Base de donnes Base de donnes Les 5

Base de données

Base de données Les 5 clés du succès ¢ Accroître le chiffre d’affaires et la rentabilité pour une meilleure communication Mieux connaître Mieux fidéliser Mieux dialoguer Mieux décider Mieux prospecter 2

1 – Mieux connaître 1. L’alimentation de la base nom 3

1 – Mieux connaître 1. L’alimentation de la base Socio démo nom 4

1 – Mieux connaître 1. L’alimentation de la base achats Socio démo nom 5

1 – Mieux connaître 1. L’alimentation de la base actions/réactions achats Socio démo nom 6

1 – Mieux connaître 1. L’alimentation de la base agrégats actions/réactions achats Socio démo nom 7

1 – Mieux connaître 1. L’alimentation de la base 2. Segmenter la clientèle selon son niveau de fidélité ¢ ¢ ¢ Courbe de survie Analyse RFM (Référence, Fréquence, Montant) L. T. V (Lifetime Value) 8

1 – Mieux connaître 1. L’alimentation de la base 2. Segmenter la clientèle selon son niveau de fidélité 3. Analyser les caractéristiques de la clientèle ¢ ¢ Qui sont les clients ? Qui achète quoi ? Où achète la clientèle ? Qui réagit aux opérations ? 9

1 – Mieux connaître 1. L’alimentation de la base 2. Segmenter la clientèle selon son niveau de fidélité 3. Analyser les caractéristiques de la clientèle 10

2 – Mieux fidéliser Le constat : La fidélisation naturelle existe La concurrence est de plus en plus offensive 11

2 – Mieux fidéliser Les solutions : Construire un plan d’actions Valoriser les très bons clients Choyer les nouveaux clients Récupérer les clients sur le départ Abandonner les clients perdus 12

3 – Mieux dialoguer 1. Réponses aux attentes 2. Personnalisation des messages écrits 3. Contacts directs (communication commerciale) 13

4 – Mieux prospecter Savoir : ¢ ¢ ¢ Qui ils sont Où ils achètent Comment les attirer Comment les fidéliser Combien vous en avez besoin Pour quels coûts et quelle rentabilité 14

La mise en place ◙ 1ère étape : le cahier des charges ¢ Déterminer les besoins marketing et Informatique ¢ Prévoir les données ¢ Définir les premiers tableaux de bord ¢ Définir les outils d’interrogation 15

La mise en place ◙ 2 eme étape : l’initialisation ¢ Récupération des anciennes données ¢ Tests de fonctionnement en données réelles 16

La mise en place ◙ 3 eme étape : mise à jour ¢ Périodicité ¢ Contrôles 17

DATAMINING et CRM

DATAMINING ET CRM 1° - Définition des concepts de Datamining et de CRM : 1) Le CRM 2) Le Datamining 2° - La Démarche Datamining : 1) Les 4 étapes d’une bonne démarche Datamining 2) Illustration à partir d’un exemple 19

INTRODUCTION ■ Les entreprises ont pour principal objectif de cibler le mieux possible leur clientèle afin de répondre à ses attentes ■ Connaître mieux, c’est identifier des groupes de clients ayant les mêmes attributs individuels… ■ Connaître mieux, c’est être capable d’estimer pour chaque client potentiel économique, son risque de passer à la concurrence… ■ Le Datamining permet une connaissance fine et détaillée des clients afin de mieux répondre à leurs besoins ■ Le CRM se trouve au centre de la culture de l’entreprise 20

DEFINITION DU CRM Le CRM (Customer Relationship Management) ou GRC en français (Gestion de la Relation Client) désigne l’ensemble de la relation avec les clients ou prospects. La mise en place d’une démarche CRM est une stratégie qui va mettre le client au centre de l’entreprise et qui a pour objectif d’en améliorer la rentabilité et de le fidéliser 21

DEFINITION DU DATAMINING Le DATAMINING correspond à l’ensemble des techniques et des méthodes qui, à partir de données, permettent d’obtenir des connaissances exploitables. 22

DEFINITION DU DATAWAREHOUSE Le DATAWAREHOUSE se traduit fréquemment par « un entrepôt de données » . Il désigne à la fois la base dans laquelle sont stockées l’ensemble des informations, mais également l’ensemble du système d’information décisionnel. 23

LE CRM ■ Le CRM est une stratégie d’entreprise centrée sur ses prospects et ses clients ■ Aujourd’hui, l’entreprise pense à une stratégie autour de son Capital le plus important : SES CLIENTS ■ La démarche CRM impose la prise en compte d’étapes indispensables ■ Le client est au centre de la préoccupation de la décision de l’entreprise 24

Les grandes étapes à suivre d’une démarche CRM ■ Collecter l’information et constituer une base de données des informations clients ■ Motiver l’ensemble des salariés autour d’un projet de service client ■ Choisir et mettre en place les outils informatiques pour aider les salariés à accéder à l’information et à mettre à jour en permanence la base de connaissance clients ■ Tester et vérifier la qualité du service apportée par l’entreprise ■ Recueillir les commentaires des salariés afin de faire progresser le service apporté au client et les outils informatiques associés 25

LE DATAMINING ■ L’intérêt du Datamining est d’améliorer la performance commerciale, de mieux cibler les prospects, de fidéliser la clientèle… ■ Statistiques et Datamining ont le même but : modéliser de manière compréhensible la réalité ■ Le Datamining est un outil de prévision : son rôle est de prévoir les tendances futures et les comportements afin de guider les preneurs de décisions dans leurs choix 26

LE DATAMINING ■ Le Datamining prend toute son importance dans le marketing one to one (direct) : l’information que l’on détient sur le client constitue la clé de la réussite ■ Le Datamining : stratégie favorisée par l’informatique et l’inter connexion des systèmes (INTERNET) 27

LES TACHES DU DATAMINING ■ Classification ■ Estimation ■ Prédiction ■ Groupement par similitudes ■ Segmentation ■ Description ■ Optimisation 28

LE CERCLE VERTUEUX DU DATAMINING Préparer les données Identifier le domaine d’études Agir sur la base de données Evaluer les actions 29

LES 4 ETAPES D’UNE DEMARCHE DATAMINING Comprendre les marchés et les clients CONNAITRE Développer l’offre CIBLER FIDELISER Conserver les clients Acquérir des clients VENDRE 30

CONNAITRE Lors des ventes, retours de coupon réponse ou visites sur leur site Internet, l’entreprise enregistre les coordonnées des clients et clients potentiels (prospects), leurs préférences, leurs habitudes qui sont stockées dans un entrepôt de données (datawarehouse) ce qui permet aux entreprises de mieux connaître les cleints et comprendre le marché. 31

CIBLER Ces réservoirs de connaissance sont explorés afin d’en comprendre le sens et de déceler les relations entre données et des modèles expliquant leur comportement : les clients sont alors classés, segmentés selon leur age, leur sexe ou leur habitude d’achat par des logiciels informatiques afin de développer l’offre de manière plus efficace. 32

VENDRE Grâce au ciblage, des programmes de marketing bien spécifiques sont établis et des opérations de vente sont organisées dans le but d’attirer et d’acquérir de nouveaux clients : pub, offres promotionnelles, jeux, concours… 33

FIDELISER L’entreprise doit conserver les clients acquis en leur envoyant des mailings ou des courriers appropriés à chacun de manière à ce que chaque client soit intéressé par une offre personnalisée et reste fidèle à l’entreprise. 34