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Calcul CRM auto : 7 scénarios concrets décortiqués pour comprendre votre bonus-malus

Image pour calcul crm auto

Image pour calcul crm auto

Le calcul CRM auto (Coefficient de Réduction-Majoration) reste pour beaucoup d’automobilistes une boîte noire. Pourtant, derrière ce système de bonus-malus se cachent des mécanismes mathématiques… qui ressemblent étonnamment à ceux que les directions commerciales et marketing utilisent dans leur logiciel CRM : scoring, historique, pondération des risques, règles de gestion automatisées, etc.

Sur Crm factory, nous analysons d’ordinaire des solutions de gestion de la relation client. Mais comprendre le calcul CRM auto est un excellent exercice pour tous les acheteurs professionnels de logiciels CRM : c’est un modèle simple, normé, qui illustre parfaitement comment un système de règles peut transformer des événements (sinistres, années sans accident) en score (bonus-malus), puis en impact concret (montant de la prime).

1. Rappel express : comment fonctionne le calcul CRM auto ?

Coefficient de départ et principe général

Pour un nouveau conducteur ou un assuré sans historique récent, le coefficient de départ est généralement de 1,00. Ce coefficient servira de base pour appliquer des réductions (bonus) ou des majorations (malus) chaque année en fonction de votre comportement au volant, mesuré par les sinistres responsables déclarés à l’assurance.

Dans une logique purement “CRM logiciel”, on parlerait ici :

Le parallèle avec un logiciel CRM B2B

Un outil CRM moderne applique exactement le même type de logique à vos clients ou prospects :

Comprendre le calcul CRM auto, c’est donc aussi mieux visualiser comment votre futur logiciel CRM pourra gérer automatiquement des “bonus” et “malus” commerciaux pour vos comptes clés.

2. Scénario 1 : nouveau conducteur sans sinistre pendant 7 ans

Hypothèse de départ

Prenons un profil type :

Chaque année sans sinistre responsable entraîne une réduction du coefficient, jusqu’à atteindre le bonus maximal (par exemple 0,50). Le principe : plus vous restez “propre” dans votre historique, plus votre score devient favorable.

Interprétation “logique CRM”

Si l’on transpose à un logiciel CRM :

Ce premier scénario illustre la valeur d’une règle simple mais transparente : tant pour l’automobiliste que pour l’acheteur d’un CRM, l’enjeu est de comprendre comment la donnée historique se transforme en avantage concret.

3. Scénario 2 : un sinistre responsable au bout de 3 ans de bonus

La trajectoire du conducteur

Deuxième profil :

Conséquences :

Lecture en mode CRM d’entreprise

Transposé à un CRM :

Pour un acheteur professionnel de CRM, ce scénario aide à formuler un cahier des charges : le système doit permettre de pondérer les événements dans le temps, avec un impact plus ou moins fort, mais sans “effacer” totalement l’historique positif.

4. Scénario 3 : multi-sinistres la même année

Un cas extrême pour tester la logique

Imaginez maintenant un conducteur :

Les règles d’assurance prévoient généralement que :

Parallèle : un client “à incidents multiples” dans un CRM

Dans un CRM :

Ce scénario démontre l’importance d’un moteur de règles CRM capable de gérer :

5. Scénario 4 : conducteur avec malus qui change d’assureur

Le transfert du CRM auto

Autre situation fréquente : un conducteur avec un malus significatif décide de changer de compagnie d’assurance. Contrairement à ce que beaucoup imaginent, le nouveau contrat ne repart pas à zéro :

En environnement CRM : changement de fournisseur, même client

Dans un projet CRM B2B, le parallèle est immédiat :

Ce scénario illustre l’importance de la qualité de données et de la migration d’historique dans tout projet de déploiement de logiciel CRM : comme les assureurs, vous avez besoin d’une vue consolidée du passif du client dès le premier jour.

6. Scénario 5 : retour au bonus après plusieurs années de malus

Trajectoire d’un conducteur “repenti”

Considérons un profil :

Dans un système de calcul CRM auto cohérent :

Traduction CRM : clients “à réhabiliter”

Dans l’univers des logiciels CRM, cette logique est fondamentale :

Ce scénario plaide pour des modèles de scoring paramétrables dans votre futur CRM : durée de prise en compte des incidents, poids décroissant des problèmes anciens, seuils d’alerte reconfigurables par vos équipes métiers sans intervention IT lourde.

7. Scénario 6 : véhicule secondaire, conducteur secondaire et impact sur le CRM

Multiplication des variables dans le calcul

Ajoutons de la complexité : un assuré possède deux véhicules, parfois partagés entre plusieurs conducteurs (principal, secondaire, jeune conducteur). Le calcul du CRM auto peut alors intégrer :

La logique reste la même, mais la granularité augmente : chaque combinaison véhicule / conducteur forme un sous-profils qu’il faut suivre.

Analogie CRM : multi-sites, multi-contacts

Les acheteurs professionnels d’un logiciel CRM connaissent bien cette problématique :

De la même façon qu’un assureur suit plusieurs contrats auto pour un même assuré, vous aurez besoin d’un CRM capable de :

8. Scénario 7 : changement de profil de risque sans sinistre (usage du véhicule, zone géographique, etc.)

Quand le CRM évolue sans accident

Dernier scénario : un conducteur n’a aucun sinistre responsable, mais :

Même sans sinistre, l’assureur peut revoir son appréciation du risque et donc :

Vision CRM : risque latent et signaux faibles

Dans un CRM, on ne se contente pas des “accidents déclarés”. On surveille aussi :

Un bon logiciel CRM permet de :

Le calcul CRM auto qui tient compte du contexte (zone, usage, kilométrage) illustre très bien cette nécessité : la donnée comportementale visible (sinistres) ne suffit pas, il faut intégrer l’environnement d’utilisation.

9. Comment transposer ces scénarios de calcul CRM auto à votre projet de logiciel CRM ?

Définir des “bonus-malus” commerciaux explicites

À travers ces 7 scénarios, on retrouve toujours la même logique de fond :

Pour un acheteur professionnel de CRM, cela se traduit par des besoins très concrets :

Exploiter l’historique comme un assureur exploite les sinistres

Les assureurs se basent sur un historique normé et structuré pour calculer le CRM auto. De la même manière, un logiciel CRM doit vous permettre de :

La discipline imposée par le calcul CRM auto (règles claires, historique centralisé, impact mesurable) est un bon modèle mental pour structurer votre propre politique de data dans un projet CRM B2B.

Approfondir la logique de calcul CRM dans votre organisation

Si vous souhaitez aller plus loin dans la comparaison entre bonus-malus d’assurance et scoring client dans un CRM, vous pouvez vous appuyer sur des ressources dédiées à la modélisation, au paramétrage et à l’automatisation des règles métiers. Pour une vision plus technique et détaillée, vous pouvez consulter notre article spécialisé sur
le calcul CRM et la manière de le paramétrer dans un logiciel de relation client, qui aborde notamment les aspects algorithmiques, les modèles de scoring et les bonnes pratiques de gouvernance de la donnée.

Préparer un cahier des charges orienté “règles et scores”

Enfin, ces scénarios de calcul CRM auto peuvent être directement traduits en exigences fonctionnelles pour votre futur outil :

De la même façon qu’un assureur ajuste en permanence son barème de bonus-malus en fonction des statistiques de sinistralité, vos équipes marketing, sales et finance pourront affiner leurs modèles dans le CRM pour mieux piloter la rentabilité et la fidélisation de votre base clients.

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