Pourquoi les consommateurs recommandent-ils leur opérateur mobile ? Évidence sur des données françaises.
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![Contexte ,[object Object],[object Object],[object Object],9 e séminaire M@rsouin 26 et 27 mai 2011- Bénodet](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)
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- 1. Pourquoi les consommateurs recommandent -ils leur opérateur mobile ? Évidence sur des données françaises . Thomas Cadet (CREM/Orange)
- 13. Annexe 9 e séminaire M@rsouin 26 et 27 mai 2011- Bénodet General postpaid prepaid orange sfr Bouygues Mfx to be strongly recommend (womfinal=3) price 0.0226*** 0.0241*** 0.0194*** 0.0203*** 0.0202** 0.0336*** quality 0.0644*** 0.0690*** 0.0532*** 0.0650*** 0.0649*** 0.0631*** value 0.0216*** 0.0219*** 0.0212*** 0.0255*** 0.0233*** 0.0102 brand 0.0527*** 0.0541*** 0.0477*** 0.0543*** 0.0459*** 0.0597*** plan_variety 0.00851* 0.00979 0.00588 0.0110* 0.00514 0.00757 network_coverage 0.0297*** 0.0326*** 0.0229*** 0.0253*** 0.0288*** 0.0424*** relationship 0.0452*** 0.0503*** 0.0306*** 0.0400*** 0.0546*** 0.0435*** information 0.00294 0.00281 0.00431 0.00162 0.00381 0.00542 amount -0.000146 1.79e-05 -0.000407* -2.71e-05 -0.000330 -7.19e-05 prepaid -0.0575*** -0.0484*** -0.0742** -0.0600 orange 0.0157 0.0129 0.0279 sfr -0.0152 -0.0126 -0.0193 coordination -0.0132 -0.0297 0.0460 0.0131 -0.0223 -0.0581 family -0.0443** -0.0533* -0.0111 -0.0383 -0.0316 -0.0925** full_time 0.0149 0.00830 0.0307 0.000957 0.0388 0.00424 part_time -0.0175 -0.0294 0.0187 -0.00932 0.0352 -0.115** sex -0.0260* -0.00782 -0.0787*** -0.0572*** 0.0289 -0.0452 new _comer -0.101*** -0.107*** -0.0912** -0.133*** -0.0540 -0.117** age 0.00200*** 0.00177*** 0.00233*** 0.00253*** 0.00169 0.000953 handset_duration -0.00760 -0.00739 -0.00884 -0.00665 -0.00794 -0.0112
Notes de l'éditeur
- Marché mature: le taux de pénétration de la téléphonie mobile avoisinerait les 120% en Europe ITU 97,9% en France d’après l ’ARCEP La croissance de part de marché doit nécessairement se faire par le débauchage de clients concurrents. Cela signifie subvention de terminaux, publicité de masse, rachat des frais de résiliation, ce qui est couteux pour l’entreprise Garder ses client semblent donc être une meilleur stratégie car moins couteuse Mais risque que les opérateurs bloquent le marché et s’accaparent tous le surplus social Intervention des régulateurs pour fluidifier le marché Portabilité du numéro portable (directive 2002/22), depuis 2003 en France avec une portabilité en moins de 10 jours depuis 2006. La non-portabilité du numéro de portables était un frein pour le consommateur pour changer d’opérateur (Grzybowski, 2005; Buehler 2004; Gerpott et al 2004) Interdiction des longues exclusivité exclusivités en France décision 08-MC-01 de l’autorité de la concurrence Introduction de concurrence Promotion de MVNO afin d’augmenter la compétition et favoriser une meilleur utilisation des réseaux Des nouveau opérateur par l’octroie d’une quatrième licences Pourtant malgré l’intervention des autorité le taux de churn restent particulièrement bas, d’après l’ARCEP 1% des consommateurs auraient CHURNER en gardant leur numéro de téléphone
- malgré la levée des barrières freinant le changement d’opérateurs le consommateur reste t-il attaché à celui-ci? Les switching-cost diminuant de plus en plus par la pression des régulateurs, les opérateurs ne vont plus pouvoir compter sur ces aides artificielle mais vont devoir satisfaire leur consommateur si ils ne veulent pas qui partent à la concurrence. L’idée de ce papier est d’étudier les déterminant de la recommandation en considérant qu’un individu qui recommande son opérateur est un individu qui est satisfait ou attaché à celui-ci. A contrario, un client qui ne recommande pas son opérateur est un client non satisfait qui essaiera de le quitter dès qu’il le pourra. Comprendre de quoi dépend la recommandation à des enjeux réglementaire important car si elle dépend principalement d’effet de demande tel que des effets de réseau, le risque est d’avoir un renforcement de long terme de l’opérateur dominant au détriment des petits opérateur. A l’inverse si les critères de recommandation sont des critères tel que la relation client, le prix, l’image de marque, c’est à dire des critères dépendant directement de l’action des opérateurs et qui ne sont pas forcément sujet à des économie d’ échelle,alors une concurrence entre opérateur de taille différentes est possible. La recommandation est d’autant plus intéressante à étudier quelle peux être également un vecteur d’acquisition client. La compétitivité, la qualité fournie ou la variété des services retiennent-elle le client ? Ou est-ce la taille de réseaux (c’est à dire la part de marché) qui donne un avantage en terme de verrouillage du client? La réponse à ces questions
- Switching cost: Portabilité du numéro effective en moins de 10 jours depuis 2006 Et la durée du contrat qui contraint le client pour une durée déterminé ‘12 24 mois) Satisfaction du client La satisfaction du client pourrait… surtout que plus ça va et plus les durées de contrat sont relaxée notamment avec la loi chatel
- Satisfaction Surestimation: les clients doivent choisir à priori leur consommation, des données empiriques montrent qu’il ont tendance à la surestimer pourrait déclencher un sentiment de frustration ou de regret Les prépayé ont une consommation moins détachée du paiement que les post payé qui paye mensuellement leur consommation. Leur satisfaction durant la consommation est influencé par le fait de voir le prix croitre a l’instar des clients de taxi. Prépayé moins loyaux que les postpayés À cause de leur préférence pour la flexibilité, et l’existence d’un effet taxi-meter Les postpayé moins enclin à recommander Un effet de surestimation pouvant causer un sentiment de regret ex-post
- La discrimination des appels sortant ou les « tariff mediated network externalities » (Laffont, rey, tirole 1998) permettrait aux opérateurs d’internalisée les effets de réseau et donc de générer des effets club. De cette manière, les grand réseau auraient une plus grande attractivité pour les consommateur, car ces derniers réduirait potentiellement leurs dépenses. Dans cette étude, cela sous entendrai que les personne appartenant au plus grand réseau seraient moins susceptibles de changer d’opérateur alors que ceux appartenant au plus grand réseau le serait.
- J’ai utilisé les données d’un sondage réalisé trimestriellement par l’institut GFK pour le compte d’Orange. Sur les 13 507, seul 10926 individus n’ont aucune données manquantes. La satisfaction générale sera représentée par différents jugements d’attributs comme la compétitivité, la qualité, la couverture… Nous nous intéressons à des données relatives au choix du consommateur. Les variables qui nous intéressent le plus sont le choix de l’opérateur, sous forme de dummy, qui est une proxy de la part de marché de l’opérateurs. La coordination qui est une dummy prenant la valeur 1 lorsque l’individu sondé et sa famille ont conjointement choisi l’opérateur. Le type de forfait qui est dummy prenant la valeur 1 quand c’est un contrat prépayé. Démographiques qui peuvent jouer un rôle dans la satisfaction des consommateurs. Turel et serenko montrent que les jeunes consommateurs seraient moins satisfaits car plus attendant des services mobiles. J’ai crée une dummy par trimestre de manière à prendre les effets cycliques ou saisonnier en compte.
- La recommandation est utilisé ici comme une proxy de l’intention de rester chez son opérateur. Avec comme postulat :quelqu’un qui recommande son opérateur est probablement loyal alors que quelqu’un qui ne recommande pas son opérateur est potentiellement churneur. Nous utiliserons un logit ordonné, proche d’un logit simple, qui prédit le succès de plusieurs évènements. Dans notre cas on prédira le succès de 2 évènements celui d’ être un churneur potentiel ou non et celui d ’ être loyal ou non. Pour cela nous avons réduit l’échelle de recommandation initialement codé sur 11 à 3. Le modèles seront testés sur différents sous groupes
- Les modèles ont un pseudo-R2 ( McKelvey & Zavoina ) de 0,27 en moyenne, ce qui est bien pour un logit. Le premier résultat frappant est que toutes les variables liées à la satisfaction sont significatives, exceptée l’information sur les offres et la variété des forfaits. Le modèle ne contenant pas ces variables, possède un pseudo-r2 très faible de l’ordre de 0,009 montrant que la satisfaction des services mobiles est importants pour expliquer la recommandation. Le deuxième résultat est la non-observation d’un effet club sur la déclaration de recommander ou non son opérateur. Il semblerait donc que la part de marché n’influencerait pas la loyauté d’un client. Même le fait de se coordonner avec sa famille dans le choix de l’opérateur n’affecterait pas la recommandation. Par contre nous remarquons un effet très significatif et négatif de l’imposition de l’opérateur par la famille. En effet, un individu dont l’opérateur aurait été choisi exclusivement par sa famille aurait 4% de chances en moins de recommander positivement son opérateur. Cela pourrait être du à un décalage entre les préférences de l’individu sondé et le choix de la famille. D’ailleurs cette variable est très significative chez Bouygues télécom et à un effet plus important: -9% soulignant un plus fort décalage. Anderson et al 1998 observent une corrélation négative entre le taux de satisfaction et la part de marché. Ils argumentent que plus la part de marché augmente et plus les préférences des consommateurs deviennent hétérogènes. La clientèle de Bouygues télécom serait donc plus homogène expliquant le décalage plus grand. Cela sous entendrait que pour obtenir un certain taux de satisfaction, cela serait beaucoup plus couteux pour les opérateurs à forte part de marché. La variable famille n’étant pas significatives chez orange et chez SFR On pourrait très bien imaginer que de potentiel effet club soit contrebalancer par
- Compétition entre acteur de taille différente est possible surtout si il existe une hétérogénéité croissante. Free peut venir