Data Mining et Scoring - Techniques prédictives …...nb achats Taux d'amélioration=0,0054
INTRODUCTION AU GEOMARKETING 1. SCORING 2 ...INTRODUCTION AU GEOMARKETING dans l’ étude de la...
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INTRODUCTION AU GEOMARKETING
1. SCORING
2. GÉOMARKETING
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1. SCORING
Scoring général : probabilisation- d’appartenance sociodémographique (scoring prénoms)- d’achat potentiel (fichiers ciblés : acheteurs de différents produits, abonnés à différents médias, ...)
= probabilisation de caractéristiques de cibles pour :- sélectionner les meilleurs clients ou prospects - optimiser le rendement d’une opération
de Marketing Direct
Scoring spécifique : modélisation statistique pour prévoir la solvabilité d’un emprunteur, le potentiel d’achat de prospects ou d’une zone de consommateurs, …
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SCORING PRENOM : exemple
1967 1992
1979
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SCORING SPÉCIFIQUEExemple VPC
- Fichier de 5 000 000 de prospects- Mailing « one shot » (0,6 € l’envoi unitaire )- Produit : vendu 600 € avec marge de 120 €
SOLUTION 1 : Mailing exhaustif
Dépense mailing = ?
Marge probable = ?
Résultat = ?
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SCORING SPÉCIFIQUEExemple VPC (calculs HT)
- Fichier de 5 000 000 de prospects- Mailing « one shot » (0,6 € l’envoi unitaire)- Produit : vendu 600 € avec une marge de 120 €
SOLUTION 1 : Mailing exhaustifDépense mailing = 5 000 000 € x 0,6 € = 3 M €
Hypothèse de taux de retour : 0,2% soit 10 000 ventes
Marge probable = 10 000 x 120 € = 1,2 M€
(hors coût d’envoi)
Résultat = 1,2 M € - 3 M € = - 1,8 M€
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SCORING SPÉCIFIQUEExemple VPC
SOLUTION 3 : 1) mailing test (100 000, aléatoire)
3) mailing sur les segments à plus forte probabilité d’achat parmi les 4 900 000 (ou 5 000 000)
2) analyse statistique ? estimation de la probabilité d’achat en fonction de critères disponibles (date de dernière commande, région, csp, … )
SOLUTION 2 : Mailing ciblé
critères ? ?? sous-ensemble de prospects prioritaires
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SCORING SPÉCIFIQUE Exemple
Etape 1) : Mailing sur échantillonaléatoire de 100 000 prospects
Constat : taux de retour = 0,2%
Etape 2) Analyse statistique explicative(analyse discriminante , segmentation)
? Segmentation en discriminant au mieux le taux de retour
Segments ? S1 S2 S3 S4 TotalEffectifs 10 000 30 000 25 000 35 000 100 000
Taux de retour 1% 0,05% 0,2% 0,1% 0,2%
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Etape 3) : Mailing sur segments rentables parmi les 5 000 000 de prospects.
Segments ? S1 S2 S3 S4 Total
Effectifs 10 000 30 000 25 000 35 000 100 000
Taux de retour 1% 0,05% 0,2% 0,1% 0,2%
Effectifs ?
Nb de ventes
Marge
Coût mailing
Résulultat
Simulation de rentabilité sur 5 000 000
Rappel du test :
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Etape 3) : Mailing sur segments rentables parmi les 5 000 000 de prospects.
Segments ? S1 S2 S3 S4 Total
Effectifs 10 000 30 000 25 000 35 000 100 000
Taux de retour 1% 0,05% 0,2% 0,1% 0,2%
Effectifs 500 000 1 500 000 1 250 000 1 750 000 5 000 000
Nb de ventes 5 000 750 2 500 1750 10 000
Marge € 600 000 90 000 300 000 210 000 1 200 000
Coût mailing € 300 000 900 000 750 000 1 050 000 3 000 000
Résultat € 300 000 - 810 000 - 450 000 - 840 000 - 1 800 000
Simulation de rentabilité sur 5 000 000
? Mailing sur les 500 000 prospects de S1,seul segment rentable
Rappel du test :
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2. GÉOMARKETING
DÉFINITION :
Optimisation d’opérations marketing
- différenciées selon un découpage de territoires en zones géographiques de population réduite
- utilisant des bases de données socio-démographiques et comportementales caractérisant ces zones
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GÉOTYPES :Typologie de communes et quartiers d’après :
- le recensement INSEE- enquêtes communales- statistiques impôts- données comportementales (mégabases)… … ..
> ASTEROP> CLARITAS> EXPERIAN
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Exemple des POSTOTYPES (MEDIAPOST) :
• Typologie des 65 000 communes et quartiers - correspondant aux 65 000 tournées (x 360 foyers)- selon 50 variables (vétusté, jardins, standing,… .)- en 18 « postotypes »
ex : P12 = Pavillons récents, en milieu rural, à revenus moyens à élevés
• Distribution d’ISA (Imprimés Sans Adresse) sur les tournées ciblées
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dans l’étude de la zone de chalandise et du comptage de potentiel des boites aux lettres
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METHODES GÉOMARKETING
3 étapes
1. Qualification des géotypesselon indicateur I = intérêt pour produit P ou possessiond’une caractéristique prédisposant à l’achat de P
• I disponible sur mégabase ou fichier clients géotypés(1)• I extrapolé à partir d’une opération test (2)• I estimé par enquête spécifique sur panel géotypé(3)
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MÉTHODES :
2. Sélection des géotypes à I maximal,assurant un ROI*souhaité
3. Opération de MD sur les géotypes sélectionnés
*ROI = Return On Investment (retour sur investissement)
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Exemple (1) : optimisation d’une distribution de prospectus pour un système de sécurité
Etape 1 : Géotypage des clients de l’entreprise
1 2 3 4 5 96 1087 11 1712 13 1614 15 18
Seuil de rentabilité du publipostage
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Exemple (1) suite
Etape 2. Sélection des géotypes à % maximal de clients et assurant la rentabilité du publipostage : G6, G9 et G13
Etape 3.
Opération de MD sur les géotypes sélectionnés
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221
GÉOMARKETING
UTILISATIONS :
Promotion ciblée :- optimisation de campagne de publipostage
Force de vente :
- découpages de territoires commerciaux
- fixation d’objectifs et contrôles
Distribution :
- opérations de MD dans une zone de chalandise
- implantation de points de vente
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222
CAS SUPERX
Prévision de CA/ implantationd ’un supermarchéprès de communes A (à 1km),B(à 3km) et C (à 6 km) non dotéesde supermarchés
JP AIMETTI CNAM
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223
A
C
B
?.SUPERX
3km1km
6km
CAS SUPERX : communes d’attraction
JP AIMETTI CNAM
Agglomérationimportante
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C (5 à 8 km) 4 000 foyers x 5 000€ x 5 % = 1 M€
Réalité: 3 M€? faillite
explications ?
A ( 0 à 1,9 km) 2 000 foyers x 5 000€ x 30% = 3 M€
________________________________________________
PREVISION de CA du SUPERX 6,35 M€
B ( 2 à 4,9 km) 3 000 foyers x 5 000€ x 15 % = 2,35 M€
Coefficients issus d’expériences antérieures
JP AIMETTI CNAM
Estimation du CA par un modèle géomarketing simple
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225
@ SITES INTERNET
Sélection de sites concernant le chapitre
? Sociétés de géomarketing :Asterop, Experian, Mediapost, Pages jaunes…
? Logiciels de SIG (Systèmes d’Information Géographiques)
?Sociétés commercialisant des fichiersdans vos centres d’intérêt
? Sociétés commercialisant des « mégabases » : Axciom, ...