Segmentation client dynamique ML

Contexte

Maison de luxe (cosmétiques et parfums) avec une segmentation client basée sur le modèle RFM (Récence, Fréquence, Montant) statique, recalculée trimestriellement. La segmentation en 5 groupes (VIC, Gold, Silver, Bronze, Dormant) ne capture ni les micro-comportements ni les transitions entre segments. Les campagnes marketing sont identiques pour tous les clients d'un même segment. Le client cherche un partenaire opérationnel capable de mettre en production rapidement.

Problème & Défi

Segmentation RFM statique recalculée trimestriellement : un client peut changer de comportement sans que sa segmentation soit mise à jour pendant 3 mois. 5 segments trop grossiers : un VIC achetant du maquillage et un VIC achetant du parfum reçoivent les mêmes communications. Aucune détection des transitions : un client passant de Gold à Dormant n'est pas intercepté. Taux d'ouverture email en baisse de 15% en 2 ans : signe de fatigue marketing. ROAS des campagnes CRM à 3x vs 5x benchmark luxe.

Solution & Livrables

Segmentation ML dynamique calculant des micro-segments de 200-500 clients mis à jour quotidiennement. Détection des transitions comportementales : alerting quand un client change de trajectoire (montée en gamme, désengagement). Modèle de propension par produit et par canal : chaque client reçoit le bon message au bon moment sur le bon canal. A/B testing intégré : chaque campagne teste automatiquement 3-4 variantes de contenu et de timing. Dashboard CRM : performance par micro-segment, trajectoires clients, ROI par campagne. 70% de composants standardisés Bomzai, 30% adaptés au contexte métier.

Technologies