La segmentation des données comme levier de personnalisation
8min • Édité le 4 avr. 2025
Olivier Renard
Content & SEO Manager
15 ans après ses débuts à l’international, Netflix explose tous les records. La firme de Los Gatos a dépassé les 300 millions d’abonnés dans le monde fin 2024. Ils ont visionné sur l’année près de 200 milliards d’heures de contenu parmi les 18 000 films et séries au catalogue.
Un succès qui ne doit rien au hasard. La plateforme propose des recommandations ultra-ciblées et une expérience si personnalisée qu’elle s’est imposée comme un des leaders du vidéo streaming.
Cette performance repose sur un marketing puissant, renforcé par une segmentation ultra-fine. On estime que Netflix décline son catalogue selon plus de 76 000 “micro-genres”*, basés sur les habitudes de visionnage de ses utilisateurs.
Les informations à retenir :
La data segmentation (ou segmentation des données en français) consiste à diviser un ensemble de données en groupes homogènes selon des critères précis.
Elle permet de mieux comprendre son audience et d’adapter ses actions marketing, produits ou services.
Il existe plusieurs méthodes de segmentation, selon les objectifs : démographique, comportementale, géographique, etc.
Une Customer Data Platform (CDP) facilite cette segmentation grâce à une suite d’outils no-code. Elle sert aussi unifier et enrichir les données clients.
🔎 Qu’est-ce que la segmentation des données et pourquoi est-elle au cœur des stratégies marketing ? Découvrez ses avantages, les techniques et les outils pour la mettre en œuvre efficacement. 🚀
Qu’est-ce que la segmentation des données ?
La data segmentation consiste à diviser un ensemble de données en sous-groupes homogènes, selon des critères définis.
Il peut s’agir de critères démographiques, comportementaux, géographiques, organisationnels ou encore transactionnels.
L’objectif ? Rendre les données plus compréhensibles, exploitables et activables.
La segmentation aide à tirer des enseignements à partir des données disponibles. En marketing, elle permet d’analyser plus finement les informations afin d’adapter ses actions.
Bien que ce soit un cas d’utilisation très répandu, la segmentation ne se limite pas aux données client. Elle peut aussi s’appliquer à des produits, des événements, des campagnes ou des performances internes.
C’est une méthode qui permet d’exploiter l’information, quel que soit le domaine.
Pourquoi segmenter les données ?
Segmenter les données permet d’aller au-delà des analyses globales. On comprend mieux les comportements, les attentes ou les tendances spécifiques de chaque sous-groupe caché dans la masse.
Plus précisément, la data segmentation permet aussi :
Une meilleure personnalisation des offres : segmenter permet d’ajuster les campagnes aux besoins et préférences de chaque groupe. Les messages sont plus adaptés, ils parlent vraiment à leurs destinataires.
Une communication plus efficace et pertinente : les messages sont envoyés au bon moment, via le bon canal, avec le bon ton. Cela augmente l’impact des actions marketing.
Une optimisation des ressources marketing : la segmentation aide à prioriser ses actions et à concentrer ses efforts sur les segments les plus stratégiques. Elle évite de gaspiller du temps ou du budget sur des actions peu rentables.
Une meilleure fidélisation client : en comprenant les attentes de chaque segment, il devient plus simple de renforcer la relation dans le temps. L’amélioration de l’expérience qui en découle crée un lien de confiance qui favorise la fidélité client.
Une réduction du churn : identifier les signaux faibles et cibler les segments à risque permet d’anticiper le désengagement. Des actions spécifiques peuvent être menées pour retenir les clients concernés.
Une acquisition client plus efficace : une meilleure connaissance de ses cibles aide à actionner les bons leviers. Cela se traduit par des leads de meilleure qualité et une hausse du taux de conversion.
Segmenter ses données, c’est mieux comprendre pour mieux agir.
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La segmentation au service de la performance
Comment segmenter ses données : méthodes et outils
Quelles données peut-on segmenter ?
Différents types de données peuvent être segmentés selon vos objectifs. Voici un aperçu des plus courants et quelques exemples concrets.
Type de données | Description | Cas d’usage |
|---|---|---|
Données démographiques | Informations personnelles comme l’âge, le genre, les revenus ou la situation familiale. | Adapter les offres selon l’âge, le niveau de revenu ou la composition du foyer. |
Données géographiques | Localisation des individus ou entreprises : pays, région, ville, code postal. | Cibler des campagnes par zone, adapter l’offre selon la région ou organiser une force de vente. |
Données comportementales | Actions des utilisateurs sur les sites ou applications (clics, pages vues, interactions). | Relancer les visiteurs ayant abandonné leur panier. |
Données transactionnelles | Historique des achats, montants dépensés, fréquence d’achat. | Cibler les clients à forte valeur avec des promotions dédiées. |
Données produits | Caractéristiques des produits (catégorie, prix, disponibilité). | Mettre en avant des produits similaires ou complémentaires. |
Données firmographiques ou technographiques | Données propres aux entreprises (taille, secteur, outils utilisés). | Segmenter les prospects B2B selon leur CRM pour mener une campagne ciblée. |
Les principaux types de data segmentation
Ces différentes catégories peuvent ensuite être utilisées par les équipes métier.
Marketing
La segmentation permet de créer des campagnes ciblées en fonction des préférences ou comportements des utilisateurs. Elle facilite aussi le retargeting et la personnalisation des messages.
Ventes
Elle aide à identifier les prospects les plus qualifiés grâce au scoring. Cela permet de définir un ICP (Ideal Customer Profile), pour concentrer les efforts commerciaux auprès des bonnes cibles.
Produit
La segmentation aide à analyser les usages pour ajuster les fonctionnalités aux besoins réels des utilisateurs.
Service client
La segmentation permet de détecter les clients à risque (signaux de churn, inactivité) afin de prioriser les actions et proposer un accompagnement spécifique.
Quelles sont les principales méthodes ?
Il existe plusieurs techniques pour segmenter vos données, selon le niveau de maturité de votre entreprise, les outils à disposition et vos objectifs.
Segmentation manuelle “rule-based” (par règles simples) : méthode répandue, qui consiste à définir des critères fixes, comme l’âge, la localisation ou la fréquence d’achat. Elle est facile à mettre en œuvre et reste très utile pour créer des segments rapides et compréhensibles.
Segmentation automatique (via des algorithmes de machine learning) : plus avancée, cette technique s’appuie sur des algorithmes comme le clustering (ex. : K-means) ou les arbres de décision. Elle permet d’identifier des groupes similaires dans de grands volumes de données, sans avoir à fixer de règles à l’avance. Très utilisée en data science, elle révèle des schémas parfois invisibles à l’œil humain.
Segmentation statique vs. dynamique : comme son nom l’indique, une segmentation statique est définie une fois, sans mise à jour automatique des données. À l’inverse, une segmentation dynamique évolue en temps réel selon les nouvelles données disponibles. Elle est indispensable pour garder une vision à jour et adapter ses actions en continu.
Exemple d'arbre de décision
👉 Découvrons maintenant quels outils permettent de mettre la data segmentation en pratique.
Principaux outils
Outil | Description | Cas d’usage | Principaux fournisseurs |
|---|---|---|---|
Tableurs | Outils simples pour manipuler des données tabulaires. Accessibles et flexibles, ils sont moins adaptés à de grands volumes de données ou à des segmentations complexes. | Segmenter manuellement une base e-mail selon des critères simples (ex : zone géographique). | Excel, Google Sheets |
Outils de Business Intelligence (BI) | Solutions permettant d’explorer, visualiser et analyser les données. Puissants et adaptés à l’analyse, leur mise en place nécessite une certaine expertise. | Analyser la performance d’un segment client selon plusieurs dimensions (ex : chiffre d’affaires, fréquence). | Tableau, Looker, Power BI |
CRM et outils de marketing automation | Solutions orientées marketing pour gérer les contacts et automatiser les campagnes. Comme elles ne centralisent pas toute la donnée, la segmentation est facilitée mais peut manquer de précision. | Cibler automatiquement les contacts inactifs avec une campagne de relance. | HubSpot, Salesforce, Brevo |
Customer Data Platforms (CDP) | Plateformes spécialisées dans la collecte, l’unification et l’activation des données clients. Elles permettent une segmentation fine et en temps réel. Leur efficacité repose sur une bonne collaboration entre les équipes. | Créer des segments dynamiques synchronisés avec les outils publicitaires ou CRM. | DinMo, Hightouch, Segment, Imagino, Tealium |
Les outils de la data segmentation
L’apport d’une CDP dans la segmentation des données
Si le concept de segmentation est simple, sa mise en œuvre à grande échelle, avec des informations actualisées, représente un défi de taille. Apparues à partir de 2013, les Customer Data Platforms (CDP) facilitent cette approche.
Collecte et unification des données
Une CDP regroupe vos données issues de différentes sources : CRM, site web, réseaux sociaux, application mobile etc. Elle centralise l’ensemble des informations pour construire une vision 360° du parcours client.
Mise à jour et enrichissement
Les données sont synchronisées : chaque nouvelle interaction ou événement vient actualiser le profil client. En outre, la CDP composable DinMo enrichit les profils clients grâce à l’IA prédictive : risque de churn, scoring, next best offer.
Création de segments dynamiques précis
Une CDP permet aux équipes marketing de créer des segments dynamiques multi-entités, sans une seule ligne de code. Les groupes ainsi créés évoluent automatiquement selon les règles définies. Par exemple, “les clients existants à forte LifeTime Value ayant passé plusieurs commandes de pantalons ces 12 derniers mois”.
Activation dans vos outils marketing
Une fois créés, les segments peuvent être envoyés en un clic vers vos outils d’activation (emailing, CRM, publicité, etc.). Plus besoin d’exporter des fichiers CSV ou d’attendre un passage en base de données.
Une CDP permet d’exploiter tout le potentiel de la data segmentation : plus simple, plus fiable, plus performante. Elle garantit aussi un meilleur respect des règles de consentement et de protection des données (RGPD, CCPA).
Avec le Segment Builder de DinMo, créez vos audiences en quelques clics, sans écrire une ligne de code.
Notre CDP composable vous permet de créer des segments dynamiques à partir des données présentes dans votre data warehouse.
Bonnes pratiques et erreurs à éviter
Voici quelques conseils pour tirer le meilleur parti de votre segmentation.
Les pratiques à adopter
Partir d’un objectif clair
Tester et ajuster ses segments
Automatiser les mises à jour
Les erreurs fréquentes
Segmenter à l’excès
Utiliser des données obsolètes
Choisir des critères flous ou peu actionnables
La segmentation des données est un levier stratégique pour personnaliser vos actions, optimiser vos ressources et accélérer votre croissance. Une Customer Data Platform facilite sa mise en place.
👉 Avec DinMo, exploitez vos données pour créer des segments précis et activables, sans connaissance technique. Testez la puissance de notre CDP composable.
*Source : The Atlantic
FAQ
Quelle est la différence entre segmentation des données et segmentation du marché ?
Quelle est la différence entre segmentation des données et segmentation du marché ?
La segmentation du marché est une approche marketing qui consiste à diviser un marché cible en groupes de consommateurs aux caractéristiques similaires (âge, besoins, comportements…).
La segmentation des données, quant à elle, est une technique plus large qui consiste à découper un ensemble de données (clients, produits, événements…) en sous-ensembles homogènes. Elle peut être utilisée pour le marketing, mais aussi pour la vente, le produit ou le support.
Autrement dit, la segmentation marketing est un cas d’usage spécifique de la segmentation des données. La seconde repose sur des critères plus variés (démographiques, comportementaux, technographiques…) et peut être automatisée à l’aide d’outils avancés.
Comment savoir si un segment est réellement pertinent ?
Comment savoir si un segment est réellement pertinent ?
Un segment pertinent répond à trois critères clés : cohérence, utilité et actionnabilité. Il doit regrouper des individus ou éléments qui partagent des caractéristiques communes et un comportement identifiable. Ce segment doit permettre de mieux comprendre une problématique ou d’orienter une action concrète : campagne marketing, ciblage commercial, amélioration produit, etc.
Un bon test consiste à se demander : “Ce segment permet-il de prendre une décision plus efficace ou d’augmenter la performance ?”
Si la réponse est non, il faut peut-être revoir les critères. Enfin, la taille du segment peut impacter sa pertinence : trop large, il perd en précision ; trop restreint, il devient difficilement exploitable. Meta Ads recommande par exemple que le nombre d’individus dans ses audiences sources soit supérieur à 1000.
La segmentation est-elle utile pour les petites entreprises ?
La segmentation est-elle utile pour les petites entreprises ?
Oui, la segmentation est tout aussi utile pour les petites entreprises. Elle permet de mieux connaître ses clients, d’adapter ses messages et de concentrer ses efforts là où ils auront le plus d’impact.
Même avec peu de données, il est possible de segmenter en fonction de critères simples comme la localisation, l’historique d’achat ou la fréquence de visite. Cela aide à personnaliser la relation, à optimiser les efforts commerciaux et à augmenter la fidélisation. De nombreux outils (CRM, e-mailing, tableurs) permettent de démarrer facilement. Sur un marché de niche, une segmentation bien orchestrée peut faire une grosse différence en termes de performance.
