoir le temps et les outils pour les trouver. La plupart des équipes n'ont ni l'un ni l'autre.
Ce que l'IA apporte à la connaissance du client
L'IA analyse les données clients à grande échelle. Elle trouve des modèles qui échappent aux humains. Elle segmente en fonction du comportement, et non des données démographiques. Elle prédit les résultats avant qu'ils ne se produisent.
Analyse du comportement du client
Que font les clients avant d'acheter ? Avant de se désabonner ? Avant d'effectuer une mise à niveau ?
L'IA étudie les modèles de comportement :
- Quelles sont les fonctionnalités réellement utilisées par les utilisateurs intensifs ?
- Quel est le chemin à parcourir pour passer de l'essai à l'achat ?
- Quelles sont les actions de marketing menées avant qu'une personne ne se convertisse ?
- Quels sont les changements de comportement qui indiquent que quelqu'un est sur le point de partir ?
- Quels sont les produits qui sont achetés ensemble ?
Il ne s'agit pas de deviner. Il s'agit de trouver dans vos données des modèles réels qui permettent de prédire le comportement des clients et les résultats à obtenir.
Ces modèles deviennent des règles. Lorsqu'un client correspond à un modèle, vous savez ce qui risque de se passer ensuite. Et vous pouvez agir avant que cela ne se produise.
Segmentation comportementale
Oubliez les données démographiques. L'IA segmente en fonction de ce que font réellement les clients :
- Utilisateurs expérimentés : Engagement élevé, utilisation intensive des fonctionnalités, susceptibles de recommander d'autres personnes
- À risque : Baisse de l'utilisation, tickets d'assistance, paiements manqués, schémas prédictifs de désabonnement
- Potentiel de croissance : Utilisation des fonctionnalités de base, mais signes d'amélioration
- Valeur élevée : Achats importants, commandes fréquentes, longue durée d'utilisation
- Sensible au prix : N'acheter qu'en cas de rabais, abandonner le panier en cas de prix, comparer les concurrents
Ces segments permettent de prédire les résultats. Commercialiser les utilisateurs puissants différemment des clients à risque. Messages différents. Des offres différentes. Différents canaux.
Les segments comportementaux fonctionnent parce qu'ils sont basés sur ce que les gens font, et non sur ce qu'ils sont.
Prédiction du taux de désabonnement
La plupart des entreprises savent qu'un client s'est désabonné une fois qu'il est parti. Il est alors trop tard pour les sauver.
L'IA prédit le désabonnement avant qu'il ne se produise :
- Dépose de l'usage
- Baisse de la fréquence des connexions
- Augmentation des tickets d'assistance
- L'engagement avec les courriels s'arrête
- Retards de paiement ou frais rejetés
Lorsque plusieurs signes d'alerte apparaissent simultanément, l'IA signale le client comme étant à risque. Votre équipe intervient de manière proactive. Proposer de l'aide. Résoudre les problèmes. Incite le client à rester.
Vous ne pouvez pas sauver tout le monde. Mais vous pouvez sauver ceux qui sont récupérables, si vous savez qu'ils vont partir avant qu'ils ne soient déjà partis.
Évaluation de la valeur à vie du client
Tous les clients n'ont pas la même valeur. Certains achètent une fois et disparaissent. D'autres resteront pendant des années et recommanderont leurs amis.
L'IA calcule la valeur de la durée de vie sur la base des éléments suivants
- Fréquence et montant des achats
- Gamme de produits et marges
- Modes de titularisation et de maintien dans l'emploi
- Coûts de soutien
- Comportement de renvoi
Les clients à fort trafic bénéficient d'une plus grande attention. Plus de soutien. Plus de contacts. De meilleures offres pour les satisfaire.
Les clients à faible TLV ne sont pas ignorés, mais vous cessez de leur consacrer des efforts disproportionnés. Les ressources vont là où elles sont rentables.
Possibilités de vente croisée et de vente incitative
Quels clients devriez-vous essayer de vendre plus cher ? Que devriez-vous recommander ?
L'intelligence artificielle étudie les habitudes d'achat :
- Les clients qui ont acheté le produit A achètent souvent le produit B ensuite
- Les utilisateurs de l'offre de base passent à l'offre supérieure lorsqu'ils atteignent certains seuils d'utilisation.
- Les clients de ce secteur ajoutent généralement ces fonctionnalités après 3 mois.
- Un engagement élevé à l'égard de la fonctionnalité X est en corrélation avec l'achat du module complémentaire Y.
Ces modèles deviennent des recommandations. Présenter la bonne offre au bon client au bon moment. Pas de promotions en rafale. Des suggestions ciblées basées sur ce que des clients similaires ont réellement acheté.
Cartographie du parcours du client
Comment les clients se déplacent-ils réellement dans votre entonnoir ? Pas le parcours que vous avez conçu. Le parcours qu'ils empruntent.
L'IA trace des chemins réels :
- Quels sont les points de contact les plus importants ?
- Où les gens restent-ils bloqués ?
- Quelle est la différence entre les clients qui convertissent et ceux qui ne convertissent pas ?
- Combien de temps dure réellement chaque étape ?
- Quelles sont les étapes que vous pouvez sauter sans nuire à la conversion ?
Vous voyez le parcours réel du client, et non le parcours supposé. Ensuite, vous optimisez en fonction de la réalité.
Ce que cela signifie pour vous
Pour les OCM
Les dépenses de marketing sont affectées aux segments qui convertissent réellement. Finies les campagnes de masse dans l'espoir que quelque chose colle.
Vous voyez quels canaux et quelles campagnes génèrent des clients à forte valeur ajoutée, et pas n'importe quels clients. Le budget suit le retour sur investissement, pas des suppositions.
La fidélisation s'améliore parce que le risque de désabonnement est détecté à temps. Il est moins coûteux de conserver les clients que d'en acquérir de nouveaux. L'IA vous aide à conserver ceux qui en valent la peine.
Vous prenez des décisions basées sur des modèles de comportement, pas sur des opinions. Moins de discussions sur la stratégie, plus de tests sur les données qui fonctionnent.
Pour les spécialistes du marketing
Des segments qui signifient réellement quelque chose. Il ne s'agit pas de cases démographiques arbitraires, mais de groupes qui se comportent différemment et réagissent à des messages différents.
Vous savez quels clients cibler avec quelles campagnes. Les campagnes de vente incitative s'adressent aux clients à potentiel de croissance. Les campagnes de fidélisation s'adressent aux clients à risque. Différentes stratégies pour différents segments.
Une personnalisation qui fonctionne parce qu'elle est basée sur le comportement. Vous ne devinez pas ce qui résonne. Vous utilisez les modèles des clients qui ont déjà converti.
Pour les équipes chargées de la réussite des clients
Vous savez qui a besoin d'aide avant qu'ils ne se désintéressent. Une sensibilisation proactive au lieu d'un contrôle réactif des dommages.
Les clients de grande valeur sont prioritaires. Vous savez qui vaut la peine d'être fidélisé. Les ressources vont là où elles comptent le plus.
Vous observez les raisons pour lesquelles les clients réussissent ou échouent. Cette connaissance se répercute sur l'accueil des clients et le développement des produits.
Pour l'entreprise
Une meilleure fidélisation signifie des revenus plus prévisibles. Le taux de désabonnement diminue lorsque les problèmes sont détectés rapidement.
Valeur moyenne de la commande plus élevée car les ventes croisées et les ventes incitatives sont ciblées. Vous n'ennuyez pas les clients avec des offres non pertinentes, vous leur montrez des produits qu'ils veulent vraiment.
L'efficacité de l'acquisition s'améliore lorsque vous savez quels types de clients ont le plus de valeur. Vous pouvez optimiser la qualité, et pas seulement la quantité.
Exemples réels d'IA pour la connaissance du client
Exemple 1 : Société SaaS
Un éditeur de logiciels par abonnement avait un taux de désabonnement annuel de 12%. Elle savait que le taux d'attrition était élevé, mais ne savait pas qui partirait ni pourquoi.
Ce qui a changé : L'IA a analysé les schémas comportementaux des clients ayant quitté l'entreprise. Elle a constaté que la baisse de la fréquence de connexion et l'augmentation du nombre de tickets d'assistance permettaient de prédire 73% de désabonnement 30 jours avant qu'il ne se produise.
Résultat : L'équipe chargée de la réussite des clients a contacté de manière proactive les comptes à risque. Elle a proposé des formations supplémentaires, abordé les problèmes et offert des incitations. Le taux de désabonnement est tombé à 8,5% en l'espace de 6 mois.
Exemple 2 : Entreprise de commerce électronique
Un détaillant en ligne a envoyé les mêmes courriels promotionnels à tout le monde. Des remises à tous les clients, quel que soit leur comportement d'achat.
Ce qui a changé : L'IA segmente les clients en fonction de leur comportement. Les clients à forte valeur ajoutée bénéficient d'un accès anticipé et de produits exclusifs. Les clients sensibles au prix bénéficient de réductions. Les acheteurs fréquents reçoivent des primes de fidélité.
Résultat : La valeur moyenne des commandes a augmenté de 18% parce que les clients à forte valeur ajoutée n'ont pas été formés à attendre les remises. La marge s'est améliorée parce que les remises n'ont été accordées qu'aux segments sensibles au prix.
Exemple 3 : Entreprise de services B2B
Une société de services professionnels avait de longs cycles de vente. Elle ne pouvait pas prédire quels prospects allaient conclure ou quand ils allaient le faire.
Ce qui a changé : L'IA a analysé les transactions passées. Il s'est avéré que les prospects qui s'engageaient avec des types de contenu spécifiques et qui avaient certaines interactions avec les parties prenantes avaient 4x plus de chances de conclure l'affaire.
Résultat : L'équipe de vente s'est concentrée sur les prospects présentant ces signaux. Le taux de réussite a augmenté de 35%. Le cycle de vente a été raccourci car les représentants savaient quand les prospects étaient réellement prêts à acheter.
Ce que l'IA ne fera pas
Soyons honnêtes sur les limites.
L'IA trouve des modèles, mais ne vous dit pas pourquoi. Elle peut vous montrer que les clients qui font X sont plus susceptibles de se désabonner, mais elle n'explique pas la psychologie qui se cache derrière. Vous avez toujours besoin d'un jugement humain pour interpréter les informations.
Les prédictions de l'IA ne sont pas parfaites. Une prédiction de désabonnement avec une précision de 70-80% est très bonne, mais cela signifie que 20-30% des prédictions sont erronées. Ne considérez pas les résultats de l'IA comme des certitudes. Ce sont des probabilités.
L'IA ne peut pas résoudre les problèmes d'expérience client. Si votre produit ne fonctionne pas, si votre service est mauvais ou si votre tarification est erronée, l'IA vous montrera le problème, mais ne le résoudra pas. Vous devez encore régler les problèmes fondamentaux.
Et l'IA a besoin de données. Si vous ne suivez pas le comportement de vos clients, il n'y a rien à analyser. C'est le principe du "Garbage in, garbage out" qui s'applique ici.
Comment démarrer
Il n'est pas nécessaire de tout analyser en même temps. Commencez par les domaines à fort impact :
- Commencez par prédire le taux de désabonnement. Le retour sur investissement est immédiat. Identifiez les clients à risque, contactez-les de manière proactive et mesurez si cela réduit le taux de désabonnement.
- Campagne du premier segment. Prenez une campagne existante et divisez-la par segments comportementaux. Voyez si les messages ciblés sont plus performants que les messages génériques.
- Analysez vos meilleurs clients. Qu'est-ce que les clients à forte valeur ajoutée ont en commun ? Trouvez le modèle, puis recherchez d'autres clients comme eux.
- Tracer le parcours d'un client. Choisissez votre principal chemin de conversion. Voyez comment les clients s'y prennent réellement par rapport à la façon dont vous pensez qu'ils s'y prennent.
- Testez les recommandations de vente croisée. Utiliser l'IA pour suggérer les meilleurs produits suivants. Comparez la conversion à des suggestions aléatoires ou manuelles.
Commencer à petite échelle. Mesurer l'impact. Réduire l'échelle de ce qui fonctionne. L'objectif est d'obtenir des informations exploitables, et non des modèles parfaits.
Le bilan
Les informations sur les clients proviennent de modèles de comportement. Qu'ont en commun les clients qui achètent, qui restent, qui passent à un niveau supérieur et qui recommandent leur produit ? Qu'y a-t-il de différent chez ceux qui abandonnent ?
Les humains ne peuvent pas repérer des modèles dans des milliers de clients à travers des douzaines de variables. L'IA le peut.
Votre équipe reste propriétaire de la stratégie. Elle décide de ce qu'il faut faire avec les informations. Elle conçoit les campagnes et les expériences des clients. Elle interprète la signification des données.
Mais ils ne partent plus de suppositions. Elles partent de modèles de comportement des clients. Cela signifie un meilleur ciblage, une meilleure rétention et des décisions basées sur la réalité.
Vous voulez mieux comprendre vos clients ?
Chaque entreprise dispose de données clients différentes. Des modèles de comportement différents. Des résultats différents qui comptent.
Nous ne vendons pas d'analyses génériques des clients. Nous examinons vos données. Nous identifions les modèles qui prédisent réellement les résultats de votre entreprise. Nous construisons des modèles qui répondent à vos questions spécifiques.
Nous connectons ensuite les informations à vos outils d'automatisation du marketing, de gestion de la relation client et de suivi de la clientèle. Votre équipe voit les segments et les prévisions là où elle travaille. Elle agit immédiatement sur les informations.
Pas de battage médiatique. Pas de promesses de prédictions parfaites. Juste une meilleure compréhension du comportement des clients afin de prendre de meilleures décisions.
