Le profilage client

Présentation

Le profilage de la clientèle vous aide, vous et votre entreprise, à avoir une meilleure vue d’ensemble du comportement de vos clients, de leurs goûts, de leurs préférences et de leurs choix en ce qui concerne divers produits et services. Vous pouvez mieux comprendre « qui ils sont », « ce qu’ils veulent » et « ce qui les intéresse » : une fois que vous connaîtrez toutes ces caractéristiques, vous pourrez proposer des actions commerciales ou créer une meilleure communication avec votre clientèle cible.

Applications

Marketing personnalisé

Concrètement, il s’agit d’individualiser vos actions marketing quelles qu’elles soient. En d’autres mots, le marketing personnalisé sert à donner l’impression à chaque client que vous vous adressez à lui, et pas à l’ensemble de votre base de prospects. On passe donc d’un marketing de masse à un marketing en 1to1.

Cette tendance est à la hausse, notamment grâce à l’essor du web et des réseaux sociaux. Ces derniers contribuent en effet fortement au phénomène « Big Data ». En exploitant les données des internautes (infos démographiques, sites visités, centres d’intérêt, etc) sur leurs pages de réseaux sociaux ou leur site web, les entreprises apprennent à mieux connaître leurs prospects. Elles ont donc les moyens ensuite de développer une approche de plus en plus personnalisée !

les systèmes de recommandation

Les systèmes de recommandation sont une forme spécifique de filtrage de l’information (SI) visant à présenter les éléments d’information (films, musique, livres, news, images, pages Web, etc) qui sont susceptibles d’intéresser l’utilisateur. Généralement, un système de recommandation permet de comparer le profil d’un utilisateur à certaines caractéristiques de référence, et cherche à prédire l’« avis » que donnerait un utilisateur. Ces caractéristiques peuvent provenir de :

• l’objet lui-même, on parle « d’approche basée sur le contenu » ou content-based approach ;
• l’utilisateur ;
• l’environnement social, on parle d’approche de filtrage collaboratif ou collaborative filtering.