Le customer profiling est aussi ancien que le marketing. Depuis longtemps, les marques collectent et analysent la data sur les prospects et clients. Le customer profiling est un outil d’analyse efficace, indispensable pour le développement économique de certains services et produits. Ainsi, Netflix personnalise au maximum son contenu en fonction des profils de chaque utilisateur.
Avec le développement des médias sociaux à partir de 2005 et le perfectionnement des solutions d’écoute et d’analyse des conversations, le volume de données exploitables s’est encore accru, dans des proportions très importantes.
Ce ne sont donc pas les données qui manquent. L’enjeu est ailleurs : pouvoir analyser et déceler les insights pertinents et opérationnels pour nourrir une démarche de marketing insight-driven.  

I. L’émergence du Social Customer Profiling

1. Quelles data ?

Lorsqu’un internaute publie un tweet, un post sur Instagram ou Facebook, il fournit de nombreuses informations: celles qui sont présentes dans son post via son texte bien sûr, dans ses mots clés, ses hashtags, ses commentaires, ses images, ses émoticônes mais aussi celles présentes en permanence sur son profil, sa biographie. Via toutes ces données, les outils perfectionnés de Social Media Intelligence vont permettre de construire un profil pour ces socionautes et fournir des informations socio-démographiques riches : par exemple sur son âge, son sexe, son métier, ses centres d’intérêts, ses goûts, son style de vie.

C’est le premier axe d’analyse des data sociales pour ce profil consommateur.
Le deuxième axe, que l’on va croiser avec lepremier, est constitué des segments d'analyse des consommateurs qui permettent de filtrer tous les messages des internautes au sujet d’une marque puis de les regrouper selon des critères très variés : le thème des conversations (marques, personnes, produits…), le type de canal web et social media (Facebook, Twitter, Instagram, Forums,blogs), le lieu (pays, région, ville, rue), le sentiment associé (positif, négatif, neutre), le niveau d’influence des émetteurs...

On peut imaginer aussi de segmenter les data de customer profiling via des critères personnalisés répondant à une problématique spécifique comme le parcours client par exemple.   

Le croisement de tous ces critères permet de générer de nombreux types d’analyses et de constituer des segments très fins. Exemple : les messages des internautes femmes de la génération Z, habitant Lyon Sud, étudiantes, ayant des goûts marqués pour la mode et la beauté, postant sur Instagram, des messages positifs avec un niveau d’influence situé entre 5 et 10.

Bref, les possibilités sont très larges.

2. L’avantage des data social media

Un des avantages essentiel des data collectées sur les médias sociaux dans une démarche de customer profiling réside dans leur spontanéité : par rapport à des insights collectés via des questionnaires ou interviews, aucun biais liés aux questions n'influe sur les réponses. Celles-ci sont donc souvent plus “fraiches”, naturelles, voire naïve. A l’inverse, un questionnaire préserve l’anonymat : les réponses ne sont pas publiées avec votre nom sur les réseaux sociaux, ce qui peut favoriser la franchise.

Ainsi, Digimind a réalisé une étude sur les bonnes résolutions du nouvel an postées spontanément sur les médias sociaux et les a comparés aux données récoltées via une étude “classique” et des questions de type : “quelles sont vos bonnes résolutions ?”

Des différences sont apparues dans les sujets évoqués : sur les médias sociaux, on évoque en spontané “le soi”, sa santé, le sport, puis sa famille, bref, on se valorise vis-à-vis de sa communauté via des messages assez égocentrés. Pour l’étude classique administrée par questionnaire, on ose davantage parler de sujets comme “gagner plus d'argent”, thème qui est moins accepté dans l’environnement des médias sociaux et qui ne se positionne pas dans les premiers sujets spontanés des socionautes. Cette étude des bonnes résolutions est symptomatique : les 2 approches Etude + Social Media se complètent parfaitement.

Aussi, lors d’une démarche de collecte pour le customer profiling, les data sociales viendront compléter, le cas échéant, les segments et profils détectés lors des études “classiques”.

↑ Customer profiling : la collecte d’insights sur les médias sociaux complète avantageusement les informations des études de marché classique

II. Quelles applications pour le Customer profiling ?

Les données collectées peuvent nourrir plusieurs phases du marketing digital. Voici quelques exemples parmi de nombreuses autres applications :

1. Le customer profiling pour comprendre et segmenter votre audience cible

Afin de construire votre stratégie marketing avec des insights pertinents, le social media listening va vous permettre de connaître les segments à meilleurs potentiels, les attentes de vos clients, leur langage, leur canaux de prédilection pour s’exprimer.

Un client, groupe international de marques d’alcool, utilise le Social Listening pour notamment nourrir ses profils consommateurs.
Celui-ci doit lancer un nouveau positionnement pour une de ses marques de bière, un positionnement souhaité lié aux grandes tendances populaires, musicales et imaginaires. Jusqu’ici, la marque s’était concentrée sur du sponsoring et des campagnes sur des segments de “niche” de type culture underground : festivals de rock, événements liés au tatouage, au street art et aux motards. La marque veut élargir son positionnement, trop polarisé entre des fans “underground” et des clients très critiques sur ces communautés “décalées”.

Aussi, un défi commercial est apparu :  Générer des insights clients en captant les avis consommateurs et les centres d’intérêts et en réalisant du Customer profiling afin de soutenir les campagnes liées au nouveau positionnement sur le marché.

Le groupe de boisson alcoolisées utilise donc un outil de Social Media Intelligence pour collecter des data sur le web et les médias sociaux afin d’élaborer des segments de consommateurs en fonction des centres d’intérêts, habitudes et contextes de consommation, styles de vie et bénéfices recherchés à travers la consommation des marques de bières.

↑ Customer profiling : sur le marché Food and Drinks, les posts des consommateurs (ici Instagram) fournissent de nombreux insights : contexte, produits associés, moments...

L’outil de social media listening a permis :

• D’écouter et analyser les conversations des consommateurs sur la marque de bière cible mais aussi sur d’autres marques afin de mieux comprendre le positionnement et les différenciations des consommateurs
• De collecter les préoccupations et attentes essentielles des consommateurs
• De définir toutes la sémantique et le vocabulaire utilisés pour décrire les produits et leur consommation : mots clés, argot, expressions...
• De connaître les hashtags les plus utilisés par les différents groupes de consommateurs notamment sur Instagram, Facebook et Twitter 
• De comprendre les contextes et moments de consommation de la marque et les associations éventuelles avec d’autre produits de boissons alcoolisés, d’alimentation mais aussi hors “beverage “: musique, meubles et autres produits de grandes consommations  (le visual listening permet d’optimiser cet objectif).
• De segmenter les conversations en profils socio-démographiques (Homme,Femme, classe d’âge, profession), centres d’intérêt, localisation par régions, villes, voire rue
• De classifier les messages en fonction des canaux social media et espaces de conversations où s’expriment les différents profils de consommateurs afin d’adapter la stratégie de diffusion et d’engagement à chaque cible
• De nourrir d’insights le parcours client du consommateur sur le web et les médias sociaux : où recherche-t-il des informations, où demande-t-il des avis, où délivre-t-il ses feedbacks d’expérience de consommation, où rencontre-t-il sa communauté  ?   

Ces analyses et collecte ont permis de définir 4 segments de consommateurs actuels avec les habitudes de consommation associées :

• Les étudiants
• Les fans de musique rock et metal,
• Les familles,
• Les amateurs de festivals de musique

L’analyse et le customer profiling ont donc permis d’adapter le positionnement sur ces 4 segments en termes de communication offline et online mais aussi en termes de stratégie événementielle et de packaging.

2. Le customer profiling pour personnaliser les publicités et la communication

Développer la visibilité de votre marque ne signifie pas forcément atteindre un public plus large. Il peut être beaucoup plus efficace d’atteindre les communautés, les personnes pertinentes et les prospects qui présentent le plus fort potentiel de se convertir en leads qualifiés puis en clients réels. Comprendre les caractéristiques de votre audience, la cibler précisément avec vos campagnes de communication permet aux marques de concentrer leurs efforts sur ces cibles à haut potentiel.

Comment ? Cibler finement votre audience ou vos groupes d’audiences cibles dépend de la capacité du service marketing à définir les profils de consommateurs clés et de les nourrir en permanence via la collecte des social data. L’écoute et l’analyse des médias sociaux permet ici :

• d’analyser les conversations online des internautes sur les produits concernés par vos campagnes et de comprendre leurs attentes, styles de consommation et vocabulaire employé.
• De détecter les caractéristiques socio-démographiques de ces consommateurs en termes d'âge, de sexe, de centres d'intérêt, de profession, de géolocalisation ou encore de canaux social media privilégiés. Cette démarche d’analyse et de collecte pour le customer profiling est également précieuse en phase de lancement produit. C’est une démarche que la marque ASUS a utilisé par exemple

Un autre exemple d’application : Une société du secteur financier souhaitait développer sa notoriété et ses parts de marchés grâce à la publication de publicités ciblées sur les réseaux sociaux. En utilisant le Social Media Listening, elle a pu détecter les principales tendances de comportement de leur public sur les réseaux sociaux. La collecte des données socio-démographiques associée à l’analyse des messages et des canaux utilisés (forums, social media, blog..) a permis de segmenter l’audience en 4 grandes communautés. Ces informations ont été essentielles pour imaginer les groupes d’audiences cibles que la société cherchait à atteindre. L’élaboration et la publication de ces publicités ciblées sur 4 groupes différenciés a notamment permis à la société d’atteindre et de convertir de nombreux prospects.

↑ Customer profiling : exemple d’analyses à partir de données et messages collectées sur les médias sociaux (via Digimind Social)

3. Le customer profiling pour qualifier les prospects

L’un des défis importants du secteur de l’Assurance est de développer le New Business (nouvelles affaires) et notamment à travers le profiling des prospects. Par ailleurs, les assurés souhaitent davantage d’interactions omnicanales, via des points de contacts physiques ou online de plus en plus interconnectés. Ce souhait est prégnant chez les générations les plus jeunes et notamment pour les millennials vis à vis des assureurs.

L’un de nos clients assureur utilise la Social Intelligence pour adapter ses offres et personnaliser ses messages sur le web et les médias sociaux. Il construit un customer profiling basé sur l’écoute des prospects et clients sur le marché de l’assurances-vie et des assurances IARD.

Cette société d’assurance a donc écouté et analysé les milliers de messages de clients qui parlent d’assurance, des contrats et des assureurs. Puis il a catégorisé et analysé les résultats afin de connaître :

• Les types de prospects (est-ce un particulier ou un professionnel qui parle de ces produits d’assurance ?).
• Les critères socio-démographiques de ces prospects (age, sexe, profession, centre d'intérêt connexes à l’assurance, localisation
• Les types de contrats discutés (Maison, auto / moto, éducation, santé…).
• Les acteurs de l’assurance mentionnés.  

↑ Customer profiling : Les thèmes et sous-thèmes de discussions des profils de prospects étudiés (via Digimind Social)

Puis cet assureur a effectué une analyse des canaux d’expression web et social media privilégiés de ces prospects et sur lesquels se concentrent le plus de conversations. On apprend ainsi quels sont également les hashtags les plus utilisés, les thématiques récurrentes les plus discutées, par quelles communautés et par quels types de profils. Cette analyse a montré que les forums et Twitter sont les 2 canaux qui génèrent le plus de mentions pour cet assureur, et qui permettent de bien comprendre les termes utilisés par les assurés et leurs attentes.

↑ Customer profiling :  Analyse des discussions des internautes par type d’assurance (via Digimind Social)

L’analyse des sentiments révèle, elle, que la majorité des conversations est neutre, 10% sont négatives : les assurés évoquent souvent le besoin d’obtenir davantage d’informations que ce soit sur la nature de l’assurance, le type de contrat ou l’étendue et la spécificité des sinistres couverts. Les mentions négatives concernent essentiellement de mauvaises expériences vécues lors d’une prestation.

La catégorisation des messages des prospects amène à identifier les grands thèmes associés au secteur de l’assurance. Il a été possible d’établir un profil de prospect par produit, basé sur le canal de communication utilisé, ses messages et la façon de rechercher les informations. Pour les canaux tels que les forums – où il est difficile de détecter le profil de l’utilisateur – on travaille davantage sur la façon dont les internautes s’expriment et les moments de leur cycle de vie qu’ils mentionnent. Par exemple, pour le cas d’un produit d’assurance habitation, on déduit s’ils sont colocataires, propriétaires ou en attente d’un prêt. Notons que le forum présente un langage plus formel que d’autres réseaux sociaux, et les messages sont, bien souvent, plus élaborés.

Les profils des internautes qui s’expriment sur ces 2 canaux ont une approche différente. Une majorité qui s’exprime sur les forums en ligne, le font après avoir été en contact avec une société d’assurance. Pour Twitter, canal plus spontané, le client n’est pas nécessairement en contact avec un assureur avant de s’exprimer.

Grâce à ces analyses, la compagnie d’assurance a pu identifier pour 5 types de profils de prospects, certaines tendances de consommation et de vie, certains modes d’utilisation des produits assurances, les attentes et besoin. L’assureur a donc intégré ces data sociales dans ses profils de prospection, construction d’offres et axes de communication, jusqu’au vocabulaire employé.

Affinage de l’audience cible, personnalisation des publicités et qualifications des prospects ne sont que quelques exemples des nombreuses applications de la collecte de data sociales pour une démarche de customer profiling. Celle-ci peut nourrir en effet les phases de notoriété, d’acquisition, d'engagement, de satisfaction comme de conversion du tunnel marketing.