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Les associations ont accès à des données de plus en plus riches et nombreuses pour comprendre et cibler leurs donateurs : données sociodémographiques, historique des sollicitations, des dons, des thématiques porteuses, du timing des dons dans l’année. Face à cette explosion d'informations disponibles, les techniques de segmentation “classiques” ont eu beaucoup de mal à s’adapter, et les fundraisers aussi, ce qui est source de lourdeurs et de frustrations. Aujourd'hui, on voit l’émergence de nouvelles méthodes de segmentation apparaître, à la fois plus riches et (paradoxalement) plus simples à utiliser : scoring prédictif, lifetime value, modèles collaboratifs, etc. Cette présentation vous fera faire un tour d’horizon de ce qui existe déjà, de ce qui va arriver, et comment votre association peut en bénéficier dès aujourd’hui (ou au-moins comment s’y préparer).
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Copyright (c) 2007 - Arnaud De Bruyn
Bienvenue à la présentation sur :
Segmentation 3.0 :les nouvelles approches
de segmentation des donateurs
Arnaud De BruynProfesseur de Marketing, ESSEC
Consultant, QUALIDATA
Séminaire Francophone de la Collecte de FondsJuin 2007
Copyright (c) 2007 - Arnaud De Bruyn
Arnaud De Bruyn
• Professeur de Marketing, ESSEC
• Consultant, QUALIDATA
• Domaines d’expertise– Segmentation et ciblage– Analyse et études marketing– Marketing des bases de données– CRM
Copyright (c) 2007 - Arnaud De Bruyn
Arnaud De Bruyn
Connaissance
Recherche(créer)
Enseignement(diffuser, partager)
Conseil(appliquer)
Copyright (c) 2007 - Arnaud De Bruyn
Théorie et pratique
“La théorie, c'est quand on sait toutet que rien ne fonctionne.
La pratique, c'est quand tout fonctionneet que personne ne sait pourquoi.
Ici, nous avons réuni théorie et pratique : rien ne fonctionne et personne ne sait pourquoi !”
Albert Einstein
Copyright (c) 2007 - Arnaud De Bruyn
Théorie et pratique
“La différence entre la théorie et la pratiquec’est qu’en théorie il n’y a pas de différence
entre la théorie et la pratique,
mais qu’en pratique, il y en a…!”
Doug Rosenberg and Kendall Scott
Copyright (c) 2007 - Arnaud De Bruyn
Le triangle des Bermudes de l’analyse marketing
Manque de donnéesManque d’expertise
Freins organisationnels
FRUSTRATIONS
Copyright (c) 2007 - Arnaud De Bruyn
Rôle(s) de la segmentation
Copyright (c) 2007 - Arnaud De Bruyn
Pourquoi segmenter?
• Les donateurs ne sont pas homogènes
• Il est crucial de segmenter la base donateurs
Fidèles Généreux
Occa sio nnels
impulsifs
Engagés !
R é g u l i e r s
Copyright (c) 2007 - Arnaud De Bruyn
Une « bonne » segmentation?
• Quels sont les critères pour juger de la qualité d’une bonne segmentation?
• Les segments doivent être:– Distincts– Homogènes– Identifiables, accessibles et mesurables– Substantiels
• Pas nécessairement en taille, mais en importance
– Utilisables• Trop de segments tuent la segmentation
– Informatifs– Utiles et opérationnels
Copyright (c) 2007 - Arnaud De Bruyn
Segmenter. Et après?
• La segmentation en action
1. Identifier lesvariables desegmentation
2. Développerla segmentationet mesurer lacompositionde la base
SEGMENTER
3. Evaluerla valeur (laprofitabilité)de chaquesegment
4. Sélectionnerles segmentsprioritaires
CIBLER
5. Identifier lesdifférentesstratégies decommunication
6. Choisir,développer etcommuniqueravec lesdonateurs
COMMUNIQUER
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Segmentation :Les différentes approches
Copyright (c) 2007 - Arnaud De Bruyn
Les différentes approches
• La segmentation a beaucoup évolué en 20-30 ans…
• Deux évolutions essentielles:– Nombre de segments?– Quelles variables utiliser pour segmenter la base?
Copyright (c) 2007 - Arnaud De Bruyn
Les différentes approches
Nombre de segments
FacilitéEffi
cacit
é
Copyright (c) 2007 - Arnaud De Bruyn
Les différentes approches
• Scoring RFM
• Segmentation « à barrettes » (ex. Philippe Cheval)
• Segmentation RFM
• Segmentation FRAT
• Segmentation comportementale
• Segmentation prédictive
• Scoring prédictif
• Optimisation de la lifetime value
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Scoring RFM
Récence - Fréquence - Montant
Copyright (c) 2007 - Arnaud De Bruyn
Scoring RFM
• Les méthodes de scoring donnent un score à chaque donateur en fonction de quelques chiffres clés relatifs a ses comportements:
• Exemple– Dernier don dans les 12 mois 6 points– Dernier don 13-24 mois 4 points– Dernier don 25-36 mois 3 points– etc.
– Moyenne de dons > 500 € 6 points– Moyenne de dons > 100 € 5 points– Moyenne de dons > 50 € 4 points– etc.
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Scoring RFM
• Principe:– Un donateur ayant un score de 12 est potentiellement plus
rentable qu’un donateur ayant un score de 5
• Mais...
– Pas homogènes. Les donateurs ayant un score de 5 peuvent avoir des profils très différents
• Un donateur ayant donné 10 € il y a quatre mois pourrait obtenir le même score qu’un donateur ayant donné 500 € il y a quatre ans...
– Pas très opérationnels. Parce que les segments sont peu homogènes, il est difficile d’utiliser ces scores pour adapter la stratégie de communication
Copyright (c) 2007 - Arnaud De Bruyn
Segmentation « à barrettes »
Copyright (c) 2007 - Arnaud De Bruyn
Segmentation « à barrettes »
• Dans une segmentation « à barrettes », le passé de la base est divisé en périodes (annuelles ou semestrielles). Généralement les quatre périodes les plus récentes sont utilisées
0 / 1 0 / 1 0 / 1 0 / 1Actif 0-12
Actif 13-24
Actif 25-36
Actif 37-48
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Segmentation « à barrettes »
• Monsieur Martin appartient au segment:
a donné en 2007
rien en 2006
rien en 2005
a donné en 2004
1 0 0 1
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Segmentation « à barrettes »
• La segmentation RFM crée 16 segments– 1111, 0111, 1011, 1101, 1110, 0011, 0101, 0110,
1001, 1010, 1100, 0001, 0010, 0100, 1000, 0000
• On va les regrouper en « super segments » auxquels on va assigner des noms :– « Tops » = 1111– « Fidèles » = 0111, 1011, 0011, 1101– « Fragiles » = 1100, 0100, 1000– Etc.
Copyright (c) 2007 - Arnaud De Bruyn
Segmentation « à barrettes »
• Il n’y a pas de méthode « universelle » pour regrouper les 16 segments initiaux– Regroupement à finalité marketing ?– Regroupement de performances ?– Regroupement sans méthodologie définie ?
Copyright (c) 2007 - Arnaud De Bruyn
Segmentation « à barrettes »
1111 0111 1011... 1000
80%
65%
57%
8%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
Segments RFM 1997-2000
• Les segments se différencient par leur taux de fidélité
Copyright (c) 2007 - Arnaud De Bruyn
Segmentation « à barrettes »
• Alors, quel est le problème?
0 0 0 1
Combien de dons dans l’année?
Un, deux, cinq?
Quellegénérosité?5, 50, 500 €?
Ancien ou nouveaudonateur?
Copyright (c) 2007 - Arnaud De Bruyn
Segmentation « à barrettes »
• Monsieur Martin fait un don par an, à Noël.A quel segment appartient-il?
1997 1998 1999 2000 2001
1 1 1 1
Copyright (c) 2007 - Arnaud De Bruyn
Segmentation « à barrettes »
• Monsieur Martin fait un don par an, à Noël.A quel segment appartient-il?
1997 1998 1999 2000 2001
1 0 1 1
1 1 1 1
Copyright (c) 2007 - Arnaud De Bruyn
Segmentation « à barrettes »
• Monsieur Martin fait un don par an, à Noël.A quel segment appartient-il?
1997 1998 1999 2000 2001
1 0 1 1
1 1 1 1
1 1 1 1
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Segmentation « à barrettes »
• Les donateurs peuvent changer de segment même s’ils ne changent pas de comportements
• Les segments sont très hétérogènes
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Segmentation « à barrettes »
Nombre de segments
FacilitéEffi
cacit
é
Segmentationsà barrettes
Copyright (c) 2007 - Arnaud De Bruyn
Segmentation RFM
Récence - Fréquence - Montant
Copyright (c) 2007 - Arnaud De Bruyn
Segmentation RFM
• Exemple : segment 0001– Nouveau donateur ou ancien donateur réactivé ?– 25 € ou 500 € ?– 1 don ou plusieurs ?– Autres facteurs…
• Avec les progrès des systèmes d’information, logiciels, « maturité » et expertise des professionnels
→ Segmentations de plus en plus complexes
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Segmentation RFM
• Le segment est re-précisé…
• Ancien ou nouveau?– Segments 0001 et 000N
• Généreux ou pas?– Segments 0001++, 0001+, 0001-, 000N++, 000N+, 000N-
0 0 0 1
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Segmentation RFM
Nombre de segments
FacilitéEffi
cacit
é
Segmentationsà barrettes
SegmentationsRFM complexes
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Efficacité
Segmentation RFM
Nombre de segments
Segmentationsà barrettes
SegmentationsRFM complexes
Facilité
Un juste milieu?
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Segmentation FRAT
Frequency - Recency - Amount - Type
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Segmentation FRAT
• Un double constat :
1. Segmentation trop complexes pour être gérables
2. Trop de facteurs encore laissés de côté• Donateurs sous PA?• Abonnés? Adhérents? Acheteurs VPC? Pétitionnaires?• Nouveaux?• Quelles thématiques?• Urgentistes?• Etc.
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Segmentation FRAT
• Principes d’une segmentation FRAT
1. Rationalisation du nombre de segments
2. Richesse préservée autant que faire se peut
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Segmentation FRAT
37-483737--4848 13-241313--2424 0-1200--121225-362525--363649+49+49+
Donateurs PADonateurs PA
Soci étésSoci étés
BienfaiteursBienfaiteurs
Ultra -TopsUltra -Tops
TopsTops Multi -TopsMulti -Tops
MoyensMoyens Multi -MoyensMulti -Moyens
PetitsPetits Multi -PetitsMulti -Petits
NouveauxNouveaux
FragilesUltra-Tops
FragilesUltra-Tops
Fragiles TopsFragiles Tops
Fragiles MoyensFragiles Moyens
Fragiles PetitsFragiles Petits
Fragiles NouveauxFragiles Nouveaux
Ultra-Topsen Perdition
Ultra-Topsen Perdition
Tops en PerditionTops en Perdition
Moyens en PerditionMoyens en Perdition
Petits en PerditionPetits en Perdition
Nouvx en PerditionNouvx en Perdition
GrandsInactifs
GrandsInactifs
TrèsGrandsInactifs
TrèsGrandsInactifs
Fragiles PAFragiles PAPA en PerditionPA en Perdition
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Segmentation FRAT
• Mais comment trouver la meilleure structure de segmentation?– Expériences, tests– Inputs managériaux– Arbres de décision
Copyright (c) 2007 - Arnaud De Bruyn
Segmentation « comportementale »
Copyright (c) 2007 - Arnaud De Bruyn
Segmentation « comportementale »
• Méthodes de segmentation « comportementale »
• Principe #1 : tout (?) prendre en compte– Récence– Fréquence– Montant– Typologie– Thématiques– Etc.
• Principe #2 : trouver le « juste » nombre de segments
Copyright (c) 2007 - Arnaud De Bruyn
Segmentation « comportementale »
• La base de donnéesà segmenter…– Carré, triangle, cercle– Rouge, vert, bleu– Grand, petit
Copyright (c) 2007 - Arnaud De Bruyn
Segmentation simple
• Approche #1 :segmentation simple
• Facile, mais segmentstrès hétérogènes
• Équivalent de lasegmentation àbarrette (0001)
Copyright (c) 2007 - Arnaud De Bruyn
• Approche #2 :segmentation complexe
• Segmentshomogènes,mais ingérable!
• Équivalent dessegmentations RFMcomplexes(128 segments, etc.)
Segmentation complexe
Copyright (c) 2007 - Arnaud De Bruyn
Segmentation « comportementale »
• Approche #3 :méthodes de segmentation« comportementales »
• Va analyser toutesles variables à la recherchede corrélations
• Exemple– 80% des grands sont rouges– 80% des rouges sont grands– 86% des verts sont des cercles– Aucun bleu n’est un cercle, etc.
Copyright (c) 2007 - Arnaud De Bruyn
Segmentation « comportementale »
Copyright (c) 2007 - Arnaud De Bruyn
Segmentation « comportementale »
• Toutes les variablessont analyséesen même temps
• Nombre limitéde segments
• Segments assezhomogènes
• Mais qui solliciter --- Et combien de fois par an?
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Scoring prédictif
Copyright (c) 2007 - Arnaud De Bruyn
La segmentation
• Le but de la segmentation, c’est de prédire– Récence– Don moyen– Thématiques (Kosovo, Tsunami)
“Il est très difficile de faire des prédictions,en particulier à propos du futur”
Y. Berra
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Cibler les donateurs (récence)
Tous les donateurs
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
Récence ( jours)
Collecte nette
(€)
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
Ratio de collecte
(%)2 ans
1 an
3 ans
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Cibler les donateurs (récence)
Tous les donateurs
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
Récence ( jours)
Collecte nette
(€)
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
Ratio de collecte
(%)
Collecte nette
ROI
Coûtd’opportunité
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Cibler les donateurs (récence, < 50 €)
Donateurs avec un dernier don de 50 € ou moins
0 500 1000 1500 2000 2500
Donateurs (triés par récence)
Collecte nette
(€)
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Donateurs avec un dernier don > 50 €
0 500 1000 1500 2000 2500
Donateurs (triés par récence)
Collecte nette
(€)
Cibler les donateurs (récence, 50 € ou plus)
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La segmentation
• Plus on ajoute de critères, plus la segmentation devient…– Potentiellement précise– Inutilisable
• C’est le paradoxe de la segmentation
• Elle donne les moyens pour atteindre ses objectifs,mais pas les critères pour utiliser ces moyens
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Scoring prédictif
• Modèles mathématiques pour estimer la probabilité de donner à une action spécifique + don moyen :– Récence(s)– Fréquence(s)– Montant(s)– Ancienneté– Typologie(s)– Thématique(s)– Source d’acquisition– Civilité, Département, …
Exemple : Proba. MontantEspéré
• M. Michel 10% 50 €5,0 €
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Exemple
• Mailing de sollicitation
• Sept donateurs dans la base– M. Michel– Mme Raymond– Mme Dussolier– M. et Mme Martin– M. Le Nagard– Mlle Jeanus– M. Le Bon
• Qui solliciter?
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Exemple
• M. Michel• Mme Raymond• Mme Dussolier• M. et Mme Martin• M. Le Nagard• Mlle Jeanus• M. Le Bon
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Exemple
Proba.• M. Michel 10%• Mme Raymond 3%• Mme Dussolier 6%• M. et Mme Martin 25%• M. Le Nagard 1%• Mlle Jeanus 0,8%• M. Le Bon 4%
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Exemple
Proba. Montant• M. Michel 10% 50 €• Mme Raymond 3% 25 €• Mme Dussolier 6% 100 €• M. et Mme Martin 25% 40 €• M. Le Nagard 1% 30 €• Mlle Jeanus 0,8% 25 €• M. Le Bon 4% 500 €
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Exemple
Proba. Montant Espéré• M. Michel 10% 50 € 5,0 €• Mme Raymond 3% 25 € 0,7 €• Mme Dussolier 6% 100 € 6,0 €• M. et Mme Martin 25% 40 € 10,0 €• M. Le Nagard 1% 30 € 0,3 €• Mlle Jeanus 0,8% 25 € 0,2 €• M. Le Bon 4% 500 € 20,0 €
Copyright (c) 2007 - Arnaud De Bruyn
Exemple
Proba. Montant Espéré• M. Le Bon 4% 500 € 20,0 €• M. et Mme Martin 25% 40 € 10,0 €• Mme Dussolier 6% 100 € 6,0 €• M. Michel 10% 50 € 5,0 €• Mme Raymond 3% 25 € 0,7 €• M. Le Nagard 1% 30 € 0,3 €• Mlle Jeanus 0,8% 25 € 0,2 €
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Scoring prédictif
Tous les donateurs
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
Collecte nette
(€)
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
Collecte nette
ROI
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Scoring prédictif
• Les donateurs sont classés sur une seule dimension, leur rentabilité espérée
• Le nombre de critères utilisés est transparent
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Quelques critères intéressants
• Générosité– U inversé
• Prénom
• Réactivité aux sollicitations– Mais information dans la base
• Réactivité à des thèmes/actions spécifiques– Le meilleur est l’ennemi du bien
• Civilité– Les hommes plus fidèles?– Qualité des données
• Timing dans l’année
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Scoring prénom
0%
2%
4%
6%
8%
10%
12%
14%
16%
Né
entre
1900-
1904
Né
entre
1905-
1909
Né
entre
1910-
1914
Né
entre
1915-
1919
Né
entre
1920-
1924
Né
entre
1925-
1929
Né
entre
1930-
1934
Né
entre
1935-
1939
Né
entre
1940-
1944
Né
entre
1945-
1949
Né
entre
1950-
1954
Né
entre
1955-
1959
Né
entre
1960-
1964
Né
entre
1965-
1969
Né
entre
1970-
1974
Né
entre
1975-
1979
Né
entre
1980-
1984
Né
entre
1985-
1989
Né
entre
1990-
1994
Né
entre
1995-
1999
Né
entre
2000-
2001
Naive
France
Copyright (c) 2007 - Arnaud De Bruyn
Scoring prénom
0%
2%
4%
6%
8%
10%
12%
14%
16%
Né
entre
1900-
1904
Né
entre
1905-
1909
Né
entre
1910-
1914
Né
entre
1915-
1919
Né
entre
1920-
1924
Né
entre
1925-
1929
Né
entre
1930-
1934
Né
entre
1935-
1939
Né
entre
1940-
1944
Né
entre
1945-
1949
Né
entre
1950-
1954
Né
entre
1955-
1959
Né
entre
1960-
1964
Né
entre
1965-
1969
Né
entre
1970-
1974
Né
entre
1975-
1979
Né
entre
1980-
1984
Né
entre
1985-
1989
Né
entre
1990-
1994
Né
entre
1995-
1999
Né
entre
2000-
2001
Est'd
Naive
France
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Scoring prénom
0%
2%
4%
6%
8%
10%
12%
14%
16%
Né entre
1900-
1904
Né entre
1905-
1909
Né entre
1910-
1914
Né entre
1915-
1919
Né entre
1920-
1924
Né entre
1925-
1929
Né entre
1930-
1934
Né entre
1935-
1939
Né entre
1940-
1944
Né entre
1945-
1949
Né entre
1950-
1954
Né entre
1955-
1959
Né entre
1960-
1964
Né entre
1965-
1969
Né entre
1970-
1974
Né entre
1975-
1979
Né entre
1980-
1984
Né entre
1985-
1989
Né entre
1990-
1994
Né entre
1995-
1999
Obs
Est'd
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Quelques challenges
• Réponse à un mailing spécifique?– Pas de bulletin?– Décalage de 6 mois? Qui l’a provoqué?– Quand une sollicitation devient-elle inutile?
• Prédire quelque chose qu’on a jamais testé?– Téléphone?
• …Prédiction d’une “appétence” sur une période
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Optimiser quoi?
• Taux de retour?
• Don moyen?
• Collecte brute?
• Collecte nette?
• Retour sur investissement / ratio de collecte?
• Coût d’opportunité?
• Valeur d’un donateur (Lifetime value)?
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Les modèles d’optimisationde la lifetime value
Customer Equity and Lifetime Management
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Le Saint Graal…
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Merci !
Arnaud De Bruyn
d e b r u y n @ e s s e c . f r