Les signaux faibles et les modèles prédictifs au service de la gestion de la valeur client

Les entreprises attendent du marketing d’être non seulement efficace mais aussi efficient : c’est-à-dire qu’il fasse le meilleur usage des moyens qui lui sont attribués.

La gestion de la valeur client (CVM) consiste en une approche de la relation client centrée sur la profitabilité, ce qui revient à mesurer le retour sur investissement (ROI) au niveau de chaque client. Elle peut s’appliquer à la fois au niveau de l’optimisation de la valeur de l’ensemble du portefeuille de clients (et donc de la valorisation de l’entreprise) et au niveau de l’optimisation de la valeur d’un client par la conduite d’actions marketing personnalisées. En terme de processus, c'est un cycle itératif partant de l'identification d'opportunités, continuant par l'évaluation des potentiels d’un ou de clients, puis se poursuivant par l'exécution de campagnes marketing et la mesure des résultats obtenus.La CVM couvre l'acquisition, le développement et la rétention des clients, en tenant compte de façon globale du parcours des clients tout au long de leur cycle de vie. Ces stratégies d’acquisition, de développement et de rétention génèrent des revenus dans le temps, et ont un coût. Plutôt que de parler de gestion, il faut bien parler d’optimisation permanente et d’ajustement automatique. Cette optimisation pour l’entreprise repose sur la nécessité d’apporter non pas le meilleur service au client, mais le juste service au bon moment et au juste prix. La CVM dépasse la gestion de campagnes ou l’analyse du portefeuille produit classiques en cherchant à maximiser la profitabilité du client sur la durée de son cycle de vie. C’est un processus itératif qui doit sans cesse intégrer de nouvelles données afin de coller aux évolutions du comportement du client et de l’amélioration de la modélisation.

Connaissance clients et analyse
La CVM naît de la compréhension du comportement des clients. Elle exige donc la connaissance de l’ensemble des interactions entre les clients et la marque. L’analyse de ces comportements multiples permet d’alimenter la réflexion marketing pour définir les principes stratégiques d’interaction, mais aussi de simuler leur performance économique et de faire des arbitrages nécessaires avant de décliner les scenarios d’interactions opérationnels.Pour être le plus réactif possible, il convient de disposer de ces données de manière instantanée avec la plus haute qualité possible (exhaustivité, déduplication, précision). En raison du volume de données, de leur diversité et du caractère temps-réel de l’observation du comportement du consommateur, cela peut nécessiter de nouveaux dispositifs comme par exemple des DMP (Data Management Platform).

Évolution du plan relationnel
On considère classiquement 3 composantes du plan relationnel :

  • les campagnes sortantes programmées

  • les campagnes temps-réel sur événements (visite en magasin, demande de devis, achat, actes de gestions sur l’espace client en ligne…)

  • la gestion des flux entrants déclenchés par le client (contacts à l’initiative du client : service client…).

Désormais, on voit apparaître une quatrième composante :

  • la gestion des flux entrants non directement déclenchés par le client, mais observés (résultat de campagne d’affichage digital ou de moteurs de recherche, cookies, reciblage, comportement sur un site e-commerce, intervention sur les réseaux sociaux…).

Ces flux entrants observés sont qualifiés de d’indices ou de signaux faibles, car ils ne sont pas porteurs d’informations claires examinées une à une. Mais l’application de méthodes statistiques va permettre de détecter des écarts anormaux ou de prédire des actions probables à partir de l’apparition d’un certain nombre de ces signaux dans un laps de temps donné.La tendance actuelle en CVM est de délaisser les modèles déterministes et d’exploiter les signaux faibles à l’aide de modèles très réactifs probabilistes et prédictifs. Le marketing est de plus en plus individualisé, ce qui permet de prendre en compte au mieux la valeur de chaque client.La relation client doit aussi être temps-réel. On veut que le plan relationnel s'adapte en fonction des interactions avec le client, si par exemple une action de rétention est déclenchée sur un appel du client au service consommateurs, il faut sortir ce client des campagnes sortantes planifiées. Il est important de bien gérer la pression commerciale sur l'ensemble des 4 composantes du plan relationnel.

Mesure de la performance

La CVM repose sur le traitement adéquat des données clients en amont, et la mesure de la performance des actions marketing en aval de la stratégie marketing. Il est nécessaire de disposer d’un outil de gestion de campagnes marketing qui couvre tout le processus opérationnel, de la définition du budget des campagnes à la mesure des résultats. De cette façon, il est aisé d’évaluer la performance des campagnes en regard des dépenses, et cela permet d’être réactif pour adapter si nécessaire le plan relationnel.

Outils pour la CVM

De nombreux outils de gestion de campagnes restent focalisés sur l’émission de campagnes sortantes ou l’exécution de scénarios prédéfinis. Par construction, les scénarios sont plus faciles à définir en mode séquentiel d’un canal à l’autre bien qu’il s’agisse déjà de campagne multicanal.Les outils les plus évolués privilégient la réactivité à des signaux faibles (par exemple, les cookies liés à la fréquentation de sites Internet ou le visionnage de vidéos) et l’autoapprentissage (quel couple offre/media faut-il proposer à l’instant t). Parce qu’ils tracent le comportement du consommateur (déjà client ou encore prospect) sur l’ensemble  des canaux, ces outils sont plus à même de supporter une approche cross-canal.Parmi les dispositifs technologiques pour gérer cette complexité, on citera notamment les moteurs Next Best Action (NBA) qui vont définir à chaque instant la meilleure offre à proposer au client lors d'un prochain contact, l’optimisation automatique des créations (DCO) ou encore les systèmes de décision temps réel pour apporter une plus grande réactivité sur les canaux entrants. Les outils orientés CVM poussent à l’abandon des modèles déterministes et des segments en faveur de modèles réactifs probabilistes et du ciblage « one-to-one ». En terme de conduite du changement, cela demande aux équipes marketing, aux forces de vente et aux call-center de (re)venir au service du consommateur individualisé.

Exemple Accor : unifier la vision client et personnaliser la relation

Le groupe Accor a commencé dès 2011 à créer un référentiel client multicanal qui compte aujourd’hui 43M clients dans le monde. La qualité de données y est travaillée dès la saisie, et contrôlée régulièrement par des partenaires spécialisés.Ce « hub » de la relation client, fournit aux différentes entités du groupe une vue unifiées du client contenant ses détails, ses préférences, ses segments et scorings, le suivi de sa fidélité, ses recherches et l’historique de ses séjours et réservations, ses permissions de communication. Cela permet notamment d’offrir aux franchisés une fiche client opérationnelle.

Dans un groupe comme Accor, il est primordial de comprendre que les clients ne sont pas exclusifs aux marques !Accor a déployé sur cette base un moteur de recommandations automatisées, multicanal, utilisé sur l’espace web fidélité, les sites web du groupe, le site central de réservation, les rubriques d’offres spéciales… Le moteur est connecté au système de réservation, à la gestion des cartes de fidélité et à la gestion des emails marketing. Il fonctionne selon un mélange de règles marketing prédéfinies et d’autoapprentissage, afin de garantir un équilibre entre la pertinence client et la priorité business.

Selon Amélie Hameau, directrice de projet CRM chez Accor, plus de 140 millions de recommandations ont été générées en 2014, la personnalisation temps réel a doublé le taux de transformation, et triplé le chiffre d’affaire des bannières.

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