Jamais les marques n’ont disposé d’autant de données clients, et pourtant beaucoup peinent encore à délivrer le bon message au bon moment. Un mauvais ciblage gaspille le budget, réduit le retour sur investissement publicitaire et érode la confiance. La bonne nouvelle : une approche rigoureuse des données, de la segmentation et de l’activation multicanal transforme les campagnes « spray-and-pray » en moteurs de croissance efficaces. Ce guide explique à quoi ressemble un ciblage performant en 2025, pourquoi c’est important, et comment l’intelligence artificielle (IA) et l’analytics prédictif rendent le processus plus rapide et plus intelligent que jamais.
Les coûts de la publicité digitale continuent de grimper tandis que le suivi via cookies s’amenuise. Selon Statista, les dépenses publicitaires numériques mondiales ont dépassé 600 milliards USD en 2023 et devraient encore augmenter. Sous pression, les équipes marketing doivent éliminer les impressions inutiles et se concentrer sur les prospects à forte valeur.
Un ciblage précis offre trois avantages clés :
Un bon ciblage commence par de bonnes données. Pour la plupart des e-commerçants, les informations les plus riches proviennent des systèmes propriétaires comme Shopify, la caisse en magasin ou les applis de fidélité. Associer ces insights de première main à des consentements clairs est indispensable pour une personnalisation conforme à la réglementation.
Étapes clés :
Les missions de conseil IA modernes débutent souvent ici, aidant les marques à architecturer une couche de données évolutive qui alimente modèles de machine learning et tableaux de bord prédictifs.
La segmentation traditionnelle classait les individus par âge, sexe ou localisation. Ces critères gardent de la valeur, mais prédisent rarement l’intention à eux seuls. Un ciblage efficace combine plusieurs dimensions :
Un cadre éprouvé est le RFM (Récence, Fréquence, Montant). En notant chaque client sur la date du dernier achat, la fréquence d’achat et le montant dépensé, les marketeurs repèrent rapidement les VIP, les nouveaux clients prometteurs et les segments à risque. Couplé à des modèles IA, le RFM ouvre la voie à la segmentation prédictive : les algorithmes prédisent quels acheteurs risquent d’attrition, d’upgrade ou de cross-buy dans les 30 jours, permettant une approche proactive.
Des plateformes comme Kuma calculent automatiquement les scores RFM à partir des commandes Shopify, créent des audiences similaires et les synchronisent avec Meta Ads, Google Ads, TikTok, Klaviyo et HubSpot en quelques clics. Les audiences restant à jour, les publicités et emails reflètent toujours le comportement le plus récent, améliorant la pertinence et le ROAS.
Les consommateurs passent d’un appareil et d’une plateforme à l’autre : TikTok dans les transports, ordinateur portable à midi, emails promotionnels avant de dormir. Plutôt que d’isoler chaque point de contact, les marques performantes orchestrent un message cohérent partout.
On n’améliore que ce que l’on mesure. Les indicateurs clés incluent :
Les parcours comportant désormais de nombreux micro-points de contact, l’attribution au dernier clic ne raconte qu’une partie de l’histoire. Les modèles multi-touch distribuent un crédit fractionné aux annonces, emails ou interactions organiques ayant conduit ensemble à l’achat. L’IA révèle des insights que l’humain manquerait, par exemple qu’une vidéo éducative mid-funnel pousse systématiquement les prospects de grande valeur à convertir.
Les cadres de test sont indispensables. A/B-testez deux créas sur un segment, puis test multivarié sur titres, offres et landing pages. Les algorithmes de machine learning ingèrent ces résultats et réallouent le budget vers les meilleures combinaisons quasi en temps réel, garantissant que les dépenses migrent continuellement vers ce qui performe le mieux.
Le tableau de bord analytics de Kuma, propulsé par une interface chatbot IA, permet de requêter les données Shopify en langage naturel : « Montre-moi le chiffre d’affaires par segment au dernier trimestre », et d’afficher instantanément les tendances. Cela réduit la friction entre insight et action, accélérant les cycles d’optimisation.
De grandes données impliquent de grandes responsabilités. Les consommateurs sont de plus en plus sensibles à la vie privée ; 81 % des Américains déclarent que les pratiques de données d’une entreprise influencent leurs achats. Des flux de consentement transparents et des centres de préférences accessibles ne sont plus facultatifs : c’est un avantage concurrentiel.
Un ciblage efficace est un savant mélange de science et d’empathie. Il faut des données propres et unifiées, une segmentation poussée, des prédictions IA et une orchestration qui voit chaque interaction comme une conversation continue. Bien exécuté, vous allez :
Prêt à transformer vos données Shopify en audiences prédictives et à lancer des campagnes plus intelligentes sur Meta, Google, TikTok, Klaviyo et ailleurs ? Découvrez comment Kuma peut vous aider.
Appel à l’action : Rendez-vous sur kuma.marketing pour réserver une courte démo ou discuter avec notre assistant marketing IA. Voyez par vous-même comment un ciblage data-driven, sans effort, peut accélérer la croissance de votre marque.
Le ciblage propulsé par l’IA analyse d’énormes volumes de données en temps réel, détecte des schémas invisibles à l’œil humain et prédit le comportement futur avec une précision bien supérieure. Résultat : des campagnes réellement personnalisées et opportunes, bien plus performantes que les approches généralistes.
RFM signifie Récence, Fréquence et Montant. En notant la date et la fréquence d’achat ainsi que la somme dépensée, les marques identifient les VIP, chouchoutent les nouveaux acheteurs et réengagent ceux qui risquent de partir, avec des messages taillés sur mesure.
La first-party data que vous possédez (historique d’achat, interactions web/app, préférences) et la zero-party data (ce que le client partage volontairement) sont les plus précieuses. Les combiner à des infos comportementales, transactionnelles et psychographiques crée des segments multidimensionnels bien plus performants que des listes à un seul critère.
Mettez en place des flux de consentement clairs, collectez seulement ce qui est nécessaire, soyez transparent sur l’usage des données et offrez une gestion des préférences simplifiée. Respecter le RGPD, le CCPA et communiquer vos pratiques renforce la confiance et vous différencie de la concurrence.
Oui. Les clients actuels changent constamment d’appareil et de plateforme. Orchestrer un message cohérent via email, SMS, publicités, personnalisation onsite et service client est essentiel pour une expérience fluide et à fort taux de conversion.
