La relation entre la satisfaction et la rentabilité est largement véhiculée par les magazines managériaux : « Il est désormais naturel de considérer que la satisfaction client est une dimension incontournable de la relation avec les fournisseurs, que les clients fidèles dégagent un niveau de renta-bilité supérieur aux autres » (Marketing Magazine, mai 2002).
La satisfaction est le résultat de la perception de la valeur obtenue dans une transaction ou une relation. La valeur est égale à la qualité de service reçue en relation avec le prix et le coût d’acquisition du client, relativement à la valeur attendue de transactions ou de relation avec des concurrents.
La fidélité crée une augmentation des profits au travers d’une augmenta-tion des revenus, d’une réducaugmenta-tion des coûts d’acquisiaugmenta-tion de nouveaux clients, d’une diminution de la sensibilité au prix et d’une diminution des coûts de service aux clients.
Qualité Valeur Satisfaction Fidélité Rentabilité
Figure 4-14 : La chaîne des équivalences (d’après Jokung-Nguena, et al.)
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Chapitre 4 – La connaissance du client
Le développement de la satisfaction client peut être évalué financièrement.
S’il est plus facile de vendre à un client satisfait, alors il est plus facile de faire comprendre l’intérêt de développer une relation avec ce client.
L’analyse de la valeur client doit distinguer la valeur potentielle des clients (espérance) de la valeur passée (constatée). La comparaison potentielle/constatée permet d’identifier les écarts et d’imaginer des stra-tégies de gestion de la valeur dans une perspective temporelle. La déter-mination de cette valeur potentielle est établie au moyen de fonctions de survie, de scores de ventes croisées, et grâce à l’utilisation de données internes, mais aussi de données externes.
La détermination d’une valeur potentielle s’enrichit avec les éléments suivants :
• des coefficients d’actualisation pour mettre en avant qu’un euro d’aujourd’hui vaut plus qu’un euro dans un an ;
• des coefficients d’incertitude, qui varient selon le secteur économique (l’informatique est plus incertaine que le ciment), la nature du bien ou la nature du client ;
• la détermination d’un écart par rapport à une norme de comportement identifié au niveau du marché global.
Ces éléments visent généralement à relativiser le calcul de la fonction de valeur à long terme par rapport aux gains espérés à court terme.
L’intégration des incertitudes permet d’enrichir la valeur client par une notion plus explicite d’espérance de profitabilité client (EPC). Ce dernier terme est moins chargé de contresens que le terme traditionnel de valeur client et met en avant l’incertitude de l’apparition de ce profit :
R : coûts de recrutement d’un nouveau client VAN : valeur actualisée des profits nets client n : nombre d’années de la relation
Mi : marge brute générée par la relation sur la période ti Ci : coûts de gestion de la relation sur cette même période PMi : coûts des opérations marketing effectuées sur le client PPi : coûts des opérations promotionnelles effectuées sur le client F : coût de rupture de la relation
∆M : variation des marges sur les années estimées
Nos premiers travaux de détermination de cette espérance de profit client dans des entrepôts de données montrent que :
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Partie I – Définition et périmètre du CRM
• Les techniques de statistiques ou data mining sont incontournables pour aider à la détermination de la durée de vie du client ou au potentiel de développement du client.
• Le taux de fidélisation naturel du secteur d’activités impacte le modèle de calcul à appliquer pour calculer la valeur future (choix entre des modèles de rétention et des modèles de migration).
• La problématique des données manquantes ou incomplètes milite pour une approche probabiliste de la détermination de cette EPC.
• Le nombre d’années considéré dépend du contexte concurrentiel du secteur d’activités et des taux de marge pratiqués. Ainsi, dans un sec-teur soumis à de fortes pressions concurrentielles, il est illusoire d’inté-grer des revenus à plus de cinq ans dans le profit client !
Les enjeux du calcul de l’espérance de profit client sont nombreux et stra-tégiques. Une relation véritable entre une entreprise et un client ne peut véritablement commencer que lorsque les deux parties comprennent leurs intérêts mutuels d’inscrire la relation dans le long terme. Il s’agit de répondre à quelques questions évidentes, mais dont les réponses ne sont pas toujours si faciles à obtenir :
• Quel est le coût d’un prospect qualifié ?
• Quel est le coût de recrutement d’un client ?
• Quels sont les retours sur investissement d’un nouveau client? D’un ancien client ? D’un client recruté par tel moyen ou tel autre, etc. ?
• Quels sont les clients rentables ? Les clients non rentables peuvent-ils le devenir ?
• Quels sont les clients que je souhaite conserver ? Avec quelles offres ?
• Quels sont les clients dont la profitabilité baisse ?
• Quels sont les clients très importants pour le futur de l’entreprise ?
• Quels sont les clients sur lesquels je n’ai pas suffisamment investi ?
• Quel est le niveau maximal d’investissement pour les actions de rattra-page des clients ?
• Comment affecter au mieux mes investissements promotionnels et marketing ?
En un mot, l’entreprise doit choisir des cibles prioritaires. Elle doit pour cela développer une connaissance du comportement et anticiper les chan-gements. Elle doit formuler des stratégies de gestion individuelle des clients et s’assurer qu’elle peut répondre, de manière rentable, aux attentes des clients. Les études montrent que peu d’entreprises sont capables de mesurer et d’exploiter tout le potentiel de leur clientèle existante.
La mesure de l’espérance de profit client est un élément central dans la
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Chapitre 4 – La connaissance du client
en œuvre d’une politique de CRM. L’objectif unique du CRM est la cons-truction de la profitabilité du client et la mise en œuvre de moyens pour développer cette profitabilité. Très souvent, tous les clients reçoivent le même niveau de service, en dépit du fait que les clients très rentables justifieraient une qualité de service supérieure.
Une analyse de la base de données permet de donner une appréciation correcte des enjeux et des moyens à mettre en œuvre. Il peut apparaître que certains clients, qui contribuent beaucoup en chiffre d’affaires, coûtent aussi beaucoup à l’entreprise. En effet, les coûts de promotion et de services dépassent la marge sur le CA. Dans ce cas de figure, il est plus intéressant pour l’entreprise de ne pas chercher à retenir ce type de client, à moins qu’il n’y ait un moyen de redéfinir le prix ou le contenu de la pres-tation de service. La loi de Pareto se vérifie là aussi avec 20 % des clients qui génèrent plus de 80 % du CA. Les recherches montrent que ces 20 % de clients génèrent souvent plus de 150 % des profits, et moins de 10 % des clients détruisent 50 % des profits : savoir qui ils sont et ce qu’ils attendent est une des clés du succès.
L’analyse de la rentabilité par client souligne souvent des écarts. Elle permet ainsi de structurer le portefeuille de l’entreprise en groupes homo-gènes en termes d’allocations de ressources et d’orientations stratégiques : stratégies de défense pour protéger certains groupes ou, au contraire, stratégies plus offensives sur des clients qui présentent des potentiels sous-exploités.