De la base de données au système d' information marketing

Ne parlez plus de base de données marketing, mais plutôt de systèmes d'information marketing. L'apport des nouvelles technologies, des mégabases de données , permet maintenant de disposer d'outils fiables pour segmenter et fidéliser sa clientèle. Nous sommes à une période charnière où la différenciation se fait par l'utilisation des moyens mis en œuvre et la collecte des données. « Il y a une dizaine d'années, on traitait des fichiers pour organiser des opérations de marketing direct. Aujourd'hui, le marketing s'organise autour de la base de données marketing. » Robert Vinet, P-dg de Synthèse Marketing ne pèse pas ses mots. « On ne sait pas si c'est l'offre ou la demande qui a modifié cette approche. Reste que, sociologiquement, une nouvelle tranche d'âge - les 30/40 ans -, nourris au biberon du marketing ont pris les commandes chez les annonceurs, dans les agences et dans les SSII spécialisées dans le marketing. Et la mécanique qu'ils veulent mettre en place voudrait se substituer ou compléter le vendeur physique, le démultiplier, reproduire à distance la relation face à face. » La déferlante du marketing one to one fixe ces ambitions. Mais, pour Robert Vinet, « le marketing one to few, c'est déjà une belle ambition ». Car les moyens à mettre en œuvre sont colossaux : les supports de données sont de plus en plus individualisés ; les informations de plus en plus complexes, entraînant des traitements compliqués. Collecter des informations de plus en plus précises coûte de plus en plus cher. Les possibilités de la technologie permettent de stocker des masses énormes d'informations. Mais, en définitive, à quoi sert d'isoler dans un fichier les femmes aux yeux bleus ayant un chat noir et une carte Visa. Et se pose la question de la rentabilité. Car une bonne base de données marketing doit créer de la valeur.

Internalisation contre externalisation

Le débat sur l'internalisation ou l'externalisation de la base de données marketing commence d'ailleurs à se régler. Certaines entreprises, les banques, par exemple, considèrent que leur fichier clients fait partie de leur "Core business", le cœur de leur métier. « Leur fichier clients, c'est de l'or, ajoute Robert Vinet, mais un fichier clients qui date de 1996, c'était de l'or en 1996. » Une base de données ne vaut que si elle est entretenue. D'autres sociétés ont, elles, compris que la base de données marketing pouvait aussi être une source de profit. « Traiter une base de données en interne nécessite un grand nombre de compétences, des outils, et un budget conséquent, indique Stéphane Amarsy, directeur de Koba Consulting. En fait, le choix internalisation/externalisation découle d'une décision stratégique. Ce qui compte, c'est ce que l'on veut faire de ces données, qu'elles soient hébergées ou pas. Et dans tous les cas, le besoin porte plus sur le conseil que sur l'hébergement. » Un avis partagé par Olivier Kretz, directeur général de Groupe D! Technologies : « Le grand enjeu pour les prestataires, c'est le choix des informations à intégrer dans la base de données marketing. » Et tous les prestataires de renchérir sur le fait que le conseil est mal rémunéré. Certains préférant surévaluer la prestation d'hébergement. Une attitude un peu suicidaire qui rappelle celle de certains routeurs qui ne gagnaient pas d'argent sur leur prestation, mais sur le paiement de la remise postale. On sait comment cela s'est terminé !

Système d'information marketing

Andrea Micheaux, directeur associé de A.I.D, qui fait partie depuis le mois d'avril du groupe spécialisé dans les bases de données marketing T.C.G Europe (filiale du groupe américain Omnicom), voit son activité comme une extension du département marketing des entreprises dont elle héberge et gère les bases de données marketing. « Le marché est plus mûr, constate-t-elle. Les entreprises savent quelles informations garder, et il est devenu beaucoup plus facile de paramétrer la base de données. De plus, les entreprises s'équipent de centres d'appels afin de garder en direct le contact avec le client. Et, dans les sociétés les plus avancées, le service réclamation alimente directement la base de données sur la clientèle. » Andrea Micheaux évoque le concept de base de données marketing de fidélisation, autonome et relationnelle, alimentée par les données provenant des points de vente, des programmes de fidélisation ; les données pertinentes et non agrégées sur le trafic au point de vente et provenant du système de gestion étant extraites hebdomadairement.

Volumétrie : quelles données stocker dans la base ?

En fait, on parle aujourd'hui plus de système d'information marketing que de base de données marketing. Pour Olivier Kretz, « grâce aux réseaux, aux connexions avec les mégabases de données, il n'y a plus une base de données, mais de multiples bases connectées ». Une entreprise peut maintenant disposer d'une base de données multidimensionnelle, elle-même connectée à une base de type Consodata. La technologie permet désormais, si on y met le prix, de se doter de tableaux de bord alimentés par toutes sortes de données. Le concept de datawarehouse - ces entrepôts de données contenant toutes les informations destinées au fonctionnement de l'entreprise - a fait son chemin. « On assiste à un phénomène nouveau, lié aux progrès de la technologie, celui du stockage et de la mise en ligne de masses colossales de données », souligne Eric Dhaussy, administrateur et directeur général adjoint de Sopres France. La grande distribution, notamment, a trop bien reçu le message des apôtres du stockage des données. Elle, qui, il y a encore peu d'années, ne savait pas utiliser les données issues de ses terminaux points de vente, est tombée dans l'excès inverse. « Ils veulent historiser le panier de la ménagère, ajoute Patrick Visier, président de DPV Business, mais si celui-ci est composé de 35 articles, que cette ménagère se rend dans son supermarché une fois et demi par semaine, cela fait deux cents lignes produits en historique. » Et cela pour une personne, dans un seul point de vente ! Bien sûr, le coût du stockage des données a énormément chuté, mais les données scanner d'un hypermarché, c'est plus de 200 Go par mois. A ce stade, il ne s'agit pas uniquement d'empiler des disques durs dans un entrepôt. Il faut aussi y avoir accès, et s'en servir. Et c'est là que les limites de la technologie sont atteintes. Les tenants du datawarehouse militaient pour une informatique "en ligne", permettant de contrôler au fil de l'eau le fonctionnement, tant commercial que financier et marketing de l'entreprise. Mais quand il s'agit de milliards de données à traiter, le meilleur logiciel de base de données relationnelle et l'informatique la plus puissante sont à la merci d'une requête trop sophistiquée. Le système "s'assoit" : non seulement les temps de réponse s'allongent, mais, plus grave, l'informatique de production peut aussi être touchée.

Travailler en temps réel ?

« Il faut mener une réflexion de fond, estime Patrick Visier, est-ce que tous les annonceurs ont vraiment besoin d'une base de données accessible en temps réel ? Dans certains cas, le temps réel est une satisfaction intellectuelle qui coûte cher. Il existe de très beaux outils travaillant en mode "batch" - les données sont extraites lorsque l'informatique est plus disponible, sans interrompre le processus de production -, dotés d'interfaces réellement conviviales et fiables. Mais la vraie folie, c'est de garder des historiques sur plusieurs années. Le marketing cherche de nouvelles voies et passe par les limites de l'absurdité. » « Le modèle relationnel n'est pas forcément le plus optimisé, ajoute Eric Dhaussy. Et nous disposons d'outils qui permettent de balayer une base en quelques secondes, sans pour cela avoir besoin d'écrans graphiques sophistiqués. En ce qui concerne les historiques, il faut les garder, mais pas en ligne. Le support ne coûte pas cher. En gardant un historique sur trois ou quatre ans, on peut analyser précisément ce qui se passe dans un rayon ou sur un marché. » Et de citer une campagne de marketing direct lancée par un grand distributeur vers les épiciers maghrébins, destinée à prévoir leurs besoins en produits juste après le Ramadan. « Il a fallu connaître leurs volumes d'achats de cette période sur les deux années précédentes pour prévoir leur achalandage. » « En matière de gestion, poursuit Eric Dhaussy, le passé est le passé mais le présent sert à agréger des données que l'on peut ensuite historiser. Il faut un certain recul pour pouvoir établir une segmentation qui "tienne". Dix-huit à vingt-quatre mois me semblent une valeur suffisante pour trouver une bonne segmentation. Tout dépend du marché ou des produits analysés. Pour le textile, par exemple, on parle de collections sur plusieurs saisons. Pour gagner de la place, on garde quatre saisons et deux saisons "glissantes", ce qui permet de disposer d'un historique sur trente-six mois environ sans pour cela encombrer les espaces disque. »

Le critère de la durée de vie de l'information

En matière de gestion de volumes énormes de données, Patrick Normand, directeur général de Consodata, est aux premières loges. « Nous hébergeons des mégabases de données, portant sur plusieurs millions de foyers, associées à un très grand nombre d'informations comportementales. Notre premier critère, c'est la durée de vie de l'information. » Pour ce faire, le référentiel - des règles de gestion variables selon les marques et les produits -, permet de gérer l'hétérogénéité des sources d'informations et leur obsolescence, plus ou moins rapide selon leur nature. « Si, lorsque nous posons une question sur la consommation de soda, un répondant nous indique qu'il achète du Coca-Cola, cette information aura une durée de vie plus brève que lorsqu'il précise dans quelle banque il dispose d'un compte courant. » La règle sera, après un an, de considérer le consommateur de Coca-Cola comme un consommateur de la catégorie Soda. En revanche, l'information sur la situation bancaire sera conservée environ trois ans. Car on change plus souvent de boisson que de banque ! « A chaque fois que nous intégrons une nouvelle question dans notre mailing, nous créons une nouvelle règle de gestion », ajoute Patrick Normand. Reste que traiter plus de 2 millions et demi d'adresses associées à plusieurs milliers d'items par foyer représente un traitement informatique très lourd. « Nous investissons environ 5 millions de francs par an dans notre informatique, mais nous arrivons à une limite au niveau des programmes. De plus, nous sommes astreints à des contraintes spécifiques en matière de déduplication de fichiers. Pour nous l'overkill - le rapprochement abusif de deux adresses - c'est l'horreur ! » En effet, rapprocher abusivement M. Dupont père et son fils sous le prétexte qu'ils habitent à la même adresse est une hérésie lorsqu'on parle de marketing comportemental. « Nos machines sont réglées pour "tuer" le moins d'adresses possibles, et nous traitons manuellement les doublons, en injectant des données marketing complémentaires, - des fichiers portant sur les dates de naissance notamment - afin de fiabiliser notre base de données », précise Patrick Normand. Consodata se targue d'avoir pu, grâce aux nouvelles technologies, apporter au marché de la base de données marketing des outils permettant aux grands annonceurs de mieux connaître leurs clients. Sa capacité à gérer de très gros volumes d'informations, elle le prouve grâce à des référentiels et des modèles propres, basés sur la loyauté et une segmentation en fonction de catégories. « Ces données fiables, ajoute Patrick Normand, nous les mettons à la disposition de l'annonceur avec le concept de "La borne", un PC convivial ayant accès aux éléments de la base de données concernant ses produits ou sa marque. » Ces "Datamarts" - en fait des requêtes prédéfinies correspondant au métier et à la fonction de l'utilisateur - permettent de disposer d'un tableau de bord et d'interroger la base de données rapidement, sans pour cela avoir une quelconque formation informatique.

Travailler sur des panels

Chez Koba Consulting, on préfère travailler sur des panels. « Le panel, c'est le "bonsaï" de la base de données marketing, estime Stéphane Amarsy. Pourquoi travailler sur la totalité d'une base de données ? Mieux vaut expérimenter sur des panels et travailler ensuite sur la base de données. » En matière de fidélisation, les panels permettent de suivre dans le temps le comportement d'un client. En suivant les flux d'un compte, on peut prévoir si le client va bientôt quitter sa banque. « Cette mécanique de rupture est longue à se mettre en route, ajoute Stéphane Amarsy, et nous disposons d'outils qui permettent de prévoir cette rupture. Souvent, un petit geste commercial permet de garder un client. » Pour Robert Vinet, une réflexion doit s'engager sur la nature même des questionnaires. « Beaucoup de questionnaires sont élaborés sur la base de ceux de la société concurrente. Ce sont souvent de pâles copies les uns des autres. Qu'apportent-ils ? De même, quel est l'intérêt d'une étude qui prouve que les jeunes urbains lisent Libération et que les provinciaux lisent la PQR ? Si l'absence de question est un crime, la non-réflexion sur la ou les questions à poser est aussi un crime ! » Pour lui, on néglige trop l'apport des sciences sociales dans l'élaboration des questionnaires. « La science du stockage des informations est mature, pas celle des questionnaires. » Chez Claritas, l'autre spécialiste des mégabases de données, on a développé, à partir d'une base de données qui compte 3,5 millions de ménages et du fichier de France Télécom, un outil de segmentation, Prizm, qui caractérise le comportement de 20 millions de foyers français. « En rapprochant son fichier clients avec Prizm, l'annonceur peut localiser ses cibles au niveau le plus fin, celui de l'adresse », mentionne Sandrine Buguet, responsable de la communication chez Claritas. L'analyse du cycle de vie du produit ne suffit plus, pour vendre, il faut observer le cycle de vie du consommateur. Désormais, ce sont les attitudes, les motivations profondes des individus que l'on tente de modéliser. « Le but de ces analyses et de ces études, c'est de mettre en place des outils pour un marketing opérationnel, ajoute Stéphane Amarsy. Ils permettent de mesurer le niveau d'appétence - la probabilité qu'un client soit intéressé par un produit, un groupe de produits ou des services. » Claritas, avec le cabinet conseil Oktos, a mis au point, une analyse comportementale originale, la "Logique de l'escargot" (voir Marketing Direct n° 25, p. 74). Autour de deux axes, l'un horizontal, qui va de l'exclusion à la possession, l'autre, vertical, qui va des désirs personnels - aller vers ce qu'on n'a pas - aux Racines - s'accrocher à ce qu'on a - six phases de vie ont été déterminées : le Nid (population jeune ne disposant pas encore de revenus personnels), l'Envol (jeunes commençant à travailler et entrant dans l'univers de la consommation), le Vol (couples sans ou avec un enfant, deux salaires ouverts à la nouveauté et commençant à épargner), la Turbulence (le second enfant est arrivé, arbitrages permanents, la consommation change), le Vol Plané (les enfants ont grandi, l'épargne est constituée, le consommateur retrouve une certaine liberté), et enfin l'Atterrissage (le temps de la retraite, plus centrée sur la transmission). Renault a été séduite par cette méthode et l'a intégrée dans sa stratégie marketing pour plusieurs opérations sur la Twingo, ciblée "Vol Plané", le lancement de la Kangoo, ciblée "Turbulence" et pour la gamme Mégane Scenic, ciblée senior. Ce modèle a également permis de constater que, si Peugeot prend le dessus sur les phases "Envol" et "Atterrissage", Renault se positionne sur "Turbulence" et Vol Plané.

Segmenter par l'attitude

Cet axe de segmentation "Motivation, Attitude, Valeurs" serait-il alors la panacée ? « Il semble approprié pour les produits d'assurances ou de prévoyance », indique Andrea Micheaux. En effet, face à une proposition d'assurance vie, si certains choisissent cette formule pour épargner, d'autres le font parce qu'ils ont peur de l'avenir et veulent laisser quelque chose à leurs descendants. Et l'argumentaire de vente devrait en tenir compte. « C'est un vecteur valable, ajoute Eric Dhaussy, mais il faut disposer de données externes. On segmente encore plus et il devient difficile de trouver des comportements stables. L'exemple de la campagne Tam Tam, basée sur le concept de tribu est intéressant, mais cette tribu est aussi composée de segments. Lorsque la tribu (les prospects) consomme le produit, elle devient cliente, et c'est en analysant la RFM - récence, fréquence, montant de l'achat - qu'on peut re-segmenter cette population. » « L'axe motivation/ attitudes/valeurs est transversal », précise Andrea Micheaux. De fait, un cadre commercial peut avoir vis-à-vis d'un nouveau produit la même attitude frileuse qu'un senior. « Il traverse les axes comportementaux déjà définis. Les systèmes de valeurs sont tellement personnels qu'ils ne peuvent être traqués que par des questions posées individuellement. Avec les systèmes de fidélisation par questionnaires, on dispose d'une réelle opportunité, on arrive à déterminer les attitudes, mais cela coûte très cher à mettre en œuvre. » Et Stéphane Amarsy d'ajouter : « On s'aperçoit que sur des critères basiques, on arrive à construire des modèles, mais comment les définir ? C'est une question d'intuition. Les accidents de la vie, on ne peut pas les modéliser, ce n'est que dans une relation face à face qu'on les décèle. » Bases de données marketing ou systèmes d'informations marketing ? La technologie permet maintenant d'envisager de traiter des masses de données gigantesques. Les outils existent, ils semblent efficaces. Reste maintenant à procéder à une réflexion sur les critères de sélection de ces données et sur la nature des questionnaires.

Quatre axes pour connaître le client et alimenter la BDDM

- L'axe comportemental alimente la base de données en informations sur le comportement d'achat du client. Il repose sur trois éléments : la récence, la fréquence et le montant de l'achat - RFM. Les données sont internes à la société. - L'axe profil prend en compte les données socio-économiques sur le client ou le prospect. Date de naissance, situation familiale Ces données peuvent provenir de contacts commerciaux, des programmes de fidélisation ou de sources externes à l'entreprise - mégabases (Claritas, Consodata) - ou de fichiers. Elles permettent de mieux qualifier la base de données. - L'axe motivation/valeur/attitude. Il permet de caractériser les motivations profondes d'achat, le système de valeurs du client ou du prospect. C'est la clé du marketing one to one. Cependant, ces systèmes de valeurs étant totalement individuels, ils ne peuvent être détectés qu'à partir de questionnaires personnels, d'entretiens en face à face. - L'axe relationnel : il permet de mesurer le degré de satisfaction du client, à partir du nombre de plaintes et des appels au service clientèle. Les centres d'appels permettent d'enrichir la base de données marketing avec ces données.