Vous connaissez vos clients... en apparence. Mais savez-vous réellement lesquels sont rentables ? Engagés ? Fiables dans leurs paiements ? Ou, au contraire, chronophages, absents et à risque ?
La plupart des entreprises B2B utilisent encore des segmentations “classiques” basées sur des critères figés : taille, secteur, chiffre d’affaires. Ces informations ne suffisent plus pour piloter efficacement la relation client.
C’est là qu’intervient l’intelligence artificielle — et plus précisément, le clustering, une méthode qui permet de segmenter selon des comportements réels, pas des suppositions.
Nous avons testé cette approche sur nos propres données via un POC (Proof of Concept). Résultat : des typologies client beaucoup plus précises, activables et utiles au quotidien.
Ce que change une segmentation intelligente
Avant : un client = une catégorie statique (PME, secteur X, CA annuel)
Après : un client = un comportement réel observé (impliqué, rentable, fiable)
Grâce à une méthode issue du machine learning, appelée clustering, nous regroupons automatiquement les clients selon leurs façons d’interagir : niveau d’effort requis, présence aux événements, comportement de paiement…
Un peu comme un chef d’orchestre qui répartit ses musiciens non pas par pupitre, mais selon leur tempo et leur style. Le clustering fonctionne pareil : il crée des groupes cohérents sans avoir à deviner les règles à l’avance.
Ce que nous avons fait : un POC concret
Nous avons testé cette approche de segmentation avancée sur notre propre base client, via un POC articulé autour de trois axes métiers :
1. Rentabilité
Pourquoi cet axe ?
Tous les clients ne demandent pas le même effort. Ce que nous mesurons :
temps passé (réunions, relances, tâches) / facturation générée
Ce que l’IA a révélé est une segmentation des clients en trois groupes distincts : des clients très rentables mais peu demandeurs, des clients faiblement rentables et peu actifs, et des clients à la rentabilité incertaine mais très consommateurs en temps.
2. Participation aux événements
Pourquoi cet axe ?
La participation traduit l’intérêt réel pour nos offres, et donc le potentiel d’activation ; ce que l’IA a révélé confirme cette dynamique, en identifiant des clients assidus et engagés, d’autres peu présents, et enfin des profils peu engagés, difficiles à mobiliser.
3. Paiement / Satisfaction
Pourquoi cet axe ?
Les comportements de paiement reflètent souvent le niveau de satisfaction ou de maturité. Ce que l’IA a révélé : des clients rigoureux, des clients “distraits” avec des retards systématiques, et des clients à risque présentant des impayés ou des litiges. Ces axes croisés permettent une lecture plus fine et cohérente des priorités d’action.
Ce que vous gagnez
Prendre des décisions plus justes permet de prioriser les bons clients et d’ajuster l’accompagnement. L’optimisation des ressources évite l’usure des équipes sur des profils à faible valeur. La personnalisation des actions adapte la fréquence des contacts, les relances et les offres.
Une meilleure anticipation des risques couvre le désengagement, les retards et les impayés. Ce test sans risque, cadré et limité dans le temps, peut être activé même sur une petite base client.
Cas d’usage illustratif
Un client mobilise fortement les équipes avec des réunions fréquentes et des demandes personnalisées, mais participe peu aux événements et paie en retard. Grâce à la segmentation IA, ce profil ressort comme à rentabilité incertaine, désengagé et à risque financier. La décision prise est de limiter les ressources allouées, de revoir les conditions commerciales et d’activer un suivi préventif. Cette démarche fondée sur des faits est bénéfique pour l’entreprise comme pour le client.
Pourquoi choisir Idealis ?
Une expertise data intégrée
Notre équipe data sciences est experte dans l’exploitation des données issues de l’ERP Odoo. Cela nous permet d’analyser finement vos données existantes, sans configuration complexe.
Un accompagnement de bout en bout
De la collecte à la restitution pédagogique, jusqu’à l’intégration dans votre CRM : nous guidons chaque étape. Après le POC, nous vous aidons à implémenter les segmentations dans vos outils métiers.
Une traduction métier immédiate
Pas de tableaux techniques illisibles. Nos livrables sont concrets, illustrés, exploitables par vos équipes commerciales, marketing ou direction.
Une démarche évolutive
Ce POC pose les bases d’une segmentation continue. Vous pourrez ajouter de nouveaux axes (NPS, support, satisfaction produit), automatiser des alertes ou intégrer la logique dans vos campagnes CRM.
Ce qu’il faut savoir avant de se lancer
“Mes données sont-elles assez propres ?”
Pas besoin d’un CRM parfait. Nous partons d’un jeu de données existant, que nous structurons avec vous.
“Combien de temps cela prend-il ?”
En général, 2 à 4 semaines, selon la disponibilité des données.
“Est-ce que c’est utile même avec une base modeste ?”
Oui. Ce sont parfois les petites bases qui cachent les plus grands contrastes de comportements.
“Est-ce que je saurai quoi en faire ?”
Oui. Nous accompagnons chaque étape et livrons des recommandations actionnables, compréhensibles et adaptées à votre organisation.
Et après le POC ?
Ce POC n’est que le début. Une fois les premiers enseignements tirés, il est possible d’intégrer la segmentation dans votre CRM, d’automatiser les alertes ou les relances selon les profils, d’ajouter des axes complémentaires tels que le support, les produits ou la satisfaction, et de former vos équipes à une lecture plus stratégique des profils clients.
Ce POC est la première étape vers une digitalisation continue et évolutive de votre relation client.
Vous souhaitez découvrir ce que vos données peuvent révéler ?
Demandez un diagnostic personnalisé, sans engagement.
En quelques semaines, nous identifions avec vous les premiers leviers activables.
Contactez Idealis Solutions et transformez votre base client en avantage stratégique : solutions@idealisconsulting.com
Odoo et IA : révélez les vrais profils de vos clients