La lutte contre l’attrition client est une véritable problématique en entreprise face à ses clients toujours dans sa base de données mais inactifs. Des clients inactifs : l’attrition client Lorsque l’on travaille sa stratégie d’animation, on constate bien souvent que l’on doit faire face à une problématique majeure : la tombée en inactivité d’une partie de ses clients. En effet, dès lors qu’une activité a une certaine ancienneté, on constate assez rapidement que le segment des inactifs va prendre une place prépondérante dans le fichier clients. Or ces inactifs, en dehors de ne plus rapporter à l’enseigne, vont bien souvent avoir un coût (hébergement de la donnée, actions d’animation pour les réactiver…). En conséquence, lutter contre l’attrition client va devenir un enjeu à ne pas négliger. Traiter l’attrition : curatif ou préventif Lorsque l’on évoque le traitement de l’attrition clients, on peut l’envisager de deux manières différentes : de manière curative ou de manière préventive. 1. La méthode curative De manière traditionnelle, les enseignes traitent majoritairement le sujet de l’attrition de manière curative. Deux principaux dispositifs sont alors mis en œuvre : – Les triggers : ceux-ci vont ainsi être paramétrés afin de pouvoir agir automatiquement dès que l’on détecte une baisse d’activité ou une inactivité prolongée du client. En fonction de l’existence ou non d’une segmentation clients, on pourra alors avoir différents types de triggers pour affiner les actions à mettre en œuvre– Les actions de réactivation : car qui dit client devenu inactif dit action de réactivation. En règle générale, plus un client est inactif depuis longtemps, plus il est difficile de le réactiver. Les plans d’animation favorisent donc la réactivation des inactifs dont la dernière transaction est récente. Malheureusement, travailler l’attrition de manière curative est parfois déjà trop tard et les efforts à réaliser pour réactiver un client peuvent être aussi important que pour en recruter un nouveau. C’est là que le traitement de l’attrition de manière préventive a un intérêt non négligeable. 2. La méthode préventive En effet, l’idée de la lutte préventive contre l’attrition est d’anticiper la tombée en inactivité par la mise en place de modèle prédictif. Ce score d’attrition va permettre de probabiliser le fait qu’un client va devenir inactif dans une temporalité donnée. Il convient alors de déterminer la période durant laquelle on souhaite mesurer l’activité ou non du client. Ainsi, en se basant sur les données du passé (profil client, données de consommation, actions et réactions par rapport aux actions d’animation…), il va être possible de calculer le modèle adapter et donc d’anticiper la tombée en inactivité. Une fois cette probabilité calculée, on pourra ensuite définir une cible spécifique dans le plan d’animation sur laquelle on mettra en œuvre des actions de rétention. Ces actions passeront soit par des offres spécifiques ayant pour vocation de favoriser la consommation du client, soit des actions relationnelles afin de favoriser l’engagement du client. L’idée générale étant de réduire le coût des actions de rétention (volume de messages envoyés, taux de générosité…) par rapport à des actions de réactivation tout en améliorant la performance. Comment datacadabra aide à traiter l’attrition ? datacadabra permet de traiter les problématiques liées à l’attrition. Le module Segmenter permet en premier lieu de construire des segments facilement activables sur lesquels définir des triggers. Les matrices de passage proposées vont aussi permettre de mesurer les différents enjeux de la stratégie d’animation. En parallèle, le module Prédire va permettre de travailler différents scores dont le score d’attrition. Envie d’en savoir plus ? N’hésitez pas à nous contacter ou à nous demander une démo de datacadabra
Les données de caractérisation ont un rôle clé pour affiner sa stratégie marketing. Toutefois, ces données ne sont pas toujours renseignées, c’est alors que l’Open Data intervient. Construire une relation durable avec une bonne connaissance clients grâce au profil client Connaitre le profil client est un élément clé pour définir sa stratégie marketing et CRM. En effet, plus on connait finement ses clients et plus on est en capacité de construire une relation durable avec eux. Cela va en effet permettre d’affiner les offres en fonction des différents clients, personnaliser le discours et donc répondre aux besoins et attentes des individus concernés. En règle générale le profiling repose en priorité sur les données propres à l’enseigne. On va ainsi pouvoir utiliser des données de caractérisation du client (date de naissance, lieu de résidence…), des données liées à sa consommation (produits consommés ou non, fréquence d’achat…) ou encore des données relationnelles (ouverture d’email, visite sur le site…). Le rôle des données de caractérisation Les données de caractérisation ont un rôle clé dans le profiling client, elles permettent en effet de mieux comprendre qui est le client en plus de savoir ce qu’il consomme et comment il interagit avec la marque. Une bonne utilisation de ces données va donc permettre à une marque de mieux communiquer avec le client, être plus proche de ses centres d’intérêt et donc d’accroitre l’engagement de ce dernier car on le choisit selon le profil client. Ses données vont ainsi permettre d’améliorer le sentiment de d’appartenance à une communauté de marque pour le client. Des données de profil client souvent mal renseignées Néanmoins, nombreuses sont les bases de données pauvres en données de caractérisation. Les causes sont multiples. Dans le secteur de la banque/assurance, le niveau de collecte de ce type de données est bien souvent plus important que dans d’autres secteurs mais avec une fraicheur d’information qui dépend bien souvent du premier compte ouvert. Les sociétés ayant développé un programme de fidélité ont bien souvent collecté un nombre plus important de données… quand le client décidait de leur transmettre. Enfin, nombreux sont les pure players, désireux d’améliorer leur tunnel de conversion, à avoir limité au strict minimum la collecte de données de caractérisation. La richesse de l’Open Data Il existe toutefois des solutions pour contourner ces problèmes de qualité et/ou de données manquantes. En effet, au-delà des solutions d’enrichissement de données via des mégabases, l’open data offre une réelle opportunité d’améliorer sa connaissance clients. En France, les dispositifs mis en place par l’Etat (INSEE, data.gouv.fr) ont permis de collecter un grand nombre de données à un niveau de granularité assez fin. En particulier, la création de la notion d’IRIS (Ilôt Regroupé pour l’Information Statistique) à la fin des années 90 a permis de regrouper des données sur un niveau géographique équivalent au quartier. On retrouve ainsi un nombre important d’informations sur différentes thématiques : structure de la population, composition des ménages, répartition par âge, niveau de diplôme, emploi, déplacements, équipements, niveau de revenu… La force des IRIS est d’avoir été constitués en respectant les frontières administratives et géographiques tout en s’assurant d’une homogénéité des types d’habitats dans le quartier. En conséquence, on trouve au sein d’un même IRIS une homogénéité de profils de consommateurs. Comment datacadabra vous accompagne sur le sujet ? Dans datacadabra, le module Décrire permet de réaliser des profils de vos clients en utilisant les données Open Data. En effet, Géotypo, notre segmentation des quartiers français, regroupe l’ensemble des IRIS en 6 familles et 23 segments. Elle permet ainsi de caractériser vos clients en les comparant à la structure globale de la population française. Ce qui va vous permettre de comprendre les sur et sous représentations des profils sociodémographiques de vos clients et donc d’affiner votre communication. En complément, datacadabra vous permet aussi de comparer différents groupes de votre fichier clients. Les bénéfices de Géotypo sont multiples. Affiner votre communication, identifier les profils à recruter en priorité, enrichir votre base de données… Bref, de nombreux sujets qui vous permettront d’améliorer vos performances. Envie d’en savoir plus ? N’hésitez pas à nous contacter ou à nous demander une démo de datacadabra