L’apprentissage automatique et le programmes de fidélisation
ESLSCA Business School
Mémoire de fin d’études
Intégrer l’apprentissage automatique dans les programmes
de fidélisation client dans les entreprises du B2C
Mémoire réalisé et présenté par :
Dominique NGANGA SAMBA NKOUMBI
Programme :
MBA2 BIG DATA
Entreprise :
Carrefour Hypermarchés
Sous la direction de :
Maxime JUMELLE
Année universitaire
2019‐2020
Je soussigné, Dominique NGANGA SAMBA NKOUMBI, reconnais avoir pris connaissance du document d’information sur les règles de Propriété Intellectuelle et m’engage à les avoir respectées dans le document remis ci-joint.
Le : 24/08/2020
Signature : Dominique SAMBA
Liste des abréviations
B2C Business to Consumer
KPI Key Indicator performance
RGPD Réglementation générale sur la protection des données
CRM Customer Relationship Management
NPS Net Promoter Score
CLI Customer Loyalty Index
CA Chiffre d’affaire
Résumé
Depuis une dizaine d’années nous sommes passés d’une société de consommation dans lequel les produits étaient rares à une société de considération dans lequel ce sont les clients qui sont devenus rares et véritablement les maitres du jeu obligeant les entreprises en l’occurrence ceux opérant dans le B2C à devenir de plus en plus agiles pour les retenir, les fidéliser.
De nos jours pour une entreprise du B2C, fidéliser sa clientèle constitue un enjeu majeur pour la pérennisation de son business car, certes une base client se doit être enrichie régulièrement, il est prouvé que pour une entreprise du B2C conquérir des nouveaux clients coûte généralement plus cher que de garder ceux qu’elle a déjà.
Cet état de fait a été accentué depuis quelques mois par les situations de chômage partiel et de l’effondrement de la consommation des ménages français conséquentes à la crise sanitaire du Covid-19 qui sévit partout dans le monde.
Dans ce contexte pour une entreprise du B2C élaborer des politiques de fidélisation gagnantes est plus que jamais vital.
Par ailleurs les cartes de fidélité, auxquelles ont recours quasiment toutes les enseignes du B2C n’ont pas vocation à fidéliser les clients mais plutôt à collecter les données permettant de mieux les connaître.
L’objectif de notre mémoire est de montrer une démarche d’optimisation de ces données basée sur l’apprentissage automatique qui pourrait permettre l’élaboration des programmes de fidélisation efficients et bien pensés.
Mots clés : Fidélité, Fidélisation, apprentissage automatique, B2C,
Abstract
Over the last ten years or so, we have moved from a consumer society in which products were scarce to a society of consideration in which it is the customers who have become rare and truly the masters of the game, forcing companies, in this case those operating in the B2C sector, to become increasingly agile in order to retain them and build their loyalty.
Nowadays for a B2C company, customer loyalty is a major issue for the sustainability of its business because, although a customer base must be enriched regularly, it is proven that for a B2C company to win new customers is generally more expensive than to keep those it already has.
This situation has been accentuated in recent months by the situations of short-time working and the collapse of French household consumption resulting from the Covid-19 health crisis which is raging throughout the world. In this context for a B2C company, developing winning loyalty policies is more vital than ever.
Moreover, loyalty cards, which are used by almost all B2C companies, are not intended to build customer loyalty but rather to collect data to better understand them.
The aim of our paper is to show an approach to optimize this data based on automatic learning that could enable the development of efficient and well-thought-out loyalty programs.
Keywords: Loyalty, Loyalty, machine learning, B2C
Table des matières :
Introduction générale 9
Chapitre 1. Revue de littérature scientifique 11
Section 1 Définition des concepts théoriques 11
1.1 Programme de fidélisation 11
1.1.1 Fidélité Vs Fidélisation client 11
1.1.2 B2C : Pourquoi investir dans la fidélisation ? 13
1.1.3 B2C : Comment fidéliser ses clients ? 14
1.3.4 Les outils de mesure de la fidélité client. 15
1.2 Apprentissage automatique 22
1.2.1 Apprentissage automatique Vs Intelligence Artificielle ? 22
1.2.2 Machine Learning : Comment une machine apprend-t-elle ? 24
Section 2 Formalisation de la grille d’analyse 26
Chapitre 2 Etude empirique 27
Section 1 Collecte des Données 27
1.1 Contexte de l’étude 27
1.2 Méthodologie suivie 30
1.2.1 Analyse exploratoire du jeu des données 31
1.2.1.1 Imputation des variables nulles 31
1.2.1.2 Variable cible 31
1.2.1.3 Variables explicatives 32
1.2.2 Entrainement du modèle 40
1.2.3 Validation du modèle 42
1.2.4 Interprétation du modèle 44
1.2.4.1 Interpretabilite du modele 44
1.2.4.2 Explicabilité du modèle 58
Section 2 Analyse des données 61
2.1 Résultats obtenus 61
2.2- Discussion 64
Section 3 Proposition de solutions 64
Conclusion Générale
Introduction Générale :
Un client est une Personne qui reçoit d’une entreprise, contre paiement, des fournitures commerciales ou des services 1.
Pendant les trente glorieuses (1945-1973) caractérisées par une production et une consommation de masse, les avis des clients n’avaient pas de réels impacts aussi bien sur les entreprises que sur la qualité des produits et services qu’elles proposaient.
En somme, le client arrivait en bout de chaîne et achetait ce qu’on lui proposait. Mais depuis, la donne a complétement changé et de nos jours le client est plus que jamais le maître du jeu.
A l’ère du tout digital, pour une entreprise opérant dans le B2C, le véritable patron est le client. « Les mutations sociétales et technologiques ont [eu] des incidences profondes autant sur l’entreprise que sur les individus […] » (Claeyssen, 2011)
En effet le client du 21-ième siècle, du fait de la déferlante des nouvelles technologies numériques et digitales dans les habitudes de ses achats, est devenu de plus en plus exigeant : il est très versatile, il est mieux informé, il est engagé, il est hyper-relationnel, il bénéficie d’une offre de biens et services très diversifiée, il répond beaucoup plus facilement aux sirènes de la concurrence.
De surcroit cet état de fait a été exacerbé ces derniers mois par la situation de crise sanitaire liée au Covid-19 où la consommation des ménages français s’est complétement effondrée et leurs habitudes de consommation ont été complétement chamboulées (69 % des français veulent consommer différemment).
Pas plus tard que le mois de mai dernier, Alexandre Bompard 2 a annoncé que dorénavant 10% de la part variable de sa rémunération annuelle seront indexés sur la satisfaction client, ce qui pourrait représenter jusqu’à 570K€.
C’est dire à quel point la satisfaction et la fidélisation du client sont devenues la clé de voûte d’un business gagnant.
Nous noterions au passage que, dans cette situation de crise sanitaire, le groupe Carrefour est l’un des rares acteurs de la Grande Distribution a avoir amélioré sa satisfaction client (+ 3 points en juin 2020 Vs décembre 2019).
« […] Vos [les] clients perdus de demain sont les clients actifs aujourd’hui » (Barbaray, 2016)
A ce titre, il va de soi que pour une société opérant dans le B2C, devoir réinvestir dans la reconquête d’un client parti à la concurrence, alors que des plans d’actions préventives auraient pu éviter cela, n’est pas bon pour le business.
Dans un tel contexte , afin de répondre aux nouvelles attentes des clients et contrecarrer toute envie de départ à la concurrence, toute entreprise du commerce B2C doit faire preuve d’ingéniosité et d’agilité pour construire une relation client satisfaisante et fidèle sur le long terme.
Une telle démarche passe par le développement sans cesse des politiques de fidélisation client performantes nécessairement basées sur une anticipation des besoins, une compréhension accrue en amont des comportements et des attentes de ses clients.
L’essor du Big Data au cours des dernières années a démocratisé un domaine de l’intelligence artificielle appelé apprentissage automatique dont la fonction première est de permettre de faire de la modélisation prédictive des données.
Avec l’apprentissage automatique nous pourrions arriver à véritablement à cerner en amont les clients d’une société B2C au regard de leurs centres d’intérêts, leurs habitudes ou comportements d’achat. Cependant il existerait encore beaucoup de sociétés de B2C qui n’auraient pas encore intégré cela dans leurs programmes de fidélisation client.
A ce titre, l’objectif de la présente étude est de montrer une méthodologie, à destination de ces entreprises, de d’utilisation de l’apprentissage automatique qui pourrait permettre de personnaliser toutes politiques de fidélisation pour qu’elle s’adapte à chaque client grâce à des données optimisées.
Pour ce faire, la présente étude sera basée sur les questions de recherche suivantes :
Comment prédire le comportement des clients actuels ou futurs relatifs à leur fidélité vis-à-vis d’une société B2C ?
Comment identifier les raisons qui expliqueraient la fidélité ou non des clients vis-à vis d’une société B2C ?
Pouvons-nous élaborer des politiques de fidélisation client grâce à l’apprentissage automatique ?
Notre travail de mémoire va se dérouler en trois parties : nous allons commencer par une revue de littérature sur la fidélité client et sur l’apprentissage automatique.
Ensuite, nous aborderons une étude empirique basée sur un cas d’usage dans une société de commerce B2C opérant dans les télécommunications, et enfin nous terminerons par une conclusion.
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1 Définition du dictionnaire « Larousse »2 Alexandre Bompard : Haut fonctionnaire et chef d’entreprise français. PDG du groupe Carrefour depuis 2017
