Dans le monde du marketing, comprendre la valeur à long terme d’un client est crucial pour le succès de toute stratégie commerciale. La Lifetime Value (LTV) représente la valeur totale qu’un client apporte à une entreprise sur toute la période pendant laquelle il ou elle reste actif ou active. Non seulement cet indicateur permet aux entreprises d’évaluer la rentabilité de leurs stratégies d’acquisition de clients, mais il offre également un aperçu du comportement et des préférences des consommateurs.
Le calcul de la LTV aide à identifier les clients les plus précieux, permettant aux entreprises de concentrer leurs ressources sur les segments de marché qui offrent le meilleur retour sur investissement.
En utilisant des modèles d’apprentissage automatique et l’analyse prédictive, les entreprises peuvent estimer la valeur future des clients en exploitant un large éventail de données comportementales et transactionnelles. Cette approche leur permet d’anticiper le comportement des consommateurs, d’optimiser les stratégies marketing et de prendre des décisions éclairées.
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Définition et formules de calcul de la Customer Lifetime Value
La Customer Lifetime Value est définie comme le revenu net total qu’une entreprise peut attendre d’un client individuel sur toute la durée de leur relation commerciale. Il est essentiel de préciser que la cLTV n’est pas une valeur prédictive, mais une valeur calculée à partir de données historiques sur le comportement d’achat du client, du premier achat jusqu’à aujourd’hui.
Il est courant d’utiliser les termes « lifetime value » et « customer lifetime value » de manière interchangeable, mais il existe des différences significatives. La lifetime value est calculée au niveau global pour l’ensemble des clients d’une entreprise, tandis que la customer lifetime value se réfère spécifiquement à la valeur générée par un client individuel. Le calcul de la LTV au niveau global fournit des informations importantes au niveau stratégique, mais il peut également introduire des distorsions importantes, car les comportements d’achat varient considérablement d’un client à l’autre. Par conséquent, il est préférable de calculer la cLTV au niveau du consommateur individuel pour obtenir une estimation précise. Lorsque cela n’est pas possible, une segmentation de la clientèle peut être effectuée en calculant une LTV pour chacun des segments de clientèle.
Calcul de la Customer Lifetime Value
Il n’existe pas de formule unique pour calculer la cLTV, mais plutôt plusieurs méthodologies qui peuvent être appliquées en fonction du contexte et des données disponibles. Ci-dessous, deux formules couramment utilisées sont présentées :
- Formule simple :
cLTV = (Valeur moyenne des transactions) × (Fréquence d’achat moyenne) × (Durée de vie moyenne du client)
Cette formule prend en compte la valeur moyenne des transactions et la fréquence d’achat moyenne, multipliées par la durée moyenne de la relation client.
- Formule avancée :
cLTV = (Valeur moyenne des transactions) × (Fréquence d’achat moyenne) × (Marge) × (Taux d’attrition)
Cette version plus sophistiquée inclut également la marge et le taux d’attrition (churn rate), qui représente la probabilité que le client continue d’être actif pour l’entreprise.
Prédiction de la Customer Lifetime Value
Quelle que soit la formule finale utilisée, le calcul de la cLTV prédictive nécessitera certainement la prédiction de ses principales composantes :
- La valeur monétaire moyenne du client individuel ;
- Le nombre de produits achetés au cours des n prochains mois ;
- La probabilité de survie du client au cours des n prochains mois.
La prédiction de la cLTV ne peut pas être faite indéfiniment dans le futur ; elle doit être limitée à une période raisonnable basée sur les données disponibles, comme n jours, n semaines, n mois ou un an. Une fois ces composantes estimées, elles peuvent être combinées pour obtenir une bonne prédiction de la valeur vie client.
Approches pour le calcul de la Customer Lifetime Value
Tout comme il n’existe pas de définition unique de la cLTV, il n’existe pas non plus d’approche unique pour sa prédiction, comme le rapportent plusieurs études faisant autorité, notamment Kumar et Reinartz (2018).
L’approche probabiliste est communément reconnue comme l’une des méthodes les plus efficaces pour calculer la cLTV. Pour mettre en œuvre une telle approche, il est essentiel de disposer de données transactionnelles, qui doivent inclure :
- Un identifiant utilisateur (ID) reliant toutes les transactions effectuées avec l’entreprise ;
- Un identifiant de transaction (ID) ;
- La date de chaque transaction ;
- Le montant de chaque transaction.
Ces données constituent l’ensemble minimal nécessaire pour commencer à la fois le calcul de la cLTV et l’analyse prédictive de la cLTV. À partir de l’ensemble de données transactionnelles, trois variables clés sont dérivées :
- Récence : récence du dernier achat ;
- Fréquence : fréquence des achats ;
- Montant : valeur moyenne des achats.
L’analyse probabiliste de ces trois variables individuellement est relativement simple ; cependant, le défi réside dans la modélisation au-delà de ces trois variables :
- Hétérogénéité des clients : un modèle capable de capturer les différentes habitudes d’achat des clients est nécessaire ;
- La probabilité de survie : estimer la probabilité qu’un client reste actif ou abandonne après chaque achat.
Une limitation importante de l’approche probabiliste est qu’elle ne peut être appliquée qu’aux clients récurrents, c’est-à-dire ceux qui ont effectué au moins deux achats. Pour les nouveaux clients, des solutions alternatives doivent être adoptées.
Solution 1 : Approche probabiliste et clustering
Une première solution consiste à utiliser l’approche probabiliste pour les clients récurrents, puis à appliquer des algorithmes de clustering. De cette manière, les nouveaux clients sont affectés à des clusters de clients existants ayant des comportements similaires, ce qui permet d’estimer leur cLTV en fonction du cluster auquel ils appartiennent. Cette méthodologie, bien qu’approximative, a montré des résultats optimaux.
Solution 2 : Approche par Machine Learning
Une approche plus complexe mais potentiellement plus précise consiste à abandonner la méthode probabiliste au profit d’algorithmes d’apprentissage automatique (machine learning). Cette approche utilise des algorithmes de classification pour estimer la probabilité de survie des clients et des algorithmes de régression pour estimer la valeur monétaire des transactions futures. Cependant, l’estimation de la probabilité de survie peut être particulièrement complexe, surtout dans les activités non contractuelles où la définition d’un client « actif » peut être subjective.
Quelle que soit l’approche choisie, il est essentiel de disposer de plus que des données historiques transactionnelles pour l’entraînement et la validation du modèle. Seuls un entraînement et une validation minutieux permettent d’obtenir des prédictions fiables sur le comportement futur des clients.
Quelles données utiliser pour calculer la Customer Lifetime Value
Pour calculer la Customer Lifetime Value, il est essentiel de disposer des principales variables transactionnelles : récence, montant et fréquence. Ces variables constituent la base indispensable pour initier tout type d’analyse. Cependant, pour appliquer à la fois des modèles de clustering avancés (première solution) et des modèles prédictifs de Machine Learning (deuxième solution), il est nécessaire d’intégrer des variables supplémentaires telles que :
- Variables transactionnelles : composition du panier d’achat ;
- Variables comportementales sur le site : pages visitées, canaux d’acquisition, événements enregistrés pendant la navigation ;
- Variables CRM : informations démographiques, historique des interactions avec le service client, segments de marché auxquels ils appartiennent ;
- Variables calculées : intérêts, clusters d’appartenance, variables de comportement complexes, préférences d’achat.
Lors de l’intégration de données provenant de sources multiples, il est crucial de garantir la qualité des données. Des données inexactes ou incomplètes peuvent compromettre la validité des modèles les plus sophistiqués.
Problèmes courants dans la gestion des données
Les problèmes les plus fréquents rencontrés en relation avec la qualité des données sont :
- Période d’analyse rétrospective limitée : une période d’historique trop courte rend les prédictions à long terme difficiles et imprécises ;
- Données en silos : les données CRM et comportementales résident souvent dans des systèmes séparés, empêchant une analyse intégrée. Ce problème limite la quantité d’informations disponibles pour les modèles, réduisant l’efficacité des prédictions ;
- Qualité et disponibilité des données : des données peu fiables ou indisponibles pour tous les clients potentiels réduisent les performances du modèle.
Pour résoudre ces problèmes, il est essentiel d’adopter des stratégies d’intégration de données qui unifient les différentes sources de données et de mettre en œuvre des contrôles de qualité rigoureux.
Informations obtenables avec la Customer Lifetime Value prédictive
L’application de la valeur vie client prédictive offre une large gamme d’informations précieuses au-delà de la pCLTV elle-même. En fait, dès l’étape de préparation des données, des détails tels que la récence, la fréquence et la valeur monétaire au niveau de l’utilisateur peuvent être obtenus, ce qui est utile pour enrichir considérablement le profil du client.
Ces informations peuvent être traitées ultérieurement par l’analyse RFM, le clustering de clients et l’identification des meilleurs clients. Même sans l’utilisation de modèles prédictifs, ces données fournissent une base solide pour améliorer la segmentation et la compréhension du comportement des clients.
La mise en œuvre de modèles prédictifs, d’autre part, permet non seulement d’estimer la valeur future des clients, mais enrichit également la base de données de l’entreprise avec des informations détaillées et utiles pour la segmentation et la personnalisation des stratégies marketing, telles que :
- Prévision des produits achetés : estimation du nombre de produits que le client est susceptible d’acheter à l’avenir ;
- Survie du client : analyse de la probabilité qu’un client continue d’effectuer des achats au fil du temps ;
- Valeur des transactions futures : estimation de la valeur des transactions futures, basée sur le comportement historique du client.
En utilisant ces approches, les entreprises peuvent transformer des données brutes en informations stratégiques, améliorant ainsi leur prise de décision et leurs capacités concurrentielles.
