|
 Analyse
de la valeur client :
Quantification de
la Life Time Value
Estimation de potentiel de clients et identification
de populations à risque
Définition de scores d’appétence
produits et de prospection
Trois indicateurs doivent être pris en compte
pour bien mesurer la valeur d'un client :
- La valeur économique
correspond à la rentabilité
totale, décomposée par produit
selon les systèmes traditionnels de
comptabilité. L'identification des
différents éléments contributifs
à cette valeur permet d'évaluer
un ratio Revenus/Coûts, véritable
indicateur d'efficacité.
- La valeur compétitive
consiste à positionner les produits
et/ou l'entreprise par rapport à ses
concurrents, en s'appuyant sur l'évaluation
de la satisfaction du client. Cet indicateur
permet notamment d'identifier les éléments
qui ont un impact mesurable sur le volume
d'achat, la fidélité ou la perception
de la différenciation de l'offre.
- La valeur future
est déterminée par l'espérance
des revenus futurs liés à une
croissance des revenus ou une diminution des
coûts sur la durée de vie du
client. Cette valeur s'appuie sur la mise
en oeuvre de modèles de type statistiques
ou markoviens pour construire une prévision
fiable dans le temps. La distinction entre
les éléments liés à
la durée de la relation avec le client,
son potentiel immédiat ou futur permet
d'évaluer la valeur du client tout
au long de son cycle de vie.
Segmentation
comportementale
La segmentation opérée par Affinity
Data permet la division de vos clients en groupes
homogènes
d’individus aux comportements
identiques face aux variables du marketing.
Les techniques utilisées par Affinity Data
permettent d’aller plus loin que la segmentation
classique RFM (résence, fréquence,
montant) pour prendre en compte des notions de
comportement. On regroupe ainsi des clients présentant
des caractéristiques communes au sein d’un
même segment. Exemples de segments : les
" nouveaux clients ", les " fidèles
", les " inconditionnels ", les
" opportunistes ", les " occasionnels
", les " anciens acheteurs ", les
" inactifs "…
Affinity Data est également en mesure d’analyser
l’évolution
des clients dans le temps et de modéliser
les passages entre les segments sur une matrice.
Une telle segmentation permet de s’adresser
à chaque client de la manière la
plus ciblée, personnalisée et optimisée
possible.
Cliquez
sur le schéma pour l'aggrandir
Scoring
de bases de données
Le scoring consiste à " résumer
" l’ensemble de l’information
que l’on possède sur un client en
une seule " note " qui permet alors
de classer les réponses entre elles et
de placer chaque individu sur une échelle
porteuse de sens. Par exemple, on peut
transformer les réponses à plusieurs
questions d’un questionnaire portant sur
un nouveau produit en une intention d’achat
ou bien prédire la fidélité
d’un client en fonction de son historique.
La méthode dépend de la nature des
données étudiées (variables
chiffrées, temporelles, comportementales…)
Le scoring peut être indépendant
ou faire partie intégrante d’une
segmentation.
|
