Comment la data permet d’identifier les segments à fort potentiel

Une entreprise qui met en place une stratégie de segmentation efficace a 63% plus de chances d'augmenter sa rentabilité, soulignant l'importance d'une approche data-driven pour identifier les segments les plus prometteurs. La segmentation de marché, bien plus qu'une simple division de votre clientèle, est une approche stratégique essentielle pour le marketing. Elle vise à comprendre les différents groupes de clients qui composent votre marché cible, permettant aux entreprises de mieux répondre aux besoins spécifiques de chaque groupe, d'optimiser leurs stratégies marketing et commerciales, et d'accroître leur rentabilité, en particulier grâce à une analyse fine des données.

Une segmentation réussie transforme la manière dont une entreprise aborde son marché, passant d'une approche uniforme à une approche personnalisée et adaptée. Il est crucial de comprendre que la segmentation ne consiste pas uniquement à diviser les clients en groupes, mais plutôt à identifier les segments les plus susceptibles de générer de la valeur pour l'entreprise. Cette démarche permet d'optimiser les ressources, de personnaliser la communication et d'identifier de nouvelles opportunités de croissance, améliorant ainsi la satisfaction client de manière significative. L'exploitation judicieuse de la data est la clé pour révéler ces segments cachés à fort potentiel.

Les sources de données pour une segmentation efficace

La qualité de la segmentation dépend directement de la qualité et de la pertinence des données utilisées. Une collecte et une analyse rigoureuses des données sont essentielles pour identifier des segments de marché précis et exploitables, notamment pour adapter au mieux les stratégies marketing. Ces données proviennent de différentes sources, tant internes qu'externes à l'entreprise, et chacune d'entre elles apporte des informations précieuses pour une segmentation efficace. La data, sous toutes ses formes, est le carburant d'une segmentation réussie.

Données internes (First-Party data) : la mine d'or inexploitée pour le marketing

Les données internes, ou données de première partie (First-Party Data), représentent une source d'informations extrêmement riche et pertinente pour la segmentation et l'optimisation des campagnes marketing. Elles proviennent directement des interactions de l'entreprise avec ses clients et prospects, et sont donc particulièrement fiables et précises. Exploiter pleinement ce gisement d'informations est essentiel pour comprendre les comportements, les préférences et les besoins des clients, et ainsi affiner la segmentation et maximiser le retour sur investissement (ROI) des actions marketing.

Données CRM : le cœur de la segmentation client

L'analyse des données CRM (Customer Relationship Management) est un pilier fondamental de la segmentation basée sur les données internes et permet d'améliorer significativement les performances marketing. Le CRM centralise l'historique d'achats des clients, leurs préférences, leurs interactions avec le service client, et bien d'autres informations essentielles. Ces données permettent de dresser un portrait précis de chaque client et d'identifier des tendances et des patterns de comportement, essentiels pour le ciblage marketing.

Par exemple, une entreprise peut utiliser les données CRM pour identifier les clients qui ont le plus fort potentiel de revenus, en se basant sur leur historique d'achats et leur fréquence d'achat. Elle peut également identifier les clients qui risquent de partir (churn), en analysant leur comportement récent (baisse de la fréquence d'achat, plaintes au service client). Ces informations permettent de mettre en place des actions ciblées pour fidéliser les clients les plus précieux et prévenir le churn, optimisant ainsi les budgets marketing.

Grâce à l'analyse des données CRM et à une segmentation client efficace, une entreprise peut améliorer son taux de conversion de 15%, en proposant des offres personnalisées aux clients en fonction de leurs besoins et de leurs préférences. Une entreprise avec une segmentation CRM performante peut également réduire ses coûts d'acquisition de clients de 10%, en ciblant plus efficacement ses campagnes marketing grâce à une meilleure compréhension des profils. La qualité et l'exhaustivité des données CRM sont donc des facteurs clés de succès pour une segmentation efficace et un marketing plus performant.

Un système CRM bien géré peut offrir une vue à 360 degrés du client, permettant une segmentation beaucoup plus fine et pertinente pour le marketing. Par exemple, une entreprise de vente en ligne de vêtements pourrait identifier un segment de clients qui achètent régulièrement des vêtements de sport pendant les soldes. Elle pourrait alors cibler ce segment avec des promotions exclusives sur les nouveaux articles de sport, augmentant ainsi ses ventes et sa rentabilité. L'intégration de données CRM et de stratégies marketing ciblées est donc essentielle.

Données web et application : comprendre le parcours client digital

Le suivi du comportement des utilisateurs sur le site web et l'application mobile d'une entreprise fournit des données précieuses pour la segmentation et l'amélioration du parcours client. Les pages vues, le temps passé sur chaque page, le taux de conversion, les clics sur les boutons, et bien d'autres métriques permettent de comprendre comment les utilisateurs interagissent avec l'entreprise en ligne. Cette analyse approfondie du comportement en ligne révèle les centres d'intérêt, les besoins et les points de friction des utilisateurs, des informations cruciales pour optimiser le marketing digital.

Par exemple, une entreprise peut analyser les parcours utilisateurs pour identifier les points de friction qui empêchent les utilisateurs de finaliser un achat. Si un grand nombre d'utilisateurs abandonnent leur panier au moment du paiement, l'entreprise peut identifier un problème avec le processus de paiement et mettre en place des améliorations. Elle peut également identifier les pages les plus populaires et les moins populaires, et adapter son contenu en conséquence pour améliorer l'engagement et les conversions.

Une analyse efficace des données web et application peut augmenter le taux de conversion d'un site web de 20%, en optimisant le parcours utilisateur et en proposant un contenu plus pertinent. Une entreprise peut également réduire son taux de rebond de 15%, en améliorant la qualité du contenu et la navigation sur son site web. L'utilisation d'outils d'analyse web tels que Google Analytics 4 (GA4) est essentielle pour collecter, analyser ces données et optimiser les stratégies marketing.

Une entreprise qui vend des logiciels en ligne peut utiliser les données web pour segmenter ses utilisateurs en fonction des fonctionnalités qu'ils utilisent le plus souvent. Elle peut alors proposer des formations personnalisées sur ces fonctionnalités, augmentant ainsi l'engagement des utilisateurs et réduisant le churn. Ces données offrent une mine d'informations pour personnaliser l'expérience utilisateur et optimiser les stratégies marketing, notamment en matière de contenu et de communication.

Données transactionnelles : décrypter les habitudes d'achat pour un marketing ciblé

L'analyse des données de ventes, ou données transactionnelles, est une autre source d'informations essentielle pour la segmentation et le développement de stratégies marketing ciblées. Ces données comprennent les produits achetés, la fréquence d'achat, le montant dépensé, le canal d'achat (en ligne, en magasin), et bien d'autres informations relatives aux transactions. L'analyse approfondie de ces données révèle les habitudes d'achat des clients, leurs préférences en matière de produits, et leur valeur pour l'entreprise, permettant ainsi de mieux adapter les offres et les promotions.

Par exemple, une entreprise peut identifier les paniers moyens les plus élevés et les produits les plus souvent achetés ensemble. Ces informations permettent de mettre en place des stratégies de cross-selling et d'up-selling, en proposant aux clients des produits complémentaires ou des produits de gamme supérieure. Elle peut également identifier les clients qui achètent régulièrement des produits spécifiques, et leur proposer des offres personnalisées sur ces produits, augmentant ainsi les ventes et la fidélisation.

L'optimisation des données transactionnelles et leur utilisation pour la segmentation peut augmenter le chiffre d'affaires d'une entreprise de 10%, en améliorant l'efficacité des stratégies de vente et des campagnes marketing. Une entreprise peut également augmenter son panier moyen de 5%, en proposant des recommandations de produits pertinentes aux clients. L'utilisation d'outils d'analyse de données tels que SQL, Python ou des solutions de Business Intelligence (BI) est souvent nécessaire pour traiter et analyser ces données volumineuses.

Un supermarché peut utiliser les données transactionnelles pour identifier les clients qui achètent régulièrement des produits bio. Il peut alors créer un segment de clients "bio" et leur envoyer des newsletters avec des recettes et des promotions sur les produits bio, renforçant ainsi leur fidélité et augmentant leurs dépenses. Ces données offrent une vision claire des habitudes d'achat et permettent de personnaliser les offres de manière efficace, créant ainsi une expérience client plus pertinente et engageante.

Données d'enquêtes et feedback clients : la voix du client au service de la segmentation

La collecte d'informations qualitatives sur les besoins, les attentes et la satisfaction des clients est essentielle pour compléter les données quantitatives et affiner la segmentation marketing. Les enquêtes, les questionnaires, les entretiens, et les avis clients fournissent des informations précieuses sur les motivations d'achat, les freins, les points d'amélioration, et la perception de la marque. Ces informations permettent d'affiner la segmentation et de mieux comprendre les besoins et les attentes des clients, pour une communication et des offres plus personnalisées.

Par exemple, une entreprise peut utiliser les scores NPS (Net Promoter Score) pour identifier les clients ambassadeurs et les détracteurs. Les clients ambassadeurs sont les clients les plus satisfaits et les plus susceptibles de recommander l'entreprise à leurs proches. Les détracteurs sont les clients les moins satisfaits et les plus susceptibles de nuire à la réputation de l'entreprise. Ces informations permettent de mettre en place des actions ciblées pour fidéliser les ambassadeurs et reconquérir les détracteurs, en travaillant sur les points de friction et en améliorant l'expérience client.

• Mener des enquêtes de satisfaction régulières pour recueillir des avis sur les produits et services et identifier les points d'amélioration.
• Analyser les commentaires et les avis laissés sur les réseaux sociaux et les plateformes d'avis en ligne pour comprendre les sentiments des clients et les tendances émergentes.
• Organiser des groupes de discussion pour recueillir des informations qualitatives approfondies et comprendre les motivations et les besoins des clients en profondeur.

L'utilisation efficace des données d'enquêtes et de feedback peut améliorer le score NPS d'une entreprise de 10 points, en améliorant la satisfaction client et en renforçant la fidélité. Une entreprise peut également réduire son taux de churn de 5%, en identifiant et en corrigeant les problèmes qui causent l'insatisfaction des clients. Il est important d'analyser ces données de manière objective et de prendre en compte les feedbacks des clients pour améliorer l'offre, la qualité du service et l'expérience client dans son ensemble.

Une entreprise de télécommunications peut utiliser les données de feedback pour segmenter ses clients en fonction de leurs problèmes les plus fréquents (problèmes de connexion, problèmes de facturation). Elle peut ensuite mettre en place des équipes de support dédiées à chaque segment, améliorant ainsi la qualité du service et la satisfaction client. Ces informations qualitatives sont essentielles pour compléter les données quantitatives et comprendre les motivations et les freins des clients, pour une segmentation plus humaine et personnalisée.

Données externes (Second-Party & Third-Party data) : élargir l'horizon de la segmentation marketing

Les données externes, qu'il s'agisse de données de seconde partie (Second-Party Data) ou de données de troisième partie (Third-Party Data), permettent d'enrichir la segmentation en apportant des informations complémentaires sur les clients et les prospects, améliorant ainsi le ciblage marketing. Elles proviennent de sources externes à l'entreprise, telles que les instituts de sondage, les fournisseurs de données, ou les partenaires commerciaux. L'utilisation de ces données permet d'élargir l'horizon et de mieux comprendre le contexte socio-économique et comportemental des clients, pour une segmentation plus complète et pertinente.

Données démographiques et socio-économiques : dresser un portrait précis des segments cibles

La collecte d'informations sur l'âge, le sexe, le revenu, le niveau d'éducation, la profession, la localisation géographique, et la composition familiale des clients est essentielle pour dresser un portrait précis de leur profil. Ces données démographiques et socio-économiques permettent de segmenter les clients en fonction de leur appartenance à des groupes sociaux et économiques spécifiques, permettant ainsi d'adapter les stratégies marketing. Elles sont particulièrement utiles pour adapter l'offre et la communication aux besoins et aux attentes de chaque groupe, optimisant ainsi l'efficacité des campagnes.

Par exemple, une entreprise peut utiliser les données INSEE (en France) ou Census Bureau (aux US) pour identifier les zones géographiques à fort potentiel, en se basant sur la densité de population, le niveau de revenu moyen, et la composition démographique. Elle peut alors cibler ces zones avec des campagnes marketing spécifiques et adapter son offre aux besoins des populations locales, maximisant ainsi le retour sur investissement.

• Accéder à des bases de données démographiques pour obtenir des informations sur les clients potentiels et identifier les segments les plus prometteurs.
• Utiliser des outils de cartographie pour visualiser la répartition géographique des clients et optimiser les campagnes de marketing local.
• Analyser les tendances démographiques pour anticiper les évolutions du marché et adapter les stratégies marketing en conséquence.

L'utilisation des données démographiques et socio-économiques peut augmenter l'efficacité des campagnes marketing de 15%, en ciblant plus précisément les audiences et en améliorant la pertinence des messages. Une entreprise peut également réduire ses coûts d'acquisition de clients de 10%, en concentrant ses efforts sur les zones géographiques à fort potentiel. Il est important de respecter la réglementation en matière de protection des données personnelles lors de la collecte et de l'utilisation de ces données, en assurant la transparence et le consentement des utilisateurs.

Une banque peut utiliser les données démographiques pour segmenter ses clients en fonction de leur âge et de leur revenu. Elle peut alors proposer des produits d'épargne adaptés aux jeunes actifs, des produits de crédit immobilier aux familles, et des produits de gestion de patrimoine aux seniors. Ces données offrent une vision claire des besoins financiers des différents groupes de clients et permettent de personnaliser les offres et les conseils.

Données comportementales et psychographiques : comprendre les motivations profondes des consommateurs

L'analyse des modes de vie, des valeurs, des attitudes, des intérêts, des opinions, des passions, et des motivations des consommateurs permet de compléter les données démographiques et socio-économiques et d'affiner la segmentation marketing. Ces données comportementales et psychographiques permettent de segmenter les clients en fonction de leurs traits de personnalité, de leurs centres d'intérêt, et de leurs motivations d'achat. Elles sont particulièrement utiles pour personnaliser la communication et l'offre, et pour créer un lien émotionnel avec les clients, renforçant ainsi la fidélité et l'engagement.

Par exemple, une entreprise peut utiliser les données de réseaux sociaux ou les études de marché pour identifier les tendances émergentes, les communautés en ligne, et les influenceurs. Elle peut alors adapter sa communication et son offre aux codes et aux valeurs de ces communautés, et collaborer avec les influenceurs pour promouvoir ses produits et services, touchant ainsi une audience plus large et pertinente.

• Surveiller les conversations et les tendances sur les réseaux sociaux pour identifier les centres d'intérêt des consommateurs et les sujets qui les engagent.
• Mener des études de marché pour comprendre les motivations et les valeurs des consommateurs et adapter la communication en conséquence.
• Analyser les données de navigation web pour identifier les centres d'intérêt des utilisateurs et personnaliser le contenu proposé.

L'utilisation des données comportementales et psychographiques peut augmenter l'engagement des clients de 20%, en proposant un contenu plus pertinent et personnalisé. Une entreprise peut également améliorer sa notoriété de marque de 15%, en associant sa marque à des valeurs et des causes qui résonnent avec les consommateurs. Il est important de collecter et d'utiliser ces données de manière éthique et transparente, en respectant la vie privée des consommateurs et en leur offrant le contrôle sur leurs informations.

Une marque de vêtements peut utiliser les données psychographiques pour segmenter ses clients en fonction de leur style vestimentaire et de leurs valeurs. Elle peut alors proposer des collections adaptées aux différents styles, et communiquer sur les valeurs de durabilité et d'éthique pour attirer les clients sensibles à ces questions. Ces données permettent de créer un lien émotionnel avec les clients et de renforcer leur fidélité, en créant une communauté autour de la marque.

Données de géolocalisation : cibler les clients au bon endroit, au bon moment

Le suivi de la localisation des consommateurs, que ce soit via leur smartphone, leur GPS, ou leur adresse IP, permet de collecter des données de géolocalisation et d'optimiser les campagnes marketing. Ces données permettent d'identifier les zones de chalandise, les habitudes de déplacement, les lieux fréquentés, et les points de vente à proximité des clients. Elles sont particulièrement utiles pour optimiser l'emplacement des points de vente, pour personnaliser les offres en fonction de la localisation, et pour mettre en place des campagnes de marketing local, atteignant ainsi les clients les plus susceptibles d'être intéressés par les produits ou services proposés.

Par exemple, une entreprise peut utiliser les données de géolocalisation pour optimiser l'emplacement de ses points de vente, en se basant sur la densité de population, le flux de piétons, et la proximité des concurrents. Elle peut également utiliser ces données pour envoyer des promotions ciblées aux clients qui se trouvent à proximité d'un point de vente, les incitant ainsi à visiter le magasin et à effectuer un achat.

Selon une étude récente, 72% des consommateurs apprécient de recevoir des offres personnalisées en fonction de leur localisation, soulignant l'importance de la géolocalisation pour le marketing.

• Utiliser des outils de géolocalisation pour suivre les déplacements des clients et identifier les zones de forte affluence.
• Analyser les données de localisation pour identifier les zones de chalandise et optimiser les campagnes de marketing local.
• Envoyer des promotions ciblées aux clients en fonction de leur localisation, en utilisant des notifications push ou des SMS.

L'utilisation des données de géolocalisation peut augmenter les ventes en magasin de 10%, en optimisant l'emplacement des points de vente et en ciblant les clients à proximité. Une entreprise peut également améliorer la satisfaction client de 5%, en proposant des offres personnalisées en fonction de la localisation. Il est important d'obtenir le consentement des clients avant de collecter et d'utiliser leurs données de géolocalisation, en respectant leur vie privée et en leur offrant le contrôle sur leurs informations.

Une chaîne de restaurants peut utiliser les données de géolocalisation pour segmenter ses clients en fonction de leur lieu de travail ou de leur domicile. Elle peut alors leur envoyer des promotions sur les plats du jour à l'heure du déjeuner ou du dîner, en fonction de leur localisation, augmentant ainsi la fréquentation de ses restaurants. Ces données permettent une personnalisation très précise de l'offre et une communication pertinente au bon moment.

Données de concurrents : S'Inspirer et se différencier pour une segmentation stratégique

L'analyse des stratégies et des performances des concurrents, ou veille concurrentielle, est une source d'informations précieuse pour la segmentation et l'optimisation des stratégies marketing. En observant les segments cibles des concurrents, leurs offres, leur communication, et leurs résultats, une entreprise peut identifier des opportunités de différenciation et de croissance. La veille concurrentielle permet de mieux comprendre le paysage concurrentiel et d'adapter sa stratégie en conséquence, pour se positionner avantageusement sur le marché.

Par exemple, une entreprise peut effectuer une veille concurrentielle pour identifier les segments cibles des concurrents et les lacunes de leur offre. Elle peut alors cibler les segments négligés par les concurrents et proposer une offre plus adaptée à leurs besoins, se différenciant ainsi et captant une nouvelle clientèle.

Selon une étude de marché, 45% des entreprises qui réalisent une veille concurrentielle régulière augmentent leur chiffre d'affaires de plus de 10% par an.

• Surveiller les sites web et les réseaux sociaux des concurrents pour identifier leurs segments cibles et leurs stratégies de communication.
• Analyser les publicités et les promotions des concurrents pour comprendre leur positionnement et leurs offres.
• Participer à des événements et des salons professionnels pour observer les concurrents et recueillir des informations sur leurs nouveaux produits et services.

L'utilisation des données de concurrents peut améliorer la part de marché d'une entreprise de 5%, en identifiant des opportunités de différenciation et de croissance. Une entreprise peut également réduire ses coûts marketing de 10%, en concentrant ses efforts sur les segments les plus rentables. Il est important de respecter la réglementation en matière de concurrence loyale lors de la collecte et de l'utilisation des données de concurrents, en évitant toute pratique déloyale ou illégale.

Une entreprise de développement de logiciels peut utiliser les données de ses concurrents pour identifier les fonctionnalités les plus demandées par les clients et qui ne sont pas encore proposées par les concurrents. Elle peut alors développer ces fonctionnalités et se différencier de la concurrence, attirant ainsi une nouvelle clientèle et renforçant sa position sur le marché. Ces informations permettent d'adapter l'offre aux besoins du marché et de gagner des parts de marché.

En 2023, le marché de l'analyse de données pour la segmentation client a atteint 85 milliards de dollars, témoignant de son importance croissante pour les entreprises.

Nouvelles sources de données émergentes : l'avenir de la segmentation marketing

L'évolution technologique constante donne naissance à de nouvelles sources de données qui offrent des perspectives inédites pour la segmentation et le marketing, permettant une compréhension plus fine des consommateurs. Les données issues de l'Internet des Objets (IoT), des assistants vocaux, et de l'analyse d'images ouvrent de nouvelles voies pour comprendre les comportements, les besoins et les préférences des consommateurs, ouvrant de nouvelles opportunités pour le ciblage et la personnalisation.

Données IoT : un aperçu unique sur les habitudes de vie des consommateurs

La collecte de données à partir d'objets connectés, tels que les montres intelligentes, les thermostats connectés, les voitures connectées, et les appareils électroménagers connectés, offre une source d'informations précieuse sur les habitudes de vie des consommateurs. Ces données IoT permettent de segmenter les clients en fonction de leur activité physique, de leur consommation d'énergie, de leur comportement au volant, et de leur utilisation des appareils électroménagers. Elles sont particulièrement utiles pour personnaliser l'offre et la communication dans les secteurs de la santé, de l'énergie, de l'automobile, et de la maison connectée, offrant une expérience client plus pertinente et engageante.

Par exemple, une entreprise peut analyser les données de trackers d'activité physique pour identifier les segments intéressés par la santé et le bien-être. Elle peut alors leur proposer des produits et des services adaptés à leurs besoins, tels que des programmes d'entraînement personnalisés, des compléments alimentaires, ou des assurances santé, améliorant ainsi leur qualité de vie et renforçant leur fidélité à la marque.

Le marché des objets connectés devrait atteindre 1,5 trillion de dollars en 2025, soulignant l'importance croissante de cette source de données pour le marketing.

• Analyser les données des montres connectées pour comprendre les habitudes sportives des utilisateurs et leur proposer des offres personnalisées.
• Utiliser les données des thermostats connectés pour optimiser la consommation d'énergie des clients et leur proposer des solutions d'économie d'énergie.
• Collecter des données de voitures connectées pour améliorer la sécurité et l'assistance à la conduite et proposer des services adaptés aux conducteurs.

Une entreprise d'assurance peut utiliser les données de conduite collectées par des boîtiers connectés installés dans les voitures de ses clients. Elle peut ainsi segmenter ses clients en fonction de leur comportement au volant (vitesse, freinage, etc.) et leur proposer des tarifs d'assurance personnalisés en fonction de leur risque. Les données IoT permettent une segmentation plus précise, une tarification plus juste et une prévention plus efficace des accidents.

Données vocales : comprendre les intentions d'achat en temps réel

L'analyse des interactions vocales avec les assistants virtuels, tels que Siri, Alexa, et Google Assistant, permet de comprendre les besoins et les intentions des consommateurs de manière plus précise et en temps réel. Ces données vocales permettent de segmenter les clients en fonction de leurs requêtes, de leurs questions, et de leurs commandes. Elles sont particulièrement utiles pour personnaliser l'offre et la communication dans les secteurs du commerce électronique, du tourisme, et du divertissement, offrant une expérience client plus intuitive et réactive.

Par exemple, une entreprise peut utiliser les données vocales pour comprendre les produits que les consommateurs recherchent le plus souvent, les questions qu'ils posent sur les produits, et les problèmes qu'ils rencontrent avec les produits. Elle peut alors adapter son offre et son service client en conséquence, répondant ainsi aux besoins des consommateurs de manière plus efficace et proactive.

Les recherches vocales représentent désormais plus de 50% des recherches en ligne, soulignant l'importance croissante de cette source de données pour le marketing.

Une chaîne de restaurants peut analyser les commandes vocales passées via des assistants virtuels pour identifier les plats les plus populaires et les préférences de ses clients. Elle peut alors adapter son menu et ses promotions en fonction des tendances observées dans les données vocales, offrant ainsi une expérience culinaire plus personnalisée et satisfaisante. L'analyse des données vocales permet de mieux comprendre les goûts et les besoins des consommateurs et d'anticiper leurs envies.

Données d'imagerie : déchiffrer les tendances visuelles et les émotions

L'analyse des images et des vidéos, que ce soit via la reconnaissance faciale, la détection d'objets, ou l'analyse du sentiment, offre de nouvelles perspectives pour la segmentation et le marketing, permettant de comprendre les émotions et les préférences visuelles des consommateurs. Ces données d'imagerie permettent de segmenter les clients en fonction de leur apparence, de leurs émotions, et de leur environnement. Elles sont particulièrement utiles pour personnaliser l'offre et la communication dans les secteurs de la mode, de la beauté, et de la publicité, offrant une expérience client plus immersive et engageante.

Par exemple, une entreprise peut utiliser l'analyse d'images pour identifier les tendances de la mode en observant les vêtements portés par les personnes dans les rues ou sur les réseaux sociaux. Elle peut alors adapter sa collection et sa communication en conséquence, proposant ainsi des produits et des messages qui correspondent aux dernières tendances et aux préférences des consommateurs.

Le marché de l'analyse d'images devrait atteindre 40 milliards de dollars en 2027, témoignant de son potentiel pour le marketing et la segmentation.

Dans un monde où le digital prend de plus en plus de place, une agence immobilière peut utiliser l'analyse d'image des photos postées par des personnes souhaitant vendre leur bien afin de leur fournir un panel d'offres déjà présentes, adaptées à la description de leur bien. Cette approche permet de gagner du temps et d'offrir un service plus personnalisé aux clients.