Travail d étude et de recherche

Transcription

1 Travail d étude et de recherche Claire CAVERIBERE Tuteur : M. Jean-Claude LIQUET Master 2 Chargé d Etudes Economiques et Marketing Année 2007/2008

2 Résumé Du marketing de masse, de nombreuses entreprises se sont tournées vers un marketing one to one, qui privilégie la relation entre le client et l entreprise. La gestion de la relation client, permet à l entreprise de mieux appréhender ses enjeux, notamment l augmentation de la valeur client sur du long terme. Il s agit également de déterminer la valeur d un client, sa life time value (valeur actualisée client), et plus loin encore d anticiper son départ via une analyse de survie. Cette dernière permet à l entreprise de lancer des actions marketing, de renouveler son offre afin de retenir le client. Mots clés Gestion de la relation client, fidélisation, marketing one to one, valeur actualisée client. 2/24

3 SOMMAIRE 1. Introduction Le CRM, un outil qui prend de l importance au sein de nombreuses entreprises Définition Le CRM au cœur du marketing relationnel Le CRM au cœur du système d information des entreprises La Life Time Value ou Valeur Actualisée Client Définition L analyse de survie Conclusion Bibliographie /24

4 1. Introduction A l heure des nouvelles technologies de l information et de la communication (NTIC), le client, considéré la plupart du temps comme étant la principale source de revenu des entreprises est de plus en plus volatile. En effet, il peut dès à présent, en l espace de deux clics, comparer tous les concurrents d un secteur et choisir celui qui possède la meilleure offre du moment. Il devient donc de plus en difficile pour une entreprise de développer la valeur de ses clients et surtout de les conserver sur du long terme. Les enjeux d une entreprise sont donc les suivants : Attirer le plus de clients possibles Augmenter la valeur de chacun de ses clients Fidéliser les clients les plus rentables Pérenniser son activité et la valeur de ses clients. Les nouvelles technologies offrent également bon nombre de solutions aux entreprises afin de relever ces défis. De nombreuses informations sur les clients circulent sur tous les canaux, et permettent une bien meilleure connaissance de ce dernier. Ainsi, nous assistons au passage d un marketing de masse à un marketing one to one, tous les contacts que le client a avec l entreprise doivent être répertoriés afin que chaque opérateur soir au courant de l historique du client dès qu il est en face de lui afin de pouvoir lui faire les meilleures offres possibles. Cela est d autant plus vrai que de nouvelles techniques permettent de connaître la valeur actualisée du client, ou encore la date de son départ de l entreprise à quelques mois près, et permet donc d anticiper tous ses mouvements. Dans une première partie, ce travail d étude et de recherche définira la gestion de la relation et expliquera le passage du marketing de masse au marketing one to one, puis dans une deuxième partie, nous nous intéresserons de plus près à la life time value (ou valeur actualisée client). 4/24

5 2. Le CRM, un outil qui prend de l importance au sein de nombreuses entreprises 2.1. Définition Le CRM (Customer Relationship Management) 1 est né d un constat : il existe un gisement de création de valeur encore inexploité : le fichier de clientèle. Le CRM permet de gérer et coordonner les interactions des entreprises avec les clients et prospects sur plusieurs canaux, services, lignes d activités et lieux géographiques. Il aide les entreprises à augmenter leurs performances et optimiser la valeur de chaque interaction client. Le but du CRM est alors d augmenter la productivité 2, transformer les frais fixes en frais variables et surtout, créer une valeur liée à la relation client : Acquisition Fidélisation Optimisation Rétention Le client se place alors au cœur de la stratégie de l entreprise. Les entreprises réalisent que le client est leur capital. Quelques statistiques, issues des travaux de Frederick Reichheld F. les confortent dans leurs nouveaux choix : Fidéliser un client coûte 5 à 10 fois moins cher que d en acquérir, en effet, les opérations commerciales en vue de trouver (achat de fichier de prospects) et 1 En français GRC : Gestion de la Relation Client 2 En économie, la productivité est définie comme le rapport, en volume, entre une production et les ressources mises en œuvre pour l'obtenir. La production désigne les biens et/ou les services produits. Les ressources mises en œuvre, dénommées aussi facteurs de production, désignent le travail, le capital technique (installations, machines, outillages...), les capitaux engagés, les consommations intermédiaires (matières premières, énergie, transport...), ainsi que des facteurs moins faciles à appréhender bien qu'extrêmement importants, tels le savoir-faire accumulé. Source Insee 5/24

6 d acquérir le client coûtent plus cher que d entretenir une relation existante avec ce dernier (mail personnalisé) Jusqu à 50 % des clients d une entreprise peuvent être non profitable Une entreprise à 15 % de chance de vendre son produit à un nouveau client et 50 % à un ancien Un client mécontent parlera à 8 ou 10 personnes de son expérience Réduire le Chum (mobilité client) de 5 % peut doubler le profit réalisé Ces statistiques sont issues de ses travaux sur la fidélité : The Loyalty Effect (1996), Loyalty Rules! (2001), The Ultimate Question: Profits Good Driving Growth and True (2006). Ce dernier livre traite entre autres de la satisfaction et la fidélité du client et du lien qu il existe entre ses dernières et la rentabilité de l entreprise. Le CRM s inscrit dans l organisation de l entreprise : Direction de l entreprise Système d Information Marketing stratégique Etudes Décision Marketing Opérationnel Les informations circulent entre les services, et le marketing stratégique est séparé des études marketing. 6/24

7 2.2. Le CRM au cœur du marketing relationnel Selon le Dicodunet, le marketing relationnel peut se définir de la façon suivante : Démarche marketing fondée sur la relation sur le client et sa fidélisation. Le marketing relationnel se différencie du marketing transactionnel en plusieurs points, selon le Dicodunet, il en est une forme plus évoluée. Le marketing transactionnel se base sur du court terme, l entreprise connaît le client par l intermédiaire d enquêtes ponctuelles de satisfaction, les relations entre les fonctions de l entreprise sont cloisonnées, donc l information sur le client circule mal. Le marketing relationnel, quant à lui se base sur du long terme, l entreprise est en contact perpétuel avec le client, enregistrant chacune de ses actions dans des bases de données qui sont ensuite analysées en profondeur pour une meilleure gestion de la relation orientée «one to one». Grâce à un travail collaboratif de tous les services avec lesquels le client est en relation, chaque employé de l entreprise le connaît bien. Il s agit donc de passer d un marketing de masse vers un marketing relationnel plus proche des clients. Le CRM est un processus : Source : Cap Gemini Offre : CRM De l'entreprise fournisseur au client acteur 7/24

8 To know, connaître : il s agit de comprendre le client et pour cela de recenser le plus d information sur ce dernier et les stocker dans des bases de données. To target, cibler/choisir : grâce aux analyses des données récoltées, il est possible de définir une stratégie et de cibler les efforts de l entreprise sur les clients qui sont intéressants pour elle. To sell, conquérir : la stratégie en place, il est temps de lancer le processus des commandes et de tester l efficacité de la force marketing To serve, développer la relation client/fidéliser : il faut maintenant tout mettre en œuvre pour fidéliser le client, cela passe par les services après-vente et autres services en ligne. Source : IUT de Niort Ce processus s inscrit parfaitement dans le cycle de vie du client. En effet, lors de la prospection, la détention d un maximum informations relatives au client permettra de choisir au mieux les «bons» clients et de continuer à récolter des données via chaque interaction avec l entreprise, quelque soit le canal de communication. L information circulant dans l entreprise via le système d information, il est alors possible d établir une stratégie, de personnaliser l offre afin d optimiser la valeur du client dans l entreprise, c'est-à-dire de lui proposer la meilleure offre à la fois pour lui et pour l entreprise. La relation entre le client et l entreprise se concrétise ensuite grâce aux services annexes, qui vont faire en sorte que le client soit le plus satisfait possible. Source : d après Microsoft 8/24

9 2.3. Le CRM au cœur du système d information des entreprises La partie frontale de l entreprise (FO) enregistre chaque jour de nouvelles données via différents canaux (Internet, call center ). Ces données, après un premier tri vont alimenter le Data Warehouse, qui va lui-même alimenter les Data Mart ; magasins de données plus petits dans lesquels les données sont triées. A partir du Data Mart, il est possible de créer des progiciels (logiciels paramétrables) qui seront réinsérés dans le Front Office. Le CRM intervient alors ; les données des DM vont être traitées statistiquement (Data Mining) et réinsérées dans un Data Mart pour enrichir la base de données présente. Grâce aux techniques du Data Mining, des profils clients sont établis, et viennent déterminer des actions commerciales (envois de mails personnalisés pour un meilleur taux de réponses ) qui interviennent au niveau du FO. Front Office (FO) Back Office (BO) Internet Agence Call center ETL Data Warehouse Data Mart CRM Data Mining Insérer progiciel Insérer dans le DM Action commerciale : campagne 9/24

10 Définitions Front Office : (parfois appelé également Front line) désigne la partie frontale de l'entreprise, visible par la clientèle et en contact direct avec elle, comme les équipes de marketing, de support utilisateur ou de service après-vente. ETL : Extract Transform Loading, il s agit d extraire les données pertinentes des centres de productions (de données : call center etc.) afin d alimenter le Data Warehouse. Back Office : améliore la compréhension du client et la diffusion de l information dans l ensemble des processus commerciaux. Sont compris dans le BO : le DW, DM et Data Mining. Data Warehouse (DW) : c est un entrepôt de données historiées. Data Mart (DM) : magasin de données extraites du DW, orientées métier (données marketing, données RH, données économiques ) Data Mining : (littéralement «forage de données»), contrairement à l'analyse multidimensionnelle (OLAP), a pour but de mettre en évidence des corrélations éventuelles dans un volume important de données du système d'information afin de dégager des tendances. Le datamining s'appuie sur des techniques d'intelligence artificielle (réseaux de neurones) afin de mettre en évidence des liens cachés entre les données. Trois types de CRM peuvent être alors considérés : Le CRM opérationnel : concentré sur la partie front office, c est le fait de faire remonter toute l information aux forces de ventes (workflow), l intégration des processus (Agence, service marketing, opérateurs des centres d appels ). Il existe aujourd hui le concept d ERP (Enterprise Ressource Planning), celui-ci est souvent présenté comme la solution pour l échange des informations, il peut se traduire par progiciel de gestion intégré. 10/24

11 Le CRM analytique : il s agit de l analyse de toutes les données présentes dans le back office, il est donc très liés au Data Warehouse, Data Marts et au Data Mining. De cette analyse découlera toutes les opérations commerciales de l entreprise. Le CRM collaboratif : c est la mise en place de tous les canaux qui vont interagir avec le client, tout en précisant le rôle de chacun (information qui va passer par chaque canal). 11/24

12 3. La Life Time Value ou Valeur Actualisée Client 3.1. Définition La Life Time Value (LTV) ou encore Valeur Actualisée Client (VAC) permet de calculer la valeur totale que va apporter chaque consommateur à l entreprise lors de la vie de client active en son sein. La Valeur Actualisée Client tient son origine des entreprises de la vente à distance, les premiers à s être constitués de très grandes bases de données. Cette approche permet de se rapprocher d un marketing One to One. Il existe plusieurs approches : le modèle de rétention et le modèle de migration. Le modèle de rétention suppose que le client n est plus considéré comme tel s il n est pas actif en période n+1, la période n étant la période du dernier achat. En revanche, le modèle de migration suppose que le client peut ne pas acheter lors d une ou plusieurs périodes, il peut se réactiver à tout moment. D un point de vue mathématique, la Life Time Value peut se traduire ainsi : E(X 0 ) l espérance de gain à t=0 S t la probabilité de survie à la période t A t le coefficient estimé de progression des ventes I le coefficient de dépréciation de la valeur des achats au cours des t périodes élémentaires Il s agit du produit de l espérance mathématique de profits réalisés par un client durant une période t et de la probabilité de survie de ce client à l issue de cette période. 12/24

13 D autres facteurs sont à prendre en compte, dont le montant unitaire des achats, le volume de consommation ou encore la fréquence d achat peuvent jouer. Une autre formule mathématique peut alors être émise, prenant en compte d autres variables. Par exemple le coefficient d actualisation peut prendre en compte une éventuelle inflation. e(βx) avec S it = S 0 V it : valeur actualisée des revenus futurs du client i à la période t, S it : probabilité de survie du client i au bout de t périodes, Q it : quantité consommée par le client i à la période t, Pit : prix unitaire payé par le client i à la période t, I : coefficient d'actualisation, t : nombre de périodes après t0. Limites : Le calcul de la LTV demande un grand volume de données remontant le plus loin possible dans le temps. Si une entreprise démarre ou s il s agit d une reprise récente et que bon nombre des données ne sont pas informatisée, elle ne peut pas avoir recul à ce calcul. Exemple d un modèle de rétention (Source : Michel Calciu, IAE de Lille USTL) : Période (j) Rétention (p) Survie (s) Actifs (t) Profit (g) ProfitA (ga) Valeur (va) Lifetime Dans cette exemple, la probabilité de rétention du client augmente avec le temps : il s agit de la probabilité d avoir été client dans les périodes précédentes. La survie est le produit de ces probabilités. Les actifs sont les clients de l entreprise, on en connaît 13/24

14 le nombre par période en fonction de la survie. Le profit est la différence entre la marge client (ici de 40 ) et les coûts marketing par client (ici 28 ). Le profita est le profit actualisé (ici, le taux d actualisation est de 20%), enfin, la valeur est le produit du profit actualisé et des actifs : la valeur actualisée des mille clients est de ,84. 14/24

15 3.2. L analyse de survie Définition du CHU de Rouen «Classe de procédures statistiques pour estimer la fonction de survie (fonction du temps, commençant par une population en vie à 100% à un moment donné et fournissant toujours le pourcentage en vie de la population aux heures suivantes). L'analyse de survie est alors employée pour faire des études des effets des traitements, des facteurs pronostiques, des expositions, et d'autres covariables sur la fonction.» Du secteur médical au marketing L analyse de survie tient d une première utilisation dans le domaine de la médecine, afin de donner au patient exposé à une maladie grave un délai de survie. Ce délai permet alors aux médecins de décider de la façon qu il convient de soigner le patient. En effet, c est au 17 ème siècle, que l astronome Edmund HALLEY établit les premières tables de mortalité pour une ville d Angleterre. Ses travaux sont poursuivis le siècle suivant par l un des fondateurs de la démographie, John GRAUNT, puis repris dans un esprit beaucoup plus commercial au 19 ème siècle par les actuaires d assurances afin d évaluer les primes de leur client. Il apparaît que dans le domaine des assurances, l analyse de survie est approchée de manière transversale (ou conjoncturelle), c'est-à-dire par année, tandis que dans le domaine de la médecine, c est l approche longitudinale (par génération) qui est préférée. 15/24

16 Visualisation des deux approches : diagramme de Lexis Source : d après L analyse de survie en application Si l on devait établir la courbe de survie d un habitant d un pays en voie de développement, elle aurait la forme suivante : Source : LIQUET J.C. CRIE D. «Durée de vie de l abonnement : caractéristiques de l abonné et de l abonnement», Décisions Marketing, /24

17 Si l on devait établir la courbe de survie d un habitant d un pays développé, elle aurait la forme suivante : Source : LIQUET J.C. CRIE D. «Durée de vie de l abonnement : caractéristiques de l abonné et de l abonnement», Décisions Marketing, 1998 Nous pouvons transposer ces courbes dans le contexte de clients fidèles et non fidèles d une entreprise, nous obtenons le graphique suivant. Le but des entreprises est donc de faire des clients peu fidèles des clients fidèles. Allure d une courbe de survie Source : LIQUET J.C. CRIE D. «Durée de vie de l abonnement : caractéristiques de l abonné et de l abonnement», Décisions Marketing, 1998 Temps L analyse de survie est également utilisée afin de retenir le client. En effet, si l entreprise peut anticiper sur son départ, elle peut alors lancer un mailing contenant une offre personnalisée au moment opportun et garder le client. 17/24

18 Kaplan-Meier, étude descriptive On peut considérer tous les clients entrés avant une date d étude (élimination de la censure à gauche) Le principe consiste à estimer les probabilités Q(j) de survie à chaque temps j. les j représentent la réalisation d un évènement. La probabilité d un évènement reste constante dans l espace de temps. nj _ mj Q( j) = nj nj=nombre de sujets exposés Mj=nombre de sujets ayant connu l évènement Le modèle de Cox : étude explicative Pour cela, il faut trouver la fonction de survie en fonction de différentes variables (sexe, âge, mode de paiement etc.). Cette fonction s obtient grâce au modèle de Cox dont la formule est présente dans le calcul de la valeur actualisée client. = S (T) : probabilité de survie au temps t S 0(t) : fonction (a priori inconnue) du temps Exp (b 1 X 1 b 2 X 2.. b n X n ) : combinaison linéaire des variables explicatives Même si certaines variables ne sont pas renseignées à un fort taux, si l on juge qu elles sont indispensables, il faut les intégrer au modèle, tout en en choisissant un nombre raisonnable. Exemple J.C. Liquet et R. Crie ont tous deux produit un exemple à partir des données d un journal, afin de prévoir la survie de ses abonnés. La base de données comporte observations. 18/24

19 La première étape consiste à visualiser la courbe de survie des abonnés en fonction de plusieurs variables, à savoir s il s agit d un abonné à l année ou ceux ayant souscrit à un abonnement par prélèvement mensuel. Il est alors possible de s apercevoir que la durée de vie n est pas la même. Source : LIQUET J.C. CRIE D. «Durée de vie de l abonnement : caractéristiques de l abonné et de l abonnement», Décisions Marketing, 1998 La fonction de survie pour l ensemble des abonnés est réalisée simplement en calculant combien de temps, à partir d une date donnée, survit chaque client. Ici, au 34 ème mois, il ne reste plus que 50 % de la population de départ. La courbe de survie ci-dessous ne prend en compte que les abonnés annuels, et leur désengagement est frappant au bout d un an, peu d entre eux renouvellent leur abonnement. Ce n est plus au 34 ème mois mais au 27 ème mois que l on constate que la moitié des abonnés ont disparu. Source : LIQUET J.C. CRIE D. «Durée de vie de l abonnement : caractéristiques de l abonné et de l abonnement», Décisions Marketing, /24

20 Et à partir de cette courbe de survie, il est possible d en déduire les probabilités de voir un abonné partir chaque mois. Celle-ci est donc la plus forte au bout de 12 mois pour les abonnés à l année, ce qui correspond bien au graphique vu précédemment. Cela permet de prédire les périodes à risques et d anticiper les départs avec des offres commerciales. Source : LIQUET J.C. CRIE D. «Durée de vie de l abonnement : caractéristiques de l abonné et de l abonnement», Décisions Marketing, 1998 Afin d avoir une approche plus individuelle, d autres variables sont à prendre en compte et le modèle de Cox permettra de les modéliser. Les variables ajoutées sont les suivantes : l'éloignement géographique des clients par rapport au centre d'impression (ELOIGNT), la tranche d'âge de l'abonné selon deux modalités "plus et moins de 50 ans" (TRANCAGE), le mode d'abonnement (INTERVEN), le mode de distribution (CDIST), le mode de paiement (DUR-E), le nombre d'abonnements à d'autres titres du même éditeur (NBABONMT). Elles sont indépendantes entre elles et toutes renseignées. Une première modélisation exclut deux de ces six variables du modèle (le nombre d abonnements à d autres titres du même éditeur et l éloignement du centre d impression). Source : LIQUET J.C. CRIE D. «Durée de vie de l abonnement : caractéristiques de l abonné et de l abonnement», Décisions Marketing, /24

21 Le tableau ci-dessus permet de mettre en évidence quatre variables significatives. Le signe négatif dans la colonne B exprime l impact négatif ou non de la variable sur la survie de l abonné. Le modèle de Cox est ensuite estimé et la fonction de survie dégagée permet de prévoir pour chaque abonné sa probabilité de partir au fur et à mesure des mois, en fonction des variables déclinées précédemment. Il est alors possible d obtenir les représentations graphiques suivantes : Source : LIQUET J.C. CRIE D. «Durée de vie de l abonnement : caractéristiques de l abonné et de l abonnement», Décisions Marketing, /24

22 La survie des abonnés est bien meilleure quand ces derniers se font livrer le journal par portage plutôt que par la Poste, même si cela revient plus cher. De même, le prélèvement automatique ou de longue durée est à privilégier et ce sont les abonnés de plus de 50 ans qui apparaissent comme les plus fidèles. Cette étude de la survie des abonnés permet donc de comprendre pourquoi un abonné décide d arrêter son abonnement, et surtout de mettre en place des opérations marketing afin de valoriser la valeur client et de transférer son départ à une date ultérieure. 22/24

23 4. Conclusion La gestion de la relation apparaît pour un grand nombre d entreprises comme un processus indispensable qui s inscrit autant dans son organisation globale que celle que dans son système d information. Il devient primordial de proposer au client des offres de plus en plus personnalisées, ayant donc une meilleure probabilité de le séduire. En effet, cela permet à l entreprise de générer un partenariat avec le client, de le fidéliser sur du long terme. Le client satisfait et fidèle augmente sa valeur dans l entreprise qui aurait dû soutenir de nombreuses dépenses afin de rechercher un autre client potentiel si le premier était parti. Le calcul de la Life Time Value ou encore une analyse de la survie des clients constituent un bon moyen de découvrir les raisons qui poussent les clients à rompre leur partenariat avec l entreprise. Cela suppose que cette dernière met à jour de façon précise (pas ou peu de données manquantes) et régulière (afin d obtenir des informations sur le long terme) ses bases de données. Il convient de conserver une trace des clients disparus afin de pouvoir évaluer de façon la plus exacte possible les raisons de cette disparition. L analyse de survie s inscrit donc dans cette logique de la gestion de la relation client puisqu elle permet d anticiper sur le départ des clients et ainsi de prévoir des opérations commerciales/marketing afin d y pallier, de retarder leur départ, et donc d augmenter leur valeur. Aujourd hui, cela va encore plus loin, car plus qu un concept, le CRM se vend, il existe de multiples sites Internet qui font la promotion de logiciels de gestion de la relation client. Les cibles privilégiées de ces offres se rapportent principalement aux entreprises de service (banque, assurance, presse, etc.). 23/24

24 5. Bibliographie dernière visite le 01/03/08 wwww.journaldunet.com, dernière visite le 01/03/08 dernière visite le 01/03/08 dernière visite le 01/03/08 : Livre d Or du Marketing Relationnel : Joumana BELKEBIR, Samia TRONNEBATI, Souad BELKAHIA, Adnane ADDIOUI, Safaa SEKKAT, dernière visite le 01/03/08 _son_utilisation_dans_la_litt_rature_m_dicale.htm, dernière visite le 01/03/08 LIQUET J.C. CRIE D. «Durée de vie de l abonnement : caractéristiques de l abonné et de l abonnement», Décisions Marketing, 1998 CRIE D. - BENAVENT C. «La dynamique de clientèle : segmentation et valeur actualisée du client», Working Paper EREM, 16p, 1994, en coll. avec C. Bénavent et Congrès National des IAE, Nantes, 1998 LEFEBURE R. - VENTURI G. «Gestion de la relation client», Collection Solutions d entreprise, Groupe Eyrolles, /24