Replay : Webinar avec Zachery Anderson

Découvrez les key takeaways de cette session ci-dessous !

• L’hétérogénéité des clients est importante !
  En accord avec Peter Fader, Zachery reconnaît qu’il n’y a pas de client moyen. Les différences de comportement sont intrinsèques à une base de clients, et il est important de différencier les individus en fonction de leur potentiel, ou de leur rentabilité future, CLV.
  
• L’impact de la dynamique du secteur
  Il est essentiel de comprendre comment les comportements des clients et la dynamique du secteur affectent les applications CLV. Zachery Anderson a également été un cadre supérieur de la société de jeux Electronic Arts (EA), ce qui lui confère une perspective unique sur les nuances de la CLV dans les différents secteurs d’activité.
  Par exemple, les jeux vidéo sont faciles à télécharger et à utiliser. Il est possible d’établir un lien étroit entre les pratiques de marketing et de CLV. EA exécute des modèles CLV pour 500 millions de clients par jour, ce qui permet d’optimiser les efforts de marketing et leur impact. Dans le secteur bancaire, le processus de chaque opération est plus complexe. Il y a plus de frictions lors d’un changement de compte, ce qui rend plus difficile la mise en œuvre de stratégies de marketing aussi rigoureuses.
  Selon Zachery, “il est important d’avoir de bonnes connexions marketing avec votre CLV, mais il faut aussi l’utiliser pour l’analyse des données”.
  
• Gagner la considération des clients grâce à la personnalisation
  L’engagement personnalisé est un mécanisme précieux pour échanger de la valeur à long terme entre la banque et ses clients. Il permet de gagner le droit de leur proposer le prochain produit financier. Zachery Anderson, reprenant le concept de Fred Reichheld selon lequel il faut “gagner le droit de vendre un produit à quelqu’un”, souligne l’importance d’un service personnalisé. Étant donné que les clients n’achètent pas souvent des services financiers, tels que des hypothèques ou des cartes de crédit, la personnalisation de notre approche nous aide à fournir un excellent service et à devenir leur premier choix pour leurs besoins futurs.
• Progrès des modèles CLV
  Les modèles CLV ont connu des avancées significatives avec l’avènement de l’informatique dématérialisée et des capacités technologiques. Les modèles CLV modernes sont désormais plus sophistiqués et englobent un plus grand nombre d’indicateurs. Nous pouvons créer des modèles qui ne se contentent pas de prédire le CLV, mais qui fournissent également des informations et des conseils pour l’action. Cela n’était pas possible il y a quelques années.
• Briser les croyances : “Dans le secteur bancaire, le premier achat ou la première interaction ne représente pas toute la valeur”.
  En réalité, nous construisons des relations à long terme avec les gens, qu’ils achètent fréquemment ou non. “Quiconque se contente de calculer la valeur de la durée de vie sans se préoccuper de ce qui se passera la semaine, le mois ou l’année suivante passe à côté de l’essentiel”. Pour parvenir à une prévision à long terme, il faut aussi faire des prévisions à court terme, et commencer par une vision à deux ans est une excellente étape. En se concentrant sur le taux de désabonnement, on rate l’occasion de comprendre ce qui fait un bon client et comment en attirer un plus grand nombre.

• Le secteur bancaire doit changer la relation des gens avec l’argent et les aider à mieux le gérer. Cela implique de s’attaquer aux problèmes de cohérence temporelle en raccourcissant les intervalles, en facilitant la prise de décision quotidienne, en recueillant rapidement des informations sur le comportement des clients et en les guidant vers la réalisation de leurs objectifs.
• Le secteur a connu une évolution, les banques réduisant leurs réseaux de succursales. Cela conduit à s’interroger sur la manière dont les services numériques peuvent soutenir les succursales, et sur la manière dont elles devraient partager leurs informations entre elles. Pour offrir aux clients une expérience exceptionnelle, les banques doivent réunir tous les canaux. L’hétérogénéité est importante. Certains clients ne sont peut-être pas des clients aisés, mais ils n’en sont pas moins précieux.
• La GenAI n’en est qu’à ses débuts. La plupart des banques l’utilisent pour l’efficacité opérationnelle alors qu’elles devraient la réinventer et l’utiliser pour le marketing et la personnalisation du contenu. Zachery note : “La génération de contenu est un pouvoir particulier de l’IA que les gens ne regardent souvent pas”.

• Au Royaume-Uni, les banques ont des possibilités de partage uniques en raison de la DSP (directive sur les services de paiement) et de la DSP2 (directive révisée sur les services de paiement) et des règles de partage autour de la CMA9 (les neuf plus grandes banques du Royaume-Uni telles que déterminées par l’Autorité de la concurrence et des marchés) qui nous permettent de partager des données avec le consentement du client. Pour la première fois, une banque s’engage dans la collaboration et la valorisation des données dans le domaine des médias. D’autres suivront très probablement, comme cela s’est produit dans le secteur de l’épicerie. Les détaillants disposent désormais de plateformes de technologie publicitaire et permettent à leurs partenaires de cibler les clients à l’aide de leurs données de gestion de la relation client et de fidélisation.
• Dévoiler la valeur cachée : Les cleanrooms sont très précieuses si vous essayez de mieux travailler ou de produire une meilleure publicité. En outre, lorsqu’il s’agit de tâches telles que la détection des fraudes et la mise en liste blanche ou noire des comptes, les salles blanches sont indispensables, même si elles nécessitent des ressources supplémentaires.
• Des opportunités passionnantes se présentent lorsque les grands acteurs rassemblent des données et élaborent de meilleures propositions pour aider les clients dans leur vie quotidienne. En particulier lorsque les collaborations s’étendent au-delà des secteurs, comme entre les banques et les épiceries, les banques et les sociétés de télécommunications, ou les organisations à but non lucratif qui réunissent divers fournisseurs de services financiers pour aider les autorités locales à mieux comprendre leur économie.
  Le webinar met en évidence le potentiel de la CLV en tant qu’outil stratégique permettant de cibler et de comprendre en profondeur la valeur des clients. Les entreprises peuvent s’appuyer sur les modèles de CLV pour construire des relations significatives grâce à des messages plus pertinents, anticiper les besoins changeants des clients et rester en tête dans un paysage de marché en constante évolution.