Caisse d Epargne Rhône Alpes Licence Econométrie Lyon 2

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1 Caisse d Epargne Rhône Alpes Licence Econométrie Lyon 2 22 Novembre Valérie Rousvoal Direction Etudes Commerciales

2 Sommaire de la rencontre Présentation de la Caisse d épargne Rhône Alpes Présentation de la Exemple d études réalisées pour le marché des particuliers Modélisation statistique : Score de souscription de Plan Epargne Logement Méthodes d analyse descriptive: Impact de la satisfaction sur la relation client Questions/Réponses Direction Etudes Commerciales

3 La Caisse d Epargne Rhône Alpes le Groupe BPCE Banque commerciale : 3000 salariés de clients 300 Agences, et 6 Centres d Affaires et 2 Espaces Gestion Privée Organe central Deux réseaux coopératifs actionnaires du groupe - 19 Banques Populaires - 17 Caisses d épargne Des filiales communes aux 2 réseaux en ligne Un plateau téléphonique Un site bancaire Internet: Des sites de prospection : Un site SAV: mabanquemerepond.fr Sociétariat sociétaires 5 départements : Ain, Isère, Rhône, Savoie, Haute-Savoie Soit habitants 19/11/2013 3

4 La Caisse d Epargne Rhône Alpes Mieux connaître la CERA 34.8 milliards d encours de collecte: + 9.3% en 2012 Les marchés de la Banque et l Assurance Les particuliers La gestion privée Les professionnels Les entreprises Les professionnels de l immobilier Les collectivités et institutionnels locaux Les associations L habitat social 18.5 milliards d encours de crédits + 10,2 % en 2012 Des parts de marchés fortes Collecte à 13% Crédits à 12% 25% des clients bancarisés principaux ont au moins un contrat d assurance La responsabilité sociale Les partenariats sportifs et culturels Le microcrédit : accompagner les personnes en difficulté La fondation d entreprise (projets pour la création d emploi, l autonomie des personnes fragiles, la recherche médicale) 19/11/2013 4

5 La Mission sur le marché des particuliers La mission principale : optimiser le ciblage de notre clientèle dans le cadre des plan d actions commerciaux en agences, en appels téléphoniques, en mailing ou sur internet (bannière push). Les activités : - Analyses statistiques descriptives ou prédictives à partir des bases de données clients, en vue de segmenter notre fonds de commerce: L équipe : selon des comportements bancaires, ou des appétences pour certains produits ou la réactivité aux sollicitations selon le mode de contact. - Etudes quantitatives et qualitatives pour mieux comprendre les attentes des clients (questionnaires, focus group) 6 personnes au profil complémentaire avec des compétences ciblées en : Marketing Statistiques Bases de données (outils SAS, Business Object) 19/11/2013 5

6 Score de souscription de Plan Epargne Logement Modélisation statistique L objectif du score : sélectionner les clients qui seraient le plus intéressés par la souscription d un plan épargne logement Le principe de la modélisation : analyser le profil de clients qui ont souscrit récemment à un plan d épargne logement et identifier dans le fonds de commerce les clients qui auraient le même profil mais non équipés de ce produit d épargne Les étapes: - Sélectionner les clients souscripteurs depuis 18 mois - Analyser la souscription : quel montant, quel type de PEL, quel abonnement? - Décrire les différentes typologies de souscripteurs et choisir celles qui correspondent à la stratégie de développement - Collecter les données bancaires caractéristiques des clients souscripteurs et non souscripteurs - Construire un ou des modèles statistiques et retenir le plus efficace - Tester la performance 19/11/2013 6

7 Score PEL : sélection des souscripteurs Modélisation statistique Les souscripteurs pris en compte ont ouvert un PEL entre le 1 er janvier 2011 et le 31 mai 2012, et sont toujours ouverts à fin mai Il y a 2 variantes de PEL, le produit simple (classique) et le PEL couplé à des comptes à terme, appelé Quadreto. Type de PEL Nb produits % Versement initial % Classique % 116 M 23% Quadreto * % 383 M * 77% Tous M * Le montant englobe les sommes versées sur les comptes à terme liés au PEL Quadreto % 50% 45% 40% 35% 30% 25% 20% Nb PEL ouverts % Quadreto 19/11/2013 7

8 Score PEL : analyse des souscriptions Modélisation statistique Montants placés initialement (pour Quadreto les encours comptes à terme sont comptabilisés), et abonnements des PEL classiques (annualisés) PEL classiques Capital versé à l ouverture 61% PEL classiques Mt abonnement annualisé 58% % 11% 9% % et plus % Quadreto 25% 11% 4% 2% à à à et plus % % 8% 6% 3% 3% /11/2013 8

9 Score PEL : sélection des typologies Modélisation statistique Les souscripteurs peuvent être classés dans 5 groupes distincts : Les nouveaux clients (non présents le mois précédent la souscription), Les mineurs, Les clients de plus de 80 ans, Les souscripteurs avec comme but d épargner régulièrement, Les souscripteurs avec un but de diversification de leur épargne, de placement. Seuls les 2 derniers groupes seront étudiés par la suite. On considère que les clients ayant un but d épargne régulière sont l ensemble des souscripteurs de PEL d un montant initial inférieur à 5000, qui sont soit âgés de 18 à 45 ans (optique projet immobilier), soit sont âgés de 46 à 79 ans, mais ayant une épargne globale avant l ouverture du PEL inférieure à Les clients ayant un but d épargne de placement sont les souscripteurs de PEL d un montant minimum de 5000, âgés de 18 à 79 ans. 19/11/2013 9

10 Score PEL : collecte des données nécessaires Modélisation statistique 2 scores seront créés, un pour les clients ayant un but d épargne régulière, un autre pour ceux dont le but est plutôt une épargne de placement. Les caractéristiques des souscripteurs sont celles du mois précédant l ouverture de leur PEL. Pour les non souscripteurs, les données à fin mai 2012 seront utilisées. Populations : Souscripteurs Non souscripteurs Epargne régulière Clients âgés de 18 à 45 ans ou âgés de 46 à 79 ans mais avec une SF Hors CDD < 15K, ayant souscrit un PEL de moins de 5K clients Clients âgés de 18 à 45 ans ou âgés de 46 à 79 ans mais avec une SF Hors CDD < 15K, sans PEL clients Epargne de placement Clients âgés de 18 à 79 ans ayant souscrit un PEL de 5K et plus clients Clients âgés de 18 à 79 ans sans PEL clients 19/11/

11 Score PEL épargne régulière : résultat Modélisation statistique Une régression logistique est appliquée un échantillon composé de souscripteurs et de non souscripteurs, afin de sélectionner les variables qui permettent de déterminer l appétence du client à la souscription d un PEL. Le modèle sélectionné est ensuite appliqué sur un autre échantillon afin de valider les résultats. -Surface Financière sur Livrets (5 classes) -Proportion d épargne liquide -Evolution épargne liquide sur 3 mois -Détention CompteTitres-PEA -Détention Assurance Vie -Age du client -Nombre de produits -Détention d un Compte de dépôt -Détention d une carte de paiement -Détention d un crédit immobilier - <= 0 - de 0 à de 150 à de 1500 à plus de Ne bouge pas - Progresse - Diminue Variables en rouge : augmentent le score Variables en bleu : diminuent le score Variables en gris : neutres (valeurs de référence pour les variables en classes) 19/11/

12 Score PEL épargne régulière : test du modèle Modélisation statistique Performance du modèle Courbe Lift appliqué à l ensemble de la population ( clients) : En ciblant les 5% des clients ayant les scores les plus élevés (soit ), le modèle permet de retrouver 33,2% des souscripteurs (8 014) Sans le modèle, on ne retrouverait que 5% des souscripteurs (1208) Le modèle permet de retrouver souscripteurs supplémentaires en ne ciblant que 5% de la population. 19/11/

13 Score PEL : conclusions Modélisation statistique Le deuxième score épargne de placement est construit selon la même méthode. La souscription d un PEL se fait par des profils de clients bien différents selon l objectif du placement : Une souscription de PEL dans un but d épargner régulièrement pour préparer une projet immobilier par exemple concerne des clients plutôt jeunes, bancarisés à la CERA et ayant déjà une épargne plutôt liquide et non négligeable. Les clients souhaitant diversifier leur épargne par le biais du PEL sont au contraire des clients plus âgés avec une surface financière conséquente tout en étant généralement bancarisés principaux. Les 2 scores ont de très bon niveaux de performance du à des profils plutôt homogènes des souscripteurs selon l objectif du PEL. En cours, une campagne d appels, par le plateau téléphonique, des clients scorés épargne régulière, souscription par téléphone En prévision début 2014, un mailing+internet des clients scorés épargne de placement, souscription en agence ou en ligne 19/11/

14 Impact de la satisfaction sur la relation client Analyse descriptive L objectif de l analyse: à partir des réponses au questionnaire de satisfaction envoyé dans les relevés de comptes de nos clients, mesurer l impact de la satisfaction sur la relation client, en terme d équipement bancaire et d épargne. Le principe de l analyse : analyser le questionnaire pour constituer des groupes de répondants de même de niveau de satisfaction puis analyser le profil bancaire des clients constituant ces groupes. Les étapes: - Analyser le questionnaire et appréhender le niveau général de satisfaction - Analyser les réponses par client afin de regrouper les clients par niveau de satisfaction - Collecter les données bancaires caractéristiques des clients de chaque groupe et identifier leur profil - Faire des préconisations à la fois sur la mesure de la satisfaction (comment améliorer le questionnaire) et sur les enjeux en terme de qualité perçue. 19/11/

15 Analyse du questionnaire Analyse globale descriptive Envoi du questionnaire en Février 2013 à clients, en même temps que leur relevé de compte. Le taux de retour est d environ 9%. 41 questions fermées et 1 question ouverte. Échelle sémantique en 4 positions : très satisfait, assez satisfait, peu satisfait et pas du tout satisfait. Les items questions 1. La relation à distance 2. L accueil dans votre agence 3. Le fonctionnement de votre agence 4. Vos interlocuteurs 5. La qualité des conseils 6. Le traitement de vos demandes Les modalités de réponses 0. Non renseigné: NR (modalité créée pour l étude) 1. Très satisfait: TS 2. Satisfait: S 3. Peu satisfait: PS 4. Pas du tout satisfait: PTS 19/11/

16 Analyse du questionnaire Très Satisfait + Satisfait Peu Satisfait + Pas du tout satisfait Analyse globale descriptive Pour chaque question de chaque item, est comptabilisé le nombre de fois où chaque modalité de réponse «Très satisfait» «satisfait» «peu satisfait» «pas du tout satisfait» a été donnée, Est ainsi obtenu, pour chaque item, le pourcentage de fois où chaque modalité de réponse a été donnée. Cela donne une vision globale des points forts et points à améliorer, perçus par nos clients Non renseigné 1. La relation à distance 61.9% 16.2% 21.9% 4 2. L accueil dans votre agence 83.6% 10.2% 6.2% 1 3. Le fonctionnement de votre agence 67.5% 17.9% 14.7% 2 4. Vos interlocuteurs 51.8% 30.9% 17.3% 5 5. La qualité des conseils 62.1% 15.4% 22.5% 3 6. Le traitement de vos demandes 46.2% 13.9% 39.8% 6 Classement 19/11/

17 Analyse par client des réponses Analyse détaillée descriptive L objectif est d attribuer un niveau de satisfaction globale par client selon les réponses qu il a apporté à chacune des questions, et ainsi de dégager des groupes de clients ayant des niveaux de satisfaction équivalents. A d abord été testée une méthode pour identifier les corrélations entre les questions et ne retenir que les questions expliquant significativement le niveau de satisfaction globale. Mais cette méthode ne donnait pas des groupes de clients distincts. A été imaginée ensuite une méthode qui valorise en points chaque questionnaire. 1. Pour chaque client, est déterminé le nombre de fois où il a sélectionné chaque modalité de réponse pour l ensemble des questions du questionnaire, le pourcentage donné pour chaque modalité de réponse en est ainsi déduit. Numclient Très satisfait Satisfait Peu satisfait Pas du tout satisfait Non renseigné Pers1 84% 3% 0% 0% 13% Pers2 81% 0% 0% 0% 19% Pers3 45% 26% 16% 0% 13% 19/11/

18 Regroupement des clients par niveau de satisfaction Analyse détaillée descriptive 2. Les clients sont ainsi regroupés selon la fréquence pour laquelle ils ont donné chaque modalité de réponse, cette fréquence étant exprimée en classes : >75% 25-50% 50-25% <25% 0% Pop: >75% 75-50% 50-25% <25% 0% TS 9.8% 15.0% 17.23% 34.8% 23.2% S 7.4% 19.6% 27.2% 34.6% 11.3% PS 0.2% 1.9% 9.4% 44.4% 44.2% PTS 0.7% 2.1% 4.0% 22.0% 71.2% NR 3.9% 7.9% 14.4% 60.8% 13.0% 4 groupes de clients peuvent être déduits du tableau : - Les non répondants dans plus de 50% des questions: clients - Les très satisfaits: clients - Les satisfaits: clients - Les non satisfaits: clients 19/11/

19 Analyse détaillée Profil bancaire des 4 groupes descriptive Collecter les indicateurs bancaires de types détention, nombre de mouvements, montants (surface financière, flux), nombre de produits Les non répondants Population plutôt âgée composée d 1/3 de plus de 75 ans Avec une surface financière moyenne. Peu actifs sur leur compte. Très peu équipé en crédits ou assurance IARD & Prévoyance. Les satisfaits Population d âge moyen Avec une surface financière moyenne. Actifs sur leur compte Les non satisfaits Population plus jeune composée de plus de 50% de ans Avec une surface financière faible. Actifs sur leur compte. Bon équipement en crédit et revolving mais peu équipé en assurance Les très satisfaits Equipement moyen en crédits et faible en assurances Population un peu plus âgée : un 1/3 de plus de ans Avec une surface financière importante. Actifs sur leur compte Bon équipement en crédit et assurance 19/11/

20 Préconisations Analyse détaillée descriptive Le but de l étude était de voir s il existait une corrélation entre les réponses de l enquête de satisfaction et l intensité de la relation bancaire d un client Les résultats sont concluant selon la méthode d attribution d une note car on a pu dégager 4 groupes de clients avec des profils présentant des différences au niveau de l équipement, de la bancarisation, de la surface financière bien qu on soit sur une population bancarisée. Les très satisfaits et les satisfaits ont des profils quasi similaires. Les écarts d indicateurs bancaires sont très faibles et varient dans le même sens. Les non répondants et les non satisfaits s opposent par leur âge, sont peu équipés, ont une surface financière faibles. Pour les prochaines enquêtes de satisfaction il serait intéressant de proposer: o o comme modalité de réponse «non concerné» pour éviter les non répondants de mieux structurer le questionnaire afin d éviter les redondances entre les items et les questions et par conséquent certaines imprécisions au niveau des réponses Cette étude permet aussi de mettre en avant les enjeux de la satisfaction client vis-à-vis de la force commerciale. 19/11/

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