Le data performing est l’optimisation de la stratégie et des outils marketing pour construire des relations durables et profitables avec vos clients.
Le data-mining permet de transformer des informations en connaissance, le data performing, quant à lui, propose d’utiliser cette connaissance pour optimiser les actions et programmes marketing orientés client. Cette prestation se matérialise par un accompagnement, soit dans la création, soit dans l’évaluation d’un programme de fidélité existant. Dans ce cadre, Affinity Data vérifie la rentabilité du programme et l’adéquation entre les attentes des bénéficiaires et les services offerts par la marque. Notamment, est-ce que la prime offerte est simplement fonction d’un montant d’achat ou prend-t-elle en compte des données comportementales (comme l’utilisation faite du produit ou service) et surtout, valorise-t-elle le client ? Par exemple, un opérateur de téléphonie mobile offre des textos à partir d’un certain montant de facture mais ce cadeau est-il adapté à tous les segments de clients ? Quant à la rentabilité, le recensement et l’étude de l’ensemble des paramètres d’un programme de conquête, de fidélisation ou de rétention permet de mesurer le vrai coût de celui-ci. Et, en fonction de ce qu'il sera en mesure de rapporter, on optera alors pour des réaménagements, ou pour son abandon pur et simple.
Autres exemples, acquérir un nouveau client pour un vépéciste de produits informatiques revient à une centaine d’euros, pour une société spécialisée dans la gestion de portefeuilles boursiers en ligne à environ 450 euros. Cibler sa clientèle la plus fidèle, c'est opter pour un programme forcément moins onéreux en investissement initial.

Principe
Le principe est de vous accompagner dans l’utilisation de la connaissance client (déjà existante au sein de l’entreprise ou acquise par les deux phases précédentes) pour que tous les services de l’entreprise agissent dans le sens de la rentabilité client.
Affinity Data intervient au niveau du marketing stratégique pour vous apporter des conseils et recommandations pour développer un marketing ciblé et rentable en fonction des comportements de clients définis, en particulier pour l’étude de la rentabilité et de l’optimisation de vos programmes clients.

Objectifs
Au-delà de l’optimisation ou de la création d’un programme de fidélisation, les objectifs particuliers de telles missions peuvent être :

Approche Affinity Data
La valeur ajoutée d’Affinity Data réside dans la recherche systématique de l’existant avant de s’engager, afin de maîtriser l’ensemble des contours et les coûts. Pour ce faire, il faut savoir recenser tous les paramètres (directs et indirects) susceptibles d'entrer en ligne de compte dans l'alchimie d'un programme. Si cette recherche révèle qu’il n’existe pas d’éléments sur lesquels s’appuyer (études de satisfaction d’un programme, étude financière de rentabilité, étude concurrence…), Affinity Data conseillera la méthode la plus adaptée (data mining ou data incoming) pour le recueil des informations nécessaires. La méthode la plus courante consiste à réaliser des tests sur cibles et de comparer la rentabilité obtenue avec un échantillon témoin.

Exemples de prestations
Chaque mission de nos ingénieurs conseils est différente en fonction des problématiques de chaque client et surtout, des données existantes. Néanmoins, voici quelques applications possibles à titre d’exemples :

1 : Optimisation de programme de relation clients et mesures de rentabilité
Le but est d’obtenir une relation optimisée avec chacun des segments de clientèle et d’investir sur les clients à potentiel.
Les différents points possibles de l’étude sont :

2 : Accroître la part de client ou le taux de nourriture par des campagnes d’up-sell et de cross-sell
Ces techniques marketing consistent à tirer parti de la connaissance client acquise afin d’augmenter le taux de nourriture d’un client en lui proposant soit un produit complémentaire, soit un produit plus cher.
L’up-sell consiste à proposer au client un produit générant une marge plus élevée que celui demandé, soit typiquement un produit plus cher. Par exemple, en peaufinant la configuration des produits et en jouant sur les options.
Le cross-sell consiste à proposer au client un produit lié à celui demandé, soit parce qu'il existe un lien technique, soit parce que l'étude des comportements consommateurs montre l'existence d'une corrélation entre les ventes des deux produits. Cette méthode de vente par association est pratiquée, entre autres, sur Internet grâce aux liens hypertextes. Un internaute parcourant un site marchand et décidant d'acheter un produit se voit, par ce biais, proposer des articles associés provenant ou non du même site.
Ces techniques s'appuient sur l'identification des besoins et habitudes de consommation des clients, et en particulier sur les outils du data mining. La première variante peut être mise en place sans base de données préexistante mais à partir de l'étude des gammes. On proposera par exemple des consommables et des garanties étendues avec l'achat d'un matériel, une nuit d’hôtel avec la réservation d’un billet de train, un financement au prospect intéressé par une voiture, etc. La seconde variante est 100% dépendante des techniques de CRM, puisqu’il faut analyser les produits généralement achetés dans le même panier par les acheteurs du produit considéré par le prospect, sans considération de lien direct entre les produits.
Le potentiel de la deuxième approche est plus élevé, et elle présente l'avantage d'un coût de maintenance des bases moins important. La première présente en revanche l'avantage de permettre l'introduction de nouveaux produits qui ne pourraient, par définition, être proposés sur la base des ventes antérieures.