Tirer parti des données issues de la déduplication

I- Les trois phases de la déduplication

- La constitution du fichier repoussoir (composé d'adres-ses qui seront retirées des listes louées) : il comprend les clients actifs, des inactifs et des adresses anciennes de prospects. Un prestataire de déduplication sérieux doit en plus systématiquement proposer la liste Robinson (personnes ne souhaitant pas recevoir de courriers commerciaux). - L'analyse du taux d'adresses communes entre chacun des fichiers externes et le fichier repoussoir. Par exemple, fichier A/fichier repoussoir : 5 % ; fichier B/fichier repoussoir : 20 % ; fichier C/fichier repoussoir : 12 %. Si l'on obtient des taux élevés de doublons (+ de 20 %), cela peut vouloir dire deux choses : le fichier est bien dans la cible (potentiel élevé de rendement) ou il a peut-être été déjà trop utilisé (usure). Un taux bas n'augure pas forcément de mauvaises remontées. La liste peut être issue d'un mode de recrutement différent de celui de mon fichier. A tester, donc. - Déduplication entre fichiers externes. Attention l'ordre de déduplication influe sur les résultats de chacun des fichiers et donc sur le nombre d'adresses louées par liste. Les adresses du fichier A, en tête de déduplication, seront toutes prises. Si une adresse du fichier A se retrouve aussi dans B et C, elle sera éliminée de ces derniers. En fin de déduplication, le nec plus ultra consiste à passer le fichier Estocade pour éliminer les adresses de personnes ayant déménagé depuis plus de six mois.

II -Uniques et multiples : comment en tirer parti ?

Il peut être intéressant de séparer les "uniques" (permet de mesurer la contribution de chaque liste au plan fichier) et les "multiples" (adresses qui se retrouvent dans plusieurs fichiers et a priori plus proches du coeur de cible). Les multiples issus de fichiers VPC offrent en général un meilleur rendement. Cette distinction permettra ensuite de comparer le rendement moyen des multiples à celui des uniques. Les deuxièmes de groupe (adresses fichier B, doublons d'adresses du fichier A en tête de déduplication) sont a priori des adresses intéressantes, bien dans le coeur de cible et peuvent, par exemple, être réactivées lors d'un second envoi un mois plus tard. Il est toutefois conseillé de négocier au préalable un tarif spécifique pour cette forme de repasse auprès des propriétaires de fichiers. Attention, un règlement en "net-name" (seules les adresses retenues en sortie de déduplication font l'objet d'un paiement), n'autorise pas à utiliser les deuxièmes de groupe. Enfin, rappelle Chantal Sellier, également présidente du SNCD, la déontologie interdit, sauf accord spécifique, de faire des enrichissements à partir de la déduplication (par exemple, toper tous les doublons dans sa propre base). Les seuls enrichissements "licites" proviennent des résultats des campagnes : le taux de rendement primaire permet d'attribuer une origine aux répondants par fichier.

III - Que veut-on tester ?

Attention un plan test ne doit pas être trop compliqué. Il faut toujours bien garder en tête ce que l'on souhaite mesurer (l'offre, une nouvelle segmentation) et savoir quel niveau de résultat l'on vise. - Les tests d'offres. Il est conseillé de tester les offres sur la majorité des fichiers, car ces derniers peuvent réagir de façon opposée aux différentes propositions commerciales. A la condition toutefois de disposer d'assez d'adresses pour les lots tests (par exemple : 4 000 sur un potentiel total de 20 000). Une autre méthode intéressante consiste à envoyer les offres (l'ancienne dite A et la nouvelle baptisée B) uniquement aux multiples. - Les tests de segmentation. On peut chercher à valider des sous-cibles du fichier (ex : récence 0-6 mois ; 6-12 mois, hommes/femmes). Une liste qui rend bien en 0-6 mois peut générer des rendements encore intéressants en 6-12 mois. Pour améliorer les rendements sur un fichier à gros potentiel (plus d'un million d'adresses), on peut louer en aléatoire 50 000 adresses clients actifs (moins de 6 mois) et demander une analyse au propriétaire sur le profil des répondants. Ce qui permet d'affiner la sélection. On peut aussi envoyer un échantillon de son fichier à des bases du type Consodata ou Claritas pour en sortir un profil de sur et de sous-représentation de différents critères. On s'apercevra, par exemple, que ses clients sont des consommateurs de luxe, qu'ils sont en majorité propriétaires de leur habitation individuelle, ou pratiquent assidûment le golf ou l'équitation... Attention, toutefois aux mauvaises surprises, ces rapprochements peuvent, dans certains cas, ne refléter que les modes de recrutement et la politique commerciale de l'entreprise.