DES MÉGABASES aux FICHIERS THÉMATIQUES 1/2

Les entreprises sont actuellement confrontées à un double défi en matière de stratégie marketing. Le premier concerne la prospection de nouveaux clients. « La société de consommation échappe de plus en plus à une déclinaison monolithique des profils comportementaux. Cette mutation culturelle a motivé l'apparition de nouveaux fichiers qui, à l'opposé des mégabases multicritères, offrent des segmentations verticales, telles que le sport, les enfants ou encore la famille », souligne Marie Teixeira, présidente de la commission fichiers du SNCD (Syndicat national de la communication directe). Parallèlement, l'intégration progressive de toutes les données de l'entreprise, la mise en oeuvre de datawarehouse, d'outils d'intelligence commerciale permettent aux entreprises d'évoluer vers un ciblage "one-to-one" à travers l'analyse des comportements avérés de leur clientèle. « Jusqu'à présent, les bases de données comportementales étaient principalement dédiées à la prospection de nouveaux clients. Grâce à l'interconnexion des bases d'informations clients, produits, facturation, la mise en oeuvre de stratégies marketing basées sur le CRM, les entreprises disposent aujourd'hui d'une meilleure visibilité des comportements de leur clientèle. Ces informations restent néanmoins limitées à la relation commerciale qui unit le client au produit ou à l'activité spécifique de l'entreprise, et les bases de données comportementales sont désormais utilisées pour l'enrichissement des bases marketing existantes ou encore à l'élaboration des programmes de fidélisation », confirme Vincent Géry, directeur marketing SFR Grand Public (Cegetel).

UN SECTEUR EN PLEINE EFFERVESCENCE

Plus largement, l'évolution actuelle vers le marketing one-to-one confronte les entreprises à de nouvelles exigences en matière d'études et d'analyse. Des sociétés telles que Claritas et Consodata disposent aujourd'hui de statisticiens très pointus, de nouveaux modèles de segmentation ou encore de systèmes d'information géographique qui permettent de valoriser l'information comportementale recueillie au sein de l'entreprise. En réalité, la terminologie en matière d'"information" comportementale ne cesse d'évoluer, et ce constat justifie l'effervescence d'un secteur jusqu'ici confiné à une poignée d'acteurs. « La pénurie en matière de données comportementales n'est plus d'actualité, précise Marie Teixeira. A l'opposé, l'apparition récente de nouveaux fichiers ne devrait pas saturer le marché car le taux d'adresses redondantes avec les bases existantes reste faible. Ces fichiers offrent, en outre, de nouvelles déclinaisons comportementales de la population. Ce qui permet aux entreprises d'affiner leurs stratégies marketing en les mixant avec les données recueillies en interne ou en les utilisant parallèlement aux bases de données déclaratives à fort potentiel, telles que Claritas ou Consodata. » Outre la méthode de collecte des données, les fichiers comportementaux peuvent se décliner en trois familles : les mégabases déclaratives, les fichiers thématiques et les fichiers B to B. Apparues en 1994, avec l'arrivée de Claritas, puis de Consodata une année plus tard, les mégabases restent les pièces maîtresses des stratégies marketing à grande échelle. Elles combinent un fort potentiel d'adresses à un très large éventail de critères comportementaux. Plus concrètement, Claritas propose aujourd'hui deux approches de ciblages complémentaires. Dans le premier cas, l'analyse comportementale est réalisée à partir de données déclaratives. « Nous disposons d'une mégabase, qui regroupe 4 millions d'adresses et qui permet un ciblage marketing one-to-one à partir d'une déclinaison comportementale intégrant 15 variables sociodémographiques, 80 critères de style de vie et plus de 2 000 variables de comportement de consommation », confirme Michiel Vermeulen, P-dg de Claritas Europe. Le modèle de segmentation Prizm, à l'inverse, permet de déduire un spectre comportemental à partir du fichier d'abonnés de France Télécom, soit 20 millions. La déclinaison de la population en 53 profils de ménages s'effectue à travers un traitement statistique qui associe ces adresses géocodées aux informations comportementales issues de la mégabase Claritas, de l'Insee et de la base d'entreprises SCRL. « Cet outil permet de modéliser la cartographie sociodémographique et comportementale de la population française », précise Michiel Vermeulen. L'intérêt de ce modèle repose à la fois sur la taille du fichier et l'éventail de ciblages marketing proposés. Prizm offre une première déclinaison en fonction de l'environnement de la zone de résidence : urbain, suburbain, rural. Cet outil permet ensuite de zoomer à l'échelle d'un département, d'une ville, et de restituer jusqu'au pâté de maison la répartition des tranches d'âge, l'équipement et le comportement d'achat des foyers, mais aussi la proximité des bureaux et commerces. « La diversité des critères multiplie d'autant les champs d'application marketing. Une enseigne commerciale peut s'appuyer sur le décryptage comportemental de sa zone de chalandise pour cibler les offres promotionnelles et, parallèlement, élaborer une stratégie one-to-one par le biais de messages adaptés aux différents profils de consommation », ajoute Michiel Vermeulen. Le modèle Prizm permet aussi d'enrichir une base client existante grâce à l'apport de nouvelles variables comportementales ou encore de mixer différentes utilisations. La connaissance d'un client se limite, la plupart du temps, à son comportement d'achat avéré. En complétant ces informations avec de nouveaux critères, tels que les loisirs pratiqués, le type de presse lue ou l'équipement du foyer, un opérateur de téléphonie mobile va, par exemple, affiner ses offres promotionnelles et ses actions de fidélisation en fonction des profils associés aux différentes formules d'abonnement. A l'inverse, cette modélisation va lui permettre de déduire quel segment de population est le plus apte à devenir client et sur tel type de forfait. Tout en admettant l'homogénéité des profils obtenus, certains nuancent pourtant la terminologie "one-to-one" utilisée par Claritas et Consodata. L'analyse comportementale s'appuie sur des informations déclaratives et, parallèlement, ces mégabases d'environ 4 millions d'adresses sont régénérées annuellement à travers un questionnaire diffusé à 20 millions d'exemplaires. Or, le nombre de retours de ces questionnaires se situe aux alentours de 500 000, ce qui veut dire que le cycle de remise à jour de la base court sur plusieurs années. Cette critique doit à son tour être relativisée car les adresses de ces mégabases sont rafraîchies ponctuellement par le biais du fichier de France Télécom, tout en intégrant la traçabilité des abonnés.

VALORISER L'EXPERTISE DES MÉGABASES

Pour Pierre le Manh, directeur général France de Consodata, le débat n'a pas lieu d'être : « Les éditeurs de bases de données comportementales se complètent plus qu'ils ne concurrencent. L'annonceur dispose aujourd'hui d'un large panel de fichiers, qui se différencient par la méthode d'acquisition et d'analyse des données, mais aussi par leurs potentiels. Si l'objectif d'une campagne marketing est, par exemple, d'acquérir 600 000 nouveaux clients, l'annonceur doit panacher un fichier à fort potentiel tel que le nôtre, qui lui assure, par exemple, un taux de retour de 400 000 clients, à des fichiers à plus fort taux de réalisation, mais moins productifs. Plus précisément, la diversité de l'offre lui permet d'atteindre un objectif quantitatif en recherchant le meilleur ratio coût/potentiel de nouveaux clients offerts par les différentes bases comportementales. » Au final, c'est sans doute l'expérience de l'annonceur qui fera la différence car il est très difficile de connaître le potentiel réel d'une base. En premier lieu, parce qu'une stratégie marketing résulte la plupart du temps de l'interaction de différentes sources d'informations et qu'il est donc impossible d'extraire la contribution réelle d'un fichier comportemental sur le taux de retour d'une campagne. Parallèlement, que ce soit vis-à-vis de la concurrence ou encore pour entretenir une certaine pression commerciale à l'égard des éditeurs de fichiers, les entreprises et les annonceurs restent très discrets sur leurs taux de retours. Claritas et Consodata ont par ailleurs enrichi leur offre par le biais d'acquisitions. « Les rachats successifs d'Axis en 1997 et d'ADDE en 1999 permettent de valoriser notre métier de base par le biais d'expertises comportementales et cartographiques, confirme Michiel Vermeulen. Concrètement, les pôles location de données et outils d'informations géographiques se valorisent mutuellement à travers des applications de géomarketing qui représentent aujourd'hui plus de 30 % de leurs activités respectives. Ce type d'application sollicite par ailleurs notre département études qui regroupe aujourd'hui 45 personnes, soit 25 % de notre effectif global. » Cette stratégie de développement reflète en même temps les nouveaux défis auxquels se trouvent confrontés les entreprises et les annonceurs. Le ciblage marketing one-to-one s'oppose en premier lieu aux critères de masse utilisés jusqu'à présent. Les variables sociodémographiques doivent être affinées par de nouveaux critères, tels que le style de vie, les habitudes de consommation, les sports pratiqués ou encore l'équipement des foyers. Outre l'utilisation de fichiers comportementaux, l'approche one-to-one s'effectue au final par le croisement de différentes sources de données, et conjugue en conséquence un savoir-faire technologique à des compétences très pointues en termes d'analyse. Parallèlement, l'intégration des données stratégiques au sein de datawarehouse et l'émergence des stratégies marketing basées sur le CRM permettent d'évoluer vers une relation client personnalisée. « Les informations recueillies se limitent pourtant aux comportements avérés de la clientèle et les entreprises se tournent aujourd'hui vers les fichiers comportementaux pour affiner le contenu et le ciblage des offres promotionnelles, prévenir les risques de rupture commerciale », souligne Michiel Vermeulen. Le format universel numérique élargit par ailleurs le potentiel d'utilisation des fichiers comportementaux à des applications de géomarketing. Un SIG (système d'information géographique) permet en effet de convertir tout type de données ou fichiers numériques à travers une double lecture sémantique et topologique. Une expertise cartographique va, par exemple, permettre de déterminer le meilleur emplacement pour un émetteur de téléphonie, de télévision ou d'une enseigne commerciale en croisant les données comportementales à différentes sources d'information, tels que le relief, l'infrastructure routière, le type d'environnement, urbain ou rural. Les contraintes, qui portaient jusqu'à présent sur l'interopérabilité des plates-formes techniques et des formats de données, se situent désormais au niveau de l'analyse et de la traduction marketing one-to-one de multiples sources d'informations. « Notre département études regroupe aujourd'hui des spécialistes, statisticiens, juristes, informaticiens et, au-delà de la location d'adresses ou l'enrichissement de bases existantes, nos domaines de compétences couvrent l'ensemble des déclinaisons marketing liées à l'utilisation de l'information comportementale. Les secteurs tels que les télécommunications ou la téléphonie portable conjuguent notamment différents types d'expertises. En amont, nous collaborons avec les cabinets de consulting pour élaborer le business plan. Lorsqu'un opérateur souhaite, par exemple, obtenir une licence de boucle radio, une première expertise cartographique nous permet de déterminer l'implantation des infrastructures techniques », précise Michiel Vermeulen. La seconde phase concerne le ciblage des entreprises à prospecter pour l'utilisation des services de téléphonie ou Internet proposés par l'opérateur. « Nous pouvons zoomer jusqu'à un niveau très fin et déterminer les poches potentielles d'activité grand public en croisant les bases de données urbaines à notre base comportementale. Dans la cas d'une chaîne de télévision ou d'un opérateur de téléphonie mobile, cette analyse doit également tenir compte des contraintes liées à la propagation des ondes. L'intégration des vues aériennes numérisées de l'IGN dans le SIG Map Info et leur modélisation en 3D permet de simuler la propagation des ondes et restituer une cartographie précise, jusqu'au niveau de l'habitat individuel, des zones couvertes par l'opérateur », ajoute Michiel Vermeulen. La collecte des adresses e-mail opt-in est également un axe de développement stratégique. Le fichier Yoptin de Consodata devrait atteindre 500 000 adresses à fin 2000 et la part d'activité du groupe consacrée à la Nouvelle Economie atteindre rapidement 30 %. Comme il est de règle, le cyberpartenariat repose sur le partage de l'information et des coûts. Claritas et Consodata proposent, avec un coût de mise en place annuel faible, leur logiciel de collecte de données on line et récupèrent, en échange, une partie des informations. De leur côté, les fournisseurs d'accès ou les entreprises obtiennent, en contrepartie de la diffusion de ce questionnaire, des informations qualifiées sur leurs clients.

Fichier colossal et dimension comportementale

Avec 17 millions d'adresses, le fichier Médiacible de la Redoute est le plus volumineux fichier de France. Sa taille confronte le vépéciste à un double défi. Le premier est d'ordre technique. « Que ce soit au niveau du traitement ou du stockage des données, nous étions jusqu'à présent très dépendants des plates-formes techniques, précise Guillaume Héron, directeur de Médiacible à La Redoute. Ces contraintes nous obligeaient à réduire la durée de maintien d'un client dans notre base et sur le seul critère d'achat avéré. La capacité des systèmes de stockage et d'information à traiter des volumes d'informations de plus en plus conséquents permet de conserver les clients plus longtemps dans notre base. Une meilleure lisibilité des comportements avérés permet, en outre, d'estomper la frontière entre client actif et inactif par le biais de variables tels que le montant, la cadence, le type d'achat, puis d'y associer des actions marketing personnalisées. » Le deuxième défi porte sur l'analyse et la traduction comportementale de ce fichier colossal. « En amont, pour les stratégies de conquête, l'analyse des comportements avérés de nos clients permet de déduire les profils à fort potentiel. Nous nous appuyons sur les mégabases de Claritas et Consodata pour élargir notre cible de prospection à partir de ces profils. » Les mégabases sont également utilisées pour l'enrichissement des données existantes par le biais de variables sociodémographiques et comportementales. « Une surreprésentation du comportement déclaratif nuit, en outre, à la qualité du ciblage. Plus précisément, l'analyse croisée des comportements avérés de nos clients et des intentions d'achats déduites des fichiers déclaratifs permet d'évoluer vers une nouvelle approche marketing basée sur la probabilité d'achat », souligne Guillaume Héron. Parallèlement, l'utilisation de SIG permet de valoriser les comportements avérés à travers des variables sociodémographiques, telles que les données de l'Insee, c'est-à-dire également basées sur des attitudes avérées de consommation. « Nous nous appuyons, d'autre part, sur le modèle de segmentation Prizm de Claritas pour extrapoler à partir de nos profils de consommation les zones à fort potentiel d'achat ou encore pour cibler une tranche d'âge tels que les 30-35 ans », conclut Guillaume Héron.

Cegetel : enrichissement et géomarketing

Le combat acharné auquel se sont livrés les opérateurs de téléphonie pour acquérir de nouveaux clients se porte désormais sur le terrain de la relation client. « Notre taux d'attrition est très faible », souligne Vincent Géry, directeur marketing SFR Grand Public (Cegetel). Pour parvenir à ce résultat, Cegetel dispose en premier lieu d'une visibilité en temps réel de sa clientèle. « L'intégration des données stratégiques au sein d'un datawarehouse, la mise en place d'outils décisionnels, tels que SAP, permettent d'évoluer vers du scoring prédictif. Notre objectif majeur est d'évaluer, à travers des signes forts tels qu'une baisse de consommation, le potentiel de départ d'un client et de déclencher des opérations one-to-one en fonction de son profil », ajoute Vincent Géry. Ces profils, élaborés à partir des comportements avérés des clients, sont ponctuellement enrichis par le biais des mégabases. En amont, les mégabases contribuent aussi, à travers des applications de géomarketing, à déterminer l'emplacement d'une antenne. « Le SIG permet de croiser différents niveaux d'informations et de déduire l'emplacement le plus propice d'une antenne ou d'une installation en tenant compte du potentiel client, du tissu économique, mais aussi des contraintes liées à la propagation des ondes », précise Vincent Géry. Après cette première phase, les mégabases sont utilisées pour des stratégies de conquête one-to-one ou l'enrichissement de profils client existants. « La fidélisation de notre clientèle ne se limite pas à des opérations promotionnelles ciblées. A travers notre Club, une palette étendue de services, ou encore par le biais d'événements tels que le Raid SFR, notre objectif est de nouer une relation privilégiée avec nos clients. Cet objectif nous conduit à enrichir la connaissance de notre clientèle par le biais d'informations comportementales, telles que les centres d'intérêts, les sport pratiqués, les goûts musicaux ou encore le type de presse lue », conclut Vincent Géry.