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PRC/3xxxxx 1 www.unilog.com Customer Intelligence Prévoir les comportements de

PRC/3xxxxx 1 www.unilog.com Customer Intelligence Prévoir les comportements de vos clients pour développer votre business ! François Trayssac Directeur de l’Offre CRM Unilog francois.trayssac@unilog.fr Michel Jambu Expert Datamining michel.jambu@wanadoo.fr Maurice Belais Directeur Général Quatrax Conseil mbelais@quatrax-conseil.fr PRC/3xxxxx 2 www.unilog.com Sommaire  Les enjeux du Customer Intelligence pour l’entreprise  Etudes de cas :  Diminuer la non-reconduction de contrats  Diminuer la part des impayés  Des clients aux clients :  Les 4 points clés  La dynamique de progrès (Quatrax/Unilog)  Synthèse de la démarche et références PRC/3xxxxx 3 www.unilog.com Sommaire  Les enjeux du Customer Intelligence pour l’entreprise  Etudes de cas :  Diminuer la non-reconduction de contrats  Diminuer la part des impayés  Des clients aux clients :  Les 4 points clés  La dynamique de progrès (Quatrax/Unilog)  Synthèse de la démarche et références PRC/3xxxxx 4 www.unilog.com Rappels sur le CRM  Le contexte économique de l’entreprise est en pleine évolution :  Banalisation des produits et grande volatilité des consommateurs  Faible efficacité et mauvaise image du marketing de masse  Explosion de la technologie et multiplication des terminaux  La conquête et la fidélisation durable des « meilleurs » clients est un gage de croissance pour l’entreprise.  Cette croissance passe par la valorisation de chaque « moment privilégié » de la relation entre l’entreprise et ses clients.  Ces “ moments privilégiés ” sont autant d’opportunités d’interaction entre l’entreprise et ses clients pour des services innovants et personnalisés. Achat Utilisation Pré-achat Décision Post-achat Continuation Client PRC/3xxxxx 5 www.unilog.com La couverture fonctionnelle du CRM Le Customer Intelligence, un module du CRM Analytique  4 fonctions d’entreprise impactées  3 typologies de CRM : AOC CRM Collaboratif TV Mails Fax Analyse Customer Customer Intelligence Intelligence Marketing Marketing Engineering Engineering Vente Field Field sales sales Net- Net- commerce commerce Tele Tele sales sales Marketing Presales Presales Enterprise Marketing Enterprise Marketing Automation Automation Net-marketing Net-marketing Telemarketing Telemarketing Service Field Field service service Net- Net- support support Tele- Tele- support support Net-business Contact Centre Sales Force Automation CRM Analytique CRM Opérationnel PRC/3xxxxx 6 www.unilog.com Le CRM Analytique : principal levier de connaissance des clients  Objectif du CRM Analytique :  Disposer d’une meilleure connaissance du comportement des clients rentables  Exploiter les événements « clients » et orchestrer les campagnes marketing  Des gains immédiats :  Meilleure exploitation des données client  Meilleur suivi de la relation client  Facteurs clés de succès :  Articulation avec le front office de l’entreprise :  Articulation nécessaire avec les canaux de commercialisation de l’entreprise au risque de perdre la cohérence entre le marketing et le commercial.  Intégrité des données :  Si base insuffisamment renseignée (données de mauvaises qualité), contenu peu exploitable.  Articulation avec le back office de l’entreprise :  Evolution de la structure de la base de données client (DTWH) en phase avec les évolutions appliquées à l’organisation de l’entreprise.  Implication des acteurs dans la collecte des données :  Rétention d’informations commerciales préjudiciable à toute démarche CRM. PRC/3xxxxx 7 www.unilog.com Les enjeux du Customer Intelligence  Définition du Customer Intelligence:  Analyser et traiter l’accumulation des données « remontées » par les solutions de CRM opérationnel récemment mises en œuvre  Actualité du Customer Intelligence  La maturité des entreprises les incite à passer de projets d'optimisation des processus commerciaux, à des projets d'optimisation des processus de la connaissance clients : du CRM opérationnel vers du CRM analytique.  Le Customer Intelligence est un des marchés les plus porteurs avec un TCAM (Taux de Croissance Annuel Moyen) de +29% jusque 2005 (marché français, source Pierre Audoin Conseil). PRC/3xxxxx 8 www.unilog.com Sommaire  Les enjeux du Customer Intelligence pour l’entreprise  Etudes de cas :  Diminuer la non-reconduction de contrats  Diminuer la part des impayés  Des clients aux clients :  Les 4 points clés  La dynamique de progrès (Quatrax/Unilog)  Synthèse de la démarche et références PRC/3xxxxx 9 www.unilog.com Diminuer la non-reconduction de contrats : contexte et enjeux  Présentation de la société : PME française  4 sites de commercialisation  2 activités majeures de production  5000 clients  Objectifs :  Analyser les causes de résiliation des contrats  Cibler les contrats à risque  Mettre en place une stratégie commerciale de fidélisation clients PRC/3xxxxx 10 www.unilog.com Diminuer la non-reconduction de contrats : les données 10 sources: •Fichier des 5000 clients •Fichier des 7000 contrats maîtres •Fichier des factures •Fichier articles •Fichier Parc •….. 180 variables Données source Données source Données source Données source Données source PRC/3xxxxx 11 www.unilog.com Diminuer la non-reconduction de contrats : le modèle de comportement clients Facteurs Explicatifs des ruptures Facteurs Explicatifs de la fidélité Nombre d'appels faibles Contrat d'une durée effective faible CA client faible Nombre de conversions par client élevé Marge faible Marge élevée CA contrat faible Nombre d'appel élevé Marque AAA CA client élevé Consommation de consommables nulle Consommation de consommables élevée Nombre de contrats par client faible Nombre de contrats par client élevé Marque OOO Marque RRR Nombre de conversion nul Copieurs connectés Nombre de retours faibles Nombre de retours élevés Copieurs non connectés Imprimantes PRC/3xxxxx 12 www.unilog.com Diminuer la non-reconduction de contrats : business plan 0 20 40 60 80 100 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 aléatoire maximum modèle A 10% le modèle reconnaît 48% des résiliations  Efficacité du modèle PRC/3xxxxx 13 www.unilog.com Diminuer la non-reconduction de contrats : plan d’action  Les actions menées auprès des 400 clients à risque  Augmenter la conversion des contrats par des changements de produits ( évolution de gamme )  Surveiller les clients qui ont moins de 5 appels en SAV  Ne plus vendre certaines marques  Travailler avec les clients qui ont un CA supérieur à 15 K€  Augmenter la vente de consommables  Réduire la durée des contrats PRC/3xxxxx 14 www.unilog.com Diminuer la non-reconduction de contrats : résultats obtenus  Les résultats (après 9 mois)  Interne  Stratégie commerciale plus fine  Relation client plus suivie  Financier  180 contrats à forte valeur (soit 60 % de CA à risque) ont été conservés, et ne représentent plus de risques potentiels.  Augmentation de 15 % en valeur de la dépense de consommables sur les clients cibles PRC/3xxxxx 15 www.unilog.com Sommaire  Les enjeux du Customer Intelligence pour l’entreprise  Etudes de cas :  Diminuer la non-reconduction de contrats  Diminuer la part des impayés  Des clients aux clients :  Les 4 points clés  La dynamique de progrès (Quatrax/Unilog)  Synthèse de la démarche et références PRC/3xxxxx 16 www.unilog.com Diminuer la part des impayés : contexte et enjeux  Agence Résidentielle France Telecom  Objectifs  Construire un modèle prédictif du client mauvais payeur  Estimer la propension d’un client à faire un impayé  Déterminer les leviers d’un plan d’action PRC/3xxxxx 17 www.unilog.com Diminuer la part des impayés : les données Données source 20 sources •Fichier clients •Fichier des factures •Fichier Parc •….. 160 000 clients 876 variables Données source Données source Données source Données source PRC/3xxxxx 18 www.unilog.com Diminuer la part des impayés : le modèle de comportement clients  Parmi les 876 variables dont dispose l’entreprise, 22 variables sont significatives.  5 variables clés sont retenues  Le nombre de recouvrements déjà observés  Le nombre d ’appels au service clients  Le montant des factures  Le nombre d ’appels vers les commerciaux  Le rappel du service facturation PRC/3xxxxx 19 www.unilog.com Diminuer la part des impayés : business plan Taux de reconnaissance de l'impayé 0,00% 10,00% 20,00% 30,00% 40,00% 50,00% 60,00% 70,00% 80,00% 90,00% 100,00% 1% 2% 3% 4% 5% 6% 7% 8% 9% 10% Aléatoire Part maximale Selon le score A 10% le modèle reconnaît 55% des mauvais payeurs  Efficacité du modèle PRC/3xxxxx 20 www.unilog.com Diminuer la part des impayés : plan d’actions et résultats obtenus Date Opération Cible Fichier Qté Cible Objectif Nbre appels Nbre appels Nbre de Taux Taux Début/Fin Tx Concrétis. effectués argumentés placements Concrétisat. Placements 13/12 => 22/12 Prèl Auto Outil Data Mining 1085 25% 1085 698 363 52% 33,46% 16/01 => 19/01 Prèl Auto Outil Data Mining 1100 25% 981 534 287 54% 29% 23/01 => 26/01 Prèl Auto Outil Data Mining 499 25% 447 214 98 46% 22% 02/02 => Prèl Auto Outil Data Mining 2000 25% 1333 846 477 56% 36% Bilan partielle des opérations 3846 2292 1225 53% 32% suite actions de TMK - Prélèvement automatique. Etude sur l'impact sur les impayés en cours. PRC/3xxxxx 21 www.unilog.com Sommaire  Les enjeux du Customer Intelligence pour l’entreprise  Etudes de cas :  Diminuer la non-reconduction de contrats  Diminuer la part des impayés  Des clients aux clients :  Les 4 points clés  La dynamique de progrès (Quatrax/Unilog)  Synthèse de la démarche et références PRC/3xxxxx 22 www.unilog.com Point clé 1 : élément de base de la fidélisation Qualité de service uploads/Marketing/customer-intelligence-prevoir-les-comportements-de-vos-clients-pour-developper-votre-business 1 .pdf