Acquisition Multi-Portefeuilles

Problème & Impact Business

L'acquisition client non ciblée génère des coûts élevés et un faible taux de conversion. Les opérateurs dépensent massivement en marketing sans optimiser le ciblage par segment et portefeuille.

Impact mesuré:

• +15-20% de taux de conversion sur campagnes ciblées
• -20% de coût d'acquisition client (CAC)
• +25% de quality score (clients à forte LTV)
• ROI campagnes: 5:1 vs. 2:1 en approche générique

Données & Features Clés

Sources de données principales

• Profil démographique: âge, CSP, localisation, revenus estimés
• Comportement navigation: visites site/app, pages consultées, durée
• Historique interactions: call center, retail, emails, SMS
• Données géolocalisées: zone résidentielle, lieux fréquentés
• Signaux externes: DMP, réseaux sociaux, partenariats

Features engineered

• Score de propension par portefeuille (prépayé, postpayé, EBU)
• Produit recommandé (plan optimal)
• Canal d'acquisition préféré (web, retail, téléphone)
• Sensibilité prix (premium vs. économique)
• Timing optimal de contact

Modèles & Méthodes

Approche multi-niveau

1. Gradient Boosting (XGBoost): Classification multi-classe

   • Prépayé vs. Postpayé vs. Entreprise
   • Précision: 84%
   • Features principales: démographie, comportement

2. Neural Networks: Prédiction produit optimal

   • Architecture: 3 couches cachées
   • Précision recommandation: 79%
   • Intégration signaux complexes

3. Propensity Scoring: Probabilité de conversion

   • Score 0-100 par segment
   • Calibration régulière
   • Seuils dynamiques par campagne

Segmentation intelligente

• Jeunes urbains: prépayé data-centric, app mobile
• Familles: postpayé multi-lignes, bundles
• Professionnels: business plans, services VAS
• Seniors: simplicité, retail proximity
• Entreprises: EBU, account management

Intégration Temps Réel

Orchestration multi-canal

Scoring engine
     ↓
Priorisation leads (top 20% propensity)
     ↓
Routing intelligent:
├── Web: Display ads, retargeting
├── App: Push notifications personnalisées
├── Retail: Liste prospects pour conseillers
├── Call center: Scripts personnalisés
└── SMS/Email: Offres one-click

Personnalisation dynamique

• Offre adaptée au segment (prix, data, voix)
• Canal optimal selon préférence
• Timing (éviter heures indésirables)
• Creative personnalisé (langue, visuels)

KPI & Objectifs de Performance

| Métrique | Cible | Actuel | |----------|-------|--------| | Taux de conversion | +15-20% | +18% | | CAC reduction | -20% | -22% | | Quality score | +25% | +27% | | Précision modèle | >80% | 84% | | Time to convert | <14j | 11j |

Déploiement & Monitoring

Pipeline acquisition

1. Scoring quotidien: Refresh base prospects
2. Segmentation: Attribution segment + produit optimal
3. Priorisation: Top 20% propensity score
4. Activation: Campagnes multi-canal coordonnées
5. Tracking: Conversion, attribution, LTV 90j

A/B Testing systématique

• Variables testées: Offre, canal, timing, creative
• Durée minimale: 2 semaines
• Metrics: Conversion rate, CAC, LTV, churn D+90
• Winner deployment: Automatique si uplift >10%

Feedback loop & amélioration

• Intégration résultats campagne dans retraining
• Ajustement seuils propensity selon performance
• Analyse post-acquisition (churn, ARPU, satisfaction)

FAQ & Prérequis

Q: Données minimales requises? A: Base prospects (min. démographie + contact), historique interactions 3 mois.

Q: Compatible avec systèmes CRM existants? A: Oui, API REST + batch export pour intégration Salesforce, Siebel, custom.

Q: RGPD / opt-in? A: Scoring sur base opt-in marketing. Pseudonymisation. Droit d'opposition respecté.

Q: Délai de mise en œuvre? A: 2-3 mois (data pipeline + intégration CRM + formation équipes).

Q: ROI attendu? A: 5:1 sur 12 mois (vs. 2:1 campagnes non ciblées).