Entretien avec Thierry Vallaud, pour la sortie de son livre numérique « Une nouvelle vision de la fidélisation »


Rédigé par le 30 Novembre 2013



Vous parlez dans votre livre de l'élasticité du taux de nourriture... De quoi s'agit il ?

Quand vous consommez un produit, de la vidéo sur Internet par exemple vous avez en général deux ou trois sociétés à l’esprit : Orange votre ISP, la solution VOD de Canal + et Mégavod (je ne parle que de payant légal évidement). C’est votre « ensemble de considération », mais en réalité vous ne consommez que sur deux d’entre elles, par exemple Canal + et Megavod, c’est votre « ensemble déterminant ».
Votre consommation annuelle de vidéo est limitée en valeur absolue, donc vous arbitrez entre deux acteurs : l’un qui représente la majorité de vos achats : 70% Canal + par exemple, et l’autre 30% Megavod, mais parfois vous consommez un peu plus de l’un et un peu moins de l’autre. C’est cette variation que l’on appelle « l’élasticité du taux de nourriture ». Et avec des panels ou des bases de données d’achats, il est possible aujourd’hui d’assez bien la quantifier. Prendre une partie de cette élasticité à la concurrence, c’est gagner en chiffre d’affaires et donc cela devrait être « l’objectif d’une fidélisation » qui se veut un incrément d’achat et ROI positif ; La rétention acceptant quant à elle d’allouer une partie de la marge actuelle pour maintenir les clients, en général les meilleurs en l’état.

Vous dites que la fidélisation ne sert qu'à transférer des consommations depuis la concurrence. Est-ce vrai pour tous les marchés, y compris les marchés en croissance comme la téléphonie mobile il y a quelques années, ou la vidéo sur internet aujourd'hui ?

En fait un marché en croissance a de gros clients dès le début, mais doit allouer d’abord ses moyens moteurs à la conquête de nouveaux clients ; néanmoins le raisonnement du taux de nourriture et de son élasticité peut s’appliquer dès les débuts du lancement d’un produit.

Vous vous appuyez sur un jeu de données "Big data" dans votre livre. Pouvez vous nous en dire plus sur ces données.

Ce sont des données de Home Scanning avec le détail du ticket, mais en fait c’est un volume de données tout à fait gérable avec des systèmes classiques, SQL et des appliances du marché. Où commencent les « big data » c’est tout le débat ! Cela fait des années que je travaille sur des bases de logs ou des tickets de caisse de grands distributeurs, et je le faisais avant le « Big Data » ! Je devrais encore mieux y parvenir donc, maintenant que le « Big Data » est enfin là…. C’est une boutade gentille pour les « geeks » comme moi du « Big Data ».

En synthèse quels résultats principaux obtenez vous dans votre étude ?

Je montre que contrairement à ce que l’on dit parfois en ce moment, pour ces achats « répétés » le consommateur est hyper grégaire et prévisible, et qu’il faut bien comprendre son comportement et son élasticité pour trouver les cibles à fidéliser. Les gros clients ne sont pas tous élastiques en taux de nourriture, le savoir c’est mieux arbitrer sa fidélité.

Le livre de Thierry Vallaud peut être commandé en ligne sur : http://www.numilog.com/263481/Une-nouvelle-vision-de-la-fidelisation.ebook



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