Gestion de clientele 03 portefeuille de clientèle

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Gestion de clientele 03 portefeuille de clientèle

  1. 1. Chapitre 3 : Valeur et Portefeuille de clientèle http://christophe.benavent.free.fr Professeur UPX
  2. 2. Cycle de vie de Client Acquisition (transaction) Retention (relationship) Development (experience) Lost
  3. 3. Calcul de LTV
  4. 4. Le portefeuille
  5. 5. Exemple calls university nb of patients gender province innovativeness initiation Experience NON OUI >200 50-100 >50 INNOVATOR CONSERVATIVE >5 aucune UIA ULg RUG KUL UCL VUB ULB Male Female namur Luxembourg Limbourg liège charleroi ost flanders West flanders Bruxelles Antwerpen > 25 years 5-10 years > 5 years Market share 24% 23% 22% 21% 20% 19% 18% 17% potentiel 20 18 16 14 12 10 8 6 4
  6. 6. Exemple 2 :
  7. 7. Analyse de la valeur
  8. 8. Approche de W Reinhartz
  9. 9. Une Application à la gestion des FV plus de 5 visites/an 3 ou 4 visites/an 1 ou 2 visites/an pas de visite 134 194 330 398 510 96 130 239 397 519 621 680 590 84 102 188 260 367 502 516 404 319 284 1386 1353 1205 1083 850 482 286 156 117 129 Déciles (du meilleur au moins bon) 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200 0
  10. 10. Optimisation de mailing
  11. 11. Optimisation
  12. 12. L ’analyse des durées de vie Clients peu fidèles Clients fidèles Probabilité de survie
  13. 13. Courbe de risque
  14. 14. Probabilité cumulée de survie
  15. 15. Modèle de Cox
  16. 16. Un exemple bancaire (crosselling): <ul><li>La période la plus favorable pour proposer des produits d’épargne à long terme semble être entre le 5 et 11 mois. </li></ul><ul><li>Il semble le moment le plus propice pour proposer une OGS soit en même temps ou juste après la réalisation du prêt </li></ul>Fonction de risque Epargne à Long Terme 0 0,001 0,002 0,003 0,004 0,005 0,006 0,007 0,008 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 Périodes en mois Probabilité d'achat Epargne à Long Terme Fonction de risque OGS 0 0,001 0,002 0,003 0,004 0,005 0,006 0,007 0,008 0,009 0,01 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 périodes en mois probabilité d'achat OGS
  17. 17. Valeur ne signifie pas profit
  18. 18. La dynamique de clientèle Biographie : 3 perspectives Démographie : flux et cohortes Life time value
  19. 19. Analyse des cohortes <ul><li>Les trois facettes du temps </li></ul><ul><ul><li>tendance </li></ul></ul><ul><ul><li>vieillissement </li></ul></ul><ul><ul><li>génération </li></ul></ul>
  20. 20. Analyse des flux <ul><li>Matrices de transition </li></ul><ul><li>Processus markovien </li></ul>
  21. 21. La dynamique inter-segment
  22. 22. Tester des stratégies
  23. 23. Un modèle simple de flux <ul><li>Un simulation: </li></ul><ul><ul><li>Stock de 10 000 clients </li></ul></ul><ul><ul><li>Vieillissement </li></ul></ul><ul><ul><li>Renouvellement proportionnel  </li></ul></ul><ul><ul><li>Cycle de Vie du Client et Mortalité </li></ul></ul>
  24. 24. Simulation de processus démographiques <ul><li>Le paysage concurrentiel </li></ul><ul><ul><li>Donnez une vue d'ensemble des produits concurrents, de leurs points forts et de leurs points faibles </li></ul></ul><ul><ul><li>Positionnez le produit de chaque concurrent par rapport au nouveau produit </li></ul></ul>
  25. 25. Un modèle simple de flux <ul><li>Un simulation: </li></ul><ul><ul><li>stock de 10 000 clients </li></ul></ul><ul><ul><li>Vieillissement </li></ul></ul><ul><ul><li>renouvellement proportionnel </li></ul></ul><ul><ul><li>CVC et courbe de risque </li></ul></ul>
  26. 26. Les hypothèses
  27. 27. Simulations 0,3 0,2 0,17 Valeur nombre de clients

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