Customer Lifetime Value (CLV) dans Connectif

Le Customer Lifetime Value (CLV) est un ensemble d'indicateurs qui permet de connaître la valeur de vos clients et les probabilités de récurrence d'achats. Dans Connectif, le modèle de machine learning qui calcule ces métriques est unique pour chaque compte. Grâce aux informations qu'il acquiert de votre entreprise, vous obtiendrez des données de plus en plus précises pour améliorer vos KPIs.

Dans cet article, les propriétés du CLV dans Connectif, les exigences pour l'activer sur votre compte, la façon dont ces prévisions sont faites et ce que signifient les métriques que vous trouverez sur votre tableau de bord sont expliquées.

 

1. Propriétés 

Modèle du CLV

  • Chaque modèle de CLV est unique, il apprend à partir des données de chaque compte pour fournir les meilleures prévisions et prédictions possibles. 
  • Le modèle de machine learning du Customer Lifetime Value de Connectif repose sur les modèles Buy Till You Die, qui décrivent le comportement des clients en deux processus principaux :
    • Le processus de transactions : indique que, tant qu'il est actif, un client achète de manière aléatoire autour de son taux de transaction moyen, qui varie par rapport à celui des autres clients.
    • Le processus de désabonnement : dont la prémisse est que chaque client a une propension au désabonnement non observée et que cette propension varie d'un client à l'autre. 
  

Chaque client cessera d'acheter à un moment donné, mais ce moment ne peut être déterminé. Le fait qu'un acheteur ne fasse pas d'achat pendant une période ne signifie pas qu'il ait cessé d'acheter pour toujours.

Données de CLV des contacts

  • Le CLV se met à jour à différents moments pour tirer parti des données et faire en sorte que le système de machine learning devienne de plus en plus précis :
    • Une fois par jour, Connectif vérifiera si votre compte remplit les conditions pour le calcul du CLV et, si c'est le cas, activera le CLV sur votre compte.
    • Une fois par mois, le CLV sera recalculé pour tous les contacts ayant effectué au moins un achat. Ainsi, plus longtemps le CLV est actif et plus il recueille de données, plus il devient précis.
    • Lorsqu'un achat est effectué, le CLV du contact sera recalculé.
    • Lors de la fusion des contacts, le système recalculera le CLV du contact (si activé et si le contact anonyme a effectué au moins un achat). 
  
Le Customer Lifetime Value repose sur la récurrence. Plus vos clients sont récurrents, plus le modèle sera précis.

 

 

2. Comment fonctionne le CLV dans Connectif

a. Exigences pour l'avoir dans votre compte

Pour pouvoir avoir le calcul et les métriques du Customer Lifetime Value dans votre compte Connectif, vous devez remplir certaines conditions minimales (pour que l'algorithme puisse calculer et extraire les prédictions nécessaires) :

  • Temps : votre compte doit avoir au moins quatre mois d'achats.
  • Clients : vous devez avoir au moins 500 acheteurs différents.
  • Récurrence : parmi ces 500 clients, au moins l'un d'entre eux doit avoir effectué 3 achats ou plus.
 

Il est possible que, même en remplissant toutes les conditions, le système ne puisse pas générer un modèle.

Introduction au Customer Lifetime Value dans Connectif (captures août 24) - 1-min.png

 

  

Vous pouvez facilement vérifier si vous remplissez les conditions pour activer le modèle CLV dans votre compte Connectif. Il vous suffit d'accéder à votre Data Explorer et de vérifier :

— Si vous avez au moins 4 mois d'achats (si votre compte ne permet pas de vérifier les données antérieures à 3 mois dans Data Explorer, vous pouvez le faire via "Catalogue > Achats"). 
— Le nombre de acheteurs uniques
— Les métriques des acheteurs récurrents.

 

b. Paramètres du CLV dans Connectif

Une fois que le modèle est ajusté, vous pourrez commencer à faire des inférences. Avec le machine learning du CLV, vous recevrez les prédictions suivantes :

  • Customer Lifetime Value : indique le montant total d'argent que ce contact devrait dépenser dans votre entreprise au cours des 12 prochains mois.
  • P-Alive : cette métrique indique la probabilité que le client revienne acheter. Par conséquent, plus cette valeur est élevée, plus il est probable que le client achète à nouveau. 
  • Taux de Churn : indicateur opposé au P-Alive, faisant référence à la probabilité que le client ait définitivement cessé d'acheter.
  • Achats attendus : ce chiffre représente combien de transactions vous pouvez attendre de ce client dans les 12 prochains mois.
 

Le modèle tente de faire la meilleure prédiction en fonction des données. Cependant, comme il s'agit de prédictions, les données peuvent ne pas correspondre exactement à la réalité.

L'ensemble de ces paramètres compose le modèle de machine learning du Customer Lifetime Value de votre compte Connectif. Avec ces métriques, vous pourrez faire une estimation de la valeur de vos contacts et de leur probabilité de récurrence.

 

c. Où se situe-t-il dans Connectif

Vous pourrez trouver et utiliser les métriques du CLV dans votre compte Connectif à différents endroits de la plateforme :

    1. Dans la fiche de contact : dans la fiche de chaque contact, vous pourrez voir ses métriques de CLV pour connaître sa valeur.

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    1. Segments Dynamiques : lors de la création de vos segments dynamiques, vous pourrez filtrer par contacts répondant à certaines conditions du CLV. 

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    1. Segments Dynamiques Plus : sélectionnez dans le moteur de recherche par "Indicateurs de Valeur" et vous pourrez choisir les paramètres du CLV que vous souhaitez filtrer. 

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    1. Workflows: vous pouvez utiliser le nœud "Vérifier la valeur" en filtrant par les métriques du Customer Lifetime Value et activer des actions spécifiques dans vos workflows pour ces segments de contacts.

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Les informations du CLV se trouvent également parmi les informations de contact qui sont exportées d'un nœud à un autre.

    1. Exportation des données de contact: en exportant vos contacts depuis Connectif, vous pouvez également enregistrer les métriques du CLV disponibles pour chaque contact.

Utilisez ces informations pour élaborer des stratégies automatisées qui vous permettent d'optimiser vos bases de données et d'augmenter la valeur de vos clients. 

 

 

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Continuez à apprendre !

Pour profiter pleinement du potentiel de votre compte Connectif, nous vous recommandons de poursuivre avec les articles suivants :

  • Analyse RFMpour découvrir ces métriques et comment segmenter vos contacts en fonction de leur comportement d'achat au fil du temps.
  • Champs de contactpour apprendre les unités minimales d'informations qui, ensemble, forment la fiche du contact.
  • Accès privilégié, pour envoyer un e-mail aux contacts les plus précieux avant les autres.
  • Réactivation de l'intérêt, pour réactiver les contacts qui ont besoin d'attention avec des recommandations personnalisées.