Le client est roi - mais l'analyse Customer Lifetime Value (CLV) est reine !

Qu'est-ce qu'une analyse de la Customer Lifetime Value (CLV) ? Comment calculer la Customer Lifetime Value ? La Customer Lifetime Value est-elle un KPI ? Pourquoi devrais-je effectuer une analyse CLV ? Nous répondons ici à ces questions et à d'autres.

Identifier directement les clients les plus pertinents et augmenter ainsi la rentabilité de l'entreprise.

Pour un marketing réussi, la valeur d'un client individuel est un indice important pour déterminer quelles relations doivent être poursuivies. L'objectif de l'indicateur CLV est d'attribuer une valeur financière à un client. La Customer Lifetime Value se projette dans l'avenir et constitue un outil très utile pour la prise de décision et la planification. Comme la tendance est de plus en plus à l'expérience client positive pour les clients existants, l'analyse de la valeur client est très importante pour les entreprises.  

Création de profils de valeur des clients

Représentation d'un profil clair des préférences et des souhaits des clients avec une monétarisation de la valeur du client. Ainsi que l'identification des "bons" et des "mauvais" clients.

CLV comme instrument de contrôle des coûts

Définition et calcul d'une valeur client pour une meilleure estimation des coûts. La CLV est donc un outil important pour la planification des dépenses de marketing.

Rentes de clients & Acquisition

Le CLV permet de répondre à la question suivante : Combien vaut pour moi un client existant et combien vaut pour moi un nouveau client ?

CLV & relation client

Le calcul de la VLC est la première étape de l'optimisation des coûts et de la relation d'une entreprise avec ses clients. Les relations avec les clients peuvent être intensifiées de manière sélective.

 

Customer Lifetime Value - CLV
Qu'est-ce que la Customer Lifetime Value - expliquée simplement

Customer Lifetime Value (CLV) - qu'est-ce que c'est ?

Le terme CLV - analyse de la valeur client en français - se compose de deux métriques : la valeur client actuelle et la valeur client potentielle. La CLV décrit ainsi un montant de couverture qu'une personne réalise au cours de sa vie de client.
 
Des méthodes intelligentes optimisent le calcul de la VLC : étant donné que de nombreux facteurs doivent être estimés lors du calcul de la VLC, des méthodes intelligentes ou l'intelligence artificielle sont utilisées pour rendre les résultats plus précis et plus pertinents. Les prévisions financières deviennent ainsi plus fiables et le marketing ciblé plus efficace.  
 

FAQ sur la valeur du cycle de vie du client (CLV)

Quel est l'objectif de l'analyse CLV ?

L'objectif d'une stratégie marketing basée sur la Customer Lifetime Value est de construire une relation client à long terme grâce à un suivi complet de la clientèle - car il est plus avantageux de conserver les clients existants que d'en acquérir de nouveaux.

3 Utilisateur avec roue sur fond vert

Comment la CLV est-elle calculée ?

La Customer Lifetime Value peut être calculée à l'aide de différentes méthodes. Celles-ci se distinguent fortement par leur complexité et leur orientation vers le contenu. Le calcul est effectué à l'aide d'algorithmes issus du domaine et du Machine Learning/AI.
Les facteurs suivants influencent le calcul :  
  • - Le coût de la fidélisation des clients
  • - Promotions ou contrats limités dans le temps
  • - Offres ou réductions de prix pour les clients
Liste de contrôle s-peers AG

Quelles sont les limites du CLV ?

En principe, plus il y a de données, mieux c'est. Avec peu de points de données, les résultats peuvent être entachés d'une grande incertitude.
 
Comme pour la segmentation de la clientèle , les trois exigences centrales concernant les données s'appliquent également au CLV :
(1) Pertinence : L'ensemble de données contient-il des caractéristiques qui sont pertinentes pour la segmentation de la clientèle ?
(2) Qualité : les données sont-elles exemptes d'erreurs et validées, y a-t-il des entrées manquantes ?
(3) Quantité : existe-t-il un nombre suffisant de séries de données pour répondre à la complexité des caractéristiques ?
Votre interlocuteur pour le thème Customer Lifetime Value (CLV)

"Améliorez le rendement de votre activité commerciale en répondant plus précisément aux clients qui vous apportent une valeur ajoutée - et identifiez rapidement les clients pour lesquels un effort supplémentaire ne serait certainement pas rentable".

Dr Eric Trumm, responsable de l'atelier Data Science

    Portrait du Dr Eric Trumm
    Dr. Eric Trumm
    Responsable de la science des données et de l'innovation

      Vidéo de présentation : La Customer Lifetime Value : 4 choses que vous devez savoir sur la CLV !

      Combien vaut un client individuel pour moi ? Combien me coûte un nouveau client par rapport à un client existant ? Mais qu'est-ce que l'analyse CLV au juste et à quoi dois-je faire attention pour une mise en œuvre réussie ?

      Notre vidéo répond à ces questions et à bien d'autres encore.

      1. Définition de la Customer Lifetime Value (CLV)
      2. Quels sont les avantages concrets de l'utilisation de CLV dans mon entreprise ?
      3. Quelles sont les différentes méthodes d'analyse CLV ? (clients existants vs nouveaux clients)
      4. Quel est le déroulement de la mise en œuvre ?
      La Customer Lifetime Value 4 choses que vous devez savoir sur le CLV. Vidéo Youtube avec Stefan Lieder - Atelier Responsable Data Science Studio
      Play Video about La Customer Lifetime Value 4 choses que vous devez savoir sur la CLV. Vidéo Youtube avec Stefan Lieder - Atelier Responsable Data Science Studio

      CLV & technologie utilisée

      Programme d'analyse R avec le programme cloud préféré du client :

      • Plate-forme Google Cloud (GCP)
      • Amazon Web Services (AWS)
      • Azure

      SAVOIR

      Ce qu'il faut savoir

      Wiki How to R - Guide du débutant (1)

      How to R - Guide du débutant Analyse des séries temporelles

      Nous nous limiterons dans ce petit tutoriel à esquisser brièvement les étapes essentielles de l'analyse des séries temporelles dans le langage de programmation R...

      Image de couverture Wiki BigQuery ML

      Maximiser le potentiel commercial avec BigQuery ML

      Une part considérable de toutes les données, jusqu'à 80 %, est souvent constituée de données non structurées, comme des images, des vidéos et des documents texte. Cette vaste quantité d'informations n'est souvent pas utilisée de manière optimale. Il est intéressant de noter que cette diversité non structurée offre...

      Wiki Introduction à Google BigQuery

      Google BigQuery, le moteur de recherche : Les bases essentielles

      Avec BigQuery, Google vend un outil d'entreposage qui doit pouvoir remplacer les systèmes établis. Quels sont les avantages concrets de Google BigQuery, comment le traitement des données fonctionne-t-il et comment la combinaison...

      Photo de couverture WIKI SAC vs. Power Bi

      SAP Analytics Cloud (SAC) vs. Power BI - Le reporting du futur

      Les possibilités de reporting qui incluent la business intelligence sont nombreuses. Nous avons examiné et comparé les deux leaders du marché : le vaisseau-mère...

      IINFORMATIONS COMPLÉMENTAIRES

      Autres solutions de Customer Analytics & Reporting

      Consentement au cookie GDPR avec bannière Real Cookie