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Smatis : une année pour préparer les données

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La mutuelle française Smatis a consacré l'année 2002 à améliorer l'accès interne à l'information sur ses clients. Ce travail sera rentabilisé sur les prochaines opérations de mailing.

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Smatis, mutuelle complémentaire de santé et de prévoyance, a lancé en avril 2002 une campagne marketing sur une nouvelle formule de garantie obsèques. Ce qui a constitué un test du data mining riche d'enseignements. D'un côté, les envois ont été réduits de moitié grâce à un meilleur ciblage des clients mais, de l'autre, les taux de retour du mailing ont été décevante... « Les économies réalisées ont conforté nos prévisions de retour sur investissement du logiciel Enterprise Miner de SAS acheté en janvier 2002, confie Christophe Martino, responsable du pôle actuariat (statistiques et études). Mais nous avons aussi compris que nous manquions de données pertinentes pour comparer les résultats de cette campagne avec d'autres du même type. » Le nettoyage des données a donc monopolisé l'année 2002 pour obtenir des bases fiables et homogènes sur les 120 000 adhérents. Cela a consisté, en particulier, à transformer en langage courant les informations fournies sous forme de codes par le service informatique. Par exemple, la référence chiffrée d'un produit se traduit désormais par sa marque commerciale ou encore les jours apparaissent par leur nom et plus par leur nombre. Depuis, les services marketing, commerciaux et financiers ont la même vision des données grâce à des tableaux de bord bâtis avec SAS. Des analyses vont être lancées sur trois domaines : la création de produits, la politique tarifaire et le suivi de la rentabilité des clients. Pour sa part, le marketing direct bénéficiera de meilleurs ciblages de ses campagnes de mailing et de télémarketing, avec pour objectif d'obtenir le même nombre d'adhésions pour un coût réduit. « C'est dans ce domaine que nous aurons les indicateurs les plus concrets pour justifier la rentabilité du data mining, poursuit Christophe Martino. Désormais, nous souhaitons inverser la tendance et consacrer 90 % de notre temps à l'analyse et 10 % au traitement des données ! »

Laure Deschamps, Sophie Maréchal

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