1. Définir une méthodologie précise pour une segmentation avancée des campagnes d’emailing
a) Identifier les critères de segmentation pertinents selon le profil client
Pour élaborer une segmentation fine, il est essentiel de commencer par une analyse exhaustive des données disponibles. Il faut définir une hiérarchie claire de critères, en distinguant :
- Données démographiques : âge, sexe, localisation géographique, statut professionnel, secteur d’activité.
- Comportement d’achat : fréquence d’achat, panier moyen, types de produits ou services consommés, saisonnalité.
- Engagement passé : taux d’ouverture, clics, temps passé sur les contenus, taux de conversion lors de campagnes précédentes.
Il est crucial de hiérarchiser ces critères en fonction de leur impact stratégique. Par exemple, pour une campagne B2C dans la mode, la localisation et le comportement d’achat récent peuvent primer. En revanche, pour une offre B2B, la fonction dans l’entreprise et l’historique de commandes seront prioritaires.
b) Utiliser des outils analytiques pour collecter et structurer les données
L’intégration d’outils avancés est indispensable pour une segmentation précise. Concrètement :
- CRM avancé : assurer une collecte systématique des données clients, avec des champs personnalisés et des tags contextuels.
- Outils de tracking : implémenter des pixels de suivi et des événements JavaScript pour suivre le comportement en temps réel (clics, temps passé, interactions).
- Système de scoring comportemental : utiliser des algorithmes de machine learning pour attribuer un score à chaque contact basé sur ses interactions, ce qui permet de créer des segments dynamiques.
Sur le plan technique, cela nécessite :
- Une API de synchronisation entre votre CRM et la plateforme d’emailing (ex. SendinBlue, Mailchimp, Salesforce Pardot).
- Une configuration de flux de données en ETL (Extract, Transform, Load) pour structurer et normaliser automatiquement les données entrantes.
- Des scripts SQL complexes ou des requêtes API pour extraire des sous-ensembles spécifiques selon des combinaisons de critères multi-facteurs.
c) Définir des segments dynamiques versus statiques
Les segments dynamiques évoluent en fonction du comportement et des mises à jour de données, tandis que les segments statiques sont des snapshots figés à un instant T. Leur choix dépend du cycle de vie de la campagne :
| Type | Principe | Cas d’usage | 
|---|---|---|
| Segment statique | Snapshot basé sur des critères précis à un instant T, non modifiable à la volée | Campagnes saisonnières, envoi d’offres ponctuelles, ciblage de listes spécifiques | 
| Segment dynamique | Mise à jour automatique en temps réel ou périodique selon des règles prédéfinies | Segmentation comportementale, ré-engagement, nurturing évolutif | 
Pour une gestion optimale, privilégiez la création de segments dynamiques pour des campagnes récurrentes, tout en conservant des segments statiques pour des opérations ponctuelles ou analytiques.
d) Établir un processus de mise à jour régulière et d’automatisation des segments
L’automatisation garantit que vos segments restent pertinents et actuels. Voici une méthode structurée :
- Définir la fréquence de mise à jour : quotidienne, hebdomadaire ou selon un événement précis (ex. achat, clic).
- Configurer des workflows automatisés : via votre plateforme d’emailing ou CRM, en utilisant des triggers basés sur des événements (ex. ouverture d’email, ajout à une liste, comportement spécifique).
- Utiliser des scripts de synchronisation : pour recalculer les scores ou réassigner automatiquement les contacts dans de nouveaux segments.
- Vérifier la cohérence : mettre en place des contrôles automatiques pour détecter des incohérences ou des défaillances dans la mise à jour.
Un exemple : automatiser un flux où, dès qu’un utilisateur ouvre un email de relance, il est déplacé dans un segment « engagés » et reçoit une offre personnalisée dans les 24 heures suivantes.
2. Mise en œuvre technique étape par étape de la segmentation granulaire
a) Préparer une base de données structurée
Avant toute segmentation avancée, il est impératif de nettoyer et de normaliser votre base. La démarche :
- Nettoyage : supprimer les doublons, corriger les erreurs de saisie, uniformiser les formats (ex. majuscules/minuscules, dates).
- Déduplication : utiliser des scripts SQL ou des outils comme Talend ou Pentaho pour éliminer les enregistrements redondants.
- Normalisation : standardiser les champs (ex. codes postaux, noms de villes) pour assurer une cohérence maximale lors des requêtes.
Exemple pratique : pour une base de 50 000 contacts, implémentez un script SQL automatisé :
-- Suppression des doublons basés sur l'email DELETE t1 FROM contacts t1 INNER JOIN contacts t2 ON t1.email = t2.email WHERE t1.id > t2.id;
b) Définir les règles de segmentation à l’aide de requêtes avancées
Les requêtes SQL ou API sont le cœur de la segmentation précise. Voici un exemple pratique :
-- Segment : clients ayant ouvert un email dans les 7 derniers jours ET ayant effectué un achat dans le dernier mois SELECT c.id, c.email, c.nom, c.prenom FROM clients c JOIN achats a ON c.id = a.client_id WHERE a.date_achat >= DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 1 MONTH) AND EXISTS ( SELECT 1 FROM ouvertures o WHERE o.client_id = c.id AND o.date_ouverture >= DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 7 DAY) );
Ce type de requête doit être intégré dans votre processus ETL ou via des outils comme Segment, Zapier, ou directement dans votre plateforme d’emailing si elle supporte des requêtes SQL avancées.
c) Créer des segments dynamiques à partir de critères multi-facteurs
Pour maximiser la pertinence, combinez plusieurs critères en utilisant des requêtes complexes. Exemple :
-- Segment : clients ayant ouvert un email dans les 7 derniers jours ET ayant effectué un achat dans le dernier mois SELECT c.id, c.email FROM clients c LEFT JOIN achats a ON c.id = a.client_id AND a.date_achat >= DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 1 MONTH) LEFT JOIN ouvertures o ON c.id = o.client_id AND o.date_ouverture >= DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 7 DAY) WHERE a.id IS NOT NULL AND o.id IS NOT NULL;
L’utilisation de vues matérialisées ou de tables temporaires permet également d’accélérer ces requêtes lors de campagnes massives.
d) Automatiser la mise à jour des segments via des workflows programmés
L’automatisation repose sur la configuration de workflows dans votre plateforme d’emailing ou CRM :
- Triggers : ouverture d’un email, ajout à une liste, comportement d’achat, ou date spécifique.
- Actions : recalculer les scores, déplacer des contacts dans un nouveau segment, envoyer une campagne ciblée.
- Fréquence : planifier le déclenchement des workflows à intervalles réguliers ou en réponse à des événements en temps réel.
Exemple : à chaque achat, le contact est automatiquement repositionné dans un segment « clients VIP » après vérification de seuils de fréquence d’achat.
3. Techniques pour personnaliser le contenu selon la segmentation fine
a) Définir des modèles d’emails modulaires adaptables à chaque segment
Utilisez des systèmes de templating avancés avec API de personnalisation :
- Contenu dynamique : insérer des blocs conditionnels dans le code HTML, par exemple :
{{#if segment=="VIP"}}
Profitez de notre offre exclusive réservée à nos clients VIP.
{{else}}
Découvrez nos nouveautés et offres spéciales.
{{/if}}
- API de personnalisation : utiliser des paramètres dans l’API pour insérer automatiquement le prénom, la localisation, ou recommandations produits.
b) Implémenter des scripts ou balises conditionnelles pour insérer automatiquement des recommandations ou messages ciblés
Les scripts JavaScript ou les balises conditionnelles intégrés dans la plateforme permettent une personnalisation en temps réel :
{{#if segment=="Engagés"}}
Voici une offre spéciale pour nos clients fidèles.
{{else}}
Découvrez nos nouveautés adaptées à votre profil.
{{/if}}
c) Créer des scénarios de tests A/B pour optimiser la pertinence du contenu
La segmentation fine doit s’accompagner d’une démarche expérimentale :