La valeur client (CLV) et la segmentation prédictive
Calculer la CLV d'un client avec la formule simplifiée en contexte SaaS ou e-commerce
La demande figure dans leurs repères ou dans une partie de leur cours, sans en être le sujet principal. Les plus proches viennent en premier.
Calculer la CLV d'un client avec la formule simplifiée en contexte SaaS ou e-commerce
Segmenter une clientèle selon les grandes familles de critères
Décomposer le capital client en quatre volets (valeur, image/notoriété, e-réputation, expérience)
Positionner l'arbre de segmentation comme passerelle entre diagnostic stratégique et action marketing
Structurer une stratégie marketing avec la trilogie Segmentation, Ciblage, Positionnement (SCP)
Distinguer les clients selon leur contribution réelle au chiffre d'affaires (loi de Pareto)
Opposer les logiques transactionnelle et relationnelle du marketing
Formuler le principe d'homogénéité intra-segment et d'hétérogénéité inter-segments
Chiffrer l'impact économique de la rétention sur les profits et le panier moyen
Définir le SIM selon Kotler et énumérer ses quatre fonctions
Expliquer pourquoi la BDD est la fondation du marketing relationnel
Distinguer information quantitative/qualitative et interne/externe
Structurer un diagnostic stratégique en croisant analyses externe (PESTEL, Porter) et interne (chaîne de valeur, VRIO)
Définir les trois indicateurs de l'analyse RFM : Récence, Fréquence, Montant
Organiser une veille commerciale structurée sur ses quatre axes (concurrentielle, marché, réglementaire, e-réputation)
Nommer les trois angles du triangle stratégique : Company, Customers, Competitors (Ohmae, 1982)
Expliquer pourquoi le CRM est une stratégie avant d'être un outil
Distinguer le cross-selling, l'up-selling et le down-selling comme leviers d'expansion de la valeur client
Différencier marketing transactionnel et marketing relationnel
Situer la prévision de vente au départ de la chaîne de planification et expliciter les hypothèses qui la fondent
Mettre en place un suivi post-vente structuré (mise en route, satisfaction, réclamations)
Construire un persona semi-fictif à partir de données réelles (CRM, entretiens, analytics, social listening)