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Le big data à la rescousse de Lyreco pour réduire la fuite de clients

Étude de cas Confronté à un taux important d’attrition de ses clients PME-PMI, le distributeur de fournitures de bureau et services généraux Lyreco met en place une démarche big data visant à prédire les risques imminents de fuites. Ainsi, il pourra anticiper les actions commerciales pour prévenir le problème.
mis à jour le 04 août 2016 à 15H26
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Le big data à la rescousse de Lyreco pour réduire la fuite de clients
Plate-forme logistique Lyreco de Digoin (Saône-et-Loire) © Lyreco

Le big data frappe à la porte des 47 agences commerciales de Lyreco dans le monde. Objectif : mieux connaître et fidéliser les clients. Le système a déjà été testé avec succès au Danemark et dans quatre agences en France. Si ces essais s'avéraient concluants, il pourrait être déployé dans l’ensemble du groupe de fournitures de bureau et services généraux.

 

Taux d'attrition de 20 à 25% des clients PME-PMI

Le projet a été lancé en février 2015, après l'arrivée du nouveau PDG Hervé Milcent qui a pris les rênes de Lyreco au début de l’année. Le but est d’exploiter le gisement de 2 milliards de lignes d’information résidant dans l’entrepôt de données alimenté par Informatica pour mieux connaître et suivre le portefeuille de clientèle. Le groupe, qui emploie 10 000 personnes, dont 2000 en France, et affiche un chiffre d’affaires de 2 milliards d’euros en 2015, souffre d’un taux attrition des clients jugé trop important. Chaque année, il perd 20 à 25% de ses clients PME-PMI, qui forment 45% de sa base clientèle.

 

Un Datalab a été mis en place pour tester des cas d’usages et prouver l’intérêt de l’analyse de données massives par des démonstrateurs pilotes. Il s’appuie sur la base de données relationnelle Vertica de Hewlett Packard Entreprise et la plateforme big data DSS de Dataiku. L’investissement est modeste : 35 000 euros, sans le coût d’accompagnement par le cabinet de conseil Saegus. "Avec cet outil, nous disposons des moyens pour mener des analyses poussées des données, estime Amaury Caudmont, chef du projet chez Lyreco. Nous voulons garder la main sur le système et savoir ce que nous faisons. Nous gardons toute latitude pour créer nos algorithmes d’analyse avec les langages de programmation R ou Python."

 

Augmentation des volumes de commande

Le premier test a été mené en avril 2016 sur l'analyse du comportement des clients et la détection de risques d’attrition. Près de 500 millions de lignes d’information, le quart du volume de l’entrepôt de données du groupe, sont déversées dans le moteur d’analyse prédictive. "En une heure, nous sommes capables de les analyser et d’identifier les clients qui risquent de partir dans les trois prochains mois, confie Amaury Caudmont. Le commercial peut alors anticiper des actions préventives comme des promotions à mettre en place pour les retenir."

 

Dans les quatre agences commerciales en France où il a été testé, le système a augmenté de 11 lignes le volume moyen de commande par rapport à une population de contrôle, de 78 euros le montant total et de 23,6 euros la marge. Mais Amaury Caudmont se montre prudent. "Nous sommes encore dans une démarche de labo, modère-t-il. Mais cela nous ouvre des opportunités d’usage dans d’autres métiers, d’autres filiales et d’autres départements du groupe. Dans l’avenir, on pourra utiliser par exemple le système comme moteur de recommandation de produits en temps réel."

 

conduite du changement

Mais cette révolution n’a de sens que si elle est accompagnée par une vraie conduite du changement en interne. C’est pourquoi un briefing des forces commerciales et marketing des quatre agences concernées a été mis en place. "Il faut développer un modèle de suivi préventif des clients à risque à la manière du système de prévention des meurtres dans le film Minority Report, explique Amaury Caudmont. Dès que le moteur big data détecte un client qui risque de partir, le commercial doit aller le voir d’urgence et lui proposer par exemple une promotion. Il faut un changement au-delà du traditionnel système de gestion de la relation client."

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