Scoring : ciblage marketing pour communiquer vers vos clients
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Prédire : Scoring

Evaluer la probabilité qu’un client ou prospect adopte un comportement particulier.

Base Plus évalue la probabilité qu’un prospect ou client adopte un comportement particulier.

Grâce aux scores réalisés par Base Plus, vous pouvez qualifier davantage votre fichier client, adapter votre stratégie à leurs comportements et individualiser vos offres.

Vous pouvez par exemple identifier les prospects ayant un profil semblable à celui de vos clients, détecter les clients présentant des risques de paiement et ceux qui seront tentés d’acheter ailleurs….

La mise en oeuvre de score vous permettra d’affiner vos cibles, de combiner un score avec une segmentation existante, d’adresser vos offres à une sélection d’adresses ciblées dans le cadre de votre recrutement ou de votre fidélisation, et ainsi d’optimiser les ROI de vos campagnes marketing en visant plus juste et plus précis.

Prédire grâce à la data

Cas Client

Score affinité.
Un acteur de la VPC dans le domaine de la santé fait des campagnes de recrutement par voie de catalogue :

  • Recruter de nouveaux clients à partir des fichiers de location
  • Identifier / cibler les prospects internes ayant la meilleure probabilité de devenir de bons clients
  • Construction d’un modèle de score d’affinité qui attribue à chaque individu une note reflétant sa probabilité d’avoir le profil des bons clients

Augmentation de 14,7 %  du taux de réponse par rapport à la campagne classique

Autres gains :

  • D’autres enseignements ont été apportés par le modèle : canaux à privilégier, primes à mettre en avant, etc…
  • Baisse du coût d’acquisition
  • Optimisation du plan fichier

Score affinité.
Un acteur de la VPC dans le domaine de la santé fait des campagnes de recrutement par voie de catalogue :

  • Recherche d’un meilleur ROI sur les adresses de la base de prospection
  • Recherche d’optimisation du ciblage
  • Construction d’un score de répondant à partir des campagnes précédentes
  • Accompagnement client lors des phases d’analyses pré et post campagnes
  • Amélioration des taux de remontées constatées

Autres gains :

  • Le score a également permis de supprimer les adresses ayant les moins bonnes notes

Score de Churn
Un leader de la grande distribution via internet souhaite intégrer un score de churn dans son programme CRM :

Objectifs d’amélioration :

  • Le taux de rétention de ses clients (politique anti-attrition ciblée)
  • La présence à l’esprit de la marque auprès de ses clients
  • Le contrôle du retour sur ses investissements (approche « ROIste »)
  • Construction d’un modèle de scoring permettant d’attribuer à chaque client une note reflétant sa probabilité de devenir abandoniste à un horizon temporel fixé
  • Implémentation du calcul de score dans le CRM du client
  • La méthodologie proposée comporte 4 étapes :
    1. Importation et compréhension des données
    2. Analyses exploratoires
    3. Construction et validation du score
    4. Implémentation et validation fonctionnelle du score
  • Gain : dès le 1er mois, un gain d’affaires nouvelles et une baisse des résiliations significatifs
  • Contrôle de la sollicitation, pression commerciale maîtrisée
  • Vision client unique multidimensionnelle (individu / foyer / produit / …)
  • Vision dynamique de l’évolution des indicateurs de la base de données
  • Pilotage maîtrisé des actions commerciales
  • Comptages et/ou extractions on demand
  • Meilleure délivrabilité et maintient de l’e-réputation
  • Autres gains : augmentation du capital client

Quelques exemples de demandes que nous avons traitées :

  • Maximiser ou optimiser le ROI des campagnes marketing (prospection, fidélisation).

  • Détection des clients qui risquent de se tourner vers mon concurrent.

  • Conseillez et accompagnement sur les nouvelles offres.

  • Optimisation de la location d’adresses pour les campagnes de recrutement.

  • Identification du risque d’incident de paiement d’un client.

  • Combinaison d’un score avec segmentation existante.

  • Identification des prospects les plus semblables aux meilleurs clients.

Score d’affinité et score de Churn
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