Pourquoi la plupart des segments marketing sont trop larges pour être utiles
« Marketeurs âgés de 25 à 45 ans ayant manifesté un intérêt pour le marketing numérique. » C'est un segment. C'est aussi la description d'environ 40 millions de personnes. Envoyer le même message à 40 millions de personnes présentant des caractéristiques vaguement communes, ce n'est pas de la segmentation - c'est de la diffusion avec une antenne plus ciblée.
La segmentation client par AI crée des audiences définies par des tendances comportementales, l'historique d'achat, des signaux d'intention et une probabilité prédictive - et non par des catégories démographiques. Les segments qu'elle produit sont plus restreints, plus spécifiques et affichent des taux de conversion nettement supérieurs, car le message correspond réellement aux besoins de l'audience à ce moment précis.
Avant de créer le segment comportemental, prédictif ou fondé sur l'intention dans votre plateforme, Amos vous aide à définir précisément le résultat autour duquel ce segment doit être conçu - l'étape que la plupart des équipes sautent avant de passer directement aux filtres.
Voir Amos →Trois approches de la segmentation par AI et quand utiliser chacune
1. Segmentation comportementale (pour un ciblage fondé sur l'engagement)
Regroupe les contacts selon ce qu'ils font - pages visitées, e-mails ouverts, contenus consultés, produits vus, achats effectués - plutôt que selon leur identité. AI identifie les tendances dans les séquences comportementales qui prédisent l'intention et la propension à agir.
Exemple pratique : les segments « Active on Site » de Klaviyo identifient les contacts qui ont visité votre site au cours des 7 derniers jours, effectué un achat au cours des 90 derniers jours ou cliqué plusieurs fois sur une page de catégorie spécifique. Ces segments comportementaux surpassent systématiquement les segments démographiques de 2 à 3 fois en taux de clics et en conversion des e-mails.
Idéal pour : l'e-commerce, le SaaS et toute entreprise disposant de données pertinentes sur l'utilisation de son site web ou de son produit.
2. Segmentation prédictive (pour cibler selon l'étape du cycle de vie)
AI analyse les tendances historiques pour prédire où se situe chaque contact dans son cycle de vie - et où il se dirige. Quels clients sont susceptibles d'acheter à nouveau prochainement ? Lesquels montrent des signaux précoces de désabonnement ? Lesquels sont prêts à passer à une offre supérieure ?
Exemple pratique : la segmentation CLV prédictive de Klaviyo regroupe les clients selon leur valeur vie prédite, ce qui vous permet d'offrir à vos clients dont la valeur prédite est la plus élevée un accès anticipé aux nouveaux produits, des récompenses de fidélité et une attention personnalisée avant qu'ils n'en bénéficient avec une segmentation fondée sur le volume.
Idéal pour : les entreprises d'e-commerce et d'abonnement disposant d'au moins 6 mois d'historique d'achat.
3. Segmentation fondée sur l'intention (pour prioriser le pipeline B2B)
Combine des données d'intention tierces (Bombora, G2) avec des données comportementales du CRM pour identifier les comptes et les contacts qui recherchent activement des solutions dans votre catégorie. Ces segments ne sont pas fondés sur vos propres données - ils sont créés à partir de signaux provenant de l'ensemble du web.
Exemple pratique : Un compte qui a consulté plusieurs contenus sur les « plateformes d'automatisation marketing » sur des sites tiers au cours des 30 derniers jours, tout en comptant dans votre liste d'e-mails un contact qui a consulté deux fois votre page de tarification, constitue un segment à forte intention qui mérite l'attention immédiate de l'équipe commerciale.
Idéal pour : les entreprises B2B disposant d'une stratégie de marketing basée sur les comptes et ayant accès à des fournisseurs de données d'intention.
Créer votre premier segment par AI : un exemple étape par étape
Utilisation de Klaviyo pour une marque de commerce électronique :
- Définissez le résultat - Vous voulez un segment de clients très susceptibles d'effectuer un deuxième achat au cours des 30 prochains jours.
- Utilisez la propriété prédictive « Next Purchase Date » de Klaviyo - Filtrez les contacts dont la date d'achat suivante prévue se situe dans les 30 jours ET dont le dernier achat remonte à plus de 14 jours (afin de ne pas cibler les personnes en pleine réflexion concernant leur premier achat).
- Ajoutez un filtre comportemental - Ajoutez : a ouvert un e-mail au cours des 14 derniers jours (actif et joignable). Cela exclut les contacts non engagés dont l'AI a prédit qu'ils achèteraient, mais qui ne répondront pas aux e-mails.
- Créez la campagne - Envoyez spécifiquement à ce segment un e-mail ciblé de réengagement ou de recommandation produit. Utilisez Claude pour rédiger un texte qui tient compte de leur achat récent et met en avant des produits complémentaires.
- Mesurez - Comparez le taux de conversion de ce segment créé par AI à celui de votre segment général de « clients ayant acheté récemment ». L'augmentation vous indiquera la valeur précise ajoutée par la segmentation par AI.
Le segment créé par Claude qu'aucune plateforme ne peut créer
Chaque plateforme ci-dessus crée des segments à partir de vos données. Claude crée un autre type de segment : le segment de communication - la présentation, le ton et l'offre spécifiques qui trouvent un écho auprès de chaque groupe d'audience que vous avez identifié.
Une fois que vous savez que vous ciblez des « clients à forte CLV susceptibles d'acheter dans les 30 jours », Claude, avec un fichier de compétence marketing, rédige l'e-mail, l'objet et la présentation de la recommandation produit qui s'adressent directement aux motivations spécifiques de cette audience. La plateforme identifie qui cibler. Claude rédige le message à leur adresser.
Obtenez le fichier de compétence en marketing par e-mail pour Claude sur KissMySkills.com.
Prêt à mettre cela en pratique ? Parcourez les compétences en technologie et développement pour Claude et ChatGPT, ou explorez toutes les compétences Claude et la bibliothèque de prompts.
