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Attrition / Churn |
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L'attrition (churn en anglais) désigne une perte de clientèle, en général par l'arrêt de
l'achat d'un produit ou d'un service (par exemple par une résiliation d'abonnement).
L'enjeu de l'attritionest élevé, car il est toujours plus coûteux de conquérir de nouveaux clients que de fidéliser ceux que l'on a acquis. Lutter contre l'attrition consiste
à comprendre les causes de la perte de clientèle, en trouvant les indicateurs qui permettront d'analyser le comportement client et d'identifier à coup sur les clients "abandonnistes" avant qu'ils ne quittent la marque ou le produit. Toute la difficulté réside donc dans la définition précise de ce qu'est un client abandonniste (ou "churner").
On parle de "taux d'attrition" ou de "taux de rotation" (entre le nombre d'abonnements
et celui des désabonnements par exemple), de politiques "anti-churn" ou de rétention
de clientèle. |
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Base de données / Database / BDD / DB / SGBD |
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Une base de données est un système de regroupement, mais aussi d'organisation, de structuration et de gestion des informations. Les données y sont stockées dans des
tables (par exemple une table "coordonnées clients"), organisées en lignes (ex: une liste d'individus) et en colonnes ou champs (ex : un champ "nom", un autre "adresse", un autre "code postal"). Les tables sont en général liées entre elles par des champs communs
ou par des "jointures" qui correspondent à un recoupement de données (ex : corrélation entre un "N° de client" et un "N° de produit", quand tel client a acheté tel produit).
Etant donné le nombre de plus en plus grand de données à gérer par une entreprise,
les systèmes de gestion des bases de données (SGBD) doivent pouvoir accueillir
toutes ces données, mais aussi pouvoir les "traiter" afin de capitaliser les informations nécessaires au pilotage et aux prises de décisions de l'entreprise (voir "Entrepôt de données"). En outre, les bases de données ne sont pas nécessairement sur un seul
et même système (SQL, Access, Oracle, etc.), Il faut alors coordonner ces différentes structures pour exploiter les données en puisant l'information dans plusieurs bases
à la fois. |
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Client actif |
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On désigne par le terme "client actif" un client dont la dernière commande ou achat
a été réalisée "récemment" (ce dernier terme dépendant de l'activité de l'entreprise
et des produits ou services proposés). Arriver à qualifier ses clients selon qu'il sont
actifs ou non peut permettre à l'entreprise de segmenter sa clientèle, puis de concentrer
un certain nombre d'actions marketing, CRM et/ou commerciales qui leurs sont destinées, un coût de transformation moindre. A contrario mais dans la même optique, il peut être
utile de repérer les clients inactifs afin d'oeuvrer à les "ré-activer" par des offres pertinentes. |
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CRISP |
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CRISP est l'acronyme de CRoss Industry Standard Process. C'est une méthodologie
qui permet d'optimiser les projets de data mining, notamment par une meilleure analyse
du processus de datamining de A à Z. Elle s'applique tout d'abord à une analyse
approfondie des besoins métiers, des données existantes, et à la préparation de ces
dernières dans le cadre de l'exploration qui doit en être faite. Puis elle analyse aussi
le moyen d'optimiser la modélisation des données, (re-)évaluent l'adéquation des
process choisis pour ces 4 premières phases par rapport aux besoins métiers.
Enfin, la sixième étape consiste à analyser le meilleur déploiement à réaliser pour
le projet, à le mettre en oeuvre, et à rendre accessibles les résultats pour les
utilisateurs métiers finaux. |
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CRM |
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CRM est l'abrévation de Customer Relationship Management (ou Gestion de la Relation Client, ou GRC), et désigne l'ensemble des moyens mis au service de la conquête,
de la gestion et de la fidélisation de la clientèle. Le CRM concerne différents services
de l'entreprise et un grand nombre d'opérations effectuées par ces services, depuis
les campagnes de marketing direct au développement de call-centers et help-desks,
les actions promotionnelles, l'action commerciale, la logistique, la qualité, etc.
Plus qu'un simple "service client", le CRM cherche à qualifier la clientèle afin de lui
proposer des services et produits de plus en plus personnalisés. Ainsi, le CRM cherche
à faire passer la relation entreprise-client de la situation "one to all" (une même offre
pour tout le monde) à la situation idéale "one to one" (une offre personnalisée pour
chacun). La réalité d'un bon programme de CRM consiste à l'heure actuelle à établir
une relation "one to few" (une offre pour un même segment de la clientèle). |
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Datamart |
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Un datamart est un magasin de données (ou "comptoir de données", destiné à servir
des données à l'utilisateur). Comme le datawarehouse c'est un entrepôt de données,
mais de plus petite taille, organisé et regroupé spécifiquement en fonction d'un domaine précis, puisqu'il est constitué pour répondre à des besoins métier spécifiques
(par exemple en fonction des métiers de l'entreprise: datamart marketing, datamart
finance, datamart CRM etc.). Le datamart est un sous-ensemble de l'entrepôt de
données, qui peut contenir des agréagats n'existant pas dans l'entrepôt de données
de l'entreprise. Il est en général long et laborieux à constituer, et sa structure ne peut
plus être modifiée une fois établie, ce qui limite ses possibilités de répondre à des
besoins en données évolutifs, non prévus au départ. |
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Data mining |
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Le Data Mining vise à transformer en connaissances valides et exploitables par l'entreprise de grands volumes de données. Contrairement à la méthode statistique, le Data Mining ne nécessite jamais que l'on établisse une hypothèse de départ qu'il s'agira de vérifier. C'est des données elles-mêmes que se dégageront les corrélations intéressantes, le logiciel n'étant là que pour les découvrir (le Data Mining se situe à la croisée des statistiques,
de l'intelligence artificielle, des bases de données). |
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Dictionnaire de données |
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Un Dictionnaire de données permet de collecter les méta-données et les définitions référentielles nécessaires à la création d'une base de donnée. C'est la clé de voûte
de la structure puisqu'il définit la nomenclature et le vocabulaire de la structure.
On y trouve par exemple la définition de la donnée client, produit, etc. En général,
chaque item se voit attribuer de fait un nom, un type de donnée relié, ainsi que des commentaires, et un code. L'intérêt et l'utilité d'un dictionnaire est avant tout de traduire
les données disponibles dans la base en concepts métier (par exemple: durée
d'un appel, ticket, revenu généré). |
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Entrepôt de données / Datawarehouse / DWH |
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L'entrepôt de données regroupe et centralise un grand nombre de données hétérogènes, provenant de plusieurs bases de données. Il est souvent destiné à stocker l'ensemble
des données d'une entreprise de manière organisée, en vue de pouvoir les gérer et les analyser toutes ensemble. Un entrepôt de données se caractérise par des données orientées « métier », présentées selon différents axes d'analyse ou « dimensions »,
non volatiles, stables, accessibles en lecture seule, non modifiables, archivées et datées. |
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IMC / Integrated Marketing Communication |
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IMC est l'abbrévation utilisée pour Integrated Marketing Communication, c'est-à-dire Communication Marketing Intégrée. C'est le nouvel angle du marketing contemporain
qui tente d'assurer une cohérence globale entre les services de production, le marketing
et les actions de communication envers la clientèle de l'entreprise. Cela se manifeste notamment par une nouvelle optique des relations entreprise-client : avant, l'entreprise commercialisait un produit, et déclinait des actions marketing et de communication pour
en assurer les débouchés commerciaux auprès de la clientèle; désormais, elle tend de
plus en plus à partir des données client sur les besoins et les évolutions de ces derniers afin de développer des offres (produits, services, promotions...) qui puissent
correspondre aux mieux aux attentes de la clientèle, voire les anticiper, et communiquer
sur cette prise en compte des besoins. |
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Indicateur de performance (ICP) / KPI |
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Les indicateurs clé de performance (Key Performance Indicators ou KPI) sont des métriques de pilotage des activités de l'entreprise, qui permettent de mesurer les performances en regard des objectifs fixés. Ces indicateurs-clé sont choisis pour
leur représentativité (ex: parts de marché produit), en fonction des objectifs à atteindre
(ex: ventes par secteur), et doivent être mis à jours régulièrement. Ils peuvent être quantitatifs, qualitatifs, tactiques, stratégiques, et sont généralement réunis au sein
de tableaux de bord. Ils sont différents selon l'activité de l'entreprise, les objectifs
des différents départements, et les problématiques contextuelles (lancement de produit, nouveau concurrent...). Ils sont générés à partir des bases de données disponibles
dans l'entrepriseà l'aide des outils de l'informatique décisionnelle (business intelligence). |
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Informatique décisionnelle / business intelligence |
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L'informatique décisionnelle (en anglais business intelligence ou BI) consiste à collecter, consolider, modéliser et restituer les données d'une entreprise dans le but d’avoir
une vue d’ensemble de l’activité et d’offrir une aide à la décision. Le principe est d'utiliser
les capacités de stockage, de structuration et de hiérarchisation des informations que permet l'informatique, afin d'en tirer des outils d'aide à la décision (rapports, synthèses, analyses) pour le pilotage de l'entreprise. L'informatique décisionnelle consolide ou ventile les données de plusieurs champs et départements distincts (ex: ventes clients par
secteur / facturation / livraison). Secteur de plus en plus stratégique pour l'entreprise,
elle permet d'explorer et d'exploiter des informations de plus en plus approfondies
pour piloter, voire anticiper l'activité de l'entreprise (avec la modélisation prédictive notamment). |
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Intelligence client / Customer Intelligence |
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L'Intelligence Client (Customer Intelligence) désigne le processus par lequel on peut transformer les données disponibles d'une entreprise en connaissance opérationnelle
à propos des clients. Il s'agit de synthétiser, valoriser et capitaliser toutes les informations que l'on peut avoir sur les clients et de mettre en oeuvre des outils d'analyse pour décrire, comprendre et éventuellement prévoir les comportements des clients. |
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Jeu de données / dataset |
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Un dataset (ou jeu de données) représente un petit ensemble de données. Il est habituellement présenté sous forme de fichier plat (comme une feuille Excel),
c'est-à-dire sous forme de tableau, où chaque colonne représente une variable
particulière (ou champ) et chaque ligne un individu donné du dataset en question. |
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Marketing prédictif |
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Le marketing prédictif a pour objectif de modéliser les comportements des clients,
des concurrents ou même de marchés entiers afin d'anticiper leur évolution probable.
Pour ce faire, il s'appuie sur des outils de traitement des données, des indicateurs, des algorithmes. Il est notamment utilisé par les départements Etudes, Marketing et CRM
pour prévoir le comportement des clients, à partir de techniques de scoring (chaque
client se voit attribuer un ou plusieurs scores, qui reflètent sa propension à se comporter
de telle ou telle façon). Il est particulièrement employé dans le secteur des Telecom,
afin de tenter de repérer les clients susceptibles de se désengager de leurs
abonnements ("abandonnistes", ou "churners"). |
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Métadonnée |
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Une méta-donnée est une sorte de donnée à propos de la donnée, c'est-a-dire
une qualification descriptive de l'information que contient une donnée. La date
de modification d'un fichier est un exemple de méta-donnée. |
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Méthode Agile |
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On appelle méthode Agile la nouvelle méthodologie appliquée à la façon de concevoir
et de construire un projet informatique. De manière schématique, on pourrait dire qu'usuellement jusqu'ici, on partait des moyens et outils existants, sur lesquels
on appliquait des filtres d'analyses pour obtenir quelques éléments d'informations
sériés sur un sujet. La méthode Agile vise à redonner la priorité à l'utilisateur et ses
besoins, à remettre en cause les processus existants, afin d'optimiser les moyens
d'obtenir des réponses métiers précises, mais aussi exhaustives, correspondant exactemement aux besoins de l'utilisateur, et plus rapidement. Le développement
de ces méthodes Agile s'illustre par exemple par la naissance de logiciel désormais
plus flexible et permettant une plus grande souplesse d'adaptation. La technolgie
Nautilus™ de Squid en est un exemple particulièrement réactif. |
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RAD |
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est l'acronyme de Rapid Application Development (Développement Rapide d'Applications). Cette méthode consiste, comme son nom l'indique, à accélérer les processus d'implémentation, de validation et d'adaptation des projets informatiques. Pour ce faire,
cette méthode s'appuye sur des logiciels qui permettent, dès l'expression un peu
formalisée des besoins, de tester une partie des systèmes informatiques selon
des phases itératives, incrémentales et adaptatives, afin de définir très rapidement
des prototypes de réponse. Ces derniers sont alors soumis aux utilisateurs finaux
et les tests répétés et ajustés jusqu'à validation finale. Cela permet donc d'obtenir
des résultats qui répondent précisement aux besoins des demandeurs, de manière
extrêment plus rapide que via les "processus" classiques. |
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Requête |
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Une requête est une action informatique qui consiste à poser une question à une base de données pour rechercher une information, la sélectionner selon certains critères, la supprimer, etc. |
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RFM |
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est l'acronyme de Récence / Fréquence / Montant des achats. C'est une des méthodes d'analyse et de segmentation d'un profil client, utilisée notamment par les départements marketing et CRM. Cette méthode prend en compte le critère de "récence", ie la date
du dernier achat, de "fréquence", ie de périodicité d'achat de même ordre ou même type,
et du "montant" du panier. Cela permet par exemple de mieux appréhender l'offre d'une entreprise aux profils de ses acheteurs, mais aussi de pouvoir anticiper le volume et les
revenus de vente sur une période, et/ou de mettre en oeuvre des moyens promotionnels
ou de communication additionnels pour tenter d'intensifier les achats. |
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Segmentation |
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La segmentation a pour but de distinguer des groupes homogènes dans une vaste population de clients. Elle permet de mieux cibler les actions d'une entreprise en qualifiant
et quantifiant précisément ces segments de clientèle. La segmentation vise ainsi,
par exemple, à fractionner une clientèle en fonction d'un ou plusieurs critères simples
(âge, revenu, lieu d'habitation) ou en fonction d'indicateurs plus complexes (un type
de comportement observé, par exemple). La segmentation est déterminante sur la
différentiation des gammes de produits de l'entreprise, la manière de déployer ses
offres commerciales, etc., puisque l'on va chercher à appliquer une même politique
d'actions cohérente auprès de chaque segment. |
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SGBD |
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Système de Gestion de Base de Données (voir Base de Données). |
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SQL |
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SQL est l'abbrévation de Structured Query Language. C'est un langage informatique
qui permet l'interrogation et la sélection des informations dans les bases de données
par des questions, appellées requêtes (en anglais: queries), ainsi que l'ajout et la suppression d'items selon certains critères, etc. |
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Suivi de cohortes |
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Le suivi de cohorte fait partie des outils de la Customer Intelligence. Il permet d’expliquer
le parcours et l'évolution d'une population définie en fonction du temps. C'est un type d'études utilisé notamment en marketing et CRM pour mieux comprendre un groupe
de clients (ou segment de clientèle) en fonction de certains critères particuliers (panier
d'achat moyen, tranche d'âge...).
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Tracking client |
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Le "tracking", autrement dit "pistage", est le suivi d'un comportement client dans son parcours de la découverte à l'achat. Employé orginellement par le e-commerce, il fait désormais partie des trechniques établies du CRM analytique. Il permet d'enregistrer
et d'analyser les différentes étapes suivies par le client, les mots et pages sur lesquels
il clique, quel est le lien qui l'a fait venir sur le site de l'entreprise (bandeau publicitaire,
lien au sein d'une newsletter, etc.). C'est un des moyens utilisés en Customer Intelligence,
pour mesurer l'efficacité de mesurer l'impact de telle ou telle action de communication. |
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