XLSTAT: Customer Long-term Value (CLTV) dans Excel

Jeu de données pour calculer la Customer Long-term Value (CLTV)

Les données correspondent à un échantillon de données d’abonnements mensuels d’un opérateur de téléphonie mobile. La période couverte va de 2010 à 2014. 3 groupes d’utilisateurs issus d’une segmentation par la valeur sont représentés : Young, Classic et Premium.

Le but de ce tutoriel est de calculer la CLTV des clients et aussi d’avoir une vue détaillée du cycle de vie client.

Paramétrer la boîte de dialogue de la Customer Long-term Value

Une fois XLSTAT lancé, sélectionnez le menu  Marketing / Outils Marketing / Customer Long-term Value.

La boîte de dialogue  Customer Long-term Value apparaît.

Dans l'onglet  Général , sélectionnez la colonne correspondant au prix de la souscription dans le champ RMC (Revenu moyen par client), puis dans l’ordre les colonnes correspondant au temps d’acquisition et d’attrition (churn). Cochez ensuite l’option Segments et sélectionnez la variable correspondante pour que XLSTAT produise des résultats par segments.

L'option Libellés des variables est laissée activée car la première ligne des colonnes sélectionnées comprend le nom des variables. Les abonnements étant mensuels on sélectionne mensuel dans le champ Période de souscription.

Les options permettent d’inclure certains paramètres tels que le taux de remise ou encore les coûts fixes d’exploitation dans le calcul de la CLV. Les clients étant débités en début de mois on choisit dans la section Règlement, l’option début de période.

L’onglet Sorties nous permet de choisir les résultats à afficher. Notons l’option comparaison des segments qui permet de réaliser une comparaison des fonctions de rétentions entre les différents segments afin de pouvoir dégager d’éventuelles similitudes.

Dans l’onglet  graphiques , nous avons le choix entre plusieurs courbes à afficher, l’option graphiques de comparaison permet d’afficher les graphiques comparant les courbes de rétention, de densité et de hasard pour les différents segments. Cela peut être utile pour avoir une vue d’ensemble du comportement client par segment.

Une fois que vous avez cliqué sur le bouton OK, les calculs commencent et les résultats sont affichés.

Interpréter les résultats de la Customer Long-term Value (CLTV)

Après les tableaux des statistiques descriptives, le premier résultat affiché concerne la CLV moyenne par segment.

Ensuite, nous avons pour chaque segment, le tableau d’analyse du cycle de vie client. Ce tableau nous donne une batterie d’indicateurs nous permettant d’avoir un suivi période par période du comportement client.

Les premières colonnes du tableau fournissent un récapitulatif des évènements clients. On peut ainsi observer pour chaque mois combien de clients ont résilié leur abonnement ou on cesser d’être observés (censurées), avoir le taux de rétention et d’attrition (churn) correspondant.

La fonction de churn cumulée nous donne le pourcentage de clients perdus depuis le début de l’étude. Intéressons-nous au segment classic, plus précisément à la période [5,6) qui correspond au 6e mois après souscription. La valeur de la fonction de churn cumulée est de 25,4%. Nous avons donc environs un quart des clients qui ont annulé leur abonnement au cours des 6 premiers mois suivant leur souscription.

La densité de probabilité correspond à la probabilité qu'a l'entreprise de retenir un client pendant t-1 périodes et qu'il annule ou résilie son abonnement pendant la période t. Ainsi, pour le segment classic la probabilité qu’un client annule son abonnement au cours de son 6e mois de souscription est de 0,027 (2,7%).

Le taux de hasard quant à lui correspond à la probabilité qu'un client résilie son abonnement pendant la période t sachant qu'il était présent en période t-1. La probabilité qu’un client du segment classic résilie son abonnement au cours du 6e mois après souscription sachant qu’il était encore client le mois d’avant (5e mois) est de 3,7%.

Les deux dernières colonnes nous donnent les estimations de la CLV (customer lifetime value) et de la CLTV. Cela permet d’avoir une estimation de la CLTV pour chacune des périodes. Ainsi on peut voir qu’un client du segment Classic qui résilierait son abonnement au cours de son 6e mois d’abonnement aura en moyenne une CLTV de 138,227€.

Ensuite nous avons un tableau nous donnant le temps de rétention médian et l’écart type associé. Pour le segment classic, on perd donc la moitié des clients après environs 15 mois (14,719).

À la suite de ce tableau sont affichés plusieurs graphiques résumant l’information contenue dans les tableaux ci-dessus.

Après avoir affiché ces résultats pour l’ensemble des segments, vu que l’option Comparaison des segments a été cochée, le tableau correspondant est affiché.

Ce tableau affiche les statistiques correspondants à trois tests : le Log-rank test, le test de Wilcoxon, et le test de Tarone Ware. Ces tests s'appuient tous sur le test du Khi². Plus la p-value est faible, plus la différence entre les fonctions de rétention des segments est significative.

Comme nous pourrons le remarquer dans le tableau ci-dessous aucun des tests n’est significatif au seuil alpha = 5%.

Il n’y a donc pas de différence significative entre les courbes de rétention de nos 3 segments.

Le dernier résultat affiché correspond aux graphiques de comparaison des courbes de rétention, de densité et de hasard pour les différents segments.