Segmentation 3.0 : les nouvelles approches de segmentation des donateurs

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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

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

Arnaud De Bruyn

Connaissance

Recherche(créer)

Enseignement(diffuser, partager)

Conseil(appliquer)

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

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

Le triangle des Bermudes de l’analyse marketing

Manque de donnéesManque d’expertise

Freins organisationnels

FRUSTRATIONS

Rôle(s) de la segmentation

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

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

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

Segmentation :Les différentes approches

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?

Nombre de segments

FacilitéEffi

• Scoring RFM

• Segmentation « à barrettes » (ex. Philippe Cheval)

• Segmentation RFM

• Segmentation FRAT

• Segmentation comportementale

• Segmentation prédictive

• Scoring prédictif

• Optimisation de la lifetime value

Scoring RFM

Récence - Fréquence - Montant

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.

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

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

• Monsieur Martin appartient au segment:

a donné en 2007

rien en 2006

rien en 2005

a donné en 2004

1 0 0 1

• 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.

• 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 ?

1111 0111 1011... 1000

Segments RFM 1997-2000

• Les segments se différencient par leur taux de fidélité

• 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?

• Monsieur Martin fait un don par an, à Noël.A quel segment appartient-il?

1997 1998 1999 2000 2001

1 1 1 1

1997 1998 1999 2000 2001

1 0 1 1

1 1 1 1

1997 1998 1999 2000 2001

1 0 1 1

1 1 1 1

• Les donateurs peuvent changer de segment même s’ils ne changent pas de comportements

• Les segments sont très hétérogènes

Nombre de segments

FacilitéEffi

Segmentationsà barrettes

Segmentation RFM

Récence - Fréquence - Montant

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

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

Segmentation RFM

Nombre de segments

FacilitéEffi

SegmentationsRFM complexes

Efficacité

Segmentation RFM

Nombre de segments

SegmentationsRFM complexes

Facilité

Un juste milieu?

Segmentation FRAT

Frequency - Recency - Amount - Type

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.

Segmentation FRAT

• Principes d’une segmentation FRAT

1. Rationalisation du nombre de segments

2. Richesse préservée autant que faire se peut

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

Fragiles TopsFragiles Tops

Fragiles MoyensFragiles Moyens

Fragiles PetitsFragiles Petits

Fragiles NouveauxFragiles Nouveaux

Ultra-Topsen Perdition

Tops en PerditionTops en Perdition

Moyens en PerditionMoyens en Perdition

Petits en PerditionPetits en Perdition

Nouvx en PerditionNouvx en Perdition

GrandsInactifs

TrèsGrandsInactifs

Fragiles PAFragiles PAPA en PerditionPA en Perdition

Segmentation FRAT

• Mais comment trouver la meilleure structure de segmentation?– Expériences, tests– Inputs managériaux– Arbres de décision

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

• La base de donnéesà segmenter…– Carré, triangle, cercle– Rouge, vert, bleu– Grand, petit

Segmentation simple

• Approche #1 :segmentation simple

• Facile, mais segmentstrès hétérogènes

• Équivalent de lasegmentation àbarrette (0001)

• Approche #2 :segmentation complexe

• Segmentshomogènes,mais ingérable!

• Équivalent dessegmentations RFMcomplexes(128 segments, etc.)

Segmentation complexe

• 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.

• Toutes les variablessont analyséesen même temps

• Nombre limitéde segments

• Segments assezhomogènes

• Mais qui solliciter --- Et combien de fois par an?

Scoring prédictif

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

Cibler les donateurs (récence)

Tous les donateurs

0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000

Récence ( jours)

Collecte nette

Ratio de collecte

(%)2 ans

Cibler les donateurs (récence)

Tous les donateurs

0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000

Récence ( jours)

Collecte nette

Ratio de collecte

Collecte nette

Coûtd’opportunité

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

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)

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

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 €

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?

Exemple

• M. Michel• Mme Raymond• Mme Dussolier• M. et Mme Martin• M. Le Nagard• Mlle Jeanus• M. Le Bon

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%

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 €

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 €

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 €

Scoring prédictif

Tous les donateurs

0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000

Collecte nette

Scoring prédictif

• Les donateurs sont classés sur une seule dimension, leur rentabilité espérée

• Le nombre de critères utilisés est transparent

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

Scoring prénom

France

Scoring prénom

France

Scoring prénom

Né entre

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

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)?

Les modèles d’optimisationde la lifetime value

Customer Equity and Lifetime Management

Le Saint Graal…

Merci !

Arnaud De Bruyn

d e b r u y n @ e s s e c . f r

Segmentation 3.0 : les nouvelles approches de segmentation des donateurs

Economy & Finance

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Journal des donateurs N° 105

Cours Segmentation

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Chapitre 5 La segmentation et le positionnement. Chapitre 5 La segmentation et le positionnement© ERPI, tous droits réservés. La segmentation du marché

Cours 3 segmentation

MEMOIRE - Emeline SORINemeline-sorin.fr/pdf/memoire_format_num.pdf · Kotler parle tout simplement ici du principe de la segmentation, le marketing 3.0 se base sur le segment « bottom-of-the-pyramid

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