Dans un contexte ultraconcurrentiel, la personnalisation e-commerce n’est performante que si elle repose sur une segmentation client fine et pertinente. Envoyer le bon message à la mauvaise personne reste inefficace. À l’inverse, activer intelligemment ses données permet d’augmenter la valeur vie client, de réduire les coûts d’acquisition et de structurer une croissance durable.
Selon une étude de McKinsey datant de 2022, les entreprises qui exploitent activement la segmentation comportementale voient leurs revenus croître 2 à 3 fois plus vite que celles qui s’appuient sur des segmentations socio-démographiques classiques.
Dans cet article, je présente les modèles de segmentation à fort impact, explore leurs cas d’usage en B2C et B2B, et propose une approche opérationnelle pragmatique.
1. Pourquoi segmenter ? Mieux adresser pour mieux convertir
La segmentation clients en e-commerce n’est pas un exercice marketing cosmétique. C’est un levier d’efficacité et de performance :
Réduction du coût d’acquisition : cibler les segments à plus forte propension d’achat permet d’optimiser les investissements media.
Amélioration du taux de conversion : en adaptant les messages, visuels et offres aux besoins réels des clients.
Augmentation de la valeur vie client (CLV) : via des parcours relationnels différenciés.
Selon Segment (Twilio), 44 % des consommateurs affirment qu’ils deviendraient des acheteurs réguliers après une expérience personnalisée basée sur leur comportement.
2. Les types de segmentation : les modèles à forte valeur
2.1. Segmentation RFM (Récence – Fréquence – Montant)
Utilisée historiquement dans la VPC, la RFM reste l’une des segmentations les plus performantes pour identifier les clients fidèles ou en perte de vitesse.
Exemple : Un e-retailer mode classe ses clients « VIP » (fréquence + montant élevé) pour leur pousser des offres exclusives. Ceux en perte de récence reçoivent des relances spécifiques.
2.2. Segmentation comportementale
Basée sur les données de navigation, d’interactions (clics, vues) et de conversion. Elle permet d’anticiper les intentions d’achat.
Exemple : Leroy Merlin a intégré une segmentation par centres d’intérêt (jardinage, déco, travaux lourds) pour personnaliser ses emails avec un taux d’ouverture supérieur de 25 % (selon une source interne via campagne CRM 2022).
2.3. Segmentation par cycle de vie
Elle classe les clients selon leur stade de maturité : nouveau, actif, inactif, réactivé, etc. Cela permet d’adapter le rythme et le contenu relationnel.
Exemple : Le Slip Français adapte son onboarding client sur les 30 premiers jours post-achat avec des contenus produits et relationnels différents selon le type de commande initiale (source : étude interne relayée dans Les Echos en 2023).
2.4. Segmentation prédictive (scoring, churn, affinité)
Basée sur des modèles algorithmiques, elle permet de prédire des comportements (risque de churn, appétence produit, réachat).
Exemple : Sephora identifie les clients à haut risque de désabonnement sur sa box beauté et déclenche des actions préventives (offres exclusives, enquêtes ciblées).
2.5. Différents types de segmentations peuvent se compléter
Il est également possible de mixer ces segmentations : une segmentation RFM peut inclure une approche cycle de vie. En effet, les segments RFM peuvent se combiner avec une étape correspondante dans le cycle de vie du client (nouveau, occasionnel, fidèle, perdu, …).
3. Collecter & croiser les données pour segmenter intelligemment
Une segmentation pertinente repose sur une donnée fiable, activable et multi-source :
Donnée transactionnelle : fréquence, panier moyen, récence
Donnée comportementale : clics, pages vues, abandon panier
Données CRM : parcours client omnicanal, satisfaction client e-commerce, historique SAV
Donnée contextuelle : device, zone géographique, canal d’entrée
Bonnes pratiques :
Créer une vue client unifiée via une CDP ou un datalake consolidé
Automatiser la mise à jour des segments avec des règles dynamiques
4. Cas d’usage e-commerce : de la segmentation à l’action
Voici quelques scénarios de mise en œuvre par segment :
| Segment | Cas d'usage | Résultat attendu |
|---|---|---|
| Nouveaux clients | Onboarding avec contenus informationnels sur l'expérience de la marque | Augmentation du taux de réachat : +20% |
| Clients occasionnels | Ciblage avec offres packagées ou cross-sell | Augmentation du panier moyen : +18% |
| Clients fidèles | Accès en avant-première, offres exclusives | Augmentation de la CLV : +30% |
| Clients dormants | Relance avec bon d’achat + produit favori | Baisse du churn : -15% |
Source : Benchmarks Campaign Monitor et Omnisend, 2023.
5. B2B : une segmentation à visée stratégique
En B2B, la segmentation doit intégrer des dimensions supplémentaires qui viendront complémenter ou affiner les segments :
Type d’entreprise / secteur d’activité
Taille de compte (volume, CA généré)
Cycle de vente et fréquence d’achat
Niveau de maturité digital / autonomie du client
Exemple : Aniel Marketplace (Groupe Faurecia) segmente ses clients garages et distributeurs avec des offres, workflows et accès différents à sa plateforme selon leur taille, ancienneté et types de commandes (source : témoignage client GetEverest.io, 2024).
6. Mesurer l’impact d’une segmentation efficace
La mise en place d’une segmentation n’a de valeur que si elle améliore la performance. Piloter cette performance e-commerce n’est donc pas une option. Les KPIs clés à suivre :
Taux de clic et taux de conversion par segment
Taux de réachat / fréquence d’achat
Valeur vie client (CLV) par segment
Churn et coût d’activation client
Indicateur business : selon Salesforce, les marques qui utilisent des données client pour personnaliser leurs segments constatent un ROI marketing supérieur de 25 %.
Segmenter n’est pas segmenter pour segmenter. C’est viser juste, au bon moment, avec le bon message, sur le bon canal. Une stratégie de segmentation bien pensée alimente la personnalisation, l’automatisation et la performance globale. C’est un socle indispensable pour faire du marketing client une discipline rentable, et non un bruit de fond coûteux.