Démystifier le scoring



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Transcription:

Démystifier le scoring Arnaud De Bruyn De Bruyn Consulting F U N D R A I S I N G O P T I M I Z E D 7 ème Séminaire Francophone de la Collecte de Fonds 25, 26 & 27 juin 2008

Arnaud De Bruyn De Bruyn Consulting F U N D R A I S I N G O P T I M I Z E D Professeur de Marketing, ESSEC Bases de données marketing CRM et marketing relationnel Fundraising Consultant indépendant 12 ans d expérience dans le secteur associatif 30 associations

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L approche classique la segmentation Calculer quelques indicateurs clés A quand remonte le dernier don? De quel montant était-il? Le donateur fait-il plusieurs dons par an? Est-ce un nouveau donateur? Est-il sous prélèvement automatique? Regrouper les donateurs en segments Décider quels segments sélectionner

Illustration Mailing en juin 2006 Envoyé à toute la base (220 000 donateurs) Coûts 12 000 EUR de coûts fixes + 1 EUR par lettre Coût total 232 000 EUR Collecte 11 000 dons (5% taux de retour) 727 000 EUR collectés 3,13 EUR par lettre en moyenne Résultats 495 000 EUR nets Retour sur investissement : 213% Ratio de collecte : 0,319

Quizz #1 Préféreriez-vous 1. Augmentez votre collecte nette de +17,7% (495 000 EUR 582 000 EUR, +87 000 EUR) 2. Collecter autant, mais avec un budget réduit de 80,7% (232 000 EUR 44 600 EUR, -187 400 EUR) 3. Réduire le ratio de collecte de 0,32 à 0,06 4. Augmenter le ROI de 213% à 1536% 5. Ne rien changer

Quizz #2 Concernant votre réponse à la question précédente, préféreriez-vous en bénéficier 1. Tout de suite 2. Plus tard 3. Jamais

Solliciter moins pour collecter plus? (un doux rêve )

Les étapes clés 1. Construire des indicateurs comportementaux Récence Fréquence Montant 2. Segmenter (scorer) les donateurs sur base d une sélection de ces indicateurs 3. Décider quels segments (donateurs) solliciter

«Garbage in, garbage out» (John Kenneth Galbraith)

«Gold in, gold out» (anonymous)

1 Nombre de dons Nombre de dons depuis le début de la relation Pas de notion de récence Divisé en groupes de tailles à peu près similaires Un seul don Entre 2 et 3 Entre 4 et 8 9 ou plus

12% 10% 8% 6% 4% 2% 0% NDON_1 NDON_2-3 NDON_4-8 NDON_9+

2 Générosité totale Total des dons depuis le début de la relation (hors prélèvements automatiques) Pas de notion de récence Divisé en groupes à peu près similaires Moins de 40 EUR Plus de 400 EUR

12% 10% 8% 6% 4% 2% 0% SUMDON_-40 SUMDON_40-99 SUMDON_100-249 SUMDON_250-399 SUMDON_400+

3 Date du dernier don A quand remonte le dernier don? Récence

14% 12% 10% 8% 6% 4% 2% 0% 0-12 MOIS 12-24 MOIS 24-36 MOIS 36-48 MOIS 48-60 MOIS +60 MOIS

4 Activité du donateur A-t-il été actif il y a Un an? Deux ans? Trois ans? (hors prélèvements automatiques) Sur 6 périodes 6 indicateurs supplémentaires par donateur

14% 12% 10% 8% 6% 4% 2% 0% ACTIF_0-12 ACTIF_13-24 ACTIF_25-36 ACTIF_37-48 ACTIF_49-60 ACTIF_61-72

5 Multi-activité du donateur A-t-il effectué deux dons ou plus il y a Un an? Deux ans? Trois ans? Hors prélèvements automatiques

25% 20% 15% 10% 5% 0% MULTI_0-12 MULTI_13-24 MULTI_25-36 MULTI_37-48 MULTI_49-60 MULTI_61-72

6 Saisonnalité A-t-il effectué un don à la même période il y a Un an? Deux ans? Trois ans? Entre 15 jours avant, et 45 jours après

30% 25% 20% 15% 10% 5% 0% DON_1AN DON_2ANS DON_3ANS DON_4ANS DON_5ANS DON_6ANS

7 Don moyen Quel est le montant moyen des dons de ce donateur? Ici, on essaye de comprendre le comportement de don, pas son montant > Pas très prédictif

8% 7% 6% 5% 4% 3% 2% 1% 0% DM_0-15 DM_16-26 DM_27-32 DM_33-45 DM_46-85 DM_86+

8 Date d acquisition A quand remonte le premier don?

10% 9% 8% 7% 6% 5% 4% 3% 2% 1% 0% NOUV_0-12 NOUV_13-24 NOUV_25-36 NOUV_37-48 NOUV_49-60 NOUV_61-72

9 Civilité? Monsieur Madame Mademoiselle M. et Mme

8% 7% 6% 5% 4% 3% 2% 1% 0% M MME MLLE M_MME

10 Localité géographique? Où habite le donateur? Paris Province (d habitude, beaucoup plus affiné que cela)

6% 5% 4% 3% 2% 1% 0% PARIS PROVINCE

11 Timing du dernier don? On compare le délai habituel entre les dons de ce donateur, avec la date du dernier don Pour les Nouveaux : 365 jours 1 min(délai, dernier) max(délai, dernier) 0.9 0.8 0.7 0.6 Exemple : délai moyen de 200 jours entre les dons de ce donateur 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 550 600 650 700 Nombre de jours depuis le dernier don

14% 12% 10% 8% 6% 4% 2% 0% < 0.25 < 0.50 < 0.75 < 0.90 1

Et maintenant? (indicateurs > segmentation > sélection)

Segmentation de la base

Gains de la segmentation

120% Gains de la segmentation 110% 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

Encore toute une richesse inexploitée (et inexploitable!) dans la base Mais

Un modèle de score permet De prendre tous les indicateurs en compte Tout en gardant un résultat simple à exploiter Score Probabilité de donner Montant du don

Outil de scoring (Marketing Engineering for Excel)

Potentiel d un donateur Potentiel = %

800,000 750,000 700,000 650,000 600,000 550,000 500,000 450,000 400,000 350,000 Collecte brute Coûts Collecte nette 300,000 250,000 200,000 150,000 100,000 50,000-0 20000 40000 60000 80000 100000 120000 140000 160000 180000 200000 220000

120% 100% 80% 60% % sollicité % collecte nette 40% 20% 0% 0% 20% 40% 60% 80% 100%

160% 140% Ratio de collecte Retour sur investissement 1800% 1600% 120% 1400% 1200% 100% 1000% 80% 800% 60% 600% 40% 400% 200% 20% 0% 0% -200%

Happy, happy, happy

Mais Nécessite de scorer la base avant chaque message Quid si pas d évènement comparable? Nouveau message On ne peut scorer que ce qu on a testé Paris, inactifs, etc. Et le plus grave

Frustré?

Le chaînon manquant

de Karate-do à Scoring-do

Questions? Arnaud De Bruyn arnaud@debruynconsulting.com 01 34 43 32 46