Exploration de données et analyse statistique affine la connaissance client

Par 15 décembre 2011 Laisser un commentaire
statistic client

Pour mieux catégoriser les clients d'une entreprise et cibler directement ceux qui sont les plus vecteurs de revenus, une solution est de combiner ces deux méthodes.

Pour établir des stratégies commerciales et marketing adaptées, il faut pouvoir classer correctement les consommateurs en plusieurs catégories. Sankar Rajagopal, expert informatique chez Tata Consultancy Services (TSC), a cherché un moyen de déterminer automatiquement et efficacement, à partir d'une large base de données, les clients les plus rentables pour son entreprise. En effet, il estime au préalable que 50 à 80 % des bénéfices d'une entreprise sont générés par 10 à 20 % des consommateurs. Considérant que les anciennes techniques de classification à base de méthodes mathématiques (statistiques, réseau neuronal, algorithme générique...) sont devenues obsolètes pour traiter la somme d'informations disponibles aujourd'hui, le chercheur a combiné systèmes d'exploration de données (datamining) et d'analyse de données statistiques (clustering) pour arriver à ses fins.

Combiner plusieurs méthodes

Après avoir collecté l'ensemble des données clients de TSC et avoir enlevé celles qui étaient incomplètes ou sans rapport, le scientifique s'est servi du programme IBM Intelligent Miner et d'un algorithme démographique. Ce dernier était chargé de repérer les similitudes entre acheteurs sur la base de paramètres prédéfinis comme, entre autres, la somme totale de leurs dépenses, le nombre d'articles et de services commandés, leur coût en maintenance et SAV. Quatre catégories ont ainsi pu être dégagées, accompagnées de stratégies appropriées. Le premier groupe (6,16% des clients) représente 35,47% des revenus et est considéré comme étant de "haute valeur" (revenus élevés, coûts réduits). Le but est de créer une politique de rétention envers eux, en conservant le même degré de services.

Une stratégie définie pour chaque catégorie

Le deuxième (6,7% des clients pour 23,9% des revenus) est estimé de "valeur moyenne" (revenus élevés, coûts élevés). Il faut aussi identifier les produits et services qu'achètent ces consommateurs en priorité et se concentrer sur leur production et leur amélioration afin de diminuer les coûts liés à cette catégorie. Le troisième (75,72% des clients pour 24,04% des revenus) est de "valeur basse" (revenus réduits, coûts réduits) et constitue la grande majorité des acheteurs. Ici, il s'agit d'augmenter les bénéfices en acquérant plus d'informations sur ces personnes, qui sont en général de nouveaux consommateurs qui ne se sont pas fixés sur des produits particuliers. La dernière catégorie est considérée comme étant de "valeur négative" et à haut risque (11,43% des clients pour 16,59% des revenus). Il faut réussir à faire migrer ce groupe vers d'autres entreprises ou fournisseurs afin de pouvoir libérer de la force de production et de la disponibilité pour de nouveaux consommateurs.

Haut de page

Vos commentaires

(If you're a human, don't change the following field)
Your first name.
(If you're a human, don't change the following field)
Your first name.
Le contenu de ce champ sera maintenu privé et ne sera pas affiché publiquement.
  • Aucune balise HTML autorisée
  • Les lignes et les paragraphes vont à la ligne automatiquement.

Plus d'informations sur les options de formatage

En soumettant ce formulaire, vous acceptez la politique de confidentialité de Mollom.

Mentions légales © L’Atelier BNP Paribas