La segmentation des données implique l’identification et l’organisation des clusters de données en catégories ou groupes définis. On parle parfois de segmentation du marché. Les professionnels du marketing utilisent souvent la technique pour cibler certains segments de la population afin d’augmenter les ventes. Le processus identifie les traits ou les caractéristiques et les utilise pour regrouper les clients en segments de marché.
L’un des aspects fondamentaux du processus d’étude de marché est la collecte de données sur les clients potentiels. Les acheteurs potentiels des produits ou services d’une entreprise sont identifiés par des facteurs démographiques et de style de vie. Ce sont ces facteurs ou variables qui sont utilisés pour séparer ces acheteurs en segments de marché cibles distincts.
Lorsqu’une analyse de segmentation des données est effectuée, les marchés cibles peuvent recevoir un nom tel que “jeunes professionnels” ou “retraités de sang bleu”. Ces descriptions peuvent faire référence à des caractéristiques démographiques communes, telles que le niveau de revenu ou l’âge. Il s’agit d’une méthode stratégique d’identification et de ciblage d’un large sous-secteur de la population générale tout en restant rentable.
Les entreprises utilisent la technologie pour suivre l’activité d’achat des clients et identifier les variables qui rendent certains consommateurs plus susceptibles de faire leurs achats dans un certain point de vente ou d’acheter une marque de produit particulière. Les cartes de fidélité et les sociétés de suivi des études de marché comparent les données d’achat des consommateurs à des variables démographiques combinées telles que la taille du ménage, l’âge, l’emplacement géographique et le revenu pour identifier les segments de marché. Dans le processus de segmentation des données, les données sont compilées dans une base de données et analysées pour les tendances.
L’exploration de données est un autre aspect du processus analytique. Cela implique l’utilisation de logiciels pour découvrir des tendances ou des modèles cachés. Cette technique devient de plus en plus utile comme moyen d’isoler des informations pour augmenter le chiffre d’affaires et réduire les coûts opérationnels. Par exemple, l’exploration de données permet de découvrir quels produits sont les plus susceptibles d’être achetés par un certain type de client un jour particulier de la semaine. Ce type d’informations aide aux incitations au niveau du magasin, à la préparation des stocks en magasin, aux décisions d’affichage du point de vente en magasin et à la publicité ciblée.
Un élément important de la segmentation des données consiste à identifier les clients susceptibles d’être les plus rentables. Dans un marché concurrentiel, faire de la publicité auprès d’un public de masse dans l’espoir d’augmenter le chiffre d’affaires et la part de marché risque d’être insuffisant. Une entreprise est en meilleure position pour être compétitive lorsque les besoins et les désirs des différents segments du marché des clients sont compris. Par exemple, certains détaillants se positionnent ou s’identifient comme ayant le prix le plus bas, tandis que d’autres se font concurrence en fonction du prestige ou de la haute qualité.
Les caractéristiques de style de vie d’un marché cible particulier sont souvent révélées lors de la segmentation des données. Un constructeur de voitures de luxe, par exemple, pourrait vouloir cibler les femmes de la classe moyenne supérieure et aisées. En identifiant les passe-temps, les perceptions et les valeurs communes du groupe, le fabricant sera mieux placé pour faire appel aux avantages que ce groupe pourrait rechercher. Peut-être que ce groupe est principalement motivé par l’apparence d’une voiture et le prestige de la marque ; le constructeur voudra capitaliser sur ces motivations dans une campagne publicitaire.