La conception de l'offre groupée à partir d'une segmentation floue : application aux services bancaires

Fuzzy segmentation approach for building services bundles : application to banking market

• Auteur / Autrice : Tâm Nguyen Phuong
• Direction : Gérard Cliquet
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences de gestion
• Date : Soutenance en 2011
• Etablissement(s) : Rennes 1

Mots clés

Mots clés contrôlés

Cibles (marketing)

Marketing

Banques

Logique floue

Algorithmes génétiques

Résumé

L’analyse de segmentation vise à déterminer des groupes de clients les plus homogènes possibles mais suffisamment grands pour déclencher un acte marketing. Pourtant, ces deux critères sont souvent contradictoires, notamment face aux consommateurs au comportement complexe présentant des similitudes à la fois à plusieurs classes. Ce phénomène de chevauchement se manifeste également du côté de l’offre avec un accroissement récent des offres groupées, surtout dans le secteur tertiaire avec des bouquets de services. Face à cette réalité, l’approche conventionnelle de segmentation, avec sa stratégie de groupement mutuellement exclusif, se montre moins réaliste et fait perdre d’information relative à l’appartenance simultanée à plusieurs segments. La théorie des sous-ensembles flous, avec le concept de degré d’appartenance permettant une appartenance graduée à plusieurs classes, peut apporter des réponses aux problèmes de la structure chevauchée du marché. Une approche par la logique floue en segmentation–ciblage a été réalisée dans le domaine bancaire. L’objectif est de décliner une gamme de bouquets de services bancaires répondant aux besoins de différents types d’utilisateurs tout en justifiant une facturation forfaitaire. L’analyse des différentes possibilités de segmentation obtenues en exploitant la matrice d’appartenance conduit à l’élaboration d’un tableau de bord aidant le décideur à cerner une cible suffisamment grande et homogène selon l’objectif à atteindre. L’étude sur la nature des multi-appartenances fait ressortir des tendances de mutation des individus entre classes, ce qui a permis d’affiner la segmentation obtenue et de concevoir les bouquets de services adaptés. Un système d’apprentissage par algorithme génétique a été construit. L’interprétation des règles de classification obtenues permet de mieux comprendre le marché et d’identifier l’offre groupée répondant le mieux aux attentes de nouveau client.

Cluster analysis aims at determining groups of customers which are as homogeneous as possible but large enough to implement a marketing action. However, these two criteria are often contradictory, particularly in a dynamic market with increasingly complex consumer behavior presenting similarities to different classes. On the other side, market offers also present overlapping with recent tendency of grouped offers, especially in the tertiary sector with services bundles. Face to this reality, the conventional approach of segmentation, with its mutually exclusive grouping strategy, seems less realistic and loses information on simultaneous membership in different segments. The fuzzy set theory, with the concept of membership degree allowing a graduated membership in many classes, can answer to the problems of the market overlapping structure. A fuzzy logic approach in segmentation was proposed and carried out in the banking market. The objective is to build a range of banking services bundles meeting needs of various types of consumers and justifying a contractual fee. The analysis of different possibilities of segmentation obtained by exploiting the matrix of membership degree leads to elaborate an instrument panel which help the manager to identify a sufficiently large and homogeneous target according to the goal. The study on the nature of the multi-memberships highlights the mutation trends of individuals between classes, which allowed refining the obtained segmentation and building appropriate services bundles. A training process by genetic algorithm, taking into account the results of the segmentation stage, was carried out in order to establish rules allowing classifying prospective customers and identifying best services bundles that meet theirs expectations.