Cinq impératifs prédictifs pour maximiser la valeur client Utilisation des analyses prédictives pour améliorer la gestion de la relation client

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1 Cinq impératifs prédictifs pour maximiser la valeur client Utilisation des analyses prédictives pour améliorer la gestion de la relation client Table des matières : 1 Introduction 4 Les cinq impératifs prédictifs 12 Produits de maximisation de la valeur client 16 À propos d'ibm Introduction Que vous appeliez la résolution des problèmes commerciaux liés à la rentabilité des clients «gestion de la relation client» ou simplement «bonnes affaires», vous savez que renforcer la relation client est essentiel au succès d une entreprise pour une raison toute simple : ce sont les clients qui génèrent les bénéfices. Dans un marché qui s internationalise où la concurrence est de plus en plus forte, les clients ont plus de choix qu ils n en ont jamais eu. De nombreux analystes et journalistes appellent même ce phénomène «l économie du client». Attirer les clients à moindre coût et répondre à leurs attentes concernant la sélection, le prix, la qualité et le service est essentiel pour une stratégie de valeur client. Cependant, il est également important d identifier et de fidéliser les clients rentables et d augmenter leur valeur à long terme. Pour ce faire, il est nécessaire de savoir anticiper leurs besoins et de leur proposer des offres intéressantes, de manière adaptée et au bon moment. Ce sont les entreprises qui en sont capables qui profiteront de l économie du client. SPSS a fait partie des pionniers dans le domaine de l analyse des données ; elle a été la première sur ce créneau et reste l une des applications logicielles les plus populaires et les plus largement utilisées. En tant que nouveau membre de l organisation IBM, SPSS met ses produits et solutions d analyse de pointe à la portée d un nombre encore plus grand d organisations à travers le monde. Les offres d IBM SPSS incluent des produits de référence dans le domaine du data mining et de la collecte de données, des statistiques et de la gestion de données, qui créent des profils prédictifs pour vous aider à répondre aux attentes de vos différents segments de clientèle. Ces outils sont basés sur les normes du secteur et peuvent facilement s intégrer à votre infrastructure existante pour améliorer la précision, réduire la main d œuvre et minimiser les pertes. L effort conjugué vous offre une flexibilité optimale et s adapte aux types de données que vous explorez et à la façon dont vous déployez les résultats.

2 Points clés : Utilisez IBM SPSS Modeler pour prévoir les meilleures façons de gagner des clients Anticipez les changements d'attitudes et de préférences des clients Développez une relation client plus approfondie Identifiez et retenez les clients susceptibles de partir Récapitulatif : De nos jours, la majorité des systèmes de gestion de la relation client utilisent les analyses longitudinales qui offrent uniquement un «reflet du passé» de votre relation client, ce qui ne présente qu'un intérêt limité pour les décisions importantes du futur. Cependant, avec les analyses prédictives d'ibm SPSS, vous pouvez répondre aux besoins en constante évolution de vos clients grâce à des informations tournées vers le futur qui anticipent les changements d'attitude, de préférences et d'actions de vos clients. Ce livre blanc explique en quoi suivre un ensemble de meilleures pratiques (les cinq impératifs prédictifs) peut permettre à votre entreprise de maximiser la valeur de sa relation client et d'améliorer ses revenus et ses bénéfices. De nombreuses initiatives de gestion de la relation client ne génèrent pas les retours attendus Les entreprises de quasiment tous les secteurs ont mis en œuvre des stratégies de gestion de la relation client. Certains projets ont été exécutés à grande échelle à l aide d investissements technologiques importants et ont été conçus pour faire passer l orientation de l entreprise des produits aux clients. Or, nombre de ces projets ne génèrent ni la valeur ni les retours attendus. Cet échec est notamment dû à la difficulté de modifier des cultures ou des processus bien établis. Cependant, un autre facteur est en jeu. Bien que des systèmes de gestion de la relation client opérationnels, tels que l automatisation de la force de vente ou les systèmes de centres d appels, fournissent les fondations nécessaires à une meilleure relation client, ils n ont que peu d effets sur la capacité de l entreprise à maximiser la valeur de durée de vie de ses clients. La valeur de durée de vie d un client correspond à la somme des bénéfices générés au cours de la relation commerciale entre le client et votre entreprise. Le concept qui sous-tend la maximisation de la valeur de durée de vie d un client est simple : générer de la valeur pour le client à moindre coût. Lorsque votre entreprise répond aux besoins de ses clients (en leur offrant de la valeur), ceux-ci sont plus susceptibles de s intéresser à ses futurs efforts marketing, d acheter plus de produits et services proposés et, par conséquent, d acquérir de la valeur. Il s agit d une relation gagnant-gagnant pour vous et votre client. Cependant, pour atteindre et conserver ce genre de relation, l aide de systèmes de gestion analytique et opérationnelle de la relation client est nécessaire. Les analyses génèrent les retours sur investissement de la gestion de la relation client Jusqu à récemment, on parlait peu des analyses dans les conversations sur la gestion de la relation client. Pourtant, aujourd hui les plus grands experts en gestion de la relation client sont quasiment unanimes pour dire que les analyses n améliorent pas uniquement les efforts de gestion de la relation client mais sont essentielles à leur succès. Les entreprises débutent généralement avec des analyses longitudinales, à l aide d une combinaison d outils de conception de rapports, d entrepôts de données spécialisés et de solutions de traitement analytique en ligne (OLAP). Comme mentionné auparavant, ces solutions visent à comprendre et à mesurer les conséquences des décisions et résultats passés et peuvent être utiles pour affiner le champ d enquêtes plus approfondies. Mais utilisées seules, elles sont incapables de fournir à votre entreprise une image claire du futur. Cependant, les grands noms du secteur font évoluer leurs capacités analytiques en ajoutant le data mining et d autres solutions prédictives à leurs systèmes de gestion de la relation client. Le data mining est le processus permettant de découvrir des corrélations, tendances et schémas significatifs jusqu à présent inconnus, dans de grandes quantités de données. Pour faire ces découvertes, la data mining s appuie sur des technologies de reconnaissance des schémas et sur des techniques statistiques et mathématiques. Le data mining est tourné 2

3 Evolution of analytical CRM Measurement (historical) Prediction (future) Business value How many customers did we lose? Query & Reporting Which cities were they located in? OLAP Data mining Which customer types are at risk and why? Real-time personalization What should we offer this customer right now? Time Image 1 : Chaque organisation possède des données sur ses clients. L'établissement de rapports et le traitement analytique en ligne offrent des informations sur les interactions passées avec les clients. Le data mining et la personnalisation en temps réel sont tournés vers le futur et permettent d'orienter les interactions à venir. Au fur et à mesure que les entreprises se tournent vers ces technologies prédictives, elles améliorent la valeur commerciale de leurs informations sur la gestion de la relation client. vers le futur et permet à votre entreprise de mesurer le potentiel de sa relation client, puis de mettre en place les projets nécessaires pour le maximiser. Les solutions de gestion analytique de la relation client les plus modernes appliquent en permanence des technologies analytiques prédictives et déploient les résultats à l échelle de l entreprise. Ainsi, lorsque les clients interagissent avec votre entreprise, que ce soit en ligne, par téléphone ou en face à face, vous pouvez répondre à leurs besoins actuels et anticiper ceux à venir. En procédant de cette manière, vous améliorez leur fidélité et le nombre de leurs achats, et donc la valeur de leur durée de vie et les bénéfices de votre entreprise. Par exemple, une des plus importantes compagnies aériennes au monde utilise les analyses prédictives pour optimiser le revenu de chaque vol, améliorer le service pour ses meilleurs clients et fidéliser sa clientèle. En utilisant IBM SPSS Modeler pour la modélisation prédictive, ses agents et son personnel de vol ont pu identifier les clients à forte valeur et s assurer de répondre à leurs besoins. L augmentation de la satisfaction des clients en résultant a amélioré le bénéfice annuel d environ 200 dollars par client «de valeur» et 800 dollars par client parmi «les plus rentables». Les revenus de l année suivant la mise en œuvre de cette solution ont augmenté de 40 millions de dollars. Au cours de cette même période, la compagnie aérienne a économisé 31 millions de dollars sur ses coûts opérationnels. 3

4 Les cinq impératifs prédictifs Grâce à une longue expérience auprès d un grand nombre d organisations, notre entreprise a identifié les «impératifs prédictifs» suivants, c est-à-dire les meilleures pratiques utilisées par de grandes entreprises pour maximiser la valeur des clients à l aide des analyses prédictives. 1. Fondez votre stratégie de clientèle sur les profils prédictifs 2. Prévoyez la meilleure façon de gagner les bons clients 3. Prévoyez la meilleure façon d améliorer la relation client 4. Prévoyez la meilleure façon de garder les bons clients plus longtemps 5. Utilisez l intelligence prédictive pour chaque point de communication avec la clientèle 1 : Fondez votre stratégie de clientèle sur les profils prédictifs Des profils prédictifs détaillés et précis sont le fondement essentiel de toute stratégie de clientèle et de tout projet de gestion de la relation client. Pour mieux comprendre vos clients, utilisez des outils analytiques pour créer des segments de clientèle puis créez des profils prédictifs pour chaque segment. Ces profils, une fois déployés à l échelle de l entreprise, permettent à votre entreprise de se focaliser sur les activités les plus susceptibles de générer les retours les plus importants. Identifiez les segments de clientèle clés Vous pouvez définir les segments de clientèle en fonction d informations comportementales tirées des systèmes opérationnels et des informations psychologiques obtenues à partir des études de marché. Ces deux approches se complètent et vous permettent d améliorer votre compréhension des clients et de développer des stratégies plus efficaces pour chaque segment de clientèle. Vous pouvez segmenter les clients actuels et potentiels en fonction d un certain nombre de critères. Par exemple, vous pouvez analyser les clients en fonction de la somme qu ils dépensent chez vous, de leur moyen de paiement, de la durée de leur relation avec vous et de nombreux autres facteurs. Vous pouvez séparer les segments de clientèle en petits sous-segments, voire atteindre une relation un/un, afin de comprendre les besoins et les préférences de chaque individu. Dès lors que vous comprenez quels clients sont les plus susceptibles d acheter certains produits ou services, vous pouvez cibler vos programmes marketing afin d obtenir la meilleure réponse possible à vos campagnes. Vous pouvez segmenter les clients par valeur, comportement, données démographiques et même par attitude. La segmentation par valeur permet de savoir qui sont les clients ayant le plus de valeur La segmentation par comportement vous aide à savoir qui est le plus susceptible d acheter vos produits ou services afin d utiliser les budgets alloués au marketing plus efficacement 4

5 La segmentation par données démographiques et autres données supplémentaires fournit des informations additionnelles qui peuvent être utilisées pour prévoir le comportement des clients La segmentation par attitude ajoute une autre dimension à la compréhension de vos clients. Une des meilleures façons de comprendre les attitudes de vos clients est de les interroger au cours d une enquête d opinion. Créez des profils prédictifs pour chaque segment Une fois que vous avez identifié les segments de clientèle qui utilisent et apprécient vos produits et services, l étape suivante est de comprendre quels produits et services seront susceptibles de les intéresser à l avenir. Grâce à l ajout de cet élément prédictif, votre relation client sera beaucoup plus productive et rentable. Une des plus grandes entreprises de services financiers au monde a mis en place un programme de fidélisation de la clientèle à l aide d IBM SPSS Modeler. La solution de data mining a permis à cette entreprise d analyser son entrepôt de données de 2,5 millions de clients en fonction de 400 éléments différents. En définissant un certain nombre de segments de clientèle différents, l entreprise a pu concentrer ses campagnes de marketing sur le un pour cent de clients qui étaient non seulement «extrêmement susceptibles» d acheter un produit ou un service mais qui avaient également les conditions de crédit appropriées pour le faire. Elle a remboursé ses frais d investissement dans le projet en deux ans. Customer Lifetime Value More profit Grow relationships Less loss Loss Profit Keep good customers Win customers cost-effectively Image 2 : Les analyses prédictives améliorent la rentabilité du client dès le début en permettant aux entreprises d'acquérir des clients à moindre coût comme le montre ce graphique. Puis, tout au long du cycle de vie du client, les analyses prédictives permettent aux entreprises de concevoir des offres plus attractives et de mener des campagnes marketing plus efficaces afin d'augmenter leurs ventes. Les analyses prédictives permettent également aux entreprises de fidéliser leur clientèle et d'augmenter les bénéfices que génèrent ces relations. 2 : Prévoyez la meilleure façon de gagner les bons clients L acquisition de clients est chère mais nécessaire. Cependant, payer trop cher pour attirer des clients ou pour acquérir les mauvais types de clients peut avoir un impact négatif important sur vos bénéfices. 5

6 L utilisation de méthodes inefficaces pour attirer les clients génèrera des coûts plus élevés et des bénéfices moins importants que ce qu ils devraient être. Attirer les mauvais clients a également un impact sur les bénéfices. Par exemple, si vous attirez des clients susceptibles de partir (phénomène d attrition), vous pourriez encourir des frais d acquisition sans jamais récolter le moindre bénéfice de la relation client. D autres clients peuvent vous être fidèles mais vous reviennent si cher qu ils ne représentent qu un maigre bénéfice. Les analyses prédictives d IBM SPSS minimisent les frais de votre organisation en dirigeant les programmes vers les personnes les plus susceptibles d y répondre. Vous pouvez encore augmenter vos bénéfices en vous focalisant sur les types de clients potentiels les plus susceptibles de devenir des clients rentables. Créez une stratégie basée sur les prévisions pour attirer des clients Utilisez des profils prédictifs pour déterminer les types de clients que vous souhaitez attirer. Créez ensuite une stratégie rentable qui établit des projets différents pour chaque segment de clientèle. Pour la majorité des entreprises, attirer le client signifie gagner des clients potentiels qui correspondent au profil de leurs clients les plus rentables. Pourtant, d autres segments moins rentables peuvent être plus adaptés à une croissance sur le long terme ou peuvent représenter une cible moins onéreuse. Par conséquent, le marketing visant ce genre de segments peut être une option intéressante lorsque les budgets marketing sont restreints. Optimisez votre stratégie pour attirer des clients avec la modélisation des réponses Affinez vos projets pour attirer des client à l aide de la modélisation des réponses, qui permet de prévoir les programmes de marketing qui génèreront la meilleure réponse. Votre entreprise en bénéficiera de deux façons : vous obtiendrez les résultats désirés tout en évitant les frais importants associés à des efforts marketing inutiles. Vous obtiendrez ainsi un meilleur retour sur investissement. Une importante compagnie d assurance belge a vu sa marge se réduire et sa stratégie de croissance menacée parce que les frais d ajout de nouveaux clients dépassaient les revenus des contrats d assurance de la première année de quasiment 50 %. Les technologies d analyses prédictives et de gestion des décisions d IBM SPSS ont permis à cette entreprise d identifier les groupes les plus à même de répondre à une campagne puis d effectuer une analyse détaillée des coûts et des bénéfices. A l aide de ces informations, l entreprise a réduit ses frais de marketing direct de 30 % et a effectué des campagnes d acquisition rentables dès la première année. De plus, la rentabilité des clients à long terme a augmenté de 20 %. 6

7 Customer value analytical architecture Win Grow Keep Use predictive intelligence Create predictive intelligence Segment and profile Data Image 3 : Intégrez des analyses prédictives dans vos relations client et interprétez les données générées par chaque interaction. Utilisez vos données pour mieux connaître vos clients, créez une intelligence prédictive pour chaque segment de clientèle et utilisez-la pour améliorer les interactions avec vos clients et maximiser leur valeur de durée de vie. Améliorez les taux de conversion à l aide d enquêtes sur les clients potentiels Les études de marché peuvent être utilisées pour améliorer l acquisition de nouveaux clients avant et après les campagnes. Avant les campagnes, des enquêtes sur des groupes identifiés comme clients potentiels peuvent clarifier les raisons qui les poussent à acheter vos produits ou services et vous permettre de mieux cibler vos offres. Après, en effectuant des enquêtes sur les clients potentiels convertis et non convertis, vous pouvez comprendre ce qui a fonctionné et ce que vous devez modifier afin de pouvoir convertir les clients potentiels par la suite. En utilisant ce type d intelligence prédictive afin d orienter votre stratégie pour attirer les clients, vous pouvez améliorer le taux de conversion de vos meilleurs clients potentiels. 3 : Prévoyez la meilleure façon d améliorer la relation client Afin de maximiser la croissance de la clientèle et la valeur de sa durée de vie, votre organisation doit connaître non seulement ce que les clients ont le plus de chances de désirer, mais également quand et comment ils vont le désirer. Grâce aux analyses prédictives d IBM SPSS, vous pouvez atteindre ce niveau de connaissance du client. Créez une stratégie de croissance de la clientèle basée sur les prévisions En utilisant des profils prédictifs, des modèles d affinité des produits, des modèles de migration de segments, des modèles de réponses et même des enquêtes d opinion, vous pouvez générer une intelligence prédictive à propos de vos clients. Vos clients seront alors plus satisfaits de vos services, ce qui renforcera leur décision d effectuer de nouveaux achats auprès de votre entreprise. 7

8 Les modèles IBM SPSS utiles pour la gestion analytique de la relation client : Les modèles de réponse génèrent des prévisions sur les clients susceptibles de répondre à une nouvelle offre Les modèles d'affinité produits génèrent des prévisions sur les ensembles de produits que les clients sont susceptibles d'acheter Les modèles de migration de segment génèrent des prévisions sur les groupes de clients susceptibles d'acquérir ou de perdre de la valeur Les modèles d'attrition génèrent des prévisions sur les clients susceptibles de s'en aller Découvrez les affinités de produits Les clients achètent souvent des produits et des services en même temps ou au cours de séquences définies. En analysant leurs «paniers d achat» (les produits et services achetés en même temps), vous pouvez proposer des produits supplémentaires adaptés aux clients au moment opportun. Savoir quels sont les produits que vos clients achètent en même temps peut permettre un meilleur placement dans les magasins, la mise en place de lots intéressants à la fois en marketing direct et pour des offres en ligne et la création d offres plus adaptées. Les affinités de produits permettent non seulement d accroître les bénéfices mais également d améliorer la satisfaction des clients et de contribuer à la maximisation de la valeur de leur durée de vie. Une grande marque d ordinateur japonaise a utilisé IBM SPSS Modeler pour concevoir un moteur de recommandations qui suggère des produits aux visiteurs de son site Internet. Ces recommandations se fondent sur le profil des clients et sur les informations associées aux achats précédents contenues dans la base de données de l entreprise. L année faisant suite à sa mise en place, ce moteur de recommandations a permis une augmentation des ventes de 18 % et une augmentation des bénéfices de 200 %. Prévoyez la migration des segments Appliquer les techniques de data mining aux données des ventes passées vous permet de savoir qui achète quoi. En combinant ces informations à d autres données, vous pouvez également obtenir d autres sortes de prévisions, comme les segments de clientèle qui gagneront ou perdront en rentabilité et dans quelle mesure. La modélisation de segmentation prédictive vous présente les caractéristiques associées à la migration entre les différents segments de valeur. Ajouter ce genre d intelligence prédictive à votre stratégie de croissance de la clientèle vous permet de planifier la croissance de chaque segment de manière réaliste. Optimisez votre stratégie de croissance de la clientèle avec la modélisation des réponses Affinez vos plans de croissance de la clientèle à l aide de la modélisation des réponses, qui permet de prévoir les types de programmes marketing qui génèreront la meilleure réponse. Une entreprise qui gère 15 parcs de loisirs a mis en place une stratégie de croissance qui comprend l amélioration de son taux d occupation et la vente croisée d un plus grand nombre d activités sportives et de loisirs aux clients. Avec les technologies d analyses prédictives et de gestion des décisions d IBM SPSS, cette entreprise a intégré un publipostage plus réduit mais plus ciblé à sa stratégie marketing. Les frais de marketing ont ainsi été réduits de près de 1,5 millions de dollars en une seule année et les bénéfices ont augmenté de 1,65 millions. 8

9 Améliorez vos relations avec vos clients en leur demandant ce qu ils souhaitent L utilisation des données en votre possession pour prévoir les besoins des clients est un très bon moyen d améliorer vos interactions avec eux et la valeur de leur durée de vie. Cependant, il est aussi important d interroger systématiquement les clients sur ce qu ils souhaitent. Interroger vos clients et mieux comprendre leurs besoins et les raisons pour lesquelles ils effectuent des achats auprès de votre entreprise permet d améliorer votre stratégie de croissance de la clientèle et de maximiser la valeur de sa durée de vie. 4 : Prévoyez la meilleure façon de garder les bons clients plus longtemps Des études ont montré que l acquisition de clients peut coûter entre 5 et 12 fois plus que leur fidélisation et qu augmenter le taux de fidélisation de 5 % seulement peut améliorer la rentabilité de l entreprise de 25 à 100 %. Évidemment, améliorer la fidélisation des clients peut avoir un impact important sur les bénéfices. L attrition des clients est un défi particulièrement important pour les boutiques en ligne et les entreprises des domaines financiers, des télécommunications et d autres secteurs dans lesquels les clients peuvent changer de fournisseur facilement. Créez une stratégie basée sur les prévisions pour fidéliser des clients Conservez vos meilleurs clients plus longtemps en créant des modèles d attrition puis utilisez ces modèles pour déterminer les clients susceptibles de vous quitter. Vous pouvez améliorer ces modèles à l aide d enquêtes d opinion qui apportent des informations comportementales importantes. Créez des modèles d attrition prédictifs Vous devez savoir quels clients sont les plus à même de vous quitter pour des concurrents et surtout pourquoi. En appliquant les techniques de data mining aux données sur vos clients, vous pouvez développer des profils des clients présentant le plus de valeur et des clients qui vous ont quitté. Vous pouvez ensuite développer des stratégies pour éviter que vos clients les plus précieux ne vous quittent. Une banque multinationale européenne avec plus d un million de clients est parvenue à réduire l attrition de ses clients grâce à une solution de data mining. IBM SPSS Modeler l a aidée à identifier les comportements clés des clients susceptibles de quitter la banque et elle a pu faire le nécessaire pour les conserver. En concentrant ses efforts de fidélisation sur les clients les plus intéressants, la banque a réduit son attrition de 15 à 20 % et a augmenté ses bénéfices de 10 à 20 %. 9

10 Une entreprise de télécommunications européenne a également utilisé IBM SPSS Modeler pour identifier les clients susceptibles de partir (phénomène d attrition). En découvrant les types de clients à même de partir, l entreprise a pu proposer des offres ciblées qui ont réduit l attrition de 20 % comparativement à un groupe semblable qui n avait pas reçu cette offre. Une entreprise de télécommunications américaine a utilisé les technologies d analyse des textes et de data mining d IBM SPSS pour prévoir et combattre l attrition. L efficacité du modèle d attrition de cette entreprise a augmenté de 10 % et a permis d économiser des centaines de milliers de dollars ainsi que d améliorer sa place sur le marché. Effectuez et analysez des enquêtes de satisfaction Les enquêtes de satisfaction sont une source de données inestimable pour déterminer non seulement le taux de satisfaction des clients mais également les raisons qui le justifient, et pour identifier à temps les problèmes susceptibles d affecter la fidélisation des clients pour prendre les mesures correctives appropriées. Même les clients que vous ne parvenez pas à garder ont une valeur potentielle pour votre organisation. Enquêter auprès des clients que vous n êtes pas parvenu à fidéliser vous permet de mieux comprendre ce que vous devez faire pour les retenir Image 4 : Voici un exemple d'intelligence prédictive déployée sur une application de centre d'appels. Le représentant du centre d'appels possède des informations sur le client, notamment sur sa valeur de durée de vie (1), son risque d'attrition (2) et les recommandations les plus susceptibles de lui plaire (3). Ces recommandations peuvent même être affinées en temps réel (pendant que le représentant discute avec le client) en menant une courte enquête d'évaluation des besoins. Les résultats de cette enquête sont intégrés à l'application du centre d'appels qui génère une nouvelle recommandation, en fonction du modèle prédictif de cette application. 10

11 Un hôpital néerlandais qui prend en charge près de patients par an a eu besoin de s adapter aux impératifs de la législation sur la qualité des soins nationaux. En plus du contrôle des normes de qualité obligatoires, l hôpital souhaitait également contrôler l opinion et les préférences des patients. Cet hôpital a choisi la suite d enquêtes d opinion IBM SPSS Data Collection pour rassembler et gérer les informations et le logiciel IBM SPSS Statistics pour analyser ces données. Les résultats des enquêtes ont montré que plusieurs domaines avaient besoin d être améliorés. Par exemple, une majorité des patients avaient indiqué qu ils n étaient pas suffisamment informés des services de soutien affectif disponibles. L hôpital a utilisé ces découvertes pour effectuer des améliorations et étend ce processus d évaluation à son service de soins infirmiers et de consultation externe. 5 : Utilisez l intelligence prédictive pour orienter les interactions avec les clients à chaque point de communication Contrôlez et gérez la valeur des clients Les gourous du management nous disent qu il est impossible de gérer ce que nous ne pouvons pas mesurer. C est certainement vrai pour la gestion de la relation client. Une gestion efficace de la relation client nécessite une mesure précise et adaptée des facteurs qui ont un effet sur les clients et sur vos revenus. Pour ce faire, une combinaison de technologies prédictives et longitudinales est nécessaire : les analyses prédictives permettent d identifier les clients à cibler pour l acquisition, la vente croisée ou la vente incitative et les analyses longitudinales permettent de contrôler les résultats des campagnes de marketing et des programmes de vente. Améliorez les systèmes de gestion de la relation client avec les prévisions En déployant les résultats des analyses prédictives à chaque point de communication avec la clientèle, de vos succursales à votre site Internet en passant par votre centre d appels, vous pourrez améliorer votre efficacité et votre rentabilité. Intégrez les résultats des analyses prédictives à votre site Internet et l offre la plus à même d aboutir à une vente sera automatiquement présentée à vos visiteurs. Vous pouvez également intégrer ces résultats à votre centre d appels afin que les représentants connaissent les produits et les offres les mieux adaptés aux besoins spécifiques des clients. Chaque donnée provenant de ces systèmes devient une information permettant d orienter les interactions à venir avec les clients et de générer des bénéfices plus importants. 11

12 Produits et services d IBM SPSS permettant de maximiser la valeur des clients Les interactions rentables avec les clients nécessitent des techniques d analyses sophistiquées et d importantes capacités de déploiement. Les analyses prédictives d IBM SPSS proposent ce genre de techniques et de capacités au travers d une large gamme de produits et d applications d analyses prédictives. Ces offres donnent à votre organisation les capacités analytiques nécessaires pour maximiser la valeur des clients. Gamme Deployment : IBM SPSS Decision Management for Customer Interactions Rassemblez toutes les informations sur vos clients, notamment les transactions, les achats, les historiques d appels et les visites de site Internet pour recommander en temps réel les actions appropriées à votre personnel. IBM SPSS Decision Management for Claims Déterminez rapidement et facilement les moyens d évaluation des risques et automatisez de nombreuses décisions courantes tout en conservant le contrôle total du processus de gestion des réclamations. IBM SPSS Modeler Advantage Permettez aux utilisateurs sans compétences techniques d intégrer les connaissances étendues qu ils ont de leurs clients, produits et processus à la procédure de création de modèles afin qu ils jouent un rôle plus important dans la prise de décisions opérationnelle. Famille Modélisation IBM SPSS Modeler Professional Résolvez tous les défis commerciaux plus rapidement et avec des résultats plus précis grâce à ce système de gestion complet de data mining et à ses puissantes capacités de préparation et visualisation de données et de modélisation prédictive. IBM SPSS Modeler Premium Appliquez une large gamme de techniques avancées de data mining à tous vos textes de données structurées ou de format libre provenant de documents, de messages électroniques, de notes de centres d appels, de flux RSS et d autres sources Web

13 Gamme Data Collection : IBM SPSS Data Collection Améliorez la productivité et l efficacité du cycle entier des enquêtes d opinion, de la création de l enquête au rassemblement des données en passant par l élaboration des rapports. IBM SPSS Data Collection Data Entry Permettez aux utilisateurs de créer facilement des enquêtes professionnelles et de capturer efficacement des données de qualité afin de pouvoir commencer les analyses et rechercher des informations plus rapidement. Gamme Statistics : IBM SPSS Statistics Permettez aux utilisateurs professionnels, aux analystes et aux programmeurs statistiques de travailler ensemble pour aider la prise de décision basée sur les données. IBM SPSS Amos Testez et confirmez la validité de déclarations telle que «la valeur fait la loyauté» en quelques minutes, et non en quelques heures, grâce à ce puissant logiciel de modélisation d équations structurelles (SEM) simple d utilisation. Services de conseils et de formation : SPSS a intégré plus de 40 années d expérience analytique dans le logiciel d analyses prédictives d IBM SPSS. Notre expérience est disponible pour améliorer votre propre expérience professionnelle et obtenir un meilleur retour sur investissement. Nous proposons également des formations pour que vos employés bénéficient des connaissances et des compétences nécessaires à l utilisation de notre logiciel analytique afin de résoudre plus efficacement les problèmes de votre entreprise. 13

14 À propos d IBM Les logiciels IBM fournissent des informations complètes, cohérentes et précises permettant aux décideurs d améliorer les performances de leur entreprise. Un portefeuille complet de solutions de Business Intelligence, d Analyse Prédictive, de Performance financière & gestion de la stratégie et d Applications Analytiques permettent d avoir une vision claire et précise de la situation actuelle et de prédire les événements futurs. Combinées à de puissantes solutions métiers, les organisations de toute taille peuvent améliorer leur productivité, optimiser leur prise de décisions et délivrer de meilleurs résultats. Dans ce cadre, les logiciels IBM SPSS Predictive Analytics aident les organisations à prévoir les événements futurs pour une meilleure prise de décisions et donc une amélioration de leurs résultats. Nos clients des secteur privé, secteur public et universitaire se fient à la technologie IBM SPSS et considèrent cette technologie comme un avantage concurrentiel pour : fidéliser sa clientèle, attirer de nouveaux clients, maximiser ses ventes, réduire la fraude, minimiser les risques. En intégrant le logiciel IBM SPSS à leurs opérations quotidiennes, les organisations deviennent des entreprises prédictives capables d optimiser leur prise de décision afin d atteindre leurs objectifs et d obtenir un avantage concurrentiel important. Pour plus de renseignements, visitez le site 14

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16 Copyright IBM Corporation 2010 IBM Corporation Route 100 Somers, NY Droits restreints pour les utilisateurs du gouvernement américain - l utilisation, la duplication ou la divulgation sont soumises aux restrictions visées dans le contrat GSA ADP Schedule conclu avec IBM Corp. Produit aux États-Unis d Amérique Mai 2010 Tous droits réservés IBM, le logo d IBM, ibm.com, WebSphere, InfoSphere et Cognos sont des marques commerciales ou des marques déposées d International Business Machines Corporation aux États-Unis, dans d autres pays ou les deux. Si ces termes ou si d autres termes déposés d IBM sont représentés pour la première fois dans ce document suivis du symbole de marque déposée ( ou TM), ces symboles indiquent des marques déposées ou de droit commun appartenant à IBM lors de la publication de ce document. Ces marques commerciales doivent également faire l objet d un enregistrement ou doivent être des marques de droit commun dans les autres pays. Une liste des marques commerciales actuelles d IBM est disponible sur Internet sous «Droits d auteur et marques» à l adresse SPSS est une marque commerciale de SPSS, Inc., an IBM Company, déposée dans de nombreuses juridictions dans le monde. Les autres noms d entreprises, de produits ou de services peuvent être des marques commerciales ou des marques de service d autres organisations. Réutilisez s il vous plaît IMW14287-FRFR-02

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