Database Marketing

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• Life is short, play hard

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• Le cours
• Database Marketing
• Plan commercial
• Sélection

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3
Sommaire

• Objectifs du cours
• Contenu
• Animation et Contrôle
• Cas d application

4
Objectifs

• Compréhension des concepts de gestion de la
  clientèle
• Connaissances de base sur les principales
  méthodes quantitatives
• Mise en uvre illustrative mais effective des
  méthodes

5
Contenu

• Principaux concepts
• Plan commercial et segmentation
• Segmentation RFM / FRAT
• Plan commercial et processus markoviens
• Sélection / scoring
• Méthodes simples tableau croisé, Chi2, AID
  (CART)
• Méthodes classiques régression, logit/probit,
  (modèle log-linéaire)
• Méthodes avancées réseaux de neurones, cartes
  de kohonen, (algorithmes génétiques)

6
Animation et Contrôle

• Lecture dun ouvrage de référence
• Ch 3 et 4
• Ch 5
• Rappel des connaissances de base nécessaires à
  lutilisation pertinente des méthodes
  statistiques
• Remise d un rapport final écrit par groupe

7
Séances

• 10/3
• Présentation
• Concepts
• Plan commercial
• 24/3
• Correction du cas
• Méthodes de sélection (simples et classiques)
• Exercices sur le cas   Scoring
• Présentation des méthodes avancées

8
Lectures

• Desmet (2004), Marketing Direct, Dunod
• chapitres 3 à 5
• Shepard (1995), The New Direct Marketing, Irwin

9
Cas d application

• Cas Tintin
• LTV
• Cas Scoring
• Illustration de la détermination dune cible
  optimale
• Cas Fleur de beauté
• Plan commercial / segmentation RFM

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Marketing sur bases de données Une définition

•  La collecte, le stockage et lexploitation de
  données individuelles pour élaborer et diffuser
  des offres commerciales adaptées 
• Caractéristiques
• Base de données informatisée
• Données individuelles (prospect, client)
• Utilisation pour élaborer des offres adaptées
• Les cibler
• Pour améliorer le rapport coût / efficacité des
  actions marketing
• Ou stimuler des comportements recherchés

12
Différents stades de maturité

• 1 Les médias
• Réduire le coût de mailings, accroître le taux de
  réponse
• 2 Le marketing
• Intégration des données de différentes origines
  (datawarehouse)
• Modélisation marketing, segmentation
• 3 Lintégration
• Intégration de la gestion client sur lensemble
  de lentreprise (CRM)

13
Moyens

• Interface intégrée de relation client (base CRM /
  GRC)
• Base de données marketing sur
• les achats
• les transactions (vecteurs de commande, de
  paiement,)
• les interactions réclamations, information,...
• Enrichissement par
• des données inférées
• des données externes
• Elaboration de variables agrégées
• tops/tags
• typologies

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Pourquoi un marketing sur BDD ?

• Modélisation de la gestion
• LTV,
• rétention, prospection,
• détection clients non performants, segmentation
• Orientation client
• up et cross-selling,
• personnalisation promotion événement client,
  services-produits sur mesure,
• remontées d'informations clients
• Stratégie de niches Orientation Produit
• suivi des choix par les achats, paniers d'achat

15
Quelques pratiques

• Selon l étude de InfoWorks
• 68 des entreprises ont des informations
  détaillées sur leurs clients
• pour 30 elles sont facilement accessibles
• 61 les enrichissent avec des données tierce
  (démographique, )
• 28 ont une stratégie de segmentation élaborée
• 48 se sont organisés en fonction des besoins des
  clients
• pour 72le développement des clients actuels est
  le premier objectif du DBM
• 47 du budget est investi dans des actions
  marketing ciblées
• 60 connaissent la part du revenu généré par les
  5 des meilleurs clients
• 44 sont capables dévaluer la profitabilité de
  leurs clients
• 16 calculent la LTV
• 39 adaptent leurs investissements marketing
  selon les clients
• 13 disent mesurer le ROI de leurs programmes DBM
  
• 21 de ceux qui ont un programme de fidélisation
  en mesurent les effets.

16
Le DBM, un avantage concurrentiel ?

• Un avantage concurrentiel offre de manière
  récurrente, un ROI supérieur à la normale
  (Porter)
• Les sources
• Change la base de la concurrence transforme la
  gestion commerciale, permet de traiter les petits
  clients,
• Renforcer les relations avec les clients
  acquisition, défense, stimulation
• Contourne les problèmes de distribution
  télémarketing, vad,
• Barrière à lentrée
• Opportunités de développement de nouveaux
  produits services et découverte anticipé de
  nouveaux besoins

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Un avantage concurrentiel tactique ?

• Suivre les comportements dachat, les motivations
• Ciblage des actions marketing
• Différenciation dans la communication marketing
• Différenciation dans les offres marketing
  (promotions, prix, service,)
• Réduire les coûts marketing
• Améliorer la fidélité des clients (prog de
  fidélisation)
• Coordination de toutes les actions sur une cible
  donnée
• Réduit les opportunité de rupture et
  linsatisfaction
• Gère le risque financier
• Permet de faire des études marketing et des tests
• Suit lefficacité des actions marketing
• Évalue la rentabilité potentielle sur les
  nouveaux clients

18
Mais

• La plus grande partie du risque déchec se trouve
  dans la mise en uvre
• Les contraintes de mise en uvre peuvent annuler
  lavantage voire même placer lentreprise en
  difficulté
• Lavantage est difficilement durable sil est
  effectif (comportement dimitation des
  concurrents)
• Le résultat est laccroissement des coûts pour
  tous
• La concurrence est à la fois horizontale mais
  aussi verticale (programme de fidélisation en
  PGC)
• La mauvaise appréciation de limportance des
  investissements nécessaires sur le long terme est
  un frein important à sa mise en uvre

19
Mais (suite)

• Incapacité à traiter et interpréter les données
• À mettre en uvre une modélisation sophistiquée
• Propriété des données
• Respect de la vie privée (communication et
  information)
• Risque dexclusion des  mauvais risques  et des
   faibles potentiels 
• En savoir plus A survey of database marketing,
  M. Seller et P. Gray http//repositories.cdlib.org
  /crito/business/147/

20
Les causes de lévolution du DBM

• Lévolution du rôle du Marketing Direct
• Lévolution vers de programmes de Marketing
  Relationnel
• Le déclin de lefficacité des investissements
  dans les médias traditionnels
• La concurrence et le pouvoir des canaux de
  distribution
• La volonté de mieux mesurer leffet des
  investissements marketing
• Le changement dans la structure de coûts
• Accroissement des coûts marketing
• Déclin dans les coûts (électroniques) de contact
  et de traitement

21
Les causes de lévolution du DBM(suite)

• Les changements technologiques
• Nouvelles méthodes/ nouveaux vecteurs dachat
• Nouveaux modes de paiement
• Capacité à différencier la communication à un
  coût acceptable
• Les évolutions économiques
• Fragmentation des marchés (B-to-B et B-to-C)
• Lévolution des arbitrages temps des clients
• Le développement de la société de linformation
  (linformation comme un produit)
• Lintensification et la mondialisation de la
  concurrence

22
Les tendances

• Le DBM va continuer à se développer dans les
  entreprises et à couvrir dautres secteurs
• Généralisation de la collecte des données dans
  les points de vente
• Circulation de fichiers plus nombreux permettant
  une meilleure prospection
• La technologie fournit de nouveaux moyens de
  communication (Wap, SMS,)
• Les coûts de traitement et de communication vont
  continuer à baisser
• La qualité des données va saccroître et le coût
  se réduire
• Les modèles deviennent plus sophistiqués mais
  aussi plus faciles à utiliser
• La préoccupation du respect de la vie privée se
  généralise
• Le DBM va être utilisé plus souvent pour
  améliorer la qualité de service
• Le DBM sera dabord utilisée pour gérer les
  programmes de fidélisation

23
Database Marketing

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• Le cours
• Database Marketing
• Cycle de vie client
• Plan commercial
• Sélection

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Le cycle de vie client

• Le comportement du client un cadre théorique
• Le Cycle de vie du suspect à l ancien client
• Lattrition ou Mortalité commerciale
• Lactivité et ses composantes
• La valeur d un client (LTV)

25
Le comportement des clientsCadre théorique

• Les choix des clients sont rationnels, mais
  stochastiques
• Le comportement actuel peut être anticipé à
  partir des connaissances sur
• des variables individuelles
• des comportements antérieurs
• Les variables sont diverses et doivent être
  intégrées
• Comportementales
• Descriptives permanentes
• Descriptives temporaires
• Attitudes - Réponses

26
Cycle de Vie client

• Former des groupes reliés en fonction
• De létat de développement de la relation
• Du potentiel, des coûts de chaque groupe

27
Différents fichiers et programmes

• Prospect, actifs, inactifs
• Différents programmes
• Prospection recrutement
• Transformation
• Fidélisation
• Rétention ré-activation
• Parfois pilotés par des chefs de produits
  différents

28
Prospection

• Obtenir un premier contact avec des clients
  potentiels
• Déclencher un intérêt sur une cible identifiée
• À partir de ses caractéristiques dachat (fichier
  vpc)
• A partir des médias utilisés (presse spécialisée)
• Au coût minimal et puissance maximale (presse TV)
• Une offre large et généreuse, souvent non
  rentable
• Recrutement en une ou deux étapes

29
Transformation

• Objectifs
• Faire connaître loffre
• Communication cohérente et unifiée
• Sous-utilisation des promotions
• Obtenir un engagement en connaissance de cause
• Réduire les retours et impayés

30
Fidélisation

• Traitement des clients actuels
• Objectif
• Générer une activité sur les plus faibles
• Développer le chiffre daffaires
• Accroître la marge
• Optimisation des actions et programmes
• Dans le ciblage
• Dans les relances (programme)

31
Rétention ré-activation

• Rétention Eviter que les clients ne
  disparaissent
• Traitement de linsatisfaction, des réclamations,
  de lusure
• Anticipation des ruptures (modélisation)
  causes, chronologie
• Ré-activation extraire des anciens clients des
  prospects
• Ils connaissent déjà loffre de lentreprise
• Mais avec une usure ou une insatisfaction

32
Attrition
9 par an
Fermeture des Comptes Courants dans une Banque
Principales raisons (Réponses multiples, total
132)
Insatisfaction du service
19,50
14,00
Distance trop éloignée
Déménagement
17,70
Tarification
7,40
Plus besoin
17,40
Mariage/Divorce/Décès
6,80
Insatisfaction de la relation
15,60
des comptes fermés
Ancienneté (années)
Source Etude interne non publiée, échantillon
de 46 940 adultes de 15 ans et plus.
33
Valeur dun client

• Notion de VAN, de Life time value (LTV)
• Combien me rapporte un client sur lensemble de
  la relation
• Quel coût de recrutement ? (à séparer)
• Quelle contribution, hors retour, impayés, ?
• Quelle durée de vie ?
• Paramètres
• Quel taux dactualisation ?

34
Exemple

• (feuille excel active)

35
Analyse dynamique de la demande

• Valeur actuelle nette (VAN) ou Life Time Value
  (LTV)
• LTV St (CFtSurvie) (1i) -t CF parrainage
• ROI LTV / Coût Recrutement
• Arbitrage coûts de rétention / rétention
• Evolution du cash-flow
• recrutement CF négatif
• clients
• niveau CF
• croissance CF
• attrition (survie)

36
Un exemple simple en téléphonie

• Combien puis-je investir en promotion pour
  l acquérir (subvention du portable)
• Développer un modèle économique
• Combien vaut un client ?
• Construire une simulation

Fidéliser
37
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Objectif de la communicationpar cible (1)

• Prospection
• définir la cible suspect
• Recrutement
• obtenir les coordonnées des prospects
• obtenir un signe d'intérêt
• obtenir un premier achat
• Transformation
• obtenir un réachat

39
Objectif de la communicationpar cible (2)

• Fidélisation
• augmenter la fréquence des achats
• augmenter le montant moyen des achats
• par un transfert d'achat de la concurrence
• par un transfert d'achat d'un autre canal
• par un élargissement de l'offre à d'autres
  catégories de produits
• réduire l'attrition (mortalité)
• Réactivation
• relancer les inactifs

40
Plan Commercial

• Prévoir les besoins financiers et les résultats
• Arbitrer entre la Prospection et la Fidélisation
• Allouer les budgets entre les cibles
• Mesurer la rentabilité des actions engagées
• Utilisation dune segmentation

41
Modèle économique dune activité

• Profit, CA, Volume
• Marché accessible (distribution)
• Pénétration
• Répétition
• Panier
• Produits fréquentés
• Taux de nourriture
• Durée de vie

42
Analyse Statiquede la Demande

• CA Scc ADR cc TA cc CRC cc MMC cc
• CC Classes ou segments de clientèle
• ADR Population touchée
• TTR Pénétration (taux de transformation)
• CRC Fréquence (coefficient de répétition de
  commande)
• MMC Demande moyenne montant moyen de commande)
• Taux de retour
• Taux dimpayés

43
Classes de clientèle ou Segments

• RFM FRAT
• La récence (délai depuis la dernière activité)
• La fréquence (intensité moyenne de la relation
  quand il est actif)
• Le montant (montant moyen du CA)
• Le Profil de consommation
• produits/services commandés, utilisés
• périodes d utilisation,...
• Croiser la récence et la fréquence
• Définir les types (TBC, BC, NA, ) pour avoir des
  groupes cohérents (probabilité dactivité
  proches) et de taille suffisante

44
Etapes dun modèle dynamique de Plan commercial

• établir un profil d activité
• calculer des indicateurs récence, fréquence,
  montant, ...
• construire des classes de clientèles
• calculer les transitions entre ces classes de
  clientèles
• mesurer lactivité des classes
• étudier lattrition des classes
• tester l hypothèse de stationnarité
• simuler les conséquences des décisions
• déterminer la valeur d un client

45
Exemple simplifié(feuille excel active)
46
Limites

• Simplification pour rester opérationnel
• Manque de contrôle sur l environnement réel
• Manque de contrôle sur la composition du centre
  d achat (famille, entreprise,)
• Cadre de réflexion plutôt que modèle prédictif

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Sélection / scoring

• Objectif Limiter les envois à une cible
  rentable
• Loi des 20/80
• Procédure
• Envoi dun mailing en test
• Identification des variables associées à une
  probabilité de réponse plus élevée
• Calcul dune note de synthèse reliée à cette
  probabilité
• Tri et Graphique de concentration (déciles)
• Extrapolation de la règle sur le fichier en
  fonction des objectifs

49
Illustration Scoring

• Envoi d un mailing à 1.500.000 personnes
• coût d un envoi
• revenu d une réponse
• coût fixe d une opération
• Faut-il tester ? Combien comment ?
• Quelle extraction pour la généralisation ?
• Préparez votre stratégie.
• (miniseg)

Score
50
Les données

• Echantillon de travail
• estimation
• test
• Echantillon de validation
• Mode de tirage de l échantillon représentatif
  hasard, pas
• Tailles respectives des échantillons
• Redressement des tailles des échantillons

51
Les pré-traitements

• Analyse des distributions (normalité)
• Transformation par une fonction mathématique
• log, 1/x,
• Elimination des points aberrants
• Problème des valeurs manquantes
• Gestion des effectifs et Regroupements des
  classes
• Codage des interactions

52
Méthodes simples

• Statistique Z
• Tableau croisé et Chi2
• Choix d un seuil de risque accepté
• Test de signification du Chi2 conclusion sur
  l existence de la relation
• Force de la relation et élimination de l effet
  de taille de l échantillon (Coefficient de
  contingence C)
• Elimination de l effet structure du tableau
  croisé pour comparer différents tableaux T de
  Tschuprow

53
Statistique Z

• Classer des variables BINAIRES en fonction de la
  sur-représentation des acheteurs dans ce groupe
• Z score AC A(nc/N) / A(nc/N)(1-nc/N)
• AC nombre dacheteurs ayant la caractéristique
  C
• A nombre dacheteurs
• Nc effectifs ayant la caractéristique
• N effectifs
• Classement par Z décroissant

Z stat
54
Tableau croisé

• Croisement de deux variables discrètes
• Effectifs théoriques dune case
• Effectif total multiplié par
• La fréquence de la ligne et
• La fréquence de la colonne
• Plus lécart entre leffectif théorique et
  leffectif réel est important plus la relation
  est forte (pas de hasard)

55
Statistique Chi2

• Une relation existe-t-elle entre deux variables
  nominales ?
• Hypothèse de base NON, la répartition dans les
  cases du tableau est le fruit du hasard
• Test du D² ou Chi² ou Khi²
• Chi2 calculé Somme pour les cases de
  (réel-prévu)² / prévu
• Choix dun seuil de risque (alpha) de conclure
  que la relation est significative alors quelle
  ne lest pas
• Calcul du nombre de degrés de liberté (ddl)
• Lecture dans la table du Chi2 critique
• Une relation existe si Chi2 calculé gt Chi2
  critique

D² - Chi² - Khi²
56
Principe de CHAID

• Problématique
• constituer, à partir des variables explicatives
  des groupes pour lesquels les valeurs de Y sont
  aussi semblables que possible à l'intérieur des
  groupes et dissemblables entre les groupes
• Y qualitative ou quantitative X catégorielle
  (ordinale ou nominale)
• Principe
• recherche itérative du meilleur découpage parmi
  les découpages possibles

57
Caractéristiques de CHAID

• Maximisation de la variance inter-classes
• Les sous-populations sont indépendantes à chaque
  étape, ce qui efface les effets de liaison entre
  variable
• Pas doptimum global mais succession d'optima
  partiels

58
Illustrations de CHAID

• Club de livres, Réponse à un mailing test
• variables
• Récence (lt ou gt 6 mois),
• Age (lt35 ans, gt35 ans),
• Taille de lagglomération (lt ou gt100.000
  habitants)
• Club de livres profil de lectures

Ch-AID
59
Méthodes classiques

• Régression linéaire
• qualité de l ajustement R²
• intérêt des variables t de Student ()
•  quick and dirty  

60
Méthodes classiques

• Régression Logistique / modèles Logit/probit
• transformation de la probabilité (odd ratio)
• respect de la contrainte 0,1
• relation NON linéaire, effet d interaction
• Analyse discriminante
• hypothèse forte de normalité
• égalité des variances

61
Méthodes avancées

• Classes latentes
• des segments d individus partagent les mêmes
  coefficients pour la fonction de réponse
• réalisation alternative d une régression et
  d une affectation
• Réseaux de neurones à apprentissage supervisé
  (type Perceptron)
• non linéaire,  black box 
• choix de larchitecture puis estimation des
  paramètres
• Réseaux de neurones auto-organisés (cartes de
  Kohonen)
• Réalisation dune typologie avec contrainte de
  proximité géographique des profils

62
Principe dun réseau RNA

• Une fonction de réponse non-linéaire reliant des
  entrées (inputs) à des sorties (outputs)
• Représentation similaire à celle d un cerveau
• cellules indépendantes et simples
• réseau de relation
• fonction d activation (seuil)
• apprentissage

63
Réseaux de neurones artificiels
Neurones
Entrées Biologiquesdonnées sensorielles. RNApu
blicité, prix, promo, etc
Sorties Biologiquesréflexes musculaires. RNAVe
ntes.
Synapses
64
Rôle des couches cachées dans un espace 2
Problème du ou exclusif
Classes avec interpénétration
Forme générale des régions
Régions décisionnelles
Structure
Demi-plan bordé d un hyperplan
Mono couche
Arbitraire (complexité selon le nb neurones
cachés)
Bi couche
Arbitraire (complexité selon le nb neurones
cachés)
Tri couche
65
Illustrations sommaires
Carte de Kohonen
Classes latentes
66
Merci de votre attention