Afin de développer Customer Intelligence, une entreprise doit être capable de mesurer son rendement dans le maintien de relations clients rentables. D'intelligence client tente de définir le comportement des clients et ensuite chercher des écarts dans ce comportement. Les règles d'entreprise qui s'appliquent à la relation client, doivent être définies au préalable. Sur la base de ces règles et mesures pertinentes objectifs peuvent être définis. Par conséquent, une entreprise a besoin pour répondre systématiquement aux questions suivantes:
Quand une partie (un particulier ou une entreprise) a examiné une perspective? (définir les étapes de pipeline des ventes pour chaque segment de client, par exemple le plomb, le prospect étape à laquelle une proposition est présentée, une commande est placée, etc.)
Quand un parti est un nouveau client? (1 commande, après 2 ordres?)
Quel est le cycle de vie client? Quels événements marquent les étapes du cycle de vie (du 1er ordre, 2e ordre, appeler le service, l'enquête de facturation, réclamation, etc)?
Quand une partie n'est plus un client - quel est le cycle de vie client terminée?
Qu'est-ce qu'un client cycle de vie? Les clients commencent à interagir avec une entreprise, et au fil du temps, soit décider de poursuivre cette interaction, ou y mettre fin. À tout moment de ce cycle de vie, le client est devenu plus ou moins susceptibles de continuer d'interagir.
Si les données de ces interactions sont capturées (achats, visites, plaintes, etc), ces données peuvent être utilisés pour prédire l'endroit où le client est dans leur cycle de vie. En prédisant cela, on peut se concentrer sur les clients les plus susceptibles d'acheter, et essayer de "sauver" précieux (ou rentable) Les clients qui ont des intérêts en baisse (une approche axée sur info-centrée), au lieu de gaspiller de l'argent sur les clients peu de chances de continuer d'interagir ( «en aveugle» approches incohérentes).
Dans de nombreux cas de répondre à la question ci-dessus (définitions de règles métier) n'est pas si simple. Comment peut-on être sûr qu'un client n'est plus un client, dans le marché de détail. Dans l'abonnement en fonction des marchés des services, la réponse est probablement plus facile à donner: une partie est un client, tant d'un abonnement à un service est actif.
Des concepts tels que la latence, la récence, RFM (récence - fréquence - valeur monétaire) sont appliquées depuis de nombreuses décennies, afin d'identifier les clients actifs et obtenir de meilleurs taux de réponse à la rétention des clients et des efforts de fidélisation.
Afin d'appliquer ces techniques, on doit développer une base de données qui stocke toute l'histoire de contact avec le client sur tous les canaux (ou CTP - Points de contact clientèle).
Latence
Temps de latence correspond à l'intervalle moyen entre les événements client activité (par exemple les commandes, utilisation des services, accéder à des sites Web). Il yad'autres manières d'estimer le temps moyen entre les événements afin de déterminer la latence. Par exemple si on a retenu les dates des commandes d'un client, il / elle peut tirer les intervalles entre les commandes:
Temps entre 1er et 2e ordre: 70 jours,
Temps écoulé entre le 2e et 3e ordre: 50 jours,
temps de latence peut être déterminé à 60 jours (le temps moyen entre les commandes dans cette série de trois ordres).
La tendance en «temps entre les événements», peut également être analysés afin d'évaluer la dynamique du comportement d'un client. Un temps de plus en plus 'entre les commandes ou des visites web »n'est pas un bon signe (ce type d'analyse est équivalente à l'analyse de fréquence qui sont décrites ci-dessous).
D'autre part si l'événement est lié à l'insatisfaction des clients (plainte), en augmentant le «temps entre les plaintes» est un bon signe.
Comment peut-latence être utilisés pour développer un simple programme de fidélisation des clients. On doit estimer de latence pour un groupe de clients, puis mesurer les jours depuis le dernier événement pour chaque client dans ce groupe. Quand cette mesure l'estimation de latence atteint ou dépasse ce pour un client particulier, il faut agir pour influer sur le comportement de ce client. En offrant un rabais, ce client est encouragé à continuer d'interagir avec l'entreprise.
Récence concept
Il a été prouvé dans la pratique qu'il existe un effet de récence dans le comportement humain (la réalisation d'études théoriques ont été effectuées dans le passé, mais les données empiriques est également suffisante). Cet effet envisagée dans le domaine de l'analyse des comportements des clients, conduit à la conception suivante:
Plus récemment, un client a commandé un produit ou un service utilisé à partir d'un certain commerce, plus il est probable qu'elle / il va acheter un produit ou d'utiliser un service nouveau de cette entreprise.
En d'autres termes, les clients qui ont des opérations avec une entreprise récemment sont plus susceptibles de transiger avec elle encore, que les clients qui ont traitées avec cette activité, diminué récemment.
La récence métriques pourrait être défini comme le nombre de jours / semaines / mois (l'échelle est pertinente pour l'entreprise / produit), puisque l'opération pertinente dernière a eu lieu (la définition de récence est la clé de sa réussite - les essais de solutions de rechange mai être nécessaire).
Central de cette analyse est la dimension du temps. «Combien de temps depuis un événement client s'est passé», est essentielle pour comprendre le passé et prédire le comportement futur client. Toutefois l'ampleur exacte du temps qui est pertinent dans chaque entreprise / produit doit être identifiés (par exemple des ventes au détail d'un deuxième tirage mai aura lieu quelques mois après le premier achat, les prêts au logement dans un deuxième achat mai jamais lieu).
Si le client est entendu du cycle de vie (pour une entreprise spécifique / produit), l'effet de récence peut être utilisé pour produire des idées pratiques. L'historique des contacts des clients peuvent être utilisés pour identifier les étapes standard de la clientèle du cycle de vie (identifier les types d'événements marquants, les étapes et la durée moyenne des étapes).
Étant donné que le client relativement plus récente est plus susceptible d'acheter à nouveau, qu'à un autre moins récent, l'ancienne valeur est relativement plus élevée des clients. Ceci est tout à fait vrai si l'on compare la valeur d'achat des clients similaires. On remarque ici le fait que nous parvenions à une conclusion comparative.
Récence est largement reconnu comme le plus puissant prédicteur du comportement futur.
Le comportement futur en cours d'analyse mai être une des caractéristiques suivantes: les abonnements aux services, les achats, l'utilisation des services, des visites, des plaintes
Afin de réaliser une analyse de récence simple, vous devez diviser le passé récent que dans de rares (2 ou 3) périodes de temps. Chaque période doit être pertinente pour la durée estimée étape du cycle de vie (par exemple le temps moyen estimé entre le 1er et 2ème achat).
Applications de l'analyse récence sont les suivants:
• Les programmes de Fidélisation de la clientèle (identifier les groupes, avec diminution de l'achat de récence ou identifier les groupes les plaintes très récent)
• Dans un grand portefeuille de produits, d'identifier les produits qui la loyauté de leur clientèle de haute récence (élevé selon le cycle défini) et les produits qui ne sont pas
• Gestion et optimisation des plans de campagne (adapter les offres en fonction des groupes récence par exemple avec une échelle de réduction)
• Campagne d'identifier les taux de réponse par groupe utilisé récence, dans une campagne d'essais
• Ajuster l'estimation de la valeur client de classement, selon la récence
• Identification des clients de grande valeur
Récence notions sont appliquées dans la télé-achat ou les achats en ligne (par exemple sur Amazon.com lorsque vous achetez un livre, un message apparaît disant: «Si vous faites un second ordre au sein de l'expédition de 90 minutes commande sera combinée»)
Le concept de récence et de ses utilisations n'ont de sens que et la valeur commerciale lorsqu'il sera adopté au contexte spécifique d'une entreprise et ses produits.
Récence paramètres doivent être appliquées que pour un même produit, puisque les différents produits ont des caractéristiques différentes (cycles de vie client, le prix comparatifs de produits (en valeur monétaire)). Afin d'analyser la valeur client pour tous les produits, les mesures plus complexes sont nécessaires (voir RFM).
RFM (récence - fréquence - valeur monétaire) des internautes techniques de notation
RFM est une technique d'analyse des trois dimensions de l'activité du client:
• Dernière visite: à quand remonte la dernière interaction client
• Fréquence: quelle est la fréquence a été le client dans ses interactions avec l'entreprise
• La valeur monétaire des interactions
Le genre d'interaction (ou d'un événement de contact clientèle) peut varier en fonction du marché et les objectifs de l'analyse. Généralement il s'agit de commandes de clients ou d'utilisation du service (par exemple l'utilisation d'une carte de crédit, l'utilisation de services de télécommunication), mais il peut également concerner les fautes, les plaintes, visites de sites web, l'enregistrement aux services, ou tout autre événement d'importance pour l'entreprise.
Le concept RFM est la suivante:
• Les clients qui ont commandé récemment sont plus susceptibles de commander à nouveau que ceux qui ont ordonné dans une période moins récente
• Les clients qui ont commandé sont souvent plus susceptibles de commander à nouveau que ceux qui ont ordonné moins souvent
• Les clients qui ont commandé une valeur monétaire élevée (passé plus) sont plus susceptibles de commander à nouveau que ceux qui ont ordonné une valeur inférieure monétaire,
et il a été testé massivement dans les entreprises de catalogue.
Récence, la fréquence et la valeur monétaire, la forme la base de base de données marketing.
La fréquence est souvent un puissant facteur prédictif de la réponse, mais elle est rarement aussi puissant que récence. D'expérience récente est le facteur prédictif le plus puissant et le plus facile à définir. Il y mai être d'autres façons de mesurer la fréquence. On devrait tester d'autres mesures pour déterminer qui est le mieux adapté. Cela peut être fait en testant la réponse à ces alternatives.
Récence permet la prédiction de la valeur future, tandis que la fréquence et la valeur monétaire de permettre l'estimation de la valeur actuelle. La combinaison des 3 dimensions (RFM) permet l'analyse combinée de la valeur actuelle et future des clients.
La séquence R-> F-> M reflète une série décroissante de la puissance prédictive (toutefois, cela n'est pas toujours vrai pour le «prédicteur M ': si l'on tente de promouvoir un produit cher, M propably a augmenté la puissance prédictive).
Dans le cas où il n'y a pas de valeur monétaire attachée à une interaction (par exemple, une visite sur le web ou une plainte), l'analyse mai se limiter à la récence et la fréquence (analyse RF).
Plus le score RFM, plus il est probable pour un client de répondre à un programme de marketing. Ce fait a été clairement confirmé dans la pratique.
Pourquoi est-ce fait une action? Car si l'on classifie les internautes à des groupes en fonction du score RFM, elle / il ne peut attendre de chaque groupe distinct RFM d'avoir la réponse substantiellement différente à une offre, du reste (surtout si le nombre des groupes est limitée). Par conséquent, elle / il peut se concentrer seulement sur certains groupes de clients qui sont censés répondre fortement, ou ajuster l'offre de manière à obtenir une réponse forte de nombreux groupes ciblés. Ceci peut être réalisé en offrant un accord plus avantageux (par exemple, un rabais plus élevé) à la RFM inférieur (ou RF) groupes (qui sont moins susceptibles de répondre) que le groupe RFM supérieur (s), afin de parvenir à une solution satisfaisante réponse de plus d'un groupe.
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