L’analyse de clusters pour la segmentation client

Nous devrions produire 394 zettaoctets de données à l’échelle mondiale en 2028, soit 117% de plus qu’en 2025 (Statista). Pourtant, les estimations indiquent que moins de 10 % de ces données seraient analysées par les entreprises pour en extraire des enseignements exploitables.

Cette mine d’informations représente une opportunité unique pour affiner la connaissance client et personnaliser les actions marketing. Pour en tirer pleinement parti, les marques doivent adopter une méthode d’analyse rigoureuse.

🔍 Qu’est-ce que la cluster analysis et comment aide-t-elle les entreprises à mieux comprendre leurs audiences ? Découvrez comment les méthodes de clustering redéfinissent la segmentation client. 🎯

Elle vise à repérer des structures cachées dans un jeu de données, sans connaître à l’avance les groupes existants.

Contrairement à une segmentation classique basée sur des critères prédéfinis (âge, localisation, panier moyen…), l’analyse de clusters s’appuie sur des algorithmes qui explorent les liens entre les éléments. Ils mesurent les distances intra et inter-clusters afin de déterminer quels points de données se ressemblent le plus.

Sur le plan technique, il s’agit d’une méthode non supervisée : elle ne cherche pas à prédire un résultat, mais étudie les datasets pour en révéler la structure. Elle identifie naturellement les similarités et crée des groupes cohérents, souvent invisibles aux techniques traditionnelles. 

L’analyse de clusters s’applique à de nombreux domaines, par exemple :

💡 Un site e-commerce peut ainsi regrouper ses clients selon leur comportement d’achat plutôt que selon leur âge ou leur localisation. Cette approche permet d’identifier des segments à fort potentiel et d’adapter les actions marketing à chaque groupe.

Dans le domaine de la santé, le terme cluster fait immédiatement penser à la pandémie de Covid-19. La même logique a été utilisée pour détecter des foyers d’infection, en regroupant les cas selon leur proximité géographique ou leurs symptômes.

Dans un contexte omnicanal, les interactions clients sont multiples. Elles se produisent sur le site web, les applications mobiles, les réseaux sociaux ou en boutique. 

Ces échanges génèrent un grand volume d’informations qu’il faut analyser en temps réel pour proposer une expérience personnalisée. Parmi les méthodes à disposition des entreprises pour segmenter, les techniques de segmentation classiques montrent leurs limites. 

La cluster analysis révèle des segments que les critères socio-démographiques n’auraient pas distingués. Ils reflètent les préférences, des patterns d’achat ou encore la valeur vie client (LTV) estimée. 

Cette démarche permet aux marques de mieux comprendre leurs audiences et d’affiner leurs campagnes. Avec l’appui de l’intelligence artificielle, elle renforce la cohérence entre les canaux et améliore le retour sur investissement. 

Sur le principe, chaque méthode vise à regrouper des données similaires pour mieux comprendre les structures cachées dans un ensemble. La différence réside dans la manière de mesurer la similarité et de construire les groupes.

1️⃣ Clustering basé sur le centroïde (K-means et ses variantes)

Ce modèle procède au regroupement des points de données autour de centres appelés centroïdes. L’algorithme K-means calcule le centre de chaque cluster et ajuste les groupes jusqu’à ce que les distances internes soient minimales. 

Parmi ses variantes : K-means++, K-medoids, Mini-Batch K-means.

2️⃣ Méthode hiérarchique

Ce type de clustering construit une classification de groupes emboîtés, à la façon d’une taxonomie. Le résultat est visualisé sous forme d’un arbre (ou dendrogramme) qui illustre la proximité entre les éléments.

3️⃣ Clustering basé sur la densité

Ici, l’algorithme cherche les zones où les points sont nombreux et proches les uns des autres. Les zones plus isolées sont considérées comme des anomalies.

Le modèle DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) est le plus connu. 

4️⃣ Techniques basées sur la distribution

Cette approche suppose que les données proviennent de plusieurs distributions statistiques. Les algorithmes comme les Gaussian Mixture Models (GMM) estiment la probabilité qu’un point appartienne à un cluster.

💡 D’autres méthodes existent, comme le fuzzy clustering (appartenance partielle à plusieurs groupes) ou le spectral clustering. Elles sont utilisées dans des contextes plus techniques, comme la reconnaissance d’images ou l’analyse de très grands volumes de données.

Le choix d’un algorithme dépend du type de données, du nombre de groupes recherchés et du niveau d’interprétation souhaité.

Il n’existe pas de méthodologie universelle. Certains modèles privilégient la simplicité, d’autres la précision ou la flexibilité.

En marketing, l’objectif reste de convertir ces clusters en insights exploitables : mieux cibler les audiences, personnaliser les messages et améliorer la performance des campagnes.

La cluster analysis aide les marques à mieux exploiter leurs données clients. Elle sert de base pour mieux comprendre les comportements, cibler plus finement et optimiser leurs campagnes. 

La segmentation est le terrain d’application le plus naturel du clustering. L’analyse regroupe les clients selon des signaux identifiés par les algorithmes de machine learning plutôt que sur des critères statiques comme l’âge ou la localisation.

Les marques peuvent ainsi identifier des groupes homogènes comprenant :

💡 Exemple : Un SaaS met en place une analyse en cluster sur ses données. L’algorithme identifie plusieurs groupes : clients à fort potentiel, profils réguliers mais en baisse d’engagement, segment à risque de désabonnement. Ces insights permettent d’ajuster les offres et de prioriser les actions de réactivation ou de fidélisation.

Cette approche complète les méthodes de scoring client comme la segmentation RFM ou la matrice ABC croisée. Elle détecte de nouveaux groupes de clients aux comportements similaires.

Le clustering facilite ainsi la personnalisation des parcours. Chaque segment peut recevoir un message ou une offre spécifique sur le canal le plus adapté à ses préférences.

Cette approche renforce la pertinence des campagnes et améliore l’expérience client omnicanale. Une Customer Data Platform (CDP) sert de relais pour alimenter directement les outils d’activation : email, SMS, réseaux sociaux, application ou site web.

💡 Elle permet par exemple d’afficher des recommandations de produits basées sur les comportements d’un groupe similaire, ou d’ajuster les scénarios CRM en temps réel selon l’évolution des clusters.

Au-delà du marketing, le clustering s’applique à de nombreux domaines stratégiques. Il permet de comprendre quelles gammes de produits attirent des profils similaires, ou de repérer des opportunités d’expansion marché.

Dans le secteur financier ou en e-commerce, le clustering est également utilisé pour la détection de fraude. Les transactions suspectes sont regroupées dans des clusters révélant des schémas anormaux.

Grâce à ces analyses avancées, les entreprises gagnent en réactivité et en précision. Elles peuvent anticiper les tendances, ajuster leurs stratégies et maximiser leur retour sur investissement.

Pour que l’analyse en clusters produise des résultats pertinents, il faut des données fiables, à jour et centralisées. Nous vous recommandons pour cela d’utiliser votre datawarehouse cloud comme source unique de vérité.

Notre CDP composable exploite la donnée présente dans l’entrepôt sans la recopier, pour créer une vue client à 360°. Cette approche garantit à la fois cohérence et conformité tout en évitant la complexité technique d’une infrastructure intégrée. 

Une fois les clusters identifiés, place à la phase d’activation. Grâce à son interface no-code, DinMo permet de connecter ces segments aux outils marketing en quelques clics, sans passer par les équipes techniques.

💡 Exemple : un segment “clients premium à forte valeur” peut être synchronisé automatiquement avec HubSpot, Klaviyo, Meta Ads ou Google Ads. Notre CDP définit quelle est la Next Best Action pour proposer la meilleure expérience client.

Les équipes marketing peuvent alors lancer des campagnes personnalisées sur plusieurs canaux, en cohérence avec les données issues du data warehouse.

La qualité des données est un des enjeux du clustering. Une phase de préparation minutieuse évite la création de groupes artificiels ou les erreurs d’interprétation.

Il est également nécessaire de trouver le bon équilibre entre rigueur analytique et pertinence métier. L’objectif n’est pas d’utiliser les modèles les plus complexes mais de segmenter efficacement pour les équipes marketing.

Enfin, seul ce qui est mesuré peut être amélioré. Le suivi de la performance des campagnes aide à ajuster les clusters et affiner les segments au fil du temps.

La cluster analysis ouvre la voie à une compréhension plus fine des comportements clients. En regroupant les données selon leurs similitudes, elle permet de révéler des segments naturels, invisibles aux approches traditionnelles.

Chez DinMo, notre mission est de rendre la donnée accessible à tous. Notre CDP composable propose une interface intuitive en no-code qui profite à la fois aux équipes marketing et data.

En prenant leurs décisions sur la base d’insights fiables, les équipes métier améliorent leur ciblage, adaptent les parcours et augmentent la performance marketing globale.

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