Le Cercle du Marketing Prédictif 22 Mai 2008

Christine BalaguéIAE- Université de Lille 1

Mieux cibler en produisant du qualitatif à partir de données quantitatives, est ce possible?

Christine Balagué

Le Cercle du Marketing Prédictif22 Mai 2008

L’enjeu des entreprises

Offrir

• le bon produit,

• au plus juste prix,

• à l’instant idéal,

• par le canal de vente approprié,

• à la bonne cible

Christine BalaguéUniversité de Lille 1Professeur vacataire à HEC


Approche Marketing produit

Née dans la VAD (personnalisation du service et de la communication)Individualisation de la communicationCoût par commande

Information sur un client = clé du marketingInformatique d’analyse et de décisionDatamining, datawarehouse, CRM, GRC (gestion de la relation client)

Redécouverte des exigences du client, Besoin de nouveaux types de donnéesReconnaissance, confiance, solidarité contractuelle, fidélité

Approche Marketing direct

Approche Database marketing

Approche One to OnePeppers & Rogers

Modification radicale du mode de pilotagePersonnaliser l’offre dans des conditions économiques acceptables

Approche Marketing Relationnel

Approche Marketing Interactif

On n’a jamais eu autant de données qu’aujourd’hui avec l’Internet

Recherche d’économies d’échelleStandardisation des tâches, standardisation de massecoût du GRP, coût de visite du vendeur

Approche Marketing direct

Evolution du ciblage

Le boom des données numériques

• La quantité globale de données numériques produites dans le monde s’élève en 2007 à 281 milliards de Go, soit 45 Go par être humain (Etude cabinet IDC, mars 2008)

• En 2011, la masse totale s’élèvera à 1 800 milliards de Go, dix fois plus qu’en 2006!!



L’enjeu pour les entreprises

• Extraire et construire une base de données incluant tous les points d’interactions avec le consommateur: téléphone, mail, sms, magasin, réseaux sociaux, …

• Gestion et actualisation de la BDD• Exploitation des données pour maximiser le ROI



TURNING CUSTOMER INTERACTIONS INTO MONEY

Les 6 priorités 2008-2010du Marketing Science Institute

• Accountability and ROI of Marketing Expenditures • Understanding Consumer/Customer Behavior • New Approaches to Generating Customer Insights • Innovation • Marketing Strategy• New media



Les grands concepts à mesurer

• Besoins

• Comportement du consommateur multi canal

• Attitudes vs concurrents

• Customer Lifetime Value (CLV)

• Satisfaction

• Fidélité

• Plaintes et réclamations

• Sources d’influence (web, autres)



1. HISTORISATION, TRANSVERSALITE2. DONNEES QUANTITATIVES ET QUALITATIVES

Se fixer des objectifs précis et et mesurables

• Réduire de 15% l’usure et le churn des gros consommateurs

• Prévoir des transferts de clientèle entre les segments (segmentation dynamique)

• Diminuer les plaintes de 40%• Accroître de 10% les ventes sur les plus gros

consommateurs• …



Optimiser le ROI par la prédiction du comportement

• Modèles du comportement d’achat en grande consommation– Modèle NBD, de Markov, de Dirichlet

– Equations structurelles

– Réseaux de Petri, réseaux bayésiens (simulation)

• Outils d’analyse prédictive



Le cycle du ROI



Mieux cibler en produisant du qualitatif à partir de données quantitatives, c’est possible…..

Quelques pistes:

• Référencer toute la connaissance des consommateurs sur les points de contact

• Stocker et structurer

• Extraire

• Analyser

• Prédire

• Mise en place d’actions marketingChristine BalaguéUniversité de Lille 1Professeur vacataire à HEC


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