Techniques pour mesurer le score d'appétence client

Techniques pour mesurer le score d'appétence client

Le score d’appétence est un paramètre déterminant dans le cadre d’une démarche de ciblage marketing. Il s’agit d’une note indiquant la probabilité qu’une personne sollicitée à travers une offre ou un message publicitaire devienne un client. Ce score permet entre autres de réduire les coûts des efforts marketing d’une entreprise. Le tout est de se concentrer sur les consommateurs susceptibles de passer à l’acte d’achat.

Importance du score d’appétence dans le secteur du retail et de la franchise

En marketing, le score d’appétence est une note attribuée à un consommateur. Il traduit la propension de ce dernier à s’intéresser à un produit ou service. Il peut s’agir d’un prospect pouvant devenir un client ou d’une éventuelle réponse favorable à une action marketing (offre, prix, contenu publicitaire, etc.). En estimant la probabilité des réponses positives, les entreprises de retail et les franchises peuvent se concentrer sur les clients potentiels et limiter le coût des campagnes marketing.

Sans le score d’appétence ou toute autre démarche de scoring, les entreprises ont tendance à s’éparpiller, ce qui réduit l’efficacité de leurs campagnes marketing. Grâce à ces indicateurs, retailers et franchiseurs peuvent déployer leurs efforts marketing de manière ciblée pour un maximum de résultat et un minimum de pertes.

Les campagnes de prospection téléphonique illustrent parfaitement l’utilité du scoring. Au lieu de prospecter au hasard, il convient de se focaliser sur les consommateurs ayant un score d’appétence élevé afin d’optimiser les dépenses. Ce constat vaut aussi pour le mailing et les opérations multicanaux (mail, sites internet, réseaux sociaux, etc.).

A lire : Définition score d’appétence

Calcul du score d’appétence : les bases

Les données clients sont incontournables pour calculer le score d’appétence et développer des stratégies marketing destinées à convertir les prospects en clients. Les modèles de scoring sont basés sur des données liées à l’activité de l’entreprise, à savoir la valeur moyenne des paniers du client ainsi que la récence et la fréquence de ses achats, etc.

Outre l’historique d’achat, les données clients permettent de mieux connaître le prospect et d’établir divers profils de consommateurs. Ainsi, toutes les informations disponibles sur l’utilisateur et le touchant de près ou de loin sont utilisées pour calculer le score d’appétence. Le score peut aussi intégrer des données psychologiques et sociodémographiques (âge, sexe, revenu, profession, adresse, etc.) et des actualités de la région (données météo, faits divers, etc.).

A lire : Définition du scoring client en marketing

Tout mettre en œuvre pour améliorer la pertinence des résultats

À l’ère du Big Data, un des principaux défis pour les entreprises consiste à utiliser des informations de qualité pour obtenir des scoring valides et des prédictions fiables. La question de la quantité ne se pose plus en raison des données clients disponibles sur tous les canaux. Afin de remédier à cette situation, les entreprises font désormais appel aux data scientists. Pour calculer le score d’appétence, ces spécialistes déterminent les informations les plus pertinentes en fonction de l’activité, de l’offre ou de la stratégie marketing de l’entreprise. Ils interviennent aussi dans l’établissement d’autres modèles de scoring ou de prédiction.

Dans le but de fournir les résultats les plus pertinents possibles, Sharky Data intègre dans son analyse toutes les données de l’entreprise et de ses clients, ainsi que près de 1 200 données externes. Le traitement des données est par ailleurs supervisé par un data scientist qui apporte son expertise pour affiner les résultats. La technologie Sharky Data apporte des recommandations pertinentes permettant aux professionnels d’atteindre leurs objectifs.

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