Mieux connaître ses clients, c’est mieux vendre. Mais avec la disparition progressive des cookies tiers, la collecte de données devient un vrai défi.

Pour alimenter leur CRM avec des informations pertinentes, les marques peuvent miser sur deux alliés complémentaires :

• la gamification, d’abord, qui facilite la récolte de données déclaratives via des mécaniques ludiques et engageantes (quiz, tests, jeux à points) ; 
• puis l’IA, qui affine la segmentation et permet d’activer des scénarios ultra-ciblés. 

Ensemble, ces deux leviers transforment la relation client et décuplent les performances marketing grâce à une connaissance client plus précise et activable. Dans cet article, nous partageons des conseils pratiques pour s’emparer de ces deux outils pour améliorer sa connaissance client et booster ses revenus.

SOMMAIRE

• Les limites de la segmentation traditionnelle en marketing
• Comment l’IA transforme la segmentation CRM ?
• Comment les campagnes gamifiées enrichissent le CRM et améliorent la connaissance client ?
• FAQ — IA et segmentation CRM, 4 points clés à retenir

Beaucoup de marques s’appuient encore sur des données CRM basiques pour segmenter leurs audiences : âge, sexe, localisation, historique d’achat. Mais ces critères seuls ne suffisent plus à capter l’attention ni à personnaliser efficacement les messages.

Par exemple, cibler toutes les femmes de 30-40 ans ayant acheté une crème visage ignore leurs besoins réels : anti-âge, hydratation, matité ?

Résultat : des campagnes peu différenciées, des messages trop larges, et des performances qui plafonnent. Sans données déclaratives ou comportementales, il devient difficile d’adresser les bons contenus, au bon moment, sur le bon canal. Et surtout, impossible de comprendre ce qui motive réellement chaque segment.

D’où l’intérêt d’intégrer des leviers plus précis, plus qualitatifs… et plus interactifs.

L’intelligence artificielle appliquée au CRM permet d’aller bien au-delà des critères socio-démographiques traditionnels. Elle ouvre la voie à une segmentation basée sur les comportements, les intentions et les centres d’intérêt des clients. Grâce à des algorithmes de scoring, de clustering ou encore de prédiction, les profils sont automatiquement regroupés selon leurs interactions avec la marque, leur appétence à l’achat ou leur potentiel de conversion.

Cette segmentation dynamique prend tout son sens lorsqu’elle s’appuie sur les données issues d’animations interactives, comme les réponses à un quiz ou les préférences produit révélées dans un jeu concours. L’IA transforme ces signaux en groupes activables, prêts à être exploités par les équipes marketing. Une avancée majeure qui permet de sortir d’une segmentation figée et souvent trop large, pour activer des scénarios plus ciblés — et donc plus performants.

Les bénéfices d’une segmentation IA pour le marketing

Quel est le rôle de l’IA dans le CRM ? Voici les principaux avantages que présente l’intelligence artificielle pour optimiser les performances d’un outil de gestion de la relation client.

• Personnalisation des relances : chaque message s’adapte aux préférences, comportements et intentions du client.
• Priorisation des leads : les équipes CRM ciblent en priorité les contacts les plus enclins à convertir.
• Détection de signaux faibles : l’IA repère des opportunités invisibles manuellement, comme un intérêt naissant pour une nouvelle gamme de produits par exemple.
• Amélioration du ROI : des campagnes mieux ciblées génèrent plus de conversions et évitent aux marques de gaspiller leur budget marketing sur une cible qui a peu de chance d’acheter ou des canaux de communication peu performants. 

Mini glossaire IA & CRM

• Lead scoring : méthode d’évaluation des prospects basée sur leur profil et leurs comportements (clics, ouvertures, interactions). L’IA permet de scorer automatiquement chaque contact selon son potentiel de conversion.
• Clustering : technique d’intelligence artificielle qui regroupe automatiquement des profils similaires en segments, à partir de données comportementales ou d’interaction avec la marque. 
• Analyse sémantique : capacité de l’IA à comprendre le sens des mots dans un texte. Elle est utilisée pour analyser les réponses libres (ex. : commentaires clients, verbatims) et en dégager des intentions ou des sentiments.
• Segmentation prédictive : technique qui anticipe les comportements futurs d’un client (ex. : probabilité d’achat ou de churn), permettant d’adapter les campagnes CRM en conséquence.

Pourquoi combiner IA et gamification dans une campagne marketing ? Tout simplement parce que les campagnes gamifiées (quiz, tests, mini-jeux…) permettent de collecter des données précieuses pour le CRM et permettent d’affiner la connaissance client. Chaque interaction devient une source d’insights, à condition de poser les bonnes questions.

• Un quiz peut par exemple intégrer des réponses fermées (à choix multiples) pour mieux cerner les préférences produit de son public. 
• Mais en posant des questions ouvertes, la marque peut capter des verbatims révélateurs des besoins ou freins d’achat que rencontre ses clients. 
• Autre option : les Jeux Concours Photo ou Customizer invitent les participants à uploader des images, offrant là encore des données précieuses. Les photos partagées peuvent en effet refléter un style de vie (comme les choix de décoration d’intérieur) ou une intention d’achat. 

Ces données sont ensuite structurées pour être interprétées par le CRM et l’IA. A partir de cette data client, l’intelligence artificielle va automatiquement détecter des comportements d’achat, identifier des intérêts émergents ou des signaux faibles que l’entreprise pourra ensuite exploiter dans ses futures campagnes. Résultat : une connaissance client plus riche, plus exploitable — et des actions marketing mieux ciblées.

Catégoriser sa base client avec un jeu marketing : exemple concret

Prenons l’exemple d’un constructeur automobile qui prépare le lancement d’un nouveau modèle hybride. Objectif : affiner sa base CRM pour cibler les bons profils avec un message pertinent.

Tout commence par une campagne gamifiée. Les participants répondent à quelques questions sous forme de quiz :

• Quel trajet faites-vous le plus souvent ? → « Majoritairement urbain ».
• Quel critère compte le plus dans le choix d’un véhicule ? → « Le coût total (voiture + carburant) ».
• Enfin, une question ouverte permet de recueillir des verbatims : Qu’attendez-vous d’un véhicule aujourd’hui ? → « Un modèle moderne et économique, sans dépendre des bornes de recharge. »

Une fois ces données récoltées, l’IA entre en jeu. Elle analyse les réponses et identifie automatiquement un usage urbain régulier, une forte sensibilité au coût global, un besoin d’autonomie et une prudence vis-à-vis des contraintes de recharge.

Résultat : le participant est automatiquement associé au profil « Hybride », défini en amont parmi d’autres segments comme « Essence » ou « Électrique ». Ce nouveau profil est enrichi dans le CRM et devient immédiatement activable pour des campagnes ciblées.

Qu’est-ce que la gamification CRM par l’IA ?

La segmentation CRM par l’IA est un processus automatisé qui consiste à regrouper les contacts d’une base CRM selon des critères comportementaux, déclaratifs ou contextuels. L’IA détecte des patterns invisibles à l’œil humain et propose des segments client plus précis et plus pertinents.

Quels sont les avantages de la segmentation IA par rapport à une segmentation classique ?

La segmentation IA est plus fine, évolutive et rapide que la segmentation classique. L’Intelligence Artificielle permet d’analyser de grands volumes de données en continu, de repérer des signaux faibles et de créer des segments dynamiques en temps réel.

Quels types de données peuvent être analysées par l’IA pour segmenter une base CRM ?

Comportements de navigation, historique d’achats, réponses à des quiz ou jeux marketing, verbatims, taux d’engagement, géolocalisation… Toute donnée structurée ou semi-structurée peut nourrir les algorithmes de segmentation alimentés par l’IA.

Comment réussir sa segmentation marketing grâce à l’IA ?

 Voici 4 bonnes pratiques clés pour réussir sa segmentation marketing grâce à l’IA :

• Collecter des données de qualité via des campagnes engageantes (jeux marketing, animations commerciales en ligne et en point de vente) ;
• Nettoyer et structurer les données client régulièrement ; 
• Croiser plusieurs sources de data clinet (comportement, déclaratif, transactionnel)
• Mettre à jour les segments client en continu pour suivre l’évolution des profils

Pour affiner votre connaissance client, misez sur un duo gagnant : la gamification pour collecter des données précises, et l’IA pour analyser, segmenter et scorer automatiquement vos leads. Avec LeadSense, l’outil de profilage intelligent alimenté par l’IA d’Adictiz, vous identifiez en un clin d’œil les bons profils grâce à leurs réponses, comportements et signaux d’intention. Vous avez désormais toutes les clés en main pour concevoir des campagnes plus ciblées et donc plus efficaces. Il ne reste plus qu’à passer à l’action et transformer vos données en performance !

Le marketing digital n’est pas uniquement un outil de conversion. Il permet également de réactiver des clients qui n’ont pas acheté auprès de votre marque ni même interagit avec votre contenu depuis une longue période. C’est d’ailleurs une stratégie indispensable pour ne pas gâcher vos coûts d’acquisition et fidéliser les consommateurs. 

En effet, une récente étude montre que réengager des clients inactifs coûte 5 fois moins cher que d’acquérir de nouveaux utilisateurs. Mais comment reinitier un contact avec une personne qui ne porte visiblement plus autant d’intérêt à votre entreprise ? Dans cet article, nous vous expliquons comment réactiver et fidéliser des clients inactifs grâce au Playable marketing.

SOMMAIRE

• Pourquoi réactiver des clients inactifs ?
• Réengager des clients inactifs en 4 étapes

L’acquisition de nouveaux clients est généralement le principal poste de dépense des entreprises en général, et des spécialistes du marketing en particulier  Or comme on l’a vu, il coûte beaucoup moins cher de fidéliser ses clients actuels que d’en convertir de nouveaux. On sait également que des clients fidèles consomment plus et peuvent se transformer en ambassadeurs de marque. 

Mais le segment de leur clientèle que les entreprises ont le plus tendance à ignorer est celui des clients inactifs. En moyenne, ils composent pourtant entre 20 et 50 % des contacts de leur base de données. Ces clients inactifs, qui n’interagissent plus avec les campagnes marketing de la marque et n’ont pas réalisé de commandes depuis plusieurs semaines, voire plusieurs mois, sont pourtant importants pour le succès de l’entreprise. 

La seconde raison pour laquelle il est important de réactiver ses clients inactifs est d’éviter qu’ils n’impactent le reach des futures campagnes. En effet, une diminution significative du taux d’ouverture et de clics des campagnes d’emailing aura un impact négatif sur la délivrabilité des prochaines séquences. Idem pour une chute d’engagement sur les réseaux sociaux, qui limitera là encore la portée des prochaines publications. 

Il est donc important de travailler son taux de réactivation non seulement pour fidéliser ses clients, mais aussi pour en acquérir de nouveaux. 

Pour finir, le taux de transformation d’un client inactif sera largement supérieur à celui d’un prospect. En effet, ces contacts inactifs connaissent déjà la marque et ont acheté ses produits ou services par le passé. Ainsi, une partie du travail de conversion (réassurance, preuve de la valeur ajoutée de l’offre, etc.) a déjà été accomplie. 

Passons maintenant à la pratique. Pour réactiver des clients inactifs, il est important de mettre en place une stratégie marketing dédiée. Le playable marketing, soit le marketing jouable, permettra à l’entreprise de booster ses résultats à chaque étape (de la collecte de données à leur utilisation pour personnaliser les leviers de réactivation).

1. Identifier et segmenter les clients inactifs

Avant de mettre en place sa stratégie de retargeting, la première étape consiste à définir l’inactivité. L’entreprise peut prendre en compte un ou plusieurs critères, comme la date du dernier achat, le dernier email ouvert ou la dernière interaction sur les réseaux sociaux. 

D’un point de vue stratégique, l’identification des clients inactifs répond à plusieurs objectifs. Elle permettra à l’entreprise de se concentrer sur les clients inactifs qui sont les plus susceptibles de répondre positivement aux campagnes de réactivation. Mais elle pourra aussi adresser les potentielles raisons qui ont conduit à leur inactivité et ainsi limiter les risques de churn (soit un désengagement définitif).  

La marque peut ainsi segmenter ses clients inactifs en fonction de : 

• La récence de leur dernière interaction (dernier achat il y a 3, 6 ou 9 mois, par exemple) ;
• La fréquence de leurs précédentes interactions. Soit les clients qui interagissent hebdomadairement avec la marque (en ouvrant une newsletter par exemple) mais ne le font plus que sur une base mensuelle ;
• La valeur monétaire de leurs transactions (et donc des segments en fonction de leur panier moyen).

2. Collecter de la data client pour stimuler la réactivation

L’entreprise va ensuite pouvoir chercher à comprendre la raison de cette absence ou diminution de l’activité avec la marque. Pour cela, il est important de collecter autant de données que possible sur son audience. 

Par exemple, les données démographiques collectées au moment d’une première commande ou d’un jeu marketing permettront à la marque de mieux analyser le désabonnement d’un segment spécifique de sa clientèle. L’entreprise peut par exemple découvrir qu’une large partie de ses clients inactifs sont des millenials. 

Or, elle sait que ces derniers préfèrent majoritairement acheter via une application. La marque pourra adapter sa campagne de réactivation en conséquence en mettant en avant la possibilité de réaliser ses achats sur un appareil mobile.

3. Personnaliser ses campagnes de réactivation

Tout l’enjeu d’une campagne de réactivation efficace est de personnaliser son approche. En adaptant sa stratégie au profil et aux comportements d’achat de chaque segment de clients inactifs, la marque pourra significativement booster son taux de réactivation. 

La personnalisation est essentielle pour renouer avec les clients inactifs. Cela passe notamment par le fait d’utiliser leur nom dans l’objet de l’email. Ou encore de personnaliser le message en fonction de leurs derniers achats pour attirer leur attention. L’entreprise pourra tirer parti des données qu’elle a collecté en amont (via un swiper par exemple) pour mettre en avant une catégorie de produits précis. En ciblant les préférences des clients inactifs, elle pourra mieux capter leur attention et booster son taux de réengagement. 

Le Playable marketing est particulièrement intéressant dans ce sens puisque les mécaniques interactives sont plus susceptibles d’attirer et d’engager les consommateurs Les clients inactifs pourront ainsi interagir avec l’entreprise via un format ludique. La compagnie Ouibus a par exemple partagé un format de publicités à gratter pour recibler ses utilisateurs inactifs. Résultat : son chiffre d’affaires à augmenté de 27  % !

4. Offrir des incitations pour réengager des clients inactifs

Au-delà de la mécanique interactive, le Playable marketing offre aux clients inactifs une incitation à s’engager à nouveau avec la marque.  Les incitations (récompenses, bons d’achat, réductions) peuvent être de puissants facteurs de motivation pour encourager les consommateurs à interagir à nouveau avec l’entreprise plutôt que de se tourner vers de potentiels concurrents. 

Les données collectées en amont grâce à la gamification pourront là encore aider l’entreprise à choisir des incitations personnalisées. Par exemple, l’anniversaire d’un client inactif peut être le bon moment pour le réengager avec un code promo. 

L’entreprise pourra plus facilement adapter son contenu en fonction des préférences de ses clients. Elle mettra ainsi mieux en avant la valeur qu’ils recevront en se réengageant. Il peut s’agir d’un accès exclusif à la prochaine collection, d’événements spéciaux ou d’expériences personnalisées. Dans le cas de Ouibus, les jeux à gratter permettaient aussi de débloquer des réductions sur des destinations populaires.

Conclusion

N’oubliez pas que l’élaboration d’une stratégie de réengagement efficace nécessite une connaissance approfondie de ses clients. Le Playable marketing peut vous permettre de collecter des données pour segmenter vos différents groupes de clients inactifs. Vous pourrez ensuite élaborer des campagnes plus impactantes pour les réactiver efficacement, en misant sur l’interactivité et des dotations attractives.