Contexte et objectifs

Un groupe leader dans la vente au détail d'automobiles, proposant plusieurs grandes marques, faisait face à une concurrence accrue de la part des réseaux de fabricants officiels. Pour protéger sa part de marché et augmenter la valeur délivrée au client, l'entreprise devait passer d'une communication générique de masse à une stratégie personnalisée (et donc axée sur les données).

Cependant, la capacité d'action du groupe était freinée par des données fragmentées résidant dans des systèmes de vente et après-vente déconnectés. Ce manque d'intégration voilait les modèles de comportement des clients, rendant difficile l'identification des opportunités de vente croisée ou la prédiction de l'attrition. L'objectif principal était de construire un modèle de segmentation comportementale robuste pour débloquer des informations exploitables, visant spécifiquement la croissance des revenus après-vente et l'optimisation du retour sur investissement marketing.

Approche

Agilytic a mené une évaluation complète des données qui a révélé que les systèmes CRM et ERP du client manquaient de clés de consolidation communes, rendant une vue unifiée impossible sans une intervention manuelle significative. Pour assurer l'intégrité des données, l'équipe s'est orientée vers une analyse ciblée des données ERP de haute fiabilité issues des opérations de vente et d'après-vente.

La méthodologie s'est concentrée sur le développement d'un modèle de segmentation RFM (Récence, Fréquence, Monétaire). Ce cadre a analysé cinq ans de données transactionnelles pour classer des milliers de clients en profils comportementaux distincts — des 'promoteurs' aux clients 'hostiles'. L'équipe a ensuite appliqué ce modèle pour valider des hypothèses commerciales spécifiques, comme analyser la corrélation entre les visites de maintenance de routine et les achats d'accessoires et de pneus pour identifier les lacunes dans l'adoption des services.

Résultats

Le projet a transformé avec succès l'approche marketing du client, passant d'une stratégie générale à un engagement très ciblé. L'analyse de segmentation a révélé des insights contre-intuitifs, tels que des opportunités non exploitées auparavant pour des campagnes de montée en gamme.

Les résultats clés comprenaient :

• Modèle de segmentation opérationnel : Livraison d'un modèle RFM validé qui permet à l'équipe commerciale de cibler des groupes de clients spécifiques avec des messages personnalisés.

• Feuille de route marketing exploitable : Identification des actions marketing, y compris des campagnes spécifiques pour la réactivation des clients dormants et la montée en gamme pour les clients utilisant uniquement les services.

• Optimisation des ressources : Élimination des dépenses marketing redondantes en excluant les clients qui avaient déjà acheté des services spécifiques, permettant de réorienter le budget vers des cibles d'acquisition à fort potentiel.