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Les rencontres de l’Argus de l’assurance Paris, le 17 décembre 2014 Loïc GUILLO

Les rencontres de l’Argus de l’assurance Paris, le 17 décembre 2014 Loïc GUILLOUX – Directeur Général - Digital Marketing arvato France « Comment le Big Data révolutionne les dispositifs de relation client ? » BIG DATA La réalité et les enjeux derrière les mots N’est pas une révolution par La taille (BIG) La disponibilité (AVAILABILITY) Est une révolution par La pertinence (RELEVANT) L’intelligence (SMART) L’instantanéité (REAL TIME) Puissance de calcul Algorithmes Cloud Hadoop Connaissance Real Time Data scientist Hygiène Structurées Non structurées Cookies Analyse Anonymisation Visualisation Collecte Indexation 4V Stockage Fouille QUANTITATIF QUALITATIF ET vALEUR Notre vision des défis « DATA » de l’Assurance Défi N°1 : La marque Défi N°2 : L’offre Défi N°3 : Le client LA MARQUE « Des dizaines de millions d’assurés, combien de clients ? » Une relation fondée sur la contrainte et la rareté Une absence d’attachement à la marque, sans dimension sociale de recommandation Une relation qui reste très verticale : de l’assureur SACHANT à l’assuré CANDIDE Retail généraliste Banque Santé Assurance Retail spécialiste Luxe Voyage Automobile Médias Loisirs Mode / Beauté Occurence Appétence L’OFFRE « L’industrialisation de la haute couture » CONTRAT / PRIME CONNAISSANCE CLIENT ACCOMPAGNEMENT 1 to 1 Un changement complet de paradigme… AVANT APRES … en y repositionnant les partenaires historiques (agents généraux, courtiers) SINISTRALITE Collectif Mutualisation Métier de l’assurance Personnalisation Individualisation Métier du service CALCUL ACTUARIEL PREVENTION OUVERTURE LE CLIENT « Avant d’assurer, rassurer » CONNAISSANCE CLIENT En miroir du changement du business model « assureur », une révolution de la posture « assuré » SINISTRALITE OUVERTURE OUVERTURE AUTORISATION 3 L Le consentement à la relation L’acceptation de l’intimité La conscience de sa valeur Attirer Convaincre Transformer Etendre Développer Diversifier Reconnaître Fidéliser Partager CLIENT « Je veux bien partager plus d’informations » EGALISATION « Je souhaite une relation équilibrée » VALORISATION « Je suis intéressant pour vous » 3L LEAD LEVERAGE LOYALTY LEAD En 2008 : lancement de « ID MACIF », distributeur d’assurances en ligne Prise en charge des relances commerciales à partir de flux issus de comparateurs Taux de vente :15% - Taux d’exploitation : 50% - traitement des fiches en FIFO Objectif : Identifier les meilleurs potentiels, les prioriser et les contacter en “prime time” Méthode clone : profiling des « prospects devenus clients » avec un modèle de score Mise en place d’un modèle de données commun pour les comparateurs et les flux temps réel Définition des seuils d’appétence & automatisation du score Priorisation des appels sortants basée sur le potentiel de souscription Relance multi-canal ciblée sur les forts potentiels Augmentation du taux de concrétisation de 15% à 20% avec le process optimisé Economie d’achat de 20% de fiches à faible potentiel auprès des comparateurs Augmentation des ventes via les campagnes de relance, à l’échéance du contrat l’année suivante Scoring en temps réel Contexte et objectifs La solution Résultats pour le client LEVERAGE Prisma Media :1er groupe de presse en France - 1er groupe français en audience bi-média print-digital Enjeux : Vendre +, vendre à +, vendre + longtemps Prise en charge du service client et du support en connaissance client Objectif : Développer l’up-selling (dynamiser les ventes sur contacts entrants) et le cross-selling (optimiser les campagnes sortantes) Hébergement de la base études et création d’indicateurs avec une vision client à 360° Segmentation data-mining orientée potentiel et fidélité client Scores d’appétence : produits, titres, et canaux Priorisation des mailings VAD, cross et réactivation, fondés sur les scores Règles de cross-sell intégrées dans le CRM et recommandation des 3 offres les plus adaptées +25% de clients multi-titres Croissance de +30% sur les clients VPC et VAD Réduction des coûts d’envoi de mailings Performance des scores - détection des acheteurs sur les 10% des plus hauts scores : o x5 sur le score VAD o x8 sur les scores Cross o x4 sur le score de réactivation Calcul d’appétence et recommandation produit Contexte et objectifs La solution Résultats pour le client LOYALTY Constat : baisse structurelle des actifs avec un programme sous-utilisée par les clients Juillet 2013 : Lancement par les cinémas Gaumont Pathé d’un nouveau programme de fidélité Enjeux : + de CA, + de fréquentation, + de porteurs de carte Gestion de la BDD Marketing et des campagnes autour des programmes de fidélité et d’abonnement Objectif : Analyser l’évolution des comportements clients sur le nouveau programme, identifier des pistes pour stimuler le burn et dynamiser le nouveau programme Analyse du recrutement et des comportements des groupes clients Etude sur l’activité des anciens clients Mesure de l’impact du burn sur la fréquentation Calcul de la performance du programme relationnel Meilleur ciblage sur 500 campagnes annuelles : + 15 pts sur le taux de retour, soit 120.000 entrées supplémentaires Augmentation du panier moyen de +30% par un système de reward plus adapté Recrutement plus qualitatif : +15 points d’actifs à 6 mois Succès sur des segments stratégiques : nouveaux, bons clients + 5 pts d’actifs vs un groupe témoin représentatif - réactivation des inactifs : 32% réactivés vs 10% sur le groupe témoin « Proof of Value » d’un programme de fidélité Contexte et objectifs La solution Résultats pour le client 3L Maintenance et pilotage de plus de 500 indicateurs clients dans la base et référentiels Performance du score de recrutement - détection x10 des recrutés sur les 10% des plus hauts scores 4 points de churn en moins sur les clients très risqués contactés 600 000 contacts enrichis et ciblés pour des campagnes de prospection Orange Business Services fournit des services de communication à 2 millions d’entreprises de toute taille Enjeux : optimiser les couts de conquête et de fidélisation, les ressources et améliorer la connaissance client Accompagner le client sur mesure pour toutes les activités autour de la data Objectif : Assurer un support aux équipes marketing et ventes en termes de connaissance client, bilans de campagne et reporting Une équipe de 5 consultants data mining expert, avec un pilotage central Data quality : identification des poches de CA, audit des leviers utilisés par la vente, corrections des anomalies Scoring (recrutement, montée en gamme, churn) Ciblages : extraction sous SAS et enrichissement de données - gestion de campagnes multicanal sous Neolane Reporting analytique orienté valeur et fidélisation : tableau de bord fidélisation, cockpit churn, matrices de déformation de la valeur, arbre de segmentation de la marge Etudes ad’hoc : bilans de campagne de second niveau avec impact sur la lifetime value et le churn Accompagnement sur l’ensemble du cycle de vie client Contexte et objectifs La solution Résultats pour le client arvato appartient au Groupe Bertelsmann Groupe media leader en Europe 1er éditeur mondial de livres en langue anglaise 1er éditeur européen de magazines Leader mondial de services externalisés 16,3 Mds € chiffre d’affaires 2013 111 763 collaborateurs 50 pays 1er groupe media et services en Europe Groupe international d’impression 27,3% du CA 18 ans d’expérience dans le domaine de la Relation Client, Une chaîne de valeur unique sur l’ensemble des processus d’interactions client : Marketing, CRM, Logistique et services financiers Une stratégie de développement multi dimensions autour de la connaissance client, du cross canal et du social media. arvato en France, leader de la relation client Notre expertise métiers uploads/Marketing/lead.pdf