VISEO accompagne Natixis Financement pour modéliser son score de réactivation

Dédié au crédit à la consommation, Natixis Financement, troisième acteur français du crédit à la consommation, développe pour les réseaux bancaires du Groupe BPCE, des offres de crédit renouvelable utilisables sur les cartes de crédit du groupe, et également de gestion des prêts personnels amortissables.
 

Natixis Financement, au moment de faire appel à VISEO, souhaitait viser les clients ayant déjà utilisé la partie crédit une ou plusieurs fois et ayant fini de rembourser, via différents canaux de financement.
 

«Nous avons un historique sur les comportements de nos clients vers qui nous dirigeons des campagnes marketing, par mail et SMS principalement», nous explique Delphine Morin, Responsable du pôle Connaissance Clients à la Direction Marketing et Innovation de Natixis Financement, qui compte 16,8 Md€ d’encours de crédits à la consommation (2014).

Comment arriver à mieux gérer la réactivation du crédit?

«Toutefois un quart de nos clients en portefeuille ne l’utilise plus et c’est eux que nous souhaitons cibler précisément et surtout comprendre pourquoi ils ne font plus appel à ce crédit», poursuit Delphine Morin.
 

C’est ce que Natixis cherchait à «scorer»: construire un score de réactivation sur les ex-actifs de leur offre de crédit renouvelable et ainsi identifier les plus intéressants à réactiver. C’est là que VISEO est entré en jeu entre avril et juin 2016.
 

«Natixis met à disposition de ses clients une carte de crédit renouvelable. Mais l’activation de cette carte n’est pas systématique et ni pérenne dans le temps. Un client peut activer sa carte à un moment puis se distancier lorsque le crédit contracté est remboursé, nous rapporte la data scientist expert VISEO, Catherine Chevalier, en charge du projet. Il passe alors en statut d’ex-actif. Dès lors comment arriver à mieux gérer la réactivation du crédit?».
 

L’enjeu pour Catherine Chevalier était ainsi d’allouer de façon optimisée les communications visant à réactiver les clients ex-actifs, d’autant que Natixis affiche un taux de 93,5 % de clients finaux satisfaits. «L’objectif de cette mission était ainsi de trouver les leviers puis d'identifier les plus pertinents», explique-t-elle.

700 000 dossiers analysés pour la modélisation du score

Pour ce faire, "nous avons identifié deux familles de leviers. D’une part, la famille 'comportement / segmentation RFM (récence/fréquence/montant)' en étudiant le comportement du crédit renouvelable passé, notamment d’ex-actifs qui se sont eux réactivés, et ainsi les variables les plus caractéristiques de la réactivation. D’autre part, la famille dite 'communication', en analysant le type de comportement des ex-actifs, les caractéristiques financières du dossier et celles liées aux revenus et aux charges ou même encore ‘a-t-il déjà été soumis à des canaux de communication de la part de Natixis."
 

Au final, VISEO s’est appuyé sur près de 700 000 dossiers pour la modélisation du score. «Natixis a été étonnée de la rapidité avec laquelle on a fait ça», ajoute Frédérick Vautrain, directeur Data Sciences VISEO.
 

«D’habitude on envoyait notre communication à tout le monde, là nous allons pouvoir cibler moins de personnes mais mieux. La rentabilité de la campagne doit être là. Pour la période de Noël, nous avons intégré ce score pour nos communications et nous allons pouvoir vérifier son efficacité», explique Delphine Morin.
 

«Maintenant que nous savons qui cibler par groupe d’ex-actifs, il serait intéressant de travailler sur de la personnalisation d’emails et de sms, affirme-t-elle. Et s’appuyer encore davantage sur la Big Data à l’avenir qui nous donnerait accès à de nouveaux types de données du genre: 'ce client à x% de chance de s’activer dans l’année.»