Introduction
Le retour sur investissement (ROI), on pourrait dire que c'est comme gagner un Oscar pour le marketing de l'entonnoir supérieur. Et ce n'est probablement pas loin de la réalité : trouvez vos nouveaux clients avant qu'ils ne trouvent vos concurrents, et cultivez vos clients existants avant qu'ils ne redécouvrent vos concurrents... et faites-le de manière rentable.
Pour optimiser les résultats sur le marché numérique encombré d'aujourd'hui, il faut plus que de la personnalisation - transmettre le bon message sur le bon produit ou la bonne fonctionnalité au bon prospect ou client au bon moment - il faut le faire à grande échelle : à chaque fois, pour tout le monde. Cela nécessite le pouvoir des stars. Et pour cela, vous avez besoin d'une modélisation efficace du client.
La modélisation du client sous un autre nom n'est pas la modélisation du client.
Vous avez peut-être entendu des termes comme segmentation de la clientèle, profils ou personas. Ils ressemblent à la modélisation du client et sont souvent utilisés de manière interchangeable. Mais ils sont en fait très différents et progressifs, chaque nouvelle couche de données s'appuyant sur les niveaux précédents. C'est l'une des raisons pour lesquelles la terminologie, et ce qu'ils font chacun, peuvent prêter à confusion.
Ainsi, si les profils, les personas, la segmentation de la clientèle et la modélisation de la clientèle peuvent utiliser les mêmes informations, ou des informations de même nature, ils le font à des degrés différents de profondeur et de dynamisme. Mais, et c'est peut-être le plus important, ils reflètent deux perspectives différentes : Quel type de client nous convient ? Quels types de clients pensent que nous sommes faits pour eux ?
En résumé, la modélisation des clients aide les spécialistes du marketing à dépasser leurs propres préjugés et à comprendre plus profondément les priorités de leurs clients et prospects. Voyons donc, du plus général au plus personnalisé.
Les profils et les segmentations sont des façons plus générales de considérer les clients.
Lesprofils utilisent des données démographiques, psychographiques et exploitables :
- Il s'agit de la catégorie la plus large et la plus lente dedonnées sur les consommateurs, comme l'âge, le lieu de résidence, le sexe, l'éducation, le conjoint, les enfants, les antécédents militaires, la profession, le revenu, la religion, le type et l'âge des véhicules, la propriété du logement, etc.
- Lesdonnées psychographiques sont un instantané dans le temps de ce dont le consommateur se soucie, ou non. Elles peuvent inclure des éléments tels que les préférences en matière de culture populaire, les événements auxquels il assiste ou qu'il évite, les interactions auxquelles il participe ou qu'il évite, les réactions aux prix ou aux produits, les recommandations, etc.
- Lesactions peuvent être l'équivalent d'un déjeuner, en aidant les spécialistes du marketing à comprendre comment les consommateurs veulent être engagés - ce qui peut être très différent de la façon dont une marque veut s'engager. Préfèrent-ils le courrier électronique ou le courrier postal, font-ils leurs achats en ligne, en personne ou par correspondance, utilisent-ils ou non des coupons, quelles publications lisent-ils ou n'aiment-ils pas, etc.
On pourrait dire que les profils donnent aux spécialistes du marketing des vues plus étroites et plus spécifiques de l'ensemble de la base de consommateurs, en utilisant des caractéristiques largement fixes ou à évolution lente. Ces vues du marché, plus petites mais néanmoins relativement larges, aident les concepteurs de produits et de nouvelles activités à affiner la conception des produits. Les études de marché les utilisent pour comprendre la taille du marché. Les spécialistes de la génération de la demande et du marketing de contenu les utilisent comme point de départ pour élaborer des campagnes.
Lasegmentation de la clientèle affine la vision du marché en subdivisant les consommateurs en groupes ayant des besoins, des comportements et des préférences communs.
La segmentation aide les responsables du marketing à affiner leurs plans de marketing. Elle peut être utilisée pour l'acquisition de clients, ainsi que pour les programmes de fidélisation. Du point de vue des données, la segmentation s'appuie sur les mêmes éléments de données que ceux utilisés dans le profilage, en mettant davantage l'accent sur les éléments de données psychographiques et exploitables. La segmentation peut améliorer l'efficacité du ciblage et de l'engagement.
Les spécialistes du marketing se rapprochent des personas et de la modélisation de la clientèle
Le défi de la personnalisation est de la réaliser à grande échelle. L'intelligence artificielle et d'autres technologies changent la donne, et la vitesse de compréhension des consommateurs est en train de rattraper son retard. D'une certaine manière, les personas sont un vestige d'une époque antérieure : s'ils ajoutent de la spécificité par rapport aux profils et à la segmentation, cette spécificité n'est toujours pas particulièrement dynamique. Là où la personnalisation prend vraiment son essor, c'est dans la modélisation du client.
Lespersonas sont des personnages fictifs construits à partir des hypothèses de base trouvées dans les profils de clients (et la segmentation si elle est utilisée), avec des déclencheurs émotionnels et comportementaux inclus. Les personas identifient les tendances d'achat générales au sein de vos profils. Bien que cette couche supplémentaire d'informations soit utile, elle est toujours généralisée à partir de modèles de données à évolution relativement lente, ou de grandes images, sur de grands groupes de personnes.
Lamodélisation de la clientèle, en comparaison, est utilisée pour prédire les comportements en analysant les données des consommateurs dans diverses dimensions. Elle est essentielle à la personnalisation, à la réactivité du marché et au retour sur investissement, et s'appuie sur les profils et les personas des clients.
La différence essentielle, pour citer Jim Novoest l'accent mis sur l'action. La modélisation du client va au-delà des identifiants statiques que sont l'âge, les préférences en matière d'e-mail et l'adresse pour identifier les actions probables dans le temps. Par exemple, "Si ce client fait/ne fait pas X dans les Y prochains jours, il est peu probable qu'il fasse Z". Le type de données nécessaires pour comprendre des comportements de ce type est tout sauf statique et ne se résume pas à un seul ou même à quelques domaines. Par exemple, les comportements sociaux et en ligne offrent une mine d'informations comportementales : Quels types d'informations les clients potentiels partagent-ils ? À quelle fréquence ? Avec qui : amis proches, famille, collègues ? Qu'est-ce qui doit être consenti ? Comment relier les identifiants ? La bonne nouvelle est que dans le monde numérique d'aujourd'hui, tout cela est désormais disponible à l'échelle.
Grâce à la modélisation de la clientèle - comprendre les questions auxquelles votre marque doit répondre, puis mettre en place les points de collecte, les mesures et les éléments de suivi nécessaires - le monde entier peut devenir personnel.
La modélisation pour le retour sur investissement : Tout est question de comportement ... et de données
En réalité, les spécialistes du marketing font ce qu'ils ont toujours fait : ils recherchent des modèles de comportement. Ce qui a changé, c'est l'ampleur et la profondeur des modèles que la technologie d'aujourd'hui peut mettre en évidence pour que les spécialistes du marketing puissent les utiliser. On pourrait dire que c'est une question de données et d'échelle, à une vitesse qui permet aux spécialistes du marketing de rester en phase avec leurs clients... et avec les exigences de l'entreprise.
La modélisation des clients pour l'optimisation du retour sur investissement fonctionne en mesurant l'élasticité du prix des clients pour s'assurer qu'un prix optimisé est proposé à chaque client. Elle fonctionne bien avec les objectifs de tarification et de canalisation, ainsi que pour déterminer le support le plus efficace, ce qui permet d'augmenter les marges bénéficiaires.
Au-delà du retour sur investissement, d'autres utilisations de la modélisation
Lamodélisation de la réponse implique la validation et le test des données et des informations relatives à la réponse des clients pour ensuite classer les clients en fonction de leur capacité à répondre à une promotion. Les groupements et sous-groupements peuvent être affinés pour répondre aux besoins de la campagne.
La modélisation qui prédit les comportements des clients est utile pour prévoir la probabilité et la fréquence des achats, les capacités de dépense, l'utilisation des services d'assistance et la fidélité - en fait, la valeur à vie d'un client. Ces modèles peuvent être particulièrement utiles pour la conception et l'optimisation des campagnes, ce qui permet d'obtenir des résultats plus fiables en matière de prévision, de développement, de gestion des clients et des actifs.
Lorsqu'il s'agit de mesurer l'impact du marché, la nature multidimensionnelle de la modélisation peut aider à réduire ou à contrôler les biais et les confusions probables qui résultent de notre monde numérique sans cesse encombré et compétitif. Ces données aident les équipes à mieux évaluer l'efficacité des campagnes ainsi que les prévisions financières, la gestion des actifs et la gestion du budget client.
Alors que notre monde numérique s'accélère, les consommateurs récompensent le type de marketing authentique et personnalisé que la modélisation des clients peut permettre. Prêt à briller ? C'est le moment de faire votre rappel.
Différentes façons d'utiliser la modélisation des clients
À emporter
La modélisation de la clientèle se distingue de la segmentation de la clientèle, des profils et des personas, qui sont des regroupements plus généraux basés en grande partie sur des données statiques passées. En revanche, la modélisation de la clientèle se concentre sur l'avenir et sur les aspects comportementaux plus spécifiques des clients et des prospects. La modélisation est un outil puissant pour personnaliser les campagnes et les tactiques de marketing de l'entonnoir supérieur afin de garantir le retour sur investissement.
