De la sélection intelligente à l’analyse des retours
À l’heure du big data, on ne peut plus se contenter des approches classiques comme la segmentation RFM (récence, fréquence, montant) ou les critères géographiques pour cibler ses prospects.
C’est là que le scoring entre en jeu, une technique statistique , au lieu de diffuser une campagne à l’aveugle, hiérarchise vos données pour isoler les profils les plus réceptifs.
C’est avant tout une méthode d’approche statistique qui exploite des dizaines (centaines…) de variables pour noter et regrouper les individus en classes similaires. machine learning (automatisé et évolutif) ou datamining (plus « traditionnel »), l’idée est simple : transformer un tas de données brutes en agrégats exploitables.
En marketing, on parle souvent de score d’appétence (la probabilité qu’un prospect soit intéressé par votre offre) ou de score repoussoir pour écarter ceux qui risquent de ne pas répondre.
Concrètement : un retailer qui lance une promo sur des produits high-tech. Avec un bon scoring, il isole, parmi 500 000 adresses, les 50 000 profils les plus appétents (basé sur âge, historique d’achats, localisation). Résultat ? Un taux de retour potentiellement boosté de 15-20 %, et un ROI optimisé parce qu’on évite les envois inutiles.
Pour que ça marche, il faut quelques ingrédients clés : un échantillon représentatif (20 à 30 000 individus pour tester), une base volumineuse (des centaines de milliers d’adresses avec plein de variables), et un spécialiste en datamining. Les méthodes varient (régression statistique ou algos plus avancés), mais l’important, c’est la performance : gérer le volume pour des résultats fiables, tout en respectant les règles comme le RGPD pour la protection des données.
Et si on allait plus loin ? Le scoring prépare le terrain, mais pour fermer la boucle, rien ne vaut une bonne analyse matchback.
Matchback ?
C’est une technique qui croise les données de votre campagne (adresses envoyées) avec les ventes réelles, même offline. Par exemple, vous envoyez un mailing postal ; le matchback relie les retours (achats en magasin ou en ligne) aux prospects ciblés, en tenant compte des PND (plis non distribués) ou des déménagements via des outils comme Charade ou Estocade.
Ça permet de calculer précisément le rendement : combien de ventes pour combien d’envois ? En combinant ça au scoring initial, vous créez un cycle complet (prévision avant, mesure après) pour affiner les futures actions.
Face à la baisse des rendements en mailing traditionnel, ces techniques aident à contrer les pertes, en identifiant ce qui marche vraiment. C’est intuitif, et ça évite les approximations.
Chez Critère Direct, on s’appuie sur des partenaires solides comme Agilytic et Oktos pour encadrer ces scorings. Cela nous permet de vous guider simplement sur les données qui comptent vraiment, les prestataires qui collent à vos besoins, et les étapes de mise en place sans complications inutiles, l’idée est d’avoir un vivier de prospection fiable, sans exploser les coûts.
On intègre aussi ça avec d’autres approches, comme le géomarketing, pour ajouter une dimension locale sans tout réinventer.
Conclusion
Le scoring aide ainsi à cibler plus malin, et associé à l’analyse match back, il permet de vérifier ce qui fonctionne vraiment pour un ROI stable sur la durée.
