C’est une transformation majeure autour de la donnée clients que La Poste Mobile mène depuis quatre ans. . L’opérateur mobile de La Poste a fait monter ses équipes internes en compétence sur la data tant pour le marketing que pour l’informatique. Ces équipes récupèrent la maîtrise de l’usage des données, des outils et des algorithmes associés et ont resserré leur collaboration sur ces sujets.
Le projet de transformation autour de la data client a débuté en 2018
La Poste Mobile est une filiale commune entre La Poste et SFR créée en 2011. Elle commercialise des offres mobiles qui s’appuient sur le réseau télécoms de SFR. Le projet de transformation data a débuté en 2018. Le point de départ a été d’améliorer le taux de rétention des clients, et donc de réduire le taux de churn de l’opérateur, c’est-à-dire le taux de départ de ses clients, qui était supérieur à la moyenne du marché.
La Poste mobile a réduit de 2 points le taux de churn de son parc de 2 millions de clients en 2020 hors effet Covid et a réitéré en 2021
Ce succès a validé la démarche et facilité le financement de la transformation pas à pas. « Cela nous a permis de nous assurer que l’organisation allait investir des moyens à la fois à la DSI, au marketing et à la relation client » poursuit-elle. La réduction de deux points du churn, cela représente 35 000 clients retenus par an. C’est stratégique dans un marché devenu ultra concurrentiel.
Une démarche en Test & Learn qui amène la data dans le plan stratégique de La Poste Mobile
L’équipe marketing de la Poste Mobile a procédé par Test & Learn et s’est employée à convaincre à chaque étape le Codir grâce à l’obtention de bons résultats par son usage de la data. « Au fur et à mesure des années, nous avons réussi à mobiliser l’entreprise au point que notre projet Accélération Data est inscrit dans le plan stratégique de l’entreprise » se félicite Nina Crazover, Chief marketing et Digital Officer, de La Poste mobile. Elle est en charge de la communication, du marketing, du CRM et du digital.
« Nous avions une approche de masse, et nous donnions des remises à des gens qui seraient restés«
Les compétences en analyse des données étaient beaucoup du côté du système d’information et non dans les métiers et il fallait trouver un moment libre dans la feuille de route des équipes des systèmes d’information afin de mener des projets. « Nous n’étions pas dans l’action réaction comme on peut l’être aujourd’hui » souligne la responsable. Le service marketing a recruté un Data Analyste. Nina Crazover a procédé de telle manière qu’elle a pu convaincre le Codir des apports de la data en s’appuyant sur des cas métiers spécifiques, ce qui a débloqué les financements successifs afin de mener la transformation autour de la donnée.
L’important est de montrer des résultats au Codir
« Il faut commencer avec un cas métier très précis où j’ai pu avoir des résultats, que j’ai pu montrer en Codir. Le Codir a pu comprendre, voir qu’il y a des résultats et avancer, travailler sur un autre cas métier. C’est comme cela que l’on a validé à chaque fois les investissements supplémentaires et que cela a pris plus d’ampleur » explique-t-elle. Toutes les preuves réalisées individuellement sur des cas précis ont été présentées régulièrement une fois par semaine auprès du Codir. « Cela a amené une dynamique, le Codir voyait des résultats concrets et se dit prêt à investir aussi dans mes équipes, à la DSI, dans la cellule de rétention des clients à risque » souligne-t-elle.
« On part d’une problématique métier avec des questions spécifiques »
En 2019, il y a eu la refonte du score de risque de churn en partant des données de l’ancien score qu’utilisait La Poste Mobile jusqu’alors. Le parc de clients a été segmenté en valeur, le chantier étant en partie externalisé chez Equancy. Les données employées étaient celles du Data Warehouse. Il y a eu le lancement rapide des premières campagnes anti churn sur des cohortes de clients réduites afin de contrôler l’effet de réveil du parc. Il y a eu une analyse de la composition du parc de clients en fonction du risque et de la valeur.
Travailler sur des périmètres très restreints pour aller vite
« Cela nous a permis de prouver très rapidement le retour sur investissement avec un minimum d’efforts techniques » établit-elle. Côté résultats, il y a eu une baisse du churn sur les cohortes ciblées. « Côté enseignements, il faut travailler sur des périmètres très restreints pour aller vite, et démarrer avec des outils parfois artisanaux, pour prouver rapidement du retour sur investissement » retient-elle.
« Si l’on cible des cohortes de clients trop importantes, on peut générer un phénomène que l’on appelle le réveil de parc«
Le réveil de parc consiste à donner des idées aux clients qui ne leur seraient pas venues si on ne leur avait pas envoyé un message mal calibré ou inattendu. « Les clients sont surpris par le message qu’ils reçoivent et cela peut avoir un effet contre productif. C’est pour cela que nous avons toujours privilégié de petites cohortes de clients et à chaque fois en nous assurant des résultats dans le temps. Il faut maintenir le cap. C’est long parce qu’il faut mois après mois, mesurer la performance des campagnes précédentes. Il faut réussir à être patient et à grossir progressivement » conseille-t-elle.
Résister à l’enthousiasme du Codir pour continuer à tester
Il lui aura même fallu résister à la pression du Codir convaincu devant le succès de l’usage de la data et qui voulait migrer tous les clients du parc. La responsable a réussi à défendre la possibilité d’effectuer des adressages ciblés plutôt avec une remise, et non à tout le parc parce que cela coûte trop cher. « Finalement, par ce Test & Learn, nous avons prouvé qu’il est plus pertinent de cibler spécifiquement, et de proposer quelques remises à quelques clients, que de migrer tout le parc » résume Nina Crazover. « Nous identifions des cas qui fonctionnent, et on les généralise. Par exemple, nous avons décidé de placer du monde au service client, de créer une cellule spécifique pour les campagnes de rétention » illustre-t-elle.
Les conseillers de La Poste Mobile identifient grâce aux données qu’il s’agit d’un client à risque
Par exemple pour un client à risque de quitter La Poste Mobile, il reçoit un SMS pour lui proposer de se repositionner sur une autre offre de téléphonie mobile de l’opérateur. Finalement, quand il appelle pour un autre sujet, et si la conversation s’y prête, ce qui est loin d’être toujours le cas, le conseiller de La Poste Mobile lui propose une offre de rétention à la fin de la conversation. Le client va être repositionné sur une autre offre. « Nous arrivons à réduire son taux de churn sur les six mois suivants » décrit Constance d’Ambrières.
L’heure est à ré-entraîner le score de risque de churn
L’étape actuelle en cours de déploiement à La Poste Mobile, est de ré-entrainer le score de risque de départ d’un client avec les nouveaux comportements du parc, puisque le score actuel a désormais 2 ans. « On l’enrichit avec de nouvelles données. On le travaille sur un nouveau socle technologique » présente-t-elle. Les données ont été migrées dans le Cloud et un mini Data Lake a été créé. La Poste Mobile a par ailleurs déployé un moteur de recommandations qui lui permet de personnaliser les messages sur tous les points de contact, en pull et en push. Ce moteur de recommandation peut par exemple proposer un nouveau téléphone mobile, d’entrée ou de haut de gamme, et créer ainsi plus ou moins de valeur.
« Fin 2022, tous nos points de contact doivent permettre de retenir nos clients et de développer la valeur du parc »
Parmi les nouveaux projets Data, on citera la gestion des impayés qui sera sponsorisé par le contrôle de gestion. La Poste Mobile peut s’appuyer sur réseau de vente et de distribution avec 17 000 points de contact en France dont 8000 bureaux de Poste. La Poste Mobile affirme sa volonté d’être proche de ses clients. Il y a des agences postales communales là où il n’y a pas de bureau de Poste.
