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L'attitude : une dimension clé de la fidélisation

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De passage à Paris à l'occasion de la dernière SIMD, David B. Shepard, spécialiste américain des bases de données, fait le point sur les dernières tendances qui prévalent outre-Atlantique : fidélisation, datawarehouse, datamining... Des propos qui viennent souvent battre en brèche bon nombre d'idées reçues.

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Présentez-nous votre société, David Shepard Associates ?


Nous sommes conseils en marketing direct et en marketing de bases de données. Nous avons travaillé pour plus de 100 entreprises depuis la création de la société : banques, compagnies d'assurances, entreprises de produits manufacturés, enseignes de grande distribution. Vous vous êtes fait connaître par des activités d'édition... Le groupe de consultants qui compose notre société a publié en 1990 un livre intitulé Le Nouveau Marketing direct, avec comme sous-titre "Comment mettre en place une stratégie de marketing de bases de données rentable". La 2e édition est sortie en 1994 et la 3e édition doit paraître en 1998. Le groupe D! en France et Christophe Bénavant, professeur à l'université de Pau, vont faire une adaptation française de cet ouvrage. Nous attendons l'accord de l'éditeur américain.

Quels projets avez-vous avec le groupe D! ?


Le groupe va essayer d'importer en France un produit de David Shepard Associates de segmentation de clientèle. De notre côté, nous allons importer aux Etats-Unis, le produit Target Plus. Des discussions sont en cours sur d'autres produits, comme des logiciels.

En quoi consiste votre activité en matière de logiciels ?


Notre société intervient dans trois domaines : le marketing direct, le marketing de bases de données et les technologies liées aux bases de données. Nous avons développé un logiciel pour gérer de très grosses bases de données. Son nom "Fast Count DBMS" (Comptage rapide). Il s'agit d'un système intégré, qui peut s'adapter à n'importe quelle base de données. Par exemple, dans la plus grosse base de données que nous gérons pour la compagnie d'assurances JC Penney, nous avons des informations sur 85 millions de foyers, obtenues à partir de 40 bases différentes, toutes compilées dans le même système, avec des données au niveau du foyer. Ce logiciel permet de faire une requête sur 60 millions de personnes en quelques secondes. Environ une vingtaine de clients utilisent aussi ce logiciel.

Quelles sont les nouvelles tendances en termes de management de bases de données, aux Etats-Unis ?


Je dirais qu'il y a une tendance grandissante à la création de datawarehouse par les entreprises.

Que mettez-vous derrière le terme "datawarehouse" ?


Un datawarehouse est une compilation de plusieurs bases de données comprenant des informations différentes rassemblées dans un même ensemble. Cela permet à la société d'avoir une information marketing plus cohérente sur le client. Ce désir de capturer toute l'information possible dans un seul endroit et de standardiser cette information est très fortement tiré par les entreprises de haute technologie et celles qui développent des systèmes de gestion de l'information.

Existe-t-il déjà beaucoup d'entreprises qui ont mis en place des datawarehouses ?


D'après notre propre expérience, les très gros projets de datawarehouse mettent deux à trois ans à être mis en place et peuvent coûter un minimum de 2 à 3 millions de dollars. Très souvent, en raison de la complexité du projet, ils ne parviennent pas toujours au succès. Une solution plus pratique est de développer des bases de données plus petites et plus utiles, appelées parfois "datamarts". Je vous mets en garde : si vous êtes un marketer direct en base de données, vous n'aurez accès à la part qui vous intéresse, que lorsque le datawarehouse sera fini et, donc, vous allez attendre des années... Mieux vaut construire une base plus petite mais directement opérationnelle, que de se lancer dans un datawarehouse, où vous serez le dernier à être servi.

Quels conseils donneriez-vous pour la constitution de ces bases de données ?


La tendance actuelle, en phase avec le concept du datawarehouse, est de faire figurer dans la base le plus d'informations possible. On peut aujourd'hui le faire car les coûts de stockage de données sont de plus en plus faibles et n'arrêtent pas de baisser. Mais, d'après notre expérience, il vaut mieux d'abord analyser les données pour regarder ce qu'elles valent, se focaliser sur celles que vous allez raisonnablement utiliser. Et stocker seulement ces données dans votre base de données marketing. La tendance est de collecter les données essentielles, qui vont réellement servir à quelque chose. En fait, les marchés sont tirés par la technologie, par les vendeurs de matériel et les informaticiens adorent jouer avec des outils de plus en plus gros... Une autre tendance lourde, en liaison avec la collecte d'importants montants de données, est la notion de datamining.

Quelle est votre définition du "datamining" ?


Il y en a plusieurs... Il faut avant tout faire la différence entre les méthodes classiques de statistiques et les techniques nouvelles qui utilisent l'intelligence artificielle. La promesse mise en avant par ces techniques d'intelligence artificielle est qu'elles vont aider à découvrir toutes les choses par elles-mêmes : c'est-à-dire qu'elles vont trouver toutes seules des caractéristiques dans les données, des tendances dans les données. On pensait qu'on allait arriver à de meilleurs résultats sans avoir à faire d'analyse puisque c'était l'intelligence artificielle qui allait la faire... Mais, si vous venez me voir aux Etats-Unis, vous pourrez constater que cela ne fonctionne pas... Les techniques d'intelligence artificielle, qui sont à la mode, ne sont pas meilleures que les techniques statistiques classiques. De plus, il faut être très prudent quand on les utilise.

On parle aussi de réseaux neuronaux ou d'algorythmes génétiques. Qu'en pensez-vous ?


Il n'est pas prouvé aujourd'hui que ces techniques présentent de meilleurs résultats que les techniques classiques. Ce qui en fait leur succès, c'est leur caractère nouveau. Elles ont été créées pour faire croire aux gens que n'importe qui allait pouvoir les utiliser tout seul. En fait, ce n'est pas vrai ; pour pouvoir s'en servir, il faut bien les maîtriser. Pour utiliser un bon réseau neuronal ou faire de la segmentation automatique, il faut déjà bien connaître les statistiques. D'après mon expérience, les seuls succès de mise en place d'intelligence artificielle ont été réalisés dans les sociétés qui avaient de très bons statisticiens expérimentés. Il faut beaucoup de compétences et de connaissances en statistiques pour pouvoir bien utiliser ces outils. Le réel danger est de ne pas comprendre ce qu'il y a derrière ces mécaniques, de les mettre en place de façon impropre et d'en tirer de mauvaises conclusions...

En termes de fidélisation, où en sont les dernières recherches aux Etats-Unis ?


La même tendance de fidéliser le consommateur existe chez nous. Pour faire un marketing plus efficace, il est nécessaire de décrire les consommateurs dans trois dimensions. Premièrement, dans leur comportement d'achat actuel et leur comportement futur, que l'on va essayer de prédire, avec le comportement actuel. Nous sommes très bons aux Etats-Unis dans la prédiction de comportement. La seconde dimension est la dimension socio-démographique (âge, sexe, lieu d'habitation, revenu...). Nous disposons effectivement d'un nombre incroyable de données socio-démographiques, au niveau du foyer, au niveau géographique... Donc, il est relativement facile pour une entreprise de créer des segments basés sur des comportements prévus. La troisième dimension consiste à chercher les attitudes des membres de chaque segment identifié plus haut. Il est important de mesurer pour chacun des segments socio-démographiques et comportementaux identifiés préalablement les attitudes à l'égard de votre produit et des produits concurrents. En conclusion, une fois que vous avez compris les trois dimensions : qui est votre consommateur en termes socio-démographiques, comment il se comporte en termes d'achat, quelles sont ses attitudes envers vous et vos concurrents. Une fois que vous avez compris pourquoi il se comporte vis-à-vis de votre produit de la façon dont il se comporte, il est alors relativement facile pour l'équipe marketing de créer des programmes conçus soit pour changer, soit pour améliorer les comportements du consommateur.

Quel est l'apport de David Shepard Associates, dans cette problématique ?


Ce qui est nouveau dans cette typologie, c'est de rajouter au sein des groupes constitués (à partir des typologies basées sur des données socio-démographiques et comportementales), une compréhension de l'attitude que les consommateurs ont vis-à-vis de votre produit et vis-à-vis des produits concurrents. On demande au consommateur, par segment, et au moyen de questionnaires auto-administrés ou par téléphone, pourquoi il achète ou pourquoi il n'achète pas, pourquoi il achète une marque plutôt qu'une autre, quel usage il fait de son produit. Cette dimension attitudinale, qui est une dimension clé dans la fidélisation, va servir à mieux segmenter la clientèle. Le groupe D! va importer sur le marché français le produit que nous avons développé : la solution B.A.D (Behaviour Attitude Demographics).

Qu'est-ce qui différencie ce produit des solutions traditionnelles ?


Les solutions classiques travaillent sur des données socio-démographiques et comportementales, et segmentent les clients uniquement en fonction de ces données. Une stratégie de fidélisation du consommateur est créée pour chacun de ces différents segments, et testée contre une autre. D'après l'expérience de notre cabinet, le groupe de contrôle avait le plus souvent de meilleurs résultats que le groupe segmenté par les techniques classiques. Pourquoi, parce qu'elles construisent des segments trop proches, trop homogènes puisqu'elle classent les individus par catégorie socio-professionnelle et par comportement. Il manquait cette dimension attitudinale. En fait, ce qui différencie les gens dans la fidélisation, c'est l'attitude qu'ils ont à l'égard du produit, de la marque et de la concurrence, plus que leurs données socio-démographiques ou comportementales. S'il n'y a pas cette dimension attitudinale, on perd la compréhension du schéma de pensée du consommateur, qui fait qu'il achète ou non votre produit.

Biographie


Titulaire d'un MBA de Columbia University, David B. Shepard a travaillé pour un club de livres, Doubleday & Co, pendant dix ans, puis pour quelques cabinets de conseil pendant plusieurs années, avant de créer, à New York, en 1976, sa propre société de conseil, David Shepard Associates, dont il est président. David B. Shepard est un membre actif de la DMA (Direct Marketing Association).

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