Segmentation des clients et valeur à vie

Commerce de détail • Expérience numérique • Intelligence artificielle

Défi

Auparavant, les clients étaient uniquement évalués en fonction de ceux qui dépensaient le plus lors d’une transaction.

Il y avait un manque de compréhension du comportement d’achat des différents clients.

L’entreprise n’avait pas de moyen de mesurer la valeur du client.

Quelle est la meilleure façon de catégoriser les clients pour adapter les interactions et améliorer l’expérience client ?

Solution

Élaboration d’un modèle de segmentation pour classer les clients par récurrence d’achat, fréquence d’achat et montant total dépensé.

Identification des différents modèles de comportement parmi les différents segments.

Construction d’un modèle pour calculer la valeur à vie des clients.

Résultats

Interactions avec les clients et campagnes promotionnelles personnalisées.

Réduction des coûts en ciblant les promotions sur les clients les plus enclins à acheter en solde.

La compréhension de la valeur du client a permis une prise de décision basée sur les données lors de l’allocation des coûts de la campagne.