Durée: 12 mois
Rubrique: Growth Marketing Manager
La segmentation dans le marketing traditionnel repose sur la division du marché en segments homogènes. Chaque segment est constitué d'individus ou d'organisations partageant des caractéristiques et des besoins similaires. Les stratégies de segmentation courantes incluent la segmentation démographique (âge, sexe, revenu), géographique (localisation, climat), psychographique (style de vie, valeurs) et comportementale (modèles d'achat, usage du produit).
Faire de la segmentation est crucial car cela permet aux entreprises de cibler leurs campagnes de manière plus efficace, en adressant directement des sousgroupes de clients avec un message pertinent. Par exemple, une entreprise vendant des vêtements d'hiver priorisera le segment géographique où les hivers sont rigoureux.
Les avantages de cette approche sont nombreux : une meilleure allocation des ressources marketing, une communication plus personnalisée et une augmentation des chances de succès des campagnes. Cependant, il y a des inconvénients à prendre en compte, tels que des coûts potentiellement plus élevés liés à la recherche et à l'analyse de marché.
Dans le growth marketing, la segmentation est également cruciale mais se focalise sur une approche basée sur les données et l'analyse continue. Ici, la segmentation va plus loin que les caractéristiques de base, et utilise des données comportementales et des analyses complexes pour identifier des segments de marché plus spécifiques et à fort potentiel.
Les techniques incluent l'utilisation d'outils analytiques avancés pour suivre le comportement des utilisateurs en temps réel, comprendre leurs besoins et adapter instantanément les stratégies en fonction des résultats obtenus. Par exemple, une application mobile pourrait segmenter ses utilisateurs en fonction de leur fréquence d'utilisation et adapter son marketing en conséquence pour améliorer l'engagement et la rétention.
Les avantages du growth marketing incluent une capacité à ajuster rapidement les stratégies, une compréhension approfondie et en temps réel du comportement des utilisateurs, et une approche expérimentale et itérative qui permet une optimisation constante des efforts marketing. Les inconvénients peuvent inclure la complexité et le besoin de compétences techniques avancées, ainsi qu'un investissement initial dans des technologies et des outils analytiques.