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« Un bon client, c’est aussi une formule mathématique »

Par Christophe Tricot, Manager Intelligence artificielle et Stéphane Messika, Directeur Associé de Kynapse, cabinet de conseil en transformation digitale d'Open

Grâce à la donnée et à l’intelligence artificielle, il est devenu possible de faire de vos clients de « meilleurs clients ». Autrement dit, des consommateurs qui, tout au long de leur vie, généreront davantage de profits pour votre entreprise. Ce concept baptisé « Lifetime Value » présente trois avantages importants :
– il vous invite à exploiter une clientèle déjà existante, plutôt que de vous acharner à faire de l’acquisition avec des coûts toujours plus importants et un retour sur investissement plus qu’incertain ;
– il permet de créer de la valeur de façon durable ;
– et il fournit une occasion concrète de mesurer la rentabilité des actions marketing menées.

Si un client a dépensé 100 euros en 2018, comment faire pour qu’il en dépense 110 l’année prochaine ? La réponse à cette question passe par plusieurs étapes. D’abord, le travail le plus important consiste à regrouper toutes les données disponibles pour enrichir le CRM, tout en créant de nouveaux segments de clientèle fondés sur l’analyse des comportements.
Il s’agit ici, bien au-delà des données de type « âge », « adresse » ou « catégorie socio-professionnelle », de privilégier les parcours de navigation du client, mais aussi toutes ses interactions avec l’entreprise dans le monde physique, à commencer par ses tickets de caisse et ses allées et venues en boutique.

A partir de là, on calcule la Lifetime Value (LTV) de chaque nouveau segment de clientèle, en s’appuyant sur deux valeurs-clefs : le panier moyen et la probabilité de ré-achat. Et l’on peut commencer à faire grimper la LTV, mécaniquement, en augmentant ces deux valeurs grâce à des actions marketing ciblées.

Par exemple pour augmenter le panier moyen, on peut jouer sur deux leviers : l’up-sell (montée en gamme) et le cross-sell (diversification des achats). Et pour accroître la probabilité de ré-achat, il faut faire en sorte d’accélérer la fréquence des visites et/ou de réduire l’attrition.

Une fois la LTV calculée nous sommes confrontés à un problème « heureux » : l’embarras du choix face à la palette d’actions marketing possibles ! Vaut-il mieux lancer des promotions ? Développer un nouveau produit ? Revoir le tunnel d’achat ? Améliorer l’accueil au Call Center ? Enrichir le programme de fidélité ? Adapter les newsletters ?

Là encore, c’est l’analyse des données qui permettra, en vérifiant l’impact de ces actions marketing, d’établir le « mix marketing » idéal pour allonger la LTV.

Nous utilisons des techniques d’intelligence artificielle pour optimiser ce mix marketing. Par exemple, nous avons travaillé récemment pour une grande chaîne de magasins en adaptant au jour le jour et boutique par boutique les prix de vente des articles soldés. L’objectif n’était pas de déstocker au maximum mais bien d’augmenter la marge durant la période des soldes. Les résultats ont confirmé que l’on peut se fier aux chiffres et aux formules !

L’avenir du marketing s’inscrit dans le présent, dans la valorisation des clients déjà acquis, plutôt que dans la recherche de prospects. La donnée apporte un meilleur client, ce qui est souvent beaucoup plus précieux qu’un nouveau client.
Et au-delà de cette ambition forte autour de la LTV, la donnée peut venir progressivement transformer toute la gestion des stocks : on fluidifie les circuits d’approvisionnement en rapprochant l’offre de la demande. Et comme bien souvent avec le « digital » les premiers à exploiter ces techniques seront les grands gagnants.

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