Activation de la segmentation client basée sur l’IA pour les entreprises B2B : une feuille de route

Basé en Caroline du Nord, Ingersoll Rand (IR ) est l’un des plus grands conglomérats mondiaux. L’entreprise compte plusieurs lignes d’activité, notamment des systèmes d’air comprimé, des solutions de chauffage, de ventilation et de climatisation, ainsi que des produits technologiques de pointe qui répondent aux besoins de diverses industries, telles que les laboratoires scientifiques et les sociétés de transport de marchandises. Elle est également présente dans plus de 175 pays, opérant principalement dans le segment B2B.

Compte tenu de cela, il est facile d’imaginer à quel point il peut être complexe de satisfaire tous leurs clients, ce qui a conduit Ingersoll Rand à recourir à l’IA pour mieux les comprendre.

En utilisant l’IA pour segmenter leur vaste et très diverse clientèle, l’entreprise a pu créer des campagnes personnalisées qui ont obtenu de meilleurs résultats en termes d’indicateurs clés de performance tels que les taux d’ouverture, les taux de clic et les conversions. Certaines de ces campagnes étaient segmentées par géographie, d’autres par type ou taille d’entreprise, et d’autres encore par une combinaison de tous ces facteurs. Cela a aidé les dirigeants de l’entreprise à comprendre qu’ils avaient des segments uniques qu’ils n’avaient pas pris le temps de développer auparavant. En fait, sans l’IA, ils n’auraient peut-être pas remarqué l’existence de ces segments.

Le succès d’Ingersoll Rand montre quelque chose que tous les dirigeants d’entreprise doivent comprendre. Le paysage actuel est hyperconcurrentiel, la compréhension de vos clients est donc cruciale. Les clients qui ne se sentent pas reconnus ou qui ne voient pas leurs besoins satisfaits par votre produit ou service peuvent facilement être attirés par l’offre d’une entreprise rivale.

Pour améliorer vos chances de bien comprendre ce que vos clients attendent, vous devez les diviser en segments appropriés, car c’est ainsi que vous connaîtrez leurs caractéristiques, comportements et préférences partagés. Sur la base de ces segments, vous pouvez créer des campagnes marketing personnalisées et des offres de produits personnalisées, ce qui améliore considérablement vos taux de conversion.

En adoptant des technologies comme l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML), les entreprises peuvent booster leurs efforts de segmentation client. Cependant, comme toutes les innovations technologiques, elles doivent être adoptées de manière stratégique.

Voici un guide pour vous aider à y parvenir.

Pourquoi la segmentation client est-elle importante, et comment l’IA peut-elle aider ?

Fondamentalement, l’IA peut nous aider en dépassant nos préjugés et nos méthodes conventionnelles de segmentation de nos clients. Puisque son processus de segmentation est basé uniquement sur les données, nous pouvons alors apprendre sur des segments de clients que nous n’avions pas considérés, et cela révèle des informations uniques sur nos clients.

Pour illustrer cela, regardons l’exemple suivant.

Une entreprise spécialisée dans les équipements et les fournitures agricoles souhaite élargir son offre de produits. L’entreprise effectue une segmentation pour s’assurer que les nouveaux produits sont pertinents.

Dans le passé, l’entreprise utilisait une approche conventionnelle de segmentation, en classifiant les clients par emplacement géographique, en supposant que les agriculteurs d’une même région auraient des besoins similaires. Par exemple, ils promouvaient un tracteur axé sur les caractéristiques qu’ils percevaient comme des similitudes entre les fermes du Midwest américain, comme les conditions météorologiques.

Cependant, après la mise en œuvre de l’IA, l’entreprise a réalisé que la segmentation géographique n’était pas l’approche appropriée. En collectant des données exhaustives (y compris l’historique des achats, la taille de la ferme, les types de cultures cultivées, les méthodes d’irrigation utilisées, l’adoption de la technologie, le taux d’automatisation, etc.) et en laissant les algorithmes d’IA analyser ces données, l’entreprise a détecté que la taille de la ferme est l’un des facteurs les plus critiques qui influencent la décision d’achat d’un agriculteur. Cela peut sembler évident : les agriculteurs ayant de plus grandes fermes ont des besoins distincts de ceux qui ont des propriétés plus petites. Cependant, les dirigeants de l’entreprise agricole étaient toujours convaincus de vendre en utilisant la segmentation géographique, et sans l’IA, ils n’auraient peut-être jamais changé ce processus, même s’il ne donnait pas les meilleurs résultats.

Cela étant dit, comment pouvons-nous exécuter ce processus ?

Différentes approches de segmentation client

Pour déterminer quel modèle appliquer à votre approche de segmentation client, vous devez considérer :

• Quelles données ai-je disponibles ? En d’autres termes, qu’est-ce que je sais ?

• Quels sont les objectifs de mon entreprise ?

• Qu’est-ce que je sais sur mes clients ?

Sur la base de cela, vous pouvez appliquer un modèle non supervisé, un modèle supervisé ou suivre l’approche mixte.

• Non supervisé (regroupement K-Means, DBSCAN, GMM) : Ce modèle ne repose pas sur des étiquettes prédéfinies et des données d’entraînement, mais calcule plutôt les segments optimaux à partir de zéro. Vous pouvez appliquer les algorithmes non supervisés :

  • Lorsque vous n’avez pas de segments spécifiques en tête, en particulier lorsque vous appliquez la segmentation basée sur l’IA pour la première fois et que vous n’avez pas de jeux de données formés précédemment

  • Lorsque vous avez une entreprise dynamique avec une clientèle en constante évolution, et que vous souhaitez identifier de nouveaux segments

• Apprentissage automatique supervisé (modèle de régression, arbre de décision, forêt aléatoire) : Nous pouvons appliquer cette approche si nous avons un jeu de données d’entraînement étiqueté, par exemple à partir d’une segmentation précédente ou de connaissances de domaine. Le modèle d’apprentissage automatique supervisé peut alors être appliqué à de nouveaux clients, ou à des clients pour lesquels le segment n’est pas clair

L’approche mixte combine l’utilisation d’un apprentissage non supervisé pour identifier les segments, puis applique ces segments comme étiquettes pour former un modèle supervisé. Ce modèle formé peut être utilisé pour classer de nouveaux clients, ou pour créer un segment pour les clients dont nous n’avons pas de données complètes.

Soyez prudent lors de l’application de l’approche mixte sans échantillonnage aléatoire. Si vous ne choisissez que les clients pour lesquels vous avez des données complètes, vous choisirez probablement vos clients les plus fidèles, ce qui ne sera peut-être pas une représentation juste du groupe dans son ensemble. Cela entraînera une sélection biaisée, et ces biais seront transmis à l’IA.

Défis et erreurs courantes

L’IA n’est pas sans défis. D’après mon expérience, voici les obstacles que vous êtes le plus susceptible de rencontrer lorsque vous apprenez à maîtriser les choses.

• Segmentation claire : De nombreuses entreprises ne sont pas claires sur la raison pour laquelle elles segmentent. Sans cet objectif, il est difficile pour un processus géré par l’IA d’être efficace. Dans ces cas, une approche traditionnelle gérée par des humains peut fonctionner mieux, en particulier si vous disposez principalement de données qualitatives. La même chose s’applique si vous n’avez qu’un petit nombre de clients.

• Qualité des données : La qualité des résultats fournis par l’IA ne sera que aussi bonne que la qualité des données que vous alimentez le système. Par conséquent, si vos données ne sont pas précises, votre segmentation ne le sera pas non plus.

• Considérations éthiques : Assurez-vous de ne pas inclure de données sensibles et de critères dans le modèle. C’est une erreur que de nombreuses entreprises ont commise, et cela leur a coûté de l’argent et leur réputation. Par exemple, aux États-Unis, les sociétés de prêts hypothécaires ont été critiquées pour un prétendu profilage racial de leurs algorithmes d’IA.

• Préparation du CRM : Puisque le ML est une technologie si récente, de nombreux systèmes de gestion de la relation client (CRM) ne sont pas équipés pour gérer cela. Par conséquent, une intégration appropriée des segments dans les opérations commerciales (campagnes marketing, points de contact, stratégie de vente) nécessite un travail supplémentaire. Beaucoup de fois, les propriétaires sautent dedans sans considérer tous les processus impliqués, et cela conduit à des problèmes lors de la tentative d’exploitation de l’IA.

• Formation des employés : Les employés doivent être formés davantage pour qu’ils puissent pleinement comprendre les approches de segmentation basée sur l’IA. De plus, il est probable que vous rencontrerez une résistance parce que les résultats de l’IA pourraient contredire leur intuition. Pour surmonter la barrière de confiance, montrez quelques-unes de ses applications positives, et utilisez l’IA de manière responsable.

• Qualité du segment : Semblable à la segmentation traditionnelle, les segments que vous obtenez à partir du modèle ML doivent satisfaire les critères clés et être validés :

  • Actionnable

  • Stable

  • Taille suffisante

  • Différenciable

• Connaissances de domaine et interprétation : L’intégration et la gestion appropriée des connaissances de votre entreprise sont très importantes à chaque étape, de la préparation des données à la validation des résultats du modèle. De plus, gardez à l’esprit qu’un modèle d’apprentissage automatique parfait ne vous donnera pas 100 % de précision. C’est là que votre expertise de domaine est nécessaire, et pourquoi il est très important pour l’IA et les humains de travailler ensemble. Une autre erreur que j’ai souvent vue est que les décideurs délèguent tout à l’IA et mettent en œuvre aveuglément leurs suggestions sans poser davantage de questions. Cela entraînera probablement des résultats défavorables. De plus, rappelons que, à la fin de la journée, nous sommes des humains, et nos préjugés sont toujours présents lors de l’interprétation des données. Être conscient de cela peut nous aider à être moins vulnérables aux erreurs potentielles.

• Mises à jour du modèle : Si vous avez une clientèle dynamique ou un taux de rotation élevé des clients, le comportement et les préférences de vos clients changent souvent. Assurez-vous donc de mettre à jour régulièrement le modèle et de ne pas vous fier à des segments obsolètes.

Guide étape par étape pour la segmentation client basée sur l’IA

Maintenant que vous êtes conscient des défis, voici un guide étape par étape pour vous aider à mettre en œuvre l’IA et à l’intégrer avec succès dans vos processus de segmentation client.

1. Définissez votre objectif de segmentation. Cela inclut la compréhension des différents critères sous lesquels vous classerez vos clients. Ici, encore une fois, les insights générés par l’IA et votre perspective en tant qu’expert dans le domaine sont nécessaires. Ensemble, vous découvrirez de nouveaux segments de clients et serez en mesure de personnaliser vos campagnes marketing pour obtenir de meilleurs résultats.

2. Assurez-vous de la disponibilité des données : assurez-vous que l’IA a accès à des données client complètes, ou si vos données sont incomplètes, trouvez un moyen de les gérer. Une façon de le faire peut consister à utiliser l’approche de modélisation mixte. Nous l’avons dit auparavant, mais cela ne peut pas être suffisamment souligné : les résultats ne seront que aussi bons que les données que l’IA a à travailler.

3. Gérez les limitations des données : si vous avez des données limitées, sélectionnez un échantillon aléatoire à partir de votre base de clients et collectez des données supplémentaires auprès d’eux. Ensuite, appliquez l’approche mixte pour maximiser vos résultats.

4. Sélectionnez votre approche de modélisation et appliquez le modèle sélectionné aux données obtenues

5. Sélectionnez le nombre optimal de segments : il existe diverses techniques pour calculer le nombre optimal de segments. Les plus populaires sont la règle du coude et l’analyse des lacunes.

6. Comprenez les critères de différenciation des segments et interprétez les résultats : quels sont les variables clés par lesquelles vos clients seront identifiés ? Quelles sont leurs perceptions, et comment peuvent-elles être commercialisées ? Pour que le processus de segmentation fonctionne, après avoir validé la précision du modèle, vous devez examiner les différents segments et déterminer si les variables qui les déterminent s’appliquent convenablement à votre modèle commercial.

Enfin, mais non des moindres, en tant que ressource pour une visualisation de segmentation appropriée, j’applique les coordonnées parallèles, dans lesquelles j’identifie quatre segments : acheteurs à forte valeur, acheteurs à faible budget, enthousiastes de la technologie et acheteurs occasionnels. Je mesure des catégories comme les dépenses mensuelles et la fréquence des achats pour chacun de ces segments, car cela m’aide à mieux comprendre mes clients.

Pensées finales

Comme nous l’avons discuté, la segmentation client basée sur l’IA peut aider les entreprises B2B à avoir une vision plus claire de qui sont leurs clients et des moteurs de leur processus de prise de décision. Une fois que vous avez ces informations, vous pouvez les exploiter pour créer des campagnes et des expériences personnalisées qui ajoutent plus de valeur à vos clients.

En suivant la feuille de route présentée dans ce guide, vous pouvez exploiter les algorithmes d’IA pour booster vos processus de segmentation et prendre des décisions éclairées qui propulsent la croissance de votre entreprise et augmentent vos indicateurs de satisfaction client, favorisant ainsi un lien plus fort avec vos clients et une solide loyauté envers votre marque.

Ceci est de plus en plus important dans le monde B2B, et en particulier pour les produits high-tech, puisque les besoins des clients changent rapidement et les attentes technologiques évoluent à grande vitesse. Une segmentation appropriée de vos clients peut faire la différence entre la livraison d’un produit de haute qualité et quelque chose qui ne parvient pas à atteindre l’adéquation produit-marché pertinente.