HRS signifie Hétérogènéité, Récence,
Sortie. La méthode s'inspire des travaux de modélisation
stochastique menés par Morrison, Chen,
Karpis and Britney (1982). Elle utilise les historiques individuels
d'achat.
- pour détermine plusieurs profiles clients
- pour inférer la probabilité que les consommateurs
deviennent clés étant donnés leurs profils;
- pour qualifier l'hétérogènéité
de cette distribution de probabilité parmi les clients individuels.
- pour prévoir les profiles futures des clients.
La récence, fréquence et le montant (RFM) sont des critères
de segmentation très utilisés en marketing direct et dans
la vente par correspondance.
Nous avons suggéré plusieurs méthodes de segmentation
RFM, à partir des plus simples basées uniquement sur l'historique
d'achat jusqu'à des plus complexes qui incluent des variables explicatives
et intègrent l'analyse de survie.
Un modèle du marketing
direct récent a été adapté par nous pour
illustrer le mécanismes du marketing relationnel.
Recency
Frequency
Monetary
Segments
in the
Home List
R4FM
R3FM
R2FM
R1FM
Mechanics of Direct Marketing Home
List Mailing Lists
Rental Lists
L'idée derrière le modèle du marketing direct, qui
peut être généralisée aux communication de marketing
relationnel, est qu'une base de données bien qualifiée
(liste maison) est une ressource qui doit être gérée
de manière profitable. La création d'une liste maison est
un investissement coûteux. Les sociétés doivent acheter,
sur le marché des bases de données, des listes (listes louées)
qui ont d'habitude des faibles taux de réponse. Cela signifie que
les coûts de mailing et de communication sont plus importants que
les revenus des commandes
effectuées par les clients de ces listes.
Les répondants des listes louées deviennent des clients
et sont inclus dans la liste maison. La liste maison a des taux de réponse
bien supérieures au listes louées. La réponse est
stimulée par les techniques spécifiques du marketing direct.
Les critères de récence, fréquence et montant sont
utilisées pour obtenir des segments ordonnés par leur taux
de réponse probable. Si un client ne répond pas a une campagne
de mailing, sa probabilité de réponse est supposée
réduite et sa catégorie de récence est augmentée.
Quand la liste maison est suffisamment grande elle rapporte assai de gains
pour compenser les pertes provoqués par l'acquisition des listes
louées. Acquisition des listes louées, même si onéreuse,
reste importante pour remplacer les segments RFM peu rentables par des
nouveaux entrants.
Cette distinction entre "fidèles inconditionnels" et "switcheurs
potentiels" aide à distinguer entre les clients sensibles principalement
au "marketing défensif" et ceux qui répondent au m"marketing
offensif". Cette segmentation à premièrement été
utilisée par Alfred Kuehn (1961) et puis par Colombo et Morrison
(1989) et Bultez (1996 and 1997).
Le dernier autheur a proposé des solutions faciles à
opérationaliser pour estimer et séparer à la fois
parmi mes clients "fidèles inconditionnels" des "switcheurs" et
d'évaluer de manière économétrique les effets
du "marketing offensif" sur l'attractivité.
Nous avons adapté et implémenté ces méthodes
sous forme de programmes informatiques..
