| Titre | Evaluate and understand customer lifetime duration: an example from telecom | |
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| Auteur | Chao Wang, Ilaria PhD Dalla Pozza | |
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Revue | Gestion 2000 |
| Numéro | Volume 32, 2015/2 | |
| Page | 79-101 | |
| Résumé |
Entretenir une relation de long terme avec ses clients et augmenter la valeur des clients restent les principaux objectifs du marketing relationnel et du service client. Cette étude implémente un modèle probabiliste d'estimation de la durée de vie client et de la valeur actualisée des flux transactionnels dans un cadre de relation noncontractuelle. Celui-ci repose sur des données transactionnelles simples et discrètes accessibles aux managers. Il identifie les facteurs démographiques et les facteurs liés à la relation cliententreprise qui ont une contribution significative dans la variance de la durée de vie moyenne de la relation avec le client et des valeurs actualisées des flux transactionnels associés. En dehors d'un contexte de recherche, un autre aspect différenciant de notre étude est qu'il repose sur des données transactionnelles discrètes. Bien que de telles données transactionnelles se limitent à fournir des informations précises et exhaustives, elles ont été intensivement utilisées car elles sont pratiques et répondent efficacement aux besoins de notre étude. Pouvoir évaluer et comprendre la durée de la relation avec le client sur la base des données transactionnelles simples et discrètes a une valeur académique et managériale. Les enjeux pour le management sont analysés et donnent quelques idées aux responsables marketing et aux dirigeants d'entreprises concernés par un contexte de relation client noncontractuelle, pour lequel il y a encore peu de recherche appliquée. Source : Éditeur (via Cairn.info) |
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| Résumé anglais |
Maintaining long-term customer relationships and increasing customer value are always the crucial objectives in service management and relationship marketing. This study implements a probability model to estimate the customer lifetime duration and discounted expected transactions in a non-contractual setting with relatively simple and standard discrete-time based transaction data which are easily approachable for managers, and identifies the exchange and demographic factors that have significant contribution in the explanation of the variance in customer lifetime duration and discounted expected transactions. Apart from the research context, a crucial aspect distinguishing our study from previous studies is that our data track repeat-transactions on a discrete-time basis. Although such transaction track is constrained in providing accurate and deep information, it has been widely used for its convenience and efficiency. How to capture the customer lifetime durations and extract buyer-seller relationship antecedents based on such relatively simple information stands academic and managerial value. Managerial implications are discussed to offer some insights for marketing managers and decision makers in non-contractual settings, where empirical research remains rather scarce and advocated. Source : Éditeur (via Cairn.info) |
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| Article en ligne | http://www.cairn.info/article.php?ID_ARTICLE=G2000_322_0079 |
