une BDDM pour segmenter la fidélité

«En matière de fidélisation et surtout de connaissance du consommateur, on peut dire que c'est l'arrivée, au début des années 90, des systèmes de gestion de bases de données relationnelles et des nouveaux opérateurs de téléphonie qui a changé l'histoire des relations entre le commerce et ses clients. » Pour Jean-Yves Granger, directeur de la Prospective et de la Coordination Marketing et Commerciale chez LaSer Lafayette Services, cette émergence simultanée a eu un impact profond et durable. Elle a notamment permis de mieux connaître les clients et de les fidéliser en fonction de leur valeur. Rappelons-nous, à la fin des années 80, la principale question que se posait, par exemple, la grande distribution, était de savoir combien d'historique de transactions il était possible de conserver dans une base de données, sans qu'une simple requête effectuée par le service études puisse impacter le fonctionnement de l'informatique de gestion. On se souvient de l'inauguration de la nouvelle ligne de caisses d'un hypermarché de l'Ouest parisien. Cinquante-deux caisses en ligne sur une base de données relationnelles. En fin d'après-midi, toute l'informatique s'était écroulée, épuisée par le trop grand nombre de transactions. Un problème qui ne se pose plus que rarement. Désormais, les ordinateurs ont vu leur puissance décuplée, et les unités de stockage valent de moins en moins chers, tout en étant davantage performantes. « Aujourd'hui, grâce aux évolutions technologiques, des masses d'informations sont stockables. Il n'y a plus de frein pour retrouver un historique, constate Denis Bied-Charreton, directeur Marketing Services chez experian. Notre outil, izi Marketer, par exemple, peut extraire en quelques minutes des informations dans une base de données de 3 millions de clients disposant d'un historique de dix-huit mois. Chose impossible il y encore quelques années. » De plus, comme la concurrence exacerbée et les concentrations d'entreprises réduisent la part du gâteau, gagner un client coûte beaucoup plus cher. Mieux vaut fidéliser. Mais pour fidéliser, il faut connaître le client. Une connaissance qui réside dans toutes les données que l'on possède sur lui. Et c'est dans une base de données marketing que l'on peut, non seulement stocker ces données, mais encore en trouver les significations.

Disposer d'une base saine

Une base de données marketing, c'est d'abord un nom et une adresse. Pour s'en servir efficacement, il est indispensable (mais souvent oublié ou mal effectué) de passer ce fichier par un traitement dit “RNVP” (Restructuration, Normalisation et Validation Postale). Il faut éliminer les doublons, et, au final, rendre les adresses conformes à la norme postale... C'est le seul moyen pour, d'une part éviter les NPAI (l'envoi à une adresse où le destinataire supposé n'habite pas, ou plus), et d'autre part disposer d'une base saine. Sans ce dernier point, impossible de pratiquer des traitements informatiques et des requêtes fiables. Le SNA (Service national de l'adresse), département de La Poste, propose à cet effet deux fichiers, Charade et Estocade, qui permettent, par comparaison avec la base de données client, d'une part, de détecter les clients qui ont déménagé et de rectifier leur adresse, et d'autre part, d'éliminer les adresses obsolètes. Ces traitements peuvent être effectués par des prestataires tels qu'Acxiom, Experian ou Wegener DM, qui peuvent également, dans ce processus, enrichir les adresses par comparaison avec des référentiels reconnus comme, par exemple, le fichier de France Télécom. La plupart des logisticiens du marketing direct effectuent ce type de prestations. Reste qu'une BDDM ne se résume pas en une simple adresse. Structurée, elle comporte des informations agencées en niveaux compréhensibles par tous. Outre le nom, le prénom et l'adresse, on trouve les données sociodémographiques - âge, CSP, en B to C, code NAF et taille de l'entreprise en B to B. Mais aussi le comportement d'achat, le fameux RFM - Récence, Fréquence et Montant des achats - et enfin, l'historique des actions marketing que l'on a menées vers le client ou le prospect.

Enrichir sa base

Notre base de données étant “propre”, il s'agit maintenant de l'enrichir. Nombre de prestataires proposent des outils permettant de le faire. On citera Axciom, qui commercialise une base de données comportementales issue de la fusion des bases de données de Claritas et de Consodata. Une base de données déclaratives, comportant les adresses enrichies de nombreux critères socio comportementaux d'environ 6 millions de foyers. « Notre base de données permet, entre autres, de mieux connaître le client, précise Didier Azoulay, responsable de pôle service d'Acxiom. Car nous possédons des informations sur ses clients qu'une entreprise n'a pas. Dans le monde de l'assurance, par exemple, nous pouvons savoir combien d'enfants a le titulaire d'un contrat d'assurance automobile. » Chez Wegener DM, c'est une base de données mutualisée, Apollinis, qui est proposée. Elle est issue de fichiers de grande distribution, de VPC et du secteur caritatif. Ces 10 millions d'adresses sont issues de données constatées et non déclarées. Dans le même esprit, Mediaprisme dispose de Concordéo, une base de données mutualisées comportant 4,5 millions d'adresses de particuliers multiactifs en VPC. Autre moyen d'enrichir sa base de données : recourir au géomarketing. Il permet de traiter des bases de données de prospects ou de clients, afin de cibler et d'optimiser des campagnes par courrier, des actions de marketing téléphonique, ou de définir des zones de distribution de prospectus. S'ils sont convenablement traités, les résultats de l'action de marketing direct, une fois analysés, améliorent la qualité de l'information détenue par l'entreprise et enrichissent les études géomarketing suivantes. Le géomarketing utilise des systèmes d'information géographique (SIG). Ils permettent de traiter la base de données en mettant en relation des informations telles que l'âge, le sexe, le nombre d'enfants et le type d'habitation avec une information propre au géomarketing : le positionnement géographique. On peut même aller plus loin et, selon le principe reconnu du “Dis-moi où tu habites, je te dirai qui tu es”, savoir, en fonction du quartier où habite le client, quelles sont ses caractéristiques socio-économiques. Rien ne sert de fidéliser pour fidéliser. Ce sont les meilleurs clients qu'il faut retenir. Les fameux 20 % qui peuvent représenter jusqu'à 80 % du chiffre d'affaires. Or, trop souvent, les programmes de fidélisation sont lancés sans prendre en compte ce facteur primordial. C'est à ce prix que le programme pourra être rentable.

De l'utilité des panels et études

Dans un premier temps, on testera sur une extraction de la base de données en comparant les résultats avec des panels. En grande consommation, on aura recours, par exemple, à Homescan d'ACNielsen. Un panel de 8 500 foyers représentatifs des ménages français. Il aide à comprendre les facteurs ayant une influence directe sur les performances d'une marque ou d'une enseigne, et permet de suivre l'efficacité des actions de communication et, par conséquent, d'un programme de fidélisation. Autre outil d'étude pour les programmes de fidélité : BehaviorScan de MarketingScan, filiale commune de Médiamétrie et de GfK. Reproduisant l'opération de marketing direct sur les marchés tests d'Angers et du Mans, il permet de mesurer l'efficacité d'une distribution d'échantillons, de coupons de réduction, de mailings ou de magazines de consommateurs. Chez TNS Media Intelligence, l'enquête SIMM (Système d'information média marché), utilise les critères des socio-styles de vie du CCA. Réalisée tous les deux ans, elle scrute le mode de vie des Français, repère de manière très précise leurs habitudes de consommation et leur fréquentation médias. Outil de ciblage, elle permet de définir et de segmenter une clientèle pour des opérations de marketing opérationnel. Enfin, on peut avoir recours à des études ad hoc. Experian Scorex, par exemple, se propose de sélectionner et d'enrichir les données, en y ajoutant une typologie de consommateurs appelée Mosaic, des données de mobilité. Enfin, elle propose des segmentations comportementales, des scores d'intérêt, de réponse aux canaux de communication et des scores d'attrition. Constituée, validée, enrichie, la base de données peut maintenant servir à des traitements permettant d'en extraire les pépites ou encore d'en éliminer les adresses inutiles, celles des chasseurs de promotions, par exemple.

L'intervention du scoring

Pour ce faire, on utilise généralement la méthode du scoring. Elle consiste à affecter une note globale à un individu. Cette note est calculée sur des variables isolées ou en interaction. Elle sert essentiellement à classer des individus afin d'en sélectionner une partie en vue d'une action marketing. Pour construire un score, on fait appel à la modélisation prédictive. On parle de score quand la variable à prédire n'a que deux modalités : oui ou non. Outil d'aide à la décision, le score a pour but d'aider à répondre à des questions telles que “Comment fidéliser des clients déjà acquis et éviter de les perdre ?”, “Ce client présente-t-il un risque en termes de remboursement ou de paiement ?” ou encore “Ce client va-t-il me quitter ?”. Il s'agit donc d'employer un système de notation permettant de déterminer si X possède les caractéristiques susceptibles de prédire son comportement. Le calcul de ces notes utilise globalement trois éléments : des données, des variables et des méthodes. Les données, ce sont bien évidemment les informations que l'on connaît sur le client, nom, prénom, adresse, sexe et toutes celles que l'on a pu recueillir au cours de sa relation avec l'entreprise. Les variables sont, elles, la représentation de l'importance que l'on accorde à ces données, le principe étant de déterminer quelles sont les variables fondamentales qui expliquent un phénomène. Mais la mise en place d'un score efficace passe avant tout par une méthode : définir quels sont les bons indicateurs à utiliser, les plus efficaces. Et pour cela, encore une fois, il faut disposer d'informations pertinentes, ce qui implique un travail en amont pour bien définir les données permettant d'atteindre l'objectif prévu. C'est par le biais de questionnaires envoyés par mailing ou e-mailing, ou par l'analyse de la base de données clients que l'on arrive à trouver les bonnes informations. Mais il faut aussi savoir construire un modèle d'exploitation de ces données et variables. On se tourne alors vers le service études, les statisticiens disposant de nombreux outils pour effectuer des calculs de scoring : réseaux neuronaux, régression logistique, arbres de décision…

Appétence et attrition

On dénombre six principaux types de scores. Le score prénom se base sur des statistiques émises par l'Insee sur la fréquence d'un prénom par rapport à une année de naissance donnée. On sait, par exemple, qu'un Gaston a de grandes chances d'être âgé, tandis que Marie ou Océane sont des prénoms de jeunes filles. Pour les puristes, le prénom est un élément de score dans un ensemble plus global, mais l'appeler un “score” est abusif, car le calcul d'un score implique la mise en œuvre d'une importante quantité de données différentes. Le score Commune ne consiste pas simplement à affecter une note à un individu en fonction de son lieu de résidence, mais, en utilisant les techniques du géomarketing, et en descendant jusqu'au segment de voie, on peut savoir, par exemple, s'il vit en appartement ou dans une maison. Pour un vendeur de vérandas, l'information est capitale. Le score RFM, dont on a parlé plus haut, permet d'effectuer des analyses montrant, par exemple, que plus un achat a été effectué récemment, plus les chances sont grandes que le client réachète dans un délai assez court et que, plus il achète fréquemment, plus il achètera tôt. Des informations qui permettent de segmenter un fichier. Le score d'appétence n'est utilisé qu'à court terme. L'appétence se définit envers un produit, à un moment donné, pour une offre donnée. On utilisera ce score pour sélectionner les personnes à qui envoyer une invitation pour une soirée de soldes, par exemple. On prendra en compte, non seulement l'intérêt pour ce type de soirée, mais également la capacité à dépenser une somme suffisamment importante pour être intéressante. Le score d'attrition, au contraire, envisage le moyen et le long terme. Il permet de déterminer la probabilité qu'un client cesse de faire appel aux services de l'entreprise. Il faut travailler sur les données des personnes ayant déjà cessé d'être clientes en examinant leur comportement un laps de temps donné, avant leur départ. Cet intervalle d'observation sera très long dans une banque, et beaucoup plus court chez un opérateur de téléphonie mobile. La technique est délicate, car il faut déterminer les informations pertinentes sur lesquelles travailler. En téléphonie mobile, par exemple, savoir que les gens partis n'ont pratiquement pas consommé les deux dernier mois avant leur départ n'est pas pertinent. Il faut remonter plus loin dans le temps pour voir leur comportement avant qu'ils ne prennent leur décision. Enfin, le score risque est utilisé principalement par les organismes de crédit. Il se base sur les informations bancaires et les données comportementales du demandeur. Il permet de déterminer la probabilité que celui-ci assure le remboursement de ses échéances. Il est également utilisé par les vépécistes ou la presse pour tenter d'éviter les problèmes de règlement des produits envoyés, ou encore de déterminer la probabilité qu'une personne connaissant un incident bancaire a de se remettre à flot, et ce, pour décider si on lui envoie un courrier ou si l'on passe au contentieux. Mieux fidéliser, c'est aussi éviter de fidéliser les clients inadéquats. Pour les détecter, seule une base de données marketing bien mise à jour et correctement travaillée peut permettre d'y parvenir. Mais tout cela a un prix, qu'il faudra inclure dans le calcul de rentabilité du programme.

• Buyer behavior in marketing strategy, de J. Howard. Prentice Hall, 1989. • Le Client Capital de l'Entreprise, de J. Curry et P. Stora. Editions d'Organisation, 1993. • La fidélisation-client, de Jean-Marc Lehu. Editions d'Organisation, 2004 (réédition). • La fidélisation client - Stratégies, pratiques et efficacité des outils du marketing relationnel, de Lars Meyer-Waarden et Laurent Battais. Vuibert, 2004. • Gestion de la relation client, de René Lefébure et Gilles Venturi. Eyrolles, 2004 (deuxième édition). • Marketing Direct, de Pierre Desmet. Dunod, 2001. • Le marketing direct en France, de Bruno Manuel et Dominique Xardel. Dalloz, 1980. • Le marketing de la différence, de B. Woolf. Village Mondial, 1999. • Le marketing direct multicanal, de Yan Claeyssen, Anthony Deydier et Yves Riquet. Dunod, 2004. • Marketing de bases de données, d'Andréa Micheaux. Editions d'Organisation, 1997 (deuxième édition). • Promotion et choix du point de vente, de P. Volle, Vuibert, 1999. • Promotion des ventes - Du treize à la douzaine à la fidélisation, de Pierre Desmet. Dunod, 2002 • La relation client - Fidélité, fidélisation, produits fidélisants, de Dominique Crié - Francis Salerno (préface). Vuibert, 2003.


Les programmes de fidélisation se sont développés dans tous les secteurs d'activité au point de devenir un outil clé dans la gestion de la relation client. On estime à pas moins de 200 millions le nombre d'adhésions en 2004 en France. Cependant, ces chiffres ne doivent pas occulter le fait que les entreprises sont à la recherche d'une meilleure rentabilité pour des mécanismes qui incontestablement “fonctionnent”. L'heure est à l'optimisation afin de s'assurer toutes les chances de succès à l'aune des investissements consentis et de l'impact visé. En effet, n'oublions pas l'objectif premier d'un program-me : mieux connaître son portefeuille clients et ainsi développer des relations commerciales durables et profitables. Au cœur de cet objectif: les informations collectées. Une condition s'impose : ces informations doivent être de qualité. En effet, sans ce prérequis, toute action marketing, toute analyse, ne sauraient être efficaces. Il s'agit bien d'intégrer, dans la gestion opérationnelle d'un programme, la fiabilisation, l'enrichissement et la valorisation de la donnée, pour atteindre un retour sur investissement optimal. Cela passe par des opérations aussi simples que la restructuration ou la déduplication ... qui permettent notamment de réduire les coûts de mailings. L'atteinte de la rentabilité nécessite un travail en profondeur sur les données, afin d'en tirer les enseignements qui permettront de développer des stratégies commerciales pertinentes. Techniques de data mining, segmentation, analyses prédictives... autant d'outils décisionnels marketing qui permettent aujourd'hui de travailler différemment selon la valeur client et, de fait, de rendre plus performants les mécanismes de fidélisation. Si le travail sur la donnée est essentiel, la conception même du programme, à partir d'objectifs stratégiques clairement formulés, n'en reste pas moins le point fondamental. Sa philosophie, le choix des primes et des services, les dispositifs opérationnels et les canaux de communication, tout autant que sa dynamique et sa capacité à évoluer… sont en effet les éléments qui vont attirer les adhérents et faire fonctionner le système dans la durée. Cela passe par la diversification des services et des avantages, par exemple à travers des schémas multipartenaire, auprès desquels le client pourra cumuler des points et profiter plus rapidement de ses primes, les partenaires bénéficiant pour leur part d'une mutualisation de certains coûts. C'est seulement si l'ensemble de ces ingrédients sont habilement conjugués, et affinés en permanence, qu'un programme de fidélisation atteindra son objectif et pourra démontrer sa rentabilité. Il n'y a pas de recette miracle, il n'y a que de “bonnes pratiques”.


«Henkel ne communiquait pas sur son nom jusqu'à ce que la marque lance son programme “Les Rendez-vous de Ma Maison”. Contrairement à ses concurrents, dont le périmètre recouvre également le food, la marque a voulu développer un discours différent en se situant dans un univers bien défini : l'entretien de la maison. » Pour Valérie Duporge von Dorpp, directrice commerciale de D l'agence, une filiale d'arvato services, et responsable du budget Henkel, ce programme se veut différent des autres. Il s'adresse à la femme dans sa maison, avec un discours dédramatisant misant sur la complicité. Sa signature, “Le plaisir d'être chez soi, ça s'entretient”, résume assez bien son fonctionnement. Pour le lancer, le groupe allemand a utilisé la plupart des outils disponibles. Des groupes tests qualitatifs dans un premier temps. « Nous n'avions pas d'a priori, raconte Valérie Duporge von Dorpp. Nous étions à l'écoute des clientes et nous ne voulions recruter que les consommateurs de nos marques. » Les premiers mailings ont été envoyés à environ 30 000 adresses, issues de fichiers promotionnels et d'adresses de mégabases. Pour apprécier les évolutions de consommation, le panel d'ACNielsen Homescan a été comparé avec la base de données marketing. Cette base a été segmentée en petits, moyens et gros consommateurs. Chaque segment est traité différemment et reçoit des messages spécifiques. S'adressant à la femme active et non à la ménagère, trois vagues de mailings sont envoyés par an à des fréquences variables selon la cible. Les petits consommateurs, par exemple, ne reçoivent qu'un livret par an et des bons de réduction. Le cœur du programme, c'est le livret, composé de conseils et d'astuces, et d'un cahier central comportant un patron. Le programme mixe transactionnel et relationnel. Transactionnel par les offres de coupons, et relationnel par la présentation d'une boutique proposant des articles payants - impliquant le consommateur, des albums-fiches pour collectionner les “Trucs et Astuces” ou des jeux type 7 Familles. Aujourd'hui, le programme compte 1 500 000 adhérents. Lancé il y a cinq ans, il est proche de la rentabilité.

Chiffres clés

Les performances et les résultats du programme de fidélisation “Les Rendez-vous de Ma Maison” Budget : 3 millions d'euros. Nombre de foyers en base : plus de 1 500 000 adresses. Remontées des Bons de réduction : 3 à 10 fois plus que les autres canaux de diffusion. Taux de réactivité : 61 %. Taux de Gros Consommateurs : 49 %.