Arithmétique du pt’E-Commerce : modéliser vie de client et de fichier à partir de la réalité

Pour modéliser l’activité, établir business model et business plan, il faut disposer d’une vision synthétique de la vie d’un client. A la fois en cumul et dans son étalement.
Le cumul s’exprime par le nombre moyen de commandes par durée de vie client, par le chiffre d’affaires par client… Nous en avons déjà parlé ici.
L’étalement s’exprime sous forme de la courbe de vie du fichier. C’est notre sujet du moment.

Voir vivre mon fichier dans le temps

Les étapes de construction sont décrites dans la suite de cet article. Le fichier xls est à télécharger au bout de ce lien.

Établir la courbe de vie du fichier : passer d’un client à tous les clients

Naissance. Vie. Mort. L’enjeu est d’établir la courbe de vie. La naissance est le recrutement : la première commande. La vie, l’ensemble des interactions consécutives et leur résultat : les commandes de fidélisation. La mort, le moment où un client ne réagit plus à nos sollicitations, ne commande plus ou alors sans rentabilité pour nos actions de fidélisation.

L’objectif est définir pour une base de clients recrutés, la fraction qui générera de la marge pour chaque période de temps consécutive à son entrée en base. Pour ce faire, nous allons observer les clients 1 à 1, puis les cumuler « dans le même espace temps » pour tracer la courbe de vie du fichier.

A quoi ressemble la vie d’un client ?

Voici une question à laquelle j’aimerais avoir une réponse. A défaut de détenir la boule à lire dans l’esprit des clients, je vous propose la réglette à calculer leur durée de vie. Le petit tableau ci-après raconte l’histoire. Au début, une commande de recrutement. Puis au cours de chaque période d’observation des commandes ou pas de commandes.

Les phases clefs d'une vie de client.

Pour chaque client, 1 client est une personne qui a commandé au moins une fois, et par période de référence, on doit donc extraire les données d’activité de sa base de données : date de première commande, date de chacune des commandes suivantes. On verra plus tard que le montant par commande, le media d’origine seront d’intérêt.

A quoi ressemble la vie de tous mes clients ? A un fichier clients !

Allez la Palisse, avance toi : La vie de tous mes clients ressemble au cumul de la vie de chaque client. Un fichier clients.
Après extraction de la base clients / commandes, on a donc la situation suivante.

Cliquez-ici pour télécharger le fichier xls

Hic ! Les clients n’ont pas tous la même date de première commande. La date d’établissement de la relation est différente.

Dessiner la courbe de vie du fichier

Pour tracer la courbe de vie, il faut donc recourir à une petite astuce : il faut donner la même date de départ à tous ses clients.

Nous allons donc passer dans un temps théorique, un temps de référence qui correspond à la vie de tous les clients. Quoi de plus naturel au pays de l’homme au collant vert que de changer d’espace temps.  En avant vers l’infini et au-delà !

Le temps 0, le jour 0, c’est celui de la première commande. Le recrutement du client en base.Puis les périodes de référence suivantes, les temps 1, temps 2… temps n sont définis suivant votre activité.
Pour l’exemple, je prends le mois. Suivant la vitesse de votre société, vous pouvez allonger ou diminuer le pas.

Cliquez-ici pour télécharger le fichier xls

Tous les clients étant alignés, nous pouvons ainsi regarder la proportion de clients qui passent commande au cours d’une période de vie, le nombre moyen de commandes par client. Nous avons les données pour tracer une courbe de vie du fichier.
Le cumul de tous les points de la courbe donne le total des commandes passées par un client dans sa vie en fichier. On retrouve ainsi le nombre moyen de commandes passées par durée de vie client (concept vu au début de nos premières séances d’arithmétique).

Mais à quoi sert une courbe de vie de fichier ?

Avec une telle courbe, vous disposez d’un modèle pour anticiper votre volume de commandes, votre chiffre d’affaires, votre marge… et votre besoin de renouvellement fichier. Vous disposez d’un élément clef pour la construction de votre business plan. Cette courbe servira ultérieurement à étaler les commandes d’une vague de recrutement, à prévoir les ventes futures.
Vous allez visualiser pour une base donnée, disons 100 clients, la proportion qui passe commande pour chaque période de temps consécutive à son recrutement.

Comment traiter l’activité saisonnière ?

Lorsqu’une activité présente une saisonnalité forte, certaines périodes de l’année génèrent plus d’activité que d’autres. Parfois, 50% du chiffre d’affaires est effectué en quelques semaines. Dans ces cas, deux traitements sont applicables :

  • Face à une saisonnalité forte, regrouper les populations extraites pour la construction de la courbe de vie du fichier par période de recrutement. Par exemple, 2 « périodes origines de recrutement » : tous les clients recrutés en cœur de saisonnalité (Novembre-Décembre pour du jouet, du fois gras…, les 10 autres mois pour les autres populations).
  • Face à une saisonnalité légère et pour les populations recrutées en période de faible saisonnalité dans le cas ci-dessus, définition d’un coefficient de pondération par période. Il viendra pondérer le taux de commande d’une période de modélisation.

Comment procéder avec votre site ? Quelles données extraire ?

Suivant votre plate-forme, vos outils de traitement des données, vous pouvez avoir en intégré tout pour calculer vos courbes de vie client ou rien.

Si votre outil ne vous met à disposition qu’une partie des ressources alors le minimum syndical consiste à extraire les éléments suivants pour chaque client :

  • Identifiant unique
  • Date de première commande
  • Date pour chaque commande suivante

Et c’est tout ? Oui pour cette étape ! Après c’est à vous de construire votre courbe avec vos décisionnels ou en adaptant le fichier xls complément de cet article.

Comment jouer avec le fichier Excel à télécharger ?

Pour ceux qui n’ont pas d’outil élaboré à disposition et veulent appréhender les concepts posés par la manipulation de données, le fichier xls est à télécharger ici.
Afin d’illustrer la démarche, 10 clients sont renseignés.

Pour tracer la courbe de vie du fichier, je vous propose 3 feuilles :

  • Fichier Dates Commande : Cette première grille est celle qui vous permet de rapatrier vos données clients. Chaque ligne est un client. Excel vous permet de renseigner 65 535 lignes. Vous pouvez donc construire votre modèle avec une base consistante de données. Au-delà, recevez mes félicitations ! Segmentez votre fichier par groupe de 65 000 personnes. Alternative, grâce à votre succès, vous avez un outil décisionnel pour requêter et traiter vos données (SAS, BO…). En colonnes, vous intégrerez pour chaque client, la date de chaque commande enregistrée. La limite est à 255 ordres. Au-delà, vos problèmes sont ceux des riches. Félicitations encore !
  • Fichier Jours Commande : Une fois les données intégrées, cette feuille calcule pour chaque client l’écart en jours entre chaque commande passée et la commande de recrutement. Cette première commande est considérée comme intervenant en jour 0. Pour faciliter le fonctionnement et la vitesse de calcul, j’ai renseigné les 1 000 premières lignes clients. Au-delà, copier vers le bas les formules. Ceci est également vrai pour la feuille suivante. Ajustez votre nombre de lignes dans ces 2 feuilles.
  • Fichier Données Courbe Vie : L’écart en jours entre chaque commande étant calculé, il faut alors regrouper les commandes par période de temps et pour chaque client.
    Pour définir votre intervalle de temps de référence, saisissez dans la ligne 2 et à partir de la cellule C3 la valeur de votre pas (le nombre de jours entre le début et la fin d’une période). Pour l’exemple, j’ai mis en place des cycles et des intervalles correspondant à ceux d’une année calendaire.
    La ligne 5 calcule le nombre de clients actifs dans une période. En ligne 6, le cumul des commandes est effectué.
    A partir de ces informations, on peut tracer deux courbes :
    • La proportion de clients actifs par période de temps
    • Le nombre de commandes générées par période de temps pour une base initiale de 100 clients

Les données nécessaires au tracé de ces courbes sont calculés dans les lignes 7 et 8.
A vous de jouer avec les données, de faire évoluer les modèles. Si vous imaginez des enrichissements, levez des erreurs, je suis à l’écoute.
Et la courbe ? Vous la trouverez dans l’onglet Courbe Vie Fichier Clients. Deux représentations sont données : la part d’activités du fichier (proportion de clients qui passe commande au cours d’une période), la part de commandes (pour 100 commandes d’origines, le nombre de commandes passé par période de référence).

Au prochain épisode, nous parlerons encore fichier clients

Le fichier clients est un de nos actifs clefs. La prochaine fois et pendant quelques séances, nous partagerons des outils et tableaux de bord fichier à mettre en place pour suivre sa performance en cours de vie. Nous reprendrons ensuite le chemin de la modélisation de la vie du fichier.

A bientôt pour de nouvelles aventures !

6 commentaires

  1. Merci pour l’article, faut être bien réveillé pour suivre !

    Quels intérêts ? Ca semble assez passifs sur ces clients : prévoir les booms des commandes, prévoir le moment où il faut recruter d’autres clients…
    Il n’y a pas des moyens plus actifs pour conserver ces clients ? Par exemple : envoyer des bons de réductions aux clients à 11ème mois après la première commande…

  2. @Good Luck Ecommerce : Avec ces articles sur l’arithmétique, l’objectif est de fournir des clefs de compréhension, des outils pour modéliser et piloter une activité de e-commerce. L’exercice demande effectivement à être bien réveillé. L’enjeu rédactionnel est ambitieux, d’autant plus que je ne suis pas pédagogue de métier 🙂
    Pour moi, établir la courbe de vie du fichier permet de prendre conscience de la façon dont mes clients évoluent à posteriori de leur recrutement.
    Maîtriser cet outil permet de définir le besoin en renouvellement du fichier (un sujet futur de post) et réfléchir aux meilleurs moments / actions pour lutter contre l’attrition de mon fichier.
    Il s’agit donc d’un outil de pilotage, pas d’un moyen d’action.

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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