Efficacité client - Uplift modeling : gagner plus en ciblant mieux

Une méthode éproUvée... désormais à la portée de
toUtes les entreprises
La méthode uplift utilise un algorithme basé sur
la « modélisation incrémentale » pour repérer les
clients indécis et déterminer les cibles les plus
sensibles aux sollicitations commerciales. Il s’agit
notamment d’éviter de solliciter trois types de
clients :
- les « RAS » qui ne répondent jamais,
- les « acquis » qui auraient répondu même sans
promotion...,
- les « chiens dormants » qui peuvent réagir
négativement (réclamations, opt out, churn...).
L’uplift est basé sur l’analyse de résultats de
campagnes en comparant un échantillon-cible et
un échantillon-témoin pour repérer les variables
déterminantes dans la réponse aux propositions
commerciales.
Il peut être utilisé pour des opérations d’up-sell, de
ventes additionnelles (cross-sell) ou de rétention
client, et permet :
- soit d’optimiser le nombre de contacts pour un
résultat équivalent,
- soit d’obtenir un résultat additionnel à budget
marketing constant.
Cette méthode existe depuis une dizaine d’années,
mais sa mise en œuvre nécessitait jusqu’ici une
forte expertise ; aujourd’hui, avec la solution
proposée par SAS et ses partenaires, les avantages
de l’uplift sont à portée de toutes les entreprises,
avec des résultats probants dans de nombreux
secteurs.
sUccess story dans la téléphonie
Partenaire de SAS, Avisia (conseil en marketing
relationnel) a récemment mis en œuvre la méthode
incrémentale avec un opérateur de téléphonie
mobile. Greffée sur le processus habituel de
rétention client de l’opérateur, l’uplift a permis
d’améliorer de 40% le résultat d’une campagne de
réengagement.
> Problématique de départ
Avec l’arrivée d’un nouvel acteur, l’opérateur
souhaite sécuriser son portefeuille client en
proposant de nouvelles offres à des clients
susceptibles de partir pour la concurrence. Dans un
contexte budgétaire contraint, il lui faut optimiser
les coûts de fidélisation, sans révolutionner un
process anti-churn qui a déjà fait ses preuves.
> Solution
Avisia est intervenu à deux niveaux dans le
process :
- au niveau de l’analyse prédicitve : amélioration
des scores de churn en analysant les données
barométriques sur les clients ayant résilié leur
abonnement ;
- au niveau du ciblage : utilisation de la méthode
uplift en tenant compte des facteurs influant sur la
souscription.
Au total, 1250 indicateurs ont été analysés pour
cerner tous les comportements des clients.
« La modélisation et la mise en place ont pris
moins de trois semaines, après un mois de travail
en amont sur la base clients. Nous avons très
rapidement eu de premiers résultats, qui nous ont
Efficacité client
Uplift modeling : gagner plus en ciblant mieux
Les professionnels du marketing direct connaissent l’importance cruciale d’un bon ciblage. Mais
que dire quand un client ou un prospect répond à une offre promotionnelle alors qu’il aurait souscrit
à votre offre de toute façon ? L’impact différentiel du marketing est alors insignifiant...
Pour répondre à ce dilemme, l’uplift modeling propose une « réponse incrémentale », en se
concentrant uniquement sur les cibles les plus susceptibles de réagir à une sollicitation commerciale.
Une méthode désormais accessible pour accroître la marge des campagnes marketing !
Une publication
« Je sais que la moitié des sommes
que je dépense en promotion est
gaspillée, mais je ne peux jamais
savoir quelle est cette moitié »
John Wanamaker (1838-1922),
précurseur du marketing direct

permis d’affiner le modèle en faisant varier nos
scénarii. »
Pascal Bizzari, Manager, Avisia
> Des résultats probants
Dans son process habituel, l’opérateur attribuait
un score de churn à chaque contrat, puis
contactait 25% des clients ayant le risque de
churn le plus élevé, et 10% des clients présentant
un risque moyen (par tirage aléatoire dans la
base). Le score de réengagement était d’environ
25%.
La campagne « uplift » a conservé le même
process, mais en centrant les contacts sur
les clients les plus sensibles aux promotions.
Ce ciblage a permis d’obtenir un taux de
réengagement de 35%, soit 40% d’efficacité
additionnelle.
Sur environ 150 000 clients contactés par mois
de campagne, cela représente au final 2 M€
de CA additionnel par rapport à une campagne
classique.
poUr aller plUs loin : l’accompagnement sas
Les équipes SAS vous proposent une démarche
d’accompagnement pour démontrer les gains
potentiels que peut vous apporter la méthode
d’uplift modeling.
Un premier rendez-vous pourra déboucher sur une
démarche-test en 5 étapes : 1. compréhension du
besoin / 2. constitution d’une base-étude / 3. mise
en œuvre du test / 4. restitution du résultat et
recommandation / 5. assistance à la constitution
du business-case.
SAS Institute s. a. s. – DOMAINE DE GREGY - GREGY-SUR-YERRES - 77257 BRIE COMTE ROBERT - FRANCE
TEL. : [phone] FAX : [phone] www.sas.com/france
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Efficacité client, l’Uplift modeling : gagner plus en ciblant mieux
vos QUestions sUr l’Uplift modeling
Uplift, net lift, réponse incrémentale... Quelles sont les différences entre ces méthodes ?
Aucune ! Les modèles incrémentaux peuvent prendre des noms différents, mais tous fonctionnent
sur un principe similaire : il s’agit de cibler les clients indécis pour agir là où votre proposition
marketing aura l’impact marginal le plus élevé.
C’est ainsi, par exemple, qu’en 2012 les équipes de campagne de Barack Obama ont pu
concentrer leurs efforts sur les seuls électeurs indécis.
Quels sont les pré-requis pour utiliser une méthode incrémentale ?
L’outil est simple d’utilisation, mais pour être pertinent il nécessite absolument :
- la définition de variables de traitement marketing (identification du groupe de contrôle) et de
variables explicatives,
- la constitution d’un échantillon-témoin possédant les mêmes caractéristiques que
l’échantillon-cible,
- des volumes suffisants dans les deux échantillons.
L’uplift peut-il donner des résultats si ma base comporte peu d’indicateurs ?
L’essentiel est moins dans la richesse des informations client que dans la qualité des données et
la définition d’indicateurs clés. Les informations contractuelles et celles des chargés de clientèle
peuvent suffire en théorie pour mettre en œuvre une démarche uplift. On peut aussi y agréger
des données externes (Insee...) ou des données de navigation du site web.
L’uplift peut-il remplacer les campagnes marketing direct classiques ?
Non ! Cela introduirait un biais statistique, en mettant trop en avant les populations « opportunistes »
qui ne réagissent qu’en cas de promotion. L’uplift doit être considéré comme un complément aux
méthodes traditionnelles d’analyse prédictive ; il s’appuie par ailleurs sur les process existants
(score de churn, analyses de campagnes...).
Mon entreprise ne dispose pas de données d’analyse post-campagne. Impossible de recourir à
l’uplift ?
C’est une problématique classique : les entreprises rechignent souvent à investir dans des
groupes de contrôle, privilégiant la marge à court terme. Aux marketeurs de démontrer le gain
que peut représenter à moyen terme un tel investissement ; avec l’uplift, on peut montrer qu’en
quelques mois, le coût est relativement faible en regard des opportunités de gain additionnel.
De façon générale, ces analyses sont de plus en plus importantes, notamment pour repérer dans
la base clients les « chiens dormants » - ces consommateurs qui, parce qu’ils en ont assez de la
publicité, réagissent négativement aux messages commerciaux. Les méthodes uplift permettent
notamment d’éviter de trop les solliciter !
O
P
T
-
I
N
Pour recevoir occasionnellement par email des
informations ciblées sur vos centres d'intérêt :
www.sas.com/emailpreferences/optin.html
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