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Scoring clients

La nouvelle direction marketing Europe d’un leader de la location automobile souhaite s’équiper d’indicateurs fiables sur sa clientèle afin de déployer des actions marketing ciblées. 

Dans une branche ou le core business est centré sur les achats, avec un ciblage souvent peu efficient, une vision empirique de la clientèle et une segmentation produit inadaptée. 

Comment les aider à changer de paradigme ? 

Grâce à un scoring clients que nous avons co-construit. 

Image Méthodologie

Méthodologie

Nous avons mis en place une méthodologie sur mesure.
Une fois le besoin recueilli, nous avons :

– défini la notion de client : avec les équipes en interne et de façon partagée,
– analysé des indicateurs élémentaires
– produit un descriptif des clients, produits, achats…

Puis nous avons conçu un Datamart orienté clients, c’est à dire une réserve de données triées, dans lesquelles puiser pour segmenter les clients. Ensuite nous avons procédé à une segmentation client via les métriques suivantes:

– Récence*/Fréquence/Montant
– Gammes (professionnels /particuliers /premium…)
– Géolocalisation des agences / clients

Sur la base de ces segmentations, nous avons défini de nouveaux KPIs de fidélité et conquête et réalisé des analyses statistiques et marketing.

Image 42 est LA réponse

42 est LA réponse

Quels ont été les facteurs clés de succès de cette mission?

– le mix entre expertise statistique et Data Science
– un pilotage Agile du projet (projet court et ciblé)
– une double approche quantitative et qualitative
– un projet orienté résultats

Les solutions techniques utilisées pour ce use case

SAS : Statistiques Dataviz, Géomarketing**

ORACLE : SGBD

*: Un client qui loue une fois par an peut-etre très fidèle (car un seul besoin annuel) alors qu’un client qui loue de manière sporadique tout au long de l’année peut etre multi fournisseur.

 

** : Préconisation de suivi du comportement par localisation (aéroport, gare, ville…) et géolocalisation « estivales : bassin mediterranée, cote atlantique, montagnes…)