Vous reconnaissez peut-être vos clients les plus rentables au feeling, mais pas aux chiffres. Dans cet article, vous découvrirez comment une vision précise de la valeur à vie des clients (CLV), du risque de désabonnement et de la taille des segments rend votre budget marketing deux fois plus rentable.
En moyenne, les entreprises consacrent 15 à 25 % de leur budget à la fidélisation, mais 47 % d'entre elles ne savent pas quels sont les clients qui valent vraiment la peine d'être fidélisés. Sans une vue d'ensemble claire de la CLV, on court après chaque signal de sortie, on ne se concentre plus sur les clients à forte valeur ajoutée et la taille des segments reste un exercice au doigt mouillé.
Le CLV prédit la marge totale future, et pas seulement le prochain achat.
Il rend les budgets de marketing évolutifs : investissez davantage dans les clients qui vous apportent des résultats.
Il révèle le "churn silencieux", c'est-à-dire les clients qui n'ont pas encore quitté l'entreprise, mais qui perdent de la valeur.
S'il manque une pièce, le retour sur investissement est faussé : un grand segment avec une faible CLV semble tentant, mais il s'agit d'une illusion coûteuse.
Valeur économique totale par client.
Probabilité qu'un client abandonne dans les X mois.
Le nombre de clients similaires que vous possédez ou que vous pouvez acquérir.
Rassembler les transactions, les interactions et les données démographiques dans une seule plateforme de données clients (CDP) telle que la Master Intelligence Platform (MIP).
Définir une "source unique de vérité".
Utilisez la résolution d'identité pour éviter les doublons.
Établir des cadres de données (GDPR, accès basé sur les rôles).
Appliquer l'analyse de survie et le gradient-boosting pour prédire les probabilités de CLV et de désabonnement jusqu'à 18 % plus précisément que les modèles RFM traditionnels.
Réduisez les coûts d'acquisition en sachant quels sont les segments où les accroches sont payantes.
Personnaliser les offres en fonction de la CLV restante.
Assistance VIP pour les clients dont la valeur ajoutée est supérieure à 5 %.
Déployez des promotions moins importantes pour les personnes présentant un risque élevé de désabonnement, et non pour vos fidèles.
Axer la feuille de route sur les préférences des clients les plus rentables.
Pour un détaillant omnicanal, nous avons relié les données de la boutique en ligne à la fidélité en magasin. En utilisant un modèle CLV, nous avons constaté que les acheteurs de vêtements de sport avaient un CLV supérieur de 2 à celui des acheteurs de vêtements décontractés. Des courriers après-vente personnalisés ont permis de réduire de 28 % le risque de désabonnement au sein de ce groupe, ce qui représente une marge supplémentaire de 1,3 million d'euros en 12 mois.
Ceux qui combinent CLV, risque de désabonnement et taille du segment obtiennent un tableau de bord de retour sur investissement très clair ainsi qu'un coup de pouce à la croissance. Prêt à construire votre modèle de données et à trouver les joyaux de votre base de clients ?
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