Segmentation prédictive : du score à l’activation marketing
7min • Édité le 9 janv. 2026
Olivier Renard
Content & SEO Manager
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Le marché mondial de l’analyse prédictive est estimé à 18,89 milliards de dollars en 2024 et devrait atteindre 82,35 Md$ d’ici 2030 (Grand View Research). Les entreprises ont accéléré leurs investissements sur ces technologies, et le marketing suit le mouvement.
Pour les équipes, l’enjeu est de prioriser et de personnaliser en passant à une segmentation client qui anticipe.
Les informations à retenir :
La segmentation prédictive consiste à regrouper des clients selon leur probabilité d’adopter un comportement à venir (achat, churn, réactivation).
Elle s’appuie sur des scores issus du machine learning pour prioriser les audiences et guider les campagnes.
Différentes solutions existent sur le marché. Il est possible de démarrer avec des cas d’usage simples avant d’aller vers des modèles plus avancés.
La CDP composable DinMo offre une approche centrée sur la donnée unifiée pour créer des segments prédictifs et les activer, sans complexité technique.
👉 Qu’est-ce que la segmentation prédictive, et comment l’utiliser sans complexifier votre stack ? Découvrez les cas d’usage clés, une méthode simple et des exemples concrets pour mieux cibler vos campagnes. 🔍
Qu’est-ce que la segmentation prédictive ?
La segmentation prédictive consiste à regrouper les clients selon leur probabilité de réaliser une action dans une période donnée : acheter, se réactiver, résilier, cliquer, revenir en magasin.
Plutôt que de décrire le passé, il s’agit d'anticiper les comportements futurs pour mieux concentrer les efforts marketing.
Elle se distingue ainsi des approches de segmentation plus traditionnelles, basées sur des attributs statiques ou descriptifs (démographie, zone géographique, comportement historique, etc.). Ces méthodes restent utiles, mais elles ne permettent pas toujours de prioriser ni d’anticiper le bon moment pour agir.
On peut résumer les différences de façon simple :
Approche | Points forts | Limites |
|---|---|---|
Segmentation par règles | Gouvernable, facile à expliquer aux équipes | Multiplie les segments et devient vite complexe |
RFM (Récence / Fréquence / Montant) | Rapide, lisible, efficace dans de nombreux cas | Analyse des comportements passés, difficile à adapter en cas d'évolution |
Segmentation prédictive | Anticipe, aide à prioriser et à cibler au bon moment | Requiert des données fiables, accessibles et à jour |
Techniques de segmentation traditionnelles vs segmentation prédictive
Dans la pratique, beaucoup d’entreprises adoptent une approche hybride. Elles conservent leurs segmentations existantes (RFM, ABC, règles simples) et y ajoutent des scores prédictifs pour améliorer la priorisation, la personnalisation et la performance marketing.
Principaux avantages
La segmentation prédictive apporte des bénéfices concrets dans le pilotage des campagnes et de la relation client.
Elle permet de prioriser le bon effort au bon moment : on concentre le budget et la pression marketing sur les clients qui ont réellement le plus de chances d’agir.
Elle améliore la personnalisation, sans nécessiter de segmentation manuelle ni complexifier la stack marketing.
Elle contribue à réduire le churn en identifiant les clients à risque et en déclenchant des actions de rétention ciblées.
Elle aide à augmenter la valeur client (LTV) grâce à des scénarios d’upsell et de cross-sell plus pertinents.
Elle renforce le pilotage de la performance : les équipes peuvent mieux relier leurs décisions de ciblage aux KPI et au ROI des campagnes.
L’objectif général est de prendre de meilleures décisions marketing à partir de ces prédictions.
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L'IA au service de la segmentation client
Modèles prédictifs répandus en marketing
En pratique, la plupart des entreprises commencent par quelques modèles simples, directement liés à leurs priorités business.
Segments de rétention (risque de churn)
Ils regroupent les clients à risque d’attrition ou en perte d’engagement. Ces modèles sont souvent utilisés pour identifier les profils à sécuriser et adapter le rythme des sollicitations.
Segments de valeur (LTV future)
Ils s’appuient sur la valeur potentielle à venir d’un client. On peut ainsi distinguer les clients à fort potentiel, les VIP à protéger, ou ceux dont la rentabilité future semble plus incertaine.
Ces informations aident à mieux allouer les ressources, que ce soit en acquisition ou en fidélisation.
Segments de propension à une action
Ils reposent sur la probabilité de réaliser une action précise dans une fenêtre de temps définie. Il peut s'agir de l’activation d’une fonctionnalité, un achat, une demande de démo, une montée en gamme, une réactivation après inactivité, etc.
Le principe consiste à définir un target event (l’action attendue), choisir un horizon temporel, puis utiliser le score de propension pour créer des audiences activables. Dans certains cas, on cherche à identifier qui va réellement agir grâce à la campagne, et qui pourrait au contraire réagir négativement.
Cas d'utilisation les plus courants basés sur la LTV ou le taux de churn prévisionnels
Fonctionnement et mise en œuvre
La segmentation prédictive repose sur une logique simple : définir un objectif, calculer un score, le transformer en groupes cibles, activer et mesurer. Elle vise à prendre de meilleures décisions marketing à partir des données.
Les étapes clés
Définir l’objectif et la fenêtre temporelle. Exemples : “probabilité d’achat sous 30 jours”, “risque de churn sous un mois”, “propension à la réactivation sur 15 jours”.
Calculer un score à partir des données clients. Souvent produit grâce au machine learning, il correspond à une probabilité estimée à partir de l’historique client et du comportement.
Transformer le score en segments activables. Pour que le score soit exploitable, on définit des seuils simples qui facilitent la prise de décision. On peut ensuite combiner plusieurs signaux pour prioriser les actions (ex. Faible risque de désengagement + forte propension à l’upsell / cross-sell).
Activer sur les bons canaux. Les segments sont ensuite utilisés dans les outils marketing à disposition : email et CRM, campagnes Ads, personnalisation onsite, notifications.
Mesurer et ajuster. Chaque segment doit être relié à quelques KPI précis : taux de conversion, taux de rétention, marge incrémentale, etc.
💡 Prenons un site e-commerce qui cherche à développer le cross-selling. À partir des comportements observés sur les 90 derniers jours (achats, navigation, interactions), un propensity score estime la probabilité qu ’un client réalise un achat additionnel dans les 30 prochains jours.
Ce score permet ensuite de créer des audiences prioritaires et de leur proposer l’offre la plus adaptée (ou Next Best Offer), tout en mesurant l’impact réel de l’action.
Evénements d'engagement pour la segmentation prédictive dans DinMo
Mise en œuvre : les bonnes pratiques
Partir de cas d’usage simples et rentables pour démontrer rapidement la valeur : réduction du churn, upsell, réactivation, acquisition ciblée. Cette approche facilite l’adoption par les équipes.
Vérifier la data readiness : pour être exploitable, la segmentation prédictive repose sur des données clients fiables.
Industrialiser progressivement : une fois les premiers résultats validés, on peut stabiliser la pratique et ajouter de nouveaux cas d’usage sans alourdir la stack.
Éviter les pièges courants : la sur-sollicitation, les seuils mal calibrés ou des données incomplètes peuvent fausser les résultats.
Quelles solutions existent sur le marché ?
Plusieurs outils peuvent être utilisés pour faire de la segmentation prédictive. Ils n’offrent toutefois pas le même niveau de gouvernance, de flexibilité et de capacité d’activation marketing.
Option 1 : CRM et plateformes d’engagement (CEP)
Certaines équipes réalisent leur segmentation directement dans leur CRM ou dans leur Customer Engagement Platform (CEP). Parmi les avantages : création et activation dans un même outil, mise en œuvre simple pour des campagnes opérationnelles, solution rapide pour tester des idées.
Séduisante sur le papier, cette approche montre cependant ses limites lorsque la volumétrie augmente ou que les cas d’usage deviennent plus avancés :
Les données restent fragmentées par canal ou par outil,
La gouvernance est plus complexe (versions multiples, doublons),
L’interopérabilité avec les autres briques de la stack est limitée et leur architecture rigide,
Les capacités prédictives restent souvent réduites car ces solutions ne voient pas l’intégralité des données (manque d’historique).
Ces plateformes sont avant tout utiles pour l’orchestration des campagnes, mais ne suffisent pas à elles seules pour construire des scores et une segmentation prédictive à l’échelle.
Data warehouse, CDP et CEP
Option 2 : CDP packagée vs CDP composable (warehouse-centric)
De plus en plus d’entreprises s’appuient donc sur une Customer Data Platform pour centraliser et structurer leurs données clients. Deux approches coexistent.
CDP packagée
Elle propose une solution “tout-en-un”, avec des fonctionnalités prêtes à l’emploi : collecte, stockage, segmentation et activation.
Mais de la même manière, elle présente plusieurs limites :
Duplication des données dans l’infrastructure même de la CDP en plus du data warehouse,
Dépendance forte à l’écosystème de l’éditeur,
Flexibilité réduite pour les équipes data.
Cette architecture rigide devient contraignante dès que l’entreprise souhaite un pilotage data-driven plus avancé.
CDP composable (warehouse-centric)
À l’inverse, l’approche composable consiste à travailler directement depuis le data warehouse, sans créer de copie supplémentaire. Les données restent dans un environnement gouverné, sécurisé et partagé entre les équipes data et marketing.
Ses principaux avantages :
Des données fiables et unifiées pour les scores prédictifs,
Plus de flexibilité pour connecter les canaux d’activation,
Des coûts maîtrisés et une meilleure interopérabilité,
Un alignement naturel avec une Modern Data Stack.
Dans ce modèle modulaire, la CDP fait le pont entre les données, la segmentation et l’activation.
Les points forts de DinMo pour la segmentation prédictive
Avec DinMo, les équipes marketing peuvent exploiter des attributs prédictifs en s’appuyant sur les données clients présentes dans le data warehouse (churn risk, LTV future, affinité produit, etc). Le machine learning transforme ces signaux en probabilités exploitables par les équipes marketing.
Au-delà de la prédiction, le but est d’activer au bon moment et sur le bon canal en suivant un objectif précis : réduction du churn, meilleure allocation budgétaire, amélioration du ROI.
Notre CDP propose également des fonctionnalités d’IA générative (DAN) qui facilitent l’identification des audiences stratégiques avant activation. En outre, la plateforme permet d'analyser l’impact des actions, grâce à des groupes de contrôle qui permettent de mesurer la valeur incrémentale.
Notre mission : aider les équipes métier à déclencher les actions qui créent réellement de la valeur.
Configurer sa prédiction dans DinMo
Comment choisir la bonne approche ?
Pour décider de la meilleure solution à choisir, quelques critères peuvent guider votre choix :
Objectifs marketing : rétention, upsell, acquisition, personnalisation.
Canaux d’activation : email, ads, onsite, CRM, sales.
Gouvernance et qualité des données : unification, fiabilité, consentement.
Ressources et organisation : niveau de maturité data, collaboration marketing / data.
Dans la majorité des organisations, la combinaison CDP composable + outils d’engagement (CEP / CRM) s’avère la plus efficace. Les données restent dans votre data warehouse, la segmentation est fiable, et l’activation reste flexible et omnicanale.
Conclusion
La segmentation prédictive aide à anticiper les comportements, transformer un score en audiences activables, et mesurer l’impact réel des actions marketing. DinMo apporte cette intelligence au plus près du data warehouse, pour permettre aux équipes marketing d’agir efficacement, sans complexité technique.
Notre CDP ouvre la voie à un marketing agentique, où les décisions ne reposent plus uniquement sur des campagnes statiques, mais s’ajustent progressivement au niveau du client.
Si vous souhaitez franchir ce cap, n’hésitez pas à nous contacter.
