Suspect, prospect, client, il est désormais essentiel de bien maitriser son cycle de vie client ou sales funnel pour rentabiliser sa stratégie commerciale.  Qu’est-ce que le cycle de vie client ?  Le cycle de vie client peut prendre différentes définitions en marketing. Soit une définition littérale correspondant aux événements que le client va connaitre dans sa vie (mariage, naissance d’un enfant…), soit une définition relative à la relation entre le client et la marque. Dans ce second cas, qui nous intéresse ici, le cycle de vie du client va désigner les différentes étapes de l’évolution de la relation entre le client et la marque.  Une relation qui commence bien avant l’achat : le suspect et le prospect La relation entre un individu et une marque démarre bien avant sa première transaction. Avant même la première interaction entre le contact et la marque, si l’individu correspond à la cible établie par l’enseigne, il sera considéré comme un suspect. Par la suite, dès lors que des premiers échanges vont démarrer et que la marque va pouvoir identifier l’individu, il aura le statut de prospect. Le premier défi de la marque sera alors de réussir à optimiser la phase de conquête pour transformer ce prospect en client. Ces trois premières phases nécessitent déjà de nombreuses actions de la part de la marque pour accroitre la performance de ses process de recrutement. En particulier, des phases de test and learn et la création de scores de recrutement vont permettre d’améliorer la pertinence des premières étapes du cycle de vie clients. La première transaction : le client  Car une fois que le contact a réalisé sa première transaction et qu’il a acquis le statut de client, il va alors pouvoir suivre un parcours qui va le faire passer de nouveau client à client fidèle puis client en partance pour être ensuite client inactif et enfin client réactivé. Lorsque l’on construit sa segmentation clients, et que l’on étudie les flux de segmentation dans le temps, on va pouvoir identifier les chemins principaux suivis par les clients.  Un impact direct sur les investissements commerciaux  L’intérêt de bien connaitre le cycle de vie des clients et de pouvoir mesurer et optimiser les investissements commerciaux à mettre en œuvre sur chaque étape. Bien évidemment d’un secteur à un autre le cycle de vie du client dure plus ou moins longtemps. Par exemple sur internet, les clients sont assez volatiles, là où dans le secteur de l’assurance les clients sont bien plus fidèles. Le rôle de la data science dans le cycle de vie client  Sur les différents grands moments du cycle de vie, on va pouvoir exploiter des techniques de data science pour aider le métier dans ses actions. Ainsi, pour l’acquisition, on va pouvoir travailler sur des scores de recrutement ou identifier le profil prioritaire à recruter. Afin de développer correctement son fichier clients, on va pouvoir le segmenter. On va mettre en place des actions ciblées sur le cœur de cible pour accroitre la fidélité. Autre point important : on va anticiper l’attrition par des scores dédiés. Enfin, on pourra prioriser certaines cibles à réactiver en utilisant des modèles spécifiques à cette problématique. La Data Science va donc pouvoir intervenir sur les différents moments du cycle de vie clients, soit par le biais d’analyses descriptives, soit par des analyses prédictives. Le plus important étant de bien prioriser les actions à mener pour que le dispositif d’analyse soit le plus efficace possible. Un peu finalement, comme on construit une maison. Au sein de datacadabra, les modules Décrire et Prédire vont permettre de travailler sur ces problématiques afin d’optimiser les plans d’action. Envie d’en savoir plus ? N’hésitez pas à nous contacter ou à nous demander une démo de datacadabra