Mon compte Devenir membre Newsletters

Logiciels décisionnels :comprendre pour prévoir les ventes

Publié le par

Les entreprises de vente à distance ont l'habitude de travailler leurs bases de données suivant, en général, une approche RFM (récence, fréquence, montant) très classique. Mais la dureté de ce marché induit aujourd'hui la recherche de nouvelles logiques marketing », constate Olivier Maire, responsable développement des solutions CRM (gestion de la relation client) de SAS France. Face à cette demande croissante, également liée aux coûts élevés engendrés par de trop fortes pressions commerciales exercées sur les clients, les éditeurs répondent par la commercialisation d'offres innovantes. Les solutions ? Des outils d'analyse capables de segmenter encore plus finement l'appétence des clients pour tels ou tels produits, voire la mise en œuvre de systèmes d'alerte automatique. Ou encore des modules dédiés à l'analyse du comportement des clients sur le Web, pour répondre précisément aux besoins des annonceurs sur ce canal. Bref, le marché est en plein essor, les entreprises s'équipent et se régalent d'outils mieux adaptés à leurs problématiques.

Adopter la matrice produit-client

Jusqu'à présent, les analystes ont travaillé à partir du suivi des performances d'un produit ou de l'analyse du comportement d'un client. Désormais, les statisticiens proposent de gérer l'évolution d'une matrice produit-client bien plus efficace. Pour Gilles Hustaix, directeur développement de l'éditeur SPAD, « cette matrice est au cœur du marketing prédictif ». Il s'agit de découvrir comment vendre davantage de produits au même client ou comment rendre un client “ré-acheteur”. « Les vépécistes ont inventé l'indice RFM, notre objectif est de transformer leurs anciens clients en clients récents et leurs petits clients en gros consommateurs », affirme-t-il. La solution de SPAD, baptisée “PLS Path Modeling”, commercialisée sous la forme d'un module autonome facturé environ 10 000 euros, a été élaborée par des statisticiens pour une utilisation par des responsables marketing. Les concepts “attitudinaux” très complexes sont automatiquement traités et répertoriés pour traduire par un simple dessin quelles actions doivent être instaurées. De même, Hervé Kauffmann, directeur des opérations de Kxen, analyse comment la solution “Kxen Analytic Framework” permet aux vépécistes « d'appliquer des règles d'association utiles pour réorganiser leur catalogue ». Il s'agit de découvrir que l'achat de tel produit engendre l'achat de tel autre. L'outil qui s'intègre au système d'information de l'entreprise facilite la création de modèles et la production de résultats dans un secteur « qui brasse des volumes de données faramineux », remarque Hervé Kauffmann. De son côté, SPSS crée un pont entre l'action et la décision, entre la gestion des campagnes et l'optimisation des plans, via l'outil “Predictive Marketing” conçu spécialement pour les directions marketing. « Aujourd'hui, les opérationnels du marketing souhaitent sélectionner eux-mêmes leurs cibles, sans passer obligatoirement par le service “datamining” », argumente Hervé Mignot, architecte manager de SPSS. Du coup, l'éditeur répond à ce besoin précis par une offre packagée et autonome. Comptez 150 000 euros pour équiper un serveur. Il faudra ensuite ajouter environ 5 000 euros par utilisateur. La solution permet l'extraction de critères de ciblage, et, en fonction d'un produit, elle est capable de puiser dans la base de données clients les adresses de ceux qui montreront le plus d'appétit face à cette offre. En outre, un module arbitre et hiérarchise les communications pour éviter de relancer trop fréquemment le même client. Il n'est pas question, en effet, d'augmenter encore la pression commerciale, mais d'optimiser les campagnes et de contacter le bon client, au moment opportun, avec la bonne offre. Avec “SAS Web Analytics”, l'éditeur SAS se positionne sur le marché des solutions d'analyse des performances du canal Web. Il s'agit de traquer le comportement des internautes, d'analyser leur parcours, de connaître les points d'entrée et de rupture, etc. L'objectif ? Mettre en place des systèmes d'alerte, découvrir les signaux qui traduisent un achat imminent. « À ce niveau, explique Olivier Maire, l'analyse est réellement individualisée ; je peux savoir exactement quel événement déclenche quel achat. » Les événements sont donc caractérisés par la solution qui les détecte et déclenche une communication automatiquement.

Aller plus loin avec le “datamining”

Le “datamining” permet d'accéder à un niveau supérieur d'analyse. Avec Clémentine, commercialisée environ 90 000 euros pour deux dataminers, SPSS fournit aux analystes un outil qui prévoit les ventes croisées à partir d'une étude de la base de facturation du vépéciste. Il s'agit ici encore de maximiser la valeur client. Mais la solution va plus loin en déterminant des scores d'appétence et d'attrition concernant le cycle de vie du client. « Le score d'attrition ou de réactivation, note Hervé Mignot, comprend comment le client se comporte et fixe des alertes en matière de délais interachats à ne pas dépasser, par exemple. » Ainsi, prenant le cas de La Redoute, l'éditeur s'est aperçu « qu'une adolescente commande à partir du catalogue de sa mère et ce jusqu'à ce qu'elle devienne elle-même maman », commente-t-il. La première naissance est donc l'événement qui donne l'occasion à une cliente de devenir autonome. Le cycle de vie est par conséquent assez long – une vingtaine d'années – et mérite un suivi soigneux pour anticiper et conserver la cliente au moment où elle prend son autonomie. Pour anticiper la réaction des consommateurs, il faut comprendre leur comportement. Or, les outils d'analyse prédictive servent justement à suivre les cycles de vie et à mettre en place une sorte de veille technologique pour augmenter les stratégies de fidélisation, le nerf de la guerre !

avis d'expert

« Les outils décisionnels deviennent opérationnels » Le marketing a toujours connu des outils de pilotage d'activités, de suivi des segments ou d'analyse des ventes. En revanche, ce qui est nouveau, selon Gilles Liguori, « c'est l'émergence d'outils décisionnels opérationnels ». Aujourd'hui, explique-t-il, « un parc clients représente une valeur, qui doit être travaillée, car s'il n'est pas animé, les concurrents s'en chargeront ». Le marché de l'analyse prédictive est dynamique et se caractérise par trois grands pôles. « Tout d'abord, le calcul de l'appétence des clients à certaines offres via l'établissement d'une matrice, ensuite la capacité de gérer de la relation client en temps réel en suivant des règles et en attribuant des scores. Et, enfin, les outils de datamining destinés aux statisticiens. »

Mot clés :

Isabelle de Chauliac