La microsegmentation en e-commerce: comment fidéliser votre audience?

La microsegmentation

La création de segments est un principe de longue date en marketing. Avec les progrès de l’analyse des données à grande échelle, il est maintenant possible de regrouper les utilisateurs en segments plus petits plutôt qu’en segments macro. Ce type d’analyse s’appelle la microsegmentation et a gagné en popularité auprès des spécialistes du commerce électronique.

La microsegmentation est en soi un type de segmentation ciblée. La segmentation traditionnelle utilise des données démographiques (âge, niveau de revenu, sexe, emploi, etc.) pour classer les utilisateurs et former des macro segments géants et statiques tandis que la microsegmentation se concentre sur les individus. Découvrons tout cela dans cet article, avec Kaokeb

Les méthodes de la microsegmentation en E-commerce : 

Les méthodes de microsegmentation peuvent inclure le contexte, l’emplacement, les données démographiques comme données comportementales. Dans l’environnement actuel du commerce électronique, la microsegmentation comportementale peut se traduire par la segmentation des clients en analysant leurs activités en ligne telles que le parcours de navigation, les transactions et les médias sociaux. 

Pour un détaillant en ligne qui génère des millions de pages vues chaque mois, la microsegmentation peut aisément donner quelques centaines de segments. A l’aide d’énormes bases de données et de compétences informatiques avancées, ces segments peuvent également être transformés en segments individuels. Des exemples inspirants de microsegmentation peuvent être trouvés dans de nombreux détaillants en ligne, aujourd’hui. 

Takeaway: 

Une grande partie du potentiel de conversion en e-commerce consiste à transformer les visiteurs anonymes en clients fidèles. En segmentant régulièrement les utilisateurs anonymes et les utilisateurs enregistrés, les détaillants en ligne peuvent capter les précieuses réactions des consommateurs qui guident leurs décisions d’inscription, d’achat et de fidélisation. Les données de parcours et de transaction peuvent être combinées avec les habitudes de livraison de l’utilisateur, les commentaires, les journées spéciales, le partage social et le niveau d’engagement pour atteindre une compréhension globale, holistique et appropriée de l’utilisateur.  

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