Des scores pour tous

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Initié par les banques et les organismes de crédit, le scoring gagne toutes sortes d'entreprises, des plus petites aux plus grandes. Et l'objectif des scores tend à se sophistiquer un peu plus chaque jour.

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La première entreprise à avoir exploité le scoring en France est, historiquement, le Cetelem, comme aide à la décision en matière d'attribution de crédit. Mais les premiers à s'être intéressés aux données comportementales sont les entreprises de VPC. Cependant, à l'époque, l'important pour ces sociétés était de tenter de conserver leur clientèle plus que d'essayer de transformer leurs bons clients en très bons clients. Depuis quelques années, les entreprises de VPC se sont mises au scoring, suivies par nombre de sociétés dans différents secteurs, notamment dans celui de la téléphonie. Plus globalement, le scoring intervient dans « tous les secteurs multi-produit et là où l'entreprise peut se prévaloir d'une relation riche avec ses clients », précise Stéphane Amarsy (Koba). La taille de l'entreprise n'a pas forcément d'influence sur sa volonté d'exploiter le scoring, même si petites et grandes sociétés ne disposent pas forcément des mêmes moyens pour appréhender la discipline et pour en tirer tout le parti. « Nos grands clients ont une maîtrise parfaite du scoring, alors que les plus petites entreprises ont souvent moins de connaissances dans le domaine », ajoute Philippe Cheval (BCA). Le problème étant que le scoring est un domaine complexe en lui-même qui doit, de surcroît, s'insérer dans une démarche industrielle et marketing pas forcément évidente à maîtriser.

RÉDUIRE LES COÛTS


L'enjeu du scoring, c'est de réduire les coûts d'une campagne marketing tout en améliorant sa rentabilité. D'un côté, il faut filtrer les fichiers pour exclure les individus dont la probabilité qu'ils répondent à l'offre est très faible, tout en s'assurant de sélectionner ceux qui ont le plus de chance d'y répondre. De l'autre, il faut arriver à la fois à faire dépenser encore et plus les prospects ou clients scorés comme potentiellement intéressants tout en s'assurant de ne pas avoir poussé trop loin la logique de la sélection. Comme le commente Stéphane Amarsy, « il ne faut pas s'arrêter aux résultats bruts, mais plutôt optimiser la courbe de rentabilité sur le moyen et le long terme ». Autrement dit, il est plus rentable d'obtenir, par exemple, un rendement de 6 % sur un fichier de 100 000 adresses qu'un taux de retours de 8 % sur 10 000 noms. A la base, les enjeux d'un score sont financiers et commerciaux. On mesure soit le risque d'accepter ou de refuser un client, soit l'éventualité de conquérir un client ou de faire acheter une offre à un client de l'entreprise. Mais le scoring voit son domaine d'activités s'élargir. Tout d'abord avec les scores mesurant les risques de "fuite" d'un client vers la concurrence, apanage notamment des scores d'attrition. Ensuite en ne faisant plus simplement porter les scores sur des données quantitatives mais aussi qualitatives. « Il existe des populations dont les taux de retours sont peu importants mais où chaque personne représente une valeur importante, note Anne Gayet (AID). Nous travaillons en ce moment sur des méthodes de score qui combinent aspects quantitatif et qualitatif, taux de retours et volume représenté par ces gens. » Mais aussi en se projetant plus dans l'avenir. L'un des axes de développement du scoring, c'est d'arriver à déterminer si un client qui vient de passer une commande renouvellera son achat ou s'il s'agit d'un acte isolé. Ce qui, apparemment, n'est pas évident à réaliser ! Autre idée, complémentaire à cette dernière, travailler sur le cycle de vie d'un client par rapport à l'entreprise, de manière à mettre en balance la probabilité qu'un client a de partir à la concurrence avec le potentiel de chiffre d'affaires qu'il représente. Cette méthode, nommée Life Time Value (LTV), a pour ambition de permettre de mesurer à quel moment du cycle le client se trouve et de prendre les mesures en conséquence : le pousser à acheter plus dans sa phase de fidélité à l'entreprise, le convaincre de rester client pendant la période où il va commencer à penser à abandonner l'entreprise. L'idée de base est plutôt simple, mais, comme le conclut Stéphane Amarsy, « la mettre en oeuvre est un autre problème ! » Fichiers nominatifs : des précautions à prendre La base du scoring, ce sont des fichiers nominatifs contenant un maximum de données personnelles. Comme tels, ces fichiers entrent dans le domaine de compétence de la Cnil. Et il ne faut pas en faire n'importe quoi sous peine de sérieux ennui... Première chose, ne pas utiliser de données sur la religion, la race ou les opinions politiques des individus. Ensuite, déclarer ses fichiers à la Cnil et ne pas omettre de faire des déclarations complémentaires en cas d'ajout de nouvelles données. Enfin, toujours laisser un droit de regard et de rectification des données aux personnes concernées et conserver ces informations en ne les externalisant jamais. En revanche, les textes de loi interdisant l'usage de données personnelles pour automatiser des sélections ne s'appliquent pas au scoring dans la mesure où il ne s'agit pas de pénaliser des gens ou de leur refuser quelque chose suite à une demande de l'interlocuteur. En somme, aucune sélection réalisée dans le cadre d'un mailing ne risque de tomber dans le champ d'application de ces lois. Et si les scores de risque utilisés dans le domaine bancaire semblent plus concernés, cela ne semble pas toucher les entreprises du secteu...

Bruno Ferret, Xavier Lucron

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