Arithmétique du pt’E-Commerce : En rythme de croisière, le life-time est égal au calendaire.

Fidèles adeptes du Capitaine-Commerce : à n’en pas douter, vous avez suivi avec passion, fougue, entrain les deux premiers épisodes de l’ Arithmétique du pt’E-Commerce. Parfois, vous avez été sorti de votre torpeur, Chritophe ; réveillé ? Parfois, vous avez repris la copie « à tête reposée » ; Mickaël, est-ce assimilé ? Parfois, nous nous sommes retrouvés ; bonjour Fabrice !
Avec ce nouvel épisode, vous pensiez passer d’un client à l’entreprise, passer d’une marge unitaire par durée de vie client au résultat d’une société.
Rebondissement. Suspense. Déception. Ce ne sera pas le cas. Pas encore.
En rédigeant ledit post, je constate que je n’ai pas partagé avec vous une notion essentielle : « En rythme de croisière, le life-time est égal au calendaire ». Le life-time est l’équivalent anglais de l’Analyse par Durée de Vie Client. Quel est le sens de l’affirmation précédente ? Quelles en sont les conséquences ?

La notion et les réponses à ces questions figurent dans cet article.  Le fichier xls correspondant est à télécharger au bout de ce lien.

Dans une période calendaire donnée, tous les stades de vie d’un client sont observables

Imaginons qu’une durée de vie client moyenne pour une activité donnée soit de quatre mois. Dans un tel cas, cinq mois après son recrutement, un client ne passera plus jamais de commande.

Imaginons encore une période calendaire qui commence en un mois intitulé 1.

Alors, pour un client recruté au mois 1 de la période calendaire et avec une durée de vie de 4 mois, on aura la représentation suivante :

Lorsqu’on recrute en permanence de nouveaux clients, on assiste à un « empilage de clients ». Au fur et à mesure de l’écoulement du temps, le fichier clients s’enrichit. Il est composé de strates de clientèle qui sont à des âges de vie différents. Dans notre exemple simplificateur, les clients ont entre 1 et 4 mois d’âge. Au-delà, ils sont passivés. A compter du 5ème mois d’activité, rythme de croisière, on a donc en présence pour un mois donné d’observation tous les stades de vie d’un client.

Le tableau ci-dessous montre, en lignes, 10 mois de recrutement clients observés sur une période calendaire de 23 mois de vie du fichier. On constate qu’à partir du 5ème mois, toutes les phases de vie du fichier clients sont en présence. On voit aussi que dès le 14ème mois, le fichier recruté a intégralement fondu. Entre le 14ème et le 23ème mois du fichier, je n’aurai plus aucune activité générée par mes 10 premiers mois de recrutement clients.

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Évidemment, l’exemple à 4 mois de vie est ici à des fins pédagogiques. Il est presque aberrant. Dans la vraie vie, pour 100 clients recrutés, on constate encore de l’activité plusieurs mois après l’initialisation de la relation, souvent plusieurs années. Toutefois, toutes les belles histoires ont une fin. Un jour ou l’autre, la proportion de clients restante d’une campagne de recrutement est quasi nulle.
Pour vous permettre de voir s’empiler les strates clients, je vous ai préparé un petit fichier Excel. Vous pouvez recruter des clients pendant 10 ans, 120 mois, et les faire vivre pendant aussi longtemps. Le Capitaine m’a prévenu, vous êtes ambitieux !

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Dans nos prochaines séances d’arithmétique, ce module nous servira à faire vivre notre fichier, à piloter la montée en puissance de notre activité : recrutement, fidélisation.

1ère conséquence, en modélisation, on peut combiner life-time et calendaire

Si pour une période calendaire d’observation, on a tous les stades de vie du fichier clients en présence, alors on peut calculer le résultat de cette période en effectuant l’opération suivante :

[Nombre de clients recrutés au cours de la période d’observation X Marge nette / durée de vie client]
– [Frais fixes de la période d’observation + Frais variables de la période d’observation]
= Résultat de la période d’observation

On combine donc une vision life-time : recrutement et vie du fichier avec une vision calendaire (période d’observation) : frais fixes et variables.
Les principes sont maintenant posés. Au prochain article, nous pourrons partager autour de la construction du résultat d’une activité de vente à distance. Nous pourrons enfin passer de la marge nette d’un client au résultat de l’entreprise.

Autres conséquences pour le futur de notre saga : montée en puissance, besoin de renouvellement fichier

Regardez de nouveau le fichier présenté ci-dessus, vous ferez deux constats essentiels pour les équilibres de vos activités.

L’arrivée à maturité du fichier est progressive. Elle est d’autant plus lente à émerger que la perspective de durée de vie du client est longue. Il faudra être patient avant de profiter d’une activité équilibrée, de profiter de tous les stades de vie du fichier. La montée en puissance sera génératrice de déséquilibres.

Si un jour, nos clients nous quittent. Alors, il faut les remplacer. Dans les faits, la passivation est progressive. Les clients ne passent pas du jour au lendemain du statut d’actif à inactif. Pour 100 clients recrutés, il y a un phénomène d’effritement graduel de la base active. Le recrutement a donc deux objectifs : augmenter la base d’actifs et d’abord renouveler le fichier.

9 commentaires

  1. Bonjour Antoine,

    J’apprécie beaucoup votre style d’écriture qui renouvelle bien le style de ce très bon blog.

    Votre approche à néanmoins du laisser un certain nombre de lecteurs dans la pénombre : en effet l’approche LTV n’est possible que lorsque l’on a un bel historique et elle ne prend pas en compte le repeat business (cf M. de Guilhermier) ou chez nous, la fidélisation 🙂

    L’approche RFM me semble plus adéquat à la lecture et à la projection fichier,et je réserve la LTV à une valorisation de mon fichier global en terme de CA à venir. En effet, la LTV est très pratique pour valoriser un fond de commerce par exemple.

    Merci 🙂

  2. @ Antoine :
    A vrai dire je n’ai pas encore repris la copie car ma tête n’est toujours pas reposée suffisamment 😉
    Cela dit encore un post très intéressant.
    Merci

  3. @Capitaine, @Mikael, @Sébastien, @produits-bretons : merci de vos commentaires, je vais agiter les cellules et secouer xls pour continuer notre périple.
    @Mcru : RFM (Récence Fréquence Montant) LTV (Life Time Value). Pour moi, à ce stade, il n’y a pas de débat. Mon propos est de passer un message qui consiste à dissocier recrutement / fidélisation. A concevoir son business model avec la vie de son fichier en tête.
    Dans quelques posts, je passerai du temps sur la vie du fichier, les façons de l’analyser. Si vous avez quelques minutes, je serai heureux de partager avant diffusion de ces articles pour voir si vous avez des angles d’attaque à partager. Si intérêt, passez-moi vos coordonnées pour entrer en contact.
    Voici mon adresse mail sans le at et le point qui vont bien : antoinecoubray gmail com

  4. Bonjour,
    Je ne vois pas pourquoi vous opposez la LTV et la segmentation RFM.
    Pour moi, la RFM n’est qu’un outil d’analyse de la base clients, permettant de mettre en place par segment des opé marketing différenciées dont l’objectif est d’augmenter la LTV des membres de chaque segment avec le minimum de cout promotionnel par segment (et donc le maximum de marge unitaire, donc une optimisation de la LTV).
    Exemple, sur un segment TBC, faire une opé avec une offre promo à – 60 % se résume à perdre de la marge (-25% suffiraient sans doute pour obtenir les même rendements…), alors que la même opé sur un bas de fichier génèrera une réactivation qu’on ne pourrait obtenir avec du -25%…

  5. @Philipp : Je n’oppose pas ces 2 façons de regarder le fichier pour le travailler et poursuivre le même but : augmentation de la valeur par client.
    Je souscris donc à votre propos. Comme je le disais à Mickaël, pour moi, à ce stade et après aussi, il n’y a pas de débat. Votre commentaire renforce le propose, pas de débat et une complémentarité.

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Article de : acoubray

Antoine Coubray, dirigeant d'entreprise, est actuellement en recherche d'une entreprise de Vente A Distance ou de Distribution Spécialisée à reprendre. Il blogue sur www.coubray.com