📄 Cours - Stratégie de fidélisation et marketing après-vente

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DRCVC2 · BTS MCO 2ᵉ Année · Bloc 1 - U41

Stratégie de fidélisation et marketing après-vente

Fondements, programmes de fidélité, marketing après-vente, écosystème technologique, droit et KPI

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📍 Partie I - Fondements économiques

La fidélisation, un levier de rentabilité démontré

Reichheld & Sasser (1990)

5 % d'attrition en moins = 25 à 95 % de profit en plus.

Cinq effets cumulatifs

Acquisition, volume, coût, recommandation, prix.

CLV supérieure

Justifie l'investissement relationnel.

📍 Partie I - Comportementale vs attitudinale

Distinguer la vraie fidélité de la simple inertie

Richard Oliver (1999)

Fidélité comportementale : répétition observable
Fidélité attitudinale : attachement affectif

Dick & Basu (1994)

Véritable, latente, fausse, non-fidélité

📍 Partie I - Griffin & Ehrenberg

Échelle de maturité et polygamie loyale

Griffin (1995) - Suspect → prospect → client fidèle → avocat.

Ehrenberg - Modèle NBD-Dirichlet : la fidélité exclusive est rare.

Conséquence - Viser la part de portefeuille plutôt qu'une fidélité totale illusoire.

📍 Partie II - Taxonomie des programmes

Quatre mécanismes, trois périmètres

Points

Logique earn & burn.

Cashback

Remise différée.

Statutaire

Reconnaissance sociale.

Premium payant

Effet du coût irrécupérable.

📍 Partie II - Architecture performante

Six principes et l'incremental lift

Six principes

Segmentation, valeur perçue, simplicité
Personnalisation, cohérence omnicanale, rentabilité

Incremental lift

(CA membres − CA non-membres) ÷ CA non-membres

📍 Partie II - Marketing après-vente

Quatre types d'actions post-achat

Suivi

Remerciement, tutoriel.

Réassurance

Réduit la dissonance cognitive (Festinger).

Stimulation du réachat

Modèles prédictifs CRM.

Ambassadeur

Avis, parrainage, communauté.

📍 Partie III - Écosystème technologique

Plateformes de loyalty management et prédiction du churn

Antavo, Comarch

Paramétrage des règles de points.

Salesforce Loyalty Mgmt

Campagnes ciblées automatisées.

Machine learning

Scikit-learn pour la prédiction du churn.

Score de propension

Concentre les ressources sur les clients à risque.

📍 Partie III - Cadre juridique

Un cadre strict pour les programmes de fidélité

Obligations

RGPD, consentement (art. L. 34-5)
Loi Chatel : péremption des points

Restrictions

Ventes avec primes (L. 121-35 s.)
Droit de la concurrence

📍 Partie III - Exemples sectoriels & KPI

De la théorie aux indicateurs de terrain

Exemples sectoriels

Sephora, Starbucks, Leclerc
Fnac+, Amazon Prime

KPI de pilotage

Taux de rétention, CLV
Taux de rédemption, taux de parrainage

📍 Conclusion

Fidéliser avec lucidité, sans naïveté

[Fondements] - Reichheld, Oliver, Dick & Basu, Griffin, Ehrenberg.

[Méthode] - Taxonomie des programmes, architecture performante, après-vente.

[Technologie & droit] - Loyalty management, RGPD, ventes avec primes.

[Performance] - KPI et épreuve E41 : rétention, CLV, rédemption, parrainage.

Fidéliser, c'est construire un attachement attitudinal durable, pas récompenser une simple inertie.

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