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DĂŠtermination du potentiel client

1


SOMMAIRE

1. Contexte de l’étude 2. Analyse exploratoire : A. Sur les 2 marchés stratégiques que sont les segments A et B B. Sur les principaux indicateurs descriptifs C. Sur les principaux indicateurs comportementaux 3. Détermination potentiel :

A. Selon les variables exploitables au niveau des clients, des prospects, et du marché BtoB de « A et B» B. Les variables qui permettent l’optimisation du potentiel par l’utilisation du datamining 4. Association Produits

2


1. Contexte de l’étude Dans le cadre de son développement, « l’entreprise X» souhaite affiner sa stratégie de conquête clients et de fidélisation.

L’étude porte sur : - La détermination de profils avec l’affectation d’un chiffre d’affaires (« CA ») potentiel et d’une fréquence de commande. - L’association de produit afin d’identifier les leviers de vente croisée ou additionnelle - La sensibilité aux promotions (cadeaux) et aux nouveaux produits.

Son marché est constitué en 2 principaux groupes : - Le segment A, qui est composée des entreprises du Commerce de détail, du Commerce de gros, de la Fabrication et de l’Audio-vidéo. - La segment B, qui intègre des sociétés de services telles que les SSII, les activités de Réparation, les Travaux d’installation ou les Telecom. 3


2. Analyse exploratoire A. Analyse exploratoire sur les 2 marchés stratégiques que sont les segments A et B Chiffre d'affaires 2009 (M€ et %)

8,86 M€; 59%

A TRANSFORMATEUR

6,23 M€; 41%

Nombre clients actifs 2009 3 338; 43% 4 450; 57%

B DISTRIBUTEUR

TRANSFORMATEUR A

DISTRIBUTEUR B

%Evolution CA 2009/2008

TRANSFORMATEURA

10%

B -6% DISTRIBUTEUR 4


2. Analyse exploratoire A. Analyse exploratoire sur les 2 marchés stratégiques que sont les segments A et B (suite) Montant moyen commandé 2008 - 2009 (%évolution)

357 € 305 €

275 € (-9,9%)

Chiffres d'affaires par Actifs 2008 - 2009 (%évolution)

328 € (-8%)

3 704 € 3 493 € (-5,7%) 1 854 € 1 862 € (+0,4%)

A

B

A

B

Nombre de commandes par actifs 2008 - 2009 (%évolution)

10,7 10,4

(+2,5%)

6,8

6,1

(+11,1%)

A

B

5


2. Analyse exploratoire Sous-catégorie de clients SEGMENT A Nombre de clients = 5 212 TRAVINSTAL 16%

TELECOM 2%

FABRICATION 9%

AUDIOVIDEO 5%

CCE GROS 45%

REPARATION 22%

SERVICES 60%

Chiffre d'affaires 2009 TRAVINSTAL 8%

SEGMENT B Nombre de clients = 3 658

CCE DETAIL 41%

Chiffre d'affaires 2009

TELECOM 3%

FABRICATION 10% REPARATION 21%

AUDIOVIDEO 3%

CCE GROS 46% SERVICES 68%

CCE DETAIL 41% 6


2. Analyse exploratoire SEGMENT B %Evolution CA

SEGMENT A %Evolution CA 24,4%

TRAVINSTAL 16,1%

REPARATION 10,0%

TRANSFORMATEUR Moyenne A

7,4%

SERVICES TELECOM

3,9%

CCE DETAIL

Moyenne B DISTRIBUTEUR

-6,3%

FABRICAT

-11,2%

AUDIOVIDEO

-11,3%

CCE GROS -12,6%

-2,8%

L’évolution dépend de plusieurs facteurs: taille du portefeuille clients, volume de recrutement, politique commerciale, plan d’animation marketing, qualité de prestation, concurrence, environnement économique SEGMENT A Nombre de commandes par client 2009 6,8

7,1

7,4

SEGMENT B Nombre de commandes par client 2009

7,4 9,2

4,3

10,7

10,9

11,2

5,7

7


2. Analyse exploratoire

SEGMENT A Montant moyen commandé 2009 409 € 241 €

249 €

275 €

SEGMENT B Montant moyen commandé 2009

319 €

324 €

328 €

381 €

389 €

286 €

8


2. Analyse exploratoire B. Principaux indicateurs descriptifs PAR REGIONS L’Ile de France représente 33% du chiffre d’affaires 2008 pour le SEGMENT A (34% en 2007) et le SEGMENT B (38% en 2007). Les principales régions en croissance sont: • SEGMENT A - Bretagne (+30%), - Lorraine (+22%), - Rhône-Alpes (+18%), - PACA (+14%). •SEGMENT B - Centre (+20%), - Pays de Loire (+16%), - Haute-Normandie (+28%). A l’opposé, on note des régressions dans les régions suivantes : - Aquitaine (-9%) pour le segment A - Picardie (-23%), IDF (-18%) et Midi-Pyrénées (-15%) pour le segment B 9


2. Analyse exploratoire PAR SECTEURS D’ACTIVITE (Nomenclature des Activités Françaises) Nombre de clients 2009 Contrôle et analyses techniques 4%

conseil de gestion Autres 7% 4% Édition 5%

Travaux de construction spécialisés 15% Réparation d'ordinateurs 21%

SEGMENT A Programmation , conseil et activités informatiques 44%

% Chiffre d'affaires 2009 Contrôle et analyses techniques 4%

conseil de Autres gestion 8% 4%

Édition 8% Travaux de construction spécialisés 7%

Programmatio n, conseil et activités informatiques 49%

Réparation d'ordinateurs 20% 10


2. Analyse exploratoire PAR SECTEURS D’ACTIVITE (Nomenclature des Activités Françaises) - Suite SEGMENT B

Nombre de clients 2009

Fab produits informatiques, électroniques et optiques 8%

Production films TV ; édition musicale 2%

Commerce de détail 44%

Fab d'équipements électriques 2%

% Chiffre d'affaires 2009 Commerce de gros 44%

Fab produits informatiques, électroniques et optiques 9%

Production films TV ; édition musicale 1%

Fab d'équipements électriques 1%

Commerce de gros 46%

Commerce de détail 43%

11


2. Analyse exploratoire PAR TAILLE D’EFFECTIF SALARIE SEGMENT A

SEGMENT B

Nombre de clients 2009 19%

28%

20%

Nombre de clients 2009 15%

16%

16% 11%

7%

7%

10%

9% 4%

5%

SEGMENT B

20%

14%

14% 10%

9%

6%

4%

% Chiffre d'affaires 2009

% Chiffre d'affaires 2009

11%

8%

3%

SEGMENT A 17%

14%

10% 6%

8% 9%

11%

12% 9%

18% 10%

9% 2%

12


2. Analyse exploratoire PAR TAILLE DE L’UNITE URBAINE (nombre d’habitants) SEGMENT A %CLIENT 9% 21%

31%

35%

Activités de « REPARATION » et « TRAVINSTAL » localisées dans les zones urbaines plus petites

23% 19%

32%

25%

27%

Activités des « SERVICES » et « TELECOM » localisées dans les zones urbaines plus importantes

21%

22% 27%

38% 22% REPARATION <10000 hbts

SERVICES [10000-200000[

37%

12% TELECOM [200000-2M

Activité « AUDIOVIDEO» localisée dans les zones urbaines plus petites Activité « COM DE GROS» localisée dans les zones urbaines plus importantes

TRAVINSTAL Agglo Paris

SEGMENT B %CLIENT 10% 29%

22%

37%

24%

25% 39%

AUDIOVIDEO <10000 hbts

25% 25%

30% 16%

26%

24% 29%

14% CCEDETAIL [10000-200000[

CCEGROS [200000-2M

24% FABRICAT Agglo Paris

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2. Analyse exploratoire C. Principaux indicateurs comportementaux Origine de la commande du SEGMENT A

SEGMENT A

SEGMENT A

Nombre de canaux

% Chiffre d'affaires 2009 EMAILING 10%

68% 25%

AUTRES 1%

7%

1

INTERNET 37%

FAX 25%

2

% CA / nombre de canal 3-4 30%

TEL 27%

3-4

1 33%

2 37%

=> Les clients « multi-canaux » représentent 32% des actifs et 70% du CA. 14


2. Analyse exploratoire C. Principaux indicateurs comportementaux Origine de la commande du SEGMENT B SEGMENT B

SEGMENT B

% Chiffre d’affaires 2009

Nombre de canaux

EMAILING 21%

INTERNET 19%

60% 29% 11%

1

TEL 23% FAX 36%

2

3-4

% CA / nombre de canal 3-4 41%

1 19%

2 40%

=> Les clients « multi-canaux » représentent 41% des actifs et 59% du CA. 15


2. Analyse exploratoire CADEAUX PROMOTIONNELS (DONNEES 2009) SEGMENT A cadeaux 2009

Chiffre d'affaires

Actifs

Nombre commandes

Nombre Montant moyen commandes/ commandé actifs

CA/Actifs

%Actifs

%CA

NON

2 439

3 469 117 €

13 059

266 €

5,4

1 422 €

73%

56%

OUI

892

2 762 697 €

9 557

289 €

10,7

3 097 €

27%

44%

(vide)

15

1 018 €

2

509 €

0,1

6 230 795 €

22 618

275 €

6,8

100%

100%

Total général Taux KDO

3 346

-

-

-

68 € 1 862 €

26,7%

Nombre de cadeaux demandés par actif 74% 18%

1

2

4%

4%

3

4+

16


2. Analyse exploratoire CADEAUX PROMOTIONNELS (DONNEES 2009) - suite SEGMENT B Cadeaux 2009 NON OUI (vide) Total général Taux KDO

Actifs

Chiffre d'affaires

1 845 4 750 666 € 686 4 112 215 € 6 1 491 € 2 537 8 861 390 € 27,0%

Nombre commandes

Montant Nombre moyen commandes CA/Actifs commandé /actifs

14 050 12 970 27 020

338 € 317 € 328 €

7,6 18,9 - 10,7

2 575 € 5 994 € 248 € 3 493 €

%Actifs

%CA

73% 27%

54% 46%

100%

100%

Nombre de cadeaux demandés par actif

67% 20%

1

2

7%

6%

3

4+

- Un actif ayant demandé au moins une fois le cadeau commande et dépense deux fois plus - ~25% des actifs ont demandé au moins 1 fois le cadeau (pas de différence entre les clients existants et les nouveaux clients). -Faut-il mettre l’accent sur d’autres incentives pour les « non demandeurs » de cadeaux ? Exemple: bon d’achat produit limité dans le temps, produit girafe (1+1, 2+1), chèque cadeau carburant ou type « Kadeos », frais de livraison offert…

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2. Analyse exploratoire ACHETEURS DES NOUVEAUTES PRODUITS (DONNEES 2009) SEGMENT A NVEAU PDT

Chiffre d'affaires

Actifs

NON

2 286

OUI (vide)

1 045 15

Total

3 346

-

Nombre commandes

Montant moyen commandé

Nbre cdes/ actifs

2 166 699 €

8 426

257 €

3,7

4 065 115 € 1 018 €

14 190 2

286 € 509 €

13,6 0,1

6 230 795 €

22 618

275 €

6,8

-

CA/Actifs

-

%Actifs

%CA

948 €

68%

35%

3 890 € 68 €

31%

65%

1 862 €

100%

100%

SEGMENT B NVEAU_PDT

Chiffre d'affaires

Actifs

NON

1 596

OUI

935

(vide)

6

Total

2 537

-

Nombre commandes

Montant moyen commandé

Nbre cdes/ actifs

2 396 210 €

7 585

316 €

4,8

6 466 671 €

19 435

333 €

20,8

1 491 € 8 861 390 €

27 020

328 €

10,7

-

CA/Actifs

%Actifs

%CA

1 501 €

63%

27%

6 916 €

37%

73%

100%

100%

248 € 3 493 €

31% des actifs segment A et 37% des actifs segment B ont acheté au moins une référence « nouveauté » La principale différence de comportement entre les acheteurs et non acheteurs de nouveautés réside dans le nombre de commandes (et non le montant moyen commandé). Les « nouveautés produits » apparaissent à ce stade de l’étude comme un facteur positif du comportement.

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2. Analyse exploratoire TYPE DE MARQUES PRODUITS -Marque propre (MP) -Marque grand public (GD PUBLIC) -Marque générique (GENERIQUE) SEGMENT A TRANSFORMATEUR TYPEMARQUE_2009 MP / GENERIQUE / GD PUBLIC GENERIQUE / GD PUBLIC GENERIQUE MP / GENERIQUE GD PUBLIC MP / GD PUBLIC MP (vide) Total général

Actifs 1 360 744 826 319 64 7 16 10 3 346

Chiffre d'affaires 4 776 387 € 789 446 € 388 205 € 238 979 € 33 251 € 2 205 € 2 592 € 269 € 6 230 795 €

Nombre commandes

Montant moyen commandé

Nbre cdes/ actifs

17 084 2 709 1 751 964 77 13 18 2 22 618

280 € 291 € 222 € 248 € 432 € 170 € 144 €

12,6 3,6 2,1 3,0 1,2 1,9 1,1

275 €

6,8

CA/Actifs

%Actifs

%CA

40,6% 22,2% 24,7% 9,5% 1,9% 0,2% 0,5%

76,7% 12,7% 6,2% 3,8% 0,5% 0,0% 0,0%

1 862 € 100,0%

100,0%

3 512 € 1 061 € 470 € 749 € 520 € 315 € 162 €

1er CONSTAT : Les « multimarques » représentent 41% des actifs et 77% du CA. En revanche, les clients uniquement acheteurs de produits « génériques » représentent 25% des actifs contre 6% du CA. 19


2. Analyse exploratoire TYPE DE MARQUES PRODUITS (suite) -Marque propre (MP) -Marque grand public (GD PUBLIC) -Marque générique (GENERIQUE) SEGMENT B TYPEMARQUE_2009 MP / GENERIQUE / GD PUBLIC

Chiffre d'affaires

Actifs

Nombre commandes

Montant Nombre moyen commandes CA/Actifs commandé /actifs

%Actifs

%CA

1 211

7 283 809 €

22 469

324 €

18,6

6 015 €

48%

82%

GENERIQUE / GD PUBLIC

469

710 134 €

2 316

307 €

4,9

1 514 €

18%

8%

MP / GENERIQUE

215

530 704 €

907

585 €

4,2

2 468 €

8%

6%

GENERIQUE

580

319 687 €

1 264

253 €

2,2

551 €

23%

4%

43

17 096 €

51

335 €

1,2

398 €

2%

0%

MP

9

799 €

9

89 €

1,0

89 €

0%

0%

MP / GD PUBLIC

4

652 €

4

163 €

1,0

163 €

0%

0%

GD PUBLIC

(vide) Total général

6 2 537

-

1 491 € 8 861 390 €

27 020

#DIV/0! 328 €

10,7

-

248 €

0%

0%

3 493 €

100%

100%

CONSTAT et RECOMMANDATION :

Plus les clients sont multimarques, plus ils sont fidèles. On peut imaginer des opérations découvertes produits afin de favoriser les « multimarques ». Préconisation: envoi d’un bon d’achat de x€ sur les produits Marque Propre aux clients avec un n° interne pair, et pas à ceux avec un n° impair. Une comparaison entre les deux populations permettra de valider ce scénario (sur 6 mois environ).

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3. Détermination Potentiel A. Détermination du potentiel selon les variables exploitables au niveau des clients, des prospects et du marché. L’utilisation des variables NAF (secteur d’activité) et taille effectif permet de définir une population type avec son potentiel de CA (clients actifs et inactifs), afin d’en retrouver l’équivalent sur le marché (prospects « jumeaux », nouveaux clients…).

L’objectif est d’établir un CA atteignable pour chaque famille considérée. Nous regroupons les clients les plus représentatifs par codes NAF, les autres étant logés dans une catégorie « autre ». D’autre part, les clients sont réunis par taille effectif en 3 familles (inconnu, <10 salariés et >10 salariés). Les valeurs extrêmes sont éliminées afin de garantir la représentativité du comportement. 21


3. Détermination Potentiel SEGMENT A NAF2 43

Effectif inconnu 1 163 €

Effectif <10 2 167 €

Effectif >10 1 044 €

Total général 1 346 €

58

1 597 €

2 344 €

1 215 €

1 910 €

62

1 973 €

3 202 €

1 274 €

1 948 €

63

1 578 €

3 349 €

1 993 €

2 155 €

70

1 357 €

1 650 €

1 486 €

1 456 €

71

1 241 €

4 092 €

1 517 €

2 178 €

95

2 935 €

6 431 €

1 879 €

2 422 €

AUT Total général

2 101 €

1 652 €

1 252 €

1 760 €

1 974 €

3 010 €

1 468 €

1 971 €

SEGMENT B NAF2

Effectif inconnu

Effectif <10

Effectif >10

Total général

26

3 480 €

2 133 €

3 111 €

2 802 €

27

1 652 €

1 206 €

2 134 €

1 667 €

46

2 683 €

2 825 €

5 038 €

3 408 €

47

2 108 €

2 625 €

6 633 €

2 758 €

59

838 €

2 388 €

1 235 €

1 643 €

AUT

417 €

1 425 €

398 €

973 €

2 368 €

2 666 €

4 857 €

3 035 €

Total général

Sur la base de ces résultats, nous attribuons une valeur à l’ensemble des clients…

22


3. Détermination Potentiel Au final, l’application d’une valeur pour l’ensemble des clients du fichier permet de simuler un chiffre d’affaires total par famille de clients. On l’applique au SEGMENT A… SEGMENT A NAF2

43 58 62 63 70 71 95 AUT Total général %EVOLUTION CA CA/actifs

CA REALISE 2008

442 633 € 523 758 € 3 076 552 € 190 037 € 238 371 € 213 659 € 1 267 442 € 278 343 € 6 230 795 €

CA THEORIQUE

961 450 € 504 000 € 4 222 300 € 286 550 € 275 100 € 430 500 € 2 505 950 € 383 600 € 9 569 450 € 54%

1 862 €

1 836 €

CA (THEORIQUE ou REALISE) CONCURRENCE (20%)

923 370 € 698 213 € 4 729 884 € 301 153 € 343 018 € 423 204 € 2 471 427 € 433 920 € 10 324 189 € 66% 1 981 €

Le chiffre d’affaires THEORIQUE est basé sur la valeur de la matrice de paramétrage. Le chiffre d’affaires (THEORIQUE ou REALISE) – CONCURRENCE (20%) remplace la valeur de la matrice par le CA réalisé si celui-ci est plus avantageux. Un pourcentage de 20% (pourcentage généralement observé) est soustrait afin de tenir compte des clients présents aussi chez la concurrence, et qui quelque soit les investissements ne modifieront pas leur comportement.

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3. Détermination Potentiel …Puis au SEGMENT B SEGMENT B

NAF2

26 27 46 47 59 AUT Total général %EVOLUTION CA CA/actifs

CA REALISE 2008 CA THEORIQUE

811 883 € 41 270 € 4 084 372 € 3 770 904 € 114 703 € 38 258 € 8 861 390 €

791 700 € 81 150 € 5 357 400 € 4 218 850 € 105 000 € 23 200 € 10 577 300 €

CA (THEORIQUE ou REALISE) CONCURRENCE (20%)

1 063 136 € 78 336 € 6 186 569 € 5 265 212 € 151 489 € 41 028 € 12 785 769 €

19% 3 512 €

2 892 €

44% 3 495 €

On emploie le terme de THEORIQUE car la simulation ne prend pas en compte les événements du client (insatisfaction, animation et politique commerciale), ainsi que les événements liés au cycle de vie de l’entreprise (absorption, fusion, disparition, déménagement…).

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3. Détermination Potentiel

 Le renseignement du potentiel permet notamment aux gestionnaires de comptes de repérer :

- les clients en-dessous du potentiel estimé et d’agir en conséquence (proposition de vente additionnelle, qualification des besoins, conditions spécifiques). - les clients au-dessus du potentiel et d’appliquer les techniques de rétention de chiffre d’affaires

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3. Détermination Potentiel B. Les variables qui permettent l’optimisation du potentiel par l’utilisation du datamining. Rappel: 1er niveau d’analyse: on se base sur l’aléatoire ou l’intuitif. Exemple : Faut-il augmenter le développement des nouveaux produits afin de garder un avantage stratégique sur la concurrence ? 2nd niveau d’analyse: l’expérience ou la connaissance des clients via les tableaux de pilotage. Exemple : La consommation des nouveaux produits est en croissance régulière (tableaux de bord). Nous obtenons des résultats intéressant via les ventes additionnelles (tableaux de bord et ressenti des gestionnaires de comptes commerciaux). La concurrence propose moins de nouveauté (étude veille concurrence). 3ième niveau: le datamining L’utilisation des techniques de datamining (réseau de neurones, arbres de décision) permet de conforter ou non l’expérience et de pondérer les facteurs discriminants. Exemple : Nous validons le principe du développement de la gamme des nouveaux produits car ce facteur est significativement positif dans la compréhension des clients les plus fidèles. Les nouveautés produits sont un moyen d’augmenter la fidélité des clients.

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3. Détermination Potentiel APPLICATION AUX CLIENTS ACTIFS

Nous avons classé les clients en quartile selon le chiffre d’affaires réalisé. Leur comportement d’achat est analysé afin de déterminer les facteurs les plus significatifs. Le QUARTILE Q1 correspond au potentiel le plus faible et, à l’opposé, le QUARTILE Q4 correspond au potentiel le plus élevé.

TABLEAU DU SEGMENT A

TABLEAU DU SEGMENT B

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3. Détermination Potentiel Le score utilise des données d’apprentissage et des données de validation afin de vérifier la pertinence des valeurs prédites. Nous avons utilisé en premier lieu un arbre de décision. Bien que les résultats soient satisfaisants et donnent des indications pertinentes, nous avons finalement utilisé un modèle de réseau de neurones afin de comparer les résultats.

Le réseau de neurones améliore la précision du modèle. Les résultats nous donnent: - l’importance relative des variables pour les valeurs à prédire >Cela permet de visualiser les modalités et l’influence des variables à utiliser

- le graphique de précision du modèle >Cela permet de comparer un modèle aléatoire, idéal et le réseau de neurones - la matrice de classification >Cela permet de valider la prédiction des valeurs 28


3. Détermination Potentiel Importance des variables pour le SEGMENT A Nous comparons les extrêmes (Q1 et Q4). Les critères qui favorisent Q4 (élevé):

Le multi-canal (plus les points d’entrée sont nombreux, plus les clients achètent) Les clients qui demandent le cadeau modérément (1 commande sur 4) Les acheteurs de nouveaux produits Les clients « multi-marques » Les tranches salariales >10 Les critères qui favorisent Q1 (faible):

 Les clients « Mono-marque » (grand public puis générique et marque propre)  Les clients n’ayant jamais demandé de cadeau et a contrario ceux qui le demandent dans plus de 50 % des cas.  Le secteur d’activité 70 (sièges sociaux; conseil de gestion)  les clients qui ne commandent pas de nouveauté produit Les clients « Mono-canal »

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3. Détermination Potentiel Importance des variables pour le SEGMENT B Nous comparons les extrêmes (Q1 et Q4). Les critères qui favorisent Q4 (élevé):

Le multi-canal (plus les points d’entrée sont nombreux, plus les clients achètent) Les clients qui demandent le cadeau modérément (1 commande sur 4) Les acheteurs de nouveaux produits Les clients « multi-marques » Les tranches salariales >10 Certaines régions (Dom-Tom, BasseNormandie, IDF) Les critères qui favorisent Q1 (faible):  Les clients « Mono-marque » (générique puis grand public et marque propre)  Les clients n’ayant jamais demandé de cadeau et a contrario ceux qui le demandent dans plus de 25 % des cas.  les clients qui ne commandent pas de nouveauté produit Certaines régions (Limousin, NPC, LanguedocRoussillon, Poitou-Charentes, Alsace)

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3. Détermination Potentiel Graphique de précision (identique pour SEGMENT A et B) 100 % 90 % 80 %

% correct de remplissage

70 % 60 % Estimation aléatoire

50 %

TRANSF QUARTILE SEPT NEURAL 40 %

Modèle idéal

30 % 20 % 10 % 0% 0%

10 %

20 %

30 %

40 %

50 %

60 %

% de remplissage global

70 %

80 %

90 % 100 %

Nota : Un modèle trop « proche » de l’estimation idéale peut signifier un sur-apprentissage des informations.

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3. Détermination Potentiel La matrice de classification pour le SEGMENT A Nous testons le modèle sur des données d’apprentissage. Cela permet de comparer les données correctement affectées ou non (incorrectes ou mal classé). Dans le cas présent, le modèle est en mesure de classer correctement 75% des clients des quartiles Q1 et Q4. 32


3. Détermination Potentiel La matrice de classification pour le SEGMENT B

Principe identique pour le SEGMENT B. Le modèle classe correctement 71% du quartile Q1 et 69% du quartile Q4.

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4. Association de Produits Ce modèle s’appuie sur l’analyse des commandes afin de repérer les associations de produits. Le réseau de dépendance affiche des règles sous la forme A -> B, ce qui signifie que si le produit A est acheté, le produit B est un achat probable.

Glossaire des tableaux d’associations de produits Probabilité : La probabilité d’une règle définit la probabilité que l’élément de la partie droite soit « vrai » en fonction de l’élément de la partie gauche.

Importance : Une valeur supérieure signifie une meilleure règle. L’importance est indiquée pour vous aider à mesurer l’utilité d’une règle, car se baser uniquement sur la probabilité peut porter à confusion. Exemple: un produit gratuit dans le cadre d’une promotion. La règle de probabilité est exacte mais elle ne fournit pas d’information utile. Les associations de produits sont réalisés pour le SEGMENT A et le SEGMENT B selon les caractéristiques suivantes : - Ensemble de clients - Meilleurs clients (quartile Q4) - Nouveaux clients - Clients dont les commandes internet représentent plus de 50% du total - Acheteurs nouveaux produits - Sous-catégories de clients

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4. Association de Produits SEGMENT A

Lecture du tableau :

Pour la première ligne, il faut comprendre que si un client acquiert un produit de la famille Processeur et Disques dur interne, la probabilité est maximum pour qu’il achète aussi un produit du type « CARTE MERE ». La note d’importance (1,66) souligne que le cas est suffisamment représentatif pour être pris en compte. 35


SEGMENT A

4. Association de Produits

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Conclusion AU FINAL, L’ETUDE PERMET : - De balayer l’ensemble des variables utiles dans la compréhension de la connaissance client.

- D’allouer un chiffre d’affaires potentiel pour les clients ou les prospects à partir de leur secteur d’activité et de leur taille salariale. - D’identifier les variables qui permettent d’augmenter la fidélité et la rentabilité des clients. - De repérer les associations de produits les plus significatives. Les applications sont d’ordre commercial (vente additionnelle) ou merchandising (offre spéciale, adaptation visuel).

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Exemple etude donnees clients