Personnalisation du commerce de détail avec la segmentation RFM et la CDP composable

Pour les marques de vente au détail, un engagement client efficace dépend de la capacité à segmenter précisément les audiences et à personnaliser les messages en fonction des données de première partie. Adresser les bons messages aux clients leur permet de se sentir compris et écoutés. Pour le détaillant, un contenu ciblé diffusé auprès du bon segment de clients est plus susceptible de déclencher la réponse souhaitée, par rapport aux efforts de marketing de masse d'autrefois.

Mais pour aligner le contenu avec les clients, il faut accéder à une vue précise du client, être capable d'utiliser les données clients pour identifier une audience réceptive et disposer d'un moyen de connecter cette audience aux messages appropriés sur différents canaux externes. C'est pourquoi de plus en plus d'organisations créent leur propre vue à 360 degrés de leurs clients, en connectant les données de chaque point de contact afin de développer une compréhension plus complète de leurs besoins et de leurs préférences.

Le volume et la variété des données dans une telle vue Customer 360 exigent de l'évolutivité et de la flexibilité. La plateforme sous-jacente doit également être capable de prendre en charge des analyses avancées permettant d'extraire des insights plus approfondis sur les comportements des clients. Les performances de requête ainsi qu'une protection solide des données doivent également être au rendez-vous pour que les données puissent être exploitées par les différentes équipes marketing. Pour toutes ces raisons (et bien d'autres), de plus en plus d'entreprises de vente au détail choisissent le Lakehouse Databricks comme plateforme de choix pour leur Customer 360.

Mais une plateforme de données seule ne suffit pas à connecter les clients aux messages. C'est pourquoi Databricks s'associe à des fournisseurs d'activation de données tels que Census pour associer les actifs de données sous-jacents aux fonctionnalités nécessaires pour transformer les insights clients en actions marketing (Figure 1). Ensemble, Databricks et Census soutiennent une approche « best-of-breed » du marketing personnalisé et axé sur les données, offrant ce que beaucoup appellent de plus en plus une architecture Composable Customer Data Platform (CDP). Pour une capacité hautement différenciatrice telle que le marketing personnalisé, l'approche CDP Composable permet aux organisations d'exploiter pleinement le potentiel de leurs données tout en conservant la plus large portée pour leurs équipes marketing.

Census fait partie de Databricks Partner Connect, un portail unique pour découvrir et connecter en toute sécurité des outils de données, d'analyse et d'AI directement au sein de la plateforme Databricks. En quelques clics, vous pouvez configurer et connecter Census (et bien d'autres) directement depuis votre espace de travail Databricks.

Utiliser la segmentation RFM pour illustrer un workflow CDP Composable

Pour illustrer la puissance d'une architecture CDP Composable construite avec Databricks et Census, nous avons collaboré sur une démonstration simple s'appuyant sur la segmentation RFM (récence, fréquence et montant). La segmentation RFM est depuis longtemps une technique incontournable pour les équipes marketing qui cherchent à différencier les clients à forte et faible valeur, et à identifier des groupes de clients présentant des comportements spécifiques à cibler pour accroître leur valeur pour l'entreprise.

À l'aide de métriques simples de récence, de fréquence et de montant (RFM) dérivées des données transactionnelles résidant dans le Lakehouse Databricks, nous pouvons segmenter nos clients en plusieurs groupes à l'aide de techniques de machine learning assez simples. Les affectations de segments sont conservées au sein du Lakehouse et réévaluées à mesure que de nouvelles données transactionnelles arrivent.

À l'aide de ces segments, l'équipe marketing peut ensuite définir des audiences pour les différents messages qu'elle souhaite envoyer. Pour les clients VIP, c'est-à-dire ceux qui ont interagi récemment et qui maintiennent une fréquence et une valeur monétaire élevées, l'équipe peut souhaiter envoyer un message qui valorise et renforce notre relation avec eux grâce à des offres exclusives ou un accès anticipé à de nouveaux produits et services. Pour les clients fidèles, c'est-à-dire ceux qui présentent une fréquence et une récence modérées mais des dépenses plus faibles, le marketing peut souhaiter leur proposer des offres promotionnelles pour augmenter leur panier d'achat ou élargir les catégories de produits qu'ils achètent chez nous. Et pour les clients à reconquérir (Win-Back), c'est-à-dire ceux qui ont une fréquence et des dépenses élevées mais une faible récence, l'équipe marketing peut souhaiter répondre aux préoccupations connues qui les ont éloignés et les encourager à s'engager à nouveau.

Grâce au Census Audience Hub, les affectations de segments et les autres données clients résidant dans la vue client à 360 degrés de Databricks sont présentées de manière à permettre à l'équipe de définir les audiences pour ces différentes offres et messages (Figure 2). Alors que l'équipe de Data Science a réalisé son travail à l'aide d'outils plus traditionnels comme Python, R et SQL, l'équipe marketing accède aux résultats de ce travail via des interfaces utilisateur intuitives et faciles à utiliser, comblant ainsi le fossé d'utilisabilité entre ces deux équipes.

Une fois les audiences définies, l'équipe marketing peut utiliser l'UI de Census pour associer chaque segment de clients à des messages spécifiques et à leurs canaux de diffusion préférés (Figure 3). Avec cette dernière action, le parcours de l'insight à l'action est bouclé, et l'organisation peut désormais tirer une valeur alignée sur ses objectifs commerciaux de ses actifs de données.

Examen plus détaillé du workflow de segmentation RFM

Pour voir le travail précis qu'une équipe de data science doit accomplir afin de créer une segmentation RFM dans Databricks, nous avons collaboré avec Census pour proposer un nouvel accélérateur de solution illustrant ces étapes. N'hésitez pas à télécharger le notebook associé à cet accélérateur ici, à l'importer dans votre environnement Databricks et à reproduire les étapes sur un jeu de données public. Pour connecter cette solution à Census, vous pouvez demander une démonstration détaillée du produit ainsi qu'un essai gratuit.

Ensemble, Databricks et Census permettent aux services marketing d'apporter une valeur différenciatrice et de stimuler l'engagement client en tirant parti de la puissance des données et de l'analyse.

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(Cet article de blog a été traduit à l'aide d'outils basés sur l'intelligence artificielle) Article original