Mode de recrutement et valeur client: le cas du parrainage
publicité
Mode de recrutement et valeur client: le cas du parrainage Yves Riquet* Doctorant Université Lille Nord de France – SKEMA - MERCUR [email protected] Pauline de Pechpeyrou Maître de conférences Université Paris Ouest Nanterre la Défense - CEROS [email protected] Patrick Nicholson Professeur des Universités Université Lille Nord de France – SKEMA - MERCUR [email protected] * E.T.O. -- 62, Avenue Jean Batiste Lebas ; 59100 – Roubaix ; Tél : 06 76 75 29 93 Mode recrutement et valeur client: le cas du parrainage Résumé : L’exploitation d’une base de données vise à sélectionner les meilleurs des clients, c’est-à-dire ceux présentant une valeur à vie la plus élevée. L’analyse de cohortes de clients d’une entreprise de vente de produits culturels en multi-canal confirme la supériorité du parrainage comme mode de recrutement. Toutefois, cette valeur supérieure des filleuls ne se transmet que partiellement à la génération suivante. De plus, le moment où le parrain décide de recommander influence la qualité des filleuls qu’il recrute. Ces résultats conduisent à analyser plus finement le phénomène de parrainage, le choix des modes d’activation des clients existants et le déroulement des campagnes de recrutement de nouveaux clients. Mots-clés : recrutement, valeur de recommandation, valeur à vie du client, récompenses. Customer Value: A Focus on Referral Programs Abstract: Customer database management typically relies on selecting the best customers, i.e. those with the highest customer lifetime value. A cohort analysis on customers from a cultural products French company confirms that referral programs are effective to recruit high-potential customers. However, the higher value of referred customers translates only partially to the next generation. The timing of the referral also affects the value of the referred customer. These results suggest more conceptual investigations about the referral process and point out that referral programs must be carefully designed in terms of incentives, timing and seeding strategies. Key-words: Customer acquisition, Customer referral value, Customer Lifetime Value, incentives Mode de recrutement et valeur client: le cas du parrainage Introduction L’abondance de la littérature récemment consacrée aux recommandations inter-personnelles (Marsden, Samson et Upton, 2006 ; Kumar, Petersen et Leone, 2010 ; Schmitt, Skiera et Van den Bulte, 2011) confirme le regain d’intérêt accordé à ce phénomène. Au-delà du fait que le bouche-à-oreille est souvent présenté comme le plus vieux média du monde, il constitue aujourd’hui un mode de prospection de plus en plus utilisé et complémentaire aux moyens d’action marketing traditionnels dans le recrutement de nouveaux clients. Le travail présenté dans cet article aborde le problème de la qualité de nouveaux clients recrutés par le biais du parrainage. Considéré en tant que mode particulier d’acquisition de clientèle, un tel dispositif n’a fait l’objet que de peu de travaux de recherche en France (Reniou, 2007). Il repose sur deux intervenants spécifiques : un « parrain » qui assure la fonction de recruteur et un « filleul », nouveau client, acquis grâce à l’intervention de son parrain. Offrant un degré d’interactivité important, ce dispositif de recrutement s’intègre parfaitement à une démarche de marketing relationnel et présente à cet égard l’intérêt d’être quantifiable en termes de coûts et de retour sur investissement. Les travaux de recherche menés dans le contexte Nord-Américain s’accordent pour lui reconnaître la capacité à générer de nouveaux clients de meilleure qualité que ceux acquis par d’autres modes de recrutement (Villanueva, Yoo et Hanssens, 2008), et ce, à moindre coût. Malgré ces deux principaux avantages, les travaux académiques soulèvent plusieurs questions. A l’opposé de phénomènes de diffusion d’information et d’influence inter-individuelle librement initiés par les individus, par exemple au travers des réseaux sociaux, les mécanismes de parrainage étudiés ici sont initiés et pilotés par l’entreprise au travers de dispositifs de récompenses. Ces récompenses peuvent favoriser l’apparition de comportements opportunistes po1 tentiellement moins rentables (Ryu et Feick, 2007) et même affecter l’image du parrain chez le filleul (Helm & al., 2011). Notre contribution au regard de la littérature existante porte sur trois principaux aspects : - Confirmer la supériorité de ce mode de recrutement par rapport aux autres tout en complétant les analyses existantes en prenant en compte, en plus des traditionnels indicateurs quantitatifs, des indicateurs plus qualitatifs permettant d’évaluer les comportements des nouveaux clients (filleuls) - Couvrir un nouveau champ d’investigation n’ayant pas à notre connaissance été abordé, à savoir l’évolution des comportements des filleuls devenant à leur tour parrains. - Lier la qualité du filleul à la période à laquelle son parrain exerce son potentiel de recommandation. L’un des intérêts du parrainage est de concourir à l’homogénéisation du profil d’une clientèle par le recrutement de nouveaux clients ayant un profil proche de celui de leur parrain et meilleur que les clients issus d’autres modes de recrutement. On peut s’interroger sur une éventuelle transmission intergénérationnelle de ce processus aux générations suivantes. Si de bons filleuls font à leur tour de bons parrains, cela confirmerait l’intérêt d’intégrer dans les modes traditionnels d’évaluation de la qualité d’un client par sa CLV (Customer Lifetime Value) sa capacité de recommandation ou CRV (Customer Referral Value). Les données utilisées dans cette recherche proviennent de l’extraction d’une large base de données de l’un des leaders de la vente de produits culturels en France. Plusieurs cohortes de clients sont suivies sur une durée de dix trimestres. Avant de présenter le cadre méthodologique mobilisé, cet article dresse un état des principaux travaux antérieurs permettant une meilleure compréhension des comportements de recommandation. Le test des hypothèses donne ensuite lieu à une discussion mettant en perspective la portée théorique et managériale des résultats obtenus. 2 1. Vers une intégration de la capacité de recommandation au calcul de la valeur d’un client. S’intéresser à la valeur d’un client, ou mieux encore d’une clientèle, impose de structurer une revue de la littérature ayant pour thème la gestion de la relation clients. Un tel exercice apparaît rapidement relever de la gageure. En effet, ce domaine est caractéristique de ceux où les pratiques commerciales souvent anciennes, comme la vente à domicile ou la vente par correspondance, ont longtemps pris le pas et devancé la réflexion académique. Dans un contexte mouvant, mêlant à la fois de profondes modifications de la structure de la distribution, des modes de communication et du comportement des consommateurs, ce sont sans doute les réflexions menées autour du concept de fidélité qui ont été les plus marquantes. Elles ont permis de mettre en lumière, malgré leur efficacité opérationnelle globale, les limites d’approches purement mécaniques et ouvert la voie à des considérations mettant en relief l’importance de la dimension attitudinale de la fidélité (Frisou, 2005). Certaines entreprises, à l’instar d’American Express et de ses clients « ambassadeurs », ont rapidement pris conscience qu’au-delà de la répétition de leurs comportements, leurs clients pouvaient exprimer une autre forme de leur valeur en activant leur potentiel de recommandation. Sans remonter jusqu’à Aristote qui fut sans doute le premier à formaliser l’importance des phénomènes d’influence interpersonnelle (Buttle, 1998), faire état de l’ensemble des travaux pouvant être reliés aux phénomènes d’influence, comme ceux de leadership ou d’expertise perçue (Vernette et Giannelloni, 2004 ; Vernette, 2007) est hors de portée de cette contribution. Notre approche de la valeur de la recommandation s’articulera en deux temps : tout d’abord l’intégration de la recommandation comme composante additionnelle de la valeur client (CLV), puis l’analyse de l’impact du mode de recrutement sur la qualité des clients. 3 1.1. Le client et ses relations, sources de valeur pour l’entreprise Les modes de gestion de clientèles les plus largement répandus au sein des entreprises de vente à distance sont exclusivement basés sur la prise en compte de données comportementales. Audelà du traditionnel modèle R.F.M basé sur la Récence, la Fréquence et le Montant des achats, la segmentation des clients des entreprises disposant d’une base de données clients, repose de plus en plus souvent sur le calcul de leur valeur à long terme (CLV). Bien que principalement évaluée sur des métriques transactionnelles, la CLV s’est imposée comme l’élément central des méthodes de gestion de portefeuille de clients (Borle et Sing, 2008). Le mode de calcul de cet indicateur a fait l’objet de nombreuses contributions scientifiques et de débats portant sur la meilleure façon d’augmenter les profits et la valeur d’une entreprise (Gupta et Lehmann, 2003, 2006 ; Stahl, Matzler et Hinterhuber, 2003 ; Haenlein et Libai, 2012). Les travaux de Kumar ont fortement marqué ce domaine en proposant que l’objectif ultime d’un dispositif de gestion d’une clientèle ne doit pas être de maximiser le flux de nouveaux clients mais avant tout de sélectionner les meilleurs (Kumar et Rajan, 2009). Le développement des supports d’échange électronique et en particulier celui des réseaux sociaux a remis en lumière les phénomènes d’influence entre les individus et l’intérêt de les intégrer aux modes d’activation commerciale et aux modèles d’estimation de la valeur des clients. Le potentiel d’influence qu’un individu peut exercer sur son environnement (dont l’indicateur Klout, par exemple, permet une estimation au sein d’un réseau social) est de plus en plus considéré par les entreprises comme une alternative ou un complément à la communication publicitaire traditionnelle. Les pratiques qualifiées de marketing viral se sont ainsi multipliées, avec des résultats parfois spectaculaires mais dont la quantification au niveau individuel est rarement possible. Dans le contexte français, les opérations de parrainage se multiplient et concernent de nombreux domaines d’activité, comme celui des services (banque, finance, tourisme, télécommuni4 cations, chaines et bouquets T.V …). Si les dispositifs de parrainage reposent sur les mêmes fondements que le marketing viral, ils offrent le grand avantage de pouvoir être quantifiés au niveau individuel. On peut dès lors concevoir des modèles de gestion d’une clientèle qui ne se limitent pas à la seule activité des clients mais qui intègrent leur capacité d’influence ou « Customer Referral Value » (Kumar, Petersen et Leone, 2007 ; Lee, Lee et Feick, 2006). 1.2. L’impact du mode de recrutement sur la valeur à vie du client De nombreux travaux de recherche ont mis en évidence l’influence du mode de recrutement sur la qualité future d’un client (Villanueva, Yoo et Hanssens, 2008). Les clients acquis par des techniques promotionnelles ont un taux de ré-achat moins important et une durée de vie plus courte que les autres (Lewis, 2006). L’analyse des différentes méthodes d’acquisition a par ailleurs souligné l’efficacité spécifique de différents canaux et l’importance de leur optimisation (Reinartz, Thomas et Kumar, 2005). L’analyse des programmes de parrainage démontre leur impact de persuasion sur les consommateurs à moindre coût pour l’entreprise (Biyalogorsky, Gerstner et Libai, 2001 ; Ryu et Feick, 2007). De plus, les informations issues du bouche-à-oreille sont considérée comme étant plus crédibles que celles issues des modes traditionnels de communication marketing (Brown et Reingen, 1987 ; Herr, Kardes et Kim, 1991). Le tableau de l’annexe 1 présente une actualisation d’une synthèse des travaux directement liés à la problématique de la recommandation (Kumar, Pertersen et Leone, 2010). La plupart de ces travaux possèdent une validité externe relativement faible et se concentrent sur des domaines d’investigation relevant de l’expérimentation ou encore d’activités spécifiques comme le milieu bancaire ou la téléphonie mobile ; des contextes où l’accès à des’historiques de comportements est très aisé. Ils mettent tout autant en lumière l’influence et l’importance de la répartition des récompenses associées à la recommandation que celle de dimensions plus nova5 trices telles que la modification de l’image de celui qui recommande auprès de son entourage ainsi que la nature des liens unissant parrain et filleul(s). Globalement, l’ensemble de ces travaux conduit à conclure à la supériorité du parrainage sur les autres formes de recrutement issues de pratiques commerciales plus traditionnelles. 1.3. Les hypothèses de recherche Selon la littérature, les clients recrutés par bouche-à-oreille sont plus intéressants que ceux recrutés par les techniques traditionnelles de marketing : leur valeur à vie est plus élevée et ils diffusent à leur tour un bouche-à-oreille positif important (Villanueva, Yoo et Hanssens, 2008). Cette situation peut être expliquée par le fait que les parrains sélectionnent dans leur entourage des proches dont le profil offre une bonne correspondance avec l’offre de l’entreprise. De plus, le parrain peut jouer le rôle de conseiller auprès de son filleul en accélérant son apprentissage vis-à-vis des modes de relations avec l’entreprise (mode de commande, service clients, etc.). Nous poserons donc comme première hypothèse : H1 : La valeur des filleuls pour l’entreprise est supérieure à celle des nouveaux clients recrutés par les canaux traditionnels. La littérature s’est rarement penchée sur l’impact du mode de recrutement des parrains sur la qualité des filleuls. Pourtant, les recherches issues de la sociologie démontrent que parrains et filleuls sont susceptibles, par homophilie, de partager les mêmes valeurs et les mêmes comportements (McPherson, Smith-Lovin et Cook, 2001 ; Haenlein et Libai, 2012). La supériorité d’un client recruté par parrainage (H1) pourrait se transmettre à la génération suivante, générant ainsi des « filleuls de filleuls » plus intéressants que des filleuls de première génération. Cette perspective sociologique permet de proposer une seconde hypothèse : 6 H2 : La valeur pour l’entreprise des filleuls de parrains eux-mêmes recrutés par parrainage est supérieure à celle des filleuls dont les parrains ont été recrutés par les canaux traditionnels. Un parrain pouvant avoir, au cours du temps, plusieurs filleuls, on peut s’interroger sur la qualité progressive de ces filleuls. Les travaux de Ryu et Feick (2007) ont montré que les systèmes de récompense conduisaient les parrains à élargir leur périmètre d’influence et à solliciter des personnes moins proches d’elles (liens faibles) et dont l’affinité avec l’offre de l’entreprise peut donc être moins forte. De manière similaire, on peut penser que plus un client parraine tardivement, moins cette décision soit motivée par des raisons intrinsèques. Un parrainage tardif pourrait conduire au recrutement de filleuls présentant une plus faible valeur à vie. Cette perspective conduit à proposer une troisième hypothèse : H3 : La valeur pour l’entreprise des filleuls de parrains ayant parrainé de façon précoce (i.e. à une date proche de leur propre date de recrutement) est supérieure à celle des filleuls dont les parrains ont parrainé plus tard au cours de leur historique. 2. Les données utilisées Les contextes de parrainage se distinguent en fonction du niveau d’engagement exigé et de la mise en œuvre ou non de récompenses. Certains dispositifs (non-contractuels) ne supposent aucun engagement ni même parfois de récompense (vente-privee.com, labaronnie.fr) alors que d’autres dispositifs (contractuels) nécessitent un engagement initial, comme l’ouverture d’un compte et un dépôt minimum de fonds (pour une durée minimum) et sont accompagnés de récompenses concernant le parrain et/ou le filleul (cas de la plupart des opérateurs téléphoniques). Toutefois, même les formes non-contractuelles, comme celles souvent offertes dans le 7 secteur bancaire, présentent en réalité un engagement « psychologique » de la part du client, lié notamment à la difficulté de changer d’établissement (Reniou, 2007). Les données utilisées dans cette étude proviennent d’une société fonctionnant sous la forme d’un club proposant chaque trimestre à ses adhérents un catalogue de produits culturels. Lors de son adhésion, l’adhérent souscrit à une obligation d’achat d’un livre par trimestre pour une période de deux ans. Cette adhésion peut se faire soit spontanément dans l’un des points de vente de la société ou via le site internet, soit suite à un démarchage à domicile et bien entendu par parrainage. Selon le fonctionnement traditionnel d’un tel dispositif de club, si, à une date donnée (figurant sur le catalogue), l’adhérent ne transmet pas de commande, il reçoit automatiquement, après avertissement, « la sélection du trimestre », en l’occurrence un livre choisi par l’entreprise. Le catalogue reçu chaque trimestre par les adhérents contient un bulletin de parrainage. L’éventuel parrain est conduit à aider son filleul à passer sa première commande et après conformation de celle-ci, il reçoit un cadeau qu’il a sélectionné. Le filleul ne reçoit aucune prime particulière. Au second semestre 2009, l’entreprise considérée a recruté plus de 164 553 nouveaux clients. Parmi eux, 11 306 sont issus du parrainage, soit 6,87%. Le cadre contractuel dans lequel nous nous situons correspond à la situation où l’estimation de la valeur à long terme d’un client est la plus aisée puisqu’on y connaît la date d’entrée et de sortie de chacun des clients (ou de la très grande majorité). Cette valeur peut être considérée comme le coût d’acquisition maximal que peut s’autoriser l’entreprise. Nous ne reviendrons pas sur le mode de calcul de cet indicateur largement étudié dans la littérature (Malthouse et Blattberg, 2005 ; Calciu, 2009) et utiliserons l’indicateur calculé par l’entreprise. Les cohortes ou sous-populations retenues concernent des clients recrutés entre le second trimestre 2009 (T2 2009) et le troisième trimestre 2011 (T3 2011). Trois populations seront comparées : 8 Filleuls 1 : 914 adhérents dont les parrains ont été recrutés par parrainage au T2 2009 (« filleuls de filleuls ») Filleuls 2 : 1224 adhérents dont les parrains ont été recrutés au T2 2009 par un autre mode de recrutement que le parrainage (filleuls de première génération) Echantillon témoin (représentatif de la base de données) : 31964 adhérents recrutés par d’autres modes que le parrainage et ayant souscrit au T2 2009 Nous disposons pour chaque trimestre de l’historique de chaque client des populations étudiées. Il est possible de les caractériser par deux ensembles de variables : - Des variables comportementales traditionnelles (chiffre d’affaires total, chiffre d’affaires livres, nombre de commandes, CLV) - Des variables plus qualitatives et spécifiques à l’activité d’un club (délai d’activation, envoi de la sélection du trimestre, échange, retour, taux de résiliation). Le délai d’activation, compris entre 1 et 90 jours, correspond au nombre de jours qui s’écoulent entre le moment où un client reçoit le catalogue du trimestre et la date à laquelle il passe commande. Lorsque l’adhérent ne s’est pas manifesté dans les délais impartis, il reçoit, après avertissement par courrier ou e-mail, la sélection du trimestre, qu’il peut éventuellement refuser et renvoyer. 3. Résultats obtenus Comme en témoignent les histogrammes de nombre de commandes et de nombre d’articles sur un trimestre donné (Annexe 2) l’engagement requis de l’adhérent par le modèle de club influence fortement le rythme observé des achats,. Le tableau 1 présente les indicateurs commerciaux (chiffres d’affaires et comportements spécifiques au club de livres) au T3 2011 pour les trois populations considérées. 9 Filleuls 1 Filleuls 2 Témoin (N=914) (N=1224) (N=31964) 659 (72,1%) 781 (63,8%) 5815 (18,2%) Chiffre d’affaires par acheteur actif 22,8€ 25,5€ 27,2€ Nombre de commandes par acheteur 1,22 1,18 1,18 CLV 173€ 183€ 188€ 37 40 43 Envoi de la sélection du trimestre 108 (11,8%) 214 (17,5%) 1751 (5,4%) Paiement de la sélection automatique 34 (31,5%) 90 (42,1%) 7 (0,4%) Echange de la sélection du trimestre 24 (22,2%) 25 (11,7%) 12 (0,7%) Retour de la sélection du trimestre 22 (20,4%) 43 (20,1%) 0 (0%) 42,3 41,3 Non renseigné Acheteurs actifs Délai d’activation Age moyen au T3 2009 Tableau 1. Indicateurs commerciaux au T3 2011 pour les trois populations Ces indicateurs permettent de décrire les populations étudiées en termes de comportement. Les groupes recrutés par parrainage sont globalement plus actifs en termes de commandes. Toutefois, les adhérents au sein des échantillons Filleuls1 et Filleuls2 ayant souscrit à des trimestres différents, ces statistiques descriptives masquent l’hétérogénéité et ne permettent pas de tester directement nos hypothèses de recherche. Pour ce faire, nous allons raisonner en cohortes et comparer la valeur de clients ayant adhéré à une même période. Nous avons postulé que des filleuls issus de filleuls étaient meilleurs que des filleuls de première génération (H2), et que les filleuls étaient de manière générale meilleurs que des 10 adhérents recrutés par les canaux traditionnels (H1). L’échantillon témoin étant composé de clients recrutés au T2 2009 par des canaux traditionnels, nous comparons les indicateurs de valeur du client pour les clients recrutés sur ce trimestre (tableau 2). Filleuls 1 Filleuls 2 Témoin recrutés au T2 recrutés au T2 (N=31964) 2009 (N=113) 2009 (N=293) 67 (59,2%) 189 (64,5%) 5815 (18,2%) sig.=0,000 24,37€ 23,87€ 27,2€ sig.=0,121 Commandes par acheteur 1,22 1,14 1,18 sig.=0,431 CLV 197€ 207€ 188€ sig.=0,081 Délai d’activation 38,5 44,4 42,8 sig.=0,262 Envoi de la sélection 24 56 1751 sig.=0,000 Paiement de la sélection 10 26 7 sig.=0,000 Echange de la sélection 2 9 12 sig.=0,000 Retour de la sélection 6 9 0 sig.=0,000 Acheteurs actifs Chiffre d’affaires par acheteur Test Tableau 2. Impact du mode de recrutement au T2 2009 sur la valeur clients au T3 2011 Le mode de recrutement des clients a un impact très significatif sur leur activité. Les filleuls sont beaucoup plus nombreux que les clients recrutés par marketing à passer au moins une commande dans le trimestre (p=0,000). En revanche, les chiffres d’affaires réalisés par les acheteurs actifs ne diffèrent pas en fonction de leur mode de recrutement (p=0,121). L’envoi de la sélection est plus fréquent parmi les filleuls (p=0,000), sans doute parce que la plupart 11 d’entre eux procèdent au paiement de ce livre, contrairement aux autres adhérents qui majoritairement ne paient pas cet ouvrage et ne prennent la peine ni de l’échanger ni de le retourner (p=0,000). Ces résultats permettent d’accepter la première hypothèse relative à la supériorité du recrutement par parrainage. Les tests post-hoc de Bonferroni qui permettent de comparer les comportements des Filleuls1 et ceux des Filleuls2 ne révèlent pas de différence significative entre ces groupes en termes de comportements, conduisant à rejeter notre deuxième hypothèse. Enfin, la troisième hypothèse formulée proposait que la valeur des filleuls issus de parrains ayant parrainé de façon précoce serait supérieure à celle des filleuls dont les parrains ont parrainé plus tardivement. La variable qui nous intéresse pour tester cette hypothèse est le délai de parrainage, exprimé en mois. Les adhérents étudiés ayant souscrit à partir du T2 2009 et l’historique de filleuls allant jusqu’au T3 2011, ce délai varie entre 0 et 27 mois. Nous comparons la valeur des filleuls après un même nombre de trimestres au sein du club, afin de ne pas confondre l’effet du délai de parrainage et l’effet du nombre de trimestres d’adhésion. Si le chiffre d’affaires réalisé par un client actif ne varie pas (24€) en fonction du délai de parrainage, la probabilité pour un filleul d’être actif lors d’un trimestre donnée est plus grande lorsque le parrain a recruté rapidement son filleul. Elle est ainsi de 73,4% lorsque le parrain a parrainé immédiatement, de 71,1% lorsqu’il a attendu un trimestre pour parrainer et de 64,7% lorsqu’il a attendu deux trimestres. Les différences de taux d’acheteurs actifs sont significatives entre les groupes (p=0,040), ce qui conduit à accepter l’hypothèse H3. 4. Discussion, implications et prolongements de la recherche L’analyse du profil de plusieurs sous-populations de clients a conduit à valider l’importance du mode de recrutement sur leur valeur à vie ainsi que la nécessité d’en affiner la compréhension. Travaillant sur des données comportementales réelles, au niveau individuel, ce premier travail 12 ouvre de nombreuses voies de recherche, à la fois conceptuelles, méthodologiques et managériales. 4.1. Rappel des principaux résultats Le travail engagé fait tout d’abord apparaître un premier résultat important conforme aux travaux antérieurs : le recrutement par parrainage constitue une source de recrutement de nouveaux clients dont la qualité est supérieure à celle des clients issus des canaux de recrutement traditionnels. L’hypothèse de l’existence potentielle d’un cercle vertueux selon lequel les filleuls de filleuls seraient de qualité croissante ne peut pour autant être totalement validée. Cette deuxième génération de filleuls présente bien les caractéristiques d’une meilleure assimilation des règles de fonctionnement du club mais sans se traduire par une meilleure qualité financière. Enfin, il apparaît que les filleuls sont meilleurs lorsqu’ils sont issus de parrains ayant exercé rapidement leur potentiel de recommandation. 4.2. Implications et voies de recherche Sur le plan théorique, ces résultats mettent en lumière l’intérêt de mieux mobiliser dans un cadre fédérateur les développements théoriques consacrés aux phénomènes d’influence interpersonnelle, de leadership, d’expertise perçue ou encore d’image de soi. On ne peut douter d’y trouver des sources potentielles d’explication aux comportements de recommandation observés et une meilleure compréhension de leurs conséquences. Nos résultats laissent imaginer que la qualité de recrutement d’un parrain s’altère au cours du temps. La recommandation toucherait d’abord des relations proches (liens forts) pour s’adresser ensuite à des individus périphériques de la sphère d’influence d’un individu. Le choix des individus auprès desquels s’exerce l’activité de parrainage a fait l’objet de résultats contrastés dans les recherches passées (Hinz & al., 2011). Les résultats obtenus sur la base 13 d’une campagne de marketing viral menée par un opérateur de téléphonie mobile établissent que les individus au centre d’un réseau dense de relations (« hubs ») sont les plus susceptibles d’activer leurs contacts et de générer de ce fait un grand nombre de filleuls. Toutefois, en prenant en compte les générations suivantes, il apparaît que ces individus « centraux » génèrent une chaîne courte de recommandations et ont donc un domaine d’influence moins important que des individus plus isolés et initialement jugés moins intéressants. Ce résultat souligne la complexité liée au choix des individus à cibler dans le cadre d’une opération de parrainage, puisqu’il conviendrait de prendre en compte le potentiel des individus mais également leur position dans leurs réseaux. Sur le plan managérial, le coût d’acquisition d’un nouveau client est de plus en plus élevé et on observe un net regain d’intérêt de la part des entreprises pour les modes de recrutement basés sur la recommandation. C’est le cas pour certains secteurs, comme celui de la banque en ligne, où ce mode de recrutement représente le premier canal d’acquisition de nouveaux clients. Il constitue un moyen d’auto-sélection, sous-traité de fait, par les clients actuels. Les conséquences d’un tel phénomène peuvent être positives si on considère l’apprentissage et l’appropriation entre pairs des règles de fonctionnement d’une proposition de service. Mais elles peuvent être plus risquées pour l’entreprise du fait d’une homogénéisation croissante de la clientèle et d’un épuisement du capital de recrutement à long terme. Enfin, les primes offertes aux parrains (de l’ordre de 100 à 150 euros dans des dispositifs contractuels) témoignent du fait que les entreprises y voient un moyen de recruter de « bons » clients. Ces dispositifs peuvent pourtant encourager des comportements opportunistes dont témoigne l’apparition du site « lesparrains.com » qui propose à tout un chacun de trouver des parrains ou des filleuls. Plusieurs pistes de recherche sont engagées afin de prolonger ce premier travail. Tout d’abord, pour parvenir à une réelle intégration de la CRV à la valeur client, il est nécessaire de pouvoir associer à chacun des clients l’historique commercial de ses éventuels filleuls. Ce chaînage in14 formatique engendre pour la plupart des entreprises des difficultés méthodologiques ainsi que des complexités de calcul. Néanmoins, lorsque les bases filleuls et parrains peuvent être rapprochées, il convient d’analyser la valeur des filleuls au regard de celle des parrains, mais également le renforcement potentiel du comportement du parrain après son acte de parrainage. L’analyse de l’historique d’achat des parrains ayant généré des filleuls étudiés est en cours. Cette étude est l’occasion sur le plan méthodologique de compléter l’approche de la valeur clients par d’autres métriques que la CLV en complément à celles utilisées pour cette recherche. Ensuite, il s’agirait de répliquer nos investigations dans un contexte non contractuel, afin de pouvoir observer l’effet de ce mode de recrutement sur la propension à rester actif au sein de l’entreprise, mais aussi sur les montants dépensés et la diversité des produits/services achetés. Enfin, la prise en compte de données issues de mesures qualitatives permettrait de mieux situer la portée de l’influence des mécaniques de parrainage par rapport à d’autres sources d’influence (réseaux sociaux, communication TV…). Il s’agirait d’interroger les filleuls, par le biais d’entretiens ou de questionnaires, sur leur processus d’adhésion ainsi que sur la relation qu’ils entretiennent avec leur parrain. Les travaux d’Helm & al. (2011) ouvrent des pistes intéressantes en proposant d’intégrer le concept de sincérité perçue de la démarche dans la mesure de l’efficacité des tels mécanismes. Nul doute qu’une phase d’analyse qualitative auprès d’adhérents du club étudié éclairera les résultats quantitatifs obtenus. Bibliographie Biyalogorsky E., Gerstner E. et Libai B. (2001), Customer referral management: optimal reward programs, Marketing Science, 20, 1, 82-95. Borle S. et Singh S.S. (2008), Mesure de la valeur à vie du client, Recherche et Applications en Marketing, 23, 2, 85-102. 15 Brown J.J. et Reingen P.H. (1987), Social ties and word-of-mouth referral behavior, Journal of Consumer Research, 14, 3, 350-362. Buttle F.A (1998), Word of mouth: understanding and managing referral marketing, Journal of Strategic Marketing, 6, 3, 241-254. Calciu M. (2009), Deterministic and stochastic customer lifetime value models. Evaluating the impact of ignored heterogeneity in non-contractual contexts, Journal of Targeting, Measurement & Analysis for Marketing, 17, 4, 257-271. Frisou J. (2005), Une approche tendancielle du comportement de fidélité : du concept à sa mesure, Recherche et Applications en Marketing, 20, 2, 105-125. Gupta S. et Lehmann D.R. (2003), Customers as assets, Journal of Interactive Marketing, 17, 1, 9-24. Gupta S. et Lehmann D.R. (2006), Customer lifetime value and firm valuation, Journal of Relationship Marketing, 5, 2/3, 87-110. Haenlein M. et Libai B. (2012), Customer acquisition in a connected world: Revenue leaders vs. Opinion leaders, 11ème Congrès International sur les Tendances du Marketing, Venise Helm S. (2003), Calculating the value of customers’ referrals, Managing Service Quality, 13, 2, 124-133. Helm S., Garnefeld I., Kurze L. et Willach A. (2011), Customer referral programs: Does paying for referrals undermine the positive effects of word-of-mouth, AMA Winter Educators’ Conference Proceedings, 22, 304-305. Herr P.M., Kardes F.R. et Kim J. (1991), Effects of word-of-mouth and product-attribute information of persuasion: An accessibility-diagnosticity perspective, Journal of Consumer Research, 17, 4, 454-462. 16 Hinz O., Skiera B., Barrot C. et Becker J.U. (2011), Seeding strategies for viral marketing: An empirical comparison, Journal of Marketing, 75, 6, 55-71. Hogan J.E., Lemon K.N. et Libai B. (2003), What is the true value of a lost customer, Journal of Service Research, 5, 3, 196-208. Hogan J.E., Lemon K.N. et Libai B. (2004), Quantifying the ripple: Word-of-mouth and advertising effectiveness, Journal of Advertising Research, 44, 3, 271-280. Kumar V., Petersen J.A. et Leone R.P. (2007), How valuable is word of mouth?, Harvard Business Review, 85, 10, 139-146. Kumar V. et Rajan B. (2009), Profitable customer management: Measuring and maximizing customer lifetime value, Management Accounting Quarterly, 10, 3, 1-18. Kumar V., Petersen J.A. et Leone R.P. (2010), Driving profitability by encouraging customer referrals: Who, when, and how, Journal of Marketing, 74, 5, 1-17. Lee J., Lee J. et Feick L. (2006), Incorporating word-of-mouth effects in estimating customer lifetime value, Database Marketing & Customer Strategy Management, 14, 1, 29-39. Lewis M. (2006), Customer acquisition promotions and customer asset value, Journal of Marketing Research, 43, 2, 195-203. Malthouse E.C. et Blattberg R.C. (2005), Can we predict customer lifetime value?, Journal of Interactive Marketing, 19, 1, 2-16. Marsden P., Samson A. et Upton N. (2006), Advocacy drives growth, Brand Strategy, 198, 45-47. McPherson M., Smith-Lovin L. et Cook J.M. (2001), Birds of a feather: Homophily in social networks, Annual Review of Sociology, 27, 1, 415 - 444. 17 Reinartz W.J., Thomas J.S. et Kumar V. (2005), Balancing acquisition and retention resources to maximize customer profitability, Journal of Marketing, 69, 1, 63-79. Reniou F. (2007), Attitudes des consommateurs à l’égard des programmes de parrainage des proches – Proposition d’un modèle conceptuel par une approche exploratoire, Actes du 23ème Congrès International de l’AFM, Aix-les-Bains. Ryu G. et Feick L. (2007), A penny for your thoughts: referral reward programs and referral likelihood, Journal of Marketing, 71, 1, 84-94. Schmitt P., Skiera B. et Van den Bulte C. (2011), Referral programs and customer value, Journal of Marketing, 75, 1, 46-59. Stahl H.K., Matzler K. et Hinterhuber H.H. (2003), Linking customer lifetime value with shareholder value, Industrial Marketing Management, 32, 267-279. Vernette E. et Giannelloni J.L. (2004), L’auto-évaluation du leadership en marketing : nouvelle investigation psychométrique, Recherche et Applications en Marketing, 19, 4, 65-87. Vernette E. (2007), Le leadership d'opinion en marketing : une double force d'attraction et de conviction ?, Actes du 6ème congrès « Tendances du Marketing », Paris. Villanueva J., Yoo S. et Hanssens D.M. (2008), The impact of marketing-induced versus word-of-mouth customer acquisition on customer equity growth, Journal of Marketing Research, 45, 1, 48-59. 18 Annexe 1. Bilan actualisé des recherches sur la recommandation et le parrainage (sur la base de celui de Kumar, Petersen et Leone, 2010) Critères 1. Méthode de calcul de la CRV 2. Objectif de l’article 3. Contribution pour la recherche en marketing Helm (2003) Non applicable Passage en revue de trois approches pour calculer la valeur de recommandation Une revue de littérature exhaustive 4. Application empirique Non applicable 5. Résultatsclés Les trois modèles discutés proposent un ensemble de déterminants et de conséquences du BAO Hogan, Lemon et Libai (2003) Hogan, Lemon et Libai (2004) Ryu et Feick (2007) Kumar, Petersen et Leone (2007) Villanueva, Yoo et Hanssens (2008) Valeur perdue associée à l’attrition d’un client Proposer une méthode pour intégrer les effets sociaux dans la gestion de clientèle La valeur client ne peut être calculée de manière isolée du fait des effets de BAO Une simulation sur des données collectées sur le marché de la banque en ligne Multiplication de l’efficacité publicitaire en intégrant le BAO Quantifier l’effet « cascade » de la publicité Probabilité de recommander en fonction des récompenses Déterminer l’efficacité des récompenses dans une stratégie de recrutement par parrainage Valeur actualisée des recommandations passées Modèle VAR reliant le marketing, le BAO et la CLV Comparer les segmentations de clients basées sur la CLV et sur la CRV Etudier l’impact du mode d’acqusition (marketing vs. BAO) sur la CLV du client Les managers doivent prendre en compte les phénomènes de BAO dans leur stratégie publicitaire. Une enquête auprès d’étudiants pour mesurer la quantité de BAO après leur dernière coupe de cheveux Montrer comment les motivations extrinsèques affectent le comportement de recommandation Calculer la CRV pour chaque client Proposer une approche permettant de calculer les effets à court et long terme du mode de recrutement Une série de 4 expérimentations en laboratoire étudie les effets de différentes récompenses sur différents types de clients. Etude terrain auprès d’une société Internet offrant un hébergement gratuit (et se rémunérant essentiellement au travers de la publicité) Mode de recrutement déclaré et données de connexion des utilisateurs sur une période de 70 semaines La valeur d’un client perdu dépend de l’étape dans le cycle de vie du produit. Le BAO généré après un achat induit par la publicité peut être significatif Offrir une récompense augmente la probabilité de recommandation, mais le montant de celle-ci n’a pas d’effet significatif. Etude terrain auprès d’un opérateur télécoms pour calculer la CLV et la CRV. Expérimentation (campagnes marketing pendant une année) pour mesurer l’effet d’incitations monétaires sur la CLV et la CRV des quatre groupes identifiés. Les clients à CLV élevée ne sont pas les mêmes que ceux à CRV élevée. Les contributions des clients diffèrent selon l’horizon temporel : si les clients recrutés par marketing sont plus rentables à court terme, ce sont les clients recrutés par BAO qui présentent la plus grande CLV à long terme, puisqu’ils restent actifs plus longtemps 19 BAO = bouche-à-oreille, CLV = customer lifetime value, CRV = customer referral value Critères Kumar, Petersen et Leone (2010) Hinz, Skiera, Barrot et Becker (2011) Schmitt, Skiera et Van den Bulte (2011) Helm, Garnefeld, Kurze et Willach (2011) 1. Méthode de calcul de la CRV Prédire le comportement futur de recommandation Non applicable de Ciblage optimal des clients dans le cadre de campagnes de parrainage Comparer l’efficacité de différentes mécaniques de parrainage Comparer la CLV des clients selon leur mode de recrutement et celui de leur parrain 3. Contribution pour la recherche en marketing Déterminer les leviers comportementaux de la valeur de recommandation Comparaison de la CLV en fonction du mode de recrutement Comparer dans le temps la marge et le taux de rétention de clients recrutés par marketing ou par parrainage Démontrer la valeur supérieure des clients recrutés par parrainage Non applicable 2. Objectif l’article Nombre de recommandations réussies Identifier la meilleure stratégie d’essaimage pour engendrer de la recommandation Contribution théorique sur la perception du parrain par le filleul Tester l’hypothèse d’un transmission « générationnelle » de la qualité supérieure des filleuls Identifier le meilleur moment de parrainage dans le cycle de vie du parrain 4. Application empirique Une série d’expérimentations terrain auprès d’une société de services financiers met en évidence la meilleure manière de cibler des clients pour des campagnes de parrainage et de cross et up-selling, ainsi que l’efficacité de recourir aux déterminants de la CRV dans le cadre de sélection de clients et d’allocation de ressources Sélectionner pour des campagnes de parrainage des clients de CLV et CRV variées en intégrant les leviers de la CRV (ciblage dynamique) Observation sur 33 mois de la marge sur deux ensembles de 10000 clients d’une banque, recrutés pour moitié par parrainage Deux expérimentations en laboratoire faisant varier le montant de la récompense, la force du lien et l’expertise perçue du parrain Analyse sur dix trimestres d’activité de cohortes d’adhérents d’un club de livres (N=34102) Données quantitatives (chiffres d’affaires et articles commandés) et qualitatives (délai d’activation, échange, paiement de la sélection du trimestre) La marge individuelle, la rétention et la valeur client sont supérieures chez les clients recrutés par parrainage. Cet effet n’est pas uniforme pour tous les clients. Récompenser le parrain de sa recommandation réduit la sincérité perçue de celui-ci, et ce, quelle que soit la force du lien. La sincérité perçue est un médiateur important entre les caractéristiques du parrain et l’intention d’achat du filleul. Les filleuls de filleuls ne présentent pas de CLV supérieure à celle des filleuls issus de parrains recrutés par les approches marketing classique. En revanche, ces deux populations sont meilleures que des adhérents recrutés par marketing. Un parrainage précoce conduit à recruter des filleuls plus actifs. 5. Résultats-clés Recensement des résultats conflictuels sur la meilleure stratégie d’essaimage Comparaison par expérimentation des différentes stratégies Deux études terrain auprès d’étudiants membres d’un réseau social Une étude terrain de grande ampleur auprès d’un opérateur de téléphonie mobile Cibler les "hubs" multiplie par deux la performance par rapport à un envoi en aléatoire. Notre étude BAO = bouche-à-oreille, CLV = customer lifetime value, CRV = customer referral value 20 Annexe 2. Comportement d’achat au T3 2011 sur l’ensemble des populations étudiées (N=34 102) 21
