Segmentation client marketing : de la donnée brute à l’activation, les secrets d’un parcours client efficace !

Le problème avec les segmentations client traditionnelles, c’est qu’elles sont souvent figées sur des données froides, voire complètement dépassées. Elles créent des silos, là où vous avez besoin de ponts. À l’heure de l’hyperpersonnalisation, ce n’est tout simplement plus acceptable.La segmentation, ce n’est plus un simple exercice de « classement administratif ». C’est devenu le véritable moteur de votre stratégie de connaissance du client. C’est ce qui alimente chaque interaction, chaque recommandation produit et chaque action de fidélisation avec la bonne énergie. OK, le concept en lui-même n’est pas nouveau. Mais sa mise en œuvre, elle, a été radicalement transformée : les outils de segmentation modernes ont enfin libéré sa véritable puissance. Oubliez les rapports figés qui sortaient tous les trimestres. Aujourd’hui, on parle de plateformes capables de travailler avec vos données en temps réel.

L’enjeu a donc totalement basculé. Le but n’est plus seulement de « classer » des individus dans de larges cases. Le véritable objectif est de « comprendre en profondeur » : saisir non seulement qui ils sont, mais ce qu’ils font, ce qu’ils veulent (leurs intentions), et même à terme ce qu’ils feront (leurs appétences prédictives).

C’est cette compréhension fine qui change la donne, qui vous permet enfin d’activer le bon message, au bon moment, avec une agilité redoutable. Adrien Paul, Group Product Manager chez imagino, nous dévoile comment un outil de segmentation du parcours client permet de réagir instantanément au moindre signal client, ou à une nouvelle tendance du marché.

Segmentation vs audience : la confusion qui coûte cher

Un segment, c’est pour comprendre. Une audience, c’est pour agir. Autrement dit, la segmentation, c’est une classification. Vous regroupez des profils (clients, prospects, abonnés, visiteurs…) qui partagent des caractéristiques communes : fréquence d’achat, ancienneté, canal d’acquisition, valeur estimée, etc. On trouve le plus souvent ces segments dans des tableaux de bord BI ou des rapports de connaissance client. L’objectif est analytique. L’audience, c’est tout autre chose. C’est une sélection opérationnelle, une liste de profils que vous allez activer dans une campagne, un scénario, un canal donné (emailing, SMS, paid media, push app, etc.). Ici, la sortie attendue n’est pas un graphique ou une répartition par typologie. C’est une liste de contacts prête à être poussée dans vos actions marketing.

Pourtant, les critères utilisés peuvent être les mêmes dans un outil. Concrètement, la règle “clients VIP qui ont acheté au moins 2 fois en magasin sur les 6 derniers mois” peut servir :

• Côté connaissance : à comprendre le poids des clients VIP dans votre chiffre d’affaires,
• Côté activation : à préparer une campagne fidélité prioritaire pour ces clients.

Pourquoi c’est critique de ne pas tout mélanger ? Parce que la direction marketing parle souvent “audience” alors que la direction data parle “segmentation” — et tout le monde pense parler de la même chose. L’une sert de radar (l’analyse), l’autre de levier d’action. Les confondre, c’est piloter à l’aveugle.
 
« Nous recommandons donc une règle simple de gouvernance : Segmentation = compréhension. Audience = activation ».
 

Comment passer de la donnée brute à un insight actionnable ?

Pour bénéficier d’une segmentation du parcours client efficace, la donnée brute ne suffit pas. Le véritable enjeu est de transformer cette donnée en indicateurs actionnables – des « scores » ou des « statuts » (exemple : « Client en risque d’attrition », « Appétence catégorie X ») – qui servent réellement vos cas d’usage métier. Un outil de segmentation du parcours client moderne doit ainsi faire deux choses essentielles :

• Enrichir. La donnée brute est recombinée pour créer des indicateurs métiers utiles. Exemple simple : concaténer « prénom » + « nom » en « nom complet ». Exemple utile : calculer le nombre de messages reçus par ce client sur les 6 derniers mois. Ce deuxième indicateur devient immédiatement exploitable pour piloter la pression marketing globale, et pour exclure automatiquement les personnes déjà sur-sollicitées.
• Activer. Le vrai sujet, ce n’est pas de fabriquer un KPI marketing. Le vrai sujet, c’est : Est-ce que ce KPI devient un critère de ciblage activable, tout de suite, sans requête SQL manuelle ? C’est là que la CEP nouvelle génération change la donne. Elle ne se contente pas de mesurer. Elle unifie, personnalise et permet d’orchestrer des actions au bon moment, sur le bon canal, avec la bonne intensité.

 
« Cette capacité à transformer une observation en action concrète — sans passer par trois équipes différentes — est aujourd’hui un avantage compétitif clair ».
 

Données multisources : pourquoi c’est important ?

Dans la vraie vie, vos données clients ne vivent pas dans un seul système.

• Votre e-commerce a sa vision du client …
• … Et vos magasins ont la leur.
• Votre site web capte la navigation.
• Votre service client enregistre les interactions.
• Vos campagnes marketing traquent les ouvertures, clics, conversions.

Plusieurs cas de figure se présentent alors :

• Vous avez déjà un socle unifié type datalake/warehouse.
  Toute la donnée est consolidée techniquement en un seul endroit. D’un point de vue métier, vous avez donc plusieurs sources (retail, web, CRM…), mais d’un point de vue technique, imagino les traite comme une seule et même source. Résultat : le démarrage est plus rapide, les premiers cas d’usage partent en production plus tôt (time to production réduit).
• Vous n’avez pas (encore) tout centralisé.
  Les données magasin, web, e-commerce, CRM existent dans des systèmes distincts. Là aussi, imagino sait travailler en mode multi-sources, en orchestrant ces différents flux pour produire des segmentations qui consomment toutes ces informations.
• Dans la pratique, le modèle hybride est actuellement le plus répandu.
  Ici, un datalake comme Snowflake représente la colonne vertébrale data, et des systèmes de données gravitent autour et continuent à produire de l’information métier (par exemple l’engagement marketing capté : ouverture email, clics, etc.), envoyées ensuite dans le datalake pour enrichir pour enrichir une vue 360° client réellement exploitable par le marketing.

Pourquoi l’agrégation des sources est importante ?

• Vous évitez l’effet “outil cloisonné” qui ne voit qu’un bout du parcours client.
• Vous pouvez construire des segmentations et des audiences qui combinent l’historique magasin + la navigation web + les achats e-commerce + la pression marketing reçue.
• Vous rendez cette vision immédiatement activable, pas juste visible dans un rapport.

Indicateurs dynamiques : toujours à jour… mais pas n’importe comment !

Qu’est-ce qu’un indicateur dynamique ? C’est un indicateur calculé à la volée, au moment où vous en avez besoin. Exemple : « client actif / client inactif ». Intérêt : si le client vient d’acheter il y a une heure, l’indicateur intègre cet achat immédiatement. Vous travaillez donc sur la réalité la plus fraîche possible. Mais voici les points clés (et c’est souvent mal compris) :

• Le temps réel n’est pas un dogme.
• Le temps réel a un coût de performance.
• Et surtout, le temps réel n’a pas toujours de valeur business.

« Si votre source d’achats n’est rafraîchie qu’une fois par jour, recalculer l’indicateur toutes les secondes n’apporte rien. Dans certains cas, il est plus pertinent de « geler » la valeur une fois par jour, de la stocker, et de l’utiliser telle quelle. Cela évite des surcharges techniques, tout en restant aligné avec le rythme réel de mise à jour de la donnée ».
 

IA et segmentation : un assistant, pas un remplaçant

Historiquement, la segmentation a été construite à la main : « Inclure les clients qui ont visité le site dans les 3 derniers jours » ET « qui ont acheté en boutique dans les 6 derniers mois » ET « qui sont marqués VIP » (par exemple). Techniquement, cela suppose de savoir où vivent ces infos (web analytics, POS magasin, CRM fidélité, etc.), comprendre comment les jointures doivent se faire, et exprimer tout ça correctement dans un éditeur de requêtes. Pour des équipes marketing, ce n’est pas trivial. Pour beaucoup, c’est même bloquant.

C’est exactement là où l’IA embarquée dans un outil de segmentation du parcours client devient intéressante, à condition d’être pragmatique :

• IA analytique : elle calcule des scores, projette des comportements probables (« qui risque de partir », « qui est prêt à acheter »), anticipe les prochains meilleurs produits ou messages à pousser. Elle vous aide à lire l’avenir dans les données.
• IA générative / langage naturel : elle sert d’interface. Vous décrivez votre ciblage en langage naturel, l’outil traduit en requêtes complexes (Text-to-SQL), puis vous vérifiez le résultat, vous affinez, vous testez vos exclusions.

« L’IA n’efface pas le marketing. Elle ne remplace pas les règles. Elle assiste. L’IA propose une première version d’un résultat. Vous contrôlez. Vous ajustez. Vous validez le périmètre avant l’envoi ».
 
La validation humaine est donc essentielle, car le risque d’erreur d’audience est réel. Envoyer une campagne à 1 000 000 de personnes au lieu de 10 000 parce qu’un critère a été mal interprété… ça coûte vite très cher, en image comme en conformité.
 

L’outil de segmentation du parcours client selon imagino

Ce qui change concrètement avec une plateforme d’engagement client moderne comme imagino pour définir la segmentation du parcours client :

• La segmentation n’est pas figée dans un document PowerPoint. Elle vit dans l’outil.
• Les mêmes critères servent à la connaissance client (pilotage stratégique) et à l’activation marketing (campagnes, scénarios, personnalisation omnicanale) au sein d’une orchestration du parcours client réellement omnicanale.
• Les indicateurs ne sont pas juste “affichés” : ils deviennent des leviers de ciblage.
• Les données multi-sources deviennent un atout, pas un frein.
• La gouvernance passe du mode “projet IT ponctuel” au mode “capacité continue des équipes métier”.
• L’IA ne remplace pas. Elle assiste, sécurise, accélère.

Résultat pour vous :

• Plus d’autonomie pour les équipes marketing ;
• Une pression commerciale mieux maîtrisée ;
• Des interactions plus pertinentes, donc mieux perçues ;
• Une capacité à personnaliser vos parcours clients sans renoncer à la maîtrise de votre architecture.

Résultat pour vos clients finaux :

• Une relation plus cohérente, plus utile, moins intrusive ;
• Le sentiment d’être reconnus à chaque étape du parcours ;
• Une expérience qui donne envie de revenir.