Customer LifeTime Value en assurance
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La Customer Lifetime Value& son application en assurance
R&A
Lionel Texier
« Le problème de notre temps, c’est que le futur n’est plus ce qu’il a été ».
Paul Valéry
Sommaire
1.Introduction
2.Présentation de la CLV
3.Des conditions favorables à la CLV en assurance
4.La CLV en assurance? Pour qui? Pour quoi?
5.Comment mettre en œuvre la CLV en assurance?
6.Conclusion
7.Annexe
8.Présentation de R&A
1. Introduction
X% Clients Y% Valeur
X%<Y%
L’organisme doit prêter
une attention particulière
aux clients « X ».
L’organisme doit
proposer une qualité de
service irréprochable à
tous ses clients
Sommaire
2.Présentation de la CLV• Définition
• Les concepts associés
• Etude de cas (voir annexe)
2.Définition de la CLV
Pour les littéraires:
La CLV est la somme actualisée probable de
l’ensemble des flux financiers futurs induits par
un client.
Pour les matheux:
𝐶𝐿𝑉 =
𝑡=0
𝑛
𝐸(𝑃𝑟𝑜𝑓𝑖𝑡)𝑖 ∗ 1 + 𝑖−𝑡
Matrice des produits en fonction de la phase de vie du client
Client Exemple:
A Produit d'appel & atemporel : auto/santé
B Produit adulte: MRH, prévoyance travail, RC Pro…
C Produit à l'usage: assistance, voyage, cyber-risque,événement…
D Produit famille: prévoyance, GAV, scolaire…
E Produit couple : nuptialité, expatrié, chien, chat…
F Produit épargne-retraite…
… …
Z Produit retraite, dépendance, funéraille…
Pro
du
it
Période
Jeune Jeune actif Couple Famille Senior Retraité
2.Les concepts associés: Notion de valeur actuelle probable
• Valeur actuelle : « un Tiens vaut mieux qu’un Tu l’auras » : la valeur de 100 demain n’est pas 100 aujourd’hui, elle est en générale inférieure à 100 au même titre que si vous placez 100 aujourd’hui, vous vous attendez à ce que cela vaille plus demain! Sinon, vous préférez le consommer tout de suite.*
• Valeur probable: « un Tiens vaut mieux que deux Tu l’auras…peut-être»: en effet, l’avenir n’est pas un scénario unique, il peut être bon ou mauvais. Il faut estimer l’avenir moyen et pas uniquement le meilleur ou le pire scénario pour décider
• Valeur actuelle probable: « un Tiens vaut Tu en auras en moyenne 1,85 répartis en 4 versements sur 3 ans ? » : tout dépend du coût financier du temps et de l’aléa associé aux montants et aux moments des flux qu’il faut estimer.
*sauf en cas de déflation, on préfère attendre car on pourra acheter plus demain avec 1€ d’aujourd’hui
2.Les concepts associés : Cycle de vie du client
Ciblage prospects
Avant-vente
Souscription
Fraude Indemnisation
FidélisationVente
croisée
Montée en gamme
Prescription
Refidélisation
3.Des conditions favorables à la CLV en assurance
CLV en assurance
Gestion des risques
Segmentation
Calculs prospectifs
MCEV - ALMSolvency II P1 -
IFRS
Conception produit
ERM - ORSA
Calculs prospectifs
Sommaire
4.La CLV en assurance? Pour qui? Pour quoi?• 4.1.Les particularités de l’assurance
• 4.2.Quelles données, quelle granularité ?
• 4.3.Pour qui ?
• 4.4.A quoi cela sert ?
4.1.Personnalisation Vs Mutualisation
Mutualisation des risques : raisonner profil client en termes d’hypothèse technique
Mutualisation
(risque)
Personnalisation
(marketing)
Approche uniforme (marketing – gestion des risques)
Approche segmentée (marketing – gestion des risques)
Impossible en
assurance
Les flux financiers d'un produit d'assurance
Frais acquisition Primes Com. Acqu Marge de solvabilité Rev. financiers Frais de gestion Règlement sinistre Com. Gestion Taxes Profits
4.1.Cycle économique inversé
Cycle économique inversé: durée de contrat parfois très longue, potentiel
de revenus financiers, ou de pertes financières
Les primes sont encaissées avant
de payer les sinistres, cela permet
de faire des placements financiers
Un assureur doit disposer de fonds
propres suivant des règles
prudentielles réglementaires
4.1.Incertitude sur les coûts
La prime est fixée en premier, puis les coûts se réalisent. Il y a une
incertitude sur l’ensemble des flux, notamment le coût des sinistres et donc
la marge client.
Les flux financiers incertains d'un produit d'assurance
Frais acquisition Primes Com. Acqu Marge de solvabilité Rev. financiers Frais de gestion Règlement sinistre Com. Gestion Taxes Profits
Incertitude sur les flux futurs
4.1.Des contraintes réglementaires
Non-Vie Vie
Client
Marque
Marketing
Comptabilité
Informatique
Organisme X X
Réglementation X X
Gestion X X
Produits X X
Assurance
X
X
X
X
X
CLV du client vision à 360°
Vie
Non-Vie
Non-Vie
Un assureur doit scinder l’activité vie et non-vie,
un banquier isole l’assurance de la banque
4.1.Des produits nombreux et complexes
Individuel
Collectif
Assurance Non-Vie
Assurances de biens
Assurances de biens
Assurances de responsabilité
Assurances de responsabilité
Assurance Santé
Assurance Santé
Assurance Vie
Epargne
Retraite
Prévoyance
Epargne
Retraite
Prévoyance
Assurances IARD Assurances de personnes
4.2. Quelles données, granularité?Le métier d’assureur se découpe en trois métiers. L’administratif peut se traduire par un traitement individualisé, les deux suivants sont contraints par le principe de mutualisation. On raisonnera donc sur des hypothèses de calcul tantôt individualisées et tantôt calibrées sur des segments homogènes ( par exemple pour le S/P).
Administratif
FinancierTechnique
Données individuelles
Données par segment(contrainte de mutualisation, ou choix de simplification du modèle)
4.3.Qui utilise la CLV?
Direction
•Décision stratégique
•Pilotage
Marketing
•Acquisition
•Fidélisation
•Vente additionnelle – montée en gamme
•Refidélisation
Actuariat
•Tarification & conception produit
•Gestion des risques – pilotage technique
•Rentabilité produit et portefeuille
Distribution - Gestion
•Optimisation du commissionnement
•Relation client personnalisée (dans un contexte multicanal)
•Relation client différenciée
CLV
Assureur
DistributeurDélégataire
4.4.La CLV : A quoi cela sert?*
File d’appel prioritaire pour les clients à forte valeur
Traitement « VIP »
Identifier les clients à fort risque de résiliation et mener des actions ciblées
Ciblage
Avoir une vision à 360° du client, sur tous ses produits et tout le cycle de vie
Vision 360°
Optimiser le taux de conversion des prospects
Conversion
Evaluer la valeur de chaque client en fonction de son profil
Sur-Mesure
Optimiser les traitements de la fraude en identifiant les profils à risque
Fraude
*quelques exemples
Sommaire
5.Comment mettre en œuvre la CLV en assurance?• 5.1.Une montée en gamme progressive
• 5.2.Capitaliser sur l’existant• Compétences
• Processus
• Organisation
• 5.3.Mise en œuvre du plan de déploiement• Informatique
• Utilisateurs
• La problématique est différente pour le courtier comparé à l’assureur
• Faire simple et proportionnellement à l’objectif fixé (resp. aux objectifs fixés)
• Augmenter l’ambition de(s) l’objectif(s) fixé(s) progressivement et accompagner la complexification du modèle et la diversification des utilisateurs
5.1.Une montée en gamme progressive
Quelle
CLV?
5.2.Capitaliser sur l’existant
CLV
Gestion des
risques
Tarification
MCEV –Calcul de rentabilité
Marketing
Marketing
Calculs prospectifs
Segmentation
Projet CLV
Direction
DSI
DistributionActuariat
Marketing
Compétence Organisation Processus
5.3.Mise en œuvre du plan de déploiement
Réseau de distribution
Direction Technique &
produit
Direction Produit
Service Markeitng
Développement interne
Limité à un ou deux sevices
Intégration partielle
Utilisation de progiciels
Intégration complète au système d’information (fonction support+systèmede gestion+CRM..)
6.ConclusionLa CLV en assurance comporte quelques différences avec la CLV classique (mutualisation et cycle économique inversé).
La CLV est un concept qui peut se décliner en de nombreux modules d’application. Différentes modélisation sont possible.
Elle ne sert pas uniquement à faire un calcul dynamique, elle contribue surtout à proposer un cadre d’analyse très puissant.
La CLV est au cœur du défi lancé par le big data aux marketeurset aux actuaires. Ceux qui sauront le relever en ressortiront meilleurs et plus performants.
Comme pour tout outil complexe, une CLV efficace est un progrès, une mauvaise implémentation de CLV est un danger!
7.Annexes
Bibliographie:
« The Power of CLV: Managing Customer Lifetime Value at IBM » V.Kumar, R.Venkatesan,
T.Bohling, D.Beckmann – Marketing Science Vol 27 N°4 July-August 2008
http://urlz.fr/qTW http://urlz.fr/qTY
7.Etude de cas : IBMDans le cadre d’une étude académique (« The Power of CLV: Managing Customer Lifetime Value at IBM » V.Kumar, R.Venkatesan, T.Bohling, D.Beckmann – Marketing Science Vol 27 N°4 July-August 2008) , IBM a exploité la CLV afin d’optimiser son budget marketing en le réallouant parmi ses clients en 2005. Son objectif était d’améliorer ses revenus.
Initialement IBM utilisait une métrique « CSS » (Customer Spending Score) qui prédisait les revenus attendus dans l’année à venir. Cela permettait de cibler les percentiles de clients à CSS important pour des actions marketing.
L’objectif de cette étude était de remplacer cette métrique par la CLV, afin de procéder à une réallocation du budget marketing sur un échantillon de clients. Un autre échantillon similaire n’a pas fait l’objet d’un tel changement afin de pouvoir mesurer l’impact marginal de cette nouvelle méthode.
La sous-population de clients ciblés correspond à des entreprises de 100 à 999 employés ayant généré des revenus supérieurs à 25 K$ sur les trois dernières années (2001-2003). Une fois la CLV implémentée et calculée sur l’échantillon, une classification des entreprises à forte CLV a été réalisée. Un deuxième critère de sélection a été ajouté pour définir la cible: les clients qui n’avaient pas été contactés par IBM en 2004. La cible ainsi constituée fut les entreprises à CLV élevée et qui ne furent pas sollicitées par IBM en 2004.
Une fois la cible définie, une réallocation du budget marketing 2005 associé à cet échantillon a été faite. le principe fut le suivant: le dernier décile de la distribution de CLV des clients qui furent contactés en 2004 est négatif. Cela signifie donc que le budget de marketing direct consacré à ces clients s’est traduit par une opération « non profitable » pour IBM au sens de la CLV. Inversement, les trois premiers déciles de la distribution de CLV des clients qui ne furent pas contactés en 2004 correspond à une valeur positive significative (voir tableau 6 page 10). Ainsi, en fonction de la propension de ces clients à acheter de nouveaux services, le budget de marketing direct alloué au « mauvais décile » (du groupe de clients contactés en 2004) fut redistribué auprès d’une partie des clients parmi les trois déciles (du groupe de clients non contactés en 2004).
Partant de cela, un plan d’action de marketing direct a été défini.
Finalement, une réallocation d’une partie du budget marketing (vers 14% de l’échantillon) a permis de générer un chiffre d’affaires supplémentaire significatif.
A l’issue de cette étude, IBM a décidé de généraliser cette approche à une plus grande partie de son portefeuille de clients.
7.Etude de cas : IBMProcessus suivi:
• Collecte de données et analyse du portefeuille
• Choix de la métrique
• Implémentation de la métrique
• Identification des segments de clients avec des excédents de budget marketing, et de ceux qui bénéficieront d’une réallocation
• Définition de la stratégie de contact à mener pour augmenter les revenus sur cette cible
• Mise en œuvre de cette stratégie
• Reporting et analyse des résultats
Clientèle (t)
Clients profitables (t)
Profits supérieurs potentiels T>t (multi-équipement, famille, montée en gamme)
Profits réguliers T>t
Clients non profitables (t)
Profits potentiels T>t (multi-
équipement, famille, montée en gamme)
Perte régulière T>t
7.CLV et valeur potentielle du client (diagramme)
7.CLV et valeur potentielle du client (matrice)
Valeur effective(branche 1 du diagramme)
Valeur potentielle(branche 2 du diagramme)
Clientèle (t)
Clients profitables (t)
Profits supérieurs potentiels T>t (multi-équipement, famille, montée en gamme)
Profits réguliers T>t
Clients non profitables (t)
Profits potentiels T>t (multi-équipement, famille, montée en
gamme)
Perte régulière T>t
Forte
Faible
Faible Forte
Client à faible valeur
effective et à forte
valeur potentielle
Client à forte valeur
effective et
potentielle
Client à faible valeur
effective et
potentielle
Client à forte valeur
effective et à faible
valeur potentielle
Branche 1
Branche 2
R&A - Risk and Analysis
28 rue Marsoulan - 75012 Paris
Tel : +33 (0)1 84 17 20 36
Fax : +33 (0)1 84 17 20 45
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Slideshare R&A : http://fr.slideshare.net/Risk_and_Analysis
8.Présentation de R&A