Gestion de la relation client : l expérience du Crédit du Nord

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1 Gestion de la relation client : l expérience du Crédit du Nord Etat des lieux des processus de DataMining mis en place au Crédit du Nord, des premiers essais de score automatisé à la construction d un ensemble DataWareHouse Etudes DataMining industrialisé. 18 Juin 2001 Ludovic LE GAC

2 Objectifs de la présentation Présentation de l émergence du datamining au Crédit du Nord. Comment les processus de datamining ont pris une place indispensable dans la gestion de la relation client. Passage obligé de l artisanat à l industrialisation.

3 Plan de la présentation Histoire d une campagne Marketing Mise à disposition des processus de datamining aux forces de vente de la banque Le projet Management de la relation client

4 Histoire d une campagne marketing Utilisation du premier score d appétence pour vendre un produit de prévoyance par téléphone

5 Il y a plus de 3 ans déjà... Environ clients ciblés tous les 3 mois Cible déterminée par le bon sens et le métier du chef de produit Résultats inférieurs à l objectif, aussi bien sur la cible totale, que sur les clients effectivement contactés.

6 Proposition d un score pour remplir les objectifs Premier score d appétence calculé au Crédit du Nord, par la direction des études. Mis en place pour l opération de Janvier 1998: la cible est composée des meilleurs scores. Résultats similaires aux campagnes précédentes

7 Capitaliser sur cette première expérience Second challenge offert par le marketing Consolidation des variables intervenant dans le calcul du score Nouvelle utilisation pour l opération de Mars 1998 Taux de retour multiplié par 2 sur la cible totale et par 4 sur les clients contactés.

8 Le score fonctionne.. mais pas éternellement 6% 5% 4% 3% 2% Taux de retour cible totale cible des clients contactés 1% 0% nov-97 janv-98 mars-98 juin-98 sept-98 nov-98 fev-99

9 Pourquoi cette baisse soudaine? Score unique sur des clients qui n ont peut être pas le même profil Saturation de la cible: les mêmes clients sont ciblés d une opération sur l autre. Il faut étudier de plus près le score.

10 Histogrammes des effectifs suivant les tranches de score croissant non souscripteurs souscripteurs tranches de score Non souscripteurs Souscripteurs 0

11 Analyse des souscripteurs du produit La simulation du score nous a permis de détecter une population de souscripteurs que nous jugions mauvaise pour l achat d un produit de prévoyance. Avant de réactualiser le modèle, nous avons donc essayé de déterminer plusieurs profils de souscripteurs Utilisation de la classification du logiciel SPAD

12 Trois profils de souscripteurs...

13 2 possibilités d améliorations Construction d un nouveau score à partir des nouveaux souscripteurs:!réajustement de l algorithme déjà en place Construction de trois modèles:!un pour chaque classe de souscripteurs déterminée précédemment.!utilisation successive dans différentes opérations

14 Avantages: Un score identique...!bons résultats a priori sur les meilleurs scores!création d un argumentaire unique que les télé conseillers maîtriseront de plus en plus. Inconvénients!Le score est construit sur le passé donc il reprend en partie le cœur de cible déjà utilisé.!l utilisation d un même score amène à cibler les mêmes clients au fil des opérations....contre...

15 trois algorithmes. Avantages!Élargissement de la cible!possibilité d argumentaires différenciés selon les classes!augmentation du nombre de clients pouvant être contactés Inconvénients!A première vue les modèles pour chaque classe sont un peu moins performants qu un score unique.

16 Solution retenue 1 score pour chacune des classes Résultats!Très bons sur les deux premières classes!moyen pour l opération sur la troisième classe, mais un nouveau cœur de cible a pu être exploité. Grâce à un enrichissement du modèle de datamining, nous avons renforcé notre action marketing.

17 Morale de cette histoire Nouveau statut des statisticiens dans la banque La direction marketing a mesuré l importance des scores pour les campagnes de marketing nationales. Pourquoi ne pas en faire profiter directement les forces de vente?

18 Mise à disposition des processus de datamining aux forces aux forces de vente «un nouvel outil d aide à la vente»

19 Les principes Pour chaque score, déterminer la liste des clients susceptibles de prendre le produit concerné. Pour chaque client, choisir parmi toutes ses propositions les 4 meilleures pour les afficher sur le poste du chargé de clientèle. Objectif: aider les forces de ventes tout en leur laissant leur autonomie

20 Tests en agences: la démarche Présenter un certain nombre de clients au conseiller et demander quelles propositions ce dernier ferait. Comparer avec les résultats des différents modèles.

21 Tests en agences: les objectifs Consolidation des modèles par des données métier Expliquer ce qu est un score Sensibiliser les conseillers de clientèles:!outil d aide à la vente et non de vente forcée!propositions proches de la réalité Impliquer certaines agences pour qu elles deviennent leaders lors du déploiement final. Les propositions commerciales ont majoritairement été bien acceptées

22 Conséquences de ces réussites Réussite du point de vue du marketing direct Redescente sur le poste du conseiller De plus en plus de scores sont mis en place La façon artisanale de travailler, indispensable pour le lancement, atteint ses limites Il faut intégrer le datamining dans un projet d envergure

23 Le projet Management de la relation clients Industrialisation des processus de datamining autour d un Entrepôt de données

24 Le Projet MRC Entrepôt de données orienté marketing Mettre à disposition des outils pour 3 types d utilisateurs:!dec: Utilisateurs Experts!MKO et Régions: Utilisateurs Avancés!Réseau: outils de consultations Redescendre l information sur le poste de travail du conseiller

25 Scores Mainframe (S390 DB2 / IDMS / VSAM) Compta Prêts... Titres BIP BEN Systèmes Opératoires Référentiels BCC Foyers Personnes Comptes / Contrats Contacts Alimentations SUN E10000 / Domaine SAS Bases d étude et d industrialisation des scores SAS Enterprise Miner SPAD Extractions (Sas access) BO Entrepôt MRC Extractions Base MKO Progiciel MKO SUN E10000 / Oracle Domaine PROD Extractions SUN E10000 / Oracle Domaine MKO Contacts et réf. campagnes Contacts Scores «GCC» «VIP»,... utilisateur DEC (NT) utilisateur MKO (NT) utilisateur Région (NT) MAILING Prestataire ou chaîne éditique Plate-forme Télémarketing conseiller

26 Conclusion L utilisation du datamining au Crédit du Nord s est faite de progressivement:!tests sur un produit de marketing!élargissement à d autres produits!redescente des résultats sur le poste des conseillers!industrialisation des processus Aujourd hui, le datamining est un outil indispensable dans la gestion de la relation client au Crédit du Nord

0.00 Janv. 1986 Janv. 1988 Janv. 1990 Janv. 1992 Janv. 1994 Janv. 1996 Janv. 1998 Janv. 2000 Janv. 2002 Janv. 2004 Janv. 2006 Janv. 2008 Janv.

0.00 Janv. 1986 Janv. 1988 Janv. 1990 Janv. 1992 Janv. 1994 Janv. 1996 Janv. 1998 Janv. 2000 Janv. 2002 Janv. 2004 Janv. 2006 Janv. 2008 Janv. COMPARAISON DES TAUX FIXES ET DES TAUX VARIABLES ET TAUX MOYEN DES PRÊTS HYPOTHÉCAIRES À L HABITATION À 5 ANS 2 Taux fixes Taux variables Réservé à l usage interne de. TAUX FIXES DES 25 DERNIÈRES ANNÉES

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