Comment optimiser sa prospection ?

” Nos meilleurs prospects sont nos propres clients”. La connaissance de ses propres clients passe effectivement, et entre autre, par un fichier client qualifié.

Qui dit satisfaction pense souvent fidélité mais la corrélation entre ces deux notions n’est de loin pas établie. Un grand nombre d’entreprises constate un taux de satisfaction client de plus de 90% mais n’enregistre un taux de fidélisation d’à peine un peu plus de 50%.

Un client peut donc être satisfait, ce n’est pas pour autant qu’il va devenir fidèle. Le client trouve, en effet, tout à fait normal d’être satisfait, car si la satisfaction est le résultat d’une perception, la fidélité, elle, est le résultat d’un comportement.

La segmentation R.F.M. (Récense – Fréquence – Montant) est le moyen le plus performant pour normaliser une base de données client. Il s’agit d’une méthode d’analyse du portefeuille client selon trois critères : la Récense (date du dernier achat du client), la Fréquence (nombre d’achat durant la période) et le Montant (montant des achats réalisés par le client sur la période analysée).

Dans cette méthode le portefeuille client est segmenté sur 4 périodes (en trimestre, en semestre, en année) dénommées P-1, P-2, P-3, P-4 et auxquelles on attribue une réponse binaire 1ou 0 selon que le client a passé une commande sur la période (1) ou est resté inactif (0) sur la période. Ainsi un client ayant passé commande seulement sur les périodes P-1 et P-3 sera affecté du code binaire : 1010, celui ayant passé commande sur les quatre périodes sera affecté du code : 1111.

On détermine ainsi 16 segments clients que l’on peut regrouper en 5 macro-segments afin de simplifier et synthétiser la communication des résultats de l’analyse :

1111 = Très bon client / 1110 = Très bon client / 1101 = Bon client / 1100 = Bon client /1101 = Bon client

1010 = Client cyclique / 1001 = Client cyclique / 1000 = Nouveau client / 0111 = Bon client / 0110 = Client cyclique / 0101 = Client cyclique

0100 = Client perdu / 0011 = Client perdu / 0010 = Client perdu / 0001 = Client perdu / 0000 = Client inactif

Ces 16 segments identifient ainsi des clients ayant des comportements identiques et auxquels on peut associer, en colonne dans un tableur, des indicateurs comme le nombre de clients, le chiffre d’affaires, le panier moyen, la fréquence d’achat, etc. …

A lire : http://blogdedaf.blogspot.com/2009/10/lexploitation-de-la-base-client-comme.html

En savoir plus sur l’auteur  : http://www.viadeo.com/profile/002z6in8i5pl1sk

Avec son caractère linéaire et mécaniste, qui considère tous les clients comme suivant une norme de développement, en positif comme en négatif, la méthode RFM omet quelques variables qualitatives.

Les études de satisfaction peuvent avoir comme objectif de “réveiller” les plus anciens clients.

Dans le monde du marketing, les professionnels admettent “qu’une étude de satisfaction, c’est 100 % de clients fidélisés”.

Dans l’approche “Étude de satisfaction”, l’élément à prendre en compte ne se résume pas à valider la satisfaction d’un produit, ou même d’un service. L’outil peut aussi servir pour valider bon nombres d’autres curseurs, avec ou sans la méthode RFM.

La validation des besoins d’un panel permettant de transformer une étude de satisfaction en une opération de (re)qualification du fichier, puis de détection de projets. Pour être au plus juste dans la décision d’achats.

Fred De Savoie, décembre 2009 / fredericdesavoie@ymail.com