Segmentation client : construire des bases solides grâce à la collaboration avec les équipes sur place

Dans une organisation en pleine transformation de sa stratégie d’Expérience Client, la segmentation client est un levier clé pour personnaliser les interactions et optimiser l'efficacité des parcours clients.

Récemment, nous avons eu l’opportunité de commencer l'accompagnement d'un de nos clients du secteur public dans un projet ambitieux de segmentation client. Ce projet, pensé pour s’adapter aux transformations en cours de l’environnement technique, repose sur une collaboration étroite avec les équipes sur place (métiers, data, SI).

Dans ce premier article d’une série dédiée, nous partageons comment cette collaboration a permis de poser les bases solides d’une segmentation évolutive.

💪Un environnement technique en mutation : un défi collectif

L’organisation est en pleine phase de mise en place d’outils de gestion de la relation client (CRM) et d’une plateforme d'interactions omnicanales.

Cependant, l’objectif immédiat est clair : optimiser les parcours clients sans attendre l’arrivée des nouveaux outils.

Ce défi a poussé nos équipes à travailler main dans la main avec les parties prenantes locales pour construire une solution agile :

• Élaborer une segmentation a priori basée sur les données actuellement disponibles.

• Préparer l’avenir avec une segmentation hybride, en intégrant progressivement les données comportementales fournies par les futurs outils.

Cette approche collaborative garantit que les résultats obtenus répondent non seulement aux contraintes actuelles, mais aussi aux évolutions technologiques à venir.

💡Qu'est-ce qu'une segmentation a priori ?

Une segmentation a priori repose sur des hypothèses établies à partir de critères disponibles, tels que les données socio-démographiques (âge, localisation, statut professionnel). Cette méthode permet de proposer rapidement des segments exploitables, sans attendre la collecte ou l’intégration de données comportementales plus riches.

Elle est opposée à la segmentation par clustering (a posteriori) qui se base sur les données réelles pour identifier des segments naturellement présents dans la population. Les segments sont révélés par des algorithmes à partir de l’ensemble de données.

Une segmentation a priori peut également évoluer vers une segmentation hybride basée sur les données. Les segments pourront être enrichis à mesure que de nouvelles données seront disponibles grâce aux futurs outils CRM et omnicanaux.

❓Pourquoi une segmentation a priori ?

Le choix de démarrer avec une segmentation a priori a été guidé par deux contraintes majeures :

• Les équipes sur place souhaitaient des résultats actionnables à court terme pour développer des parcours personnalisés et mener des actions prioritaires avec un fort impact sur la satisfaction client.

• L'organisation ne disposant pas encore d’un historique structuré d’interactions clients, il fallait maximiser l’usage des données socio-démographiques et de plusieurs critères comportementaux disponibles.

• Les segments pourront être enrichis à mesure que de nouvelles données seront disponibles grâce aux futurs outils CRM et omnicanaux.

🏢Etape 1 : Co-construire la vision

Le succès de ce projet repose sur la collaboration avec les équipes sur place, mobilisées dès les premières étapes. Lors du kick-off et des ateliers fonctionnels, plusieurs objectifs ont été atteints :

• En nous inspirant de la méthode CANVAS, nous avons clarifié les objectifs, les résultats attendus, les parties prenantes et leurs rôles

• La segmentation n’est pas un projet purement technique ni purement métier : les équipes métier, SI et data ont été activement impliquées pour garantir une appropriation et une mise en œuvre efficace

• Les parties prenantes ont travaillé ensemble pour anticiper les risques liés à la qualité et à la disponibilité des données, mais également le besoin d'implémentation des segments dans les outils de production ainsi que leur mise à jour régulière

• En combinant expertise métier et analyse des données disponibles, les premières hypothèses de segmentation ont été validées

🏢Etape 2 : Audit de la donnée : poser les bases techniques

La collaboration a également été essentielle pour débuter l'audit de la qualité et la disponibilité des données existantes. Lors des ateliers collaboratifs et des points de suivi réguliers, nous avons pu :

• Concevoir avec les équipes sur place un cadre d’évaluation pour mesurer la faisabilité technique des ambitions fonctionnelles, et ajuster si nécessaire.

• Identifier les lacunes technologiques : en l’absence d’outils intégrés, certaines données cruciales ne sont pas encore disponibles.

Dans notre prochain article, nous partagerons la méthodologie utilisée pour co-construire les segments tout en adaptant les ambitions à la réalité de la disponibilité de la donnée.

Chez Peak Lab, nous savons que les grands projets sont avant tout des aventures collaboratives. Vous avez un projet similaire ? Contactez-nous pour en discuter.

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