Cas Client Drive

Cas clients
Découvrez comment le1817 a accompagné Béton Vicat pour optimiser leurs opérations commerciales.

Le client

Notre client, le groupe Vicat, est une entreprise française opérant dans le secteur des matériaux de construction et est aujourd’hui présent dans plus de 12 pays à travers le monde. Le groupe, héritier d’une tradition industrielle avec l’invention du ciment artificiel par Louis Vicat en 1817, exerce aujourd’hui trois métiers principaux : le Ciment, le Béton Prêt à l’Emploi (BPE) et les Granulats.

Présent sur le territoire français avec plus de 130 unités de production, Béton VICAT dispose d’un outil industriel puissant pour accompagner tous les acteurs du bâtiment et des travaux publics dans la réalisation de leurs projets de construction, d’aménagement et de rénovation.

Pour ce projet, c’est l’équipe commerciale de Béton Vicat qui a fait appel aux services de le1817, en travaillant avec l’aide de la DSD de Vicat.

La problématique

Béton Vicat a de nombreux clients composés d’entreprises du bâtiment et de travaux publiques, d’artisans et autres. Bien qu’ils aient une clientèle importante, Béton Vicat connait chaque année un turnover important. Celui-ci est problématique car les ressources allouées aux démarchages de nouveaux clients sont plus importantes que pour des clients fidèles. Pour réduire ce turnover et limiter la perte de leurs clients, l’équipe commerciale de Béton Vicat souhaite identifier les clients qui pourraient partir afin d’être alerté et ainsi anticiper leur stratégie commerciale.

Le projet

Pour ce faire, l’objectif est d’analyser les habitudes d’achat des clients afin d’en faire sortir des tendances.

La méthode traditionnellement utilisée est l’analyse RFM des ventes, c’est-à-dire la Récence du dernier achat, la Fréquence d’achat et le Montant qui correspond à la somme des achats cumulés sur une période donnée. Cet outil va permettre de segmenter la clientèle en fonction de sa valeur et de son comportement d’achat. Pour chaque indicateur, récence, fréquence et montant, des groupes sont délimités et ont un score attribué. Plus le score est élevé, plus le client a eu une activité récente, des achats fréquents ou à haut montant. Les scores de chaque indicateur pour chaque client sont additionnés afin de créer un score final qui serait révélateur de sa volonté de partir ou non.

Cependant, cette analyse ne prend pas en compte les différences d’habitudes d’achat entre les clients et néglige des critères essentiels à la vente comme la saisonnalité ou l’activité des entreprises. Notre équipe data a donc pris le parti d’adapter l’analyse pour prendre en compte tous les types de clients.

La fréquence d’achat de chaque client est alors mise en parallèle avec sa fréquence au cours d’une période passée et non par rapport aux autres clients tout comme le montant et la quantité d’achat qui sont étudiés en relation avec une période de référence. L’analyse RFM est donc effectuée non plus en comparant le client à d’autres clients mais en le comparant à ses propres habitudes.

L’équipe middleware récupère les analyses faites par le1817 qui se trouvent dans une table, intégrée à la base de données du CRM Salesforces et de SAP. Ces données comprennent les informations des clients et les alertes rattachées à ceux-ci. Des seuils ont été définis pour la fréquence et la quantité sur une même période de référence. Lorsqu’un seuil est dépassé, le middleware envoie une alerte sous forme de widget sur Salesforces au commercial rattaché au compte.

Le projet a été mené grâce à la méthode itérative CRISP-DM, en collaboration constante avec le client pour garantir la bonne compréhension des données et récolter des retours. Il a été codé en Python et en SQL avec des procédures qui lancent les calculs automatiquement.

Quels bénéfices opérationnels

Actuellement, le Projet Drive est en production depuis début février, il est utilisé partout en France par l’ensemble de l’équipe commerciale de Béton Vicat.  Des alertes sont envoyées non seulement pour maintenir la fidélité des clients mais aussi pour améliorer l’expérience des nouveaux clients en identifiant ceux qui n’ont pas été encore visités.

“Le fait de travailler sur ce projet avec le1817 nous a permis de mettre en place une nouvelle approche pour apporter une information de qualité aux équipes commerciales basée sur de l’analytique et générer de la valeur grâce aux données.”   Élodie Lepesant, Responsable de la performance commerciale