Lionel Texier, actuaire et cofondateur du concept AssurMarketing présente le concept de Customer LifeTime Value appliqué à l'assurance. Un outil de mesure et d'analyse puissant et d'actualité à l'heure du digital et du big data

1. La Customer Lifetime Value
& son application en assurance
R&A
Lionel Texier
« Le problème de notre temps, c’est que le futur n’est plus ce qu’il a été ».
Paul Valéry

2. Sommaire
1.Introduction
2.Présentation de la CLV
3.Des conditions favorables à la CLV en assurance
4.La CLV en assurance? Pour qui? Pour quoi?
5.Comment mettre en œuvre la CLV en assurance?
6.Conclusion
7.Annexe
8.Présentation de R&A

3. 1. Introduction
X% Clients Y% Valeur
X%<Y%
L’organisme doit prêter
une attention particulière
aux clients « X ».
L’organisme doit
proposer une qualité de
service irréprochable à
tous ses clients

4. Sommaire
2.Présentation de la CLV
• Définition
• Les concepts associés
• Etude de cas (voir annexe)

5. 2.Définition de la CLV
Pour les littéraires:
La CLV est la somme
actualisée probable de
l’ensemble des flux
financiers futurs induits par
un client.
Pour les matheux:
𝐶𝐿𝑉 =
𝑡=0
𝑛
𝐸(𝑃𝑟𝑜𝑓𝑖𝑡)𝑖 ∗ 1 + 𝑖 −𝑡
Matrice des produits en fonction de la phase de vie du client
Client Exemple:
A Produit d'appel & atemporel : auto/santé
B Produit adulte: MRH, prévoyance travail, RC Pro…
C Produit à l'usage: assistance, voyage, cyber-risque,événement…
D Produit famille: prévoyance, GAV, scolaire…
E Produit couple : nuptialité, expatrié, chien, chat…
F Produit épargne-retraite…
… …
Z Produit retraite, dépendance, funéraille…
Produit
Période
Jeune Jeune actif Couple Famille Senior Retraité

6. 2.Les concepts associés: Notion de valeur actuelle probable
• Valeur actuelle : « un Tiens vaut mieux qu’un Tu l’auras » : la valeur de
100 demain n’est pas 100 aujourd’hui, elle est en générale inférieure à 100 au même titre
que si vous placez 100 aujourd’hui, vous vous attendez à ce que cela vaille plus demain!
Sinon, vous préférez le consommer tout de suite.*
• Valeur probable: « un Tiens vaut mieux que deux Tu l’auras…peut-
être»: en effet, l’avenir n’est pas un scénario unique, il peut être bon ou mauvais. Il faut
estimer l’avenir moyen et pas uniquement le meilleur ou le pire scénario pour décider
• Valeur actuelle probable: « un Tiens vaut Tu en auras en moyenne
1,85 répartis en 4 versements sur 3 ans ? » : tout dépend du coût financier
du temps et de l’aléa associé aux montants et aux moments des flux qu’il faut estimer.
*sauf en cas de déflation, on préfère attendre car on pourra acheter plus demain avec 1€ d’aujourd’hui

7. 2.Les concepts associés : Cycle de vie du client
Ciblage
prospects
Avant-
vente
Souscription
Fraude Indemnisation
Fidélisation
Vente
croisée
Montée en
gamme
Prescription
Refidélisation

8. 3.Des conditions favorables à la CLV en assurance
CLV en assurance
Gestion des
risques
Segmentation
Calculs
prospectifs
MCEV - ALM
Solvency II P1 -
IFRS
Conception
produit
ERM - ORSA
Calculs
prospectifs

9. Sommaire
4.La CLV en assurance? Pour qui? Pour quoi?
• 4.1.Les particularités de l’assurance
• 4.2.Quelles données, quelle granularité ?
• 4.3.Pour qui ?
• 4.4.A quoi cela sert ?

10. 4.1.Personnalisation Vs Mutualisation
Mutualisation des risques : raisonner profil client en termes d’hypothèse technique
Mutualisation
(risque)
Personnalisation
(marketing)
Approche uniforme (marketing – gestion des risques)
Approche segmentée (marketing – gestion des risques)
Impossible en
assurance

11. Les flux financiers d'un produit d'assurance
Frais acquisition Primes Com. Acqu Marge de solvabilité Rev. financiers Frais de gestion Règlement sinistre Com. Gestion Taxes Profits
4.1.Cycle économique inversé
Cycle économique inversé: durée de contrat parfois très longue, potentiel
de revenus financiers, ou de pertes financières
Les primes sont encaissées avant
de payer les sinistres, cela permet
de faire des placements financiers
Un assureur doit disposer de fonds
propres suivant des règles
prudentielles réglementaires

12. 4.1.Incertitude sur les coûts
La prime est fixée en premier, puis les coûts se réalisent. Il y a une
incertitude sur l’ensemble des flux, notamment le coût des sinistres et donc
la marge client.
Les flux financiers incertains d'un produit d'assurance
Frais acquisition Primes Com. Acqu Marge de solvabilité Rev. financiers Frais de gestion Règlement sinistre Com. Gestion Taxes Profits
Incertitude sur les flux futurs

13. 4.1.Des contraintes réglementaires
Non-Vie Vie
Client
Marque
Marketing
Comptabilité
Informatique
Organisme X X
Réglementation X X
Gestion X X
Produits X X
Assurance
X
X
X
X
X
CLV du client vision à 360°
Vie
Non-Vie
Non-Vie
Un assureur doit scinder l’activité vie et non-vie,
un banquier isole l’assurance de la banque

14. 4.1.Des produits nombreux et complexes
Individuel
Collectif
Assurance Non-Vie
Assurances de
biens
Assurances de
biens
Assurances de
responsabilité
Assurances de
responsabilité
Assurance
Santé
Assurance
Santé
Assurance
Vie
Epargne
Retraite
Prévoyance
Epargne
Retraite
Prévoyance
Assurances IARD Assurances de
personnes

15. 4.2. Quelles données, granularité?
Le métier d’assureur se découpe en trois métiers. L’administratif
peut se traduire par un traitement individualisé, les deux suivants
sont contraints par le principe de mutualisation. On raisonnera
donc sur des hypothèses de calcul tantôt individualisées et tantôt
calibrées sur des segments homogènes ( par exemple pour le
S/P).
Administratif
FinancierTechnique
Données individuelles
Données par segment
(contrainte de mutualisation, ou choix de
simplification du modèle)

16. 4.3.Qui utilise la CLV?
Direction
•Décision stratégique
•Pilotage
Marketing
•Acquisition
•Fidélisation
•Vente additionnelle – montée en gamme
•Refidélisation
Actuariat
•Tarification & conception produit
•Gestion des risques – pilotage technique
•Rentabilité produit et portefeuille
Distribution - Gestion
•Optimisation du commissionnement
•Relation client personnalisée (dans un contexte multicanal)
•Relation client différenciée
CLV
Assureur
DistributeurDélégataire

17. 4.4.La CLV : A quoi cela sert?*
File d’appel
prioritaire pour
les clients à
forte valeur
Traitement « VIP »
Identifier les
clients à fort
risque de
résiliation et
mener des
actions ciblées
Ciblage
Avoir une vision
à 360° du client,
sur tous ses
produits et tout le
cycle de vie
Vision 360°
Optimiser le taux de
conversion des
prospects
Conversion
Evaluer la valeur de chaque
client en fonction de son
profil
Sur-Mesure
Optimiser les traitements
de la fraude en identifiant
les profils à risque
Fraude
*quelques exemples

18. Sommaire
5.Comment mettre en œuvre la CLV en assurance?
• 5.1.Une montée en gamme progressive
• 5.2.Capitaliser sur l’existant
• Compétences
• Processus
• Organisation
• 5.3.Mise en œuvre du plan de déploiement
• Informatique
• Utilisateurs

19. • La problématique est différente pour le courtier comparé à l’assureur
• Faire simple et proportionnellement à l’objectif fixé (resp. aux objectifs fixés)
• Augmenter l’ambition de(s) l’objectif(s) fixé(s) progressivement et accompagner la
complexification du modèle et la diversification des utilisateurs
5.1.Une montée en gamme progressive
Quelle
CLV?

20. 5.2.Capitaliser sur l’existant
CLV
Gestion
des
risques
Tarification
MCEV –
Calcul de
rentabilité
Marketing
Marketing
Calculs
prospectifs
Segmentation
Projet
CLV
Direction
DSI
DistributionActuariat
Marketing
Compétence Organisation Processus

21. 5.3.Mise en œuvre du plan de déploiement
Réseau de
distribution
Direction
Technique &
produit
Direction Produit
Service
Markeitng
Développement interne
Limité à un ou deux sevices
Intégration partielle
Utilisation de progiciels
Intégration complète au système
d’information (fonction support+système
de gestion+CRM..)

22. 6.Conclusion
La CLV en assurance comporte quelques différences avec la
CLV classique (mutualisation et cycle économique inversé).
La CLV est un concept qui peut se décliner en de nombreux
modules d’application. Différentes modélisation sont possible.
Elle ne sert pas uniquement à faire un calcul dynamique, elle
contribue surtout à proposer un cadre d’analyse très puissant.
La CLV est au cœur du défi lancé par le big data aux marketeurs
et aux actuaires. Ceux qui sauront le relever en ressortiront
meilleurs et plus performants.
Comme pour tout outil complexe, une CLV efficace est un
progrès, une mauvaise implémentation de CLV est un danger!

24. 7.Annexes
Bibliographie:
« The Power of CLV: Managing Customer Lifetime Value at IBM » V.Kumar, R.Venkatesan,
T.Bohling, D.Beckmann – Marketing Science Vol 27 N°4 July-August 2008
http://urlz.fr/qTW http://urlz.fr/qTY

25. 7.Etude de cas : IBMDans le cadre d’une étude académique (« The Power of CLV: Managing Customer Lifetime Value at IBM » V.Kumar, R.Venkatesan, T.Bohling,
D.Beckmann – Marketing Science Vol 27 N°4 July-August 2008) , IBM a exploité la CLV afin d’optimiser son budget marketing en le réallouant parmi ses
clients en 2005. Son objectif était d’améliorer ses revenus.
Initialement IBM utilisait une métrique « CSS » (Customer Spending Score) qui prédisait les revenus attendus dans l’année à venir. Cela permettait de
cibler les percentiles de clients à CSS important pour des actions marketing.
L’objectif de cette étude était de remplacer cette métrique par la CLV, afin de procéder à une réallocation du budget marketing sur un échantillon de
clients. Un autre échantillon similaire n’a pas fait l’objet d’un tel changement afin de pouvoir mesurer l’impact marginal de cette nouvelle méthode.
La sous-population de clients ciblés correspond à des entreprises de 100 à 999 employés ayant généré des revenus supérieurs à 25 K$ sur les trois
dernières années (2001-2003). Une fois la CLV implémentée et calculée sur l’échantillon, une classification des entreprises à forte CLV a été réalisée. Un
deuxième critère de sélection a été ajouté pour définir la cible: les clients qui n’avaient pas été contactés par IBM en 2004. La cible ainsi constituée fut les
entreprises à CLV élevée et qui ne furent pas sollicitées par IBM en 2004.
Une fois la cible définie, une réallocation du budget marketing 2005 associé à cet échantillon a été faite. le principe fut le suivant: le dernier décile de la
distribution de CLV des clients qui furent contactés en 2004 est négatif. Cela signifie donc que le budget de marketing direct consacré à ces clients s’est
traduit par une opération « non profitable » pour IBM au sens de la CLV. Inversement, les trois premiers déciles de la distribution de CLV des clients qui
ne furent pas contactés en 2004 correspond à une valeur positive significative (voir tableau 6 page 10). Ainsi, en fonction de la propension de ces clients
à acheter de nouveaux services, le budget de marketing direct alloué au « mauvais décile » (du groupe de clients contactés en 2004) fut redistribué
auprès d’une partie des clients parmi les trois déciles (du groupe de clients non contactés en 2004).
Partant de cela, un plan d’action de marketing direct a été défini.
Finalement, une réallocation d’une partie du budget marketing (vers 14% de l’échantillon) a permis de générer un chiffre d’affaires supplémentaire
significatif.
A l’issue de cette étude, IBM a décidé de généraliser cette approche à une plus grande partie de son portefeuille de clients.

26. 7.Etude de cas : IBMProcessus suivi:
• Collecte de données et analyse du portefeuille
• Choix de la métrique
• Implémentation de la métrique
• Identification des segments de clients avec des excédents de budget marketing, et de ceux qui bénéficieront d’une réallocation
• Définition de la stratégie de contact à mener pour augmenter les revenus sur cette cible
• Mise en œuvre de cette stratégie
• Reporting et analyse des résultats

27. Clientèle (t)
Clients profitables
(t)
Profits supérieurs
potentiels T>t (multi-
équipement, famille,
montée en gamme)
Profits réguliers T>t
Clients non
profitables (t)
Profits potentiels
T>t (multi-
équipement, famille,
montée en gamme)
Perte régulière T>t
7.CLV et valeur potentielle du client (diagramme)

28. 7.CLV et valeur potentielle du client (matrice)
Valeur effective
(branche 1 du diagramme)
Valeur potentielle
(branche 2 du diagramme)
Clientèle (t)
Clients profitables (t)
Profits supérieurs
potentiels T>t (multi-
équipement, famille,
montée en gamme)
Profits réguliers T>t
Clients non
profitables (t)
Profits potentiels T>t
(multi-équipement,
famille, montée en
gamme)
Perte régulière T>t
Forte
Faible
Faible Forte
Client à faible valeur
effective et à forte
valeur potentielle
Client à forte valeur
effective et
potentielle
Client à faible valeur
effective et
potentielle
Client à forte valeur
effective et à faible
valeur potentielle
Branche 1
Branche 2

29. R&A - Risk and Analysis
28 rue Marsoulan - 75012 Paris
Tel : +33 (0)1 84 17 20 36
Fax : +33 (0)1 84 17 20 45
Retrouvez plus d’informations sur notre organisation : www.riskandanalysis.com
Slideshare R&A : http://fr.slideshare.net/Risk_and_Analysis
8.Présentation de R&A